Tổng giám đốc tập đoàn nhà nước Alexey Likhachev cho biết: thế giới đangtổng cộng có 25 dự án hạt nhân được triển khai , trong đó đã có 22 dự án do Rosatom thực hiện.(FB Nước Nga Infor)Quả này PT cũng cay phết nhể, gần như Nga thâu tóm hết các dự án hạt nhân.
Bao giờ Tàu xác lập vị thế mới kinh khủng cơ cụ ạ.
10-15 năm nữa chắc Tàu và Nga chia nhau mỗi nước 40% thị phần, còn Tây 20%, và có khi đến nửa 20% đó vẫn là các dự án hiện nay Tây đang làm!
Mấy hôm trươc, 2 TT Nga và Ai cập cùng nhấn nút khởi công lò phản ứng hạt nhân phát điện tiếp theo và là thứ 4, cái cuối cùng của Trung tâm Điện lực mơi của Ai cập. Trung tâm này có 4 lò phản ứng loại VVER1200MW, với tổng công suất phát điện khoảng gần 5GW và đi với 4 máy phát điện tua bin hơi 1200MW. Tổng vốn Dự án của Trung tâm Điện lực này quãng 30 BUSD.
Giá của nó cũng gần với giá mà Nga đã chào và bố trí vốn vay cho Trung tâm Điện lực hạt nhân ở Ninh thuân, xứ Rau hồi các năm trước kia. Nhiều nước vì nhu cầu đảm bảo an ninh năng lượng, họ vẫn làm điện hạt nhân.
Tổng giám đốc tập đoàn nhà nước Alexey Likhachev cho biết: thế giới đangtổng cộng có 25 dự án hạt nhân được triển khai , trong đó đã có 22 dự án do Rosatom thực hiện.(FB Nước Nga Infor)Quả này PT cũng cay phết nhể, gần như Nga thâu tóm hết các dự án hạt nhân.
Bao giờ Tàu xác lập vị thế mới kinh khủng cơ cụ ạ.
10-15 năm nữa chắc Tàu và Nga chia nhau mỗi nước 40% thị phần, còn Tây 20%, và có khi đến nửa 20% đó vẫn là các dự án hiện nay Tây đang làm!
Mấy hôm trươc, 2 TT Nga và Ai cập cùng nhấn nút khởi công lò phản ứng hạt nhân phát điện tiếp theo và là thứ 4, cái cuối cùng của Trung tâm Điện lực mơi của Ai cập. Trung tâm này có 4 lò phản ứng loại VVER1200MW, với tổng công suất phát điện khoảng gần 5GW và đi với 4 máy phát điện tua bin hơi 1200MW. Tổng vốn Dự án của Trung tâm Điện lực này quãng 30 BUSD.
Giá của nó cũng gần với giá mà Nga đã chào và bố trí vốn vay cho Trung tâm Điện lực hạt nhân ở Ninh thuân, xứ Rau hồi các năm trước kia. Nhiều nước vì nhu cầu đảm bảo an ninh năng lượng, họ vẫn làm điện hạt nhân.
Điện hạt nhân còn là một tuyên ngôn về chính trị nữa cụ, mua nhà máy Nga tức sẽ là bạn của Nga.
Tổng giám đốc tập đoàn nhà nước Alexey Likhachev cho biết: thế giới đangtổng cộng có 25 dự án hạt nhân được triển khai , trong đó đã có 22 dự án do Rosatom thực hiện.(FB Nước Nga Infor)Quả này PT cũng cay phết nhể, gần như Nga thâu tóm hết các dự án hạt nhân.
Bao giờ Tàu xác lập vị thế mới kinh khủng cơ cụ ạ.
10-15 năm nữa chắc Tàu và Nga chia nhau mỗi nước 40% thị phần, còn Tây 20%, và có khi đến nửa 20% đó vẫn là các dự án hiện nay Tây đang làm!
Mấy hôm trươc, 2 TT Nga và Ai cập cùng nhấn nút khởi công lò phản ứng hạt nhân phát điện tiếp theo và là thứ 4, cái cuối cùng của Trung tâm Điện lực mơi của Ai cập. Trung tâm này có 4 lò phản ứng loại VVER1200MW, với tổng công suất phát điện khoảng gần 5GW và đi với 4 máy phát điện tua bin hơi 1200MW. Tổng vốn Dự án của Trung tâm Điện lực này quãng 30 BUSD.
Giá của nó cũng gần với giá mà Nga đã chào và bố trí vốn vay cho Trung tâm Điện lực hạt nhân ở Ninh thuân, xứ Rau hồi các năm trước kia. Nhiều nước vì nhu cầu đảm bảo an ninh năng lượng, họ vẫn làm điện hạt nhân.
Điện hạt nhân còn là một tuyên ngôn về chính trị nữa cụ, mua nhà máy Nga tức sẽ là bạn của Nga.
Các cụ nhắc lại làm em tiếc buốt ruột cái ĐHN Ninh Thuận
Tổng giám đốc tập đoàn nhà nước Alexey Likhachev cho biết: thế giới đangtổng cộng có 25 dự án hạt nhân được triển khai , trong đó đã có 22 dự án do Rosatom thực hiện.(FB Nước Nga Infor)Quả này PT cũng cay phết nhể, gần như Nga thâu tóm hết các dự án hạt nhân.
Bao giờ Tàu xác lập vị thế mới kinh khủng cơ cụ ạ.
10-15 năm nữa chắc Tàu và Nga chia nhau mỗi nước 40% thị phần, còn Tây 20%, và có khi đến nửa 20% đó vẫn là các dự án hiện nay Tây đang làm!
Mấy hôm trươc, 2 TT Nga và Ai cập cùng nhấn nút khởi công lò phản ứng hạt nhân phát điện tiếp theo và là thứ 4, cái cuối cùng của Trung tâm Điện lực mơi của Ai cập. Trung tâm này có 4 lò phản ứng loại VVER1200MW, với tổng công suất phát điện khoảng gần 5GW và đi với 4 máy phát điện tua bin hơi 1200MW. Tổng vốn Dự án của Trung tâm Điện lực này quãng 30 BUSD.
Giá của nó cũng gần với giá mà Nga đã chào và bố trí vốn vay cho Trung tâm Điện lực hạt nhân ở Ninh thuân, xứ Rau hồi các năm trước kia. Nhiều nước vì nhu cầu đảm bảo an ninh năng lượng, họ vẫn làm điện hạt nhân.
Điện hạt nhân còn là một tuyên ngôn về chính trị nữa cụ, mua nhà máy Nga tức sẽ là bạn của Nga.
Các cụ nhắc lại làm em tiếc buốt ruột cái ĐHN Ninh Thuận
Xót đi cụ ơi, lan rộng cái xót này ra càng tốt 
Như em nói bên thớt kia - tất nhiên đã chìm - thông qua học tiếng Anh và ngữ liệu học tiếng Anh, giới trẻ (thành phố) của chúng ta đang bị Tây tẩy não. Em vẫn thường xuyên nói chuyện kinh tế chính trị thế giới ở nhà để cho con em có ý niệm, và có chủ để điện Hạt nhân này, nó nói những bài viết về chủ đề này mà nó được cho đọc ở lớp Tiếng Anh có nội dung bôi đen năng lượng hạt nhân, cổ vũ năng lượng tái tạo.
Tổng giám đốc tập đoàn nhà nước Alexey Likhachev cho biết: thế giới đangtổng cộng có 25 dự án hạt nhân được triển khai , trong đó đã có 22 dự án do Rosatom thực hiện.(FB Nước Nga Infor)Quả này PT cũng cay phết nhể, gần như Nga thâu tóm hết các dự án hạt nhân.
Bao giờ Tàu xác lập vị thế mới kinh khủng cơ cụ ạ.
10-15 năm nữa chắc Tàu và Nga chia nhau mỗi nước 40% thị phần, còn Tây 20%, và có khi đến nửa 20% đó vẫn là các dự án hiện nay Tây đang làm!
Mấy hôm trươc, 2 TT Nga và Ai cập cùng nhấn nút khởi công lò phản ứng hạt nhân phát điện tiếp theo và là thứ 4, cái cuối cùng của Trung tâm Điện lực mơi của Ai cập. Trung tâm này có 4 lò phản ứng loại VVER1200MW, với tổng công suất phát điện khoảng gần 5GW và đi với 4 máy phát điện tua bin hơi 1200MW. Tổng vốn Dự án của Trung tâm Điện lực này quãng 30 BUSD.
Giá của nó cũng gần với giá mà Nga đã chào và bố trí vốn vay cho Trung tâm Điện lực hạt nhân ở Ninh thuân, xứ Rau hồi các năm trước kia. Nhiều nước vì nhu cầu đảm bảo an ninh năng lượng, họ vẫn làm điện hạt nhân.
Điện hạt nhân còn là một tuyên ngôn về chính trị nữa cụ, mua nhà máy Nga tức sẽ là bạn của Nga.
Các cụ nhắc lại làm em tiếc buốt ruột cái ĐHN Ninh Thuận
Ngu
Đú đởn chạy theo nào điện than, điện khí, sau này là tái tạo mà bỏ điện hạt nhân.
Chỉ người tiêu dùng ôm mồm thôi và đất nước mất đi 1 nền công nghệ tiên tiến 
Tác giả Nga không bỏ lỡ thời cơ châm chích Đức
Tại châu Âu, các nhà sản xuất ô tô sa sút: Cuộc tấn công của Houthi vào tàu phương Tây khiến các nhà sản xuất đứng trước bờ vực cắt giảm sản xuất
Lần lượt các hãng ô tô châu Âu đang đóng băng sản xuất do thiếu linh kiện Trung Quốc. Các cuộc tấn công của Houthi đã khiến việc vận chuyển qua kênh đào Suez trở nên nguy hiểm và châu Âu hiện đang bỏ lỡ các thành phần quan trọng. Các thương hiệu lớn nhất thế giới đang trên đà cắt giảm sản xuất.
Không thể thiếu Trung Quốc
Các cuộc tấn công gần đây của lực lượng Houthi ở Yemen nhằm vào các tàu phương Tây đã bất ngờ tiết lộ rằng, hóa ra, gần như tất cả các bộ phận quan trọng của những chiếc ô tô nổi tiếng ở châu Âu nổi tiếng về chất lượng đều được sản xuất ở Trung Quốc. Chúng tôi nghĩ rằng ít nhất họ đã bảo tồn được việc sản xuất hộp số ở phương Tây - nhưng không, họ đã không làm vậy.
Nhà máy Volvo ở Ghent, Bỉ, ngừng hoạt động hoàn toàn trong 3 ngày vào tháng 1 do thiếu hộp số Trung Quốc. Công ty sản xuất xe điện C40 Recharge và crossover XC40.
Việc chuyển giao quyền sản xuất động cơ với đầy đủ tài liệu cho Celestial Empire không còn là điều mới mẻ nữa. Mọi thứ được truyền đi đã được sao chép thành công ở đó từ lâu. Nhưng ngay cả với những gì phương Tây dường như phải bảo tồn thì hóa ra đó lại là một câu chuyện hài hước.
Khủng hoảng của các hãng ô tô
Tình hình cũng không khá hơn đối với các nhà sản xuất ô tô khác. Tại Hungary, nhà máy Suzuki Nhật Bản, nơi lắp ráp crossover Vitara và S-Cross, đã bị “đóng băng”. Volkswagen của Đức đang phải vắt óc trước những thay đổi trong lĩnh vực hậu cần: hãng vẫn chưa dừng hoạt động kinh doanh nhưng đã giảm khối lượng sản xuất.
Tesla của Mỹ đã làm chậm quá trình lắp ráp Model Y ở Berlin do các linh kiện của Trung Quốc bị kẹt ở đâu đó giữa chừng và hiện tại đáng lẽ phải đến giữa tháng Hai mới có.
Reuters viết, trích dẫn một báo cáo của Tesla: “Xung đột vũ trang ở Biển Đỏ và những thay đổi liên quan đến tuyến đường vận chuyển giữa châu Âu và châu Á thông qua Mũi Hảo Vọng đang có tác động đến hoạt động sản xuất ở Grünheide”.
Ngay cả tập đoàn xuyên quốc gia khổng lồ Stellantis, sở hữu 14 thương hiệu ô tô, trong đó có những thương hiệu nổi tiếng như Alfa Romeo, Citroën, Dodge, Fiat, Jeep, Opel, Peugeot, cũng đã mạo hiểm và đồng ý giao linh kiện bằng đường hàng không. Tất nhiên, thú vui này không hề rẻ và rất có thể giá ô tô sẽ tăng cao ngất ngưởng. Tuy nhiên, Stellantis, với quy mô của mình, có cơ hội bù đắp chi phí.
Đó là tất cả về hậu cần
Do vấn đề ở Biển Đỏ, các công ty logistics thường chọn tuyến đường dài hơn, đồng thời, giá bảo hiểm và vận chuyển ngày càng tăng.
“Vào giữa tháng 12 - trước khi cuộc khủng hoảng bắt đầu và nhiều tàu bắt đầu đi qua Biển Đỏ - giá vận chuyển khá thấp: việc vận chuyển một container từ Thượng Hải đến Rotterdam tốn khoảng 1 nghìn đô la. Kể từ khi bắt đầu cuộc khủng hoảng, chi phí đã tăng lên đáng kể - hiện vận chuyển một container tốn hơn 4 nghìn đô la”, Kasper Rurade, cố vấn về các vấn đề hàng hải tại hiệp hội doanh nghiệp Hà Lan về thương mại và hậu cần Evofenedex, nói với RIA Novosti.
Tất cả những điều này cuối cùng cũng có thể giải quyết được những lo ngại vốn gần như không nổi của phương Tây. Một số người trong số họ đã báo cáo về việc đóng cửa một số nhà máy và ngừng sản xuất một số mẫu xe - chủ yếu là xe điện do nhu cầu thấp.
Volkswagen cũng đã báo cáo điều gì đó khủng khiếp:
Vedomosti viết, trích dẫn nhà sản xuất ô tô: "Tỷ suất lợi nhuận trên doanh số bán hàng trước các chi phí không thường xuyên là 3,8% (4,2%)".
Gây thua lỗ, nhà máy sẽ không hoạt động trong bất kỳ trường hợp nào. Đặc biệt là khi có những ngành công nghiệp Trung Quốc có lợi nhuận.
Volkswagen trước đây đã đe dọa đóng cửa các địa điểm ở EU và chúng tôi đã viết về điều này. Và thời điểm quan trọng này đang đến gần hơn mỗi ngày.
