Свежее

25 млрд рублей в 2025 году, прогноз 94,8 млрд к 2030-му, рост ИИ-платформ, MLOps, генеративных моделей, облаков и прикладных решений.

Искусственный интеллект стал главным направлением роста IT-бюджетов в России, впервые обогнав даже кибербезопасность. Согласно свежему исследованию VK Tech, Apple Hills Digital, Cloud.ru и Selectel, 46% компаний уже используют ИИ в облаке, пилотируют или планируют запуск в ближайший год.

Критическая ошибка в популярном open‑source Python‑фреймворке Starlette могла открыть доступ к серверам миллионов AI‑агентов. Обновление уже есть, но многие системы всё ещё уязвимы.

VK Tech запустил программу поддержки стартапов с грантами до 250 млн рублей и менторской поддержкой. Программа ориентирована на технологические компании в сфере ИИ и IT.

AI ускоряет кибербезопасность, но одновременно создаёт новые риски: Shadow AI, prompt injection и атаки без классического malware. Компании выигрывают только тогда, когда внедряют AI с контролем доступа, логированием и понятными правилами работы с данными.

AI-дата-центры всё активнее забирают DRAM, NAND и HBM, из-за чего смартфоны, ноутбуки и SSD могут стать дороже. Под ударом прежде всего дешёвые модели и базовые конфигурации.

Красивая экономия на бумаге Когда компания объявляет о сокращениях ради искусственного интеллекта, это часто звучит почти рационально: меньше затрат, выше производительность, больше «технологичности» в отчётах. Но за этой логикой есть риск, который плохо видно в квартальных цифрах. На Hacker News обсуждают колонку Lib…

Сайты всё чаще экспериментируют с llms.txt — файлом-инструкцией для языковых моделей. Он должен помогать AI лучше понимать контент, но может превратиться в новый слой оптимизации и манипуляций.

В рабочих чатах всё чаще появляются длинные AI-сгенерированные ответы — slop grenade. Теперь с этой проблемой борются не только правилами общения, но и техническими инструментами вроде MCP и Caveman.

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.

Meta начала сокращение около 8000 сотрудников и переводит примерно 7000 человек в AI-направления. Компания также замораживает тысячи вакансий и перестраивает команды под более «плоскую» структуру.

Stack Overflow обсудил, как AI coding ускоряет разработку, но усложняет работу с продакшеном. Главный вывод: командам всё важнее собирать правильную телеметрию и не терять инженерную интуицию.