kabooma

Ставропольское АО «Монокристалл», известное как крупный производитель искусственных сапфиров для электроники, намерено обратиться в Арбитражный суд Ставропольского края с заявлением о банкротстве. Об этом компания уведомила кредиторов через Федресурс, сообщает CNews со ссылкой на «Коммерсант». Ситуация выглядит особенно заметной на фоне того, что еще несколько лет назад предприятие показывало сильные результаты. В 2022 году «Монокристалл» сообщал о росте выручки на 17% — до 6,4 млрд рублей. Тогда спрос поддерживали продажи устройств вроде умных часов, поставки в Китай и развитие рынка светодиодов. По итогам 2022 года компания занимала треть мирового рынка искусственных сапфиров. Искусственный сапфир используется в электронике и оптоволоконной промышленности. Из него могут делать, например, защитные элементы для смартфонов, умных часов и других устройств. Поэтому речь идет не просто о рядовом производстве, а о технологической нише, где важны оборудование, опыт и стабильные экспортные рынки. По данным, которые приводит источник, к концу 2025 года краткосрочные обязательства «Монокристалла» превысили оборотные активы на 3,707 млрд рублей. Активы компании за год сократились с 15,7 млрд до 13,3 млрд рублей. Краткосрочные заемные средства выросли до 5,15 млрд рублей, кредиторская задолженность составила 639,4 млн рублей, а долгосрочные обязательства превысили 9,4 млрд рублей. Выручка за 2025 год снизилась с 1,8 млрд до 1,2 млрд рублей. Штат также сократился: минус 250 человек, до 512 сотрудников. В руководстве компании ухудшение положения связывают сразу с несколькими факторами: перебоями с сырьем, закрытием европейского рынка, снижением спроса на электронику в Азии и повреждением завода в Белгородской области. Эксперты, которых цитирует источник, отмечают, что производство искусственного сапфира — капиталоемкая отрасль с длинным инвестиционным циклом. Быстро сократить расходы в таком бизнесе сложно, потому что оборудование дорогое, а технологические процессы не всегда можно просто остановить без последствий. При этом банкротство не обязательно означает немедленное закрытие предприятия. Один из возможных сценариев — реструктуризация, смена собственника, разделение бизнеса или поиск промышленного инвестора. Источник также напоминает, что «Монокристалл» входит в концерн «Энергомера», у которого остаются другие направления, включая приборостроение и агробизнес. История «Монокристалла» показывает, насколько уязвимыми могут быть даже сильные технологические предприятия, если они завязаны на глобальный спрос и экспортные рынки. Еще недавно компания занимала заметное место на мировом рынке, а теперь вынуждена говорить о банкротстве. Это важный пример того, как быстро меняется положение высокотехнологичного производства при внешних ограничениях, падении спроса и росте долговой нагрузки. Ситуация выглядит тревожно не только из-за финансовых показателей, но и из-за специфики самого производства. Если компетенции в такой нише действительно копились годами, потерять их было бы намного проще, чем восстановить. При этом из источника не следует, что предприятие уже окончательно закрывается: пока речь идет о намерении подать заявление и о возможных сценариях реструктуризации. Вероятно, многое будет зависеть от того, найдется ли инвестор или управленческое решение, которое позволит сохранить хотя бы ключевое направление бизнеса. Источник: CNewsДата источника: 15 мая 2026

КРОК представил исследование о том, как крупный бизнес в 2026 году подходит к ИТ-бюджетам и цифровизации. В опросе участвовали 200 ИТ-директоров крупных компаний с выручкой от 5 млрд рублей. Главный вывод довольно практичный: компании стали заметно строже оценивать, зачем им нужен тот или иной ИТ-проект и как быстро он даст понятный эффект. На это влияет сразу несколько факторов: высокая стоимость денег, конкуренция и необходимость аккуратнее относиться к расходам. Если раньше импортозамещение могло восприниматься как отдельная цель, то теперь бизнес чаще смотрит шире: насколько решение функционально, сколько оно будет стоить в эксплуатации, можно ли его масштабировать и даст ли оно экономический результат. По данным исследования, для 67% компаний главным аргументом при выборе ИТ-решений стали совокупная стоимость владения и окупаемость инвестиций. 60% участников опроса выделяют масштабируемость, а 51% считают важным единое пространство данных для управления компанией. При этом сокращение расходов не выглядит одинаковым для всех отраслей. Например, в телекоме 55% опрошенных компаний, наоборот, увеличивают ИТ-затраты, потому что для них технологии напрямую связаны с основной деятельностью и доходом. У 15% телеком-компаний рост бюджета составил до 20% — в том числе из-за модернизации сетей и замены импортного биллинга. В ритейле тоже есть точечный рост расходов: компании вкладываются в клиентский опыт, ИИ и аналитику данных. Но в целом многие участники исследования настроены на оптимизацию. Компании готовы экономить на R&D-проектах и доработках систем, если у них нет очевидной бизнес-отдачи. Среди мер экономии называются отказ от премиальной поддержки вендоров в пользу собственного сервиса — 68%, сокращение подрядных интеграторов на сопровождении — 57%, перенос обновления DWH и BI-платформ на 2027 год — 41%, а также переход на Open Source-альтернативы для снижения затрат на лицензии — 34%. Есть и статьи расходов, которые бизнес пока старается защищать. Это кибербезопасность, включая MDR, EDR, SOC и защиту сетей, обеспечение непрерывности работы, серверная и ЦОД-инфраструктура, MES-системы, ERP, банковские системы, бухгалтерское ПО, а также обязательные проекты по импортозамещению и требованиям регуляторов. Отдельно источник отмечает кадровую проблему: 40% CIO сообщили о нехватке квалифицированных архитекторов и инженеров. Из-за этого компании внимательнее выбирают ИТ-партнеров. Им нужны поставщики, которые умеют проектировать комплексную архитектуру, интегрировать решения разных вендоров, обеспечивать технологическую независимость и брать ответственность за устойчивую работу систем. Интересно и то, что импортозамещение остается важным вызовом для 53% ИТ-директоров, но требования стали более зрелыми. Компании уже не всегда готовы выбирать продукт только потому, что он отечественный или включен в реестр. У части заказчиков были случаи замены одного российского решения на другое — из-за нехватки функционала или слабой поддержки. Компании не отказываются от технологий, но хотят видеть понятную пользу от вложений. Особенно важными становятся безопасность, данные, ИИ и надежность инфраструктуры. Для вендоров это сигнал: просто «быть заменой» уже недостаточно. Когда бюджеты становятся дороже, бизнес начинает внимательнее отделять нужные ИТ-проекты от красивых, но необязательных инициатив. При этом важно, чтобы экономия не превращалась в отказ от развития: безопасность, данные и архитектура — это не те зоны, где стоит резко резать расходы. Хорошо видно, что компании ищут не просто софт, а решения, которые реально помогают работать стабильнее и дешевле в долгую. Источник: CNewsДата источника: 15 мая 2026.

Президент Российской академии наук Геннадий Красников заявил, что развитие искусственного интеллекта не означает, что роль ученых станет меньше. По его словам, такие технологии скорее становятся дополнительным инструментом для исследователей, чем заменой человеческой научной работы. Как пишет Ferra со ссылкой на ТАСС, Красников считает, что современные системы помогают быстрее работать с большими массивами данных. Это особенно важно в научных задачах, где нужно искать связи, зависимости и закономерности среди большого числа параметров. При этом глава РАН уточнил, что ему ближе термин «машинное обучение», а не «искусственный интеллект». Такой подход звучит менее громко, но точнее описывает многие реальные технологии, которые сегодня используют в исследованиях. Красников также напомнил, что методы машинного анализа данных не появились внезапно в последние годы. По его словам, похожие подходы применялись в научной среде еще в начале 1980-х годов. Тогда они тоже использовались для поиска корреляций среди тысяч параметров. То есть нынешний интерес к ИИ во многом связан не только с новой идеей, но и с ростом вычислительных возможностей, доступностью данных и развитием алгоритмов. Отдельно глава РАН отметил тему сокращения времени между фундаментальными исследованиями и практическим применением разработок. По данным источника, это стало одной из центральных тем совместного заседания президиумов Национальной академии наук Беларуси и РАН. Подробностей о конкретных проектах или механизмах внедрения источник не приводит. Эта позиция может быть интересна не только ученым, но и студентам, инженерам, разработчикам и всем, кто следит за развитием ИИ. Вокруг искусственного интеллекта часто звучат крайние оценки: от ожидания полной автоматизации до опасений, что профессии исчезнут. Заявление Красникова предлагает более спокойный взгляд: технологии могут усиливать работу специалиста, но не отменяют необходимость в профессиональном мышлении, постановке задач и интерпретации результатов. При этом важно учитывать, что речь идет именно о научной деятельности. В разных областях влияние ИИ может отличаться. Где-то он ускоряет рутинную обработку данных, где-то помогает строить гипотезы, а где-то пока остается вспомогательным инструментом. Источник не раскрывает, о каких конкретно научных направлениях или практических разработках шла речь на заседании. Тема ИИ часто обсуждается слишком эмоционально: либо как угроза, либо как почти волшебное решение. Здесь позиция звучит спокойнее: машинное обучение рассматривается как инструмент для работы с данными. Это полезный взгляд, потому что в науке важны не только вычисления, но и постановка вопросов, проверка гипотез и ответственность за выводы. Также интересно напоминание, что многие идеи анализа данных появились задолго до нынешнего ИИ-бума. В научной работе ИИ действительно может быть сильным помощником, особенно там, где человеку сложно быстро обработать огромные массивы информации. Но сама по себе система не заменяет научную школу, опыт и умение понимать контекст. Важно не спорить о том, «заменит или не заменит», а учиться правильно использовать эти инструменты. При этом хотелось бы видеть больше конкретных примеров: в каких проектах РАН уже применяет такие технологии и какие результаты это дает. Источник: Ferra

Казанская ИТ-компания Implecs представила расширение «Персональный консультант» для пользователей «1С:Предприятие». Его идея довольно простая: дать сотруднику возможность обратиться за помощью прямо из интерфейса 1С, не переходя в браузер, мессенджер или отдельную программу поддержки. По описанию источника, расширение добавляет в 1С чат с консультантами Implecs. Пользователь может написать вопрос, обменяться файлами, запросить звонок и при необходимости показать экран. Это должно помочь в ситуациях, когда бухгалтер, специалист по кадрам, сотрудник склада или менеджер сталкивается с ошибкой, непонятной операцией или вопросом по работе в базе. Главный акцент сделан на том, что пользователь не выпадает из рабочего контекста. Обычно при проблеме в 1С человек начинает искать ответ в интернете, звонить в поддержку или писать в мессенджер. Это отвлекает, особенно если одновременно открыто несколько баз или идет работа с отчетностью. В случае с «Персональным консультантом» вся цепочка общения остается внутри программы. Расширение заявлено как совместимое с современными конфигурациями 1С на платформе 8.3.25 и выше. В источнике отдельно упоминаются «Бухгалтерия», «ЗУП», «Управление торговлей», ERP, а также работа в 1С:Фреш и других облачных вариантах. При этом решение не предполагает удаленного подключения специалиста к рабочему месту: это именно первая линия консультаций. Если нужна прямая работа в базе, такая услуга оформляется отдельно. Отдельный аргумент — безопасность. Implecs делает упор на том, что переписка, файлы и рабочие вопросы не уходят в личные мессенджеры сотрудников. Это может быть важно для компаний, где в скриншотах или фрагментах базы встречаются персональные данные, зарплаты, договоры или коммерческая информация. Источник утверждает, что переписка хранится внутри 1С, но технические детали хранения и защиты данных подробно не раскрываются. Для действующих клиентов Implecs с договором ИТС «Персональный консультант» доступен бесплатно. Для компаний, которые обслуживаются у других партнеров, указан тестовый период на 30 дней с лимитом в 15 обращений. Бесплатные консультации не включают закрытие периодов, доработки, интеграции и оптимизацию производительности. Решение может быть интересно компаниям, где сотрудники часто работают в 1С и регулярно обращаются за поддержкой. Особенно это касается бухгалтерии, кадров, торговли, склада и ERP-контуров. Но перед подключением стоит уточнить условия сопровождения, график работы, ограничения бесплатного режима и то, как именно организовано хранение переписки и файлов. Поддержка внутри 1С — понятная идея для компаний, где эта программа используется каждый день. Чем меньше переключений между окнами, тем меньше потери внимания и ошибок. Особенно полезным такой формат может быть для сотрудников, которые не являются техническими специалистами и хотят получить конкретную подсказку по своей задаче. При этом важно помнить, что это не полноценное удаленное администрирование, а консультационный канал первой линии. Идея выглядит практичной: многие рабочие проблемы в 1С действительно начинаются не с большой аварии, а с простого вопроса «что нажать дальше». Встроенный чат может снизить зависимость от личных мессенджеров и сделать поддержку более аккуратной с точки зрения рабочих данных. Хорошо, что в источнике прямо указаны ограничения: бесплатный режим не покрывает доработки, интеграции и сложные технические работы. Перед внедрением я бы внимательно уточнил вопросы безопасности, хранения файлов и ответственности консультантов, потому что для 1С это часто критично. Источник: TAdviser

Samsung, похоже, готовит новое устройство на базе процессора MediaTek Dimensity 9500. Об этом стало известно не из официального анонса, а из находки в коде Samsung AI Core. В коде прямого названия модели нет, поэтому пока нельзя уверенно сказать, о каком именно устройстве идёт речь. Тем не менее СМИ предполагают, что это может быть новая линейка планшетов Galaxy Tab S12. Такая версия выглядит логичной: предыдущее поколение планшетов Samsung, Galaxy Tab S11, уже использовало чип MediaTek Dimensity 9400+. Если компания решила продолжить сотрудничество с MediaTek в этом сегменте, переход на более свежий Dimensity 9500 кажется ожидаемым шагом. По данным источника, Galaxy Tab S11 представили в начале сентября 2025 года. Поэтому есть предположение, что новые Galaxy Tab S12 могут показать примерно в похожие сроки. Но это пока именно предположение, а не подтверждённая дата презентации. Ещё один интересный момент касается состава линейки. Ранее, в феврале, появлялась информация, что Samsung может выпустить только две версии: Galaxy Tab S12+ и Galaxy Tab S12 Ultra. Базовой модели Galaxy Tab S12, по этим данным, может не быть. Если это окажется правдой, Samsung фактически сделает ставку на более дорогие и крупные версии планшетов. Почему это важно? Рынок Android-планшетов долгое время развивался не так активно, как рынок смартфонов, но в последние годы интерес к мощным планшетам снова вырос. Такие устройства используют не только для просмотра видео и чтения, но и для работы, рисования, учёбы, монтажа и игр. Поэтому выбор процессора становится важным: от него зависят производительность, автономность, нагрев и возможности ИИ-функций. Пока деталей мало. Источник не раскрывает характеристики будущих планшетов, размеры экранов, объём памяти, цены или точную дату выхода. Также нет официального подтверждения от Samsung. Поэтому к информации стоит относиться как к ранней утечке, а не как к готовому анонсу продукта. Samsung остаётся одним из немногих крупных производителей Android-планшетов высокого уровня. Если компания действительно использует Dimensity 9500, это покажет, что MediaTek продолжает укрепляться в премиальном сегменте. Для пользователей это может означать больше конкуренции и, возможно, более интересные устройства по производительности и автономности. Самое интересное здесь — не только возможный чип Dimensity 9500, но и слух об отказе от базовой версии Galaxy Tab S12. Если Samsung действительно оставит только Plus и Ultra, линейка станет более нишевой и ориентированной на тех, кто готов платить за большой экран и высокую производительность. Но до официального анонса лучше не делать окончательных выводов. Источник: FerraДата источника: 16.05.2026

Mozilla подробнее рассказала, как использует AI-модель Anthropic Mythos для поиска уязвимостей в Firefox. По данным компании, за два месяца такой подход помог обнаружить 271 проблему безопасности. Главное заявление Mozilla звучит довольно смело: у найденных багов, по словам инженеров, было «почти ноль ложных срабатываний». Это важно, потому что к AI-инструментам для поиска уязвимостей до сих пор относятся с большим недоверием. Раньше многие модели могли генерировать красивые и убедительные отчёты о багах, но при ручной проверке выяснялось, что значительная часть деталей просто придумана. Разработчикам приходилось тратить время на разбор таких сообщений, и польза от автоматизации становилась спорной. В случае Mozilla ключевым отличием стал не только сам Mythos, но и специальный «harness» — программная обвязка вокруг модели. Она направляет AI по конкретным шагам: даёт задачу, позволяет работать с файлами, запускать тесты, использовать инструменты разработчиков Firefox и проверять результат. По сути, модель не просто «рассуждает о коде», а пытается доказать проблему через воспроизводимый тест. Для поиска проблем с безопасностью памяти Mozilla использовала специальную сборку Firefox с санитайзерами. Если AI подбирал тестовый случай, например HTML-код, который приводил к падению браузера из-за небезопасного состояния памяти, это становилось сильным сигналом. Затем результат дополнительно оценивался второй LLM-моделью, а уже после этого его проверяли разработчики. Из 271 найденной проблемы 180 получили уровень sec-high — это высокая внутренняя оценка Mozilla для уязвимостей, которые могут быть использованы при обычном поведении пользователя, например при открытии веб-страницы. Ещё 80 проблем отнесли к sec-moderate, а 11 — к sec-low. Mozilla также открыла отчёты Bugzilla по 12 найденным уязвимостям, чтобы показать реальные примеры. При этом дискуссия вокруг таких заявлений не закрыта. Критики могут справедливо спрашивать, насколько репрезентативны опубликованные примеры и не выбран ли для демонстрации только самый удачный набор. Сам источник тоже подчёркивает, что вокруг AI в безопасности много шума и маркетинга. Но в данном случае интересен сам подход: AI работает не отдельно от инженерного процесса, а внутри уже существующей системы тестирования, проверок и подтверждения багов. Такой опыт может быть полезен разработчикам браузеров, крупных open-source-проектов и команд, которые занимаются безопасностью сложного ПО. Но воспринимать это как «AI теперь сам всё найдёт» пока рано. Судя по описанию, результат появился благодаря сочетанию модели, инфраструктуры Mozilla, тестовых сборок, дополнительных проверок и участия инженеров. История показывает более зрелый вариант применения AI в программировании. Здесь модель не просто пишет отчёт, а работает с тестами и проверяемыми сигналами. Это снижает риск галлюцинаций и делает результат ближе к обычному инженерному процессу. Но полностью доверять таким системам без проверки всё равно нельзя. Мне кажется, важная часть этой истории не в громкой фразе про «почти ноль ложных срабатываний», а в том, как Mozilla встроила AI в реальные инструменты разработки. Сам по себе чат-бот для поиска уязвимостей легко превращается в генератор подозрительных отчётов. А вот связка с тестами, санитайзерами и понятным критерием успеха выглядит гораздо практичнее. При этом хорошо, что к таким заявлениям сохраняется скепсис: в безопасности лучше перепроверить лишний раз, чем поверить красивой демонстрации. Источник: Ars TechnicaДата источника: 2026-05-07

Искусственный интеллект всё заметнее меняет повседневную работу разработчиков. Если раньше такие инструменты чаще воспринимались как продвинутое автодополнение в редакторе кода, то сейчас они уже участвуют в разных этапах разработки: помогают писать функции, готовить тесты, разбирать чужую кодовую базу, делать первичное ревью, оформлять документацию и быстрее вводить новых людей в проект. Главный практический эффект ИИ хорошо виден на ранних стадиях работы. Например, после разговора с заказчиком команда может быстрее превратить требования в черновую документацию, а затем собрать первый прототип. Такой прототип уже можно показать, обсудить и использовать для уточнения задачи. Это не заменяет полноценную разработку, но помогает раньше понять, что именно нужно делать и куда не стоит тратить ресурсы. При этом источник подчёркивает важное ограничение: ИИ пока не всегда хорошо справляется со сложными задачами, где нужен длинный контекст, глубокое понимание системы, аккуратная декомпозиция и работа с чувствительной бизнес-логикой. Особенно осторожно стоит относиться к финансовым расчётам, авторизации, персональным данным, сложным алгоритмам и внутренним зависимостям системы. В таких местах модель может предложить убедительный, но неправильный или небезопасный вариант. Из-за этого меняется и сама роль разработчика. Он всё меньше похож только на человека, который вручную пишет каждую строку, и всё больше — на инженера, который ставит задачу, задаёт контекст, проверяет результат, интегрирует изменения и отвечает за итоговое качество. Кодирование никуда не исчезает, но становится лишь одной частью работы. Растёт значение архитектурного мышления, системного дизайна, умения отлаживать без ИИ, понимать безопасность и проверять, соответствует ли решение реальным требованиям. Для начинающих специалистов ситуация тоже неоднозначная. С одной стороны, ИИ снижает порог входа: junior-разработчик может быстрее собрать первый рабочий результат, разобраться в проекте и подготовить черновое решение. С другой — если человек перестаёт сам понимать код и устройство системы, опыт не накапливается. Тогда ИИ не усиливает специалиста, а просто ускоряет появление ошибок. Для компаний основной вопрос теперь не в том, использовать ИИ или нет, а в том, как именно его встроить в рабочий процесс. Полный запрет выглядит неэффективным, но и бесконтрольное применение создаёт риски. Нужны правила: какие инструменты разрешены, какие данные нельзя передавать во внешние сервисы, какие зоны требуют обязательного human review, как тестировать сгенерированный код и как связывать изменения с исходными требованиями. Хорошей практикой становится не хаотичное использование ИИ «где получится», а включение его в нормальный жизненный цикл разработки. То есть с понятными ролями, ограничениями, тестами, документацией, sandbox- или staging-проверками и ответственностью человека за финальный результат. Источник не приводит конкретную статистику по ускорению или снижению затрат, поэтому говорить о точных процентах здесь нельзя. Но общий вывод понятен: ИИ может ускорить разработку, особенно в рутине и прототипировании, однако сильная инженерная экспертиза становится не менее, а даже более важной. Тема важна не только для программистов, но и для бизнеса, который всё чаще ждёт от команд более быстрой разработки. ИИ действительно помогает быстрее получать первые результаты, но вместе с этим повышает требования к проверке, безопасности и качеству. Это хороший пример того, как технология не просто добавляет новый инструмент, а меняет саму организацию работы. Мне кажется, главный риск здесь — переоценить первый быстрый результат. Прототип, собранный с помощью ИИ, может выглядеть убедительно, но это ещё не значит, что он безопасен, масштабируем и готов к реальной эксплуатации. Поэтому ИИ лучше воспринимать как сильного помощника, а не как замену инженеру. Чем больше автоматизации появляется в разработке, тем важнее становятся люди, которые умеют задавать правильные требования и спокойно проверять результат. Источник: ComNewsДата источника: 2026-05-12

Cisco объявила о новых сокращениях сотрудников в тот же период, когда компания отчиталась о рекордной выручке. По данным источника, в третьем квартале 2026 финансового года выручка Cisco выросла на 12% год к году и достигла 15,8 млрд долларов. На фоне этих результатов глава компании Чак Роббинс сообщил, что в четвертом квартале Cisco сократит менее 4 000 рабочих мест. Это должно затронуть меньше 5% от общей численности сотрудников. Компания объясняет решение не простой экономией, а перераспределением ресурсов. Руководство Cisco говорит, что сейчас рынок быстро меняется из-за развития искусственного интеллекта, поэтому компании нужно активнее инвестировать в направления, где она видит долгосрочный спрос. Среди таких направлений названы чипы, оптика, кибербезопасность и использование AI внутри самой Cisco. Отдельно в источнике приводятся цифры по AI-инфраструктуре. Cisco уже продала такую инфраструктуру гиперскейлерам на 5,3 млрд долларов в текущем финансовом году. Теперь компания ожидает, что заказы за год достигнут 9 млрд долларов, хотя раньше прогноз был 5 млрд. Ожидаемая выручка по этому направлению также повышена — с 3 млрд до 4 млрд долларов. Финансовый директор Cisco Марк Паттерсон подчеркнул, что сокращения не являются «реструктуризацией ради экономии». По его словам, речь идет о том, что у компании не всегда есть нужные ресурсы в нужных местах, поэтому структура должна меняться под новые приоритеты. При этом из-за сокращений Cisco ожидает до 1 млрд долларов расходов до налогообложения: часть будет признана в четвертом квартале 2026 финансового года, остальная — в 2027 финансовом году. Для сотрудников, которых затронут сокращения, компания обещает пропорциональную выплату бонусов за 2026 финансовый год, помощь в поиске новых возможностей внутри или вне Cisco, а также годовой доступ к курсам и сертификациям Cisco U. В источнике также напоминается, что это не первое крупное сокращение в Cisco за последние годы: в 2024 году компания уже проводила два заметных раунда увольнений. Эта история важна не только для сотрудников Cisco. Она показывает более широкий тренд в технологическом секторе: даже сильные финансовые результаты не всегда защищают команды от перестройки. Компании могут одновременно расти, показывать хорошие цифры и сокращать людей, если считают, что им нужно быстрее перенаправить инвестиции в AI, безопасность и инфраструктуру. Ситуация выглядит противоречиво: компания показывает рекордную выручку, но всё равно сокращает тысячи рабочих мест. Это хорошо показывает, как AI меняет приоритеты крупных IT-компаний. Для сотрудников технологического рынка это сигнал: важны не только общие успехи компании, но и то, насколько конкретная роль совпадает с новой стратегией бизнеса. На мой взгляд, здесь важно не упрощать ситуацию до фразы «компания заработала больше и всё равно уволила людей». Источник показывает, что Cisco объясняет решение перестройкой под новые направления, а не прямой экономией. Но для сотрудников результат всё равно болезненный: хорошие квартальные показатели сами по себе не дают гарантии стабильности. Похоже, крупные IT-компании всё чаще будут пересобирать команды вокруг AI и инфраструктурных направлений, даже если бизнес в целом чувствует себя уверенно. Источник: Ars TechnicaДата источника: 2026-05-14

Учёные предложили новый способ искать более экономные маршруты для космических аппаратов. Исследователи из Португалии, Франции и Бразилии проверили около 30 миллионов вариантов перелёта между орбитами Земли и Луны и нашли траекторию, которая требует меньше топливных затрат, чем ранее описанные решения. На первый взгляд экономия выглядит небольшой: новый маршрут снижает затраты примерно на 58,80 метра в секунду. При общей «стоимости» перелёта в 3 342,96 метра в секунду это не кажется огромной разницей. Но в космической навигации даже десятки метров в секунду имеют значение. Чем меньше нужно топлива, тем легче может быть аппарат, дешевле запуск и больше возможностей остаётся для научного оборудования или манёвров. Работа опубликована в журнале Astrodynamics. В исследовании участвовали специалисты нескольких университетов и научных организаций, включая Университет Коимбры, Университет Порту, Парижскую обсерваторию и Университет Сан-Паулу. Ведущим автором стал Аллан Кардек де Алмейда Жуниор. Основой подхода стала теория функциональных связей. Если говорить проще, это математический метод, который помогает быстрее просчитывать сложные варианты движения. Благодаря снижению вычислительной нагрузки команда смогла проверить гораздо больше сценариев, чем в некоторых предыдущих работах, где рассматривались сотни тысяч симуляций, а не десятки миллионов. Сам маршрут устроен в два этапа. Сначала аппарат выходит с околоземной орбиты и направляется к области около точки Лагранжа L1 между Землёй и Луной. Там гравитационное влияние двух тел частично уравновешивается, а аппарат может использовать естественные динамические пути. Затем он может некоторое время оставаться на промежуточной орбите и уже после этого переходить к Луне. Самая интересная часть исследования — неочевидный выбор входа на такую траекторию. Обычно можно было бы ожидать, что выгоднее заходить со стороны, ближайшей к Земле. Но симуляции показали другой вариант: более экономный маршрут подходит ближе к Луне и входит на траекторию с противоположной стороны. При этом авторы не утверждают, что нашли абсолютно самый дешёвый путь. В расчётах учитывалась только гравитация Земли и Луны, без влияния Солнца и других тел. Если добавить Солнце, результат может измениться и будет сильнее зависеть от конкретной даты запуска. Но ценность работы в другом: метод показывает, что массовый перебор сложных траекторий может находить решения, которые обычная интуиция легко пропускает. Такой подход может быть полезен для будущих лунных миссий, а также для более дальних полётов в Солнечной системе. Особенно там, где экономия топлива напрямую влияет на стоимость, длительность и гибкость миссии. Эта работа показывает, что в космосе важны не только мощные