Эксперты выступают против госмонополии на выдачу электронной подписи

Эксперты выступают против госмонополии на выдачу электронной подписи

Эксперты выступают против госмонополии на выдачу электронной подписи

Минкомсвязи собирается ограничить число удостоверяющих центров, которые сегодня имеют право выдавать квалифицированную электронную подпись, двумя государственными структурами. Соответствующий законопроект уже внесен ведомством.

В пояснении к нему сказано, что сегодня аккредитованные удостоверяющие центры допускают многочисленные нарушения, что вызывает недоверие к ним со стороны пользователей. Инициатива Минкомсвязи призвана установить единые стандарты предоставления услуги.

В настоящее время в России открыто более 440 удостоверяющих центров (УЦ) и 5000 точек выдачи электронных подписей, в которых работает не менее 15 тыс. высококвалифицированных специалистов. Существующие УЦ ежегодно приносят бюджету не менее ₽6,5 млрдв виде налогов. Стоимость квалифицированной электронной подписи (КЭП) для физических лиц начинается от ₽1400. Кроме ее выдачи, УЦ предлагают еще целый ряд услуг, например, программное обеспечение, позволяющее подписывать электронные документы и отправлять их в ведомства.

По мнению участников круглого стола «Сфера электронных услуг Российской Федерации. Пути развития и угрозы», проведенного ассоциацией РОСЭУ 20 апреля 2017 г., новая инициатива Минкомсвязи подрывает доверие к регулятору, способствует снижению конкуренции и, как следствие, ухудшению качества услуг удостоверяющих центров. Уже через 2 года после вступления в силу предложенных Минкомсвязи поправок на рынок труда будет выброшено 15 тыс. человек. Затраты государства на создание новой инфраструктуры составят не менее ₽5 млрд. Кроме того, в пояснительной записке к законопроекту сказано, что стоимость КЭП увеличится до ₽2500.

Для решения существующих на рынке проблем необходимы подзаконные акты, определяющие порядок работы УЦ, контроля за их деятельности и ответственности за нарушение законодательства. Также должны быть разработаны нормативно-правовые акты по применению полномочных сертификатов и электронной подписи. Кроме того, эксперты высказали пожелания по оптимизации законодательства, регулирующего применение КЭП как криптографического средства, и упрощению процесса использования СКЗИ в массовом сегменте. Сам реестр сертификатов должен быть доступен для того, чтобы можно было проверить легитимность предъявляемых данных. Также УЦ должны получить доступ к СМЭВ для проверки информации при выдаче КЭП.

По результатам круглого стола будет сформирован список предложений, которые РОСЭУ намерено передать в Минкомсвязи.

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