Серверы дорожают, ИИ-агенты получают больше полномочий, а бюджеты требуют экономии. На ИТ-конференции «Orion soft: Большая игра» эксперты отраслевых лидеров обсудили, как повысить отдачу от инфраструктуры, внедрить новые решения, защититься от ИИ-атак и оценить реальную стоимость корпоративных LLM.
- 1. Введение
- 2. Пора считать серверы
- 3. Когда для атаки достаточно одной ошибки
- 4. Когда ИИ проявляет лишнюю инициативу
- 5. Сколько стоит искусственный интеллект
- 6. Выводы
Введение
Пиксельные замки на стендах, персонажи компьютерных игр на сцене, карты сражений на экранах: в 2026 году Orion soft превратила свою ИТ-конференцию в «Большую игру». Концепция стратегической игры с высокими ставками, где один неверный ход может разрушить всё, отражает ситуацию на рынке: бизнес оказался перед непростой задачей найти путь технологического развития, который объединит скорость, эффективность, непрерывность и защищённость процессов в условиях сокращения затрат и ускорения ИИ-гонки.
Как повысить утилизацию инфраструктуры, чтобы запускать новые проекты без крупных закупок «железа»? Как оптимизировать потребление ресурсов в масштабной разнородной инфраструктуре? Как обеспечить защиту ИТ-контура при внедрении ИИ — и защищаться от него самого? Ответы на эти вопросы разработчик искал вместе с экспертами крупнейших отраслевых компаний, которые рассказали о выбранных ими стратегиях развития и поделились лучшими практиками.
Пора считать серверы
На дискуссии «Чит-коды для ИТ-инфраструктуры: меняться, чтобы расти» Алексей Захаров, начальник управления системного администрирования Московской биржи, подчеркнул: бюджетное планирование — больная тема для всех ИТ-руководителей. Об этом говорят и цифры: по данным исследования Orion soft и портала «ИТ-инфраструктура», за 2022 — 2025 годы средняя стоимость сервера выросла на 209 %. На бюджеты 2026-го компании могут купить на 35 % меньше техники, чем в 2020-м.
При этом средняя загруженность инфраструктуры у 120 опрошенных компаний — 54 %, а у почти 70 % вообще нет систематических оценок по загрузке. Дмитрий Деев, руководитель отдела ИТ-инфраструктуры и сервисов «ВИ.Тех», называет такую организацию ресурсов «феодализмом в ИТ»: серверы закреплены за отдельными подразделениями и простаивают, пока другим не хватает вычислительных мощностей. К этому добавляются «бесхозные» ресурсы и запросы разработчиков с запасом.
Кирилл Носков, директор вычислительных ИТ-платформ «Газпромнефть ИТО», поднимает вопрос эффективного использования имеющегося оборудования: серверы не должны быть «вертолётами, которые летают на треть». Он приводит расчёт потенциальных результатов оптимизации: для парка из 600 виртуальных машин повышение утилизации с 30 до 70 % с учётом резервов и критических нагрузок позволяет не покупать около 240 серверов. Экономия капитальных затрат — 3,6 млрд рублей.
Какие инструменты помогают реорганизовать потребление ресурсов, чтобы сэкономить? На пленарной дискуссии Максим Березин, директор по развитию бизнеса Orion soft, говорил о внедрении технологии самообслуживания и биллинга: автоматизация позволяет ускорять выдачу ресурсов, при этом учитывать динамику потребления и ограничивать квотами допустимый объём выдачи и стоимость. Тогда командам проще отказаться от избыточных заявок и перераспределить простаивающие мощности. Но для этого, подчёркивает Березин, нужно воспитывать среди сотрудников культуру бережливости и осознанного использования ИТ-ресурсов.
Алексей Захаров при этом предупреждает об ограничении: загрузка на 80 % в кластере, где необходимо резервирование N+1, может лишить его отказоустойчивости. Если один узел откажет, остальные должны принять его нагрузку, поэтому часть мощностей нужно оставлять свободной.
Алексей Новиков, управляющий директор Positive Technologies, завершил дискуссию напоминанием о том, на чём точно не стоит экономить — о бесперебойной работе критической для бизнеса инфраструктуры. В комментарии для AM Live он советует в первую очередь защищать системы, без которых компания остановится, и заранее готовить план восстановления.
Когда для атаки достаточно одной ошибки
Информационная безопасность на конференции «Orion soft: Большая игра» стала отдельной темой: ущерб инфраструктуре крупных компаний за последние годы превратился в основную цель хакеров. ИИ меняет расстановку сил в киберпротивостоянии: злоумышленники с его помощью ускоряют атаки, а защитникам приходится пересматривать привычные методы работы. По оценкам, за год мировой трафик вредоносных ИИ-ботов и агентов-разведчиков вырос на 187 %.
Модератор дискуссии «IT Defense», генеральный директор «АМ Медиа» Илья Шабанов сравнил киберпротивостояние с игрой в жанре Tower Defense: башня атакующих растёт, пока защитники ремонтируют свою. Алексей Новиков объясняет это неравенство так: защитнику приходится искать и устранять множество слабых мест, тогда как атакующему достаточно одной уязвимости, чтобы повлиять на работу компании.
По выражению Новикова, хакеры действуют как «эффективные менеджеры»: выбирают самый дешёвый путь к цели. Если раньше на создание эксплойта уходило несколько дней, то теперь с помощью ИИ его можно подготовить за считаные минуты. Эксперт привёл ещё один пример: злоумышленник использовал две уязвимости «нулевого дня» в одной цепочке атаки. По характеру действий можно предположить участие ИИ. При этом защитникам на согласование отключения уязвимого сервиса порой требуются дни. Пока они ждут решения бизнеса, атака развивается.
В Ozon также видят рост атак по показателям программы Bug Bounty. Руководитель отдела SOC Сергей Жидков рассказывает, что весной 2026 года поток отчётов в ней вырос примерно в 40 раз. Среди них много «нейрослопа» — низкокачественных отчётов, созданных с помощью ИИ. Но встречаются и полезные, поэтому игнорировать этот поток невозможно.
В Ozon уже используют машинное обучение для разбора срабатываний систем мониторинга и отчётов Bug Bounty, а также для поиска аномалий. Следующий шаг — Agentic SOC, где часть рутины первой линии возьмут на себя ИИ-агенты. При этом в разговоре с AM Live эксперт признал: автоматизация пока не снимает нагрузки с аналитиков.
ИИ ускоряет создание кода, но не отменяет проверок. Алексей Новиков упомянул о необходимости рассчитывать время: новую функцию разрабатывают теперь за один день, а на проверку её безопасности требуется ещё два.
При этом Анна Лернер, руководитель по безопасной разработке Orion soft, предлагает не просто исправлять все найденные уязвимости подряд. Сначала нужно разобраться, какие из них действительно можно использовать для атаки: высокая оценка критической значимости ещё не означает, что злоумышленник сможет воспользоваться уязвимостью в конкретном контуре.
Когда ИИ проявляет лишнюю инициативу
По данным исследования Orion soft и портала «ИТ-инфраструктура», отдельный бюджет на ИИ есть у 44 % компаний, а выделенная инфраструктура — у 34 %. На дискуссии IT Defense обсуждали ещё один вызов, который влечёт за собой это массовое внедрение: какие данные сотрудники доверяют нейросетям и что ИИ-агенты могут делать внутри корпоративных систем.
Финансовый аналитик подготовил отчёт с помощью ИИ-агента и попросил сохранить его в общей папке, но доступа к ней у агента не оказалось. Когда сотрудник предложил цифровому ассистенту найти выход самому, агент начал загружать инструменты для тестирования на проникновение, включая Metasploit, и запускать их против файлового ресурса — о таком случае рассказывает Алексей Новиков из Positive Technologies.
Риск в том, что агент может самостоятельно выбирать действия, которых сотрудник не предполагает. Светлана Старостина, руководитель по защите информации «ДОМ.РФ Банка», в интервью AM Live подчеркнула: важно следить, чтобы агент не выходил за пределы предоставленных ему прав доступа.
Возникает резонный вопрос: не запретить ли сторонние ИИ-сервисы? Сергей Жидков возражает: сотрудников надо учить безопасной работе с ИИ, а не ограничивать запретами. Анна Лернер предложила отслеживать, какие данные передаются нейросетям, что люди получают в ответ и какие действия выполняет сам ИИ, а затем с помощью аналитики выявлять опасные сценарии и устанавливать правила безопасности.
