Три рекламных объявления — в 5,5 раз больше прибыли, чем криптоджекинг

Три рекламных объявления — в 5,5 раз больше прибыли, чем криптоджекинг

Три рекламных объявления — в 5,5 раз больше прибыли, чем криптоджекинг

Новое научное исследование показало, что скрипт для криптоджекинга, который некоторые владельцы сайтов встраивают в свои страницы, даже близко не может обеспечить доход, сравнимый с доходом от нескольких рекламных объявлений.

Ранее ходили слухи, что назойливую рекламу на сайтах можно будет заменить скриптами, которые будут майнить для владельцев криптовалюту за счёт мощности процессоров посетителей.

Однако этот сценарий вряд ли удастся претворить в жизнь. Согласно результатам нового исследования (PDF), веб-сайт, на страницах которого размещено три рекламных объявления, получит в 5,5 раз больше прибыли, чем ресурс, в страницы которого встроен скрипт для криптоджекинга.

Исследователи утверждают: чтобы обеспечить хотя бы сравнимый уровень дохода, владельцу сайта необходимо будет удерживать каждого посетителя более 5,53 минут.

Само собой, это непросто, учитывая негативные аспекты использования майнинговых скриптов: сильная нагрузка на процессор, падение производительности.

Помимо нагрузки на процессор, сайты со скриптом криптоджекинга используют в 1,7 раз больше оперативной памяти, нежели ресурсы со стандартными рекламными объявлениями.

Специалисты также обращают внимание на воздействие криптоджекинга на сторонние процессы, запущенные на устройстве пользователя параллельно. Производительность таких процессов падает в среднем на 57%.

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