Компания «Яндекс» сообщила финансовые результаты за II квартал 2026 года. Выручка компании выросла на 16 % год к году до 386,3 млрд руб. Скорректированная чистая прибыль увеличилась на 56 %, составив 47,6 млрд руб., чистая прибыль выросла на 298 % до 64,5 млрд руб. Скорректированный показатель EBITDA вырос на 35 % год к году до 88,9 млрд руб.
Выручка бизнес-блока «Б2Б Тех» (Yandex B2B Tech) выросла на 29 % г/г до 15,3 млрд руб. Росту способствовало продолжающееся расширение клиентской базы и увеличение объёма потребления сервисов со стороны крупных корпоративных клиентов. Важную роль играет и растущий спрос на ИИ-решения и сервисы информационной безопасности.
Скорректированный показатель EBITDA вырос на 43 % год к году, достигнув 3,7 млрд руб. Рост связан с изменением структуры выручки в пользу более маржинальных PaaS/SaaS, а также с повышением операционной эффективности, в том числе благодаря интеграции ИИ-инструментов в процессы разработки и другие внутренние функции. Рентабельность скорректированного показателя EBITDA увеличилась на 2,3 п.п. до 24,4 %. В будущем компания ожидает дальнейшего улучшения маржинальности.
Общее количество клиентов Yandex Cloud выросло до 64 тыс. При этом ключевыми драйверами роста бизнеса по-прежнему являются ИИ- и ИБ-сервисы, которыми пользуются 37 и 53 % крупных клиентов соответственно — рост год к году на 10 и 9 п.п. По сравнению с предыдущим кварталом потребление коммерческих токенов через API на платформе Yandex AI Studio выросло вдвое — до 398 млрд токенов, и на 70 % больше, чем за весь 2025 год. Отмечен и продолжающийся рост «Яндекс 360», которым уже пользуются более 117 млн пользователей и 185 тыс. организаций. Общее количество платных учетных записей Яндекс 360 на конец II квартала 2026 года составляет 8,9 млн, включая 2,4 млн записей крупных компаний.
Источник изображения: «Яндекс»
«Яндекс» также сообщила об успешной реализации программы оптимизации вычислительной инфраструктуры, позволившей сэкономить в I полугодии 2026 года 9,2 млрд руб., повысив эффективность использования вычислительных мощностей, Высвободившиеся ресурсы были направлены на масштабирование разработки ИИ-технологий. «Яндекс» постоянно занимается оптимизацией, регулярно проводит технические и бизнес-аудиты использования вычислительных мощностей, чтобы повышать эффективность существующей инфраструктуры и избегать «потерь» ресурсов.
Одно из ключевых направлений программы — динамическое перераспределение вычислительных ресурсов, когда при снижении пользовательской нагрузки свободные мощности автоматически передаются на выполнение других задач. Например, ночью, когда пользовательская активность снижается и нагрузка на сервисы уменьшается, GPU автоматически подключаются к обучению новых моделей, что сводит к нулю простой вычислительных ресурсов. В рамках оптимизации часть моделей перевели на архитектуру MoE. Также использовали подход, при котором одна небольшая модель обучается на основе другой, уже обученной большой модели, — и квантизацию.
Параллельно была улучшена инфраструктура обучения и инференса. В частности, ускорили загрузку данных для обучения моделей, распараллелили вычисления, внедрили кеширование и прогнозирование нескольких следующих токенов (EAGLE). Также была улучшена работа традиционных серверов на базе CPU, для чего применили технологии оптимизации компиляции PGO и BOLT.
Не оставили без внимания и хранилища. Специалисты компании пересмотрели правила хранения данных на всех этапах их жизненного цикла — от сроков хранения до размещения данных в различных типах хранилищ, устранили избыточное дублирование данных, протестировали новые алгоритмы сжатия и внедрили инструменты, которые автоматически находят неиспользуемые таблицы, поля и резервные копии, а также помогают рациональнее распределять данные между разными типами хранилищ (HDD, SSD и др.).
Источник:
