Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перешел на полностью импортонезависимый процессинг

Сбер перевел процессинг на полностью импортонезависимую платформу внутренней разработки. Она обслуживает более 200 млн карт.

Как отмечают в банке, прежняя процессинговая система имела монолитную архитектуру и полностью исчерпала все резервы по масштабированию.

В основе нового процессинга Сбера лежит Platform V DataGrid — резидентная система управления базами данных (СУБД) для работы с данными в режиме реального времени, которая была разработана СберТех и ориентирована на высоконагруженные системы. Для небольших нагрузок Сбер использует Platfrom V Pangolin.

Пилотный проект внедрения нового решения начался еще в 2023 г. В текущем году проект перешел на стадию масштабирования и к началу сентября 2024 г. полностью завершен.

Кирилл Царёв, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

«Вопрос импортозамещения является для Сбера приоритетным. Наш новый процессинг отличается высочайшей надёжностью и удобным функционалом. Это на 100% отечественное решение — ещё один шаг к достижению технологического суверенитета России. Нам было важно не просто перевести карты на новую платформу, но и сделать это незаметно для клиентов, чтобы они не испытали никаких неудобств. Наша команда справилась. Миграция дебетовых карт прошла бесшовно, а кредитных карт — через их бесплатный перевыпуск, причём с более выгодными условиями».

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