МТС видит риски в требования о сборе IP-адресов абонентов

МТС видит риски в требования о сборе IP-адресов абонентов

МТС видит риски в требования о сборе IP-адресов абонентов

В отзыве на проект приказа Роскомнадзора, обязывающего операторов связи передавать регулятору данные, позволяющие идентифицировать абонентское оборудование для доступа в интернет, МТС охарактеризовал предложенные меры как затратные и нарушающие тайну связи.

Проект, опубликованный в декабре 2024 года, предусматривает обязательное определение оборудования, используемого для доступа в интернет, для 1981 компании.

Роскомнадзор оценивает затраты на реализацию этих мер в 389 млн рублей в год, что составляет 2,3 млрд рублей за шесть лет. По мнению регулятора, подобные меры необходимы для защиты от DDoS-атак, предотвращения мошенничества и нарушений законодательства в области защиты персональных данных.

В отзыве, предоставленном РБК, МТС указал, что требование о передаче адреса установки оборудования, абонентских номеров и идентификаторов пользовательского устройства без согласия абонента является нарушением тайны связи.

Кроме того, компания отметила, что в 95 % случаев при подключении клиентов-физлиц к мобильным сетям через маршрутизатор широкополосного удалённого доступа (BRAS) невозможно точно определить, какое устройство используется для доступа в интернет.

Также МТС подчеркнул, что передача сведений о регионе, районе, городском округе и других параметрах, связанных с конкретными IP-адресами, в установленные сроки является технически невыполнимой. Для уточнения этих данных, по словам МТС, потребуется около шести месяцев.

«Архитектура некоторых сегментов сети глубоко интегрирована, и дополнительное разделение и локализация публичных IP-адресов приведёт к снижению надёжности. Без значительных затрат на модернизацию сети это невозможно», — говорится в отзыве.

«Оценить финансовые затраты на данные мероприятия в настоящее время не представляется возможным, в том числе из-за отсутствия на рынке большинства необходимого оборудования».

Кроме того, МТС считает, что выполнение требований Роскомнадзора потребует значительно больших расходов, чем заявлено в ведомстве.

«Реализация ряда условий и мер, введённых проектом приказа, может повлечь за собой дополнительные финансовые затраты для бизнеса, включая разработку новых и адаптацию существующих технических средств, а также закупку необходимого оборудования и комплектующих», — отметили в Торгово-промышленной палате России.

В ответ на запрос РБК Роскомнадзор отметил, что отдельные положения приказа будут корректироваться, однако новой версии документа регулятор не готовит.

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