Компании готовы тратить в среднем $2 млн на создание собственного SOC

Компании готовы тратить в среднем $2 млн на создание собственного SOC

Компании готовы тратить в среднем $2 млн на создание собственного SOC

Компании, которые только собираются строить собственный центр мониторинга кибербезопасности (SOC), в среднем готовы заложить на проект около 2 млн долларов. Такие данные приводит исследовательский центр «Лаборатории Касперского» по итогам глобального опроса организаций со штатом более 500 человек, где SOC пока нет, но его планируют создать в ближайшие два года.

Интересно, что больше половины респондентов (55%) рассчитывают уложиться в бюджет до 1 млн долларов.

При этом почти четверть (24%), наоборот, готовы потратить свыше 2,5 млн долларов. Всё сильно зависит от масштаба бизнеса. Малые компании в среднем ориентируются на сумму до 1,2 млн долларов, средние — примерно на 1,7 млн, а крупные корпорации — уже на 5 млн долларов. И это логично: чем больше инфраструктура и выше требования к защите, тем дороже проект.

Есть и региональные особенности. Например, в Китае и Вьетнаме компании готовы инвестировать в SOC больше, чем в среднем по миру. Это может быть связано с курсом на цифровой суверенитет и развитием собственных решений в сфере кибербезопасности.

По срокам большинство настроено довольно амбициозно. Две трети компаний (66%) рассчитывают развернуть SOC за 6–12 месяцев, ещё 26% закладывают от года до двух. Крупные организации, несмотря на более сложную инфраструктуру, чаще планируют уложиться в более сжатые сроки. На практике это обычно выглядит так: сначала SOC запускают для защиты критически важных систем, а затем постепенно расширяют его охват.

Главный барьер — деньги. Треть компаний (33%) называют основной проблемой высокие капитальные затраты. Почти столько же (28%) признаются, что им сложно оценить эффективность будущего SOC: метрик слишком много — от финансовых и операционных до стратегических, включая соответствие отраслевым стандартам.

Кроме того, бизнес сталкивается со сложностью самих решений: 27% говорят о трудностях управления комплексными системами кибербезопасности, 26% — об интеграции множества технологий. И, конечно, кадровый вопрос никуда не делся: четверть компаний отмечают нехватку квалифицированных специалистов, как внутри организации, так и на рынке в целом.

Как поясняет руководитель Kaspersky SOC Consulting Роман Назаров, бюджет на SOC может заметно отличаться в зависимости от масштаба инфраструктуры и выбранных решений. Первичные инвестиции покрывают лицензии и оборудование, но на этом расходы не заканчиваются — серьёзную долю в общей стоимости владения составляют операционные затраты, прежде всего зарплаты специалистов. По его словам, без чёткого стратегического плана с прописанными этапами и целями построить устойчивую систему кибербезопасности не получится.

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