Оборотный штраф смягчит компенсация

Оборотный штраф смягчит компенсация

Оборотный штраф смягчит компенсация

Компании получат минимальный оборотный штраф, если выплатят компенсацию большинству пострадавшим от утечки. Такое предложение обсуждают в Минцифры. Против оборотных штрафов выступает Ассоциация больших данных.

О смягчившейся позиции Минцифры по оборотным штрафам за утечку пишет РБК. Речь о законопроекте, над которым министерство работает с весны этого года. Разработка началась на фоне крупных утечек в “Яндекс.Еда”, Delivery Club и медицинской лаборатории “Гемотест”. Сервисы доставки тогда оштрафовали на 60 тыс. рублей, а персональные данные из медцентра оценили в 0,2 копейки за клиента.

По словам главы ведомства Максута Шадаева, главная сложность заключается в том, чтобы прописать в законопроекте конструкцию, которая будет предусматривать минимальный и максимальный проценты оборотного штрафа.

“Мы пытаемся сказать, что смягчающим обстоятельством для назначения минимального порога будет урегулирование вопросов с пострадавшими, — объясняет Шадаев. — Это самое сложное, такой конструкции просто нет. Мы говорим: двум третям тех граждан, чьи данные утекли, пожалуйста, компенсируйте ущерб. Если вы подписали соглашение, что вы урегулировали с ними вопросы, то идете по нижней планке”.

В Минцифры не пояснили, каким образом будут рассчитывать число пострадавших, которым компенсировали ущерб.

“Компания в добровольном порядке сможет выплатить компенсации и сообщить об этом в Роскомнадзор. Если данные подтвердятся в суде, штраф [за утечку] будет снижен”, — говорит Шадаев.

По словам министра, это существенное послабление, так как в текущей версии законопроекта размер фиксированного штрафа для первого случая утечки может составлять до 10 млн руб.

Минцифры весной заявило о намерении ввести оборотные штрафы для компаний, допустивших утечку персональных данных.

В первой редакции законопроекта предлагалось штрафовать компанию на 1% от годовой выручки за сам факт утечки и на 3%, если она не сообщила о ней вовремя. В последней редакции документа такой порядок штрафа предусматривается только для компаний, допустивших утечку более 100 000 записей.

Против этих мер выступает Ассоциация больших данных (АБД), в которую входят интернет-компании, операторы связи и банки, критикует поправки в законопроект. Свои замечания ассоциация направила в Минцифры. Бизнес просит министерство пересмотреть размеры штрафов в сторону их уменьшения.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru