Выручка Positive Technologies за I полугодие 2022 составила 3,5 млрд руб.

Выручка Positive Technologies за I полугодие 2022 составила 3,5 млрд руб.

Выручка Positive Technologies за I полугодие 2022 составила 3,5 млрд руб.

Positive Technologies опубликовала финансовые показатели за второй квартал и первое полугодие 2022 года. Оказалось, что объём продаж компании вырос на 72% — с 1,8 до 3,1 млрд рублей (сравнивали с аналогичным периодом 2021-го).

Также стало известно, что валовая прибыль компании показала уверенный рост на 110% во втором квартале и на 77% — по итогам первого полугодия. EBITDA добрался до 685 млн рублей (увеличение в 4,4 раза).

Чистая прибыль Positive Technologies зафиксировалась на отметке в 381 млн рублей, подчеркнули в компании.

Ключевыми продуктами для Positive Technologies стали MaxPatrol SIEM (доля — 29%), MaxPatrol 8 (14%) и PT Application Firewall (9%). Однако, если смотреть на результаты всех продуктов, существенные темпы роста продаж демонстрирует каждый из них:

  • PT Network Attack Discovery (+236% по сравнению с первым полугодием 2021 года);
  • PT Application Inspector (+132%);
  • PT Application Firewall (+124%);
  • MaxPatrol VM (новый продукт);
  • MaxPatrol SIEM (+63%);
  • PT Multiscanner / PT Sandbox (+22%);
  • Услуги в области ИБ (+128%);
  • Техническая поддержка (+52%).

В Positive Technologies также представили ключевые операционные и финансовые показатели по итогам второго квартала и шести месяцев 2022 года:

 

II кв. 2022 года

II кв. 2021 года

Изменение, %

6 мес. 2022 года

6 мес. 2021 года

Изменение, %

Выручка, тыс. руб.

2 119 288

1 036 625

104%

3 508 035

1 965 762

78%

Себестоимость продаж, тыс. руб.

(373 206)

(207 026)

80%

(638 505)

(346 070)

85%

Валовая прибыль, тыс. руб.

1 746 082

829 599

110%

2 869 530

1 619 692

77%

Валовая рентабельность, %

82%

80%

2 п.п.

82%

82%

0 п.п.

Операционные расходы, тыс. руб.,

в том числе:

- Расходы на исследования и разработки,

- Маркетинговые и коммерческие расходы,

-Общехозяйственные и административные расходы

(1 494 507)

 

 

(329 085)

 

 

(780 524)

 

 

(349 337)

(970 396)

 

 

(203 132)

 

 

(454 768)

 

 

(309 562)

54%

 

 

62%

 

 

72%

 

 

13%

(2 524 082)

 

 

(567 147)

 

 

(1 224 266)

 

 

(676 408)

(1 758 538)

 

 

(483 831)

 

 

(688 171)

 

 

(581 271)

44%

 

 

17%

 

 

78%

 

 

16%

Операционная прибыль, тыс. руб.

251 575

 

(140 797)

 

не применимо

345 448

 

(138 846)

 

не применимо

Операционная рентабельность, %

12%

 

(14%)

 

26 п.п.

10%

 

(7%)

 

17 п.п.

Финансовые доходы и расходы, тыс. руб.

3 537

 

(12 703)

 

не применимо

20 194

 

(14 586)

 

не применимо

Прибыль до налогообложения, тыс. руб.

255 112

 

(153 500)

 

не применимо

365 642

 

(153 432)

 

не применимо

Расходы по налогу на прибыль, тыс. руб.

(19 785)

 

(16 583)

 

19%

15 677

 

(27 141)

 

не применимо

Чистая прибыль, тыс. руб.

235 327

 

(170 083)

 

не применимо

381 319

 

(180 573)

 

не применимо

Рентабельность чистой прибыли, %

11%

 

(16%)

 

не применимо

11%

 

(9%)

 

не применимо

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru