Почему при внедрении ИИ важно заранее считать не только эффект, но и цену смены технологического курса?

Как интегрировать искусственный интеллект в унаследованные приложения, чтобы усилить их возможности, а не разрушить надежность, безопасность и «экономику»?

LiquidStack CDU 2.X повышает производительность охлаждения по мере развертывания ИИ-ускорителей и роста плотности оборудования.

Кластерная архитектура должна помочь в противостоянии с Nvidia и экспортными ограничениями США.

Новая стоечная архитектура без традиционных коммутаторов объединяет вычислительные модули, память и межсоединения.

UEC 1.1 расширяет возможности Ultra Ethernet — от кластерных сетей до связей между ускорителями внутри серверов.

В полупроводниковом корпусе этого чипа будут размещены тензорный процессор и ядра центрального процессора.

Суперконденсатор можно быстро разобрать, а его детали — применять в новых устройствах.

Платформа Cisco Cloud Control объединяет управление сетями, безопасностью, вычислениями и наблюдаемостью, ее ИИ-агенты способны расследовать междоменные инциденты

Одна из ключевых причин — игнорирование проблем, связанных с управлением корпоративными данными.

Аэрофлот запустил во флагманском офисе продаж авиакомпании НЕО — первый в мире платежный терминал со встроенным искусственным интеллектом. Собственная разработка Сбера объединяет ИИ, биометрию, локальные вычисления и цифровые сервисы в одном устройстве.

Какие аспекты корпоративного ИИ-решения следует продумать уже на самых ранних стадиях его создания, чтобы избежать неприятных неожиданностей в ходе масштабирования и промышленной эксплуатации?

Каковы основные причины сложностей и неудач, возникающих при попытках расширить охват созданного в ходе «пилота» ИИ-решения?

InfoWatch выпустил отчет со статистикой по отражению кибератак с 2024 года. Ключевая особенность 2026 года — нарастающее активное применение ИИ злоумышленниками.

Почему большинство корпоративных ИИ-проектов так и остаются дорогими «пилотами», не выдерживая проверки реальным масштабированием.