ракеты, но и математика. Иногда более удачный маршрут позволяет сэкономить топливо без изменения самого аппарата. Интересно и то, что лучший вариант оказался не самым очевидным. Такие исследования помогают делать будущие миссии дешевле и гибче. На мой взгляд, это хороший пример того, как «маленькая» экономия в расчётах может иметь практический смысл. Для обычного транспорта десятки метров в секунду почти ничего не значат, но в космосе это уже ресурс. Особенно важно, что исследователи не выдают результат за окончательное решение для всех миссий и честно указывают ограничения модели. Пока это скорее шаг в сторону более точного планирования, чем готовый универсальный маршрут к Луне. Источник: SecurityLabДата источника: 2026-05-15

Российский рынок центров обработки данных постепенно подходит к важному изменению: дата-центрам всё сложнее полагаться только на централизованное электроснабжение. По данным Аналитического центра ИКС и компании «Парус электро», к 2030 году заметная часть ЦОДов может перейти на локальную генерацию энергии. Сейчас полностью автономное электроснабжение используют примерно 1% дата-центров. Но к 2030 году, по оценке аналитиков, таких объектов может стать уже 25–30%. Ещё больше ЦОДов, от 50% до 70%, могут работать по гибридной схеме: часть энергии получать из общей сети, а часть — от собственных источников. Для сравнения, в 2025 году таких дата-центров было только 10–15%. Главная причина — дефицит доступных сетевых мощностей и рост сроков технологического присоединения. Это особенно заметно в Москве и Московской области, где новые энергоёмкие объекты не всегда можно быстро подключить к сети. Представители отрасли отмечают, что проблема уже влияет на развитие рынка: иногда вопрос стоит не только в цене или сроках, а в физическом наличии свободной мощности. При этом локальная генерация не обязательно означает полный отказ от городской или региональной энергосети. Скорее рынок будет двигаться к гибридной модели: централизованное питание, собственная генерация, источники бесперебойного питания и накопители энергии. Такой подход позволяет повысить устойчивость инфраструктуры и быстрее запускать новые площадки. Сейчас в локальной генерации чаще используются традиционные источники энергии — природный газ, уголь, а также гидрогенерация. Интерес к «зелёным» решениям тоже растёт: речь идёт о возобновляемых источниках, атомной энергетике и водородном топливе. Но источник подчёркивает, что для России наиболее реалистичным вариантом в ближайшие годы эксперты считают газовую генерацию. Солнечные и ветровые установки пока скорее дополняют систему, чем заменяют сеть, из-за нестабильной выработки и высокой стоимости накопителей. Отдельно упоминаются атомные станции малой мощности. Россия входит в число стран, где такие станции уже работают, а в будущем ожидаются новые проекты. Теоретически это может быть интересным направлением для крупных инфраструктурных ЦОДов, но массовым решением для коммерческого рынка в ближайшие годы оно, судя по оценкам экспертов, не станет. Важно и то, что роль ИБП не снижается. Даже при развитии новых источников энергии дата-центрам всё равно нужны системы, которые защищают оборудование от перебоев, скачков и аварийных ситуаций. В ближайшие годы они останутся одним из ключевых элементов надёжной работы ЦОДов. Дата-центры — это основа современных цифровых сервисов: облаков, сайтов, приложений, связи и государственных платформ. Чем больше растёт нагрузка на цифровую инфраструктуру, тем важнее становится вопрос энергии. Если подключение к сетям занимает годы, бизнесу приходится искать другие способы запуска новых площадок. Поэтому локальная генерация может стать не модной темой, а практической необходимостью. Похоже, рынок ЦОДов будет двигаться не к полной автономии, а к более гибкой энергетической модели. Это выглядит логично: полностью отказаться от централизованной сети сложно, особенно в городской среде, где есть ограничения по площадям, шуму и экологии. Но иметь собственный источник энергии как резерв или дополнительную мощность — уже вполне понятная стратегия. Самым реалистичным сценарием пока кажется сочетание сети, газовой генерации, ИБП и накопителей. А более сложные решения вроде малых АЭС, вероятно, останутся темой для крупных проектов с длинным горизонтом планирования. Источник: ComNewsДата источника: 2026-05-15