На Google в России наложили оборотный штраф в размере 7,2 млрд рублей

На Google в России наложили оборотный штраф в размере 7,2 млрд рублей

На Google в России наложили оборотный штраф в размере 7,2 млрд рублей

В Таганском райсуде Москвы оглашено решение по иску Роскомнадзора в деле о систематическом нарушении требований по удалению запрещенной информации. Компанию Google признали рецидивистом и оштрафовали на 7 221 916 235 рублей.

Со слов ТАСС, при определении меры наказания мировой суд руководствовался п. 5 ст. 13.41 КоАП (повторное нарушение порядка ограничения доступа к запрещенной законом информации). В таких случаях с провинившейся компании могут взыскать от 1/20 до 1/10 ее выручки за календарный год, предшествующий году, в котором было выявлено административное правонарушение.

Такие штрафы известны как оборотные. По данным ТАСС, в 2020 году оборот российского представительства Google превысил 85 млрд рублей.

В этом году Роскомнадзор составил 16 протоколов о невыполнении Google требований по удалению контента, запрещенного в рунете. По некоторым из них компании вчинили штрафы — не привязанные к финансовым показателям и не столь серьезные, как нынешний.

Такая же участь может постигнуть Facebook: российский регулятор уже направил в суд протокол о систематическом неудалении противоправного контента, его тоже рассмотрят сегодня. Согласно февральским поправкам к закону «Об информации», соцсети, внесенные в реестр Роскомнадзором (Facebook там есть), обязаны выявлять и удалять запрещенный контент самостоятельно.

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