Консорциум MLCommons опубликовал результаты тестирования различных аппаратных решений в бенчмарке MLPerf Inference 5.0, о чём сообщил ресурс IEEE Spectrum. Он отметил, что ускорители NVIDIA с архитектурой Blackwell превзошли все остальные чипы, но последняя версия ускорителей Instinct от AMD — Instinct MI325X — оказалась на уровне конкурирующего решения NVIDIA H200. Сопоставимые результаты были получены в основном в тестах одной из маломасштабных больших языковых моделей (LLM) — Llama2 70B. Чтобы лучше отражать особенности развития ИИ, консорциум добавил три новых теста MLPerf — всего доступно 11 бенчмарков.

Добавлены два теста для LLM. Популярная и относительно компактная Llama2 70B уже является устоявшимся эталоном MLPerf, но консорциум решил включить тест, имитирующий скорость реагирования, ожидаемую пользователями от чат-ботов. Поэтому был добавлен новый эталон Llama2-70B Interactive, который ужесточает требования к оборудованию: системы должны выдавать не менее 25 токенов в секунду при задержке на ответ не более 450 мс.

С учётом роста популярности «агентного ИИ» в MLPerf решили добавить тестирование LLM с характеристиками, необходимыми для таких задач. В итоге была выбрана Llama3.1 405B. Эта модель имеет широкое контекстное окно — 128 тыс. токенов, что в 30 раз больше, чем у Llama2 70B. Третий новый бенчмарк — RGAT — представляет собой графовую сеть. Он классифицирует информацию в сети. Например, набор данных для тестирования RGAT состоит из научных статей, связанных между собой авторами, учреждениями и областями исследований, что составляет 2 Тбайт данных. RGAT должен классифицировать статьи по почти 3000 темам.

Источник изображения: IEEE Spectrum

В этом раунде тестов поступили заявки от NVIDIA и 15 компаний-партнёров, включая Dell, Google и Supermicro. Оба ускорителя NVIDIA с архитектурой Hopper первого и второго поколения — H100 и H200 — показали хорошие результаты. «Мы смогли добавить ещё 60 % производительности за последний год, — у Hopper, которая была запущена в производство в 2022 году, сообщил Дэйв Сальватор (Dave Salvator), один из директоров NVIDIA. — У неё всё ещё есть некоторый запас производительности». Лидером же оказался B200 с архитектурой Blackwell. B200 содержит на 36 % больше памяти HBM, чем у H200, но, что ещё важнее, он может выполнять ключевые математические операции, используя FP4 вместо FP8 у Hopper.

В тесте Llama3.1 405B система от Supermicro с восемью B200 выдала почти в четыре раза больше токенов в секунду, чем система с восемью H200 от Cisco. И та же система Supermicro была в три раза быстрее самого быстрого сервера на H200 в интерактивной версии Llama2 70B.

NVIDIA использовала суперчип GB200 — сочетание ускорителей Blackwell и процессоров Grace — чтобы продемонстрировать эффективность интерконнекта NVLink, который позволяет работать множеству узлов как один ускоритель. В непроверенном результате, которым компания поделилась с журналистами, стойка GB200 NVL72 выдавала 869 200 токенов в секунду в Llama2 70B. Самая быстрая система текущего раунда MLPerf Inference — сервер NVIDIA B200 — показала 98 443 токена в секунду.

Ускоритель Instinct MI325X позиционируется AMD как конкурент H200. Он имеет ту же архитектуру, что и предшественник MI300, но оснащён увеличенным объёмом памяти HBM с более высокой пропускной способностью — 256 Гбайт и 6 Тбайт/с (рост на 33 % и 13 % соответственно). AMD оптимизировала ПО, что позволило увеличить скорость инференса DeepSeek-R1 в 8 раз. В тесте Llama2 70B компьютеры с восемью MI325X отставали от аналогичных систем на базе H200 всего на 3–7 %. В задачах генерации изображений система MI325X показала отличия в пределах 10 % от системы на H200. Также сообщается, что партнёр AMD, компания Mangoboost, продемонстрировала почти четырёхкратное увеличение производительности в тесте Llama2 70B, запустив вычисления на четырёх узлах.

Источник изображения: ML Commons

Intel традиционно использует в тестах только процессорные системы, чтобы показать, что для некоторых рабочих нагрузок GPU не требуются. В этот раз были представлены первые данные по чипам Intel Xeon 6900P и 6700P (Granite Rapids), выпускаемым по техпроцессу Intel 3. Компьютер с двумя Xeon 6 показал результат в 40 285 семплов в секунду в тесте распознавания изображений, что составляет около одной трети производительности системы Cisco с двумя NVIDIA H100. По сравнению с результатами Xeon 5 в октябре 2024 года новый процессор демонстрирует прирост в 80 % в данном тесте и ещё большее ускорение в задачах обнаружения объектов и медицинской визуализации. С 2021 года, когда Intel начала представлять результаты Xeon, её процессоры достигли 11-кратного прироста производительности в тесте ResNet. Intel отказалась от участия в категории ускорителей: её конкурент для H100 — Gaudi 3 — не появился ни в текущих результатах MLPerf, ни в версии 4.1, выпущенной в октябре 2024 года.

Чип Google TPU v6e также продемонстрировал свои возможности, хотя результаты были ограничены задачей генерации изображений. При 5,48 запроса в секунду система с четырьмя TPU показала прирост в 2,5 раза по сравнению с аналогичным компьютером, использующим TPU v5e, в результатах за октябрь 2024 года. Тем не менее 5,48 запроса в секунду — это примерно те же показатели, что и у аналогичного по размеру компьютера Lenovo с NVIDIA H100.

В экосистему отечественных ИТ-решений «Лукоморье» разработчика программного обеспечения «РТК ИТ Плюс» (входит в ГК «Ростелеком») вошли no-code платформа «Акола», ESM-система «Диво» и система управления пространством «Стрелка». Теперь экосистема состоит из 15 продуктов. В компании надеются, что по итогам 2025 года обновленное «Лукоморье» принесет около 1,5 млрд руб. выручки.

«Акола» запущена в августе 2024 года и позволяет создавать корпоративные веб-приложения и сайты без программирования. В семейство no-code платформы входят ESMP SE — коробочная версия сервис-деска ESMP для малого и среднего бизнеса, а также «Теремок» — корпоративный портал. Разработчик утверждает, что у решения нет «прямых аналогов на отечественном рынке», а также что платформа позволяет запускать новые продукты в четыре раза быстрее и в пять раз дешевле по сравнению с традиционным подходом.

«Диво» (первое название ESMP) состоит из пяти модулей, автоматизирует работу внутренних ИТ-служб. Встроенный ИИ-модуль классифицирует запросы и предлагает решения. В семейство ESM-системы входят портал самообслуживания с интеллектуальным поиском «Диво Портал», сервис-деск «Диво Сервис», система отчетности и визуализации данных «Диво Метрика», лингвистический модуль «Диво Лингво» и платформа для создания чат-ботов «Диво Бот». По словам генерального директора «РТК ИТ Плюс», внедрение «Диво» позволило «Ростелекому» сэкономить 169 млн руб. в рамках импортозамещения.

«Стрелка» (ранее «Интерактивная карта») отвечает за управление рабочим пространством в условиях гибридного формата работы. Система адаптируется к большим офисам и рабочим площадям, а также соответствует требованиям защиты данных госкомпаний. По словам разработчиков, «Стрелка» помогла «Ростелекому», «Теле2» и «ВТБ Капитал» повысить производительность ряда подразделений, процесс размещения персонала стал прозрачнее и занимает меньше времени, сократились конфликты при бронировании переговорных или рабочих мест.

Источник изображения: «РТК ИТ Плюс»

Сначала экосистема «Лукоморье» развивалась как набор отдельных решений. В семейство продуктов «Яга» (отечественный вариант Jira, Confluence и др.) входят система управления проектами задачами «Яга Задачи», система для совместной работы с информацией «Яга Статьи», система построения отчетности по пространствам «Яга Аналитика», а также планировщик задач для малых команд «Ёжка», маркетплейс плагинов и приложений «Ярмарка» и ИИ-модуль «Сирин». Кроме того, «Лукоморье» включает Professional services, ориентированные на оказание полного цикла консалтинговых услуг.

Выручка «РТК ИТ Плюс» по итогам 2024 года выросла более чем в два раза — до 433,8 млн руб., а штат увеличился на 81 % — до 350 сотрудников. По итогам 2025 года разработчик планирует утроить выручку. Семь разработок компании включены в реестр отечественного программного обеспечения Минцифры.

«Группа Астра» отчиталась о работе в 2024 году: выручка поднялась на 80 %, достигнув 17,2 млрд руб. против 9,5 млрд руб. по итогам 2023-го. Столь существенный рост, как отмечается, обусловлен трёхкратным повышением продаж продуктов экосистемы на фоне продолжающегося импортозамещения ПО на российском рынке.

Операционная система Astra Linux в 2024 году принесла «Группе Астра» примерно 8,5 млрд руб., что на 35 % больше по сравнению с 6,3 млрд руб., полученными годом ранее. Продукты экосистемы обеспечили 5,5 млрд руб. против 1,7 млрд руб. в 2023 году, что соответствует росту на 213 % в годовом исчислении. По направлению сопровождения ПО отмечен рост на 102 % — с 1,4 млрд руб. до 2,8 млрд руб.

Чистая прибыль компании увеличилась на 66 % — с 3,6 млрд руб. до 6,0 млрд руб. Показатель EBITDA (прибыль до вычета процентов, налогов и амортизационных отчислений) достиг 6,6 млрд руб., поднявшись на 59 % по сравнению с 2023 годом (4,2 млрд руб.). Капитальные затраты на разработку новых продуктов и развитие существующих решений год к году выросли на 108 % — с 1,4 млрд до 2,9 млрд руб.

Источник изображения: «Группа Астра»

В отчёте отмечается, что «Группы Астра» продолжает расширять штат: в 2024 году он увеличился на 23 % — до 2803 человек, из которых более 70 % составляют IT-специалисты. В июле 2024 года компания запустила первую двухлетнюю мотивационную программу для топ-менеджмента и ключевых сотрудников: её задача заключается в том, чтобы усилить вовлечённость команды в достижение стратегических целей и обеспечить удержание специалистов.

Одновременно расширяется взаимодействие с участниками рынка. Количество технологических партнёров увеличилось за год на 26 % — до 1235 компаний. Ассортимент совместимых решений вырос на 28 %, достигнув 3229. В 2024 году «Группа Астра» выпустила обновления для всех своих существующих продуктов, а также представила ряд новых решений, доведя их количество в экосистеме до более чем 35. При этом для повышения управляемости и эффективности разработки, оптимизации продаж, формирования сценариев интеграции и продуктовой стратегии все продукты распределены на восемь блоков: клиентский (Astra Linux), серверный (Astra Linux сервер, Ald Pro), коммуникационный (Rupost, Workspad, Desktop X), данные (Tantor, Tantor DLH), виртуализация (AIC, Termidesk, VMmanager), резервирование, защита данных (RuBackup) и др.

Компания MTS AI, дочерняя структура МТС, сообщила о выходе большой языковой модели (LLM) Cotype Pro 2 второго поколения, предназначенной для корпоративного сегмента. Новая модель значительно превосходит по целому ряду показателей предыдущую версию, адаптирована под выполнение более чем 100 сценариев использования компаниями в России и может быть запущена на собственной инфраструктуре предприятия без подключения к внешним серверам, чем обеспечивается защита от утечки данных.

На основе Cotype Pro 2 компания подготовит в 2025–2026 гг. новую линейку ИИ-решений для семи отраслей: госсектора, банков, промышленности, ретейла, телекома, медицины и IT. Сначала будут созданы ИИ-помощники, затем — ИИ-агенты с большей автономностью, способные решать, как общие задачи (HR, клиентская поддержка, документооборот и другие), так и специфичные для каждой из этих отраслей.

Источник изображения: MTS AI

Cotype Pro 2 вошла в пятерку лучших русскоязычных LLM в бенчмарке MERA от Альянса в сфере ИИ. Она на 40 % быстрее предыдущей версии и на 50 % точнее обрабатывает длинные тексты — до 128 тыс. токенов, что соответствует примерно 900 тыс. символов с пробелами, сообщила компания.

По сравнению с предшественником её эффективность в области генерации идей возросла с 44 до 57 %, точность в задаче извлечения информации выросла с 81 до 86 %, в части общения на общие темы зафиксировано улучшение с 55 до 64 %, благодаря чему обеспечивается более плавное и осмысленное взаимодействие. Также осталась на высоком уровне эффективность в классификации — 87 %, отмечены улучшения в суммаризации (с 79 до 85 %) и креативном письме (с 61 до 65 %). Для оценки эффективности сравнивалось количество ответов, схожих или превосходящих по качеству ответы модели GPT-4o.

Как отметил директор по LLM-продуктам MTS AI, для ИИ-агентов важно не только работать с большим объёмом информации, но и давать ответы в структурированном виде, понятном другим системам. Чтобы оценить качество таких ответов компания разработала специальный бенчмарк, который включает задания с разным объёмом контекста и разной сложностью. В этом тесте Cotype Pro 2 справилась с 94 % задач, а GPT-4o — с 93 %. Также по данным бенчмарка длинного контекста LIBRA, качество работы Cotype Pro 2 в два раза выше, чем у Cotype Pro на задачах длиной 64 и 128 тыс. токенов (до 500 тыс. символов). В дополнение к выполнению базовых задач Cotype Pro 2 поддерживает «ролевой отыгрыш» — способность вести диалог от лица специалиста, адаптируя стиль общения под особенности профессии, что повышает качество взаимодействия в клиентской поддержке, обучении сотрудников и т.д.

Перед анонсом Cotype Pro 2 прошла тестирование в реальных условиях. В течение трёх месяцев она автоматически сортировала обращения в поддержку банка, а для МТС Live создавала описания мероприятий. Также тестирование подтвердило возможность интеграции с инструментами RAG (Retrieval-Augmented Generation) для извлечения информации из баз знаний с генерацией текста, что будет востребовано, например, в чат-ботах, где нужно регулярно обновлять данные и в течение нескольких секунд предоставлять ответы на запросы.

Как сообщили в MTS AI ресурсу Forbes, семейство корпоративных отраслевых ИИ-агентов, над которыми сейчас ведётся работа, будет, в частности, включать следующие решения:

• чат-бот для внутренней поддержки сотрудников, способный не только быстро отвечать на вопросы, но и самостоятельно выполнять такие задачи, как поиск информации в корпоративных системах, обновление данных или запуск процессов. Помощник будет интегрирован с базами данных, чтобы предоставлять точные и полезные ответы, а также предлагать решения;
• ИИ-агент для HR-направления, который будет заниматься подбором сотрудников, оценкой их навыков, анализом резюме и формированием вакансий, а также сможет прогнозировать увольнения и создавать персонализированные программы обучения и адаптации новых сотрудников;
• ИИ-помощник для обработки обращений граждан сможет подготавливать ответы, классифицировать обращения, направлять их в нужные отделы, отслеживать выполнение, а также анализировать статистику обращений, чтобы улучшить качество обслуживания;
• ИИ-помощник в юридических вопросах будет осуществлять проверку документов на соответствие шаблонам, отслеживать изменения в законах, поступление уведомлений о них и предложение правок.

Сообщается, что МТС также начала предоставлять консалтинговые услуги по внедрению ИИ-продуктов в эти сферы. Как ожидает компания, к 2027 году коммерциализация ИИ-агентов будет приносить её ИИ-направлению более половины выручки.

OpenAI завершила один из крупнейших за всю историю раундов финансирования для частного бизнеса. Компания привлекла $40 млрд, а её капитализация достигла $300 млрд, сообщает Silicon Angle. Раунд финансирования возглавила SoftBank Group, а участие в нём приняли компании, уже поддерживающие OpenAI, включая Microsoft, Coatue Management, Thrive Capital и Altimeter Capital.

Капитализация в $300 млрд обеспечила OpenAI позицию второй по стоимости частной технологической компании наряду с китайской ByteDance. По данным CB Insights, обе компании уступают только SpaceX Илона Маска (Elon Musk), которая оценивается в $350 млрд.

В своём блоге OpenAI объявила, что новые средства помогут ей продолжить создание ИИ-систем, способствующих научным открытиям, обеспечивающих персонализированное обучение, расширяющих творческие возможности людей и прокладывающих путь к созданию «общего искусственного интеллекта» (AGI) на благо всего человечества. Предполагается, что AGI-системы будут превосходить человека в интеллектуальном плане, а их разработка является главной целью всех ведущих игроков индустрии искусственного интеллекта.

Компания намерена направить полученные средства на создание необходимой вычислительной инфраструктуры для поддержки ИИ-систем. По некоторым данным, $18 млрд будут выделены на инициативу Stargate — совместный проект OpenAI, SoftBank, Oracle и MGX Fund Management. В целом планируется инвестировать в этот проект до $500 млрд в ближайшие годы.

Источник изображения: Marga Santoso/unsplash.com

Этот раунд финансирования стал беспрецедентным даже по меркам технологического сектора. В 2018 году Ant Group, аффилированная с китайской Alibaba Group Holding, привлекла рекордные $14 млрд. В том же году компания Juul Labs получила $12,8 млрд, а китайская каршеринговая компания DiDi Global привлекла $10,8 млрд в 2019 году. Среди других «рекордсменов» последних лет — Databricks ($10 млрд в декабре 2024 года). В 2023 году сама OpenAI тоже привлекла $10 млрд.

По данным CNBC, сначала OpenAI получит только $10 млрд, а оставшиеся средства будут перечислены после переформатирования компании в коммерческое предприятие к концу текущего года. Если этот процесс не удастся, финансирование могут сократить на $10 млрд — до $30 млрд.

Другими словами, для OpenAI крайне важно сменить свой статус. Компания начинала деятельность как некоммерческая исследовательская лаборатория, а в прошлом году взяла курс на преобразование в коммерческую структуру. Для этого, как минимум, потребуется одобрение генерального прокурора Калифорнии. Кроме того, Илон Маск, один из основателей OpenAI, подал в суд, пытаясь остановить смену статуса компании.

Источник изображения: Giorgio Trovato/unsplash.com

Сегодня OpenAI представляет собой гибридную структуру, в которой исходная некоммерческая организация владеет и управляет дочерней компанией с ограниченной прибылью (capped-profit LLC). Планируется, что эта коммерческая часть будет выделена в независимую компанию. Инвесторы OpenAI, ранее получавшие конвертируемые облигации (convertible notes), смогут обменять их на доли в новой коммерческой структуре.

Инвесторы рассчитывают, что OpenAI сумеет сохранить лидирующие позиции в индустрии ИИ, которая, по прогнозам Bloomberg Intelligence, к 2032 году вырастет до более чем $1,3 трлн. Однако компания сталкивается с жёсткой конкуренцией со стороны Google, Microsoft, AWS, Anthropic и Perplexity AI, а также китайских разработчиков. Если OpenAI потребуется дополнительное финансирование в будущем, вероятно, компания выйдет на IPO, хотя сроки пока остаются неизвестными.

Недавно CoreWeave стала первой специализированной ИИ-компанией, вышедшей на IPO, однако её деятельность сосредоточена в первую очередь на аппаратной инфраструктуре. Впрочем, её акции демонстрируют нестабильные результаты — в минувший понедельник их стоимость упала более чем на 7 %.

ПАО «Софтлайн» (ГК Softline), поставщик решений и сервисов в области цифровой трансформации и информационной безопасности, опубликовал аудированные консолидированные финансовые результаты по МСФО за 2024 год. Как сообщает компания, в результате аудиторской проверки были подтверждены основные неаудированные финансовые результаты за 2024 год, которые были опубликованы в прошлом месяце.

В 2024 году оборот компании увеличился по сравнению с предыдущим годом на 32 %, достигнув 120,6 млрд руб., что стало возможным благодаря расширению линейки высокорентабельных продуктов собственного производства и переориентации на продажу отечественной продукции. В частности, компания получила 34,6 млрд руб. оборота от реализации собственных решений, что больше год к году на 59 %. При этом больше всего вырос оборот в сегменте «Услуги и облачные решения» (на 62 %) — наиболее существенном по объёму реализации среди собственных решений.

Источник изображения: softline.ru

Оборот компании от продажи оборудования собственного производства вырос на 37 %, до 4,7 млрд руб., а оборот от реализации собственного ПО и других продуктов снизился, что связано с высокой базой 2023 года из-за разовой крупной сделки по продаже собственного ПО. Также вырос оборот от продажи сторонних решений — на 23 %, до 86 млрд руб.

Валовая прибыль увеличилась на 57 %, до 36,9 млрд руб., валовая рентабельность выросла до 31 % (+4,8 п.п. г/г). Высокую рентабельность показал сегмент «Высокотехнологичных продуктов» (82 %), самыми высокими темпами этот показатель рос в сегменте собственных услуг и облачных решений — +83 % год к году.

Скорректированная EBITDA выросла на 58 % в годичном исчислении, до 7,1 млрд руб., при прогнозе в 6 млрд руб. Рентабельность по скорректированному показателю EBITDA составила 19,2 %. Чистая прибыль достигла 2,6 млрд руб.

Компания подтвердила свой прогноз на 2025 год, в том числе увеличение оборота до не менее 150 млрд руб.; увеличение валовой прибыли до 43–50 млрд руб. за счёт увеличения рентабельности и роста доли собственных продуктов и решений; увеличение скорректированного показателя EBITDA до 9–10,5 млрд руб. Уровень долга на конец года не должен превысить 2 EBITDA, что является комфортным уровнем для компании.

Компания «Яндекс» сообщила о появлении в открытом доступе Instruct-версии ИИ-модели YandexGPT 5 Lite: применять её можно в некоммерческих и в коммерческих целях. Благодаря сравнительно низким требованиям к оборудованию опробовать модель можно на обычном компьютере без специального оборудования.

Модель подверглась стандартному обучению на больших объёмах данных, а также прошла дополнительный этап настройки — так называемое выравнивание (alignment). Это позволяет ей решать конкретные задачи по запросам или инструкциям. Для сравнения: другую открытую версию YandexGPT 5 Lite — Pretrain — пользователям нужно дообучать под свои потребности.

Instruct-модификация YandexGPT 5 Lite насчитывает 8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 тыс. токенов. Говорится о совместимости с библиотекой llama.cpp и поддержке GGUF-формата (GPT-Generated Unified Format). По результатам международных тестов и их адаптаций для русского языка (MMLU, IFEval, RuFacts и других) модель соперничает с китайской Qwen2.5-7B-Instruct, превосходя её в таких сценариях, как задачи классификации и разметки текстов, знание русской культуры и фактов, умение отвечать в заданном формате. Более того, YandexGPT 5 Lite Instruct сравнима по качеству ответов с GPT-4o Mini в решении стандартных задач сервисов «Яндекса».

Источник изображения: «Яндекс»

Благодаря обновлённой лицензии YandexGPT 5 Lite применять модель можно в коммерческих проектах, если объём выходных токенов не превышает 10 млн в месяц. Утверждается, что этого достаточно для создания и поддержки чат-ботов на небольших и средних сайтах, для генерации описаний товаров в интернет-магазинах с ограниченным ассортиментом, для автоматизации ответов клиентам в сервисных центрах или для анализа отзывов пользователей на площадках с умеренным трафиком.

Модель YandexGPT 5 Lite Instruct доступна бесплатно исследователям и разработчикам на Hugging Face. Бизнес-пользователям доступ предоставляется через API в Yandex Cloud: при этом можно дообучить модель для конкретных задач. Причём API стал совместим с OpenAI API: теперь модели «Яндекса» можно использовать с библиотеками OpenAI на Python, JavaScript и других языках программирования. Упрощена интеграция с популярными решениями для работы с технологиями машинного обучения: например, с платформой для запуска ИИ-ассистентов AutoGPT и с инструментом для создания приложений на базе нейросетей LangChain. Пользователи могут протестировать модель в чате с «Алисой».

Французское подразделение глобального дистрибьютора Arrow отправило партнёрам VMware, использующим её решения, электронное уведомление об изменениях в лицензионной политике компании, влекущих за собой существенное повышение затрат клиентов на её продукты. Компания не только резко увеличила минимальные требования к лицензии, но и ввела штрафы за несвоевременное обновление лицензий.

«Мы хотели бы сообщить вам о существенных изменениях, внесённых Broadcom, которые повлияют на наш совместный бизнес, — пишет Arrow в меморандуме для партнеров, с которым ознакомился The Register. — Начиная с 10 апреля минимальное количество ядер, требуемых для лицензий VMware, существенно увеличится, с 16 до 72 ядер». Таким образом, если у клиента сервер с одним восьмиядерным процессором, он всё равно будет должен заплатить за лицензию VMware на 72 ядра, т.е. фактически переплачивать за 64 ядра, которые он не может использовать.

Источник изображения: VMware

Также Broadcom «ввела штрафы для конечных клиентов, которые вовремя не продлили свои уже действующие подписные лицензии». «Эти штрафы составляют 20 % от цены первого года подписки и будут применяться задним числом», — говорится в меморандуме.

Цель этих изменений вполне очевидна. Как пишет The Register, организации, использующие серверы с восемью ядрами, скорее всего, пользуются продуктами vSphere Foundation и vSphere Enterprise Plus, которые предлагают базовые инструменты виртуализации. При этом ведущее решение VMware — пакет Cloud Foundation (VCF) для вычислений, хранения и сетевых инструментов виртуализации. Пользователям потребуется четыре сервера только для управления VCF, не говоря уже о запуске любых виртуальных машин. Поэтому у пользователей VCF, вероятно, будет потребность в лицензии на гораздо больше ядер, чем 72. Так что эти изменения говорят о желании Broadcom иметь дело с крупными клиентами, которые приносят больше прибыли при меньших затратах.

Изменения ударят не только по мелким и средним компаниям, но и по крупным организациям с филиальной сетью, поскольку те не захотят оплачивать для небольшого офиса лицензию на 72 ядра. Крупные клиенты VMware уже столкнулись с ростом расходов, поскольку Broadcom предлагает продукты виртуализации в рамках пакетов по подписке, которая включает услуги поддержки. Хотя номинальная цена продуктов в этих пакетах снизилась, требование покупать пакеты и обслуживание означает, что у большинства клиентов наблюдается рост расходов.

«VMware наказывает клиентов малого и среднего бизнеса, которые продолжают использовать платформу, — сообщил ресурсу CRN топ-менеджер партнёра VMware. — Очевидно, что VMware не ценит сообщество малого и среднего бизнеса, которое построило свой бизнес с использованием её платформы». Применение Broadcom 20-% штрафа топ-менеджер расценил как оскорбление для клиентов. «Я не понимаю, почему они пытаются оттолкнуть клиентов», — сказал он. Ещё один собеседник CRN заявил, что изменения лицензионной политики VMware побудят клиентов искать альтернативные решения.

Генеральный директор компании из рейтинга CRN Solution Provider 500, пожелавший сохранить анонимность и назвавший штраф в размере 20 % плохой деловой практикой, заявил, что стратегия Broadcom VMware заключается в том, чтобы сосредоточиться на 20 % крупнейших клиентов и отказаться от рынка среднего и малого бизнеса. «Это её проверенная стратегия, — сказал он. — Она снижает эксплуатационные расходы и заключает многолетние сделки с клиентами с завышенными ценами, поэтому её расходы снижаются, доходы растут, и она получает больше прибыли».

После того, как ресурс The Register сообщил на прошлой неделе о планах IBM сократить около 9 тыс. рабочих мест в США в 2025 году, с ним связались нынешние и уволенные сотрудники, которые подтвердили, что сокращения персонала в США даже более значительные, чем сообщалось, и компания постепенно перемещает рабочие места в Индию.

Это подтверждают и размещаемые IBM на своём сайте вакансии. Если 7 января 2024 года на нём было всего 173 открытых вакансии в Индии, то 23 ноября 2024 года для работы в этой стране было размещено 2946 вакансий, а на момент публикации статьи — 3866 вакансий.

Сотрудник IBM, которого уже известили о сокращении его рабочего места (Resource Action, RA), рассказал, что об этом ему сообщили после того, как ему поручили обучить навыкам работы недавно нанятых работников в Индии. После получения уведомления о RA сотрудники имеют право в течение установленного периода подать заявку на отрытые вакансии в других подразделениях IBM. Но то, что у IBM в США есть открытые вакансии, вовсе не означает, что компания собирается нанимать здесь сотрудников. «Все, к кому я обращался внутри компании с просьбой о переводе, говорили одно и то же: “Я могу нанимать только в Индии”», — сообщил источник The Register. С подобной ситуацией сталкивались и другие собеседники ресурса.

Источник изображения: Yogi Atmo / Unsplash

Один из бывших сотрудников IBM рассказал, что в IV квартале 2024 года было много увольнений, по слухам, исчисляемых тысячами, однако в Индии, наоборот, было размещено более тысячи вакансий. «Фаворитизм был вопиющим», — отметил он. По его словам, у многих из уволенных был большой опыт работы с облаком, но их заменили людьми без особого опыта или даже новичками. Также IBM передала на полный аутсорсинг в Индию вопросы обеспечения качества (QA).

«Они пытались заменить высококвалифицированных QA-инженеров — некоторые из которых имели более десяти лет опыта — новыми сотрудниками, обученными всего за полгода. Последствия были предсказуемы: резкое снижение качества и эффективности», — рассказал источник. «На этом этапе IBM может также перенести свою штаб-квартиру в Индию, поскольку она больше не отдает приоритет США», — то ли в шутку, то ли всерьёз предположил один из источников.

Собеседник The Register, рассказавший о сокращениях в подразделении Cloud Classic, сообщил, что увольнения проводятся и в других подразделениях IBM. Его слова подтверждаются появившимися недавно сообщениями об сокращениях рабочих мест в филиале компании в Северной Каролине, а также в Канаде.

В феврале 2024 года представитель IBM сообщил The Register, что компания ожидает завершить 2024 год примерно с тем же уровнем занятости, что и в начале года. Вместе с тем, IBM сократила 11,9 тыс. рабочих мест или 4,2 % общей численности в 2024 году, в то время в Индии было добавлено около 3 тыс. открытых вакансий. Поэтому, как полагает The Register, данные о планируемом IBM сокращении рабочих мест в 2025 году в пределах 9 тыс. являются заниженными, поскольку сокращение, как ожидается, будет более масштабным.

Компания «Яндекс» впервые сообщила финансовые результаты своего нового подразделения Yandex B2B Tech, сформированного осенью прошлого года на базе платформы Yandex Cloud, включая ИИ-технологии для бизнеса, и виртуального офиса «Яндекс 360». Выручка входящих в Yandex B2B Tech направлений за 2024 год составила 32,2 млрд руб., что на 48,4 % больше по сравнению с 2023 годом.

По оценке «Яндекса», доля Yandex B2B Tech на рынке составляла в прошлом году 13 %. Как ожидает компания, объём рынка вырастет до 510 млрд руб. в 2028 году с 240 млрд руб. в 2024-м, показав среднегодовой темп прироста (CAGR) около 21 %. При этом «Яндекс» ожидает, что Yandex B2B Tech опередит рынок по темпам роста.

Выручка Yandex Cloud увеличилась год к году в 1,5 раза до 19,8 млрд руб. Более половины этой суммы (51 %) принесли контракты с крупными компаниями. Количество клиентов Yandex Cloud увеличилось год к году в 1,5 раза до 44 тыс., количество партнёров-интеграторов выросло в 1,3 раза — до 674.

К концу года у Yandex Cloud насчитывалось 73 сервиса. Самые высокие темпы роста выручки показали сервисы информационной безопасности — в 2,1 раза. За ними следуют BI-инструмент Yandex DataLens (рост в 2 раза) и ИИ-сервисы (рост в 1,6 раза), чья доля в общей выручке платформы увеличилась до 5 %. Число пользователей модели YandexGPT превысило 17 тыс., а нейросетью YandexART пользуется более 6,5 тыс. клиентов. В 2025 году, как ожидается, доля ИИ-сервисов в выручке Yandex Cloud вырастет до 8 %.

Источник изображения: Яндекс

В числе достижений компания назвала внедрение новой модели поставок on-premises, позволяющей предприятиям использовать некоторые решения не только в облаке, но и у себя на серверах, включая YandexGPT, DataLens, СУБД YDB и Yandex SpeechKit. Были представлены платформа для создания приложений на базе ИИ Yandex Cloud AI Studio и инструмент AI Assistant API для разработки персонализированных помощников, а также ряд продуктов для разработчиков, в том числе платформа SourceCraft. Также начал работу сервис Yandex Security Deck, позволяющий выявлять киберугрозы и снижать риски утечек в цифровых продуктах в облаке, и сервис аренды выделенных физических серверов Yandex BareMetal.

В свою очередь, виртуальный офис «Яндекс 360» принёс в 2024 году почти в 1,5 раза больше выручки год к году — 12,4 млрд руб. Более половины суммы было получено в B2B-сегменте, выручка которого выросла более чем вдвое. Наиболее востребованными у B2B-клиентов сервисами в прошлом году были «Почта», «Календарь», «Диск» и «Телемост». Количество клиентов платных сервисов «Яндекс 360» составило на конец 2024 года 151,5 тыс., из них более 25 тыс. — новые клиенты.

В минувшем году клиентам «Яндекс 360» также стала доступна возможность использовать сервисы по модели on-premises. Первым из них стал «Яндекс Доски», а в текущем году по этой модели можно будет использовать такие сервисы, как «Документы» и «Диск». Также в «Яндекс 360» появилась ролевая модель распределения прав доступа, поддержка авторизации через корпоративный SSO, общий диск и возможность создавать федерации с организациями, с которыми важно постоянно находиться на связи.