Исследования и прогнозы в IT *

Последние новости в сфере ИИ намекают на важный сдвиг: локальный запуск очень больших моделей уже не выглядит чистой фантастикой. В этой статье я разбираю две технологии — Bonsai и TurboQuant, — которые бьют по двум главным ограничениям инференса: размеру весов и объёму KV-cache. А затем прикидываю, что будет, если однажды их удастся объединить и масштабировать до моделей уровня 235B.

Я задался вопросом: насколько блокировка Telegram оказалась эффективной со стороны цензоров? Косвенно можно оценить и уровень использования VPN среди населения. Логика простая: Telegram — один из крупнейших каналов распространения информации, и если доступ к нему ограничивается, поведение аудитории должно это отразить.

Отдельный плюс исследования — его воспроизводимость: при желании любой может повторить подход и проверить результаты.

Банк как игровая площадка: обзор геймификации в российском банкинге.

Первый материал из серии обзорных статей «Геймификация по отраслям»

Обычно к середине весны рабочий ритм устаканивается, превращаясь в привычную череду тасков, созвонов и коммитов. Единственное, что мешает этой стабильности — регулярные апдейты технологий, которые вынуждают снова обновлять свой набор инструментов. Этот месяц не стал исключением: OpenAI выпустили GPT-5.4 с нативным доступом к компьютеру, Google ответили шустрой Gemini 3.1 Flash-Lite, а Anthropic дали Claude еще больше свободы на рабочем столе.

Но одними обновлениями чат-ботов дело не ограничилось. В этом выпуске рассказываем, как Google сделали эмбеддинги мультимодальными, действительно ли MiniMax M2.7 участвовал в собственной разработке и чем Claude удивил самого Дональда Кнута. А на десерт — традиционная подборка новых утилит и свежих исследований. Давайте вместе смотреть, что принес нам март!

Привет! Меня зовут Потешина Елена, я старший UX‑исследователь геймификации в «БКС Мир инвестиций». С января лидирую исследования в 3 продуктовых командах, основная — Геймификация

Я часто в своей практике сталкивалась с тем, что исследования воспринимались командами как «опция». Их можно не делать вовсе или, что еще хуже, сделать «для галочки».

В сегодняшней статье на реальных кейсах покажу, как исследования формируют стратегию и роадмап внутри нашего проекта.

Современные электронные устройства, от смартфонов до мощных серверов, зависят от микросхем. Их производство требует предельной точности и строго контролируемых условий на специализированных фабриках. Даже небольшие отклонения приводят к браку целых партий и срыву поставок.

Сейчас под угрозой оказался один из базовых «кирпичиков» этого производства — гелий. Перебои с его поставками уже начали влиять на работу фабрик и могут в ближайшее время сказаться на объемах выпуска чипов. Чтобы понять масштаб проблемы, разберемся, какую роль этот газ играет в производстве и что там с его доступностью в текущих условиях.

Год назад METR доказали что AI замедляет разработчиков на 19%. В феврале 2026 обновили данные - похоже на разворот к ускорению. Но об этом почти не написали. Зато «AI уволит 50% разработчиков» - в каждом втором заголовке. Полез разбираться, кому выгодна AI-паника. Нашёл CEO, которые увольняют тысячи и тихо нанимают обратно. Нашёл вендоров, которые пугают увольнениями и одновременно открывают вакансии. И курсы «защити карьеру от AI» за $23 000.

Последняя Нобелевская премия по экономике устроена вокруг двух больших вопросов. Первый: почему технологический прогресс человечества так долго топтался на месте  и даже при наличии локального роста не мог развиваться в более быстром темпе, хотя важные открытия и вполне сложные технологии появлялись задолго до промышленной революции.

Второй вопрос: почему после промышленного бума экономическое развитие стало не серией отдельных прорывов, а устойчивым движением вперед, в котором новые технологии постоянно порождают следующие. 

В конце прошлого года лауреатами премии стали сразу три человека: Джоэль Мокир, Филипп Агион и Питер Хоуитт. Мокир получил половину премии за выявление предпосылок устойчивого роста через технологический прогресс, Агион и Хоуитт — вторую половину на двоих за теорию устойчивого роста через созидательное разрушение.

В этот раз премия получилась не за инновации: исследование отвечает на поставленные вопросы о загадке стагнации прогресса и текущей общемировой экономической модели. Сегодня я ненадолго остановлюсь на первой части и сделаю упор именно на вторую, чтобы мы могли лучше понять, как работает механизм бесконечного прогресса, который уже не остановить.

Каждый первый в моём окружении пользуется ChatGPT. По последним данным, количество еженедельных пользователей этого чат-бота стремится к миллиарду. Но в то же время НАФИ и «Ингосстрах» провели исследование, по результатам которого выяснилось, что 43% россиян готовы отказаться от ИИ навсегда. Давайте разбираться.

Меня зовут Сергей Козлов, я директор CRM-системы Мегаплан и системы для ведения Баз знаний Collabis. Так как ИИ — тема модная, все кому не лень занялись исследованиями. А я решил собрать и обобщить их для читателей Хабра.

Представьте, что вы — инженер в крупной IT‑компании. Ваша задача — запустить новую языковую модель на длинных документах. Вы арендуете дорогущий кластер с GPU, загружаете данные, запускаете обучение... и через час получаете аварийное оповещение: температура видеокарт достигла 98°C, система отключается…

Это не выдуманная история — такие случаи происходят регулярно. Виновник — квадратичная сложность механизма внимания в трансформерах (O(n²)).

2026 год — это момент, когда передовые технологии ИИ сталкиваются с физическими пределами. И пока одни исследователи ищут философский камень в квантовой механике, другие инженеры решают конкретную проблему: как запихнуть гигантскую модель на скромное железо и не сжечь бюджет на электричество.

Я, Даниил Селиванов, пресейл инженер в компании BPMSoft (входит в холдинг LANSOFT). Я заинтересовался темой развития искусственного интеллекта еще в период зарождения многих ИИ‑технологий, на практике наблюдал рост технологических гигантов. Сегодня хочу поделиться с вами своими мыслями по этому поводу.

За последние полтора года мы с вами стали свидетелями десятков «революций» в мире искусственного интеллекта. Каждый месяц кто-то выпускает модель, которая «наконец-то всё меняет». Но в начале февраля 2026 года я понял, что ситуация и правда начала меняться. Появились инструменты, которые позволяют по-другому выстроить само взаимодействие с ИИ. Я говорю об OpenClaw. Эта штука больше других похожа на полноценный автономный искусственный интеллект. Она решает самые разные задачи благодаря набору свойств, которые делают его полезным на практике. Внутри моя архитектура и юзкейсы для разведки и создания цифровых продуктов.

Чуть более двух лет назад я опубликовал здесь статью про восприятие IT-специалистами феномена нейросетей. Тогда моё «исследование» (не стоит убирать кавычки, это именно «исследование») базировалось на опыте психологического консультирования 30 представителей сферы, с которыми поднималась эта тема. Если мы вернемся немного назад во времени, то картина будет следующей.

Конец 2022 года. Open AI презентовала продукт ChatGPT на основе своей модели GPT-3.5. Данное событие ознаменовало не только какое-то сюрреалистичное количество статей и скриншотов, а-ля «а вот как мне ответил чатжэпэтэ», но и повышение уровня стресса среди представителей многих профессий. Но так как вы читаете это на Хабре, то и говорить я буду преимущественно про целевую аудиторию, то есть, работников IT-сферы.

Так вот, на протяжении 2023 года я наблюдал за тем, как профессиональное сообщество воспринимает появление нового явления, которое некоторые приравнивают к созданию паровой машины, повлекшей за собой техническую революцию. Накопил 30 человек, которые делились со мной своими переживаниями и страхами. На основании этого вывел определенную статистику. На момент второй половины 2023 года респонденты разделились на три категории: 10% отнеслись к появлению подобного рода ИИ позитивно, 50% умеренно переживали, 40% демонстрировали панические нотки.

Но вот прошло уже более трёх лет как мы живем в «новом мире». Мы начали к этому адаптироваться. Какие-то ожидания и страхи оправдались, какие-то – нет (ещё нет?). Следовательно, картинка должна была как-то измениться. И про актуальное восприятие (именно восприятие, а не реальное положение дел) эта статья.

В ИТ много неугасающих дискуссий: микросервисы или монолит, доступный или открытый код. Еще один спор из этой же категории: должен ли руководитель разработки писать код? Мы в Beeline Cloud решили обсудить различные мнения по этому поводу: программировать и тем самым поддерживать авторитет среди коллег или сосредоточиться на развитии команды? Разобрались, какие аргументы приводят сторонники и противники «управленцев-кодеров», а также сделали подборку книг для начинающих путь в роли руководителя разработки.

Ну что, расскажем, как всё начиналось? Даже не знаю, рассказать правду или как оно было на самом деле. В любом случае, получится предельно личный мемуар об эволюции новосибирского Digital-рынка. Поскольку я в «продвижении» сайтов обитаю с 2003 года, на роль компетентного наблюдателя, который видел рождение, смерть и реинкарнацию десятков алгоритмов, бизнесов и специалистов, я как минимум подхожу.

Чтобы человек доверял ИИ, а тот не имел возможность обманывать людей, необходимо решить проблему объяснимости, то есть описать, как нейросеть пришла к тому или иному выводу. Похожая проблема существует и в мышлении человека, который далеко не всегда может объяснить, как он приходит к тем или иным выводам (вспомним таблицу Менделеева). Решить ее, и довольно успешно, пытался еще Федор Михайлович Достоевский в рамках своего специального проекта «Дневник писателя».

Проблеме объяснимости рассуждений и выводов нейросетей посвящено множество исследований, в частности, книга «Взломать все. Как сильные мира сего используют уязвимости систем в своих интересах?», написанная экспертом по кибербезопасности, криптографом, гарвардским профессором Брюсом Шнайером.

Проблема объяснимости состоит в том, что ИИ, по сути, являются черными ящиками, в которые с одного конца поступают данные, а с другого выходит ответ, и понять, как как получен этот ответ, не могут даже разработчики нейросетей. Более того, ход «рассуждений» ИИ может не соответствовать формату понятных для человека объяснений в принципе. По мнению Брюса Шнайдера, в ближайшей перспективе ИИ будет все более непрозрачным, поскольку системы усложняются, становясь все менее похожими на человека, а значит, и менее объяснимыми. 

Тем не менее, он считает, что «Система ИИ должна не просто выдавать ответы, но объяснять ход своих рассуждений в формате, понятном человеку. Это необходимо нам как минимум по двум причинам: чтобы доверять решениям ИИ и чтобы убедиться, что он не был хакнут с целью воздействия на его объективность». Кроме того, «аргументированное объяснение … считается основным компонентом идеи надлежащей правовой процедуры в соответствии с законом».

В конце февраля 2026 года в сети появилась новость о том, что в Китае наткнулись на крупнейшее золотое месторождение в мире — Вангу в провинции Хунань. Новость разошлась по соцсетям как свежая сенсация. Но в реальности сообщение об этом китайская сторона опубликовала еще в ноябре 2024-го. Так найденное больше года назад геологическое открытие лёгким движением руки журналистов превратилось в глобальный инфоповод второй раз — уже на волне рекордных цен на золото и всеобщего интереса к стратегическим ресурсам.

Хотелось бы оставить небольшой очерк по пройденному опыту и сделанным выводам — скорее с целью запустить какой-нибудь дискус и подцепить для себя мнение со стороны (длинное тире нравится мне, а не ии).

30+ движков за две недели, реальные замеры на Apple M4, и почему ElevenLabs за $5.57/час — это приговор для бизнеса

Сижу на очередном рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю — документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в слаке переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что‑то сложнее «I agree» — начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня.

Знакомо?

Я CTO, серийный предприниматель, последние годы плотно работаю с AI‑интеграциями. И вот парадокс: могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, а сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником.

Решил наконец закрыть этот гештальт. Полез искать real‑time переводчик. Что‑то типа: я говорю по‑русски, собеседник слышит английский. И наоборот. В реальном времени, без пауз на 10 секунд.

И тут началось интересное.

Я не хочу возвращаться к ручному кодингу.

Но чем больше кода пишут агенты, тем яснее: главная проблема AI-first разработки - и это не качество AI-кода.

Проблема в том, что из профессии исчезает фаза, в которой мы восстанавливались.

Когда вы ищете работу, кажется, что вы просто участвуете в процессе: смотрите вакансии, откликаетесь, проходите собеседования.

Но если посмотреть на это как на систему, становится заметно: вокруг кандидата уже сформировалась целая экономика.

В процессе поиска работы возникает экосистема сервисов, каждый из которых решает свою задачу — и при этом зарабатывает по-своему.

Попробуем разобраться, как это устроено.