На кибербез выделили 74 млрд рублей

На кибербез выделили 74 млрд рублей

На кибербез выделили 74 млрд рублей

Бюджет федеральной программы «Инфраструктура кибербезопасности» в рамках национального проекта «Экономика данных», рассчитанной до 2030 года, составит 74 млрд рублей. Всего бюджет «Экономики данных» определен в 1 трлн рублей бюджетных и 420 млрд рублей частных инвестиций.

Финальная редакция нацпроекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» была представлена 5 декабря на совете по стратегическому планированию у президента.

С содержанием документа удалось ознакомиться корреспондентам «Коммерсанта». В секретариате вице-премьера Дмитрия Григоренко подтвердили корректность содержания.

Фундаментальными принципами нацпроекта стали универсализация подходов, расширение практики эксплуатации универсальных сервисов и модулей, а также допуск к этой инфраструктуре частных компаний.

Нацпроект стал органичным продолжением программы «Цифровая экономика» по созданию сервисного государства. Бюджет нацпроекта составил 1,42 трлн рублей, из которых 1 трлн рублей — бюджетные средства, а остальное — частные инвестиции.

В составе нацпроекта — 8 связанных между собой федеральных проектов:

  • «Цифровые платформы» — предусматривает консолидацию ныне существующих 1600 государственных информационных систем в несколько отраслевых платформ, построенных на едином подходе, выделено 142 млрд. рублей;
  • «Цифровое госуправление» — направлен на формирование инфраструктуры, где будут развернуты цифровые платформы и наиболее критичные государственные информационные системы, среди которых упомянута ГосСОПКА, выделено 480 млрд рублей;
  • «Искусственный интеллект» — будет апробировать внедрение технологий искусственного интеллекта в госуправление, предусматривает создание единой доверенной платформы для обмена и анализа данных, развитие ИИ-подсистем ГАС «Управление», выделено 65 млрд рублей;
  • «Статистика и прогнозирование» — направлена на повышение ускорения и повышения качества данных, собираемых госстатистикой, выделено 13 млрд рублей;
  • «Отечественные решения» — обеспечение грантов РФРИТ на разработку отечественного оборудования и ПО, выделено 64 млрд рублей;
  • «Инфраструктура кибербезопасности» — организация модуля кибербезопасности для государственных платформ, основная часть затрат придется на создание автоматизированной система безопасности российского сегмента интернета на 59 млрд рублей, платформы противодействия интернет-мошенничеству на 6,1 млрд руб. и борьбу с утечками персональных данных, всего выделено 74 млрд рублей;
  • «Кадры» — включает мероприятия по профориентации, вовлечение молодежи в ИТ и подготовку кадров, выделено 43,6 млрд рублей.

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