Ngoài ra, Đức cũng đã hủy bỏ trợ cấp cho việc mua xe điện, điều này tương đương với việc bật đèn xanh cho các nhà sản xuất Trung Quốc. Đôi khi nền chính trị Đức thậm chí còn khiến bạn phải thắc mắc: Scholz là điệp viên Mỹ hay Trung Quốc?
Giờ đây, tất cả hy vọng của ngành công nghiệp Đức đều đặt vào những người nông dân nổi loạn, những người mà chúng tôi nghĩ rằng chắc chắn sẽ tìm ra vấn đề này khi họ bắt được chính trị gia. Tất nhiên, họ sẽ bắt anh ta để dành cho anh ta tình yêu của người dân. Ở đây có lẽ tôi chỉ nhớ đến câu nói đùa xưa: nếu họ đuổi kịp, họ sẽ cho bạn nhiều hơn.
(Sfera Live)
Bài này thì không chỉ cho AI của Nga
10 thuật ngữ trí tuệ nhân tạo bạn cần biết vào năm 2024
Nhờ ChatGPT, năm 2023, không hề cường điệu, là năm của AI. Vào năm 2024, xu hướng này sẽ tiếp tục thâm nhập vào mọi lĩnh vực - việc tránh xa sẽ càng trở nên khó khăn hơn. Hãy cùng tìm hiểu những thuật ngữ liên quan đến AI quan trọng cần biết
Tài liệu này được chuẩn bị bởi Embedika, một nhà phát triển các giải pháp kinh doanh công nghệ cao.
1. Trí tuệ nhân tạo sáng tạo
Đây là một loại AI có khả năng phân tích dữ liệu, tìm mẫu, học hỏi và sau đó tạo ra nội dung mới: văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v. Ví dụ: viết một câu thơ gốc về một chủ đề nhất định dựa trên những bài thơ hiện có.
Theo một nghiên cứu của công ty tư vấn McKinsey, năm 2023 là năm tăng trưởng bùng nổ của các công cụ AI tổng hợp. Ngày nay, 79% chuyên gia đã tiếp xúc với AI sáng tạo bằng cách này hay cách khác và 22% sử dụng nó thường xuyên trong công việc của họ. Ví dụ: công nghệ có thể giúp:
- soạn thảo bản thảo văn bản đầu tiên - ví dụ: trong tiếp thị;
- tìm xu hướng tiêu dùng - trong phát triển sản phẩm;
- giao tiếp với khách hàng - về hỗ trợ kỹ thuật và dịch vụ.
Ví dụ rõ ràng và dễ hiểu nhất là ChatGPT. Nó được ra mắt vào cuối năm 2022 và ngày nay hầu hết mọi gã khổng lồ công nghệ đều đã trình làng mạng lưới thần kinh thuộc loại này: từ Microsoft đến Google và Amazon. AI sáng tạo cũng đang được phát triển bởi các công ty công nghệ lớn của Nga: Yandex (YaGPT, Shedevroom), Sber (GigaChat, Kandinsky).
Vào năm 2024, dựa trên sự quan tâm tích cực của các doanh nghiệp, AI tổng quát sẽ phát triển - chẳng hạn như bao gồm cả khả năng xuất hiện ngoại tuyến trên máy tính và điện thoại thông minh. Để làm được điều này, Intel đang phát triển một con chip có thể chạy chatbot AI tổng hợp mà không cần kết nối Internet. Những khả năng như vậy chủ yếu quan trọng để bảo vệ dữ liệu bí mật của công ty và người dùng.
2. Prompt (Nhắc)
Đây là yêu cầu hoặc hướng dẫn dành cho AI nhằm kích hoạt việc tạo dữ liệu cần thiết. Thông thường, lời nhắc được xây dựng bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nhu cầu diễn đạt chính xác các lời nhắc là khía cạnh quyết định trong cuộc tranh luận rằng trí tuệ nhân tạo sẽ chưa thể thay thế con người. Nếu không có các truy vấn được xây dựng tốt, AI sẽ không thể tạo ra bất cứ điều gì hữu ích. Vì vậy, nghệ thuật viết lời nhắc chính là điều khiến các nhà thiết kế, người viết quảng cáo và nhà tiếp thị ngày nay trở nên cạnh tranh hơn. Nhưng các doanh nhân dám nghĩ dám làm đã không bỏ lỡ cơ hội nên vào năm 2023, các công ty khởi nghiệp bắt đầu tích cực phát triển, giúp tạo ra những gợi ý chất lượng cao và phù hợp.
3. Ảo giác về AI
Trong một trường hợp hài hước gần đây, luật sư Stephen Schwartz ở New York đã sử dụng ChatGPT để tìm những trường hợp mà ông có thể trích dẫn trong một cuộc họp giao ban pháp luật. Schwartz đã không nhận ra rằng các vụ việc mà ChatGPT thu thập không tồn tại trên thực tế cho đến khi anh được yêu cầu cung cấp bản sao của các vụ việc. Đây là ảo giác của trí tuệ nhân tạo.
Ảo giác mạng lưới thần kinh là tình huống AI tạo ra thông tin sai lệch: vào năm 2023, Từ điển Cambridge thậm chí còn công nhận “ảo giác” là từ của năm. Nhân loại vẫn đang học cách tương tác với AI có khả năng tạo sinh và điều quan trọng là phải xem xét những hạn chế của nó, bao gồm cả xu hướng gây ảo giác.
4. Mã nguồn mở/nguồn mở
Đây là một cách tiếp cận phi tập trung để phát triển trong đó mã nguồn được cung cấp công khai cho bất kỳ người dùng nào. Chính nhờ nguồn mở mà trí tuệ nhân tạo có thể nhận được một động lực phát triển mạnh mẽ khác vào năm 2024.
Ngày nay, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng ChatGPT, nhưng hoạt động bên trong của nó vẫn là một bí mật được bảo vệ chặt chẽ. Tuy nhiên, vào năm 2023, nhiều công ty hơn đang nỗ lực làm cho AI trở nên “cởi mở” hơn. Vào mùa hè, xuất hiện thông tin về việc tạo ra mạng lưới thần kinh Llama 2 (nó được phát hành bởi Meta, một công ty được coi là cực đoan và bị cấm ở Nga), là mạng nguồn mở và có sẵn để tải xuống và sửa đổi. Điều này cho phép các công ty, nhà nghiên cứu và những người có sở thích tạo ra các công cụ và ứng dụng thông minh dựa trên nó. Ví dụ: phát triển bot AI được cá nhân hóa của riêng bạn, có thể tùy chỉnh trên máy tính xách tay của bạn chỉ trong một buổi tối.
Tuy nhiên, quyền truy cập miễn phí vào mã nguồn mở đe dọa rằng những phát triển tốt nhất có thể bị các tập đoàn khổng lồ tiếp tục kiểm soát mạng lưới thần kinh và việc sử dụng chúng nắm bắt. Vì vậy cộng đồng công nghệ, đặc biệt là các nhà phát triển độc lập, có thể phải đưa ra kế hoạch để chống lại điều này.
5. AI có thể giải thích được
AI có thể giải thích (XAI) là các hệ thống và dịch vụ cho phép diễn giải kết quả tính toán AI theo cách mà con người có thể dễ dàng hiểu được.
Trong những năm qua, các mô hình AI ngày càng trở nên phức tạp và người ra quyết định có thể không hiểu những gì ẩn giấu bên trong. Ví dụ, một bác sĩ tin tưởng AI để đưa ra chẩn đoán: làm thế nào anh ta có thể giải thích cho bệnh nhân tại sao phương pháp điều trị được chọn và tiên lượng lại như vậy? AI có thể giải thích được sẽ trở thành trung gian giữa các mô hình phức tạp và người tiêu dùng cuối cùng.
Theo dự báo của công ty phân tích MarketsandMarkets, thị trường XAI sẽ tăng trưởng 21% mỗi năm và đạt 16,2 tỷ USD vào năm 2028.
6. AI có đạo đức
Cách tiếp cận này liên quan đến việc tạo ra, triển khai và sử dụng các hệ thống AI với mức tối thiểu các hậu quả tiêu cực đối với toàn thể nhân viên, doanh nghiệp và xã hội.
Vấn đề đầu tiên là vi phạm bản quyền. Chúng ta đã gặp phải điều này vào năm 2023: các nghệ sĩ, nhà biên kịch, nhạc sĩ và những người sáng tạo nội dung khác đã phẫn nộ khi mạng lưới thần kinh đang sử dụng kết quả tác phẩm của họ - trong khi các tác giả không nhận được bất kỳ thứ gì cho việc đó. Tòa án bác bỏ yêu cầu của các nghệ sĩ.
Thách thức đạo đức thứ hai trong việc sử dụng AI là bảo vệ con người và dữ liệu của họ. Ví dụ, như một giải pháp, Hoa Kỳ bắt buộc các nhà phát triển AI phải cung cấp cho nhà nước các bài kiểm tra an toàn và chia sẻ thông tin quan trọng. Generative AI offline là một giải pháp cho doanh nghiệp.
Cuối cùng, ngày càng có nhiều thảo luận về việc AI có thể thay thế con người như thế nào và điều này có đạo đức như thế nào. Các nhà biên kịch ở Hollywood thậm chí còn đình công trước những lời đe dọa đổi họ lấy ChatGPT. Lần này, trí thông minh của con người đã chiến thắng - thỏa thuận thiết lập những hạn chế rõ ràng đối với việc sử dụng AI.
Ở Nga, các công ty đang đóng góp vào việc phát triển trí tuệ nhân tạo có đạo đức và tham gia vào mã do Liên minh AI phát triển. Mã này được tạo ra trong cộng đồng học thuật với sự hỗ trợ của Bộ Phát triển Kinh tế và Trung tâm Phân tích Chính phủ. Những gã khổng lồ trên thị trường là những người đầu tiên hỗ trợ nó: Sber, Yandex, VK. Đến đầu năm 2024, hơn 100 công ty Nga đã ký mã.
Khi các chính phủ và các ngành đang vật lộn với cách sử dụng AI và quản lý các nhà phát triển một cách có đạo đức, người dùng nên cẩn thận hơn về việc họ cấp quyền cho ai và họ làm gì - như trường hợp của Google, công ty sử dụng dữ liệu tài liệu người dùng để đào tạo các mô hình của mình.
7. Trình dịch giọng nói sang giọng nói
Nhạc cụ này - và thuật ngữ tương ứng - mới đến mức nó chưa có một nhạc cụ tương tự nào trong tiếng Nga. Bạn có thể gọi công nghệ này là “trình dịch giọng nói thành giọng nói”, “trình dịch âm thanh”, “trình dịch giọng nói”. Với sự trợ giúp của nó, lời nói được dịch sang ngôn ngữ khác, giữ nguyên ngữ điệu và các đặc điểm khác của bản gốc. Dẫn đầu trong phân khúc này là Wavel AI, Mirai và Sonix.
Công cụ này là một bước tiến nữa hướng tới công cụ dịch thuật phổ quát mà các nhà văn khoa học viễn tưởng mơ ước. Với sự trợ giúp của nó, mọi người sẽ có thể nói ngôn ngữ của họ và những người đối thoại nói tiếng nước ngoài của họ sẽ nghe bản dịch trong thời gian thực - không cần trọng âm, với cách phát âm hoàn hảo và giữ nguyên ngữ điệu. Trong tương lai gần, Voice To Voice Translator sẽ có thể giúp các hãng phim lồng tiếng phim sang ngôn ngữ địa phương, bảo tồn đặc điểm giọng nói của các diễn viên.
8. Giả mạo sâu (Deepfake)
Deepfake là sự “giả mạo” thực tế của một bức ảnh, video hoặc âm thanh được tạo bởi trí tuệ nhân tạo dựa trên các mẫu hiện có. Ví dụ: bạn có thể tạo lời chúc mừng sinh nhật cho người bạn của mình từ Elon Musk. Công nghệ này không còn mới, nhưng vào năm 2023, chất lượng của nó đã tăng lên đáng kể, dẫn đến mức độ phổ biến mới tăng vọt.
Vào mùa xuân năm 2023, những bức ảnh của Giáo hoàng trong chiếc áo khoác hàng hiệu sang trọng và đoạn phim về vụ bắt giữ Donald Trump, được tạo ra thông qua Midjourney, đã xuất hiện trên Internet - sau đó quyền truy cập vào mạng thần kinh sẽ được trả tiền. Sự lan rộng của AI đã khiến số lượng video deepfake trên Internet tăng gấp ba lần vào năm 2023 và âm thanh deepfake tăng gấp tám lần.
Công nghệ này khiến việc xác định đâu là thật và đâu là giả trở nên khó khăn hơn. Điều này có thể dẫn đến vi phạm quyền riêng tư và có thể được sử dụng cho mục đích phỉ báng và lừa đảo. Về vấn đề này, chẳng hạn như ở Hoa Kỳ, họ đã đề xuất cấm deepfake; các bang khác sẽ sớm giải quyết vấn đề này.
9. AI tự sao chép
Giờ đây, trí tuệ nhân tạo có thể độc lập tạo ra các phiên bản nhỏ của chính nó - về bản chất là nhân lên. Công nghệ này được tạo ra bởi công ty AIZip.
Cho đến nay, nó chỉ có một lĩnh vực ứng dụng - Internet of Things (IoT). Ví dụ: giày thể thao được tăng cường AI có thể tạo ra một mô hình AI quy mô nhỏ phù hợp với dáng đi của một người cụ thể.
AI tự sao chép là chế tạo AI ở cấp độ nano với sự tương tác tối thiểu của con người. Cách tiếp cận này có thể tạo ra hàng triệu mô hình chuyên dụng, được điều chỉnh hiệu quả để đáp ứng với các cảm biến cục bộ.
10. Robot là dịch vụ (RaaS)
Bây giờ robot sẽ được sử dụng như một dịch vụ. Tương tự như mô hình SaaS (Phần mềm dưới dạng dịch vụ), cho phép bạn thuê phần mềm, RaaS mang đến cho các công ty khả năng tự động hóa mà không cần đầu tư trả trước quá lớn.
Ý tưởng rất đơn giản: một doanh nghiệp thuê robot và trả một khoản tiền cố định hàng tháng hoặc một mức giá cho một hành động nhất định. Ví dụ, trong hậu cần, đây có thể là số lượng gói hàng được di chuyển.
Lợi ích của RaaS khá rõ ràng: nhiều công ty sản xuất, bán lẻ và dịch vụ muốn triển khai tự động hóa để tăng tốc và cải thiện quy trình - nhưng không phải ai cũng có đủ khả năng mua thiết bị công nghệ cao và phức tạp cùng một lúc. Hơn nữa, người ta không biết trước liệu lợi tức đầu tư có xứng đáng hay không. RaaS sẽ cho phép bạn thử nghiệm, làm việc với các nhà cung cấp khác nhau và chọn thiết bị phù hợp - và sau đó có thể đầu tư vào thiết bị đó lâu dài. Điều này sẽ đẩy nhanh việc áp dụng các công nghệ mới nhất, bao gồm cả việc tạo ra các robot ngày càng thông minh hơn thông qua việc tích hợp chúng với các giải pháp AI.
Cập nhật ngày 12/01/2024
10 Artificial Intelligence Terms You Need to Know in 2024
10 терминов искусственного интеллекта, которые нужно знать в 2024 году
Trí tuệ nhân tạo 2023–2024: cuộc chiến vì dữ liệu và phát triển mở
Công ty đầu tư mạo hiểm Air Street Capital đã công bố báo cáo thường niên về tình trạng trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời đưa ra dự báo về sự phát triển của AI. RBC Trends đã chọn ra những thông tin chi tiết thú vị nhất
Photo tạo ra từ mạng neuron AI “Masterpiece” của Nga
AI tạo sinh (generative AI) dẫn đầu thị trường mạo hiểm
Theo các chuyên gia, chính các công ty khởi nghiệp đang phát triển mạng lưới thần kinh tổng quát đã ngăn cản thị trường đầu tư mạo hiểm sa sút. Khi giá trị của các công ty CNTT giảm, các công ty khởi nghiệp tập trung vào ứng dụng AI và huy động được hơn 18 tỷ USD. Vào năm 2023, các tập đoàn cũng tái tập trung đầu tư vào AI sáng tạo. Đồng thời, họ cắt giảm 50% khoản đầu tư vào các công ty không thuộc lĩnh vực AI hàng năm. Đầu tư vào AI vẫn ổn định - 29 tỷ USD vào năm 2022 so với 22 tỷ USD vào năm 2023.
Công ty khởi nghiệp AI nào trước đây của Google huy động được nhiều vốn nhất vào năm 2023 (Ảnh: Air Street Capital)
Đồng thời, sự quan tâm của người dân bình thường trong việc tương tác với chatbot ngày càng tăng. Do đó, công ty khởi nghiệp Character.AI, đã huy động được 150 triệu đô la trong vòng tài trợ đầu tiên, đã báo cáo có 200 triệu người dùng ứng dụng hàng tháng của mình. Nền tảng Discord tích hợp mạng lưới thần kinh Midjourney để tạo ra hình ảnh cho biết có khoảng 30 triệu người sử dụng ứng dụng này mỗi tháng, tạo ra hơn 1 tỷ hình ảnh độc đáo.
Các phương pháp đào tạo AI đã tự cạn kiệt
Như các chuyên gia lưu ý, mô hình GPT-4 của OpenAI có thể hoạt động tốt hơn các mạng thần kinh khác - cả trong các bài kiểm tra cổ điển về AI và trong các bài kiểm tra đánh giá khả năng của con người. Ngoài ra, mô hình còn khẳng định tính hiệu quả của phương pháp học tăng cường dựa trên phản hồi của con người (học tăng cường từ phản hồi của con người, RLHF). Tuy nhiên, phương pháp này yêu cầu nhân viên tuyển dụng phải đánh giá và xếp hạng kết quả đầu ra của mô hình cũng như các ưu tiên về mô hình, khiến kỹ thuật này trở nên phức tạp, tốn kém và sai lệch. Điều này đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu tìm kiếm giải pháp thay thế. Do đó, một nhóm từ Đại học Berkeley đã chứng minh cách tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) dựa trên kết quả của các mô hình ngôn ngữ lớn hơn (LLM) cho phép bạn tạo ra các văn bản phong phú hơn về mặt văn phong nhưng cũng có độ chính xác thấp hơn của câu trả lời. Về vấn đề này, các nhà nghiên cứu đề xuất một phương pháp học tập dựa trên đánh giá sơ bộ dữ liệu đầu vào.
Tuy nhiên, các chuyên gia chắc chắn rằng trong tương lai gần, phương pháp học tăng cường sẽ tiếp tục dẫn đầu trong lĩnh vực AI. Các công ty có thể sẽ cải thiện nó bằng cách phát hành các mô hình nhỏ hơn và bộ dữ liệu được sắp xếp trước và được con người xác minh tốt hơn.
Một thách thức khác trong đào tạo AI là đến năm 2025, nguồn cung dữ liệu mở có thể cạn kiệt. Như các nhà nghiên cứu từ Epoch AI chỉ rõ, việc cung cấp dữ liệu ngôn ngữ chất lượng cao sẽ cạn kiệt vào năm 2026 và dữ liệu ngôn ngữ chất lượng thấp vào năm 2030–2050. Theo các tác giả của báo cáo, sau đó, các nhà phát triển AI sẽ bắt đầu sử dụng bộ dữ liệu của công ty để đào tạo các mô hình và cũng sẽ tích cực sử dụng nội dung được tạo ra hơn cho các mục đích này.
Phong trào mở dữ liệu AI ngày càng lớn mạnh
Do rủi ro kinh tế và các rủi ro khác, các công ty như OpenAI không tiết lộ dữ liệu họ sử dụng để đào tạo mô hình. Tuy nhiên, như các tác giả của báo cáo lưu ý, phong trào sử dụng bộ dữ liệu AI mở đang ngày càng gia tăng. Meta là người đầu tiên ủng hộ nó (được coi là cực đoan, các hoạt động của nó bị cấm ở Nga). Vào tháng 2 năm 2023, công ty đã phát hành một loạt mô hình có tên LLaMa, được đào tạo độc quyền trên các bộ dữ liệu có sẵn công khai. Kể từ đó, các tổ chức khác đã tham gia phong trào phát hành dữ liệu, bao gồm khảmML với MPT-30B, TII UAE với Falcon-40B, cùng với RedPajama và Eleuther với Pythia. Vào tháng 7 năm 2023, Meta đã phát hành một loạt mẫu LLaMa-2 mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng cho mục đích thương mại.
AI giúp tạo đột phá trong khoa học
Ngôn ngữ hiện đại và các mô hình mạng lưới thần kinh khuếch tán trích xuất dữ liệu từ các hình ảnh “ồn ào” được sử dụng tích cực cho những khám phá mang tính đột phá trong y học, sinh học và dược phẩm. Vì vậy, họ đã giải quyết được vấn đề gấp protein tự phát và học cách dự đoán trình tự axit amin trong chúng nhờ quá trình này. Bây giờ mạng lưới thần kinh tạo ra cấu trúc protein mới. Một trong những mô hình mới nhất, Mô hình quy mô tiến hóa-2 (ESM-2), được sử dụng để mô tả cấu trúc của protein được tìm thấy trong đất, vi khuẩn, nước, v.v. và nhanh hơn đáng kể so với người tiền nhiệm AlphaFold-2. Kết quả thu được hàng triệu protein chỉ sau hai tuần sử dụng cụm 2 nghìn GPU. Các mô hình khác tập trung hơn, chẳng hạn như Mind's Eye của Google, chạy mô phỏng để trả lời các câu hỏi vật lý logic.
Các ngành công nghiệp hàng đầu mà AI đang giúp tạo ra những bước đột phá và số lượng những đột phá này: miễn dịch học, nông nghiệp, khoa học xã hội, hóa học, khoa học thần kinh, tâm lý học, kinh tế, y học, kinh doanh, vật lý, toán học (Ảnh: Air Street Capital)
Như các chuyên gia dự đoán, ranh giới tiếp theo trong sự phát triển của AI trong khoa học sẽ là tính đa phương thức của nó. Ví dụ: Google đã tạo MultiMedBench, một bộ dữ liệu cho 14 nhiệm vụ khác nhau, bao gồm các câu hỏi và câu trả lời về y tế, diễn giải hình ảnh chụp nhũ ảnh và da liễu, tạo báo cáo X quang và tóm tắt dữ liệu bộ gen để xác định những bất thường có thể gây ra bệnh lý.
Thế giới bị chia rẽ về quy định AI
Các tác giả của báo cáo chỉ ra rằng trong năm qua, đã có một cuộc thảo luận tích cực về các mối đe dọa tiềm tàng của trí tuệ nhân tạo và các phương pháp chống lại chúng. Tuy nhiên, cho đến nay vẫn chưa có tiến bộ đáng kể nào ở cấp độ các bang và bản thân ngành do có nhiều bất đồng nội bộ. Ở giai đoạn này, các chuyên gia xác định ba cách tiếp cận chính đối với quy định của chính phủ: ủng hộ đổi mới, nghiêm ngặt và kết hợp.
Cách tiếp cận ủng hộ đổi mới
Cách tiếp cận này được Anh và Ấn Độ làm theo. Nó dựa trên thực tế là việc triển khai AI hiện không yêu cầu áp dụng các luật bổ sung. Ấn Độ tin rằng mọi rủi ro hiện tại đều có thể được giảm thiểu bằng các quy định hiện hành của ngành và luật về quyền riêng tư. Vương quốc Anh đã kết hợp một số nguyên tắc của AI - trách nhiệm giải trình, khả năng tiếp cận và tính minh bạch của hệ thống - vào chính sách của mình và đã thành lập một nhóm làm việc tập trung vào sự an toàn của các mô hình tiên tiến, cũng như các thỏa thuận đặc biệt với DeepMind, Anthropic và OpenAI để có được quyền truy cập sớm mô hình của họ để hiểu rủi ro.
Cách tiếp cận cứng rắn
Cách tiếp cận thứ hai được các nước EU và Trung Quốc làm theo, ủng hộ việc xây dựng luật mới với các biện pháp đặc biệt nghiêm ngặt. Do đó, luật trí tuệ nhân tạo của EU bắt buộc các nhà phát triển phải thông báo về rủi ro của AI, tiết lộ thông tin về nội dung được tạo ra cũng như dữ liệu đào tạo được bảo vệ bản quyền. Trung Quốc đã thông qua một số luật về hệ thống gợi ý, cũng như các quy tắc về trí tuệ nhân tạo tổng hợp, các nhà phát triển sẽ phải đăng ký thuật toán của họ trong một cơ quan đăng ký đặc biệt. Mục đích của luật được thông qua không phải là cản trở sự phát triển của công nghệ mà là tìm sự cân bằng giữa việc hỗ trợ ngành công nghiệp và những hậu quả có thể xảy ra của sự phát triển AI. Do đó, các công ty sẽ phải trải qua quá trình kiểm tra an toàn AI trước khi phát hành hệ thống và đánh dấu nội dung được tạo.
Cách tiếp cận linh hoạt
Cuối cùng, Hoa Kỳ, Canada và một số quốc gia khác ủng hộ cách tiếp cận kết hợp nhấn mạnh vào các cam kết tự nguyện của các nhà phát triển và chỉ áp dụng các luật có mục tiêu. Đồng thời, từng bang của Hoa Kỳ đang tìm cách đưa ra luật AI chặt chẽ hơn. Canada dự định phê duyệt một phiên bản đơn giản hóa của luật EU về trí tuệ nhân tạo, cấm một số ứng dụng nhất định và điều chỉnh những ứng dụng khác.
Các chính phủ và tổ chức cũng đang bắt đầu hợp tác về quy định AI. Do đó, G7 sẽ tạo ra “Quy trình trí tuệ nhân tạo Hiroshima” phối hợp với Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), tổ chức này sẽ xây dựng “cách tiếp cận tập thể” đối với AI có khả năng tạo ra. Liên hợp quốc đã mở một cuộc tham vấn để đưa ra các khuyến nghị trước Hội nghị thượng đỉnh tương lai năm 2024 mà Liên hợp quốc đang tổ chức để thảo luận về tác động của các công nghệ mới. Anthropic, Google, OpenAI và Microsoft đã ra mắt Diễn đàn Mô hình Biên giới, một cơ quan chuyên thúc đẩy phát triển AI có trách nhiệm và chia sẻ kiến thức với các nhà hoạch định chính sách.
Cộng đồng AI đưa ra những giải pháp đầu tiên
Theo các tác giả của báo cáo, khoảng trống tạm thời nảy sinh trong vấn đề quản lý AI vẫn đang được chính các công ty và nhà nghiên cứu cố gắng lấp đầy. Do đó, các nhà khoa học từ Đại học Maryland đề xuất một kỹ thuật mới để áp dụng hình mờ vào văn bản được tạo ra. Họ đã phát triển một thuật toán nguồn mở tương ứng. Và DeepMind đã ra mắt SynthID, một công cụ nhúng hình mờ kỹ thuật số trực tiếp vào các pixel của hình ảnh được tạo. Tất cả những công cụ này được thiết kế để giải quyết tình huống khó khăn trong việc tuân thủ bản quyền.
Ngoài ra, các công ty phát triển công cụ AI đã cung cấp các chương trình bồi thường và bảo vệ pháp lý cho khách hàng thương mại của họ. Microsoft, Adobe, OpenAI và những hãng khác đã làm được điều này.
AI sẽ tác động đến việc làm
Các chuyên gia dự đoán AI sẽ tác động đến một số lĩnh vực nhạy cảm, bao gồm bầu cử và việc làm. Nghiên cứu của OECD và OpenAI cho thấy tình trạng sa thải hàng loạt có thể sớm bắt đầu trong các lĩnh vực như luật, y tế và tài chính. Đồng thời, OECD cảnh báo khoảng 27% tổng số việc làm trên thế giới được xếp vào loại nghề “có nguy cơ cao” do sự phát triển của AI.
Những người ủng hộ cách tiếp cận bi quan kêu gọi các nhà phát triển chuyển trọng tâm đào tạo AI từ tự động hóa các nhiệm vụ của con người sang dự đoán để cải thiện việc ra quyết định. Những người ủng hộ cách tiếp cận lạc quan tin tưởng rằng AI có thể được sử dụng như một phương tiện để cải thiện kỹ năng. Một nghiên cứu cho thấy các chuyên gia tư vấn sử dụng GPT-4 vượt trội đáng kể so với các đồng nghiệp của họ trong 18 nhiệm vụ khác nhau, bao gồm giao tiếp với khách hàng và viết sáng tạo.
Cuộc tranh luận về nguy cơ tồn tại của AI ngày càng gay gắt
Cuộc tranh luận về việc liệu trí tuệ nhân tạo có gây rủi ro cho toàn nhân loại hay không lần đầu tiên đã nhận được phản ứng rộng rãi trong xã hội và ngày càng trở nên gay gắt hơn. Tuy nhiên, ngay cả trong trường hợp này, cộng đồng vẫn chưa tìm ra câu trả lời duy nhất cho câu hỏi, các chuyên gia nhấn mạnh.
Trong khi đó, các công ty đã bắt đầu cung cấp các công cụ để phát triển AI an toàn. Do đó, DeepMind đã phát hành một bộ đánh giá khả năng nguy hiểm tiềm tàng của các mô hình tiêu chuẩn (ví dụ: khả năng thực hiện tội phạm mạng và khả năng tự lan truyền). Và Anthropic đã đưa ra Chính sách mở rộng có trách nhiệm mới, cam kết ngừng phát triển AI nếu họ cho rằng các biện pháp bảo mật của mình là không đủ. Cuối cùng, OpenAI, với việc phát hành GPT-3.5, đã cung cấp cho khách hàng của mình một API kiểm duyệt sẽ lọc dữ liệu đào tạo mô hình.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đang khám phá các phương pháp đào tạo AI thay thế để giải quyết vấn đề sai lệch và an toàn. Một trong số đó là tự san lấp mặt bằng. Mạng lưới thần kinh, khi được đào tạo, sẽ sử dụng một bộ hướng dẫn nhỏ để hướng dẫn mạng trả lời các câu hỏi dựa trên ngữ cảnh.
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Sussex, Đại học New York, FAR AI, Northeastern và Anthropic đề xuất kết hợp trực tiếp phản hồi của con người vào quá trình đào tạo trước của người mẫu để giảm lượng nội dung không mong muốn.
Dự báo cuối cùng cho năm 2024
Ở cuối báo cáo, các nhà phân tích của Air Street Capital đã đưa ra 10 dự báo về thế giới AI trong năm tới.
1) Trong quá trình sản xuất các bộ phim đẳng cấp Hollywood, trí tuệ nhân tạo tổng hợp sẽ bắt đầu được sử dụng để tạo hiệu ứng hình ảnh.
2) Một số công ty truyền thông hoạt động về trí tuệ nhân tạo tổng hợp sẽ phải đối mặt với việc bị truy tố vì lạm dụng công nghệ này trong chiến dịch bầu cử Hoa Kỳ năm 2024.
3) Các tác nhân AI tự học sẽ có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp - tạo trò chơi, giải các câu hỏi khoa học.
4) Ít nhất một công ty AI sẽ ra mắt công chúng.
5) Cuộc đua mở rộng quy mô AI tạo ra sẽ tiêu tốn hơn 1 tỷ USD để đào tạo một mô hình lớn.
6) Ủy ban Thương mại Liên bang Hoa Kỳ hoặc cơ quan quản lý Vương quốc Anh sẽ bắt đầu điều tra thỏa thuận giữa Microsoft và OpenAI do vi phạm cạnh tranh. Gã khổng lồ CNTT đã đầu tư 10 tỷ USD vào công ty khởi nghiệp và hiện đang tích hợp các tính năng ChatGPT vào các sản phẩm của mình.
7) Sẽ không có nhiều tiến bộ trong quy định AI toàn cầu, ngoài việc các công ty tự thực hiện một số nghĩa vụ nhất định.
Các tổ chức tài chính sẽ tạo ra các quỹ nợ GPU (đơn vị xử lý đồ họa) để thay thế vốn đầu tư mạo hiểm cho việc cấp vốn cho máy tính. Những khoản tiền như vậy sẽ cho phép chuyển giao sức mạnh tính toán cho các công ty để sử dụng tạm thời với một khoản phí.
9) Một bài hát do AI tạo ra sẽ lọt vào Top 10 bản hit trên Billboard Hot 100 hoặc Top Hits 2024 trên Spotify.
10) Do khối lượng công việc và chi phí suy luận ngày càng tăng, một công ty AI lớn (chẳng hạn như OpenAI) sẽ mua lại một công ty chip AI.
Cập nhật ngày 19/12/2023
Maria Reshetnikova
Artificial Intelligence 2023–2024: the fight for data and open development
Искусственный интеллект 2023–2024: борьба за данные и открытая разработка
Tình hình học máy (machine learning) ở Nga sẽ như thế nào vào năm 2024?
Học máy (ML) ngày nay là bom tấn giống như mạng xã hội và Uberization trước đây. Trí tuệ nhân tạo đang được triển khai ở mọi nơi: từ chăn nuôi lợn đến ngân hàng. Các nhà phát triển Nga hiện đang phải đối mặt với những vấn đề gì?
Thông tin về tác giả: Anton Chunaev, giám đốc sản phẩm ML tại Selectel, nơi cung cấp dịch vụ cơ sở hạ tầng đám mây và dịch vụ trung tâm dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo đang trở nên phổ biến. Tuy nhiên, việc tạo nền tảng cho việc thực hiện nó không phải là một quá trình nhanh chóng hay rẻ tiền; nó đòi hỏi sự chuẩn bị nghiêm túc. Các công ty và nhà cung cấp đám mây lớn nhất thế giới đang mua hàng chục nghìn bộ xử lý đồ họa (GPU) để đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng tăng. Mô hình càng phức tạp thì càng cần nhiều thời gian và công sức để phát triển nó và chi phí nguồn lực có thể rất lớn.
Để hiểu: nhóm Yandex, theo thông tin mở, đã dành 65 ngày để tạo mô hình ngôn ngữ của mình, sử dụng cụm 800 card màn hình mạnh mẽ. Điều này là ngắn và nhỏ so với một trong những mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất - GPT-4, mất khoảng 57 triệu giờ và 25 nghìn GPU NVIDIA A100 để đào tạo. Chi phí phát triển mô hình ngôn ngữ Falcon-180B hóa ra lại khiêm tốn hơn một chút - chỉ 7 triệu giờ và 4 nghìn card màn hình GPU A100. Đồng thời, đối với mô hình ngôn ngữ LLama2-70B, quá trình đào tạo mất hơn 1,7 triệu giờ. Đồng thời, bản thân ChatGPT cũng chi 700 nghìn đô la hàng ngày cho việc hỗ trợ cơ sở hạ tầng để duy trì sự tồn tại của nó.
Nói một cách đơn giản và tổng quát nhất có thể, việc đào tạo bao gồm việc đưa một mô hình ra các ví dụ về văn bản và điều chỉnh các tham số bên trong của nó để nó có thể dự đoán văn bản hoặc thực hiện các tác vụ khác một cách hiệu quả. Thời gian đào tạo được tính dựa trên số giờ mà các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hoạt động tích cực - liên tục hiển thị cho mô hình ngôn ngữ lớp dữ liệu cần thiết. Việc này có thể mất vài ngày, vài tuần hoặc thậm chí vài tháng tùy thuộc vào khối lượng dữ liệu và độ phức tạp của mô hình. Để tính tổng thời gian đào tạo, hãy nhân số giờ mỗi GPU dành cho việc đào tạo với tổng số GPU được sử dụng. Điều đáng nói là quá trình chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện mô hình không được đưa vào tính toán.
Theo The Wall Street Journal, các công ty lớn nhất thế giới dù cường điệu hóa AI nhưng đằng sau hậu trường đang phải gánh chịu tổn thất do chi phí duy trì cơ sở hạ tầng quá cao. Ví dụ: việc ra mắt dịch vụ GitHub Copilot, một sự phát triển chung của OpenAI và Microsoft nhằm đơn giản hóa việc làm việc với mã, theo ấn phẩm, là không mang lại lợi nhuận. Khán giả của GitHub Copilot bao gồm 1,5 triệu nhà phát triển, mỗi người trả khoảng 10 USD, nhưng công ty lỗ trung bình 20 USD cho mỗi người dùng và chi phí phục vụ một số khách hàng có thể lên tới 80 USD.
Một lý do khiến các dịch vụ hỗ trợ AI đắt đỏ như vậy có thể là do một số công ty sử dụng các mô hình AI (chẳng hạn như GPT-4) đòi hỏi nhiều năng lượng hơn và gây áp lực nhiều hơn cho card đồ họa.
Trong khi đó, một số công ty đang khám phá các mô hình ngôn ngữ kém mạnh mẽ hơn nhưng rẻ hơn. Các mô hình ML nguồn mở đang được phát triển và đang được các doanh nghiệp vừa và nhỏ có nhu cầu.
Thị trường máy học và AI trong nước
Hiện tại, chưa có nghiên cứu chi tiết nào về quy mô của thị trường AI chứ đừng nói đến dự đoán, mặc dù đã có nhiều nỗ lực. Vào năm 2022, Trung tâm Năng lực NTI có trụ sở tại MIPT trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo ước tính thị trường trí tuệ nhân tạo ở Nga là 650 tỷ rúp. Nhưng tính đến thực tế là các nhà phân tích đã tính toán tổng doanh thu của các công ty sử dụng AI, bao gồm Yandex và VK, những dữ liệu này chỉ mang tính ước chừng. Không thể tách biệt các ứng dụng học tập khỏi tập sách này, phân loại những đóng góp của thị giác máy tính hoặc các mô hình để phân tích ngôn ngữ tự nhiên. Hơn nữa, việc đánh giá chính xác bị cản trở bởi thực tế là ở Nga, các doanh nghiệp thường không trải qua cuộc kiểm toán từ các công ty kiểm toán lớn có thể tích lũy dữ liệu thị trường.
Vấn đề không phải là không có những phương pháp thông thường mà là ngành này vẫn đang trong giai đoạn hình thành. Thị trường máy học trong nước hiện đang ở vị trí thú vị, có thể so sánh với cái gọi là vụ nổ Cambri - thời đại mà theo tiêu chuẩn địa chất, nhiều loài động vật khác nhau xuất hiện chỉ sau một đêm. Nói cách khác, cho đến gần đây không có giải pháp ML nào trong kinh doanh, nhưng hiện tại có rất nhiều giải pháp đó và những giải pháp hoàn toàn khác nhau. Đồng thời, không ai biết dạng sống nào sẽ là người chiến thắng trong quá trình tiến hóa, bởi vì vẫn chưa hiểu rõ giải pháp nào sẽ trở thành tiêu chuẩn vàng. Mỗi người hoạt động trong một lĩnh vực cụ thể và có thể tỏ ra vô dụng nếu được chuyển sang ngành lân cận. Và điều này là hợp lý nếu xét đến đặc thù của thị trường Nga.
Một mặt, thật dễ dàng để một công ty khởi nghiệp tham gia thị trường vì các mô hình ML đơn giản có thể được đào tạo ngay cả trên các thiết bị tương đối phải chăng. Một nền giáo dục toán học chất lượng cao cũng giúp ích để một sinh viên dám nghĩ dám làm, với ngân sách nhỏ cho cơ sở hạ tầng và cơ sở toán học, có thể phát triển một sản phẩm hoàn toàn có tính cạnh tranh. Mặt khác, có rất ít người chơi thực sự lớn; khả năng của họ bị hạn chế bởi các biện pháp trừng phạt và nhu cầu thị trường, nhưng họ có cơ sở hạ tầng và năng lực cần thiết.
Đặc điểm sở thú
Một đặc điểm quan trọng khác của thị trường ML là thiếu các phương pháp tiếp cận được chấp nhận rộng rãi để xây dựng các giải pháp nền tảng nhằm triển khai và triển khai học máy. Có nhiều công cụ riêng lẻ được kết hợp với từng bộ tích hợp cụ thể thành một tổ hợp duy nhất. Và mỗi cái không phải là phổ quát và liên tục đòi hỏi sự thích ứng theo một trật tự cụ thể. Cả nhà phát triển, nhà cung cấp và nhà tích hợp, càng không phải khách hàng (điều này cũng áp dụng cho phương Tây) đều không có một danh sách các biện pháp thực hành tốt nhất cho phép đưa các quy trình đó vào hoạt động.
Hầu hết các nhà cung cấp hiện tại của Nga đều tạo ra hệ thống của riêng họ dựa trên các chương trình nguồn mở với các mô-đun được cắm vào khi cần thiết. Và động cơ của sự tiến bộ là các công ty CNTT lớn nhất, buộc phải phát triển và cải tiến hệ thống của riêng họ. Đây không phải là cách tiếp cận hiệu quả nhất, nhưng hiện tại nó vẫn hiệu quả do không có lựa chọn nào tốt hơn.
Để triển khai ML, chỉ mua một giải pháp nền tảng (và hầu hết chúng đều là của phương Tây) và thẻ video là chưa đủ. Trước hết, bạn cần có một nguồn điện tốt, vì ngay cả bộ điều hợp video cũng tiêu tốn rất nhiều năng lượng. Điều thú vị là thẻ phân khúc tiêu dùng ít tiết kiệm năng lượng hơn so với thẻ công nghiệp: thẻ A100 TDP có mức tiêu thụ điện năng là 300 W, trong khi RTX 3090 dành cho người tiêu dùng có mức tiêu thụ điện năng là 350 W.
Họ sẽ cần một bộ xử lý và hệ thống lưu trữ dữ liệu cho phép chúng được tải nhanh chóng để xử lý để card màn hình không bị đứng yên. Internet băng thông rộng cũng cần thiết, đặc biệt nếu dữ liệu được lưu trữ trên đám mây. Thêm vào đó là những người phải duy trì hệ thống này cũng như chính các mô hình học máy. Kết quả là một loại cấu trúc kim tự tháp sẽ hoạt động hoàn chỉnh nếu tất cả các yếu tố của nó đều khả thi: phần cứng - phần mềm - mạng - dữ liệu (chúng cũng không dễ có được) - các chuyên gia (và ít nhất một vài trong số chúng là cần thiết để duy trì hoạt động của hệ thống).
Ngay cả các nhà tích hợp cũng khó tìm được chuyên gia để phát triển chuyên môn của mình. Đối với mỗi dự án, các công ty có thể tập hợp một nhóm mới ở bên cạnh. Để tạo ra giải pháp, họ thường phải nhờ đến các kỹ sư bên ngoài không chỉ viết mã mà còn phát triển kiến trúc. Ví dụ: công ty tư vấn Axenix đã thuê các chuyên gia cốt lõi từ nền tảng máy học đầy đủ dịch vụ Polymatica ML để mở một nền tảng ML chính thức và hoạt động kinh doanh tư vấn. Nhóm cựu nhà phát triển phần mềm phân tích thống kê SAS của Mỹ cũng tham gia cùng họ.
Bây giờ thật khó để nói chính xác thị trường máy học sẽ phát triển như thế nào, đặc biệt là ở Nga. Rõ ràng là trong vài năm tới, một tập hợp các phương pháp hay nhất vẫn sẽ được hình thành, điều này cuối cùng sẽ cho phép chúng tôi phát triển các giải pháp ML nền tảng phổ quát phù hợp với các nhiệm vụ phổ biến nhất của hầu hết các công ty.
Theo nghĩa này, thị trường trong nước có cả ưu điểm và nhược điểm. Một mặt, nó bị hạn chế về mặt kỹ thuật (các lệnh trừng phạt, sự rút lui của các chuyên gia, thiếu thiết bị) và về mặt tài chính (quy mô và sự cô lập tương đối nhỏ). Mặt khác, những lợi thế bao gồm nền giáo dục tốt và lĩnh vực hoạt động rộng rãi, gần như không bị cạnh tranh bởi phương Tây. Tất cả những gì còn lại là tận dụng lợi thế dẫn trước.
Cập nhật ngày 10/01/2024
Anton Chunaev
What will be the situation with machine learning in Russia in 2024?
Как будут обстоять дела с машинным обучением в России в 2024 году
Tiêu chuẩn quốc gia về bản sao kỹ thuật số của các tòa nhà đã được phê duyệt ở Nga
Bộ Xây dựng đã phê duyệt quy chuẩn quốc gia về yêu cầu mô hình thông tin công trình nhà ở. Điều này sẽ cho phép chúng tôi hệ thống hóa công việc với “cặp song sinh kỹ thuật số” của các tòa nhà chung cư và riêng lẻ. Nó cũng sẽ cho phép bạn tự động hóa việc nhập dữ liệu này, điều này sẽ ảnh hưởng đáng kể đến thời gian làm việc của những người tham gia thị trường xây dựng.
Tiêu chuẩn quốc gia về bản sao kỹ thuật số của tòa nhà
Rosstandart đã phê duyệt tiêu chuẩn quốc gia sơ bộ về yêu cầu (PNST) cho các mô hình thông tin của các tòa nhà dân cư. Tài liệu được phát triển bởi Dom.rf. Đại diện của Dom.rf đã nói với CNews về điều này.
Văn bản đã được Bộ Xây dựng phê duyệt và sẽ có hiệu lực vào ngày 1 tháng 2 năm 2024. Tiêu chuẩn sẽ có hiệu lực trong ba năm cho đến năm 2027.
Tiêu chuẩn này sẽ trở thành cơ sở phương pháp luận cho việc triển khai công nghệ mô hình hóa thông tin trong xây dựng (TIM). Từ ngày 1 tháng 7 năm 2024, việc sử dụng TIM sẽ trở thành bắt buộc đối với tất cả các dự án nhà ở mới của tất cả các chủ đầu tư trên toàn quốc và nếu không có nó thì sẽ không thể bắt đầu xây dựng bất kỳ khu dân cư mới nào.
Bộ Xây dựng phê duyệt tiêu chuẩn quốc gia về các mô hình thông tin công trình
Nhờ tiêu chuẩn này, các công ty sẽ có thể tiến hành xây dựng song song trong môi trường dữ liệu được chia sẻ (“cặp song sinh kỹ thuật số”).
Tại sao chúng ta cần một tiêu chuẩn?
Tiêu chuẩn về yêu cầu đối với mô hình thông tin của các tòa nhà dân cư tự động hóa công việc với dữ liệu từ các mô hình đó. Điều này sẽ cho phép bạn nhanh chóng chuẩn bị tài liệu thiết kế và làm việc, điền vào tài liệu khai báo và ước tính dự án, đồng thời làm việc với các tình huống điển hình khác khi sử dụng TIM.
Từ ngày 1 tháng 7 năm 2024, tất cả các dự án xây dựng nhà ở mới sẽ phải thực hiện TIM và từ ngày 1 tháng 1 năm 2025, yêu cầu tương tự sẽ áp dụng cho tất cả các dự án phát triển trong lĩnh vực xây dựng cổ phần chung. Một trong những điều kiện để sử dụng công nghệ là phát triển và phê duyệt mô hình kỹ thuật số của tòa nhà tương lai.
Theo Dom.rf, việc đưa công nghệ mô hình hóa thông tin vào xây dựng có thể giảm thủ tục giấy tờ tới 85%, giảm 50% thời gian xử lý tài liệu, giảm 80% lỗi thiết kế và tăng độ chính xác khi tính toán khối lượng công việc bằng 45%.
Theo Nikolay Kozak, giám đốc điều hành CNTT và chuyển đổi kỹ thuật số tại Dom.rf, tiêu chuẩn quốc gia sẽ giúp những người tham gia thị trường xây dựng phát triển các mô hình thông tin của riêng họ, triển khai chúng trong quy trình của họ và đạt được lợi ích tối đa từ việc số hóa chu trình xây dựng, từ thiết kế đến vận hành các tòa nhà đã được xây dựng.
Số hóa lĩnh vực nhà ở
Dom.rf là viện phát triển thống nhất trong lĩnh vực nhà ở. Mục tiêu của công ty là làm cho nhà ở có giá cả phải chăng hơn và phát triển các khu vực bằng cách sử dụng các công cụ tài chính. Công ty cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau từ cho thuê đến mua bất động sản. Dom.rf cũng cung cấp tư vấn và phân tích tình hình thị trường xây dựng.
Vào tháng 1 năm 2023, Ngân hàng Dom.rf đã tăng tốc xử lý thế chấp bằng cách sử dụng “Hồ sơ công dân kỹ thuật số”.
Vào tháng 2 năm 2023, Học viện kỹ thuật số Dom.rf thông báo sẽ đào tạo các chuyên gia về quản lý trí tuệ nhân tạo (AI). Khóa học bắt đầu vào mùa xuân năm 2023 và được thiết kế dành cho các nhà quản lý và chuyên gia xây dựng. Vào tháng 6, Dom.rf đã đề xuất thành lập các nhóm xây dựng CNTT.
The national standard for digital twins of buildings has been approved in Russia
В России утвержден нацстандарт цифровых двойников зданий
Chuyên gia theo yêu cầu: EdTech giải quyết vấn đề thiếu nhân lực như thế nào
Đại diện các công ty EdTech - Yandex Praticum, Skillbox, IThub và Profilum - chia sẻ cách tăng cường kết nối giữa giáo dục và thị trường lao động, đào tạo nhân sự có trình độ và đảm bảo việc làm cho họ
Tỷ lệ thất nghiệp ở Nga đã đạt mức thấp kỷ lục và tình trạng thiếu lao động tiếp tục trầm trọng hơn. Trong bối cảnh đó, vai trò của giáo dục như một hệ thống có khả năng cung cấp các chuyên gia đáp ứng nhu cầu của nền kinh tế trở nên đặc biệt quan trọng. Nhưng có những khó khăn ở đây: thị trường lao động đang thay đổi nhanh chóng và nền giáo dục cổ điển không có thời gian để thích ứng với yêu cầu kinh doanh. EdTech đóng vai trò là cầu nối giữa hệ thống giáo dục và nhu cầu của nhà tuyển dụng.
Về những thay đổi trên thị trường lao động
Theo công ty tư vấn Ykov and Partners, đến năm 2024, nước này sẽ thiếu 2-4 triệu nhân sự có trình độ. Sự thiếu hụt sẽ ảnh hưởng nhiều nhất đến ngành khai thác mỏ, hậu cần và thương mại. Cả những ngành này và các ngành khác hiện cần phải suy nghĩ về việc đào tạo các chuyên gia để đáp ứng nhu cầu trong tương lai của họ. Các chuyên gia lưu ý tính năng động cao của những thay đổi trên thị trường lao động, nhưng đồng ý rằng những thay đổi không xảy ra chỉ sau một đêm.
Vitaly Altukhov, giám đốc phát triển và nghiên cứu tại Profilum:
“Mặc dù thị trường lao động đang thay đổi năng động, bản thân các ngành nghề không trở nên lỗi thời quá nhanh - cơ cấu năng lực và yêu cầu trong các ngành nghề đang được chuyển đổi với tốc độ nhanh hơn. Nghĩa là, không phải bản thân các ngành nghề đang mất đi sự phù hợp (hoặc những ngành nghề mới đang tích cực xuất hiện), mà là các yêu cầu cụ thể đối với các chuyên gia và nền tảng công nghệ mà họ phải nắm vững đang thay đổi. Ví dụ, đối với hầu hết các ngành nghề trong vài năm qua, yêu cầu về năng lực kỹ thuật số và trình độ hiểu biết về kỹ thuật số đã tăng lên.”
Maria Kariauli, người đứng đầu dịch vụ tuyển dụng đối tác Yandex Practice:
“Tại Yandex Practice, chúng tôi thường xuyên tiến hành nghiên cứu mức độ phù hợp với Thị trường việc làm để hiểu những kỹ năng nào hiện đang cần thiết trên thị trường. Dịch vụ tuyển dụng đối tác dành cho sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi tổ chức hơn 20 cuộc họp với các công ty mỗi tuần. Điều này cho phép chúng tôi theo dõi các xu hướng mới nổi và điều chỉnh dòng sản phẩm đào tạo: trong sáu tháng hoặc một năm, chúng tôi có thể xây dựng một chương trình đào tạo các chuyên gia mới hoặc dạy các kỹ năng mới cho những chuyên gia đã có mặt trên thị trường.”
Theo Maria Cariauli, kỹ thuật số và CNTT ngày nay là những lĩnh vực năng động nhất: với sự phát triển của công nghệ, các ngành nghề và chuyên môn mới sẽ xuất hiện. Và nhu cầu về các chuyên gia mới nảy sinh ở điểm giao nhau của các ngành nghề hiện có. Ví dụ, nhu cầu hiện nay không chỉ là một nhà khoa học dữ liệu mà còn là một chuyên gia có hiểu biết về ngành nơi anh ta làm việc và có nền tảng phù hợp. Các nghề nghiệp không thay đổi hoặc biến mất - chúng được sửa đổi và các yêu cầu đối với chúng thay đổi, các ngăn xếp mới. Và doanh nghiệp nhanh chóng phản ứng với những thay đổi này, thực hiện những thay đổi trong chương trình đào tạo và đào tạo các chuyên gia ở cấp độ và loại hình mà thị trường lao động mong đợi.
Anton Kopylov, giám đốc điều hành của nền tảng giáo dục Skillbox:
“Theo Bộ Phát triển Kỹ thuật số, thị trường hiện cần 740 nghìn chuyên gia CNTT. Các cơ sở giáo dục chuẩn bị khoảng 10% số tiền này. Dựa trên thông tin này, chúng ta có thể kết luận: để đào tạo số lượng nhân sự như vậy và duy trì tốc độ phát triển cao của ngành CNTT trong nước, chúng ta cần phải hợp lực - EdTech, giáo dục hàn lâm, chính phủ và doanh nghiệp.
Nói về triển vọng phát triển nghề nghiệp bền vững, nhiều người cho rằng thời kỳ “lỗi thời” của một chuyên gia ở thời đại chúng ta là khá ngắn - trước khi bạn có thời gian học hỏi thì nghề này đã không còn tồn tại. Điều này không hoàn toàn đúng. Nếu một người học cách sử dụng Photoshop cách đây 15 năm, sẽ không khó để anh ta làm việc trong một trình soạn thảo đồ họa khác. Ngưỡng đầu vào của những chuyên gia như vậy, ngay cả trong thực tế thị trường cập nhật, sẽ thấp do các kỹ năng cơ bản. Ở đây, điều quan trọng là phải tính đến quá trình liên tục thích ứng của thị trường với yêu cầu của thời đại và sự thích ứng của các chuyên gia với thị trường này - trong quá trình đó, một người có được các kỹ năng mới dựa trên các điều kiện bên ngoài.”
Về vai trò của EdTech
Mặc dù tốc độ tăng trưởng của thị trường giáo dục trực tuyến đã chậm lại kể từ khi đại dịch bùng nổ nhưng thị trường vẫn tiếp tục tăng trưởng với tốc độ cao. Trong quý 3 năm 2023, khối lượng của nó đã tăng 38,2%. Theo các chuyên gia, sự quan tâm này phần lớn là do tính linh hoạt của phân khúc EdTech và khả năng thích ứng nhanh chóng với nhu cầu thị trường. Tuy nhiên, những xu hướng này không loại bỏ nhu cầu giáo dục chuyên ngành cao hơn và trung học.
Vitaly Altukhov, giám đốc phát triển và nghiên cứu tại Profilum:
“Những thay đổi trong ngành nghề diễn ra khá nhanh chóng và giáo dục chuyên ngành cấp cao và trung học cổ điển không có thời gian để thích ứng với nhu cầu thị trường. Chu trình đưa ra những thay đổi ở đây khá dài: bạn cần hiểu nhu cầu của họ, đưa họ vào chương trình, cơ cấu lại đội ngũ giảng viên, v.v. (việc này thường mất vài năm).
Đó là lý do tại sao vai trò của giáo dục nghề nghiệp bổ sung (CPE) hiện nay rất quan trọng, nhiệm vụ của nó là cung cấp các kỹ năng đang được yêu cầu ở đây và hiện tại và từ đó cập nhật trình độ của các chuyên gia. Và EdTech, chủ yếu tập trung vào giáo dục thường xuyên, có thể linh hoạt hơn giáo dục truyền thống và có thể điều chỉnh nhanh hơn các chương trình của mình để phù hợp với bối cảnh nghề nghiệp đang thay đổi.”
Theo Vitaly Altukhov, sự cân bằng trong hệ thống giáo dục là rất quan trọng: các trường đại học, cao đẳng và nền tảng trực tuyến có khả năng giải quyết các vấn đề cấp bách trên thị trường lao động. Giáo dục trung học dạy nghề đáp ứng nhu cầu về công nhân cổ xanh và những chuyên ngành đòi hỏi một số loại bằng cấp ứng dụng có thể thành thạo khá nhanh (ví dụ, các chuyên gia kỹ thuật như cơ khí, thợ hàn và người vận hành máy hiện đang có nhu cầu lớn). Giáo dục đại học đáp ứng nhu cầu thị trường về các chuyên gia cần nền tảng học thuật cơ bản hoặc năng lực lâu dài - ví dụ như y học, kỹ thuật. Giáo dục chuyên nghiệp bổ sung cho phép bạn nắm vững nhiều kỹ năng kỹ thuật và công nghệ hơn, nhu cầu liên tục thay đổi, nâng cao trình độ của bạn hoặc hoàn thành các bài học chuyên môn với các năng lực bổ sung.
Maria Kariauli, người đứng đầu dịch vụ tuyển dụng đối tác Yandex Practice:
“Ngày nay, các công ty không chỉ cần nhân viên mà còn cần những chuyên gia sẵn sàng hòa nhập ngay vào quy trình kinh doanh và phát huy hiệu quả ngay từ những tháng đầu tiên làm việc. Bằng cách tương tác với người sử dụng lao động, các dịch vụ giáo dục thường xuyên có thể nhanh chóng đánh giá nhu cầu về một số kỹ năng nhất định và kịp thời thực hiện các thay đổi đối với chương trình của họ. Tính linh hoạt của các công ty EdTech cho phép chúng tôi phát triển các chương trình đào tạo trong thời gian ngắn và đào tạo các chuyên gia mà thị trường đang cần tại thời điểm này.”
Làm thế nào để đào tạo chuyên gia để đáp ứng nhu cầu thị trường
Để đảm bảo các chương trình giáo dục đáp ứng nhu cầu kinh doanh, các công ty và cơ sở giáo dục cần hợp tác chặt chẽ với nhau. Những mối quan hệ hợp tác như vậy có thể có nhiều hình thức ở mọi cấp độ: từ “tháp” đến các khóa học trực tuyến. Đây là các khoa cơ bản tại các trường đại học, sự tham gia của các chuyên gia thị trường trong việc phát triển chương trình, thực tập cho sinh viên, đưa các nhiệm vụ từ các công ty đối tác vào khóa đào tạo, v.v.
Vitaly Altukhov, giám đốc phát triển và nghiên cứu tại Profilum:
“Để đáp ứng xu hướng thay đổi, trước hết các công ty EdTech (cũng như các tổ chức giáo dục nói chung) cần theo dõi tình hình thị trường lao động, nhu cầu kinh doanh, đưa ra dự báo và có thời gian điều chỉnh các chương trình cho phù hợp. Thứ hai, làm việc với người sử dụng lao động và những người thực hành để hiểu rõ hơn về nhu cầu kinh doanh đối với năng lực cụ thể của nhân viên đang thay đổi như thế nào. Cũng đầy hứa hẹn là sự gia nhập của EdTech vào thị trường giáo dục nghề nghiệp, điều này cũng giúp có thể triển khai các chương trình đào tạo khá thích ứng, mặc dù được trả phí, trong giáo dục trung học và đại học (cao đẳng tư thục, chương trình thạc sĩ liên kết).
Không chỉ giáo dục nâng cao chuyên môn mà nhiều trường đại học và cao đẳng còn tương tác với doanh nghiệp - ví dụ, họ lôi kéo các công ty vào việc tạo ra các chương trình đào tạo hoặc giao cho sinh viên những nhiệm vụ thực tế từ các nhà tuyển dụng cụ thể. Càng thực hành nhiều và nhiều trường hợp thực tế, sinh viên càng giải quyết được nhiều vấn đề mang tính ứng dụng trong quá trình học thì sinh viên càng sẵn sàng tham gia thị trường và nhanh chóng bắt đầu sự nghiệp của mình với lợi ích tối đa cho nhà tuyển dụng.”
Mikhail Sumbatyan, người sáng lập và giám đốc trường Cao đẳng IThub:
“Để đào tạo ra các chuyên gia có nhu cầu trên thị trường, chúng tôi tương tác với các đại diện của ngành và doanh nghiệp theo hình thức hợp tác mở: chúng tôi mời các chuyên gia giỏi nhất trong ngành tham gia vào quá trình giáo dục. Do đó, các công ty liên quan đánh giá mức độ kiến thức thực tế của sinh viên và các chương trình giáo dục để tuân thủ các yêu cầu kinh doanh, nêu bật các xu hướng công nghệ mà theo đó lộ trình giáo dục có thể được điều chỉnh một cách tối ưu.
Nhận được phản hồi từ doanh nghiệp, chúng tôi nhanh chóng thực hiện những thay đổi có ý nghĩa đối với công nghệ của quá trình giáo dục và do đó, đối với hình ảnh kết quả học tập của học sinh. Trong sự tương tác đôi bên cùng có lợi này, chúng tôi chắc chắn có thể giải quyết được vấn đề nhân sự lâu dài trên thị trường”.
Anton Kopylov, giám đốc điều hành của nền tảng giáo dục Skillbox:
“Chiến lược chính của các công ty EdTech là tạo ra cách tiếp cận đào tạo theo định hướng thực hành, để không có khoảng cách giữa những gì diễn ra trong đào tạo và các nhiệm vụ mà một người phải đối mặt trong quá trình làm việc. Chúng tôi dựa vào các giải pháp công nghệ - hệ thống học tập phi tuyến tính với các yếu tố trò chơi hóa thể hiện cách tiếp cận cá nhân hóa hơn cho người dùng. Điều này đảm bảo tính hiệu quả và kết quả thiết thực cho học viên. Ngoài ra, điều quan trọng đối với chúng tôi là kết nối sinh viên với các công ty trên thị trường, tức là xây dựng cầu nối từ giai đoạn học tập đến hoàn thiện nghề nghiệp.”
Theo Anton Kopylov, để tạo ra một thị trường giáo dục đáp ứng yêu cầu hiện tại, điều quan trọng là doanh nghiệp phải hợp tác chặt chẽ nhất có thể với các tổ chức giáo dục - công ty EdTech, trường đại học, cao đẳng. Ví dụ: Skillbox xây dựng các chương trình của mình dựa trên chuyên môn kinh doanh: trong suốt một năm, tổ chức này làm việc với hàng nghìn tác giả chương trình giảng dạy là nhân viên của các công ty và họ cũng giúp xây dựng bản đồ kỹ năng theo nghề nghiệp, đó là điều mà thực tế- dựa trên cách tiếp cận có định hướng. Công ty lưu ý rằng điều này chỉ có thể thực hiện được thông qua hợp tác với các đối tác công nghiệp, điều này sẽ trở nên có hệ thống hơn - chẳng hạn như bao gồm các chương trình thực tập và phát triển dành cho các chuyên gia cấp dưới.
Cách đo lường hiệu quả việc làm
Nếu một trong những mục tiêu chính của giáo dục là đào tạo ra những chuyên gia đang có nhu cầu cho thị trường lao động, thì thước đo hiệu quả của nó phải là việc làm của sinh viên tốt nghiệp. Các chuyên gia đồng ý rằng thực tế của việc nộp hồ sơ nói lên rất ít điều: điều quan trọng là một chuyên gia có thể phát triển trong lĩnh vực của mình, tăng thu nhập và đạt được các mục tiêu nghề nghiệp.
Mikhail Sumbatyan, người sáng lập và giám đốc trường Cao đẳng IThub:
“Giáo dục trung học chuyên ngành được thành lập nhằm giải quyết chủ yếu các vấn đề nhân sự, và do đó, chúng tôi, với tư cách là một hệ thống, luôn đáp ứng nhanh chóng và linh hoạt nhu cầu thị trường. KPI chính của tất cả các trường cao đẳng trong nước là việc làm của sinh viên trong lĩnh vực học tập của họ. Chúng tôi, với tư cách là một trường đại học tư thục, chắc chắn tập trung vào chỉ số này và đã tiến xa hơn một chút. Chúng tôi xem xét mức lương mà sinh viên được tuyển dụng và điều quan trọng đối với chúng tôi là sinh viên phải đặt mục tiêu có thu nhập cao hơn và làm việc trong các công ty hàng đầu hoạt động với tốc độ phát triển công nghệ tiên tiến và nói chung là một chuẩn mực. Nếu sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi được các nhà lãnh đạo ngành săn đón, thì chúng tôi đang đạt được kết quả tốt.
Điều rất quan trọng đối với chúng tôi là nhận được phản hồi có hệ thống về nhân viên. Rõ ràng là luôn có điều gì đó cần cải thiện và phát triển, vì điều này, chúng tôi trình bày chi tiết các số liệu; mỗi năm số lượng ngày càng nhiều, để chúng tôi hiểu sâu hơn và chính xác hơn về những vấn đề cũng như yêu cầu đang tồn tại của doanh nghiệp.”
Maria Kariauli, người đứng đầu dịch vụ tuyển dụng đối tác Yandex Practice:
“Để đo lường hiệu quả của việc làm, ở đây chúng tôi tiến hành từ thực tế là có hai luồng cơ bản về việc làm: thay đổi nghề nghiệp và các mục tiêu nghề nghiệp khác (thay đổi mức lương, chuyển sang công ty mong muốn, mở rộng trách nhiệm, tăng trưởng). trong lớp). Và chúng tôi đo lường hiệu quả đào tạo của từng người trong số họ. Điều quan trọng là chúng tôi phải theo dõi xem học viên đã hoàn thành khóa đào tạo hay chưa và liệu anh ấy có hài lòng với chất lượng của khóa học hay không. Tiếp theo, chúng tôi đánh giá xem sinh viên có đạt được mục tiêu nghề nghiệp của mình hay không: tỷ lệ việc làm cho thấy liệu người đó có thay đổi nghề nghiệp và tìm được công việc khác hay không, tỷ lệ chuyển đổi chịu trách nhiệm cho các mục tiêu nghề nghiệp khác, sau đó chúng tôi đo lường NPS - mức độ sẵn sàng giới thiệu của sinh viên tốt nghiệp chúng tôi, cũng như chỉ số LX" .
Anton Kopylov, giám đốc điều hành của nền tảng giáo dục Skillbox:
“Để đo lường hiệu quả của việc đào tạo, chúng tôi xem xét sự phát triển nghề nghiệp của sinh viên tốt nghiệp – tức là liệu họ có được tuyển dụng hay không và ở công ty nào. Nhưng đó chưa phải là tất cả - chúng tôi hiểu việc đánh giá việc làm thông qua việc theo dõi những thay đổi trong nghề nghiệp. Điều này bao gồm các thông số về việc anh ấy có ở lại công ty đầu tiên hay không, sau bao lâu anh ấy rời công ty, nơi anh ấy nhận được công việc tiếp theo, v.v. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi tạo ra các chương trình đào tạo để phát triển sự nghiệp thực sự chứ không phải với mục tiêu là một người chỉ đơn giản là tìm được một công việc.”
Nhà tuyển dụng có thể làm gì
Để tự cung cấp nhân sự, doanh nghiệp không chỉ cần hợp tác với các cơ sở giáo dục mà còn phải tạo điều kiện hấp dẫn cho người nộp đơn. Và không chỉ tài chính: 54% chuyên gia CNTT khi tìm việc làm đều tập trung vào các nhiệm vụ và dự án thú vị, con số gần như giống nhau - vào cơ hội phát triển nghề nghiệp và tăng thu nhập. Đối với ứng viên, lịch trình linh hoạt, cơ hội đào tạo và tính cách của người quản lý là rất quan trọng - 15% số người được hỏi đã rời bỏ nơi làm việc trước đây chính xác vì thiếu sự hiểu biết lẫn nhau với cấp trên và con số tương tự vì bầu không khí tồi tệ ở công ty. đội. Các chuyên gia trẻ đã đưa ra những yêu cầu riêng của họ đối với người sử dụng lao động và các công ty phải đáp ứng chúng.
Mikhail Sumbatyan, người sáng lập và giám đốc trường Cao đẳng IThub:
“Bây giờ các chàng trai muốn làm việc vì ý nghĩa, để có được động lực và năng lượng từ quá trình này, điều này cơ bản hơn. Chúng tôi thấy nhiều trường hợp một công ty nghiêm túc, sẵn sàng đưa ra mức lương cao, có thể không phù hợp với hệ thống giá trị của nó. Thật không may, từ “độc hại” đang trở thành một danh từ chung trong giới trẻ chuyên nghiệp. Điều này có nghĩa là công ty không đáp ứng được mong đợi của sinh viên tốt nghiệp; không thể lớn lên và phát triển trong đó.
Các xu hướng cố vấn, cố vấn nội bộ, chuỗi giá trị “trẻ hơn” và áp dụng các cấp bậc doanh nghiệp đang trở nên phổ biến trong thế hệ trẻ. Điều rất quan trọng là nhà tuyển dụng phải hiểu điều này và đầu tư vào việc phát triển các lĩnh vực này trong công ty, điều này sẽ thu hút và quan trọng nhất là giữ chân những chuyên gia giỏi nhất.”
Cập nhật ngày 12/01/2024
Evgenia Fomina
Specialist on demand: how EdTech solves the problem of staff shortages
Специалист по запросу: как EdTech решает проблему кадрового голода
Liên lạc: nhà phát triển tạo ra các công nghệ tương tự của nước ngoài cho viễn thông
Một ngày thử nghiệm đã được tổ chức tại Moscow, do Rostelecom và Bộ Phát triển Kỹ thuật số Nga tổ chức. Đại diện các nhà khai thác, nhà cung cấp và chuyên gia cho biết những công nghệ trong nước đang được phát triển và triển khai hiện nay.
Chuyện gì đang xảy ra vậy
- Vào ngày 12 tháng 10 năm 2023, Rostelecom và Bộ Phát triển Kỹ thuật số Nga đã tổ chức ngày demo mở đầu tiên của các trung tâm năng lực công nghiệp “Truyền thông Di động” và “Truyền thông Cố định”.
- Tại sự kiện, đại diện các cơ quan chính phủ và nhà cung cấp, lãnh đạo cấp cao của các nhà khai thác viễn thông và các chuyên gia trong ngành đã phát biểu về các dự án đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực này, những kết quả đạt được và kế hoạch cho tương lai.
- Các nhà sản xuất và phát triển thiết bị viễn thông, phần mềm và giải pháp cho mạng truyền thông đã trình bày những phát triển và cách tiếp cận mới để tạo ra sản phẩm của mình tại buổi giới thiệu sản phẩm.
- Ví dụ, Bercut, nhà cung cấp giải pháp CNTT cho các nhà khai thác viễn thông, đã trình bày những phát triển của mình mà các công ty Nga đã sử dụng. Trong số đó có nền tảng chấp nhận thanh toán, nền tảng tính phí, xử lý lưu lượng tín hiệu, danh mục sản phẩm và các nền tảng khác. Ngoài ra, như một biện pháp thay thế nhập khẩu, Giám đốc Sản phẩm Bercut, Ivan Ryl, đề xuất hợp nhất các nhà cung cấp để tạo ra các sản phẩm cơ bản cho bất kỳ nhà khai thác nào và sẽ có nhu cầu trong số đó.
- Ngoài ra, đại diện các doanh nghiệp Nga đã chia sẻ kinh nghiệm nhiều năm phát triển công nghệ trong nước. Trong số đó có công ty
- nhà phát triển hệ thống OSS/BSS và giải pháp số hóa doanh nghiệp Nexign, nhà phát triển và sản xuất thiết bị cho các nhà khai thác viễn thông "Electra", nhà sản xuất giải pháp siêu hội tụ "Sharks Datacenter", nhà máy sản xuất cáp quang "Optical Fiber Systems" , nhà phát triển các giải pháp BSS /OSS được chứng nhận để tự động hóa kinh doanh toàn diện trong các ngành khác nhau Chuyển tiếp và nhà phát triển, nhà sản xuất và nhà cung cấp các giải pháp của Nga để quản lý cơ sở hạ tầng kỹ thuật số GAGAR>N.
- Tại buổi giới thiệu, các giải pháp trong nước dành riêng cho các nhà mạng di động và cố định cũng được trình bày. Cục Công nghệ thông tin đã giới thiệu hệ thống phân tích “Quản lý trong không gian”. Đây là nền tảng BI dựa trên trí tuệ nhân tạo, giúp tạo báo cáo, dự đoán những thay đổi về các chỉ số quan trọng đối với công việc của công ty, thu thập, phân tích và trực quan hóa các thông tin khác cần thiết cho việc ra quyết định. Công ty Dịch vụ Di động nói về giải pháp CNTT chuyên biệt giúp quản lý nhân sự “thông minh” “Snaryad”. Ngoài ra, nhà phát triển hệ thống giám sát, kiểm kê và xử lý dữ liệu Gelarm đã giới thiệu hệ thống giám sát cơ sở hạ tầng doanh nghiệp Hệ thống quản lý cơ sở hạ tầng Gelarm, đồng thời nhà phát triển phần mềm và nhà sản xuất thiết bị phát sóng truyền hình và phát thanh Stream Labs đã giới thiệu nền tảng trung gian đầy đủ tính năng Pi.One để xử lý lưu lượng thuê bao trong mạng của nhà khai thác.
Nó có nghĩa là gì
Ngày càng có nhiều công ty Nga trong ngành truyền thông đang cố gắng đưa ra những phát triển trong nước có tính cạnh tranh để thay thế những phát triển lỗi thời của nước ngoài. Các công ty và giải pháp được trình bày tại buổi demo đã xác nhận xu hướng này. Một trong những biện pháp nhằm đẩy nhanh việc tạo ra các giải pháp nội địa ở Nga là hình thành các trung tâm năng lực công nghiệp để thay thế nhập khẩu các sản phẩm kỹ thuật số trong các ngành công nghiệp khác nhau. Các trung tâm giúp xác định xu hướng phát triển của ngành, trong đó tập trung đầu tư và nguồn vốn của chính phủ để hỗ trợ các nhà phát triển cá nhân và doanh nghiệp ở Nga.
Một xu hướng quan trọng khác là tự động hóa và số hóa. Nó liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và công nghệ trí tuệ nhân tạo để thay thế sức lao động của con người và việc ra quyết định trong các lĩnh vực khác nhau như sản xuất, hậu cần, tài chính, chăm sóc sức khỏe cũng như CNTT và viễn thông.
Ưu điểm của tự động hóa và số hóa quy trình kinh doanh là tăng hiệu quả, giảm chi phí, cải thiện chất lượng dịch vụ và sản phẩm cũng như khả năng đáp ứng nhanh chóng những thay đổi của thị trường và nhu cầu của khách hàng.
Theo ZipDo, một công ty thu thập số liệu thống kê và phân tích dữ liệu trong nhiều ngành khác nhau, đến năm 2025, các nhà khai thác viễn thông lớn sẽ đầu tư khoảng 1,3 nghìn tỷ USD vào chuyển đổi kỹ thuật số.
Cập nhật ngày 19/10/2023
Anna Arbuzova
In touch: who creates analogues of foreign technologies for telecom
На связи: кто создает аналоги зарубежных технологий для телекома
@a98 @hatam @uman @ktqsminh @ngo-rung
Tin học trong ngành fintech. Đoạn phía dưới trong bài là sự thú vị và khác biệt của ngân hàng nói riêng và ngành tài chính Nga với tài chính các nước phương Tây khác nhất là Anh Mỹ, họ tạo ra giá trị thực phục vụ cho các ngành và lĩnh vực khác ở Nga. Thực tế ngân hàng Nga đã trở thành những nhà phát triển công nghệ cao. Ngay cái mạng neural AI vẽ tranh và tạo video từ mô tả Kandinsky 3.0 mà các vol của topic này hay nghịch cũng do Sherbank phát triển.
- Ở Nga, OpenSource (khi phần mềm đến tay người dùng cuối bằng mã nguồn mở, giúp họ có thể điều chỉnh nó cho phù hợp với nhiệm vụ của họ) và phần mềm độc quyền của các công ty CNTT khác phổ biến hơn trong môi trường tài chính. Giờ đây, các ngân hàng Nga đang tích cực tự phát triển nền tảng công nghệ của chính mình và trên thực tế, đang trở nên độc lập với các nhà cung cấp giải pháp CNTT bên thứ ba;
- Xu hướng toàn cầu là các công ty công nghệ lớn nhất đều là cốt lõi của hệ sinh thái: Google, Amazon, Alibaba Group. Ở Nga, mọi thứ diễn ra khác hẳn – các ngân hàng trở thành trung tâm tạo ra các hệ sinh thái như vậy. Do đó, VTB, Sberbank, Tinkoff, Alfa Bank và các ngân hàng khác đã chuyển đổi thành nền tảng đa dịch vụ từ các tổ chức chỉ thực hiện các giao dịch tài chính. Các hệ sinh thái như vậy cung cấp đầy đủ các dịch vụ tài chính cho người tiêu dùng cuối: quản lý tài liệu điện tử, kế toán kỹ thuật số, chương trình tự động hóa bảo hiểm, v.v., cũng như các dịch vụ giải trí, chương trình khách hàng thân thiết, v.v.;
Những công nghệ kỹ thuật số nào quyết định sự phát triển của ngành tài chính ở Nga
Công nghệ kỹ thuật số tác động đến tất cả các ngành, bao gồm cả tài chính. Về các công nghệ chính để số hóa ngành ngân hàng - trong tài liệu của RBC Trends
Về chuyên gia: Andrey Gulidin, Phó Tổng Giám đốc, Giám đốc Ban Phát triển Kinh doanh Tập đoàn Innotech (T1 Holding).
Ảnh được mạng AI Kandinsky 2.2 của Nga vẽ
Số hóa đã tác động đáng kể đến nhiều lĩnh vực, bao gồm cả tài chính. Ví dụ, vào năm 2021, chi phí của các ngân hàng Nga cho chuyển đổi kỹ thuật số ước tính khoảng 514 tỷ rúp. Chi tiêu của ngân hàng cho các giải pháp CNTT tăng hàng năm từ 12–14%. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ nói về tác động của công nghệ đối với lĩnh vực tài chính và cách nó giúp cải thiện ngành công nghiệp fintech ở Nga.
Lợi ích của số hóa
Trong số các ưu điểm là thu thập và phân tích dữ liệu nhanh hơn từ nhiều nguồn khác nhau, khả năng phân tích mở rộng, tự động hóa các quy trình thông thường, giảm thiểu sự can thiệp của con người và giảm số lượng lỗi cũng như sự đơn giản và thuận tiện khi lưu trữ dữ liệu ở định dạng điện tử. .
Nhiều tổ chức tài chính đang dần chuyển thành công ty sản phẩm CNTT. Để duy trì hình ảnh của mình như một nhà đổi mới, họ cần các công cụ hiện đại cho phép họ tạo ra các sản phẩm công nghệ của riêng mình, giảm TTM (thời gian đưa sản phẩm mới ra thị trường) và đảm bảo phát triển ứng dụng an toàn.
Trong hai hoặc ba năm qua, một số ngân hàng lớn của Nga đã tăng tốc độ số hóa các quy trình và dịch vụ kinh doanh lên gấp bội. Là giải pháp thay thế công nghệ cao cho thẻ nhựa, số lượng phát hành thẻ ghi nợ và thẻ tín dụng ảo tăng lên và khả năng thanh toán qua mã QR đã xuất hiện. Hơn nữa, phương pháp này được coi là nhanh hơn và an toàn hơn. Năm 2021, giá trị thanh toán bằng mã QR đã tăng hơn 30 lần so với năm trước. Vào cuối năm 2021, số tiền lên tới hơn 18 tỷ rúp.
Để mở rộng chức năng cho sản phẩm của mình, các nhà phát triển sử dụng API (Giao diện lập trình ứng dụng), cho phép các ứng dụng khác nhau tương tác với nhau, truy cập các dịch vụ kinh doanh của doanh nghiệp, trao đổi thông tin giữa các ứng dụng và cũng giúp quá trình phát triển trở nên an toàn hơn. Việc thống nhất sản phẩm thông qua API giúp đưa sản phẩm và dịch vụ mới ra thị trường dễ dàng và nhanh chóng hơn. Ngoài ra, cách tiếp cận giao diện chương trình mở mang lại khả năng tương tác giữa các ứng dụng của ngân hàng và đối tác và bao gồm các công cụ để quản lý và phát triển API, quản lý tương tác với các đối tác, cộng đồng, v.v.
Quy mô thị trường quản lý API đã cho thấy sự tăng trưởng ổn định trong những năm qua. Theo dự báo của công ty nghiên cứu Dự báo dữ liệu thị trường, đến năm 2027, nó sẽ tăng 34% - lên 8,4 tỷ USD. Quốc gia này đã có các giải pháp fintech trong nước dựa trên API - Hệ thống thanh toán nhanh (FPS), Yandex Pay, Mir Pay, những giải pháp này không chỉ có nhu cầu ở Nga mà còn ở nước ngoài.
Các công nghệ chính trong fintech
AI và học máy
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo và học máy nhằm mục đích tối ưu hóa sự tham gia của con người trong quá trình cung cấp dịch vụ. Việc giới thiệu AI giúp nâng cao hiệu quả kinh doanh và kết quả thu được cuối cùng phụ thuộc vào số lượng và chất lượng dữ liệu tích lũy cũng như sự phát triển cơ sở hạ tầng để làm việc với dữ liệu đó trong công ty. Các ngân hàng lớn đang đưa AI vào quy trình kinh doanh để cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, chống gian lận và đơn giản hóa các quy trình nội bộ.
Một trong những lĩnh vực chung của AI là nhận dạng tự động các tài liệu chính và báo cáo được cung cấp ở dạng quét, dựa trên thị giác máy tính và mạng lưới thần kinh. Công nghệ máy học được sử dụng trong phân tích dự đoán: các giải pháp thu thập và xử lý dữ liệu, sau đó giúp nhân viên của các tổ chức tài chính đưa ra dự báo và kết luận về xu hướng thị trường hoặc hành vi của khách hàng.
Một lợi thế quan trọng của AI là nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng tại các ngân hàng. Ví dụ: các ngân hàng lớn nhất đất nước như VTB, Sber, Alfa Bank và các ngân hàng khác đã triển khai AI để đáp ứng ngay lập tức các yêu cầu của người dùng. Nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo, khách hàng có thể đặt câu hỏi trong chatbot của ngân hàng di động và nhận được câu trả lời trong vòng vài phút. Bot gần như nhận diện chính xác các yêu cầu và đưa ra khuyến nghị chính xác. Bằng cách này, hệ thống giúp giảm bớt gánh nặng cho các nhà điều hành ngân hàng - các bot chỉ chuyển cuộc trò chuyện cho họ khi yêu cầu của khách hàng là bất thường và chưa có tiền lệ nào giải quyết tình huống như vậy.
Blockchain
Cơ sở dữ liệu phân tán lưu trữ một danh sách ngày càng tăng các khối được sắp xếp với thông tin về tất cả các giao dịch đã hoàn thành và mỗi khối mới chứa dữ liệu về khối trước đó. Đặc điểm chính của blockchain là công nghệ đảm bảo tính minh bạch tuyệt đối của các giao dịch và chuyển khoản. Thông tin có trong chuỗi không thể bị xóa hoặc thay đổi mà không vi phạm tính toàn vẹn của các khối. Ưu điểm lớn của blockchain là nó đơn giản hóa các quy trình và giúp các giao dịch thanh toán nhanh hơn. Blockchain cũng tăng tốc thanh toán quốc tế và giảm chi phí chuyển tiền vì nó loại bỏ sự cần thiết của các bên trung gian bên thứ ba tham gia giao dịch.
Công nghệ đám mây
Với sự trợ giúp của công nghệ đám mây, người dùng có thể sử dụng các chương trình dưới dạng dịch vụ trực tuyến. Các nhà cung cấp đám mây cung cấp các công cụ bổ sung giúp nhà phát triển nhanh chóng định cấu hình và triển khai môi trường của họ, đồng thời tập trung vào việc đạt được kết quả thay vì các chức năng thông thường. Do đó, công nghệ đám mây mang lại tính di động và linh hoạt, đồng thời có thể giảm đáng kể thời gian khởi chạy ứng dụng mới và giới thiệu các bản cập nhật chức năng mới trong ứng dụng do không cần chuẩn bị cơ sở hạ tầng.
Có ba loại đám mây: riêng tư (chỉ một công ty có thể truy cập vào nó), công cộng (cơ sở hạ tầng trong đó nhà cung cấp cho phép nhiều khách hàng sử dụng dịch vụ cùng một lúc) và lai (sự kết hợp của hai loại đầu tiên: một phần của thiết bị có thể thuộc sở hữu của người dùng và thiết bị kia thuộc dịch vụ công). Loại đám mây thứ hai cho phép các công ty lớn sử dụng công suất bổ sung và tránh tải cao điểm trong giai đoạn phát triển và ra mắt.
Các ngân hàng cũng đang tích cực sử dụng công nghệ này: ví dụ, VTB đã phát triển đám mây lai dựa trên cơ sở hạ tầng T1 Cloud để nhanh chóng đưa các sản phẩm kỹ thuật số mới ra thị trường. Giải pháp này giúp mở rộng quy mô các quy trình kinh doanh hiện tại có tính đến các yêu cầu về độ tin cậy và bảo mật.
Theo dự báo, trong thời gian tới, gần 3/4 các nhà phát triển giải pháp ngân hàng sẽ sử dụng công nghệ đám mây khi triển khai các dự án lớn để tối ưu hóa chi phí.
Lĩnh vực nào Nga đi trước các nước khác
Về mặt số hóa, ngành ngân hàng Nga đã trở thành một trong những ngành dẫn đầu thế giới vào năm 2020. Theo công ty tư vấn Deloitte, đây là một trong 10 ngành dẫn đầu về số hóa trên thế giới.
Cho đến gần đây, một phần đáng kể hệ thống CNTT dựa trên các giải pháp của phương Tây, nhưng vào năm 2022, các ngân hàng bắt đầu chuyển từ phần mềm nước ngoài sang phần mềm tương tự trong nước.
