Последняя неделя оказалась насыщенной событиями в мире информационных технологий. IT-индустрия продолжает стремительно меняться под влиянием искусственного интеллекта: компании сокращают сотрудников, производители создают специализированные компьютеры для локального запуска нейросетей, а AI-агенты начинают использоваться не только для разработки, но и в кибератаках.
Одновременно Nvidia усиливает позиции на рынке искусственного интеллекта, Apple и Xiaomi выходят на рынок локальных AI-компьютеров, а использование AI-агентов приводит к резкому росту потребления токенов.
Разберём главные события подробнее.
Рекордные увольнения в IT
Одной из главных тем выпуска стали массовые сокращения в технологических компаниях.
Согласно приведённым в выпуске данным, 2025 год стал рекордным по количеству увольнений в IT: за год работу потеряли около 122 606 человек. Однако уже в 2026 году этот показатель был превышен.
За первые восемь месяцев 2026 года количество сокращений достигло примерно 125 759 человек. При этом приведённая цифра относится к данным на 6 августа, поэтому фактически речь идёт примерно о семи месяцах года.
Таким образом, новый рекорд был установлен ещё до окончания года.
При этом далеко не все увольнения можно напрямую связывать с искусственным интеллектом. Одна из возможных причин — последствия массового найма во время пандемии. Многие компании тогда значительно увеличили штаты, а после возвращения рынка к более нормальным условиям начали оптимизировать численность сотрудников.
Поэтому тезис «нейросети заменяют программистов» не всегда объясняет происходящие сокращения. В ряде случаев речь идёт о классической оптимизации бизнеса.
Критическая уязвимость в сервисе для управления космическими аппаратами
Ещё одна важная тема — безопасность инфраструктуры, связанной с космическими аппаратами.
Исследователи обнаружили серьёзную уязвимость в сервисе AIT GUI, который предназначен для отправки сообщений и запуска скриптов на различных космических аппаратах.
Проблема была особенно опасной из-за отсутствия авторизации. Теоретически любой человек, получивший доступ к сервису и знающий принцип его работы, мог отправлять команды и скрипты.
Уязвимости присвоили высокий рейтинг опасности — 9,4.
К счастью, проблема была обнаружена и устранена. Однако эта история демонстрирует универсальное правило информационной безопасности: внутренний сервис не должен автоматически считаться безопасным только потому, что первоначально он предназначался для использования внутри организации.
Если внутреннее приложение становится доступно через интернет, механизмы аутентификации и авторизации становятся критически важными.
Nvidia всё больше ориентируется на AI и дата-центры
Для Nvidia искусственный интеллект стал настолько важным направлением, что традиционный игровой бизнес начинает выглядеть значительно менее значимым.
В выпуске отмечается, что в годовом отчёте Nvidia игровое направление больше не выделяется отдельной категорией. Основной источник роста компании — инфраструктура для дата-центров и искусственного интеллекта.
Доходы дата-центров Nvidia в рассматриваемом периоде составили около 89 млрд долларов, тогда как игровое направление принесло около 7,2 млрд долларов.
Это хорошо показывает изменение рынка видеокарт и вычислительной техники.
Когда-то Nvidia в первую очередь ассоциировалась с игровыми видеокартами и профессиональной графикой. Теперь основным драйвером бизнеса стали GPU для обучения и запуска AI-моделей.
Для пользователей это означает возможное изменение приоритетов производителя. Конкуренты вроде Intel Arc и решений AMD получают дополнительное пространство для развития игрового направления.
Xiaomi создаёт компьютер для локального запуска нейросетей
Одна из самых интересных тенденций — появление компактных компьютеров, предназначенных непосредственно для запуска искусственного интеллекта локально.
Xiaomi представила прототип AIQ Prototype, ориентированный не на корпоративные серверы, а на обычных пользователей и разработчиков.
Заявленные характеристики выглядят впечатляюще:
- до 200 TOPS производительности NPU;
- пропускная способность памяти до 1,22 ТБ/с;
- до 160 ГБ памяти;
- энергопотребление около 150 Вт;
- возможность локального запуска крупных AI-моделей;
- заявленная производительность до 330 токенов в секунду.
При этом к заявленным цифрам стоит относиться осторожно. Реальная скорость работы языковой модели зависит не только от вычислительной мощности устройства, но и от конкретной модели, её размера, квантования, используемого runtime и других факторов.
Поэтому окончательные выводы можно будет сделать только после появления готового продукта и независимых тестов.
Тем не менее сама тенденция очень важна: локальный AI постепенно превращается в отдельный массовый рынок.
Apple также делает ставку на локальный AI
Apple продолжает развивать собственные чипы и устройства, которые потенциально позволяют запускать большие модели непосредственно на компьютере.
Особое внимание в выпуске уделено мощным конфигурациям Mac Studio и чипам Apple, которые способны работать с большим объёмом оперативной памяти.
Главное преимущество такого подхода заключается в том, что пользователь может запускать AI-модели непосредственно на своём устройстве, не отправляя запросы на удалённый сервер.
Это особенно интересно для:
- разработчиков;
- специалистов по машинному обучению;
- компаний, работающих с конфиденциальными данными;
- пользователей, которым требуется автономная работа AI;
- энтузиастов локальных LLM.
В результате рынок постепенно движется к конкуренции между Nvidia, Apple, AMD и другими производителями специализированного AI-железа.
AI-агенты становятся инструментом для кибератак
Одной из наиболее тревожных историй стала атака, в которой злоумышленники использовали AI-инструменты для автоматизации хакерской деятельности.
Согласно выпуску, группировка Aurora использовала AI-помощника для программирования Cursor при атаках на семь компаний в разных странах.
Интересно, что злоумышленникам пришлось обмануть AI-модель, представив вредоносные действия как часть внутренней симуляции.
Атаки затронули компании из разных отраслей и стран, включая Бельгию, Германию, Шотландию, Италию, Аргентину и США.
Этот случай показывает новую проблему кибербезопасности: AI-агенты могут становиться не только инструментом защиты, но и инструментом атакующих.
По мере развития агентных систем значение будут иметь не только возможности моделей, но и ограничения их автономных действий, контроль инструментов и изоляция среды выполнения.
Nvidia может купить Hugging Face
Ещё одна потенциально важная сделка связана с Nvidia и Hugging Face.
Сообщается о планах Nvidia приобрести Hugging Face примерно за 12,9 млрд долларов.
Hugging Face занимает уникальное положение в экосистеме искусственного интеллекта. Платформа стала одним из главных мест, где разработчики публикуют, распространяют и находят открытые модели, датасеты и инструменты машинного обучения.
Для Nvidia такая сделка потенциально имеет стратегическое значение.
Компания уже занимает огромную долю рынка AI-ускорителей. Однако у производителей специализированных чипов появляется всё больше конкурентов, а крупные технологические компании начинают разрабатывать собственные решения.
Поэтому контроль над важной частью AI-экосистемы может стать ещё одним способом укрепить позиции Nvidia.
При этом возникает вопрос конкуренции. Если инфраструктура Hugging Face будет сильнее ориентирована на технологии Nvidia, это потенциально может создать проблемы для разработчиков, использующих альтернативные аппаратные платформы.
Meta усиливает ограничения для несовершеннолетних
Важные изменения происходят и в социальных сетях.
Среди обсуждаемых мер:
- ограничение времени использования Facebook и Instagram;
- запрет использования социальных сетей ночью;
- отключение некоторых push-уведомлений;
- скрытие количества лайков;
- возможность отключения отдельных ограничений с разрешения родителей.
Эта история отражает более широкую тенденцию: государственные органы всё активнее пытаются регулировать влияние социальных сетей на детей и подростков.
Билл Гейтс предложил обсуждать налог на AI и роботов
Искусственный интеллект постепенно становится не только технологическим, но и экономическим вопросом.
Билл Гейтс высказал идею введения специального налога, связанного с заменой человеческого труда искусственным интеллектом и роботами.
Логика заключается в следующем: когда компания нанимает человека, с его работы поступают различные налоги и социальные выплаты. Если вместо сотрудника используется автоматизированная система, налоговая база может уменьшаться.
В результате массовая автоматизация потенциально создаёт проблему для государственных бюджетов.
При этом идея предполагает осторожный подход. Слишком высокий налог на автоматизацию может замедлить развитие технологий и особенно негативно повлиять на сферы, где AI способен приносить большую общественную пользу.
Поэтому вопрос заключается не просто в том, нужно ли облагать AI налогом, а в том, как сделать это так, чтобы одновременно поддерживать инновации и защищать рынок труда.
