Решили, что раз в неделю будем запрашивать у инвесторов комментарии по самым интересным новостям, а после делиться текстами с вами. Ранее мы рассказывали, что в России увеличился спрос на платформы с готовыми инструментами для создания IT-проектов. Сегодняшний пост на эту тему для нашего канала подготовил @Alex_Abramyan. Новая промышленная революция 📈 За последние лет 30 мы прошли от перфокарт до саморазвивающегося искусственного интеллекта. Угроза это или возможность? В условиях дефицита кадров — точно возможность. Коммерсантъ пишет, что с прошлого года нехватка IT-специалистов существенно выросла — с 600 тыс до 1 млн человек. И это несмотря на всяческие меры поддержки и привлечения людей в отрасль — например, особенно актуальной IT-ипотеки. А бизнесы растут, компании все больше нуждаются IT-решениях. Что делать? Выходом стали так называемые low-code/no-code решения. Это, по сути, Lego из кода, конструктор из готовых блоков. С его помощью разработчик может не тратить ценные часы на рутинные операции и прописывание кода. Достаточно только собрать основу из уже имеющихся блоков с минимальными трудозатратами. Хороший пример реализации — наверняка знакомый вам сервис Tilda для создания сайтов, с которым может справиться даже далекий от IT человек. По данным ассоциации Руссофт, по итогам года объем рынка платформ для самостоятельной работы с кодом с помощью готовых инструментов достигнет 3,5 млрд рублей на фоне увеличения спроса на +40%. Целевая аудитория — небольшие компании с ограниченным бюджетом или корпорации, которые стремятся снизить свои издержки. Это разумно, учитывая зарплаты в IT-отрасли: заставлять писать рутинный код разработчика с зарплатой в несколько сотен тысяч рублей — все равно, что перевозить картошку на спорткаре. Зачем это делать, если можно оптимизировать процесс? Еще один интересный тренд. Если ИИ может написать сочинение и даже сдать экзамен на врача, то почему бы не заставить его писать программы? Машины создают машины. Однако здесь сложность заключается в том, чтобы корректно и очень точно сформулировать задачу для ИИ, иначе можно получить некорректный результат. И если в моменте ошибку не заметить, то потом механизм работать не будет. И дальше разработчики стоит перед выбором: что проще — писать рутинную программу или задавать задачу ИИ и проверять результат? По данным Руссофт, каждая пятая IT-компания прибегает к помощи ИИ при разработке, причем это число растет. Это неудивительно. Еще пару лет назад ИИ рисовал жуткие картины, а сейчас пишет почти безупречную музыку, стихи и даже создает целые фильмы. Так что с течением времени и и развитием технологий, я думаю, мы придем к тому, что человек будет заниматься больше организаторской и проверяющей работой, а рутина останется уделом машин. Новая промышленная революция, друзья. Как в свое время машины позволили поднять производительность фабрик, так и ИИ сможет оптимизировать часть сложных процессов в IT 🤖 RU000A1089J4 RU000A106R95 RU000A105FS4

Selectel и машинное обучение 🚀 Рынок машинного обучения в России быстро развивается. Все больше и больше задач бизнес решает с помощью ML-моделей. Например, для автоматизации работы колл-центров используются голосовые роботы, для консультации клиентов — чат-боты и так далее. Selectel держит руку на пульсе и имеет широкий набор сервисов под различные ML-задачи компаний. Кстати, исследовательский проект «Круги Громова» в октябре выпустил отчет по российским облачным провайдерам, в котором Selectel назван «магистром машинного обучения». За последние годы мы хорошо освоили ML-направление, пройдя несколько этапов. ◽️ Сначала Selectel предоставлял в аренду физические и облачные серверы с графическими ускорителями — видеокартами, которые ускоряли работу с ML. ◽️ Видя растущий спрос на обработку больших данных, мы добавили графические процессоры и в облачные серверы с предустановленными инструментами (Jupyter Lab, Apache Superset и др.) для разработчиков моделей машинного обучения. ◽️ Затем добавили графические ускорители в платформенный сервис Managed Kubernetes — получилось готовое решение для работы с машинным обучением. С его помощью можно ускорить обработку медиаданных и обучение ML-моделей, а также повысить их производительность. ⚡ И вот мы уже вышли за рамки инфраструктуры — в прошлом году запустили платформу машинного обучения. В ее основе те же кластеры Kubernetes c графическими процессорами плюс инструменты с открытым исходным кодом. Туда же входит облачное хранилище для исходных данных и результатов экспериментов. Клиенты Selectel получили возможность быстро обучать и тестировать свои модели на ML-платформе. 💥 В 2024 году мы объявили о создании инференс-платформы (от inference — «логический вывод»). Она позволяет превратить обученную ML-модель в публичный сервис с автомасштабированием ресурсов без навыков разработки — всего в несколько команд. RU000A1089J4 RU000A106R95 RU000A105FS4

Успешно разместили свой первый флоатер 🔥 Объем выпуска составил 4 млрд рублей. Ставка купона установлена на уровне ключевой ставки + 400 б.п. Купон ежемесячный, срок — 2,5 года. Общий спрос составил 4,8 млрд рублей. На частных инвесторов пришлось более половины первоначального объема, что вместе со спросом институциональных инвесторов позволило увеличить объем с 3 до 4 млрд рублей. Планируем направить привлеченные средства на поддержание активного будущего роста бизнеса. Олег Любимов, генеральный директор Selectel: «Selectel впервые предложил инструмент с плавающей ставкой, что отвечает текущим запросам инвесторов. Эффективная бизнес-модель Selectel, активный рост и высокая степень надежности, подтвержденная ведущими кредитными агентствами, позволила нам покрыть книгу в первые часы сбора заявок и увеличить объем выпуска. Это говорит о привлекательных условиях размещения для инвесторов и об их доверии к компании как к эмитенту». Ожидается включение нового выпуска в состав Рынка инноваций и инвестиции (РИИ), куда входят все предыдущие выпуски облигаций Selectel. Одним из преимуществ РИИ являются налоговые льготы для инвесторов. Рады всем новым инвесторам! 👏 RU000A1089J4 RU000A106R95 RU000A105FS4