У ИИ тоже есть физический предел ИТ-холдинг Т1 прогнозирует, что рынок решений и услуг в области ИИ в России в 2025–2028 годах будет расти в среднем на 22% в год. Особенно быстро будет расти GPUaaS: на 36% в год до 2028 года, говорится в исследовании T1 (есть в распоряжении @antidigital). При этом Т1 отмечает, что рост облачного рынка уже в 2026 году замедлится примерно до 20% из-за дефицита оборудования, площадок под ЦОДы и приостановки части проектов по строительству новых дата-центров. О дефиците вычислительных мощностей Т1 говорит отдельно, отмечая, что растущий спрос на облачные сервисы для ИИ упирается не только в стоимость технологий, но и в ограниченные возможности инфраструктуры. Этот же тезис прозвучал и во время выступления Антона Степанова, руководителя бизнес-направления «Облако» Т1: отмечалось, что для дальнейшего развития ИИ нужны всё большие вычислительные мощности, а их доступность становится одним из ограничений. Всё это мешает росту IT-индустрии. В начале 2026 года энергосетевые компании Москвы начали отказывать новым ЦОДам в технологическом присоединении из-за отсутствия свободных мощностей. А ввод новых дата-центров в России в 2025 году сократился почти втрое: до примерно 4,7 тыс. новых стойко-мест против порядка 11 тыс. годом ранее. При этом спрос на мощности остается высоким. Бизнесу нужно всё больше вычислений для ИИ, но инфраструктура, на которой эти вычисления должны происходить, становится дефицитной. И дефицит возникает сразу на нескольких уровнях: не хватает GPU и другого оборудования, свободных площадок для ЦОДов, электрических мощностей и инженерной инфраструктуры. Например, в Московском регионе свободные мощности практически исчерпаны, из-за чего часть проектов уже приходится переносить в регионы, где проще получить электричество. То есть инвестиции в ИИ постепенно сталкиваются с материальными ограничениями. Похоже, в какой-то момент развитие AI будет ограничивать пропускная способность розетки.

💔 Страшні будні українських провайдерів прифронтових міст. Сьогодні російська авіабомба знищила офіс наших колег — провайдера Elite Line у Краматорську. Ще один удар по прифронтовому місту. Ще одна зруйнована інфраструктура. І знову люди, які попри небезпеку залишаються, відновлюють мережі та тримають зв’язок для своїх громад. Колеги, сил вам і якнайшвидшого відновлення! Бережіть себе 🙏 ______________ 💔 The harsh reality for Ukrainian internet providers operating in frontline cities. Today, a russian aerial bomb destroyed the office of our colleagues at Elite Line, an internet service provider in Kramatorsk. Another strike on a frontline city. More infrastructure destroyed. And once again, people who, despite the constant danger, stay, rebuild networks, and keep their communities connected. Stay strong, colleagues. Wishing you strength and a swift recovery. Please stay safe 🙏

🔥 OpenAI строит вертикально-интегрированную компанию на всем ландшафте ИИ - от создания чипов и генерации энергии до AI-устройств. И чтобы сразу не вставать, давайте еще одну важную новость про клозедов. Вертикально-интегрированная компания - тот самый "ров", который строит компания. Новая стратегия компании — единый full stack: дата-центры → энергия → чипы → сети → модели → API → ChatGPT → AI-устройства. Причём OpenAI не собирается делать всё сама: Microsoft, NVIDIA, AWS, AMD, Oracle, CoreWeave и другие остаются частью этой системы. Главная ставка — контролировать экономику интеллекта: получать больше полезной работы с каждого доллара и ватта. Показательный пример: GPT-5.6 Sol достиг нового максимума в Coding Agent Index, используя на 54% меньше выходных токенов, чем другая ведущая модель. Похоже, новая гонка Big Tech — уже не за лучшую модель. А за лучший AI-стек целиком. 🚀 #OpenAI #роботыгрядут

