AI

С апреля этого года мы работаем в новом расширенном периметре: к нашим основным направлениям — заказной разработке, тиражному и промышленному ПО — добавился консалтинг. 

Сформированная полносервисная бизнес-модель «единого окна» для наших клиентов оказывает положительное влияние на результаты Компании за счет синергий между направлениями.

Оценка совокупных финансовых показателей 2025 года в обновленном периметре Группы:

🔹 Выручка  — 25,5 млрд руб. (+12,9% г/г). 

• Положительная динамика обеспечена сочетанием эффектов от сделок M&A, органического развития и оптимизации продуктового портфеля.

🔹 Валовая прибыль — 8,2 млрд руб. (+6,1% г/г). 

• Динамика отражает плановый переход к более маржинальной бизнес-модели и выбор в пользу проектов с высокой добавленной стоимостью.  

🔹 Скорр. EBITDA — 4,8 млрд руб. (+21,7% г/г). Рентабельность по показателю Скорр. EBITDA увеличилась на 1,3 п.п. — с 17,5% до 18,8%. 

Еще недавно разговоры об искусственном интеллекте в инвестиционной среде в основном сводились к чипам, облачным платформам и разработчикам моделей. Но по мере роста AI-индустрии стало ясно: за красивыми интерфейсами и умными алгоритмами стоит куда более приземленная основа — электричество. Именно поэтому дата-центры, энергосети и все, что связано с обеспечением вычислительных мощностей, сегодня превращаются в полноценную инвестиционную тему.

Искусственный интеллект требует огромного объема вычислений. Обучение больших моделей, работа генеративных сервисов, корпоративные AI-решения, обработка данных в реальном времени — все это ложится на серверную инфраструктуру. А серверы, в свою очередь, потребляют колоссальное количество энергии. Чем активнее компании внедряют AI, тем выше нагрузка на дата-центры. И тем важнее становится вопрос: откуда брать электричество и как обеспечивать стабильную работу этих мощностей.

Раньше дата-центры воспринимались как техническая инфраструктура, интересная в основном IT-специалистам.

В новом интервью «Коммерсантъ» гендиректор FabricaONE.AI Максим Тадевосян рассказал: 

🔹 Как искусственный интеллект меняет российский рынок разработки ПО, будет ли рост. Будет!

🔹 Почему компании отказываются от «пилотных» ИИ‑проектов в пользу решений с измеримым эффектом и как это работает на практике (на примере наших кейсов для «Норникеля» и «Газпромтранса»).

🔹 Как используют искусственный интеллект финансовый сектор, промышленность, ритейл — лидеры внедрения ИИ-технологий.

Кроме того, в интервью — подробно о наших планах: 

🔹 Развитии существующего продуктового портфеля (отказ от низкомаржинальных направлений и фокус на сегментах с более высокой добавленной стоимостью).

🔹 Увеличении кросс-продаж нашей диверсифицированной клиентской базе (более 1,1 тыс. компаний) и планомерном переводе клиентов на подписные SaaS-модели (уже сейчас доля рекуррентной выручки достигает 35%).

🔹 Активной M&A‑стратегии: жёсткие условия для сделок (синергия с существующим бизнесом, рост выручки таргета не ниже 20 %, возможность приобретения контрольной доли).

Завершён масштабный проект по тиражированию системы управления производством на базе нашего решения ExeMES для «Кузбассразрезуголь».

Пилотный проект по внедрению MES системы стартовал в январе 2022 года. В январе 2025 года началось тиражирование на все производственные мощности, которое было полностью завершено уже к январю этого года. Проект стал одним из наиболее масштабных внедрений MES-систем в российской горнодобывающей отрасли.

Система в автоматическом режиме: 

🔹 Отслеживает весь путь угля: сколько добыли, переработали и отгрузили, какие запасы остались на складах (в т.  ч. уголь в пути).

🔹 Следит за работой оборудования, помогая снижать неплановые простои и увеличивать время полезной работы оборудования.

🔹 Контролирует эффективность обогащения угля, снижает уровень брака, выявляя отклонения от технологического процесса на ранних этапах.

🔹 Формирует отчёты, что исключает ручные ошибки при сборе данных.

👷‍♂️ Сегодня с ExeMES уже работают порядка 700 сотрудников в 1300 рабочих центрах УК «Кузбассразрезуголь».

Дмитрий Иванов, директор по работе с инвесторами FabricaONE.AI, выступил на IV Российском Форуме Финансового Рынка, где рассказал о стратегии компании в контексте ключевых трендов российской IT‑отрасли: 

🔹 Компании уже не ограничиваются точечными решениями, а заинтересованы в глубокой интеграции технологий в бизнес‑процессы.

✔️ Наша бизнес‑модель полного цикла (по аналогии с Accenture) отвечает на этот запрос. Мы осуществляем управленческий консалтинг, обучение сотрудников, заказную разработку под задачи клиентов, готовим для корпоративных клиентов специалистов, которые будут работать с нашими продуктами. Мы не конкурируем с платформами, а выстраиваем долгосрочные бизнес‑партнёрства.

🔹 Крупные компании отказываются от внутренних IT‑отделов в пользу аутсорса. Сегодня рынок заказной разработки оценивается в 164 млрд рублей, с почти двукратным потенциалом роста в ближайшие пять лет.

✔️ Уже сейчас в нашем портфеле более 1 100 корпоративных клиентов. Это практически все крупные российские компании и многие государственные институты.

Когда технологический гигант перестает говорить о «спасении человечества» и начинает оперировать терминами гарантированной доходности для Private Equity — это первый признак того, что компания превращается из некоммерчерской лаборатории ИИ в хедж-фонд с очень сомнительным риск-менеджментом.

Когда-то OpenAI обладала статусом безоговорочного первопроходца, ориентированного на ритейл клиента, но монополия в нем и других направлениях продлилась недолго. Сейчас в enterprise сегменте в спину дышит Anthropic, который то и дело стресс-тестирует акции IT компаний. По данным Forbes от 23 марта, в попытке выиграть эту корпоративную гонку OpenAI вышла на рынок с предложением, от которого трудно отказаться: гарантированная доходность в 17,5%.

Для большинства мусорных компаний такая фиксированная ставка — космос. Даже Берни Медофф был скромнее, рисуя клиентам стабильные 10–12%. В нормальной экономике стоимость актива определяется способностью генерировать свободный денежный поток. Если OpenAI вынуждена использовать фининжиниринг и «подкупать» капитал фиксированным процентом, то их реальный фундаментальный «ров» гораздо тоньше, чем в презентациях. Корпорациям нужна надежность уровня S&P Global или FICO, а не просто чат-бот, залитый дорогими деньгами.

Искусственный интеллект уже перестал быть для финансового сектора «технологией будущего». Он работает не в презентациях и не в пилотных проектах, а в ежедневных операциях банков, брокеров, страховых компаний и платежных сервисов. Причем главное изменение связано не только с автоматизацией. AI постепенно становится инструментом, который влияет на скорость принятия решений, качество сервиса, уровень контроля рисков и даже на саму бизнес-модель финансовых организаций.

Еще несколько лет назад цифровая трансформация в финансах в основном сводилась к мобильным приложениям, онлайн-кабинетам и базовой автоматизации процессов. Сегодня этого уже недостаточно. Конкуренция сместилась в сторону «умных» систем: кто быстрее анализирует данные, точнее выявляет риски, лучше понимает клиента и эффективнее персонализирует продукты, тот и получает преимущество на рынке.

Одна из самых заметных сфер применения AI — клиентский сервис. Банки и финтех-компании используют интеллектуальных ассистентов, чат-ботов и голосовые системы для обработки типовых запросов, сопровождения клиентов и первичной консультации.

DeFi — его важная часть, но не основная.
Форум про финансы в целом. Для профессионалов рынка.

Сейчас идет работа со спикерами.
Скоро обязательно все анонсируем.

Один из больших фокусов — AI

Мы и сами каждый день двигаемся в эту сторону.
Используем AI в обучении, контенте, маркетинге, аналитике.

Сейчас еще и в программировании — я, можно сказать, постепенно вспоминаю старые навыки.

Показательная новость

xAI Илона Маска начала нанимать профильных специалистов, чтобы обучать Grok финансовым операциям.

Речь не просто про «чат-бота для ответов», а про более глубокую экспертизу:

• торговля на крипторынке и фондовом рынке

• кредитный анализ

• финансовое моделирование

• работа с облигациями

• проблемными активами

• другими сложными инструментами

То есть AI все активнее заходит туда, где раньше была только ручная работа аналитиков, трейдеров и управляющих.

Практическое значение

В новом выпуске подкаста «БИРЖЕВОЙ АЛГОРИТМ» — разговор с нашим другом и соратником Антоном, практиком, который ежедневно управляет частным капиталом на крипторынке с помощью высокочастотных стратегий.

Мы не будем рассказывать про «революцию блокчейна». Мы поговорим о том, как на самом деле устроен HFT в крипте

Да, теперь мы в приложении ЯНДЕКС МУЗЫКА 

«Первый раз мы записали наш подкаст удаленно.
Помню про звук. Мы очень долго пытались его улучшить, почистить и прилично помучились с этим. Так что, как говаривал один сумасброд: «Понять и простить». Но диалог очень интересен.

🎙 Читайте больше в нашем канала ТГ: @ALGORITHM_EXCHANGE

Наш яндекс дзен

Сегодня не про Китай!!! Хотя кто знает… в общем, не только про Китай!


Предвижу, что сейчас в комментарии набегут мамкины аудиторы с криками: Где пруфы, Билли? Дай названия компаний! Покажи уголовные дела!

Давайте сразу договоримся: если на схему по легализации десятков миллионов долларов есть публичные пруфы в Google и уголовные дела то значит, схема говно. Вы любите разбирать финмодели?


Эта статья написана по следующему завету: Знание принципов освобождает от знания фактов.

Сразу оговорюсь: 80% AI-бума — это наверняка обычный рыночный пузырь и страх инвесторов упустить новый Google. Но остальные 20% это явно высокотехнологичные прачечные, которые пришли на смену крипте.

Во-первЫх: почему сдохла стирка через NFT?

В 2021 году схема была примитивной: рисуешь пиксельную обезьяну, а твой же анонимный криптокошелек с грязным кэшем покупает ее у тебя за $1 млн. Ты платишь налоги и легально покупаешь виллу. Так почему же сегодня за это сажают?

1. Аналитические алгоритмы типа Chainalysis научились в два счета связывать левый и правый кошельки одного бенефициара.