Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

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.

Устройство размером с монету может подменять данные в авионике Boeing 737

Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего и Оберлинского колледжа создали миниатюрное устройство, способное вмешиваться в обмен данными между системами Boeing 737. Гаджет подключается к диагностическому порту самолёта и помещается под обычной пылезащитной крышкой, поэтому заметить незваного пассажира во время стандартного осмотра непросто.

Порт расположен в одном из двух отсеков электронного оборудования возле ниши передней стойки шасси.

Обычно механики используют его для проверки авионики, но исследователи выяснили, что через него можно подключиться к шине связи между многофункциональным пультом MCDU в кабине и бортовым вычислителем FMC.

Устройство способно перехватывать, изменять и подделывать передаваемые команды. В лабораторном эксперименте учёные меняли показания температуры наружного воздуха, массу самолёта и параметры маршрута.

Ошибочные данные могут повлиять на расчёт необходимой тяги при взлёте или постепенно увести лайнер с заданного курса.

Исследователи также подключили устройство к интернету через бортовой Wi-Fi, продемонстрировав возможность удалённого взаимодействия после физической установки. Именно физический доступ остаётся важным условием атаки: незаметно подключить гаджет к Boeing из домашнего кресла не получится.

Кроме того, изменение данных FMC само по себе не означает неизбежную катастрофу. Пилоты обучены работать с противоречивыми показаниями, расчёты взлётных характеристик дополнительно проверяются на электронных планшетах, а отклонение от маршрута заметят независимые приборы и диспетчеры.

Boeing считает существующие уровни защиты достаточными для серьёзного ограничения практической осуществимости атаки. Исследователи предлагают закрыть сервисный порт, лучше изолировать электрические системы и внедрить криптографическую проверку команд.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru