Компания Curator опубликовала отчёт «DDoS, боты и BGP-инциденты в III квартале 2025 года: статистика и тренды», согласно которому в отчётном периоде больше всего DDoS-атак пришлось на сегменты «Финтех» (26,1 %), «Электронная коммерция» (22,0 %), «Медиа» (15,8 %) и «ИТ и Телеком» (14,5 %) — суммарно почти 78,3 % всех атак. Самая длительная DDoS-атака квартала продолжалась более девяти суток (225,9 ч). В среднем атака длилась 3370 с (около 56 мин.).

Самая интенсивная L3–L4 DDoS-атака произошла 27 августа 2025 года, достигнув в пике 1,15 Тбит/с, что выше прошлогоднего рекорда в 1,14 Тбит/с. Она была направлена на организацию из сегмента «Онлайн-ритейл» и продолжалась всего несколько минут. Эта атака также была наиболее масштабной по максимальной скорости передачи пакетов: в пике — 174,7 Mpps.

1 сентября 2025 года была зафиксирована новая масштабная атака громадного DDoS-ботнета, впервые обнаруженного 26 марта 2025 года. В ходе ее отражения было заблокировано 5,76 млн IP-адресов. Для сравнения, в I квартале бот насчитывал 1,33 млн устройств, во II квартале — порядка 4,6 млн IP-адресов. То есть за неполные полгода бот вырос более чем в четыре раза. Атака была направлена на организацию из сегмента «Государственные ресурсы» и продолжалась около двух часов.

В III квартале в рейтинге стран, которые чаще всего были источникам DDoS-атак на уровне приложений на первое место вышла Бразилия (19 %), на втором месте — Россия (18,4 %), третье место у США (10,3 %).

После резкого роста «плохих» ботов во II квартале 2025 года (+31 %) в III квартале был отмечен резкий спад (–37 %), несмотря на заметный прирост количества защищаемых ресурсов. В основном затишье наблюдалось в летний период, а к сентябрю объём трафика «плохих» ботов снова вырос. Главным образом их атаки были нацелены на сегменты «Электронная коммерция» (42,79 %), «Онлайн-ставки» (21,71 %) и сегмент «Здравоохранение» (17,52 %), занявший третье место за счёт значительного объёма трафика на единственный ресурс.

Новые данные Synergy Research Group свидетельствуют о том, что выручка неооблачных (neocloud) компаний преодолела во II квартале 2025 года отметку в $5 млрд, рост составил 205 % год к году. За весь год выручка, вероятно, превысит $23 млрд.

Эксперты компании прогнозируют, что в 2030 году выручка достигнет почти $180 млрд, среднегодовой темп прироста составит порядка 69 %. Хотя неооблачные компании столкнулись с ожесточённой конкуренцией, они получают основную прибыль от работы с нишами, в которых наблюдается взрывной рост, и это чрезвычайно выгодно.

Хотя перспективы таких компаний пока не вполне ясны, в среднем Synergy ожидает их стабильного роста. В конкуренции с «классическими» провайдерами-гиперскейлерами безусловным лидером посчитали компанию CoreWeave, в своё время оставившую криптовалютный бизнес для работы с ИИ-облаками. Хотя бизнес-модель OpenAI отличается от средств заработка прочих неооблачных провайдеров, компания считается в группе крупнейшей и останется ключевым игроком в ближайшие годы благодаря инициативам Stargate.

Неооблачные компании представляют собой новые, развивающиеся облачные вычислительные платформы, обеспечивающие высокую производительность, ориентированную на использование ИИ-ускорителей инфраструктуру. Основными направлениями являются предоставление в аренду ускорителей (GPUaaS), платформенные сервисы для разработки и запуска генеративного ИИ (GenAI), а также управление высокопроизводительными дата-центрами.

Источник изображения: Synergy Research Group

На сегодня основными компаниями, зарабатывающими на этом рынке существенные средства и влияющими на состояние фондового рынка, являются CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius и OpenAI. В первую очередь благодаря OpenAI неооблака также предоставляют SaaS-подобные подписки для доступа к передовым ИИ-ботам. Помимо ведущих компаний из этой ниши, имеется ряд бизнесов намного менее масштабных или на ранних стадиях запуска: Altair, Applied Digital, Bitdeer, Core42, Core Scientific, DataRobot, Fluidstack, Hive Digital, HUMAIN, Hut8, IREN, Mawson, Northern Data Group, Nscale, TeraWulf, Together AI и WhiteFiber.

Неооблачные компании являются относительно небольшими стартапами, либо компаниями, изменившими бизнес-модели с криптовалютных проектов на облачные вычислительные сервисы. Ведущие гиперскейлеры также предоставляют в аренду ИИ-ускорители и предлагают ИИ-сервисы, но неооблачные компании в основном обеспечивают доступ именно к чипам и сопутствующей инфраструктуре, а не широкому портфолио облачных сервисов.

Как заявляют в Synergy, если не рассматривать «хайп», сопутствующий деятельности неооблачных компаний, темпы их роста и перспективы действительно впечатляют. GPUaaS и ИИ-сервисы растут сегодня на 165 % в год, причём неооблачные бизнесы играют в этих сегментах заметную роль. Есть все основания полагать, что они продолжать наращивать долю рынка на фоне того, что все облачные провайдеры стремятся удовлетворить растущий спрос на ИИ.

У аналитиков JLL имеются собственные выкладки о прогрессе неооблачных компаний. В конце сентября компания сообщила, что среднегодовой темп роста выручки (GAGR) неооблаков с 2021 года составил 82 %.

По данным исследования британской консалтинговой компании EY (Ernst & Young), почти каждый крупный бизнес, внедривший ИИ в свои операции, понёс определённые финансовые потери. Часто это происходит из-за несоблюдения нормативных требований, получения ошибочных результатов, «предвзятости» или негативного влияния на достижение целей устойчивого развития, сообщает Reuters. Несколько реже сообщалось о репутационном ущербе и юридических проблемах.

В июле-августе 2025 года EY провела анонимный опрос среди 975 топ-менеджеров, курирующих внедрение ИИ в компаниях со всего мира с годовым оборотом не менее $1 млрд. Совокупные потери бизнеса оцениваются в $4,4 млрд, при этом от ожиданий бизнеса отставали показатели вроде роста выручки, уровня экономии затрат и степени удовлетворённости сотрудников. Тем не менее, представители опрошенных компаний настроены оптимистично и полагают, что внедрение ИИ в конце концов принесёт ощутимые плоды.

Источник изображения: micheile henderson/unsplash.com

По словам представителя EY, искусственный интеллект, безусловно, повышает производительность и эффективность бизнеса — сотрудники при прочих равных способны выполнять больше задач и делать это быстрее. При этом создание ценности не настолько велико, поскольку часто удаётся выполнять больший объём работы, а не обязательно сокращать расходы или получать немедленную выручку.

Исследование EY уделяло основное внимание «ответственному внедрению ИИ» — ряду показателей, которые дают возможность оценить, разработал ли бизнес внутреннюю политику управления ИИ, довели ли до пользователей чёткие правила эксплуатации и осуществляют ли контроль за соблюдением правил. По словам EY, компании с более подробно разработанной политикой «ответственного ИИ» (Responsible AI) утверждают, что добились больших продаж, сокращения затрат и большее высокой степени удовлетворённости сотрудников.

Примечательно, что жертвой ИИ недавно стал другой консалтинговый гигант — компания Deloitte, представившая австралийскому правительству документ с фейковыми ссылками, цитатами и даже полностью выдуманной выдержкой из постановления Австралийского федерального суда.

Глобальная пропускная способность международных интернет-соединений в 2025 году увеличилась на 23 %, сохранив устойчивый рост. Общая пропускная способность на сегодня составляет 1835 Тбит/с, что соответствует среднегодовому приросту (CAGR) в 24 % в течение пяти лет, сообщает TeleGeography.

Хотя в последние годы рост несколько замедлился, пропускная способность выросла более чем вдвое с 2021 года. Конечно, результаты отличаются от региона к региону. Лидером стала Африка с CAGR на уровне 38 % в 2021–2025 гг. Второе место занимает Ближний Восток с CAGR 27 % за тот же период.

Значительному росту интернет-трафика способствует совокупный эффект от внедрения многочисленных устройств с доступом в интернет, распространение широкополосной связи на развивающихся рынках, рост скорости ШПД и распространение приложений, требовательных к скорости соединения.

Источник изображения: Ronald Crow / Unsplash

На то, как именно будет развиваться интернет в мире в ближайшие годы, будут влиять различные факторы. ИИ является самым «разрекламированным» драйвером спроса, но его влияние на глобальную пропускную способность не до конца известно. Внедрение ИИ будет сказываться не только в сетях крупных облачных компаний вроде Amazon (AWS), Google и Microsoft. Многие компании предлагают GPUaaS, чей трафик в конечном счёте будет проходить через сети многих операторов, а не только гиперскейлеров.

Примечательно, что крупные провайдеры контента создают и расширяют собственные магистральные сети, которые растут быстрее, чем публичные. Некоторые готовы предоставлять их и сторонним заказчикам. Трафик передаётся в обход публичного интернета, в результате доля информации, передаваемой по частным каналам, постоянно растёт за счёт подобных сетей. Гиперскейлеры уже контролируют большинство подводных кабелей мира.

Источник изображения: TeleGeography

Хотя нет сомнений в том, что расширение пропускной способности для конечных пользователей и новых приложений приведёт к созданию больших потоков трафика, нет данных о том, какая его часть потребует использования международных соединений. Крупные контент-провайдеры всё чаще размещают серверы на сетях интернет-провайдеров или используют распределённые сети доставки контента (CDN). Другими словами, популярный контент загружается из локальных узлов, а не из другого государства. В результате международный интернет-трафик будет расти медленнее, поскольку всё больше данных передаётся в пределах одной страны/региона.

Тем временем цены на IP-транзит продолжают снижаться благодаря масштабированию сетей, внедрению новых технологий и др. В результате спрос смещается с каналов 10 Гбит/с к 100 Гбит/с, а через два-три года она может вырасти до 400 Гбит/с для значительной части рынка телекоммуникаций. Внедрение новой международной инфраструктуры также создаёт возможность для региональной локализации контента с меньшей зависимостью от удалённых хабов. В частности, чем больше будут расти развивающиеся рынки, тем больше они смогут экономить за счёт масштаба, в том числе за счёт удешевления транспортировки данных от интернет-хабов.

Исследование, проведенное консалтинговой компанией TRIADA Partners (бывшие партнёры и консультанты Mckinsey & Company), говорит о том, что примерно 70 % российских предприятий пока не смогли окупить инвестиции в ИИ, несмотря на то что они были сделаны несколько лет назад.

Аналитики изучили данные по использованию технологий ИИ более 10 крупнейших компаний-клиентов, крупных и средних бизнесов на российском рынке в сегментах горной добычи, металлургии, добычи нефти и строительной отрасли. На этих предприятиях в числе прочего применяются системы на основе генеративного ИИ.

По оценкам экспертов, технологии ИИ в том или ином виде используют в своей работе около 70 % компаний в России. Средний срок окупаемости ИИ-проектов составляет 2–3 года, но по прошествии этого времени многие предприятия по-прежнему не могут компенсировать понесённые затраты.

Вместе с тем стоимость готовых ИИ-решений, включая модель и поддержку, при заказе у сторонних разработчиков может исчисляться десятками и сотнями миллионов рублей. Причём условия соглашения зачастую предполагают, что клиент должен делиться с разработчиком своими данными, что вызывает опасения в плане безопасности. В целом, бюджет на ИИ-проекты в среднем распределяется следующим образом:

• Затраты на разработку и обучение модели — 25 %;
• Формирование команды разработчиков и обучение персонала — 25 %;
• Интеграция в текущую IT-инфраструктуру, включая перестройку IT-ландшафта, закупку облачных ресурсов и лицензий — 15 %;
• Сбор и обработка данных — 15 %;
• Инфраструктура для тестирования и эксплуатации, включая энергопотребление — 10 %;
• Управление изменениями — 5 %;
• Риск-менеджмент — 5 %.

Источник изображения: unsplash.com / BoliviaInteligente

Вопрос окупаемости инвестиций в ИИ, по данным TRIADA Partners, наиболее остро стоит у промышленных компаний, организаций из сфер энергетики, госуправления и обороны. Основными препятствиями аналитики называют отсутствие единой стратегии и координации ИИ-проектов, что приводит к конфликтующим решениям, а также несистемность трансформаций.

Эксперты подчёркивают, что одиночные пилотные инициативы «не дают системного эффекта»: для достижения наилучших результатов необходимо охватывать все ключевые и поддерживающие функции — производство, маркетинг, HR, закупки, финансы и пр. Кроме того, в окупаемости инвестиций в технологии ИИ может помочь коммерциализация и вывод собственных разработок на рынок.

«Скорость и повсеместность интеграции ИИ имеет обратную сторону — пока не для всех компаний очевидна эффективность таких технологий, правильный алгоритм их внедрения и использования, что приводит к увеличению сроков окупаемости инвестиций. В сложившейся ситуации бизнес находится в поиске решений оптимизировать затраты», — говорит TRIADA Partners. 

В России лишь 10 % компаний используют серверы с отечественными процессорами, сообщили «Ведомости» со ссылкой на исследование дистрибутора IT-оборудования и ПО OCS. У 75 % российских компаний установлены серверы на x86-процессорах Intel и AMD. Порядка 34 % применяют серверы с Arm-чипами. Серверы на российских процессорах «Эльбрус» (VLIW) и «Байкал электроникс» (MIPS, Arm и RISC-V) используют лишь 7 % и 5 % респондентов соответственно. Наименее популярна архитектура RISC, она используется всего в 2 % компаний.

Исследование основано на опросе 173 топ-менеджеров крупнейших, крупных и средних компаний металлургической и химической промышленности, телекома, медиарынка, машиностроения, финансов и нефтегазового и угольного комплекса. В опросе можно было выбрать несколько вариантов ответов. По словам представителя OCS, процессоры «Эльбрус» используются в химической отрасли, металлургии, машиностроении, финансах. При этом около половины ответов приходится на представителей химической индустрии, уточнил он. Чипы «Байкал» чаще используют в машиностроении и финансах, добавил собеседник «Ведомостей».

Источник изображения: mcst.ru

В Fplus отметили, что спрос на российские CPU исчисляется сотнями штук, тогда как общий объём рынка серверов в 2024 году составлял около 140 тыс. единиц. У «Эльбруса» и «Байкала» есть определённые шансы повысить свою долю на рынке РФ при условии активной государственной поддержки и интенсивное наращивание количества совместимых ПО и драйверов, считают в OCS. В Fplus добавили, что «Эльбрус» и «Байкал» станут пользоваться спросом, если в стране появятся собственные литографы и производство кристаллов, что позволит производить большое количество процессоров.

Заявления ИИ-компаний о планах потратить гигантские суммы на расширение инфраструктуры вызывают у аналитиков резонные вопросы о том, насколько такие вложения экономически и технологически обоснованы и подтверждены расчётами, отмечает Bloomberg. Так, OpenAI намерена со временем потратить триллионы долларов на ИИ ЦОД, но пока не спешит продемонстрировать, как она заработает, чтобы покрыть такие расходы. По оценкам консалтинговой фирмы Bain & Co., дефицит средств может быть гораздо больше, чем предполагалось ранее.

Согласно отчёту Bain Global Technology Report к 2030 году компаниям в сфере ИИ потребуется $2 трлн совокупной годовой выручки для покрытия затрат на вычислительные мощности, необходимые для удовлетворения прогнозируемого спроса. Но их выручка, вероятно, будет на $800 млрд меньше этой суммы, поскольку, по прогнозам Bain, монетизация сервисов вроде ChatGPT отстаёт от потребностей в расходах на ЦОД и связанную с ними инфраструктуру. Экономическая эффективность ИИ-решений, т.е. прибыль ИИ-компаний, отстаёт от темпов роста спроса на вычислительные мощности и электроэнергию.

Источник изображения: bert b / Unsplash

OpenAI ежегодно теряет миллиарды долларов и ставит во главу угла рост, а не прибыль, но ожидает выхода на положительный денежный поток к 2029 году, сообщает Bloomberg. По данным Bloomberg Intelligence, к началу следующего десятилетия общие годовые расходы крупнейших технологических компаний, включая Microsoft., Amazon и Meta✴, на ИИ-технологии вырастут до более чем $500 млрд. Выпуск новых ИИ-моделей от OpenAI, DeepSeek и др. стимулирует спрос на ИИ-сервисы и побуждает всю отрасль увеличивать инвестиции.

По оценкам Bain, к 2030 году глобальные ИИ-мощности вырастут до 200 ГВт, при этом на США будет приходиться половина этого объёма. Прорывы в разработке технологий и алгоритмов позволят облегчить задачу, однако ограничения в цепочке поставок или дефицит электричества могут помешать прогрессу, утверждают аналитики. «Если нынешние законы масштабирования останутся в силе, ИИ будет создавать всё большую нагрузку на цепочки поставок по всему миру», — отмечает Bain.

Помимо инфраструктуры, компании в сфере ИИ тратят огромные средства на разработку продуктов. Одним из направлений является создание ИИ-агентов, способных автономно выполнять многоэтапные задачи. По оценкам Bain, в течение следующих трёх-пяти лет до 10 % расходов компаний на технологии будут приходиться на развитие основных возможностей ИИ, включая платформы ИИ-агентов.

Источник изображения: Denny Müller / Unsplash

Отчёт Bain также содержит прогноз роста в таких областях, как квантовые вычисления. Эта новая технология может увеличить рыночную стоимость на $250 млрд в таких отраслях, как финансы, фармацевтика, логистика и материаловедение. Несмотря на ожидания некоторых аналитиков прорыва, Bain прогнозирует постепенный рост рынка квантовых вычислений с ранним внедрением в узких областях в течение следующих 10 лет и более широким внедрением со временем.

Bain также отметила, что гуманоидные роботы становятся всё более распространёнными, привлекая инвестиции, но их внедрение находится на ранней стадии и в значительной степени зависит от человеческого контроля. По словам консалтинговой компании, коммерческий успех этого направления будет зависеть от готовности экосистемы, и компании, которые первыми начнут внедрять роботов, скорее всего, станут лидерами отрасли.

Ускоряющееся развитие ИИ-технологий превращает дата-центры в ключевых потребителей энергии. По мнению экспертов, связанный с обучением искусственного интеллекта и ИИ-сервисами спрос на электричество за десятилетие вырастет вчетверо, что сделает ЦОД одними из наиболее динамично растущих энергопотребителей в мире, Bloomberg.

В краткосрочной перспективе нарастающий дефицит энергии, вероятно, поможет покрыть генерация на ископаемом топливе. В долгосрочной перспективе победителем, как ожидается, окажется «чистая» энергия, поскольку операторам ЦОД приходится учитывать давление политиков, заявленные цели по достижению нулевых выбросов и мнение собственных клиентов, требующих роста, но не желающих наносить лишний ущерб окружающей среде.

К 2035 году энергопотребление ЦОД достигнет 1,6 тыс. ТВт∙ч, т.е. около 4,4 % от общемирового. Фактически, по уровню потребления речь идёт о четвёртом месте после Китая, США и Индии. Наибольшие изменения ожидаются в США — предполагается, что страна останется крупнейшим в мире рынком ЦОД в течение десятилетия. По темпам роста спроса на электричество в ключевых регионах США дата-центры, в частности, обгоняют электромобили и другие перспективные технологии.

Источник изображения: BloombergNEF

ИИ-инфраструктура стала самым значимым элементом энергетического ландшафта. Если ещё в 2010 года более половины всех ЦОД потребляли менее 5 МВт, то теперь стандартный планируемый дата-центр требует уже сотни мегаватт, а некоторые замахиваются и на гигаваттные масштабы.

В то же время повышается эффективность оборудования. По прогнозам экспертов, к 2030 году средний коэффициент энергоэффективности (PUE) ЦОД должен уменьшиться с 1,4 до 1,2. Однако рост спроса на вычислительные мощности не позволит в полной мере компенсировать рост энергоэффективности.

Источник изображения: BloombergNEF

Обучение ИИ-моделей требует высокой концентрации вычислительных мощностей, поэтому возникает новый класс ЦОД, преобразующих не только облака, но и сами электросети.

Бум ИИ сегодня — не просто вычислительная задача, но и энергетическая гонка. Для передовых участников рынка доступ к электричеству жизненно необходим. Компании быстро строят объекты, часто ещё до появления поступлений от клиентов, причём приоритет отдаётся площадкам с быстрым доступом к электричеству, земле и разрешениям регуляторов. Лидерами в США традиционно выступают Вирджиния, Орегон, Техас и Огайо, но появляются и новые территории, поскольку скорость доступа к энергии и другим ресурсам иногда может быть важнее близости к конечным пользователям ИИ.

Источник изображения: BloombergNEF

Удовлетворение спроса подразумевает использование существующих и новых энергосистем. В краткосрочной перспективе ставка делается на природный газ — именно газовые электростанции обеспечивают электроэнергией значительную часть новых ЦОД в Соединённых Штата, особенно там, где это топливо является ключевым энергоносителем.

На днях появилась новость о том, что Meta✴ намерена стать энергокомпанией и самой продавать электричество для эффективного управления потребностями своих ЦОД, а AWS, Google и Microsoft уже делают то же самое. В начале сентября президент США Дональд Трамп (Donald Trump) пообещал операторам ЦОД решить проблемы с энергоснабжением дата-центров с помощью комплекса специальных мер.

По данным экспертов компании JLL, среднегодовой темп роста выручки (GAGR) неооблаков (neocloud) с 2021 года составил 82 %. В недавнем отчёте The rise of neocloud infrastructure подчёркивается, что соответствующий рынок демонстрирует значительный рост, поскольку конкуренция за ИИ-мощности и доступ к ускорителям возросли, сообщает DataCenter Knowledge.

В JLL отмечают, что помимо уже хорошо известных на рынке и хорошо зарекомендовавших себя «неооблачных» операторов вроде CoreWeave, Nebius и Crusoe, имеется ещё около 190 независимых компаний того же профиля. Недавно S&P Global сообщила, что в прошлом году на этот сектор было потрачено более $10 млрд. В JLL считают, что это свидетельствует о «значительном инвестиционном импульсе». Так, акции CoreWeave с момента IPO в марте 2025 года выросли в цене почти втрое.

JLL отмечает, что неооблачные провайдеры могут выбирать локации с оптимальной доступностью энергоресурсов и экономической выгодой, без привязки к традиционным хабам, необходимым гиперскейлерам. В итоге их модель развития более экономична и допускает ускоренное развёртывание мощностей. По данным Uptime Institute, неооблака обеспечивают снижение затрат примерно на 66 % в сравнении с гиперскейлерами.

Источник изображения: venki cenation/unsplash.com

По мнению экспертов, спрос на ИИ-инфраструктуру сегодня растёт исключительными темпами, а глобальный рынок ЦОД столкнулся с проблемой дефицита мощностей. Неооблачные бизнесы получили преимущество перед традиционными поставщиками облачных услуг благодаря более низким ценам, гибким условиям и некоторым другим факторам. Поскольку рынок ИИ, похоже, не намерен замедляться, инфраструктура новых облачных провайдеров в ближайшее время будет чрезвычайно востребована.

Что касается возможных рисков, в JLL подчёркивают, что контракты неооблаков обычно короче, чем у традиционных облачных операторов, и составляют от двух до пяти лет — но в теории это не соответствует периодам окупаемости активов ЦОД в семь-девять лет. Кроме того, ставки у неооблаков растут из-за потребности в дефицитных ЦОД с возможностью размещения высокоплотных систем, передовыми сетевыми стеками и полами повышенной прочности, неооблачные провайдеры конкурируют за них друг с другом.

JLL заявила, что более высокие требования к капиталу и более короткие сроки аренды значительно увеличивают инвестиционные риски в сравнении с традиционными ЦОД. В компании подчёркивают, что важнейшим фактором при реализации потенциала неооблаков для высоких ИИ-нагрузок станут вопросы финансирования. Для создания инфраструктуры ИИ-ускорителей требуются значительные капиталовложения — инвесторам необходимо чётко представлять, как создать жизнеспособную бизнес-модель и заручиться поддержкой клиентов прежде, чем выходить на рынок «новых облаков».

Британские банки до сих пор используют программное обеспечение, написанное в 60–70-е годы XX века, причём разобраться в коде могут очень немногие. Согласно исследованию, проведённому в 200 банках Соединённого Королевства, 16 % полагаются на ПО из 1960-х, а почти 40 % — на ПО из 1970-х, сообщает Computer Weekly.

Опрос консалтинговой компании Baringa проводился среди топ-менеджеров, специализирующихся на технологиях. 50 % банков признали, что полагаются на ПО, которое понимают лишь один-два сотрудника предпенсионного возраста. Ещё у 31,5 % тоже есть один-два человека, но несколько помоложе. В 38 банках признали, что до сих пор работают с кодом, разрабатывавшимся для перфокарт, а в 15 % случаев код написан для мэйнфреймов размером с комнату.

По словам экспертов Baringa, такая ситуация неизбежна в сложных технологических системах. Банки — сложные организации, обслуживающие миллионы клиентов, поэтому невозможно требовать, чтобы они создавали свою информационную инфраструктуру с нуля каждый раз после появления инноваций.

Источник изображения: Nick Pampoukidis/unsplash.com

Тем не менее, вряд ли ситуацию можно считать нормальной. По словам одного из респондентов, одна из сетей банкоматов всё ещё использует Windows NT из 1993 года с множеством патчей. Ещё один заявил, что основы ключевых банковских систем были созданы в 1970-х годах и всё ещё требуют COBOL-разработчиков. По словам одного из топ-менеджеров, немало старых решений продержались столь долго из-за своей простоты и надёжности.

Банки постепенно уходят от таких систем, поскольку уходят и люди, их понимающие, а молодые профессионалы не желают учить языки вроде Cobol. В агентстве считают, что использование старого ПО является источником двух угроз для банков. Во-первых, код написан для давно не поддерживаемых систем, с которыми способны справляться лишь некоторые старые эксперты — это серьёзный риск для критической инфраструктуры. Во-вторых, старые технологии редко отличаются гибкостью. Их будет чрезвычайно трудно адаптировать под меняющиеся запросы заказчиков. Адаптация обходится непропорционально дорого, и со временем стоимость только растёт.

Впрочем, не всегда новое лучше старого. Не так давно крупнейший в Европе муниципалитет — Бирмингем оказался на грани банкротства после неудачной попытки внедрить вместо ERP-системы SAP решение Oracle. Проблема до сих пор не решена полностью.