РТК-ЦОД, ИТ-сервис-провайдер полного цикла, представил на форуме «Цифровые решения» корпоративного ИИ-ассистента для организаций с повышенными требованиями к защите данных. Решение разработано в сотрудничестве с блоком информационных технологий «Ростелекома». ИИ-ассистент помогает сотрудникам мгновенно находить и анализировать информацию во внутренних документах и базах знаний. Продукт подходит для крупного бизнеса и способен оперировать тысячами файлов разных форматов, при этом данные никогда не покидают периметр организации.

В основе работы ИИ-ассистента лежит технология RAG (Retrieval-Augmented Generation): получив запрос на естественном языке, система находит релевантные фрагменты в подключённой базе знаний и формирует ответ, опираясь только на предоставленный контекст. Такой подход обеспечивает точные и верифицируемые результаты. При этом вся обработка выполняется внутри инфраструктуры заказчика, без обращения к внешним API или облачным платформам. Это делает решение безопасным для работы с чувствительной информацией, персональными данными и документами ограниченного доступа.

Интеллектуальный помощник не только находит информацию, но и анализирует данные. По запросу он формирует сводные обзоры документов, сравнивает версии, проверяет материалы на соответствие чек-листу или стандарту, классифицирует и группирует данные, извлекает сведения в табличной форме и готовит краткое содержание. Отдельно реализована работа с табличными файлами: ассистент понимает структуру реестров, прайс-листов и расчётов и может выдать выборку строк по заданному условию.

Источник изображения: РТК-ЦОД

Для специалистов по эксплуатации и мониторингу предусмотрена возможность скопировать в чат ассистента запись из системного журнала, набор метрик, текст алерта или вывод диагностической команды. Интеллектуальный помощник объяснит значение события, оценит его вероятную причину и предложит рекомендации по реагированию, опираясь на регламенты эксплуатации и историю разборов инцидентов. Диалог поддерживается с учётом контекста: уточняющие вопросы обрабатываются в рамках текущей сессии, и повторять уже сказанное не требуется.

Вопросы безопасности и контроля проработаны на всех уровнях. Архитектура поддерживает мультитенантность — несколько подразделений или клиентов могут работать на одной инсталляции с полным разделением данных и конфигураций. Гранулярная система прав доступа (RBAC) позволяет разграничить возможности вплоть до отдельных операций, а для баз знаний предусмотрены настройки уровней доступа. Каждое изменение конфигурации фиксируется в истории, а действия пользователей логируются. Встроенная очередь с ограничением одновременных запросов защищает инфраструктуру от перегрузок, а маршрутизация простых обращений на быстрые модели помогает оптимизировать затраты.

«Ключевым барьером для широкого внедрения генеративного ИИ в коммерческом и государственном секторах остаётся вопрос доверия к технологии. Мы видим спрос на изолированные решения, которые гарантируют сохранность критичных данных, и для нас как для цифрового партнёра государства и бизнеса важно предлагать варианты безопасного применения новых технологий. Представленный ассистент — это "частный ИИ", который учится на корпоративных знаниях, оставаясь внутри защищённого периметра. Благодаря такому подходу мы открываем доступ к генеративному искусственному интеллекту для широкого круга организаций — от финансовых институтов до промышленных предприятий и государственных структур, которые ранее не могли применять подобные инструменты из-за строгих требований к защите информации», — заявил Роман Хазеев, директор по развитию цифровых технологий и искусственного интеллекта «Ростелекома».

«РТК-ЦОД как ИТ-сервис-провайдер полного цикла обладает полным арсеналом сервисов для цифровизации бизнеса. Сегодня без технологий искусственного интеллекта невозможно представить эффективную работу, а по аналитическим данным, ROI от внедрения ИИ достигает 250 %. Наш корпоративный ассистент эффективен для самых разных функций: юристы мгновенно находят нужные пункты в договорах, инженеры и техспециалисты получают точные ответы по спецификациям и алертам, а финансисты — оперативные выборки из бюджетов. При этом безопасность остаётся нашим приоритетом: вся обработка данных ведётся в защищённом контуре заказчика, а гранулярная система прав доступа и полное логирование обеспечивают надёжный контроль. Участие блока информационных технологий "Ростелекома" в проработке технологического контура позволило нам вывести продукт на качественно новый уровень надёжности и производительности. Платформа уже готова к развёртыванию на инфраструктуре клиента и сопровождается технической поддержкой с нашей стороны», — заявил Алексей Забродин, технический директор РТК-ЦОД. 

Компания AMD анонсировала специализированный агентный ИИ-инструмент под названием Ross: это интерактивный помощник, призванный упростить создание различных встраиваемых систем. Ross, как утверждается, охватывает весь процесс разработки — от проектирования печатных плат, анализа схем и отладки до оптимизации, написания сопутствующего софта и развёртывания.

В отличие от обычных чат-ботов и ассистентов по программированию, Ross глубоко интегрирован в экосистему AMD. При помощи запросов на естественном языке разработчики могут искать документацию и необходимые инструменты, выполнять те или иные команды, внедрять проверенные рабочие процессы и пр. При этом Ross предоставляет командам возможность гибко использовать предпочитаемые ими большие языковые модели (LLM) и интегрированные среды разработки (IDE).

Источник изображений: AMD

Одним из компонентов Ross является специализированная база знаний. Она содержит руководства пользователя, инструкции по продуктам, технические документы, примечания к приложениям и пр. Доступ к информации может предоставляться через облако или в локальной среде.

Кроме того, разработчикам доступны навыки ИИ-агентов (Agent Skills): это открытые, подготовленные специалистами файлы в формате Markdown, которые содержат проверенные и готовые к повторному использованию методики для решения типовых задач проектирования. Такие навыки помогают большой языковой модели шаг за шагом выполнять сложные рабочие процессы — например, оптимизировать временные параметры схемы или перестраивать код на C++ для повышения производительности в среде Vitis HLS.

Примеры готовых проектов помогут понять, как навыки агентов могут использоваться в реальных встраиваемых системах. Среди других функций Ross названы возможность оптимизации конструкции микросхем и создания необходимого софта, оценка потребляемой мощности и пр.

В целом, как подчёркивается, Ross — это не просто ИИ-помощник для программирования, наложенный поверх стандартных средств разработки. Новый ассистент объединяет инструменты AMD Embedded, экспертные знания и готовые рабочие процессы в едином интерфейсе. Ross предоставляет контекстные рекомендации и функции автоматизацию, которые не в состоянии обеспечить стандартные ИИ-помощники.

NVIDIA представила открытую платформу обеспечения безопасности агентов Open Agent Safety Platform для реализации более безопасных рамок работы ИИ-агентов на всех этапах: от тестирования до развёртывания.

NVIDIA Open Agent Safety Platform включает в себя open source ПО NVIDIA OpenShell и эталонную архитектуру системы NVIDIA Sentry. Платформа обеспечивает комплексное управление и контроль на всех уровнях стека: от ПО до аппаратных, вычислительных и роботизированных систем, на которых функционируют агенты.

ПО OpenShell создает защищённую среду выполнения, которая отслеживает все действия агентов и обеспечивает соблюдение заданных правил безопасности во время их работы. Защищённый контур выполнения позволяет контролировать, как автономные ИИ-агенты решают задачи с использованием как открытых, так и закрытых моделей.

Компания отметила, что OpenShell обеспечивает защиту с минимальными накладными расходами при работе на NVIDIA Vera. Сочетание OpenShell и Vera позволяет агентам безопасно функционировать и выполнять задачи с максимальной скоростью. Поскольку OpenShell — решение open source, его можно адаптировать для работы с вычислительными платформами сторонних производителей, включая Arm и Intel.

Источник изображения: NVIDIA

Система Sentry дополняет OpenShell независимым модулем мониторинга (watchdog), работающим на базе DPU NVIDIA BlueField-4 и непрерывно отслеживающим поведение агента. Sentry обеспечивает принудительное соблюдение мер безопасности на аппаратном уровне и способна за считанные миллисекунды изолировать (поместить в карантин) агентов, если те предпринимают попытки выйти за пределы установленных границ.

Sentry объединяет функции обнаружения угроз, аппаратного управления агентами и защиты доступа к данным, действуя в изолированной доверенной среде, отделённой от основного вычислительного потока; она реагирует в режиме реального времени и остается невидимой как для самих агентов, так и для злоумышленников. Система Sentry построена на базе ПО NVIDIA DOCA, которое предоставляет возможности программирования, используемые Sentry для анализа запросов и ответов агентов, сбора телеметрии, проверки подлинности агентов и обеспечения соблюдения детализированных политик доступа по модели Zero Trust к данным, инструментам, API и сервисам.

С целью повышения безопасности использования ИИ NVIDIA объединила усилия с ведущими компаниями ИИ-экосистемы, охватывая весь стек технологий — от инфраструктуры и ПО до моделей и робототехники. В их числе Anthropic, Cisco, CrowdStrike, Dell, Figure, HPE, Hugging Face, JPMorganChase, Microsoft, Palantir, Palo Alto Networks, Perplexity, Red Hat, Salesforce, SAP, Scale AI, ServiceNow и SpaceXAI.

В частности, NVIDIA объединила усилия с Anthropic для внедрения дополнительных уровней безопасности и контроля в архитектуру агентных систем. Решение Claude Managed Agents формирует защитный контур, разделяя процессы управления агентами (цикл выполнения агента) и среды их непосредственной работы (песочницы). Интеграция с OpenShell и BlueField обеспечивает корпоративным клиентам контроль доступа агентов к ресурсам внутри этих песочниц.

SpaceXAI использует платформу NVIDIA Open Agent Safety Platform для работы с агентами для написания кода Cursor и моделями Grok. А Scale AI использует эталонную архитектуру NVIDIA Open Agent Safety Platform для создания надёжных агентных ИИ-систем, предназначенных для корпоративных и государственных заказчиков, внедряя её в уровень агентной инфраструктуры портфеля решений Scale GenAI.

Salesforce и NVIDIA интегрировали OpenShell с платформой Slack, что позволяет командам управлять активностью агентов OpenShell непосредственно в Slack: отслеживать действия агентов и события аудита, а также одобрять или отклонять запросы агентов на расширение прав доступа. Red Hat использует компоненты платформы (OpenShell и DOCA) в решении Red Hat AI Factory with NVIDIA.

Среди более чем 100 организаций, использующих технологии платформы NVIDIA Open Agent Safety Platform, — Accenture, Armadin, Cadence, Cognition, CrowdStrike, Cisco, Dassault Systèmes, Deloitte, EY, Hugging Face, IBM, Irregular, Perplexity, Microsoft, SAP, Scale AI, ServiceNow, Siemens, Synopsys, OpenClaw, Palantir и Palo Alto Networks.

ИИ и его основные разработчики пока не готовы к корпоративному использованию этой технологии, считают в аналитической фирме Gartner. Об этом сообщили на ежегодном симпозиуме Gartner IT Symposium ведущие аналитики и вице-президенты компании Дэрил Пламмер (Daryl Plummer) и Кристин Мойер (Kristin Moyer). Они выразили мнение, что ИИ-индустрия и её ключевые игроки пока не достигли необходимой для корпоративного сектора зрелости, пишет The Register.

Говоря о сотрудничестве с ведущими ИИ-лабораториями, Пламмер заявил, что доверять им пока рано. По его словам, они «не соответствуют корпоративным стандартам, не понимают корпоративных условий и правил, не осознают вопросов ответственности и не имеют представления о таких понятиях, как стабильность и непрерывность бизнес-процессов». Пламмер указал на характерную для ИИ-компаний практику частой смены моделей без оглядки на то, как эти обновления могут отразиться на работе приложений, зависящих от результатов их систем, и на то, что это может нарушить функционирование ПО.

Источник изображения: Look Studio / Unsplash

«Темпы инноваций вышли из-под контроля, и самое печальное, что игнорировать их невозможно», — отметил Пламмер. По его словам, проблема усугубляется тем, что разработчики ИИ не готовы поддерживать устаревшие версии ИИ-моделей, хотя их жизненный цикл составляет всего около шести месяцев. «Если вы решите остаться на первой версии модели, вам не будут уделять особого внимания. Уже одно это говорит о том, что они не готовы к работе с корпоративным сектором», — подчеркнул он.