Porsche продаёт IT-бизнес индийской Tata Consultancy Services
Необычная корпоративная сделка произошла между Porsche и индийской Tata Consultancy Services.
Porsche согласилась продать принадлежащий ей IT-бизнес компании Tata Consultancy Services примерно за 320 млн евро.
Одновременно стороны заключили крупный контракт стоимостью около 1,5 млрд евро, связанный с внедрением искусственного интеллекта.
На первый взгляд схема выглядит парадоксально: автомобильная компания продаёт собственное IT-подразделение, а затем заключает с покупателем многомиллиардный контракт.
Однако экономическая логика понятна. Для Porsche IT-инфраструктура не является основным бизнесом. Передача соответствующих специалистов и процессов специализированной IT-компании позволяет сократить необходимость самостоятельно управлять непрофильным направлением.
При этом специалисты, которые уже работали с Porsche, получают возможность продолжить работу над проектами компании.
AI-агенты потребляют всё больше токенов
Ещё одна важная тенденция связана с расходом вычислительных ресурсов.
AI-агенты используют значительно больше токенов, чем обычные пользователи, работающие с чат-ботами.
В выпуске приводится оценка, согласно которой агенты уже генерируют примерно в пять раз больше токенов, чем люди.
Причина заключается в самом принципе работы агентных систем. Пользователь может сформулировать одну задачу, после чего агент самостоятельно выполняет десятки последовательных действий:
- анализирует задачу;
- обращается к языковой модели;
- вызывает инструменты;
- анализирует полученный результат;
- корректирует план;
- повторяет запрос;
- формирует итоговый ответ.
Таким образом, одна задача пользователя может превращаться в большое количество обращений к модели.
Это также объясняет высокое значение кэширования. Повторяющиеся запросы внутри агентского цикла можно обслуживать дешевле и быстрее.
AI-агенты могут изменить рынок автоматизации
Распространение AI-агентов потенциально угрожает части традиционных сервисов автоматизации.
Раньше пользователь мог соединять различные сервисы через инструменты вроде платформ no-code и workflow automation. Теперь часть таких задач способен выполнять непосредственно AI-агент.
Например, вместо создания отдельного сценария автоматизации пользователь может просто поставить агенту задачу: получить данные, обработать их, сформировать документ и отправить результат.
Это не означает исчезновения традиционных инструментов автоматизации. Однако их роль может измениться: вместо самостоятельных сервисов они могут превратиться в инфраструктуру, которой пользуются AI-агенты.
Реклама приходит в ChatGPT
Ещё одним заметным изменением становится появление рекламы в AI-сервисах.
С конца августа реклама начала показываться пользователям ChatGPT в ряде стран.
Речь идёт прежде всего о бесплатных пользователях и отдельных недорогих тарифах.
Для AI-компаний это логичный способ монетизации. Создание и обслуживание мощных языковых моделей требует огромных вычислительных ресурсов, поэтому сервисы ищут дополнительные источники дохода помимо платных подписок.
Одновременно появление рекламы в AI-чатах создаёт новый рынок: рекламодатели получают возможность обращаться к пользователю непосредственно во время взаимодействия с интеллектуальным помощником.
Что это означает для IT-индустрии?
Все перечисленные события объединяет одна тенденция — искусственный интеллект перестаёт быть отдельным технологическим направлением и становится частью практически всех сегментов IT.
Это видно сразу по нескольким направлениям:
- AI влияет на рынок труда и структуру IT-компаний;
- появляются специализированные компьютеры для локального запуска моделей;
- AI-агенты автоматизируют программирование и бизнес-процессы;
- искусственный интеллект используется в кибератаках;
- производители создают собственные AI-чипы;
- вокруг моделей и инфраструктуры формируются многомиллиардные сделки;
- государства начинают обсуждать регулирование и налогообложение AI;
- меняются привычные модели монетизации AI-сервисов.
При этом особенно интересным становится развитие локального искусственного интеллекта. Если ещё недавно серьёзные языковые модели преимущественно ассоциировались с облачными дата-центрами, то теперь Apple, Xiaomi, Nvidia и другие компании создают оборудование, позволяющее запускать всё более мощные модели непосредственно на пользовательских устройствах.
На основе Рекорды увольнений в ИТ, Хакеры взломали нейросеть, Nvidia забыла про геймеров