Если делать ставку на AGI, то одной из очевидных (после чипов и лаб) инвестиций сегодня является энергия. Разбираемся где есть возможности. Общий тезис: вычисления масштабируются быстрее, чем физическая инфра. Стоимость интеллекта падает и дефицит смещается дальше вниз по стеку к чипам, дата-центрам, электричеству, газу, земле и подключению к сети. Цена растет там, где дефицит, что сегодня явно не в моделях. Главная потребность ближайших лет это не генрация электроэнергии, а скорость подключения (готовые мегаватты, нужного напряжения, с гарантией стабильности и подключенные к коробке дц). Дата-центр можно построить за 1-2 года, а новую электростанцию, передачу и подключение к сети - часто за 5-10. х100 спроса на токены будет через 2-3 года, а не через 10. В США спрос на электричество снова начал расти после 15 лет стагнации, причем дата-центры дадут около половины всего прироста до 2030 года. Прямая ставка на это событие в Штатах - это уже существующая генерация. Какой-нибудь термоядерный реактор в 2045-м это классно, но сегодня нужна газовая или атомная станция, которая уже подключена к сети рядом с кластером дата-центров. На публичных рынках сегодня это VST, NRG и TLN, которые показывают лучшие результаты, чем большинство более модных ИИ-инфра компаний. В крупнейшей американской сети PJM издержки от загрузки за первое полугодие выросли на 43% до $6B. Второй уровень - это ставка на все, что физически мешает построить новые мегаватты: газопроводы, турбины, трансформаторы и линии передач. У GE Vernova 116 GW в заказах и зарезервированных слотах на газовые турбины (55 GW год назад), а заказы от дата-центров на электрическое оборудование превысили $5B только за первое полугодие. Глобально эта история намного больше самого ИИ, потому что лабы есть в двух странах в мире, а генерация почти везде. До 2030 года Китай даст почти половину всего прироста мирового потребления электричества и добавит примерно столько спроса, сколько сегодня потребляет весь ЕС. За пределами США и Китая нет "ИИ компаний", но интересно смотреть на сети, газ, атом, кабели и генерацию там, где строятся ДЦ. Что-то близкое сейчас делает Питер Тиль. В последнем 13F у Тиля 18% публичного портфеля занимает Vista Energy, 14% Vistra и еще почти 40% - AEP, DTE, FirstEnergy и CMS. В сумме портфель выглядит почти буквально как Amazon + все остальные акции это энергия, причем значительная часть энергетических позиций появилась только в последнем квартале.

🍏Внутренности ИИ-серверов Apple попали в сеть Пользователь X под ником hsuchingpo выложил снимки стоечного железа, которое очень похоже на серверы Apple Private Cloud Compute. И судя по фотографиям, крутится всё это на фирменном чипе M5. Внутри корпуса — россыпь вычислительных модулей. Каждый сидит на плате PCIe-формата с синими защёлками-эжекторами: явно задумано так, чтобы техник мог выдёргивать модули, не разбирая всю стойку. На крышке приклеена сервисная схема с 14 пронумерованными позициями, от 0 до 13, и у каждой свой Apple part number. Крупный план одного модуля показывает ровно один корпус M5 под слоем термопасты. По нижнему краю платы идёт обвязка питания (VRM), а с торца — золотой краевой разъём, который втыкается в бэкплейн. Почему M5, а не что-то помощнее? По чистой многоядерной производительности он уступает старшим чипам вроде M3 Ultra. Зато он экономичнее, а значит, таких модулей можно набить в один корпус много и не устроить внутри баню. Собственно, в этом и вся идея Private Cloud Compute: Apple тащит в облако не серверные процессоры, а тот же «устройственный» кремний, что стоит в её потребительской технике. И вместе с ним свой подход к приватности. На фото вполне может быть инженерный или предсерийный образец. Но настолько подробного взгляда на секретную облачную инфраструктуру Apple публика ещё не видела. @droidergram

«Как я случайно записала сотни тысяч телефонных звонков на военные базы» Технология ENUM связывала телефонные номера с адресами в сети, но так и не взлетела и сегодня, по сути, мертва. Исследовательница безопасности сканировала эту заброшенную систему и наткнулась на три зоны телефонных кодов, делегированные на сервер имён, домен которого давно протух. Она купила его за 5€ и получила контроль над DNS телефонной инфраструктуры трёх британских территорий. Теоретически это открывало возможность вклиниваться в чужие звонки посредником. Трафика поначалу не было вовсе, так что домены она просто оставила себе для экспериментов. А через полгода заглянула в логи и обнаружила там сотни тысяч запросов. Почти все они вели на военные базы, а адреса источников были в основном американскими: https://u.habr.com/6LzUD

Самые «классные» бизнес идеи текущего года. Ну типа «норм темки» попробовать с небольшими комментариями: - вертикальные всякие rl envs, verifiers, прочая муть для упрощения rl. Тут важно перед тем как делать убедиться что есть контакты в лабах, чтобы продавать им это все. В остальном хороший бизнес на оценку 50-100м. Выкупается большими компаниям и лабами часто. - инфра для роботов, мало шарю, но вроде заезжает норм, говорю про софт. Логика такая же как и в прошлом пункте. Желательно делать со знанием заказчика. - тяжелые оптимизации на уровне data centers etc. Всякие очень узко заточенные вещи для инференса или тренировки моделей (там где каждый прогон стоит миллионы). Например вы знаете как сделать хорошо тренировку определенной архитектуры или обеспечить более высокий mfu. - pure research ну потому что даже если вы нихрена не сделаете толком, вас купят как команду. Весь смысл собрать норм состав. Остальное не так важно. Ставка на неолабы у фондов популярна. Потому что возвраты денег почти гарантированы. - application layer. Но тут важно понимать что актуально скорее не бизнес часть, а UX часть. У лабов и больших компаний есть потребность в реализации определенных фичей (смотрим покупки OpenAI) Практически все это тяжело валидируется без глубоких доменных знаний. Абсолютно не актуально вне определенных географий и без таланта на борту. Такие дела.

Открытые ИИ-модели намного выгоднее закрытых! Казалось бы... Базовая цена за 1 млн токенов у открытых (open-source) моделей в среднем в 40 раз ниже, чем у коммерческих закрытых решений. 📊 Сравнение стоимости 1 млн токенов на рынке: • Открытые модели: 23–77 рублей. • Зарубежные закрытые: 140–400 рублей. • Российские закрытые: GigaChat 2 max (650 рублей) и Alice AI LLM (660 рублей). Но низкий ценник — это верхушка айсберга. При самостоятельном запуске - бизнес полностью берет на себя совокупную стоимость владения (TCO): аренду GPU, ФОТ инженеров, мониторинг и поддержку. 💬 Директор по развитию технологий и ИИ в GS Labs Ярослав Якимов:

«Цифра звучная, но она описывает ценник за обработку данных, а совокупная стоимость владения устроена сложнее. Ориентир по рынку такой: собственное развертывание начинает выигрывать у флагманских API при устойчивом потоке в несколько миллионов токенов в сутки и загрузке видеокарты от 60 %. Ниже 2–5 миллионов токенов в день постоянные расходы, как правило, не отбиваются. Отдельно стоит держать в голове, что сопровождение занимает 10–20 часов инженерного времени в месяц, и это тоже деньги».

⚠️ Главные скрытые затраты open-source моделей: Круглосуточная оплата GPU: Видеокарту в облаке нужно оплачивать 24/7, даже если клиенты пользуются сервисом всего 3–4 часа в сутки. В API вы платите строго за отправленные токены. Инфраструктурный ФОТ: Модели требуют регулярного администрирования, дообучения и контроля галлюцинаций. Учитывая эти факторы получается, что переходить на открытые модели выгодно только в ряде случае. Окупаемость наступает при гигантском стабильном трафике или когда крупному бизнесу критически важно дообучить ИИ на чувствительных внутренних данных (on-premise) ради безопасности или узкоспециализированных задач.

«Разумная стратегия — начать на API, измерить реальное потребление и профиль задач, а затем перенести в свой контур тот сценарий, который стал массовым и стабильным. Гибридная схема, когда разные задачи маршрутизируются на разные модели, сегодня тоже считается нормой».

Ярослав Якимов GS Labs Но я точно знаю, что среди наших подписчиков есть радикально не согласные с этой стратегией. Пишите в комментах почему именно.

😂Хакеры вооружены передовым ИИ, а защита отстает

разработчики Bitcoin требуют равных условий

✉️Bitcoin Policy Institute вместе с сообществом ИБ и опенсорс-разработчиками опубликовал открытое письмо к бигтеху с требованием дать защитникам ранний доступ к флагманским ИИ-моделям:

🟦На опенсорсе держится вся мировая финансовая инфраструктура, включая Bitcoin с капитализацией за $1 трлн. Любая брешь в криптографической библиотеке или коде ноды ведет к прямой потере денег.

🟦Крупнейшие ИИ-лаборатории дают ранний доступ к мощным reasoning-моделям избранным партнерам за месяцы до релиза. В то же время разработчики Bitcoin Core и мейнтейнеры ключевых библиотек сидят на урезанных публичных версиях или слабых локальных моделях с открытыми весами.

🟦Разработчики уже захлебываются от потока сложных атак, сгенерированных нейросетями, тратя все ресурсы на разбор инцидентов вместо развития безопасности.

Авторы письма требуют создать программу доверенного доступа для проверенных защитников: выделять вычислительные мощности, снимать лимиты на глубокий анализ кода и давать флагманские модели до их публичного релиза. В кибербезопасности фора даже в 2-3 месяца решает все. Если разработчики критической инфраструктуры не получат инструменты того же калибра, что и атакующие, баланс сил в сети окончательно рухнет в пользу криминала. 🦔 CyberYozh

Wired рассказывает в большом материале о городе Уланчаб во Внутренней Монголии, который стал одним из самых быстрорастущих вычислительных кластеров Азии: по данным Goldman Sachs, китайские компании заявили в городе проекты дата-центров суммарной мощностью 12,5 гигаватта, причём более 70 процентов обязательств анонсированы за последний год. На всякий случай, никак не стартующий проект Stargate от OpenAI рассчитан на 10 гигаватт. Причем эту инфраструктуру строят непосредственно китайские AI-компании — DeepSeek, ByteDance, Alibaba, Xiaohongshu. Официальная логика размещения — поглощение избытка возобновляемой энергии, и производитель ветряков Envision уже анонсировал в Уланчабе дата-центр на 2 гигаватта с прямым подключением к своей генерации. С солнцем и территорией в этом месте тоже вроде бы неплохо. Правда, 37 процентов электричества в городе по-прежнему даёт уголь, а операторы традиционно предпочитают ископаемое топливо за надёжность круглосуточной работы. А вот с водой для охлаждения там проблема — при 350 миллиметрах осадков в год местный водоканал уже отключает часть станций на семь часов каждую ночь, хотя большинство заявленных проектов ещё даже не запущено. Это при том, что датацентры нуждаются в воде только два месяца в году — в остальное время высокогорье и холодные зимы уменьшают потребность в охлаждении. Мне отдельно понравилось, что уже уложены две выделенные оптические магистрали и пара часов на поезде от Пекина превратились в 5 мс latency по сети. Ну, это у меня тематическое — с одной стороны, понравилась в свое время книга Flash Boys Майкла Льюиса о HFT-операциях, для которых клали кабель Чикаго-Нью-Йорк точно по прямой, невзирая на скалы, чтобы минимизировать задержку, с другой, прорабатываю вопрос прокладки оптики в домашней сети при невозможности апгрейда CAT-5e. Но в случае с китайскими линиями такая latency дает возможность использовать линию даже при реальном инференсе. https://www.wired.com/story/the-unlikely-place-at-the-center-of-chinas-ai-boom/

🔁🌐 TRANSLATED REPOST ➖➖➖ Свобода интернета продолжает падать, и IoT ощущает это первым Блокировки и цензура · 21.08.2026 Интернет вещей построен на допущении, что интернет свободен и связывает всё со всем. Интернет вещей построен на допущении, что интернет свободен и связывает всё со всем. Датчики умного города отправляют данные на дашборды, медицинские устройства передают показания пациентов, промышленный IoT координирует логистику в реальном времени. А затем вмешивается государство и говорит: не сегодня. Отчёт Freedom House Freedom on the Net 2025 фиксирует 15-й год подряд снижения свободы интернета. Из 72 обследованных стран условия ухудшились в 28 и улучшились лишь в 17. Китай уже более десяти лет удерживает первое место как худшая среда для свободы интернета. Наиболее системное ухудшение за все 15 лет наблюдений — государственное манипулирование онлайн-информацией. Для IoT это не абстрактный политический спор — это конкретная инженерная проблема. Блокировки, фильтрация трафика и отключения интернета бьют прямо по инфраструктуре, от которой зависят подключённые устройства. Светофоры, датчики окружающей среды, парковочные системы — всё это существует на допущении, что данные могут свободно перемещаться. Отключите сеть — и умная инфраструктура просто перестаёт работать, утягивая за собой системы экстренного оповещения. Россия неоднократно отключала мобильный интернет в целых регионах, ударяя по цифровым платежам и торговле, связанным с IoT. Яркая демонстрация того, как быстро отсутствие связи может парализовать цифровую экономику. Цензура и слежка часто работают на одной и той же инфраструктуре: технологии, используемые для блокировок (глубокая инспекция пакетов, подмена DNS), требуют перехвата и анализа трафика — что делает их столь же пригодными для слежки. Умные камеры для управления трафиком начинают отслеживать людей, счётчики коммунальных услуг показывают, кто дома, а кого нет. IoT создаёт беспрецедентную поверхность для слежки — геолокацию, показатели здоровья, поведенческие паттерны — и в странах со слабой защитой приватности всё это легко присваивается государством. Блокировки подталкивают пользователей к прокси и VPN, и каждый новый узел в сети — это потенциальная новая уязвимость, особенно учитывая, насколько шаткой уже является безопасность IoT-устройств с их паролями по умолчанию и непропатченными прошивками. По сути, государственный перехват трафика — это то же самое, что атака «человек посередине», только на уровне провайдера. VPN решает конкретную задачу: он шифрует трафик и направляет его через серверы за пределами заблокированной зоны, позволяя устройствам достучаться до нужных им облачных API. Но согласно EFF Surveillance Self-Defense, эффективность зависит от политики логирования, юрисдикции провайдера, стойкости шифрования и устойчивости к DPI — не все VPN одинаково надёжны. В некоторых местах сам VPN-трафик блокируется, что требует использования мостов Tor или domain fronting. А возрастные ограничения или блокировки на уровне приложений VPN не обходит вовсе. Для тех, кто проектирует IoT-системы, такие инструменты, как симулятор цензуры от Proton, позволяют заранее проверить, какие сервисы заблокированы в конкретной стране, — и с самого начала заложить в архитектуру устойчивость к сбоям связи, а не латать её постфактум. Источник: https://www.iotforall.com/internet-censorship-iot ➖➖➖ 🔁🌐 Repost & Translated from: Brandmauer Report

🛰 Что такое Netdiscover?

Netdiscover — это небольшая утилита для обнаружения устройств в локальной сети с помощью ARP-запросов.

Чаще всего её используют на этапе внутренней разведки, когда нужно быстро понять: — какие устройства есть в сети; — какие IP-адреса активны; — какие MAC-адреса им принадлежат; — кто производитель сетевого интерфейса. Обычно Netdiscover применяют в одной локальной сети или VLAN, потому что ARP не маршрутизируется через роутеры. Базовый запуск

sudo netdiscover

Утилита начнёт искать устройства в доступном сетевом сегменте. Можно указать конкретную подсеть:

sudo netdiscover -r 192.168.1.0/24

Пример результата:

IP              MAC Address         Vendor

192.168.1.1     aa:bb:cc:11:22:33   MikroTik

192.168.1.10    00:11:22:33:44:55   Dell

192.168.1.25    08:00:27:aa:bb:cc   PCS Systemtechnik

Так быстро видно, какие хосты сейчас отвечают в сети. Пассивный режим Есть ещё интересный вариант:

sudo netdiscover -p

В этом режиме Netdiscover сам не рассылает активные ARP-запросы, а слушает ARP-трафик в сети. Это полезно, когда нужно минимизировать активность. Почему Netdiscover удобен Он хорошо подходит для самого первого шага:

Подключились к сети

        ↓

Netdiscover

        ↓

Нашли живые хосты

        ↓

Nmap

        ↓

Определили порты и сервисы

        ↓

Дальнейшая разведка

Например, Netdiscover показал:

192.168.1.10    

192.168.1.25

После этого уже можно точечно изучать их через Nmap:

nmap -sV 192.168.1.25

Netdiscover и Nmap — это не одно и то же Netdiscover в первую очередь отвечает на вопрос:

Кто находится рядом со мной в локальной сети?

А Nmap:

Какие сервисы и порты работают на этих устройствах?

Поэтому эти инструменты хорошо дополняют друг друга. #netdiscover #arp #network #recon #nmap #pentest #infra

$10.8 миллиардов зеленых хрустящих инвестиций - за полтора месяца. Только в AI-инфраструктуру КАРЛ. Кто бы что ни говорил про AI-пузырь и перегретые оценки, деньги продолжают идти туда и идут в совершенно неприличных количествах. Вот смотрите что произошло буквально за последние недели: Fireworks AI подняли $1.51 млрд при оценке $17.5 млрд, строят инфраструктуру для запуска моделей. Atoms получили $1.7 млрд на промышленную робототехнику. SambaNova забрали $1 млрд на AI-чипы. Together AI подняли $800 млн на инфраструктуру для open-source моделей. Etched, ещё одни ребята с чипами, $700 млн при оценке $21 млрд. Даже Legal AI компания Norm AI стала единорогом с $120 млн. А Nvidia по данным Reuters заносит ещё $5 млрд в Safe Superintelligence Ильи Суцкевера. Пять. Миллиардов. Да, про AI сейчас говорят все и пихают его в каждый второй питчдек, иногда туда где раньше прекрасно справлялся обычный эксель) Но если убрать шум видно что самые большие деньги идут уже не в очередной красивый интерфейс поверх чужой модели. Они идут в чипы, в inference, в робототехнику, в вычислительную инфраструктуру. То есть в фундамент на котором потом будет стоять вообще всё. AI это уже не отдельная индустрия за которой можно наблюдать со стороны. Это инфраструктура для всех остальных индустрий и кто этого ещё не понял тот скоро поймёт) Где-то обязательно лопнет и не один раз. Но тренд от этого никуда не денется. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про рынок на котором мы все работаем Буст каналу💪