Кристин Мойер сослалась на исследование Gartner, согласно которому 86 % ИТ-директоров (CIO) считают, что риски, связанные с ИИ, растут быстрее приносимой ими пользы. В частности, первые успехи внедрения ИИ порождают спрос, который ИТ-отделы не могут удовлетворить без ущерба для безопасности и стабильности систем. Часть этого спроса Мойер связывает с «безответственным потреблением», когда сотрудники используют ИИ без реальной необходимости или неуместно. Согласно исследованию, 40 % работников сталкивались с низкокачественным контентом, сгенерированным ИИ (AI slop). На его разбор и осмысление уходит порядка двух часов, что для организации с персоналом около тысячи человек может обойтись в $9 млн в год.

Предотвратить такое «безответственное потребление» крайне сложно, поскольку «трудно даже отследить, сколько именно агентов ИИ у вас задействовано. ИИ проникает в вашу компанию через продукты, которыми вы уже пользуетесь», говорит Мойер. Она отметила, что предприятиям потребовалось целое десятилетие, чтобы отучить разработчиков выбирать самые мощные и дорогостоящие облачные инстансы из имеющегося набора.

Источник изображения: Nahrizul Kadri / Unsplash

Пламмер считает, что для контроля использования ИИ можно задействовать проверенные временем технологии автоматизации. По его словам, создавать агента для взаимодействия с базой данных неразумно, поскольку с этой задачей прекрасно справится старый добрый вызов функции. Часть вины в безответственном использовании ИИ лежит на вендорах, которые «любой ценой стремятся монетизировать ИИ», продавая продукты с его поддержкой или просто вынуждая клиентов покупать больше токенов. «Вендоры хотят, чтобы вы использовали агентов повсеместно», — утверждает Пламмер.

Говоря об эффективности AIOps — подхода, при котором вендоры используют агентов для выявления источников проблем и предложения решений, активируемых одним нажатием кнопки, Пламмер заявил, что вендоры следуют в верном направлении, но ими движут порочные мотивы. «Их цель — продать вам свои продукты, а не внедрить действительно подходящее решение; ведь их продукты, скорее всего, таковыми не являются», — считает аналитик. По его словам, такое поведение типично для цикла продаж новых технологий; это наблюдается и сейчас, когда вендоры создают инструменты управления, якобы позволяющие безопасно использовать ИИ. Пламмер охарактеризовал рынок таких решений как «один из самых фрагментированных, что нам когда-либо доводилось видеть».

Аналитики предложили несколько мер по «обузданию» ИИ, одна из которых — создание «центрального банка ИИ». Эта структура будет отвечать за контроль использования ИИ во всей организации и обеспечение её стабильной работы с учётом системного влияния ИИ. Её ключевая задача — обеспечение подотчётности. Это можно реализовать с помощью традиционных ERP- или CRM-систем, которые фиксируют историю действий (кто их выполнил или санкционировал). ИИ не всегда оставляет такие следы, добавила Мойер.

Источник изображения: Francis Ledger / Unsplash

Также для нейтрализации вышедшей из-под контроля системы потребуются «агенты-хранители» — ИИ, задача которого заключается исключительно в наблюдении за другими агентами и обеспечении того, чтобы их поведение оставалось в заданных рамках. Его также следует наделить правом «уничтожать» агентов, вышедших из-под контроля. Кроме того, эксперты предлагают создать группы быстрого реагирования для устранения последствий сбоев или проблем, вызванных ИИ. «Если вам придётся держать ответ за случившееся, и вы скажете: “Это сделал ИИ”, у вас возникнут серьёзные неприятности, — заявил Пламмер. — Именно ИТ-директора будут нести ответственность за сбои в работе систем ИИ».

Российский разработчик инфраструктурного ПО «Группа Астра» представил комплексную экосистему решений для корпоративного искусственного интеллекта. В рамках нового технологического направления «Астра ИИ» компания предложила рынку набор ИИ-платформ — от инфраструктурных для запуска больших моделей до прикладных агентных, а также методологию их внедрения.

По данным «Группы Астра», отечественный рынок искусственного интеллекта по итогам 2025 года вырос на 31 % и достиг 316,1 млрд руб. Сегмент генеративного ИИ оценивается в 58 млрд руб. (рост почти в пять раз за год). Несмотря на то, что технологию внедряют 97 % организаций, лишь 10–15 % довели её до промышленной эксплуатации, а более 90 % не получили экономического эффекта.

