Исследования и прогнозы в IT *

Будущее возникает не только из технологий или новых ограничений в цифровом пространстве.

Оно возникает и из способов, которыми люди учатся жить рядом с ними.

Например VPN, саморедактура для снижения рисков, лайки вместо ответов, mute вместо постоянной доступности. Это помогает пройти, говорить, оставаться на связи, в общем помогает продолжать движение там, где прямое и живое прохождение стало труднее.

Но со временем, то что было временной адаптацией может начать восприниматься как естественный порядок вещей, как новая Nорма.

Google DeepMind, ведущая исследовательская организация в области искусственного интеллекта (среди её известных работ: AlphaGo, AlphaFold, AlphaZero), 10 июня 2026 года публикует исследование о путях достижения ASI, системы, превосходящей по интеллекту и когнитивным способностям крупные организации людей. Не исключено, что Google DeepMind планирует уже в этом, 2026-м году выкатить нечто интересное в области ИИ. Не одному же Антропику срывать лавровые (и терновые)...

Статья представляет собой сборник методов, драйверов, рисков, узких мест развития нейросетей и посвященных этому вопросу работ на 2026 год. Интересно, что в первом же пункте исследования даются инструкции для человека, как сделать нужные выжимки с помощью LLM, и для LLM, которой получено сделать резюме текста. Но мы, сторонники старой школы чтения лонгридов, прочитаем этот текст до конца, ибо он того стоит...

Anthropic (создатели Claude) провели, пожалуй, самое масштабное качественное исследование об отношении людей к ИИ. 80 508 человек из 159 стран на 70 языках поговорили с «Anthropic Interviewer» (специальной версией Claude) о своих надеждах, страхах и реальном опыте.

В 1915 году Владимир Иванович Вернадский запустил проект, который сегодня назвали бы национальной базой данных ресурсов. Без компьютеров и цифровых технологий комиссия КЕПС собрала сведения о недрах, лесах, водах и энергии страны, заложив основы подхода «сначала данные, потом решения».

Сейчас 2026 год.

Если считать грубо, я уже около 30 лет занимаюсь ИТ — в разных формах, с разными технологиями, задачами, проектами, людьми и уровнями сложности. За эти годы было многое: автоматизация, архитектура учёта, 1С ERP, бизнес-процессы, проекты, внедрения, дедлайны, ночные запуски, жёсткие согласования, кризисы, развороты, перегрузки, удачные решения и длинные периоды, когда жизнь шла в режиме «ещё чуть-чуть, и станет легче».

И вот в какой-то момент я поймал себя на простой, но неприятной мысли.

Я оборачиваюсь назад на эти 30 лет и спрашиваю себя: что это было?

Внешне всё понятно.
Годы прошли.
Проекты сделаны.
Этапы закрыты.
Системы внедрены.
Что-то получилось.
Что-то не получилось.

Но внутренне ответ оказывается далеко не таким простым.

Потому что если убрать всю официальную хронологию — даты, проекты, договоры, внедрения, переходы, должности, результаты, — остаётся другой вопрос: а как я вообще прожил это время?

Не по календарю.
Не по проектному плану.
Не по диаграмме Ганта.
А по факту собственной жизни.

И тут возникает второй ход, ещё более жёсткий.

Я мысленно прибавляю к сегодняшнему моменту ещё 30 лет вперёд.

И мне это уже не нравится.

Потому что в этой точке вопрос становится предельно простым и предельно неприятным. Мне будет 83 года. Это уже не абстрактная перспектива. Это уже прямое упирание в окончание собственной жизни. И я не хочу отодвигать этот вопрос красивыми формулами, бодрыми лозунгами или профессиональной суетой.

Я смотрю вперёд и понимаю: если следующие 30 лет будут устроены так же, как были устроены предыдущие, то вопрос становится слишком жёстким.

Весь этот шум вокруг AI заставляет задуматься, а выживут ли традиционные интерфейсы с окнами и кнопками. Не окажется ли, что через несколько лет основным интерфейсом станет одна умная строка, в которую мы просто пишем или говорим, что хотим получить? Я думаю, что графические интерфейсы не исчезнут. Но они изменятся — как уже менялись не раз.

Графические интерфейсы не убили командную строку, смартфоны не отменили десктоп, а голосовые помощники не заменили приложения. Каждый новый интерфейс не столько стирает предыдущий, сколько забирает себе часть сценариев. В этой статье посмотрим, как менялись интерфейсы, чем они сильны и почему умная строка, скорее всего, станет не заменой графического интерфейса, а его новым слоем.

Привет, Хабр! В 2010-х появился термин «бигтех» и акроним FAANG — так называли крупнейшие технологические компании, стоявшие за потребительской революцией в интернете. Но с развитием ИИ ландшафт поменялся: четыре из пяти гигантов не успели за новым трендом, и им на смену пришли другие. Этот сдвиг пытаются закрепить новым акронимом — MANGOS (Microsoft, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI и SpaceX).

Три из этих компаний сейчас выходят на публичный рынок. SpaceX уже влетела с ноги на биржу, следом идут Anthropic и OpenAI. Обычно каждую из них и их IPO разбирают по отдельности, но интереснее взглянуть на картину целиком: как формируется ИИ-тех, зачем компании выходят на биржу, чем они отличаются, что их ограничивает и на что они потратят миллиардные инвестиции.

Внедрение ИИ в бизнес‑процессы подарило компаниям надежду получить недвусмысленные подтверждения роста производительности труда. На поверку оказывается, что ИИ помогает некоторым сотрудникам стать более эффективными, но это никак не сказывается на прибыли компаний. У такой реинкарнации классического парадокса Солоу есть не только экономическое, но и психологическое объяснение. Особенности взаимодействия с ИИ таковы, что человек действительно оказывается «бутылочным горлышком», но при этом по‑прежнему остается носителем уникальной доменной экспертизы.

Есть тема, которую не принято открыто обсуждать: дашборды и отчеты - инструменты визуализации данных, которые позволяют осознанно манипулировать решениями пользователей.

Каждый раз, когда вы выбираете, что поставить первой карточкой на дашборде, размер и цвет шрифта, как сформулировать заголовок или описание той или иной цифры, как и когда презентовать отчет, осознанно или нет, вы влияете на решения заказчика.

Занимаясь коммерческой аналитикой, я пришел к выводу, что большинство дашбордов показывают субьективную интерпретацию данных. Иногда интерпретация строится в пользу заказчика, иногда в пользу разработчика или того, кто за ним стоит.

В своей статье я описываю несколько важных механизмов, которые сильнее всего воздействуют на пользователей дашбордов.

Еще недавно казалось, что в гонке ИИ-ускорителей все уже решено. Nvidia прочно закрепилась на вершине рынка, ее решения стали стандартом для обучения и запуска современных нейросетей, а конкуренты пытались догнать лидера по производительности. Но по мере роста вычислительных кластеров выяснилось, что проблема давно не сводится только к скорости. Все больше внимания приходится уделять расходам на электричество, охлаждение и содержание дата-центров.

Именно здесь Intel рассчитывает найти свое преимущество. Вместо очередной попытки обойти Nvidia по производительности компания делает ставку на Jaguar Shores — платформу, ориентированную на энергоэффективность и экономику крупных ИИ-развертываний. Причем речь идет не только о самом ускорителе, но и об оптимизации всей стойки целиком. Попробуем разобраться, почему Intel считает такой подход своим шансом вернуть себе часть рынка ИИ-вычислений.

Привет! Я Анна Корчикова, автор медиа «вАЙТИ». Недавно мы провели исследование цифровой грамотности сотрудников в крупных российских компаниях. Когда начали разбирать результаты, стало очевидно: многие повседневные цифровые привычки сотрудников создают для бизнеса реальные риски. В этой статье делюсь основными выводами исследования и тем, на что компаниям стоит обратить внимание уже сейчас. Это интересно!

Литография — основа производства современных микросхем. Но в реальном производстве имеется нюанс: оно упирается не только в технологии, но и в экспортные ограничения. Следовательно, некоторые компании ищут способы переноса рисунка на кремниевые пластины без использования привычных DUV- и EUV-машин или хотя бы с меньшей зависимостью от них.

Китайский стартап Prinano недавно показал свое решение. Компания сообщила о выпуске фотонных чипов на 8-дюймовых кремниевых пластинах без применения DUV-литографии. Вместо нее использовалась собственная наноимпринтная установка, работающая по другому принципу.

Boeing ведёт статистику авиационных происшествий с 1950-х. Одна цифра там не меняется уже несколько десятилетий: около 80% катастроф связаны исключительно с человеческим фактором. При этом сами самолёты за это время стали в разы надёжнее, а автопилоты в разы умнее. Парадокс в том, что эти два факта связаны между собой.

В связи с ростом сфер применения ИИ (как на базе LLM, так и прочих), возникают вопросы о юридических последствиях. Например, кому принадлежат авторские права на изображение вороны, которое ИИ написал по запросу «нарисуй ворону». Или, кто несёт ответственность за аварию на производстве, когда технолог последовал рекомендации ИИ.

И вот, у меня, как у человека давно и внимательно читающего разные новости, возник вопрос в связи с недавней новостью про введение экспортных ограничений на продвинутые модели ИИ.

Утром 13 июня 2026 года Anthropic отключила доступ к своей новой флагманской модели Fable 5. Не у части пользователей - у всех, по всему миру. Разбираемся, почему это произошло и почему этот инцидент может стать первым видимым контуром нового режима доступа к frontier-моделям по KYC

Более десятилетия роботизированная автоматизация процессов (RPA) была лицом автоматизации. Она приносила ощутимую пользу: автоматизировала повторяющиеся задачи, сокращала ручной труд и давала организациям время на модернизацию основных систем.

Но сегодня становится очевидной фундаментальная истина:
RPA, как стратегическая парадигма автоматизации, мертва.

Обычно на первом уроке или лекции по программированию я говорю ученикам, что им не стоит использовать ИИ для обучения и написания кода. Быть может, это проявление неолуддизма?

Чтобы разобраться в теме, я прочитал немало исследований от вузов и научных центров касательно эффективности использования ИИ.

В целом результаты показывают, что использование ИИ для самообучения даёт рост скорости выполнения задач примерно на 20%, но спад усвоения знаний и навыков на те же 20% относительно контрольной группы.

За последний год вокруг AI-агентов сформировался довольно устойчивый набор ожиданий.

Нам обещают всё более умные модели, всё более длинные контекстные окна, всё более автономных агентов. Создаётся впечатление, что осталось решить ещё пару технических проблем — и агент сможет самостоятельно разрабатывать сложные проекты почти без участия человека.

Я тоже так думал.

В мире сборки и апгрейда персональных компьютеров смена платформы почти всегда оборачивается дополнительными тратами. Новый сокет часто вынуждает менять не только процессор, но и материнскую плату, а затем и оперативную память (не всегда, но частенько). В итоге даже умеренный прирост производительности может стоить серьезных денег и времени на переустановку системы.

AMD уже несколько лет идет другим путем. Компания сознательно продлевает жизнь своих платформ, давая возможность обновлять в первую очередь процессор. Этот принцип хорошо заметен и на свежей AM5, и на AM4, которая до сих пор, спустя десять лет после запуска получает новые чипы. Попробуем разобраться в ситуации, тут много интересного. 

Привет, Хабр!

Я фрилансер! Последние годы зарабатываю только на бирже: ТГ-боты, бэкенды, AI-интеграции, с недавних пор — embedded. В начале года я писал, что разработка с LLM неизбежно станет нормой, и собирал в комментариях привычный скепсис. Так вот — она стала, по крайней мере на том же фрилансе.

К середине 2026 биржа, на которой я вырос с 40 до 270 тысяч в месяц, расслоилась на глазах. Я проиграл заказ человеку, который дал цену в пять раз ниже моей. Я видел ТЗ, где прямым текстом написано: «нужно, чтобы вы вайб-кодили мобильное приложение за 7 тысяч рублей». И я честно покажу свои цифры по доходу — включая те, которые показывать не очень приятно.