Импульс Т1: без новых инженеров о технологическом рывке говорить рано

Импульс Т1: без новых инженеров о технологическом рывке говорить рано

Импульс Т1: без новых инженеров о технологическом рывке говорить рано

На конференции «Импульс Т1» в МАИ развернулась большая и откровенная дискуссия о том, почему России нужен новый подход к подготовке инженеров — и что мешает технологическому рывку прямо сейчас. Совет главных конструкторов собрал представителей МАИ, ИТ-холдинга Т1, ВТБ, Росатома, РЖД и Лазер Инсайт — и быстро стало понятно: проблема куда глубже, чем просто нехватка студентов на профильных направлениях.

Главный вызов отрасли — все растущий разрыв между тем, что ждёт промышленность, и тем, чему успевают учить вузы. Компаниям остро не хватает инженеров, которые умеют работать с современными технологиями, а выпускники часто сталкиваются с реальными задачами буквально «с чистого листа».

ИТ-бизнес видит решение в радикальном сближении с университетами.

«Мы создаём модель, где университет — это не только учёба, но и полноценный технологический партнёр, — объяснил глава ИТ-холдинга Т1 Дмитрий Харитонов. — Студенты получают реальный опыт, компании — новые технологии, а рынок — готовые решения».

Ректор МАИ Михаил Погосян полностью согласен: без реальных производственных задач никакого качественного инженерного образования просто не получится. Академическая база должна сразу подкрепляться практикой — причём в сотрудничестве с большими технологическими игроками.

В ВТБ считают, что время точечных инициатив прошло — нужен кросс-корпоративный уровень: когда компании не просто работают с вузами по отдельности, а объединяют усилия вокруг общих отраслевых задач. Только так возможен настоящий прорыв.

 

РЖД, в свою очередь, напомнили, что огромные инфраструктурные системы — не место для случайных людей.

«Железная дорога — это не просто рельсы, это гигантский организм, — отметил представитель компании Кирилл Семион. — Будущие инженеры должны понимать реальные процессы ещё со школьной скамьи».

А Юлия Рузанкина из «Лазер Инсайт» сформулировала, пожалуй, самую эмоциональную мысль дня: образование сегодня слишком часто дает «задачи по копирке». Настоящее инженерное мышление рождается там, где нет готовых алгоритмов — и приходится искать решение самому.

Итог дискуссии получился вполне конкретным: ИТ-рынку, школам, вузам, корпорациям и ведомствам уже сейчас нужно объединяться, чтобы выращивать новое поколение инженеров. Тех, кто спустя несколько лет будет создавать самолёты, квантовые системы и цифровые платформы, определяя технологический суверенитет страны на десятилетия вперёд.

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