Ключевым барьером остаётся доверие: 79 % предприятий критической информационной инфраструктуры (КИИ) запрещают использование публичных генеративных сервисов из-за регуляторных ограничений. Это порождает проблему «теневого ИИ», когда сотрудники используют сторонние сервисы, создавая риски утечки данных.

Источник изображения: astra.ru

Ответом «Группы Астра» стал фокус на безопасных on-premise-решениях, многоуровневой архитектуре моделей (суверенные российские разработки, проверенный open source и фронтир-модели), а также глубокой интеграции со стеком безопасности Astra Linux с прицелом на сертификацию во ФСТЭК России. В состав разрабатываемого «Группой Астра» ИИ-стека включены продукты под разные этапы жизненного цикла ПО:

• «Астра ИИ [Код]» — агент-программист, работающий в терминале инженера с контролем изменений человеком;
• «Астра ИИ [Хаб]» — инференс-платформа для исполнения задач;
• Агентная ОС на базе Astra Linux — среда безопасного функционирования агентов.

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Доверенная агентная ОС Astra Linux обеспечивает безопасное функционирование, управление и изоляцию ИИ-агентов, их данных и ресурсов на основе уровней целостности и отвечает требованиям 187-ФЗ, 243-ФЗ, приказов ФСТЭК России № 117, а также № 235 и № 239, регламентирующих работу значимых объектов КИИ. Инструментарий безопасности включает управление политиками для ИИ-агентов под конкретную задачу, запуск агентов в ограниченной среде, контроль критических действий, защиту агентов от атак и взлома, защиту информационных систем от вредоносных действий недоверенной модели, а также мониторинг и логирование всех операций агентов. Параллельно развивается слой удобства для пользователя: голосовое управление, умный поиск, умный каталог и нативное обучение.

Платформу «Астра ИИ [Код]» уже могут применять частные и госкомпании, работающие с данными под регулированием 152-ФЗ и требованиями к КИИ; для широкого внедрения продукт будет доступен с IV квартала 2026 года. Сроки релиза остальных решений не раскрываются.

Провайдер Selectel объявил о запуске Aish — специализированного агента искусственного интеллекта, интегрированного непосредственно в серверную операционную систему SelectOS. Решение доступно бесплатно всем пользователям платформы.

На рынке системного администрирования сегодня доминируют облачные нейросети, которые требуют передачи контекста сессии внешним провайдерам, что создаёт риски утечки данных и лишает организации возможности аудита действий ИИ-модели, говорит Selectel. В отличие от них, Aish развёрнут локально на серверах Selectel или собственном оборудовании клиента. Модель физически находится внутри защищённого периметра, а каждое действие агента подтверждается оператором перед исполнением.

Источник изображения: selectel.ru

ИИ-агент Aish понимает команды на естественном языке, интерпретирует их и переводит в исполняемый формат. Он способен выполнять цепочки действий, собирать диагностические данные, находить причины сбоев и предлагать исправления с учётом конкретного состояния сервера. Решение может использоваться для анализа состояния сервисов, логов и конфигурационных файлов, разбора инцидентов, поиска причин отказа сервисов и выполнение рутинных операций без обращения к документации. Агент формирует командные инструкции, объясняет их действие, но финальный запуск выполняет только оператор.

Американский стартап Hypercubic, занимающийся разработкой специализированных ИИ-агентов для трансляции кода COBOL на современные языки программирования, объявил о проведении посевного раунда финансирования, в ходе которого на развитие привлечено $5,3 млн. Инвестиционную программу возглавила компания CIV. Кроме того, средства предоставили Y Combinator, Afore Capital, Multimodal Ventures, Pioneer Fund, Epsilon Ventures и Unpopular Ventures, а также ряд частных инвесторов.

COBOL (Common Business-Oriented Language), появившийся ещё в 1959 году, до сих пор остаётся основой глобальной финансовой инфраструктуры и приложений на мейнфреймах: по оценкам, более 95% транзакций по картам и операций банкоматов зависят от систем, написанных на этом языке. В мире насчитывается свыше 200 млрд строк COBOL-кода, однако эти программы крайне плохо документированы, а найти квалифицированных специалистов в соответствующей области очень сложно. Первые разработчики на COBOL давно отошли от дел, если вообще живы, да и их преемники приближаются к пенсионному возрасту.

