Рост цен на размещение оборудования в ЦОД ускорился

Рост цен на размещение оборудования в ЦОД ускорился

Рост цен на размещение оборудования в ЦОД ускорился

Рост цен на размещение оборудования в коммерческих центрах обработки данных (ЦОД) в 2024 году значительно увеличился: в Москве и области — на 35%, в Санкт-Петербурге и Ленинградской области — на 9%.

Ускорение этого роста по сравнению с 2023 годом связано как с экономическими факторами, так и с повышением требований заказчиков.

Статистика представлена в двух исследованиях российского рынка ЦОД, подготовленных iKS-Consulting и 3data Colocation Index, которые оказались в распоряжении «Коммерсанта».

Согласно этим отчетам, средняя стоимость размещения оборудования в Московском регионе составила около 145 тыс. рублей, а в Санкт-Петербурге и Ленинградской области — 91,4 тыс. рублей. Годовой рост цен составил 35% и 9% соответственно. Для сравнения: в 2023 году цены в Москве выросли на 2%, а в Петербурге и области — на 12%.

Генеральный директор 3data Илья Хала объяснил ускорение роста цен влиянием экономической ситуации, включая волатильность валютного курса и резкое повышение ключевой ставки Банка России. Кроме того, он отметил значительное увеличение энергопотребления оборудования в ЦОД. Если пять лет назад оно не превышало 4 кВт, то сейчас многие заказчики требуют мощности до 20 кВт, и эта тенденция к росту сохраняется.

Основным драйвером рынка остается развертывание мощностей для сервисов, связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением и продвинутой аналитикой.

Ситуация на рынке Москвы и Санкт-Петербурга существенно различается. В Московском регионе, по данным iKS-Consulting, наблюдается «умеренный профицит» мощностей — около 4500 стоек.

В то же время в Санкт-Петербурге спрос и предложение остаются сравнительно небольшими. Однако даже активное строительство новых объектов, таких как РТК ЦОД, «Атомдата» и IXcellerate, не сдерживает рост цен в столичном регионе.

Представители операторов ЦОД частично не согласны с оценками аналитиков. По словам представителей РТК ЦОД и «Атомдата», в Москве и области спрос на услуги по размещению оборудования продолжает опережать предложение.

У большинства операторов свободные мощности либо полностью исчерпаны, либо недостаточны для реализации крупных проектов. Это может привести к серьезному дефициту мощностей уже в ближайшем будущем.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru