AI забыл про энергетику? Парадокс исследования рынка ИИ в РФ
Увидел цифры из исследования AIANA — новая аналитика российского рынка AI. Объём оценивается в 316,1 млрд рублей (по итогам 2025 года). Главный заказчик, что логично, — бизнес: 71,9% выручки приходится на B2B. 98,4 млрд рублей приходится на AI-оборудование и физическую инфраструктуру. Это 31,1% рынка — крупнейший сегмент по выручке. Для меня это главное: цифровое подтверждение, что AI-рынок держится не только на моделях, приложениях и промптах, а на «железе». Но дальше начинаются интересности.
Самое сложное в AI: как RAG-пилот на три недели затянулся на три месяца
В финале прошлой статьи про сборку AI-команды я остановился на клиффхэнгере: наш простой трёхнедельный пилот RAG по технической документации забуксовал, причём виной тому были не модели, не серверы и не разработчики. С первого установочного совещания прошло уже три месяца. Для тех, кто в блоге впервые: в прошлых частях мы прошли путь от первых экспериментов с ChatGPT и самописных микросервисов до собственной инфраструктуры, найма IT-архитектора и выстраивания DevOps-практик.
AI ready: почему дата-центр для ИИ сложнее обычного модульного ЦОДа
В первой статье я рассказал, как мы пришли к идее AI ready — локального контура, который собирает инженерную базу, вычисления и прикладной ИИ в одну систему. Теперь подробнее про первый «железный» уровень ИИ-контура — AI Base.Идеи есть у многих, до пилота добираются единицы. Мы думали: возьмём концепцию модульного ЦОДа, немного подобьём её под стойки с GPU, и наш пилот полетит. В МЦОДе уже решены базовые задачи по компоновке, комплектации и автоматике — так зачем изобретать велосипед? Но первая гипотеза провалилась, как только мы начали считать нагрузку.
Домик для ИИ: как завод пришёл к идее AI ready для бизнеса
Бизнес нацелился делать свой собственный AI. Все задают вопрос: «Какая модель мне нужна?» Но никто не задумывается, на каких мощностях модель будет работать. Мы тоже сначала не задумывались. Разработали корпоративного AI-агента, прокачали ИТ-команду, чтобы двигаться дальше — и споткнулись о «железный порог». Так родилась идея AI ready модуля. В статье рассказали, что это такое и почему AI начинается не с модели, а с инфраструктуры.
