Доходы российских ИТ-компаний в 2022 году увеличились на 35,3% или на 615,5 млрд рублей в сравнении с 2021 годом. Об этом сообщил журналистам вице-премьер РФ Дмитрий Чернышенко.

«Доходы ИТ-компаний по сравнению с 2021 г. увеличились на 35,3% (+ 615,5 млрд руб.), средняя заработная плата — на 16,4% (+17,5 тыс. руб.), налоговые поступления — более чем на 27% (+ 104,8 млрд руб.).

3 тыс. автомобилей марки Москвич 3 поставим для такси и каршеринга по всей стране уже в ближайшее время.

Завод «Москвич» и группа компании «Яндекс» подписали соглашение с графиком поставок на 2023 год.

В этом году «Москвич» планирует производство 50 тыс. автомобилей, в том числе 10 тыс. — с электродвигателем. Также у завода сформирована собственная дилерская сеть — 52 центра в 23 городах России.

Благодаря перезапуску производства на «Москвиче» компании такси и каршеринга смогут оперативно обновлять парк и поддерживать высокий уровень своих услуг.

Только для московского рынка этим сервисам требуется от 30 тыс. до 40 тыс. новых машин в год.

Рынок перевозок такси в Москве в декабре 2022 года установил рекорд — в рабочий день перевозится 1,6 млн пассажиров.

t.me/mos_sobyanin/3404

Арбитражный суд Москвы прекратил производство по иску Яндекса, требующего от дистрибьютора цифровых устройств и аксессуаров A&DD Company около 891 млн рублей. Это следует из материалов картотеки арбитражных дел.

«Прекратить производство», — сказано в графе информации о принятом судебном акте, причины данного решения не приведены. ТАСС направил запросы в «Яндекс» и A&DD.

В ходе рассмотрения дела «Яндекс» ранее направлял заявление о принятии обеспечительных мер в виде наложения ареста на денежные средства A&DD в размере порядка 891,5 млн рублей, но получил отказ.

ИТ-компания подала иск в Арбитражный суд Москвы к A&DD Company 23 ноября. В самом «Яндексе» поясняли ТАСС, что иск связан с неоплатой задолженности по договору поставки умных устройств. Между тем в материалах дела уточнялось, что иск связан с неисполнением обязательства по договору поставки от 25 июля 2019 года.

fomag.ru/news-streem/sud-prekratil-proizvodstvo-po-isku-yandeksa-k-a-dd-po-postavkam-ustroystv-na-891-mln-rub/

Вопрос российского экспорта IT-решений сейчас стоит перед всеми участниками, в том числе, органами исполнительной власти, разработчиками IT-решений, действующими институтами развития поддержки экспорта…. Поэтому сейчас совместно с профильными ассоциациями разработчиков IT-решений мы ведем работу по созданию такой структуры

В России в декабре 2022 года объем интернет-продаж увеличился на 15% по сравнению с показателем за ноябрь, сообщил Росстат (данные по крупным и средним торгующим организациям).

Динамика рынка существенно ускорилась: в ноябре по сравнению с октябрем рост составлял 7,9%.

Онлайн-продажи в декабре по сравнению с декабрем 2021 года снизились на 3,6%.

Доля онлайн-продаж в общем обороте крупных и средних организаций торговли увеличилась до 9,2% с 8,3% в декабре 2021 года.

Лидерами рынка оставались Ozon, Wildberries и «Ситилинк»: их доля в общем объеме интернет-продаж составила 39,4% (43,2% в ноябре). В структуре продаж этих интернет-магазинов преобладала мужская, женская и детская одежда (14,2%), обувь (6%), компьютеры (4,2%), игры и игрушки (3,6%), бытовые электротовары (3,5%).

www.interfax.ru/business/885294

Некоторые инновации могут изменить экономику. Однако с новейшими инструментами искусственного интеллекта все не так однозначно. Несложно представить, как что-то наподобие умного чат-бота Chatgpt, который с момента запуска в ноябре взорвал Интернет, могло бы либо резко повысить производительность труда или полностью заменить человека. Аббревиатура GPT в названии расшифровывается как «заранее обученный алгоритм преобразования естественного языка для генерации текста», который представляет собой особый вид языковой модели. Это также может означать некую универсальную технологию: инновацию, которая призвана повысить производительность в различных отраслях и профессиях, например, в области паровых двигателей, электричества и вычислительной техники. Экономические революции, вызванные внедрением более ранних GPT, могут дать некоторое представление о том, насколько сильно высокопроизводительный искусственный интеллект может трансформировать экономику в ближайшие годы.

В статье, опубликованной в 1995 году, Тимоти Бреснахан из Стэнфордского университета и Мануэль Трахтенберг из Тель-Авивского университета перечислили характеристики универсальной технологии. Она должна использоваться во многих отраслях промышленности, иметь потенциал для постоянного совершенствования и обеспечивать «инновационную взаимодополняемость», то есть стимулировать дополнительные инновации в отраслях, в которых она применяется. Искусственный интеллект широко используется, становится лучше с каждым днем и внедряется во все большее число проектов и разработок. Когда же начинается экономическая революция?

Первый урок из истории заключается в том, что даже самой эффективной новой технологии нужно время, чтобы изменить экономику. Джеймс Ватт запатентовал паровой двигатель в 1769 году, но энергия пара не смогла заменить воду в качестве источника мощности в промышленности до 1830-х годов в Великобритании и 1860-х годов в Америке. По словам Николаса Крафтса из Университета Сассекса, в Великобритании вклад пара в рост производительности достиг пика после 1850 года, почти через сто лет после регистрации патента Ватта. В случае с электрификацией все основные технические изменения были внесены до 1880 года, однако рост производительности труда в Америке фактически замедлился с 1888 по 1907 год. Почти через тридцать лет после появления первых кремниевых интегральных схем Роберт Солоу, лауреат Нобелевской премии по экономике, по-прежнему отмечал, что компьютерная эпоха наступила везде, но это не отражается на статистике производительности. Только в середине 1990-х годов в Америке начался бум производительности на основе компьютеров.

Разрыв между инновациями и влиянием на экономику отчасти обусловлен необходимостью доработки. Первые паровые двигатели были неэффективны и потребляли очень много дорогого угля. Точно так же поразительная производительность современных инструментов искусственного интеллекта предполагает значительные улучшения по сравнению с продуктами, которые спровоцировали ажиотаж в области искусственного интеллекта примерно десять лет назад. (Например, Siri, виртуальный помощник Apple, был выпущен в 2011 году.) Замедлить процесс внедрения может и недостаток капитала. Роберт Аллен из Нью-Йоркского университета в Абу-Даби утверждает, что медленный рост производительности в Великобритании во время индустриализации связан с нехваткой капитала для строительства заводов и машин, которую постепенно удалось преодолеть по мере того, как капиталисты стали реинвестировать огромную прибыль.

В более поздних работах подчеркивается такой параметр, как время, необходимое для накопления нематериального капитала, или базовых навыков, необходимых для эффективного использования новых технологий. Действительно, Эрик Бриньольфссон из Стэнфордского университета, Дэниел Рок из Массачусетского технологического института и Чед Сайверсон из Чикагского университета считают, что революционная новая технология может быть связана с «J-образной кривой производительности». Измеренный рост производительности может фактически снизиться через несколько лет или десятилетий после появления новой технологии, поскольку фирмы и работники тратят время и ресурсы на изучение технологии и разработку бизнес-процессов на ее основе. Только позднее, когда эти инвестиции дают результат, начинается J-образный рост. По мнению авторов, инвестиции в нематериальный капитал, связанные с искусственным интеллектом, возможно, уже снижают рост производительности, хотя пока и не очень сильно.

Безусловно, для многих людей вопросы о влиянии искусственного интеллекта на экономический рост смещаются на второй план, уступая опасениям по поводу последствий для работников. Из-за этого в истории не раз возникали разногласия. Хорошая новость: несмотря на значительные технологические и экономические изменения, опасения в отношении массовой безработицы из-за технологического прогресса никогда ранее не оправдывались. Однако технологии могут негативно сказываться на отдельных профессиях, провоцируя социальные разрушения. В начале промышленной революции механизация резко увеличила спрос на неквалифицированных рабочих, но сократила доходы ремесленников, которые раньше выполняли большую часть работы, поэтому некоторые решили присоединиться к луддитам, громивших машины. А в 1980-х и 1990-х годах автоматизация текущей работы на заводах и в офисах заменила многих работников со средним доходом, одновременно повысив спрос как высококвалифицированных, так и низкоквалифицированных работников

Искусственный интеллект может повысить производительность труда в любой сфере, даже в среде писателей. Однако последствия для профессии в целом зависят от того, приведут ли повышение производительности и снижение затрат к сильному скачку спроса, или же он будет незначительным. Когда благодаря конвейеру — технологической инновации с характеристиками, подобными GPT, Генри Форд снизил затраты на производство автомобилей, рабочие выиграли от роста спроса. Например, если искусственный интеллект повысит производительность и снизит затраты в медицине, это может увеличить спрос на медицинские услуги и специалистов

Существует вероятность, что высокопроизводительный искусственный интеллект сломает шаблоны. Технология, способная справиться практически с любой задачей, которую может выполнить обычный человек, позволила бы человечеству освоить неизведанное экономическое пространство. Тем не менее, даже при таком сценарии не стоит забывать об уроках прошлого. Устойчивый экономический рост во время паровой революции, а также дальнейшее ускорение темпов благодаря электрификации и другим более поздним инновациям, сами по себе оказались беспрецедентными. После их внедрения стали появляться новые изобретения и институты для того, чтобы кардинальные изменения в экономике привели к всеобщему процветанию, а не спровоцировали хаос. Возможно, скоро придется снова вступить в борьбу за успешные инновации.

www.economist.com/finance-and-economics/2023/02/02/the-ai-boom-lessons-from-history