Источник изображения: Hypercubic

Процесс переноса COBOL-кода на современные языки программирования сопряжен с огромными рисками. Такие приложения часто представляют собой сложные монолитные системы, а поэтому даже небольшое изменение может привести к сбою критически важных банковских и финансовых сервисов. При этом восстановление логики, заложенной десятилетия назад, требует огромных усилий: бизнес-правила часто «зашиты» непосредственно в код и нигде не описаны. По этой причине многие компании откладывают модернизацию: процесс занимает годы, стоит дорого, а вероятность сбоев слишком высока.

Стартап Hypercubic предлагает решение проблемы с помощью ИИ-агентов, обученных на огромных объёмах кода COBOL. Система сначала тщательно анализирует исходники, восстанавливает скрытую бизнес-логику и автоматически генерирует документацию. Затем ИИ переписывает приложение на современных языках, сохраняя функциональность и совместимость с историческими данными. Утверждается, что такой подход сокращает сроки модернизации с нескольких лет до пары месяцев, одновременно повышая надёжность.

Вместе с тем Gartnet предрекает провал автоматизированному переносу ПО с мейнфреймов с помощью ИИ — к 2030 году ¾ поставщиков таких решений или закроются, или переориентриуются. Проблема не только в коде, который является только частью более обширного инфраструктурного комплекса, но и в данных, рабочем окружении и аппаратных решениях. IBM по-прежнему развивает мейнфреймы, позволяя интегрировать их с современными платформами и предлагая новые варианты использования.

Yandex B2B Tech анонсировала нового ИИ-агента для бизнеса. Он будет построен на базе Yandex AI Studio и возьмёт на себя до половины задач офисных сотрудников (от бухгалтеров до маркетологов), на которые обычно уходит до трети рабочего времени.

Выпуск решения планируется до конца сентября 2026 года. В отличие от остальных ИИ-агентов, это будет своего рода операционная ИИ-система для бизнеса. В ней любой сотрудник сможет использовать привычные ему рабочие сервисы и инструменты (условный Excel), но работать с ними можно будет через ИИ-агентов. Такой интеллектуальный помощник, например, сможет вести документооборот, сравнивать коммерческие предложения от поставщиков и проверять заявки, анализировать кандидатов на вакантные должности и т. д.

Источник изображения: yandex.cloud

Пользователи смогут предоставить ИИ-ассистенту доступ к корпоративным сервисам от своего имени. Он получит те же права и сможет запрашивать актуальную информацию для решения задачи. Для безопасного использования агента предусмотрены средства ограничения доступа к внутренним, а каждое важное действие потребует подтверждения от человека. Также будет доступна возможность анализировать поведение ИИ-агента: проверять всю цепочку его действий и решений, какие инструменты он использовал и к каким данным и системам обращался внутри организации.

По словам разработчиков, ИИ-агент для бизнеса можно будет использовать для решения задач, которые требуют специфических знаний и умений. Для этого предусмотрена система навыков. Компании смогут использовать готовые навыки из каталога, например «Финансист» или «HR-специалист», либо создать собственные. Уметь писать код для этого не требуется. Достаточно указать источники данных — это может быть почта, внутренние базы знаний и так далее — и своими словами описать процесс решения задачи.

Компания Databricks сообщила о подписании предварительного соглашения о стратегическом раунде финансирования M, по итогам которого её рыночная стоимость будет оцениваться в $188 млрд. Этот раунд предполагается завершить позже этим летом, и его возглавляет существующий инвестор Coatue. В раунде примут участие как новые, так и существующие инвесторы. По данным источников The Wall Street Journal, объём инвестиций составит $3 млрд.

Всего пять месяцев назад, в феврале, Databricks завершила раунд финансирования серии L на сумму $5 млрд при оценке в $134 млрд. За пять месяцев до этого, в сентябре 2025 года, компания привлекла $1 млрд при оценке в $100 млрд. А примерно за девять месяцев до этого, в декабре 2024 года, она привлекла $10 млрд при оценке в $62 млрд.

