искусственный интеллект

Вчера я рассказывал, почему ИИ используется в бизнесе и какие выгоды это даёт: smart-lab.ru/blog/1241123.php

Можно посмотреть это на пример ЦИАНа, который недавно запустил ЦианGPT – он позиционируется как первый в России AI-помощник на рынке недвижимости, осуществляющий поиск объявлений по простому текстовому запросу.

Работает он максимально просто для пользователя: принимает от пользователя запрос человеческим языком (например, «однушки в Нижнем за 5-10 млн»), затем сам применяет сотни фильтров и выдаёт самые подходящие варианты за несколько секунд.

❕ По сути, несмотря на громкое название, это просто расширенный поиск на основе ИИ. Но если раньше пользователю для получения релевантного результата нужно было максимально точно сформулировать свой запрос, то теперь он может получить тот же результат путём «человеческих» запросов.

Это мелочь, но хорошее юзабилити в конечном счете повышает лояльность к бренду и ведёт к большему проценту закрытия сделки. Пользователи в массе своей предпочитают экономить своё время, и те бренды, которые упрощают взаимодействие со своими продуктами, на длинном горизонте обыгрывают прочих.

( Читать дальше )

Когда разговор заходит об искусственном интеллекте, мы всё меньше думаем о технологии как о тренде и всё больше — о её проявлении в бизнесе. При этом за красивыми фразами мы часто не видим цифр. Мне всегда было интересно, насколько ИИ реально помогает компаниям зарабатывать — именно в конкретных цифрах. Понятно, что он снижает издержки и повышает маржу, но насколько именно?

На днях мне попалось исследование, которое подготовили «Яков и Партнёры» вместе с Яндексом. Я прочитал его с большим вниманием, и оно натолкнуло меня на несколько мыслей. Хочу привести ключевые положения и дать свою оценку.

Совместное исследование показывает, что искусственный интеллект из модного термина превратился в рабочую часть экономики. 

⏩ К 2030 году ожидаемый экономический эффект от ИИ оценивается в 7,9-12,8 трлн рублей в год. Это до 5,5% прогнозируемого ВВП и уровень, сопоставимый с прибылью всей банковской отрасли.

За два года доля компаний, которые уже получают измеримый эффект от ИИ, выросла с 68% до 78%. Почти каждая десятая фиксирует прирост на уровне около 5% EBITDA. В отраслях, где ИИ используется системно, совокупный эффект достигает до 8% EBITDA.

( Читать дальше )

Росатом договорился с Яндексом о строительстве электрозарядных станций (ЭЗС) в точках высокого спроса, которые укажет искусственный интеллект российского IT-гиганта. 

Так Росатом планирует расширить собственную сеть до 11 000 электрозарядных станций в 53 регионах страны к 2030 году. Соглашение предусматривает, что для удобства автолюбителей и профессиональных водителей электромобилей Яндекс встроит ЭЗС Росатома в свои сервисы: находить и оплачивать зарядку получится через «Яндекс карты», «Яндекс заправки» или приложение для водителей и курьеров «Яндекс про». 

Очень позитивные новости для нас, как для акционеров Яндекса и как для обычных граждан. Подобные проекты с социальным подтекстом также позволят компаниям зарабатывать. Ждем больше крупных сотрудничеств в следующие годы.

Пресловутый ИИ — в массы!

Коллеги, приглашаю на свой канал для погружения в инвестиции через призму IT и цифровизацию бизнеса, где еще больше актуальных новостей и моих разборов — https://t.me/+-a0sqZD702Y5MDQy 

( Читать дальше )

Мы уже видели кризис доткомов в 2000
Ипотечный кризис в 2008
ИИ Бум будет в 2026?
В видео я рассуждаю о причине, почему это произойдёт
абсолютно точно это пузырь, который искусственно запампили передавая деньги из одной компании в другую

Телеграм для связи и новостей: t.me/ETreid

You-Tube:
ВК Видео: vkvideo.ru/video-229942774_456239077
Rutube: rutube.ru/video/eb0284219151ff88e4aed9a8e8a5fd6a/

Росатом договорился с «Яндексом» о строительстве электрозарядных станций (ЭЗС) в точках высокого спроса, которые укажет искусственный интеллект российского IT-гиганта. 

«Росатом сеть зарядных станций» (входит в электроэнергетический дивизион) и «Яндекс электро» (бизнес-направление «Яндекса» по развитию электротранспорта и зарядной инфраструктуры) объединяют технологии и инженерный опыт для развития инфраструктуры электротранспорта в России. Росатом планирует расширить собственную сеть до 11 000 электрозарядных станций в 53 регионах страны к 2030 году, специальная ML-модель «Яндекса» на основе анализа обезличенных данных о городах, движении транспорта и привычках пользователей поможет спрогнозировать спрос на зарядку и выбрать конкретные зоны для строительства новых ЭЗС", — сообщила пресс-служба концерна «Росэнергоатом». Соглашение предусматривает, что для удобства автолюбителей и профессиональных водителей электромобилей «Яндекс» встроит ЭЗС Росатома в свои сервисы: находить и оплачивать зарядку получится через «Яндекс карты», «Яндекс заправки» или приложение для водителей и курьеров «Яндекс про».

( Читать дальше )

Технический анализ — один из популярнейших инструментов для оценки потенциального движения цен на фондовых рынках. Клиенты БКС могут использовать торговый терминал, который предоставляет доступ к широкому перечню технических индикаторов. В материале рассмотрим, как AI может помочь при подборе индикаторов под свою стратегию.

Технический анализ в терминале

Чтобы воспользоваться элементами технического анализа в терминале БКС сперва необходимо в нем авторизоваться в личном кабинете и перейти в «Терминал».

Инструменты для рисования на графике расположены на вертикальном меню слева. Индикаторы можно найти на горизонтальной панели над графиком.

Применение AI при подборе индикаторов

Чтобы осознанно подходить к выбору стратегии, трейдеру необходимо четко понимать текущее состояние рыночной конъюнктуры. Провести оценку нужно самостоятельно, однако AI способен существенно сократить объем рутины по сбору и агрегации данных. В то же время важно понимать, что не стоит на 100% полагаться на искусственный интеллект.

( Читать дальше )

Мы провели исследование рынка искусственного интеллекта вместе с «Яков и Партнёры». Внутри — оценка экономического эффекта от ИИ, обзор состояния рынка и ключевые тренды.

Главный вывод — в России начался переход от пилотов ИИ-решений к стадии их массового внедрения: компании уже не просто тестируют, а интегрируют их в бизнес-процессы и начинают видеть экономический эффект.

Эффект на бизнес

Экономический эффект от внедрения ИИ получают уже 78% компаний — это на 10 п. п. больше, чем в 2023 году. Наиболее продвинутые в ИИ сектора — ИТ и технологии, телеком и медиа, e-com, банкинг и страхование:

• Оценивают экономический эффект от вложений в ИИ в 8% EBITDA, а совокупный эффект от внедрения ИИ на горизонте года — в 13–21% EBITDA. Это в 2–3 раза выше, чем в других отраслях.
• Вкладывают в ИИ 13-17% ИТ-бюджета (при среднем показателе в 11%) и получают больший экономический эффект.
• Перешли от экономии к заработку: 90% рынка используют ИИ для сокращения затрат, а 70% передовых компаний растят выручку за счёт новых продуктов (в среднем по рынку — 25%).

( Читать дальше )

Вроде бы за два года ничего серьезного в ИИ не произошло. 

Но если взглянуть на эту тему с другой стороны, то разница очевидна: 



А вот трейдер торгует примитивно, не рисуя сложный код и не создавая ботов. Просто скормил ии-шке картинку и попросил проанализировать. 

По оценкам Onside, российский рынок генеративного искусственного интеллекта (ИИ) к концу 2025 года достигнет 58 млрд руб., что почти в пять раз превышает показатель 2024 года в 13 млрд руб. 

❕ Ключевым драйвером роста выступают крупные корпорации, ориентирующиеся на внутренние решения из-за повышенных требований к безопасности данных.

⏩ А к 2030 году рынок генеративного ИИ может вырасти до 778 млрд руб., что соответствует среднегодовым темпам роста на уровне 68,1% в 2025–2030 годах. 

Однако такой оптимистичный сценарий напрямую зависит от успешного масштабирования B2B-внедрений в 2026–2027 годах: еще в 2025 году наметился переход от пилотных проектов к промышленным внедрениям, хотя пилоты пока остаются доминирующим форматом.

Их доля в данный момент составляет порядка 55% рынка, при этом на масштабирование пилотов приходится около 30%, а на промышленное внедрение — примерно 15%. Типовые бюджеты пилотных проектов варьируются от 5 до 15 млн руб., без учёта затрат на IT-инфраструктуру. 

( Читать дальше )

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence; AI) активно внедряется в повседневную жизнь. Потенциал применения постоянно увеличивается, в том числе в трейдинге. Использование новых технологий всегда связанно с рядом неопределенностей, что вызывает повышенный уровень скептицизма.

Использовался ли AI для трейдинга раньше и какие модели показали себя лучше? Чем вообще может помочь эта технология трейдеру? К каким моделям есть доступ у россиян? На эти и другие вопросы отвечаем в материале.

В теории и на практике

Торговые соревнования с участием AI

Одно из наиболее популярных торговых состязаний среди моделей AI проходило 18 октября – 4 ноября 2025 г. В рамках Alpha Arena в автономном режиме соревновались 6 моделей:

• Qwen 3 Max от Alibaba
• DeepSeek V 3.1 от Alibaba
• Claude 4.5 от Anthropic
• Gemini 2.5 Pro от Google
• Grok 4 от xAI
• GPT-5 от Open AI

Торговля проводилась ограниченным набором криптовалют на децентрализованной бирже Hyperliquid. На старте соревнования модели имели в распоряжении $10 тыс., запрос к каждой из них был одинаковым. Модели могли открыть длинную или короткую позицию, удерживать ее или закрывать.

( Читать дальше )