Как такой контроль выглядит на практике? Светлана Старостина рассказывает, что в «ДОМ.РФ Банке» при внедрении ИИ особое внимание уделяется защите информации: важно контролировать, какими документами сотрудники делятся с нейросетями и какие действия выполняют ИИ-агенты.
При этом общие настройки шлюзов безопасности ИИ не всегда учитывают особенности инфраструктуры конкретной компании. Никита Векессер, лидер продуктов Nova AI и StarGuard AI в Orion soft, рассказал AM Live о промышленном заказчике, которому потребовалось распознавать и маскировать собственные категории коммерческой тайны. Для этого детекторы дообучают на корпоративных данных, а качество защиты проверяют на материалах заказчика.
Никита напомнил и о теневом ИИ: даже после запрета внешних нейросетей сотрудники могут продолжить пользоваться ими с личных телефонов. Поэтому компаниям нужны удобные внутренние инструменты, обучение сотрудников и защита самих ИИ-сервисов.
Сколько стоит искусственный интеллект
Контролировать приходится не только действия ИИ, но и расходы на него. В одной ИТ-компании сотрудник израсходовал на токены ассистента 250 тыс. рублей, а топ-менеджер за тот же период — 4 тыс. Выяснилось, что первый настроил автоматическое обращение к модели каждые 15 минут. Эти цифры на конференции привела Алина Аверьянова, консультант по трансформации бизнеса Orion soft.
У ещё одной компании, крупного ретейлера, имела место другая крайность: из 700 оплаченных лицензий ИИ-ассистента около 340 не использовались регулярно. Проблему заметили не сразу. Аверьянова объясняет: ИТ-службы видят техническое потребление, финансисты — суммы платежей, бизнес-подразделения — результаты отдельных проектов. Если данные собирают по частям, перерасход и простаивающие лицензии обнаруживают уже после того, как деньги потрачены.
Но токены и лицензии — лишь часть бюджета. По оценке Никиты Векессера, в крупных ИИ-проектах около половины расходов приходится на оборудование, ещё 20–30 % — на команду. В «Битрикс24» одной только инфраструктурой искусственного интеллекта занимаются около 15 специалистов, рассказывает руководитель направления ИИ Валерий Ковальский. Своя цена есть и у безопасности: в интервью AM Live Никита Векессер оценил локальное развёртывание средств защиты корпоративного ИИ примерно в 15–20 млн рублей с учётом оборудования, программного обеспечения и внедрения.
А что с окупаемостью? В ПСБ основной финансовый эффект пока приносит классическое машинное обучение, встроенное в банковские операции. «Генеративный искусственный интеллект тратит, а классическое машинное обучение зарабатывает», — объяснил заместитель директора центра ИИ «Промсвязьбанка» Игорь Щербаков на дискуссии «Deploy: Become AI-ready». Генеративный ИИ уже помогает ускорять процессы, но как превратить это в деньги, банк ещё ищет.
Юлия Крючкова, директор по продуктам ИИ в ПИК, разделяет экономию времени и прямую финансовую выгоду. Сотрудник может быстрее справляться с задачами, но бюджет компании от этого автоматически не сокращается. А вот когда часть презентаций и визуальных материалов начали делать с помощью ИИ и отказались от услуг подрядчиков, эффект стал измеряться деньгами.
На конференции Orion soft анонсировала StarScale AI — платформу для оценки затрат на ИИ и экономической отдачи от его внедрения. Она учитывает расходы на оборудование и модели, а также активность пользователей. Отдельно система оценивает, сколько рабочего времени удалось сэкономить благодаря ИИ, и пересчитывает эти часы в деньги с учётом стоимости труда сотрудников. Правда, экономия может быть и потенциальной: сокращение трудозатрат не обязательно означает снижение расходов компании. Первые «пилоты» продукта запланированы на I квартал 2027 года.
Выводы
На ИТ-конференции Orion soft экономию считали в серверах, лицензиях и рабочих часах. При этом за каждым расчётом обнаруживались факторы риска, которые нужно учитывать: при оптимизации инфраструктуры нужен резерв на случай сбоя, действия ИИ-агентов требуют контроля, а сэкономленное время не всегда означает реальную финансовую выгоду. Сокращать расходы приходится так, чтобы вместе с ними не сократить запас прочности компании. В конечном счёте выиграет не тот, кто сократит больше расходов, а тот, чья инфраструктура после этой оптимизации сможет выдержать серьёзный сбой или кибератаку.
