AI Россия
ИИ в России · инфраструктура, модели, регулирование
По оценке MWS Cloud, летом 2026 года развертывание ведущих LLM в России в среднем стоило 38,8 млн рублей против 13,7 млн годом ранее. Рост связан с более высокими требованиями к памяти и вычислениям, а также с удорожанием инфраструктуры.
CNews →Из-за спроса со стороны нейросетей цены на серверное оборудование в России выросли примерно на четверть за полгода. По данным CNews, в среднем прибавка составила около 500 тыс. рублей на систему, без учета нового НДС.
CNews →В России обсуждают введение балльной системы для определения «российскости» ИИ-чипов и автоэлектроники. Механизм должен стать основой для доступа производителей к государственным льготам и стимулировать локализацию компонентов.
CNews →Команда Яндекса рассказала о семплирующем профилировании, которое помогает находить узкие места в умных колонках с ограниченной памятью. Для младших устройств, где доступно всего 256 МБ, это критично для стабильной работы голосовых сценариев и ИИ-функций.
Habr Яндекс →Яндекс описал переход к unified-модели для генерации и редактирования изображений в Alice AI ART 2.0. Компания объединяет ключевые сценарии в одном контуре, чтобы упростить работу мультимодального ассистента и ускорить развитие визуального ИИ.
Habr Яндекс →СберТех опубликовал разбор перехода от монолита к микрофронтендам на ES-модулях в Platform V Kintsugi. Подход рассчитан на более быстрый цикл развития интерфейсов и лучше подходит для крупных продуктов с высокой нагрузкой.
Habr Сбер →Habr AI разбирает, как рост возможностей ИИ-агентов меняет рынок подтверждения личности и проверки данных. Автоматизация в этой зоне создает давление на сервисы верификации и ускоряет пересмотр подходов к идентификации.
Habr AI →Автор Habr AI описывает систему, где ИИ-продакт и агентная команда круглосуточно обрабатывают задачи продуктовой разработки. Материал важен как практический кейс автономизации операционных процессов, а не как теоретический эксперимент.
Habr AI →В Habr NLP показали конвейер, который превращает большой массив видео и транскриптов в структурированный ответ на конкретный вопрос. Подход отражает переход от поиска материалов к сборке знания под задачу пользователя.
Habr NLP →Habr NLP собрал шесть маршрутизаторов, которые дают доступ к Claude, GPT, DeepSeek, Qwen и другим моделям через API. Формат показывает, как разработчики обходят ограничения и тестируют разные модели без прямой зависимости от одного провайдера.
Habr NLP →