«Этот новый капитал позволит нам развить нашу стратегию использования нескольких ИИ для удовлетворения огромного спроса клиентов, чтобы мы могли укрепить Unity AI Gateway, расширить Genie и развить Lakebase», — заявил Али Годси (Ali Ghodsi), соучредитель и генеральный директор Databricks. Также полученные в рамках раунда средства будут направлены на будущие приобретения в сфере ИИ и углубление исследований в этой области.

Источник изображения: Databricks

Unity AI Gateway — решение для управления несколькими системами ИИ, которое помогает предприятиям контролировать затраты на использование ИИ, Genie (прежнее название Databricks One) — ИИ-помощник, который поддерживает запросы на естественном языке и генерирует на основе бизнес-данных на платформе необходимые отчёты. Lakebase — бессерверная управляемая база данных на основе PostgreSQL, созданная для ИИ-агентов.

Databricks отметила, что в сфере корпоративного ИИ существует контекстный разрыв, из-за которого многие организации не могут использовать ИИ в масштабе и получать отдачу от инвестиций. Данные зачастую находятся в разных системах, «оторваны» от ИИ и их сложно контролировать, что затрудняет управление стоимостью, безопасностью и надёжностью ИИ. По словам Databricks, платформа Databricks Data + AI позволяет решить эти проблемы, объединяя данные и ИИ в готовой к использованию агентами инфраструктуре, регулируя затраты и доступ к ИИ, а также предоставляя бизнес-контекст, необходимый компаниям для успешного создания и развёртывания ИИ-решений.

Databricks также известна активным внедрением более доступных китайских ИИ-моделей с открытыми весами для контроля затрат, что является одним из главных трендов 2026 года. Особенно активно она продвигает модель GLM 5.2 от Z.ai, отметил ресурс TechCrunch.

Selectel и Национальный исследовательский университет ИТМО объявили о запуске совместного предприятия с целью разработки решений в сфере ИИ, в частности — платформы для создания, внедрения и промышленной эксплуатации мультиагентных систем на базе больших языковых моделей (LLM). Новая платформа позволит быстро создавать ИИ-решения под конкретные бизнес-процессы заказчиков, подключать их к корпоративным данным и системам, измерять качество работы и безопасно их развивать по мере изменения задач бизнеса.

Коммерческая модель будет учитывать фактическое потребление вычислительных ресурсов и токенов. Оплата заказчиком использования ИИ-агентов будет производиться в зависимости от объёма, сложности и места выполнения работы: на инфраструктуре Selectel, в выделенном контуре или непосредственно у заказчика.

Сообщается, что в штат СП войдёт проектная группа ИТМО и опытные эксперты индустрии. ИТМО выступит ключевым центром компетенций с готовыми наработками, а Selectel обеспечит финансирование проекта на сумму более 1 млрд руб., а также предоставит необходимую IT-инфраструктуру. Ранее сообщалось, что Selectel создал новую компанию для реализации ИИ-проектов — «Эмерджентные мультиагентные системы» (ООО «ЭМС»).

По словам Олега Любимова, гендиректора Selectel, объединив экспертизу Selectel в построении специализированной инфраструктуры для ИИ с профильными компетенциями команды ИТМО, и действуя при этом как самостоятельный игрок, новое предприятие будет способствовать ускорению развития прикладных решений, необходимых крупному бизнесу на фоне перехода к агентной экономике ИИ-систем.

Источник изображения: ИТМО

Любимов уточнил в интервью ресурсу Forbes, что у Selectel доля в уставном капитале СП составляет ⅔, у ИТМО — ⅓. Руководитель ИТМО Александр Бухановский рассказал Forbes, что специалисты ИТМО разработали технологию, которая автоматизирует конструирование прикладных агентов ИИ и мультиагентных систем на их основе под комплексные бизнес-задачи. «Мы реализовали ИИ, который умеет делать ИИ», — отметил он.

С 2020 года Selectel инвестировал в развитие ИИ-решений более 3,5 млрд руб. В ближайшие пять лет провайдер планирует увеличить финансирование проектов в сфере ИИ, выделив на эти цели 10 млрд руб. С конца прошлого года 25 % АО «Селектел» принадлежит компании «Каталитик Пипл», созданной МКПАО «Т-Технологии» и ХК «Интеррос».