В 2021-м российские госкомпании потратят 150 млрд на отечественный софт

В 2021-м российские госкомпании потратят 150 млрд на отечественный софт

В 2021-м российские госкомпании потратят 150 млрд на отечественный софт

Российские государственные компании ожидают увеличение расходов на приобретение отечественных программ. По словам вице-премьера Максима Акимова, уже в 2021 году эта сумма может достигнуть 150 миллиардов рублей.

Прежде всего, отметил Акимов, не стоит забывать, что соответствующее требование есть во всех инфраструктурных контрактах.

Именно так сфера телекоммуникаций получила в 2019 году заказы на сумму, превышающую 4 миллиарда рублей.

В целом в 2019 году политика импортозамещения привела к расходам государственных компаний на сумму, превышающую 10 миллиардов рублей. Акимов заявил, что цель на 2020 год — увеличить эту цифру до 82 млрд, а в 2021 — дорастить до 150 млрд.

В этом году госучреждения России закупили отечественные антивирусные программы и офисный софт более чем на 1 млрд рублей.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru