Microsoft открыла код BASIC 6502, запустившего Commodore и Apple II

Microsoft открыла код BASIC 6502, запустившего Commodore и Apple II

Microsoft открыла код BASIC 6502, запустившего Commodore и Apple II

Microsoft выложила на GitHub полный исходный код Microsoft BASIC для процессора 6502 — версии 1.1 от 1978 года, на которой работали такие легендарные машины, как Commodore PET, VIC-20, Commodore 64 и Apple II. Теперь 6 955 строк ассемблерного кода доступны под лицензией MIT — каждый может изучать, использовать и даже изменять софт, с которого фактически начиналась революция персональных компьютеров.

Написанный Биллом Гейтсом и Риком Вейландом интерпретатор BASIC стал для миллионов людей в конце 70-х и начале 80-х первой возможностью «поговорить» с компьютером напрямую.

Простейшие команды вроде 10 PRINT "HELLO" и 20 GOTO 10 превращались в бесконечный поток текста на экране — и в первый опыт программирования для целого поколения.

Особенность кода в том, что он умещался в смешные по нынешним меркам объёмы памяти, когда каждый килобайт стоил сотни долларов. Процессор MOS 6502 обходился всего в $25, а его конкуренты — в восемь раз дороже. Поэтому именно этот чип стал сердцем домашних компьютеров и игровых приставок, от Atari 2600 до NES.

Интересная деталь из истории: Commodore в 1977 году заплатила Microsoft всего $25 000 за бессрочную лицензию на использование BASIC — без отчислений за каждую проданную машину. Учитывая миллионы Commodore PET и C64, выпущенные позже, в Redmond наверняка вспоминают этот контракт с лёгкой грустью.

В опубликованной версии 1.1 уже есть исправления и оптимизации, сделанные в 1978-м совместно инженером Commodore Джоном Фигансом и самим Гейтсом. Код поддерживал условную компиляцию — по сути, из одной кодовой базы собирались варианты и для Apple II (Applesoft BASIC), и для KIM-1, и для других систем.

Зачем это всё сегодня? Для энтузиастов ретрокомпьютеров — это шанс прикоснуться к «чистому» историческому артефакту, увидеть, как программисты выжимали максимум из железа с минимальными ресурсами. Эти приёмы до сих пор актуальны, когда речь идёт об оптимизации — будь то смарт-часы или спутники.

Microsoft в последние годы регулярно открывает старый код: раньше компания публиковала исходники GW-BASIC, MS-DOS 4.0 и даже самого первого Altair BASIC. Для корпорации, которая когда-то называла Linux «раковой опухолью» и «коммунизмом», это настоящая метаморфоза. А теперь — ещё и красивый жест: в Git-репозитории у исходников BASIC стоят фиктивные временные метки коммитов от июля 1978 года.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru