Потенциал импортозамещения на серверном рынке полностью исчерпан

Потенциал импортозамещения на серверном рынке полностью исчерпан

Потенциал импортозамещения на серверном рынке полностью исчерпан

Согласно исследованию серверного рынка, проведённому Ассоциацией разработчиков и производителей электроники (АРПЭ) совместно с компаниями «Гравитон», СИЛА, «Тринити», Fplus, BITBLAZE и GS Group, продажи серверного оборудования в России снижаются второй год подряд.

Причём в 2024 году этот процесс ускорился. Доля отечественных решений перестала расти и закрепилась на уровне 43%.

По данным исследования, в 2024 году в России было продано 147,95 тысячи серверов всех типов — на 15,1% меньше, чем в 2023 году. При этом в денежном выражении объём продаж вырос на 1,4% и составил 1,78 млрд долларов. В АРПЭ объясняют это расхождение увеличением доли оборудования с новыми, более производительными и, соответственно, дорогими процессорами. Такая тенденция связана с ростом требований к функциональности серверов. Кроме того, влияет и удорожание логистики, вызванное ограничениями в условиях санкционного давления.

Импортозамещение, ранее остававшееся драйвером рынка, теряет актуальность: доля отечественных систем стабилизировалась на отметке 43%. Основной моделью работы российских производителей стала локализация — сборка на территории России оборудования, разработанного за рубежом.

В 2024 году многие заказчики заметно сократили закупки новых серверов, включая российские модели. Вместо этого они использовали оборудование из прежних запасов либо продолжили эксплуатацию уже установленных систем.

По прогнозу АРПЭ, в 2025 году рынок ожидает стагнация. Рост может возобновиться, когда потребуется массовое обновление действующей инфраструктуры. В то же время спрос на российские решения будет поддерживаться, главным образом, за счёт требований к объектам критической информационной инфраструктуры.

«Уход с рынка крупных иностранных производителей стал стимулом для развития российских компаний в 2022–2023 годах, — комментирует ведущий аналитик АРПЭ Василий Агапов. — Тогда десятки организаций начали выпуск серверов под собственными брендами. Многие вложились в локализацию, некоторые — в собственные разработки. Однако потенциал импортозамещения оказался ограниченным, и в 2024 году на рынке произошёл перелом».

«Сегодня в сфере госзакупок отсутствует требование о собственных разработках, — добавляет исполнительный директор АРПЭ Иван Покровский. — Поэтому локализация чаще всего осуществляется через покупку технической документации у зарубежных ODM-компаний. Затем производство размещается в России, а продукция вносится в реестр отечественной промышленной продукции. С технической точки зрения локализация сводится к монтажу компонентов на печатные платы, изготовлению корпусов, сборке и тестированию. Доля российских компонентов при этом ограничена — в основном это те элементы, которые не влияют на схемотехнику серверных плат».

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru