🌐 На форуме «Цифровые решения» Arenadata показала, как развивает платформу с учётом новых требований ИИ-сценариев к доступу, контексту и качеству данных. ИИ при этом рассматривается не просто как инструмент анализа, а как полноценный пользователь платформы.
С этим подходом наша команда познакомила гостей стенда, среди которых были Максут Шадаев, министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ, и Дмитрий Григоренко, заместитель председателя Правительства РФ.
👤Пётр Емельянов, директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту Группы Arenadata:
«На первом этапе основным пользователем данных был человек. Он писал SQL-запросы, изучал отчёты и дашборды, а также использовал информацию, хранящуюся в продуктах Arenadata. Затем появились детерминированные программные роботы. Такие решения автоматизировали отдельные операции и выполняли заранее заданные сценарии, опираясь на данные из корпоративных систем. Теперь к ним добавились ИИ-агенты. Они могут самостоятельно интерпретировать запросы, выбирать источники, формировать гипотезы и выполнять последовательность действий для достижения цели. Поэтому ИИ-агент становится полноценным пользователем данных со своими правами доступа, возможностями и ограничениями».
У J.P. Morgan недавно вышел отчет, где они в том числе попытались прикинуть – каким образом будут финансироваться конские капитальные затраты на компьют (коих они насчитали примерно $5,5 трлн до 2030 года)?

Тут интересно вот что. Все эти Гуглы-Майкрософты-Амазоны несколько десятилетий считались примером удивительных компаний нового типа – таких, которые умеют печатать деньги буквально «из воздуха». Никаких тебе нефтяных скважин бурить не надо, заводов строить не требуется – просто нанимаешь головастых нёрдов-айтишников, и они тебе генерируют огромный денежный поток без существенных капитальных затрат.
AI-революция немного поменяла эти расклады: теперь все крупные тех-компании перешли от рекордных возвратов кэша акционерам через байбэки акций к рекордным тратам кэша на инвестиции в физическое строительство дата-центров. И какое-то время нарратив был формата «ну, у них настолько обильный денежный поток от основного бизнеса, что могут себе позволить пускать его часть на масштабные капзатраты!»
Искусственный интеллект в MetaTrader 5 — это не просто чат, которому можно задать вопрос о рынке. Благодаря поддержке Model Context Protocol (MCP) AI-агент может работать непосредственно с данными и функциями торговой платформы: анализировать котировки и торговую историю, изучать открытые позиции, работать с графиками, тестировать и оптимизировать советники, а также отправлять торговые ордера брокеру.
В этом видео мы подробно показываем, как устроена интеграция AI в MetaTrader 5, как начать работу со встроенным ассистентом и какие практические задачи можно ему поручать.
Model Context Protocol — это открытый стандарт, который предоставляет AI-приложениям единый способ взаимодействия с внешними источниками данных и инструментами. В MetaTrader 5 он выступает связующим звеном между AI-агентом и торговой платформой.
Без такой интеграции пользователю приходится самостоятельно собирать рыночные данные, копировать информацию о счете, передавать скриншоты и переключаться между разными приложениями. MCP позволяет агенту получать необходимый контекст непосредственно из MetaTrader 5 и использовать доступные функции платформы для выполнения поставленной задачи.



Вокруг искусственного интеллекта (ИИ) не утихают споры: одни ждут восстания машин, другие — технологического чуда. Но где здесь реальность, а где научная фантастика? Директор по data-стратегии и ИИ Группы Arenadata Петр Емельянов поделился экспертным мнением в новом материале журнала «Монокль»: monocle.ru/monocle/2026/41/buntuyuschiye-neyroseti-nas-ne-ubyut/
Ключевые тезисы:
🔸 Безопасность начинается с соблюдения правил
Прямого доступа к критической инфраструктуре (например, АЭС) у ИИ нет. «Во всяком случае, в здравом уме такой доступ никто не предоставляет», — поясняет Петр. Угрозы возникают, когда люди игнорируют базовые правила: оставляют заводские пароли или не закрывают внешний доступ. Человеческие ошибки создают уязвимости, а ИИ-агенты просто находят и эксплуатируют их в разы быстрее злоумышленников.
🔸 ИИ — инструмент, а не личность
У ИИ нет мотивации, злости или скрытых чувств, алгоритм лишь решает поставленную задачу, следуя логике «цель оправдывает средства». Если ТЗ сформулировано некорректно, а защита слаба, последствия могут быть любыми: от незаметного вредительства до масштабных утечек данных.

Капитальные затраты (Capex, «капекс») на искусственный интеллект (ИИ) стремительно растут. В этой заметке мы попробуем разобраться, куда идут эти деньги, помимо чипов. В первой части будет краткая статистика, потом – разбивка по технологическим компонентам и таблица с компаниями и их мультипликаторами. Будет интересно тем, кто может инвестировать на международных рынках.

Часть 1. Статистика
Кап. затраты на ИИ в первую очередь включают затраты на то, что в итоге окажется внутри ЦОДов (центров обработки данных). Расходы на конечные устройства (смартфоны, беспилотные системы и прочее) не рассматриваем.
GoldmanSachs оценивает мировые инвестиции в ИИ в 2026 году более чем в $1 трлн, из которых 60% приходится на США. McKinsey пишет, что до 2030 года суммарный Capex в ЦОДы составит $6,7 трлн, из них на ИИ ЦОДы – $5,2 трлн. Эти цифры могут вырасти еще в 1,5 раза в оптимистичном сценарии. Энергетическое агентство IEA ожидает, что мировое потребление электроэнергии ЦОД вырастет примерно с 415 ТВт*ч (тераватт-часов) в 2024 году до 945 ТВт*ч в 2030-м. Для ИИ необходимо будет ввести более 100 ГВт дополнительной мощности до 2030 года (для сравнения, вся Россия – это 270 ГВт). Дальше сфокусируемся на расходах на сами ЦОДы.

Компания «Эдит Про», входящая в Группу «Борлас» fabricaONE.AI, зарегистрировала продукт на основе искусственного интеллекта для работы с данными финансово-хозяйственной деятельности.
Решение ориентировано на типовые задачи бухгалтерских и финансовых подразделений: поиск информации, работу с отчетами, учетными данными и нормативными материалами.
🧠 Borlas.AI:Verio позволяет взаимодействовать с данными на естественном языке. Пользователь задает вопрос в привычной рабочей среде, а продукт связывает запрос с данными учетной системы или материалами базы профессиональных знаний.
🤖 При этом ИИ определяет смысл запроса, а финансовые показатели рассчитываются детерминированно. Это позволяет проверять результаты и корректировать условия запроса без повторного описания всей задачи.
Цель разработки Borlas.AI:Verio – сократить объем ручного поиска, а также предоставить специалистам удобный инструмент для решения повседневных профессиональных задач.
Во франкофонных литературных кругах последние две недели бушует скандал: там канадско-гаитянскому автору романа-бестселлера «Либо так, либо смерть» восторженные критики сначала навыдавали кучу престижных наград – а потом выяснилось, что всё произведение является AI-слопом чуть менее, чем полностью.

Ну как, «выяснилось»: на это указывает детектор слопа под названием Pangram. И во всех обсуждениях этого вопроса регулярно можно встретить комментарии в стиле «да все эти ИИ-детекторы просто неработающая ерунда, они там по длинным тире могут любой текст генерацией признать, глупо на них полагаться!!».