Yandex B2B Tech открыла API-доступ на платформе Yandex Cloud AI Studio к новым рассуждающим open source моделям OpenAI gpt-oss-120b и gpt-oss-20b. С помощью новых моделей можно создавать агентские системы для выполнения различных задач, например, для автоматизации рекрутмента и технической поддержки, анализа и обработки документов и первичной коммуникации с клиентами, говорит компания.

Доступность новых моделей по API позволяет российскому бизнесу использовать технологии OpenAI в бизнес-процессах без задействования собственной инфраструктуры. Использовать ИИ-модели напрямую у разработчика российским компаниям вряд ли удастся, так как для этого нужно передавать данные для обработки за рубеж, что идёт вразрез с требованиями российского законодательства. Как отметила Yandex B2B Tech, при использовании Yandex Cloud AI Studio данные компаний хранятся и обрабатываются в российских ЦОД, и её сервис полностью соответствует требованиям закона «О персональных данных».

Источник изображения: Yandex Cloud

Сообщается, что указанные нейросети сопоставимы по качеству с ведущими моделями OpenAI o3-mini и o4-mini, и в некоторых сценариях превосходят GPT-4o и o1. В них допускается регулировка интенсивности рассуждений и скорости генерации ответа. Вскоре для этих моделей будет доступен вызов функций для взаимодействия с внешними приложениями, что позволит осуществлять поиск информации в интернете при генерации ответа.

Компания YADRO объявила о завершении поставки серверного и инфраструктурного оборудования для интегратора «Кит-системс». Ключевые ИТ-сервисы интегратора теперь используют отечественную технологическую платформу на базе серверов VEGMAN и СХД TATLIN.

Миграция на решения YADRO была выполнена в рамках стратегической трансформации ИТ-инфраструктуры «Кит-системс», включающей переход на надёжную, масштабируемую и полностью отечественную аппаратную платформу для развития внутренних сервисов и новых направлений бизнеса.

Выбор «Кит-системс» пал на решения YADRO не только из-за производительности и надёжности, но и благодаря доступности долгосрочной технической поддержки. Немаловажную роль также сыграл опыт эксплуатации в предыдущих проектах и позитивные отзывы заказчиков, использующих решения YADRO в своих ИТ-инфраструктурах.

Источник изображения: YADRO

«Мы особенно ценим, что выбор YADRO был сделан на основе практического опыта и обратной связи от наших заказчиков. Решения, которые доказали свою эффективность в реальных проектах, становятся основой для новых инфраструктур — надёжных, масштабируемых и технологически зрелых. Это важный показатель зрелости отечественного ИТ-рынка и доверия к нашим разработкам», — подчеркнул Павел Егоров, директор по продуктам YADRO.

В основе новой инфраструктуры «Кит-системс» лежат высокопроизводительные серверы YADRO VEGMAN R220 G2, использование которых гарантирует стабильную работу ключевых сервисов, высокую скорость обработки данных и надёжную защиту информации.

Надёжное хранение данных обеспечивается с помощью компактного all-flash решения TATLIN.FLEX.TWIN с 24-дисковым массивом. Обладая компактными размерами, система обеспечивает высокую производительность и отказоустойчивость, поддерживает блочный и файловый доступ, предлагая расширенные механизмы защиты данных. На данный момент на платформе хранится около 20 Тбайт данных, тогда как общий объём корпоративного хранилища составляет 250 Тбайт.

После успешного завершения тестовых испытаний «Кит-системс» перевёл на новую платформу свои ключевые ИТ-сервисы: служба каталогов AD, системы DNS и DFS и программное обеспечение для управления ресурсами. Всего на миграцию потребовалось менее двух месяцев, включая перенос корпоративных сервисов и данных.

Разрабатывающая гигантские микросхемы компания Cerebras Systems намерена привлечь до $1 млрд частных инвестиций. Это может привести к отсрочке ранее запланированного выхода компании на IPO, сообщает The Information.

По сведениям издания, обсуждение дополнительного финансирования продолжается. Если новые меры по привлечению средств будут реализованы, это, вероятно, отсрочит публичное размещение акций Cerebras, которое изначально было запланировано на конец года. В 2024 году компания подала заявку на IPO в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC). Цена акций и ожидаемая рыночная капитализация не раскрывались.

Тем не менее, компания до сих пор не вышла на биржу, поскольку оказалась под пристальным вниманием регуляторов и спецслужб из-за своих клиентов. На момент подачи заявки 87 % выручки компании за I полугодие 2024 года приходились на компанию G42 из ОАЭ, со штаб-квартирой в Абу-Даби (Abu Dhabi).

Источник изображения: UX Indonesia/unspalsh.com

Отмечалось, что соотношение выручки с 2023 года не изменилось. В июле того же года компании анонсировали инвестиции G42 на $900 млн в ИИ-платформу в США на базе суперчипов Cerebras. Кроме того, в марте G42 планировала приобрести более 22 млн акций Cerebras в ходе IPO, однако по запросу регулятора компания изменила условия соглашения: теперь G42 может купить только неголосующие акции. При этом Cerebras и G42 уже открыли дата-центры в Калифорнии, Техасе и Миннесоте.

Со временем появилась информация, что выход Cerebras на IPO откладывается из-за нехватки чиновников и подозрениях в тайных связях G42 с Китаем. Ещё в конце 2024 года сообщалось, что США опасаются, что Китай получит доступ к ИИ-суперчипам при посредничестве ОАЭ.

Meta✴ разместила заказ на поставку ИИ-серверов нового поколения на базе ASIC-модулей у тайваньского производителя Quanta Computer. Компания заказала до 6 тыс. стоек и намерена начать развёртывание серверов Santa Barbara к концу 2025 года, сообщает Datacenter Dynamics. Новые серверы заменят существующие решения Minerva.

В отчёте также указано, что серверы нового поколения будут иметь TDP более 180 кВт и потребуют тщательно кастомизированных корпусов, систем водяного охлаждения и других компонентов. Все компоненты будут поставляться компанией SynMing Electronics. По данным отчёта, поставкой ASIC займётся Broadcom, а сборкой серверов — Quanta Computer. Окончательный дизайн будет утверждён в текущем квартале, а пробное производство начнётся в IV квартале 2025 года.

Как сообщают «источники в цепочке поставок», IT-гигант завершил разработки проектных решений для двух–трёх новых серверов с кастомными ИИ-ускорителями. Хотя прямо ASIC не упоминается, Meta✴ давно работает над собственными ИИ-чипами Meta✴ Training and Inference Accelerator (MTIA), которые разрабатываются с 2023 года. Компания рассчитывает внедрить чипы в собственные дата-центры, чтобы снизить зависимость от NVIDIA.

Источник изображения: UX Indonesia/unspalsh.com

С началом бума генеративного ИИ Meta✴ стремится расширить серверную ИИ-инфраструктуру и самостоятельно разрабатывать ASIC. В феврале 2024 года компания, похоже, искала специалистов по ASIC-решениям, размещая объявления о поиске соответствующих сотрудников в Индии и Калифорнии. В марте 2025 года южнокорейская FuriosaAI, занимающийся разработкой микросхем, отклонила предложение Meta✴ о покупке бизнеса за $800 млн.

На прошлой неделе были опубликованы результаты за II квартал 2025 года, согласно которым выручка составила $47,5 млрд, что на 22 % больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Прибыль компании выросла на 36 %, составив $18,3 млрд за три месяца, заканчивающиеся 30 июня, но расходы Meta✴ также увеличились на 12 %, до $27 млрд, что связано с ростом затрат на дата-центры, серверы и исследователей в области ИИ.

На пресс-конференции, посвящённой финансовым результатам компании, было объявлено, что наибольшая часть капитальных затрат в будущем будет направлена на серверы. Также было заявлено, что компания всё ещё решает, когда будут развёртываться новые мощности.

Компания «Тантор Лабс» (входит в «Группу Астра») выпустила мажорную версию платформы Tantor 6.0.

Tantor представляет собой полнофункциональное модульное решение для администрирования и мониторинга кластеров PostgreSQL. Программный комплекс упрощает администрирование СУБД, снижает эксплуатационные расходы и повышает непрерывность бизнес-процессов. В состав продукта включены консоль управления, средства развёртывания и автоматической настройки кластеров PostgreSQL, инструменты мониторинга и аудита баз данных, SQL-редактор, планировщик заданий, ассистент на базе искусственного интеллекта, а также прочие компоненты. Платформа может быть востребована администраторами баз данных, системными администраторами и архитекторами, DevOps-инженерами, руководителями IT-отделов и прочими специалистами в сфере цифровых технологий.

Основные компоненты платформы Tantor и их назначение (здесь и далее источник изображений — tantorlabs.ru)

Релиз Tantor 6.0 получил полностью переработанный пользовательский интерфейс, интеграцию с системой резервного копирования данных RuBackup и упрощённые средства настройки подключения к почтовому серверу (SMTP) для рассылки уведомлений (в предыдущих версиях пропущенные при установке параметры можно было настроить только через конфигурационные файлы, что усложняло и замедляло процесс настройки). Доработкам также подверглась ролевая модель доступа, поддерживающая разграничение прав на системном уровне (новая роль «Владелец системы») и на уровнях тенантов, администраторов и наблюдателей.

Пользовательский интерфейс программного комплекса Tantor

В числе прочего в новой версии Tantor был исправлен ряд интерфейсных и функциональных ошибок. Доработки затронули построение графиков при рассинхронизации времени между серверами, отображение статусов, времени запуска запланированных задач и аналитической информации при отсутствии некоторых расширений. Если база данных недоступна, теперь появляется сообщение об ошибке, есть уведомления о необходимости рестарта, когда применяются определённые параметры, устранены неудобства в работе с SQL-редактором и каналами уведомлений. Эти и другие правки помогли точнее отображать текущие процессы, система стала корректнее реагировать на изменения, и в целом повысился уровень надёжности административных операций.

Более подробно обо всех нововведениях в платформе Tantor 6.0 можно узнать в прилагаемой к продукту документации.

Тайваньский контрактный производитель Foxconn продал в США завод по выпуску электромобилей. Вместо этого площадка будет использоваться для производства ИИ-серверов, сообщает The Register, и, возможно, получит ИИ ЦОД Stargate.

В понедельник компания подала заявление о продаже завода в Лордстауне (Lordstown, Огайо), который Foxconn приобрела в 2022 году у стартапа Lordstown Motors. При этом компания сохранит своё присутствие на объекте и займётся другими видами деятельности. Сообщается, что завод был продан, поскольку североамериканский рынок электромобилей производитель посчитал слишком слабым — производственные мощности значительно превышают спрос.

О переходе на выпуск ИИ-серверов сообщили несколько известных изданий, включая The Wall Street Journal и Nikkei. Новость появилась через несколько дней после объявления о заключении стратегического альянса с тайваньской TECO Electric & Machinery. Предполагается, что альянс поможет партнёрам развивать бизнес в сфере ИИ ЦОД. TECO выпускает энергетическую инфраструктуру, необходимую для строительства дата-центров, а Foxconn производит практически всё, что нужно их клиентам.

Источник изображения: Michael Bowman/unsplash.com

Foxconn уже пообещала расширить присутствие в США, чтобы производить ИИ-оборудование для Apple и других локальных клиентов. Смена профиля завода в Лордстауне с электромобилей на ИИ-серверы поможет компании развивать более прибыльный бизнес. Впрочем, ранее компания обещала создать базовую платформу для электромобилей, чтобы иметь возможность получать заказы от автоконцернов. Будущее этого плана теперь под вопросом.

Foxconn не впервые отказывается от масштабных проектов в США — ранее она не стала строить обещанный завод по выпуску ЖК-дисплеев в Висконсине, который сегодня не пользуется прежним спросом. Площадка досталась Microsoft, которая намеревелась построить ИИ ЦОД в интересах OpenAI, но потом отложила эту затею. Тем не менее, очередная смена профиля завода Foxconn вполне соответствует новому плану президента США, который решительно настроен добиться первенства США в сфере ИИ. В частности, иностранным компаниям, вложившимся в местное производство, обещаны скидки на пошлины.

В минувший понедельник совет директоров Tesla объявил о выделении главе компании Илону Маску (Elon Musk) 96 млн акций стоимостью $29 млрд, поскольку «сохранение Илона сейчас важнее, чем когда-либо», т.к. компания переходит от «лидерства в сфере электромобилей и источников энергии к достижению лидерства в области ИИ, робототехники и связанных с ними услуг». Возможно, это будет означать, что Tesla также будет закупать ИИ-серверы у Foxconn или поручит тайваньской компании производить своих роботов. Сама Tesla отказалась от развития собственных ИИ-суперкомпьютеров Dojo.

UPD 08.08.2025: по данным Bloomberg, покупателем завода станет SoftBank, которая, возможно, со временем развернёт тут же и дата-центр в рамках проекта Stargate. Сумма сделки составит $375 млн.

Британии не следует пытаться конкурировать с Америкой, Китаем и странами Персидского залива, которые вливают сотни миллиардов долларов в огромные, энергоёмкие ЦОД для обучения ИИ, поскольку для этого у неё нет ни достаточного количества денег, ни свободной земли, ни энергетических ресурсов, заявил Институт глобальных изменений Тони Блэра (Tony Blair Institute for Global Change, TBI), передаёт The Register.

Вместо этого TBI предлагает сосредоточиться на широком внедрении ИИ, хотя и это потребует увеличения местных вычислительных мощностей. Великобритании необходимо «серьёзно относиться к инфраструктуре», чтобы оставаться конкурентоспособной в эпоху ИИ и решать системные проблемы, которые невозможно решить в одночасье, указала в отчёте TBI, добавив, что для этого строительство ЦОД должно стать национальным стратегическим приоритетом.

Правительство должно сосредоточиться на развёртывании и широком внедрении ИИ, «демонстрируя миру, как эффективно применять его в таких секторах, как здравоохранение, образование, государственное управление, оборона и наука». Именно здесь будут экономические выгоды, способствующие повышению производительности, улучшению государственных услуг и стимулированию инноваций во всей экономике, утверждает TBI.

Институт Тони Блэра назвал нынешнюю ситуацию «катастрофической», поскольку Великобритания поставила ИИ в центр своих целей роста и безопасности, но при этом не имеет достаточной инфраструктуры для их реализации. При нынешних темпах строительства ЦОД Великобритания, вероятно, не достигнет целевого показателя к 2030 году — 6 ГВт ИИ-мощностей. Этому препятствуют задержки в планировании и выдаче разрешений, ограничения национальной энергосети и стремительный рост цен на промышленную электроэнергию.

Источник изображения: Kirill Sh/unsplash.com

Опасения института подтверждает отчёт fDi Intelligence (подразделение Financial Times), в котором утверждается, что Великобритания может столкнуться к 2030 году с дефицитом необходимых вычислительных мощностей ЦОД до 5 ГВт. Отчёт основан на анализе, проведённом по заказу Министерства науки, инноваций и технологий (DSIT) Великобритании. Согласно документу, предложение ЦОД почти удвоится с нынешних 1,8 ГВт мощностей до 3,3 ГВт, в то время как ожидаемый спрос составит от 5,1 ГВт до 8,5 ГВт. TBI также отметил, что большая часть вычислительных мощностей сосредоточена вокруг Лондона и не оптимизирована для ИИ.

Институт рекомендует правительству следовать стратегии «ускоренной диверсификации», что означает быстрое создание устойчивой инфраструктуры, для чего необходимо внести изменения в законодательство для привлечения новых инвестиций, а также распределить вычислительные мощности по регионам для повышения устойчивости и поддержания сильной внутренней экосистемы. Кроме того, Национальный оператор энергетической системы (NESO) обязан учесть спрос на ЦОД (по оценкам DSIT) в национальных планах и поддерживал их «динамические обновления».

