Барбершопы и пекарни тоже хотят обсуждать законопроект о штрафах за утечки

Барбершопы и пекарни тоже хотят обсуждать законопроект о штрафах за утечки

Барбершопы и пекарни тоже хотят обсуждать законопроект о штрафах за утечки

Оборотные штрафы за утечки данных обойдутся малому и среднему бизнесу в 400 млрд руб. в год. Цифры озвучили в Институте развития предпринимательства и экономики. Организация просит Минцифры подключить к обсуждению законопроекта не только крупные ИТ-компании, но и младших товарищей.

О письме АНО “Институт развития предпринимательства и экономики” (ИРПЭ) в Минцифры сегодня пишет “Ъ”.

У малого бизнеса нет столько денег на ИБ, как у больших игроков, “в том числе ввиду более низкой квалификации предпринимателей, ограниченных финансовых ресурсов для найма персонала и обслуживания информационных систем”.

Подсчитанные 400 млрд рублей в год за утечки малый бизнес могут разорить. Минцифры приступило к обсуждению законопроекта о введении оборотных штрафов в конце мая.

Новеллой предполагается ввести в КоАП поправки, по которым компания, допустившая утечку, может быть оштрафована на 1% от годового оборота. Размер штрафа вырастет до 3%, если бизнес попытается скрыть от регулятора факт потери данных.

“Мы опасаемся, что после такого кулуарного обсуждения инициативы субъекты МСП окажутся перед лицом законопроекта, к которому не успеют направить отзывы”, — отмечает директор ИРПЭ Наталья Назарова.

По ее словам, организация в первую очередь настаивает, чтобы в обсуждении инициативы участвовал не только узкий круг представителей крупнейших ИТ-компаний, но также бизнес-омбудсмены, эксперты комитета Госдумы по малому и среднему предпринимательству и профильные бизнес-объединения.

В Минцифры “Ъ” подтвердили получение письма, отметив, что инициатива “находится в проработке, в том числе с представителями бизнес-сообщества”.

Законопроект вызывает опасения у представителей индустрии красоты и ресторанного рынка. Омбудсмен Ассоциации предпринимателей индустрии красоты Лялья Садыкова говорит, что с ними новелла не обсуждалась, а у салонов красоты на развитие систем безопасности “однозначно не хватит ни сил, ни ресурсов”.

Омбудсмен ресторанного рынка Москвы Сергей Миронов добавляет, что малым предприятиям будет сложно закупать и обслуживать дорогостоящие системы хранения данных:

“Кроме того, в ресторанном бизнесе высокая текучка персонала, и увольняющиеся сотрудники могут продавать базы данных, наказать их за это практически невозможно”.

Малый бизнес боится и возможного шантажа: конкуренты могут угрожать жертвам кибератаками и утечками.

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