Вопреки прогнозам о тотальной автоматизации, инженеры остаются самыми востребованными специалистами на рынке труда. Исследование SignalFire выявило парадокс: чем мощнее ИИ-инструменты, тем активнее компании нанимают инженеров.
Google столкнулся с новой волной ухода ключевых специалистов в области искусственного интеллекта. Исследователи, стоявшие у истоков Gemini и AlphaFold, переходят к конкурентам — Anthropic и OpenAI, готовящимся к IPO.
Micron Technology — крупнейший американский производитель чипов памяти — за три года превратился из компании с капитализацией $91 млрд в гиганта стоимостью $1,2 трлн. Взрывной рост ИИ-спроса породил глобальный дефицит RAM, который, по прогнозам, продлится до 2027 года и делает Micron главным бенефициаром новой эпохи.
GitHub Copilot официально перешёл на токеновую модель billing с 1 июня 2026 года. Подписка осталась прежней, но разработчики обнаружили, что кредиты заканчиваются в разы быстрее ожидаемого — и расходы на ИИ-ассистированную разработку резко подскочили.
Корпорации, ранее поощрявшие бесконтрольное использование ИИ, теперь вынуждены ужесточать расходы на нейросети. Accenture предпринимает попытки остановить сотрудников, тратящих токены на элементарные задачи, — и это лишь начало масштабного пересмотра подходов индустрии.
Meta анонсировала перезапуск инструмента Creator Studio в виде автономного приложения с встроенным ИИ-ассистентом. Новинка поможет авторам контента анализировать аудиторию, планировать публикации и отвечать на комментарии без сторонних сервисов.
Стартап Agility Robotics, разработчик гуманоидного робота Digit, планирует выход на публичный рынок через слияние со специальной компанией Churchill Capital Corp XI. Сделка оценивается в $2,5 млрд, а чистые поступления составят более $620 млн.
Выпуск Google Gemma 4 кардинально меняет правила игры: открытые модели теперь работают локально, на edge-устройствах, обходя облачные корпоративные шлюзы и файрволы. Для CISO это означает полную потерю видимости — и новую эпоху теневого ИТ в корпорациях.
Вместо полностью автономных агентов бизнес всё чаще выбирает «управляемый» ИИ — инструменты, которые помогают аналитикам принимать решения, но не заменяют человека. S&P Global Market Intelligence и McKinsey объясняют, почему контроль и прозрачность сегодня важнее скорости автоматизации.
Традиционная безопасность цепочки поставок в ПО уже была сложной задачей. ИИ-системы выводят её на принципиально новый уровень, добавляя модели, коннекторы, retrieval-пайплайны и внешние сервисы. В этой статье разбираем, почему защита ИИ — это уже не только качество ответов, а вопрос доступа и действий.
По мере того как искусственный интеллект превращается из экспериментального инструмента в базовую корпоративную инфраструктуру, вопросы управления и прозрачности моделей становятся критическими для прибыли. IBM убеждена: открытость — это не идеология, а прагматика выживания.
Компании Apple и Qualcomm разрабатывают ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять задачи — от бронирования услуг до публикации контента. Однако ранние версии этих систем уже оснащены жёсткими механизмами контроля: каждое критичное действие требует подтверждения пользователя, а доступ к данным ограничен.