Свежее

Codex уже используют не только программисты: офисные и бизнес-специалисты всё чаще применяют AI-агентов для таблиц, отчётов, писем, дашбордов и внутренних процессов. Но вместе с ускорением работы появляются новые риски — ошибки в данных, перегрузка агентами и необходимость контроля.

Облако стоит оценивать не по цене виртуальной машины, а по стоимости полезной работы: транзакции, пользовательского часа, тестового контура или продуктовой среды. Только так можно честно сравнить его со своим ЦОДом.

AI-агенты для программирования всё чаще получают доступ к файлам, командам и внешним сервисам. Поэтому обычные конфиги — настройки IDE, MCP и permissions — становятся новой важной поверхностью атаки.

Минпромторг рассматривает требования по переходу ЦОДов на российское оборудование. Инициатива обсуждается на фоне резкого падения ввода новых мощностей и проблем с энергоподключением.

AI-инструменты вроде Copilot, Cursor и Claude Code меняют требования к начинающим разработчикам. Простых задач становится меньше, а от джунов всё чаще ждут самостоятельности, системного мышления и умения проверять машинный код.

РТК-ЦОД представил «Ковчег» — модульный ЦОД для аварийного восстановления данных. Решение рассчитано на компании, которым нужно сохранить резервные копии даже при серьёзной атаке или сбое основной инфраструктуры.

Yadro представил три продукта для корпоративной инфраструктуры: коммутаторы Kornfeld SE, СХД Tatlin.Backup.L и сервер Vegman R215 G4. Новинки закрывают задачи сети, резервного хранения и вычислений в ЦОД.

В 2025 году в России ввели около 5000 стоек в ЦОДах против 14 тысяч годом ранее. Спрос растёт из-за облаков и ИИ, но отрасль упирается в энергию, окупаемость и сложность строительства.

Meta рассказала о развитии собственной линейки AI-чипов MTIA. Компания готовит поколения MTIA 300, 400, 450 и 500, делая упор на GenAI inference, модульную архитектуру и совместимость с PyTorch.

К 2030 году до 25–30% дата-центров могут перейти на полностью автономное электроснабжение. Главная причина — дефицит сетевых мощностей и долгие сроки подключения новых объектов.

Meta начала внедрять инструмент, который собирает данные с рабочих ноутбуков сотрудников для обучения ИИ. Часть работников считает это нарушением приватности и требует остановить программу.