Институт отметил, что Совет по энергетике ИИ (AI Energy Council), сформированный в прошлом году, было поручено решение этих задач, но он действует в условиях традиционной для британского правительства атмосферы секретности. Поэтому рекомендуется вместо этой структуры сформировать в рамках NESO группу экспертов по ИИ и ЦОД для поддержки планирования спроса и ускорения интеграции ИИ в энергосистему. Также предлагается ускорить процесс планирования, чтобы решения принимались в течение восьми месяцев, и использовать полномочия министерских комиссий для проектов ЦОД и энергетики.

Источник изображения: Sander Crombach/unsplash.com

Как сообщает The Register, правительство уже приступило к реализации этих предложений, присвоив ЦОД статус критически важной национальной инфраструктуры (CNI). Присвоение им статуса инфраструктурных проектов национального значения (NSIP) позволяет обращаться в центральную Инспекцию по планированию (PINS) за разрешением на строительство, минуя местные органы власти. Рекомендации также включают создание серии гигаваттных АЭС и реформирование регулирования атомной энергетики для ускорения строительства и снижения затрат. Заодно предложены и шаги, аналогичные тем, что были сделаны в США: разрешение размещать ИИ ЦОД рядом с источниками энергии, выделение государственных земель для строительства ЦОД и электростанций, сотрудничество с частным девелоперами.

Вместе с тем The Register говорит об опасениях, что все эти инвестиции в ИИ могут оказаться просто раздуванием пузыря. В отчёте McKinsey & Company сообщается о беспокойстве инвесторов по этому поводу, поскольку никто точно не знает, каким будет уровень спроса на ИИ в будущем. В то же время другие исследования показали, что генеративный ИИ до сих пор не оказал существенного влияния на заработки или количество отработанных часов ни в одной из профессий, несмотря на уже потраченные миллиарды долларов на создание и обучение ИИ-моделей.

Точность агентского ИИ недавно оказалась в центре внимания общественности, когда Gartner опубликовал прогноз, согласно которому к концу 2027 года 40 % ИИ-проектов будут закрыты из-за роста затрат, неясной ценности для бизнеса или недостаточного контроля рисков.

Ядерная энергетика в США переживает своеобразное возрождение — гиперскейлеры и компании поменьше столкнулись с ненасытными аппетитами ИИ. На этом фоне Fermi America выбрала южнокорейскую Hyundai для поддержки развёртывания до 6 ГВт ядерных мощностей в рамках проекта HyperGHrid в Амарилло (Amarillo, Техас), сообщает The Register. Проект строительства «крупнейшего в мире энергетического кампуса» поддержан политиками и инвесторами. Его цель — превратить Техас в крупнейший энергетический и вычислительный центр США.

Строительство в Амарилло первого из четырёх реакторов Westinghouse AP1000 планируется начать в 2026 году. Согласно меморандуму, к 2032 году АЭС будет снабжать электричеством ЦОД напрямую. Пока нет гарантий, что проект площадью 2,3 тыс. га действительно будет реализован полностью, но курировать его в любом случае будет Hyundai. Компания хорошо разбирается в атомной энергетике и уже участвовала в развёртывании 22 реакторов.

Проект будет довольно дорогим. Один реактор AP1000 оценивался два года назад в $6,8 млрд. Впрочем, с масштабами проектов гиперскейлеров и облачных гигантов это несопоставимо — они ежегодно тратят десятки миллиардов долларов. Правда, строительство может оказаться не таким уж дешёвым и быстрым. Например, на строительство двух аналогичных реакторов в Джорджии ушло 15 лет и более $36 млрд. Конечно, ситуацию не улучшило и банкротство Westinghouse в 2017 году, в самый разгар строительства.

Источник изображения: Gabriel Tovar/unsplash.com

Как именно Fermi America намерена оплатить строительство хотя бы одного реактора AP1000, не говорится. Известно, что Hyundai также поддержит развертывание газовых электростанций с парогазовым циклом мощностью 4 ГВт, 1 ГВт солнечных электростанций и накопителей, а также малых модульных реакторов (SMR) на 2 ГВт. Кто именно будет поставщиком SMR, пока не сообщается. На данный момент только NuScale ближе всех к запуску своего первого SMR.

Пока Fermi America и Hyundai решают вопросы с регуляторами относительно ядерного проекта, строительство «газовой» части 11-ГВт мегапроекта уже началось. В июле Fermi America сообщила о намерении купить газогенераторы мощностью 600 МВт для поддержки первых дата-центров, которые должны быть запущены до конца текущего года. Речь идёт о шести газовых турбинах Siemens Energy SGT800, и одной паровой турбине SST600, которые в совокупности обеспечат 478 МВт. Также Fermi America объявила о покупке «восстановленных» турбин GE Frame 6B мощностью 135 МВт. По словам компании, новые генераторы на треть «чище» традиционных, а использование специальных каталитических систем дополнительно сократит выбросы. К концу 2026 года Fermi America намерена довести генерацию до 1 ГВт.

Впрочем, это далеко не первая компания, предложившая концепцию «атомных» ЦОД. За последние годы появилось множество подобных инициатив. Ещё в 2023 году Green Energy Partners представила концепцию строительства огромного ЦОД в Вирджинии, полностью работающего на SMR и водородных генераторах. Не так давно Amazon потратила $650 млн, чтобы приобрести объекты Cumulus Data у АЭС Susquehanna. Microsoft намерена возродить АЭС Three Mile Island, Мета✴ выкупила всю энергию АЭС Clinton Clean Energy Center на 20 лет вперёд, а Oracle заявлила о намерении развернуть три SMR общей мощностью более 1 ГВт.

Storage Networking Industry Association (SNIA) — некоммерческая организация, специализирующаяся на технологиях обработки и оптимизации данных — анонсировала проект Storage.AI, основанный на открытых стандартах для эффективных сервисов обработки данных, связанных с рабочими ИИ-нагрузками. Проект будет сфокусирован на стандартных для отрасли, непатентованных и нейтральных подходах к решению задач, связанных с обработкой данных для ИИ, с целью оптимизации производительности, энергоэффективности и экономичности соответствующих рабочих процессов.

К инициативе уже присоединились AMD, Cisco, DDN, Dell, IBM, Intel, KIOXIA, Microchip, Micron, NetApp, Pure Storage, Samsung, Seagate, Solidigm и WEKA. Отдельно отмечается отсутствие NVIDIA — крупнейшего поставщика ИИ-ускорителей.

Источник изображений: SNIA

Как указано в пресс-релизе, рабочие ИИ-нагрузки чрезвычайно сложны и ограничены такими факторами, как задержки, доступное пространство, энергопотребление и охлаждение, объём памяти и стоимость. Решение этих проблем в рамках открытой отраслевой инициативы рассматривается как наиболее быстрый путь к оптимизации и широкому внедрению ИИ.

По словам Дж. Метца (J Metz), председателя SNIA, беспрецедентные требования со стороны ИИ требуют целостного взгляда на весь конвейер данных — от храненилищ и памяти до сетевых технологий и вычислений. Он подчеркнул, что Storage.AI предоставляет отраслевому сообществу независимую от вендоров платформу, предназначенную для координации широкого спектра сервисов обработки данных и создания эффективных, открытых решений, необходимых для ускоренного внедрения ИИ-технологий.

Инициатива координирует ряд технических спецификаций, которые до сих пор существовали обособленно и не были адаптированы под нужды ИИ-нагрузок.

Первоначальный набор спецификаций включает:

• интерфейс SDXI (Smart Data Accelerator Interface) для перемещения данных в памяти на аппаратном уровне;
• протоколы прямого доступа к ускорителям;
• стандарты I/O, инициируемого ускорителем;
• реализации файлов и объектов через RDMA;
• фреймворки Compute-near-storage;
• модели программирования NVM (энергонезависимой памяти).

Предполагается, что в рамках проекта Storage.AI будет создана открытая экосистема эффективных сервисов обработки данных, способных справляться с наиболее сложными задачами, связанными с ИИ-нагрузками, и устранять текущие пробелы в обработке и доступе к данным. В обеспечении широкой поддержки экосистемы также примут участие партнёры SNIA, включая UEC, NVM Express, OCP, OFA, DMTF и SPEC.

«Базис», крупнейший российский разработчик решений для управления динамической ИТ-инфраструктурой, внедрил нейросетевые технологии в бизнес-процессы, связанные с реагированием на инциденты и технической поддержкой продуктов. Использование генеративного искусственного интеллекта позволило на 20–50 % уменьшить затраты времени на рутинные операции, а скорость выполнения связанных с ними задач выросла до 6 раз. В результате эффективность труда выросла, а заказчики компании получили более качественный и оперативный сервис.

Разработанные специалистами «Базиса» решения базируются на открытых языковых моделях, способных понимать естественный язык, анализировать большие объёмы технической документации и генерировать программный код. Они интегрированы в существующие рабочие процессы компании и функционируют как цифровые помощники, берущие на себя рутинные операции. Работа нейросети — в том числе её обучение и применение (инференс) — организована в изолированном защищённом контуре. Все инструменты размещены внутри собственной инфраструктуры компании — такой подход обеспечивает полный контроль над данными и исключает риски, связанные с использованием внешних сервисов.

Ключевые результаты внедрения

Сокращение времени реакции на инциденты.

Время, которое ответственный инженер тратил на организацию работы в случае инцидента, сократилось на 70 %. Если раньше ему приходилось вручную формировать рабочие группы, создавать коммуникационные каналы и готовить первичную информацию о проблеме, то после внедрения нейросетевых технологий эти процессы были автоматизированы. В результате все необходимые специалисты в максимально короткий срок получают структурированную информацию об инциденте и могут немедленно приступать к его устранению, что критически важно для обеспечения бесперебойной работы сервисов.

В планах есть дальнейшее развитие этого направления: на цифрового помощника будет возложен учёт и контроль процесса решения инцидента, ведение его хронологии, он будет «участвовать» в обсуждении и анализе логов, подготовке черновика отчёта и ретроспективы по инциденту.

Мгновенный поиск информации.

На базе нейросети создан интеллектуальный помощник (цифровой техлид), который мгновенно находит ответы в корпоративной базе знаний и предоставляет готовые решения. Система анализирует запросы пользователей, находит релевантную информацию среди сотен технических документов и формирует точные ответы с конкретными инструкциями. Особенно важно, что помощник успешно обрабатывает запросы даже при нечётких формулировках, понимая суть проблемы и предлагая оптимальные пути решения. Он также предоставляет пользователю процесс размышления и список ссылок на использованную для генерации ответа документацию. Это позволяет специалисту заметить нюансы, которые помощник мог упустить, или прийти к более глубокому пониманию проблемы.

Источник изображения: «Базис»

Ускорение разработки скриптов и тестов.

Рутинные задачи по написанию несложного кода, которые раньше отнимали часы работы квалифицированных специалистов, теперь выполняются за 10–15 минут. Производительность при решении этих задач выросла в 3–4 раза. Нейросеть взяла на себя написание скриптов, создание тестов и анализ существующих решений.

«Внедрение нейросетевых технологий стало логичным шагом в развитии нашей компании. Мы не просто следуем технологическим трендам — мы создаём практические инструменты, которые реально повышают эффективность работы. И за последние полгода мы добились значительных результатов, в том числе благодаря коллегам из "Публичного облака" РТК-ЦОД, которые помогли нам с организацией инфраструктуры. Постепенно мы переходим от простой автоматизации рутинных задач и подготовки документации к интеграции нейросетевых технологий с другими нашими системами и процессами. Это позволит повысить эффективность нашей работы и, как следствие, обеспечить нашим заказчикам более оперативный и качественный сервис», — отметил Денис Романов, директор департамента Professional services компании «Базис».