Những ưu điểm chính của ngân hàng Nga so với ngân hàng nước ngoài:
- Một hệ thống phần mềm hiện đại hơn đáng kể để phát triển hệ thống CNTT nội bộ so với các ngân hàng ở các nước phương Tây;
- Ở Nga, OpenSource (khi phần mềm đến tay người dùng cuối bằng mã nguồn mở, giúp họ có thể điều chỉnh nó cho phù hợp với nhiệm vụ của họ) và phần mềm độc quyền của các công ty CNTT khác phổ biến hơn trong môi trường tài chính. Giờ đây, các ngân hàng Nga đang tích cực tự phát triển nền tảng công nghệ của chính mình và trên thực tế, đang trở nên độc lập với các nhà cung cấp giải pháp CNTT bên thứ ba;
- Xu hướng toàn cầu là các công ty công nghệ lớn nhất đều là cốt lõi của hệ sinh thái: Google, Amazon, Alibaba Group. Ở Nga, mọi thứ diễn ra khác hẳn – các ngân hàng trở thành trung tâm tạo ra các hệ sinh thái như vậy. Do đó, VTB, Sberbank, Tinkoff, Alfa Bank và các ngân hàng khác đã chuyển đổi thành nền tảng đa dịch vụ từ các tổ chức chỉ thực hiện các giao dịch tài chính. Các hệ sinh thái như vậy cung cấp đầy đủ các dịch vụ tài chính cho người tiêu dùng cuối: quản lý tài liệu điện tử, kế toán kỹ thuật số, chương trình tự động hóa bảo hiểm, v.v., cũng như các dịch vụ giải trí, chương trình khách hàng thân thiết, v.v.;
- Nga hiện là một trong những quốc gia đi đầu trong việc phát triển dự án tiền kỹ thuật số tương đương với tiền thật. Dự kiến, cùng với đồng rúp kỹ thuật số, các dịch vụ mới sẽ sớm được phân phối, chẳng hạn như hợp đồng thông minh - một chương trình máy tính giám sát việc tuân thủ tất cả các điều khoản và thông số của giao dịch. Đây là một loại thỏa thuận kỹ thuật số được tạo ra trên mạng blockchain. Nó ghi lại tất cả các thay đổi và không có cách nào để sửa chữa mà không được chú ý, vì vậy các hợp đồng thông minh như vậy hoàn toàn minh bạch.
Lĩnh vực nào Nga đang tụt lại phía sau
Nhiều tổ chức tài chính trên thế giới dự đoán tăng trưởng lợi nhuận trong năm 2023. Đồng thời, họ xác nhận chi tiêu cho CNTT sẽ tăng do nhận thấy kết quả tích cực của việc số hóa nên có kế hoạch tăng ngân sách cho lĩnh vực này. Đáng chú ý là tiềm năng tăng trưởng gắn liền với việc số hóa không phải trong các ngân hàng mà giữa họ và những người tham gia thị trường khác. Điều này liên quan đến OpenAPI/OpenBanking - ngân hàng tích hợp, việc triển khai dịch vụ này sẽ giúp bổ sung các dịch vụ cho khách hàng bằng dữ liệu từ nhiều tổ chức khác nhau: ví dụ: khách hàng sẽ có thể thanh toán qua một ứng dụng và mở tài khoản ở nhiều ngân hàng cùng một lúc. Trong lĩnh vực này, Nga hơi tụt hậu so với các nước khác. Hiện Vương quốc Anh đang dẫn đầu trong việc phát triển OpenBanking: 7 triệu người ở đó sử dụng các dịch vụ dựa trên khái niệm này. Nó cũng phổ biến ở Đức, Tây Ban Nha, Trung Quốc, Singapore và Nhật Bản.
Tại Nga, Ngân hàng Trung ương cũng đã trình bày vào năm 2022 ý tưởng giới thiệu OpenAPI, một khuôn khổ để truyền dữ liệu giữa các công ty khác nhau. Tuy nhiên, điều này vẫn chưa được yêu cầu ở cấp độ lập pháp, đó là lý do tại sao tỷ lệ sử dụng thấp. Việc đưa ra quy định liên quan đến việc bắt buộc phát triển OpenAPI trong lĩnh vực ngân hàng sẽ mở đường cho một số lượng lớn các sản phẩm kỹ thuật số mới trong lĩnh vực fintech.
Cập nhật ngày 19/10/2023
Andrey Gulidin
What digital technologies determine the development of the financial sector in Russia
Какие цифровые технологии определяют развитие финансовой сферы в России
Cáp Internet dưới nước: cách thức hoạt động và nguy cơ hư hỏng của chúng
Cáp dưới biển cung cấp phần lớn lưu lượng truy cập Internet trên Trái đất và cơ sở hạ tầng này cần phải được phát triển liên tục do luồng dữ liệu ngày càng tăng cũng như các mối đe dọa bảo mật.
Ngày nay, các lục địa được kết nối với nhau bằng các đường cao tốc Internet dưới nước cho phép truyền một lượng lớn dữ liệu theo đúng nghĩa đen chỉ trong vài giây. Tuy nhiên, cáp cần được bảo vệ đặc biệt vì chúng có thể chịu tác động từ bên ngoài và các lỗ hổng trong cơ sở hạ tầng cho phép chặn dữ liệu. RBC Trends đã tìm ra cách thức hoạt động của các tuyến cáp dưới biển và nguy cơ hư hỏng của chúng.
Cáp ngầm dùng để làm gì và chúng hoạt động như thế nào?
Cáp ngầm hiện đại là hệ thống cáp quang chạy dọc đáy đại dương, truyền dữ liệu dưới dạng tín hiệu được mã hóa bằng photon. Hiện tại, họ truyền tải hơn 95% tất cả thông tin trên thế giới.
Bất chấp sự phát triển của truyền thông vệ tinh, cơ sở hạ tầng cáp vẫn tiếp tục phát triển vì chúng có băng thông cao hơn nhiều. Trên Trái đất có hơn 550 tuyến cáp Internet dưới biển với chiều dài hơn 1,3 triệu km. Ví dụ, các loại cáp hiện đại có thể di chuyển toàn bộ bộ sưu tập của Thư viện Quốc hội Hoa Kỳ đến Úc trong vài giây.
Cáp điện báo xuyên Đại Tây Dương đầu tiên kết nối Hoa Kỳ và Anh được đặt vào năm 1858. Sau đó, Nữ hoàng Victoria đã gửi một bức điện tín tới Tổng thống Mỹ James Buchanan - phải mất 17 giờ mới đến nơi.
Cáp quang xuyên lục địa đầu tiên được lắp đặt trên Đại Tây Dương vào năm 1988. Cáp này, TAT-8, thuộc sở hữu của AT&T, France Telecom và British Telecom.
Animated Maps: Submarine Cables
Bản đồ tương tác phát triển hạ tầng cáp ngầm dưới biển (Video: YouTube)
Điểm yếu của cáp ngầm
Cáp ngầm vẫn là thành phần cốt lõi của cơ sở hạ tầng thông tin và điều này làm dấy lên mối lo ngại về các lỗ hổng của chúng. Có một số trong số họ.
- Dễ bị hư hỏng cơ học. Một sợi cáp quang điển hình bao gồm một lõi quang bên trong được bọc trong lớp vỏ bọc bằng thép và dây dẫn đồng. Polyethylene được sử dụng để cách nhiệt. Đường kính của cáp như vậy chỉ là 17–21 mm. Các dây cáp được đặt bằng các tàu đặc biệt và trong quá trình lắp đặt, một chiếc máy cày dưới nước được sử dụng để chôn chúng ở độ sâu nông để tiếp cận tốt hơn. Tất cả điều này làm cho mạng dễ bị tổn hại bởi con người hoặc động vật. Ngoài ra, tính toàn vẹn của cơ sở hạ tầng bị ảnh hưởng rất lớn bởi thiên tai. Hơn 100 sự cố liên quan đến hư hỏng cáp xảy ra hàng năm.
- Dễ bị nghe lén. Trong Chiến tranh Lạnh đầu những năm 1970, quân đội Mỹ đã chặn thành công dữ liệu truyền qua cáp ngầm của Liên Xô ở biển Ok Ảnhk. Thậm chí ngày nay, khi dữ liệu đã bắt đầu được mã hóa, các cơ quan tình báo vẫn có thể giành quyền kiểm soát các đường cáp. Vào năm 2013, cựu nhân viên NSA Hoa Kỳ Edward Snowden đã mô tả cách các cơ quan tình báo Anh và Mỹ “khai thác” hơn 200 dây cáp như một phần của thỏa thuận với gã khổng lồ viễn thông Mỹ AT&T.
- Tập trung cáp ở một số khu vực nhất định. Hầu hết trong số họ vẫn đi qua Hoa Kỳ, mặc dù một số quốc gia đã liên kết với nhau để tạo ra các tuyến đường mới sau vụ bê bối gián điệp của NSA. 17% lưu lượng truy cập internet toàn cầu khác đi qua Ai Cập. Telecom Egypt, nhà cung cấp internet chính của đất nước, tính phí các chủ sở hữu cáp lắp đặt cáp trên toàn quốc. Các sáng kiến riêng biệt nhằm mục đích phá vỡ sự độc quyền của gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Huawei, hãng bị nghi ngờ xây dựng các cửa hậu thành dây cáp dành cho gián điệp. Đồng thời, Huawei Marine đã lắp đặt hoặc sửa chữa khoảng 100 dây cáp trên khắp thế giới.
- Cơ sở hạ tầng chưa đủ để sửa chữa. Tổng cộng, có khoảng 60 tàu sửa chữa trên thế giới và chúng được đưa vào hoạt động cực kỳ hiếm. Hơn nữa, hầu hết các tàu đều trên 20 tuổi.
How the Le Pierre de Fermat repairs internet cables on the bottom of the sea
https://www.youtube.com/watch?v=C6q0loTJUb4
Sửa chữa cáp trên tàu Pierre de Fermat (Video: YouTube)
Những vụ tai nạn nghiêm trọng và hậu quả
Nhà nước không có Internet
Quốc đảo Tonga ở Thái Bình Dương với dân số khoảng 100 nghìn người đã hai lần bị mất Internet - vào năm 2019 và 2022. Cả hai lần, nguyên nhân là do cáp ngầm Tonga Cable nối Tonga và một quốc gia biển khác - Fiji bị đứt . Trường hợp đầu tiên, sự cố đứt xảy ra do tàu thả neo quá gần dây chính, vướng vào dây cáp và đứt. Kết quả là Tonga phải chuyển sang sử dụng Internet vệ tinh và sau vài ngày sự cố đã được bản địa hóa và bắt đầu được khắc phục. Trong trường hợp thứ hai, nguyên nhân hư hỏng cáp là do núi lửa phun trào. Sau đó vương quốc mất liên lạc với thế giới bên ngoài trong vài tuần, vì con tàu sửa chữa gần nhất cách đó 4.700 km.
Sự cố trên cáp lớn nhất
Vào tháng 6 năm 2022, tuyến cáp Internet Á-Phi-Châu Âu-1 (AAE-1) dài 25 nghìn km kết nối Hồng Kông với Pháp đã bị đứt. Cáp cung cấp Internet tới hơn 20 quốc gia - từ Ấn Độ đến Hy Lạp và Ý. Vụ tai nạn khiến hơn 100 triệu người mất liên lạc. Ở Ethiopia, tỷ lệ phủ sóng internet đã giảm 90%. Các dịch vụ đám mây của Google, Amazon và Microsoft đều ngừng hoạt động.
Sự cố đứt trên AAE-1 xảy ra ở nơi cáp chạy trên đất liền qua Ai Cập. Nguyên nhân có thể xảy ra của vách đá là do bị phá hoại. Kết nối được khôi phục sau vài giờ. Nghị viện Châu Âu trong báo cáo của mình nhấn mạnh rằng khu vực này phải đối mặt với nguy cơ cao bị gián đoạn Internet trên diện rộng, bao gồm cả do khủng bố hàng hải. Hiện có 16 tuyến cáp đi qua Ai Cập, vận chuyển 17% lưu lượng của thế giới.
Vị trí cáp ở khu vực Ai Cập (Ảnh: Telegeography)
Đáng chú ý là vào năm 2013, chính quyền Ai Cập đã bắt giữ 3 thợ lặn cắt một tuyến cáp khác là SMW-4, tuyến cáp cung cấp Internet cho cả nước. Họ nói rằng họ muốn ăn trộm một đoạn cáp.
Tai nạn ở phía đông
Năm 2008, khi một tuyến cáp quang biển bị hỏng, 75 triệu cư dân ở Trung Đông và Ấn Độ không có Internet. Nguyên nhân vụ tai nạn là do tàu thả neo không thành công. Nó cũng gây ra hàng loạt sự cố về tình trạng quá tải cơ sở hạ tầng mạng do có quá nhiều lưu lượng truy cập bị bỏ qua. Kết quả là nhiều trang web và dịch vụ không hoạt động.
Sự sụp đổ của các công ty
Năm 2006, do một trận động đất mạnh 6,7 độ richter ở châu Á, Đài Loan và Hồng Kông đã không có Internet. Thảm họa đã khiến 80% tuyến cáp ngầm bị hỏng, bao gồm Mạng cáp châu Á-Thái Bình Dương nối Bắc và Đông Nam Á và tuyến SEA-ME-WE-2, trải dài từ Hàn Quốc qua Âu Á đến Hà Lan. Nhiều công ty thương mại bị hư hại do vách đá. Nhiều nhà giao dịch chứng khoán ở Hồng Kông và Singapore không thể nhận được báo giá và thực hiện đơn đặt hàng, đồng thời các đại lý cho biết họ gặp khó khăn trong việc tiếp cận thông tin từ các nhà cung cấp quốc tế.
Cách giải quyết vấn đề
Xa lộ cao tốc mới
Sự phát triển của Internet vệ tinh vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn cáp. Về vấn đề này, các nhà nước và công ty đang thực hiện các biện pháp để tạo ra một mạng lưới cáp rộng khắp hơn, phủ sóng các khu vực mới để có nhiều trung tâm cơ sở hạ tầng hơn.
Vào mùa thu năm 2022, Google ra mắt tuyến cáp ngầm Equiano, kết nối Tây Âu với Nam Phi. Tuyến cáp dài 15 nghìn km có thông lượng cao nhất trong số các tuyến cáp được kéo dài tới lục địa Châu Phi (150 Tbit/s). Nó trải dài từ Bồ Đào Nha dọc theo bờ biển phía tây châu Phi và kết thúc ở Melkbosstrand, Nam Phi. Equiano đã nhận được một số chi nhánh kết nối nó với các quốc gia khác, bao gồm Namibia và Togo. Trong tương lai, nó được lên kế hoạch kết nối Nigeria, Cộng hòa Dân chủ Congo và St. Helena bằng cáp. Vì vậy, đây là tuyến cáp đầu tiên trong khu vực đi qua Ai Cập. Google cũng công bố xây dựng tuyến cáp Blue và Raman, sẽ kết nối Ấn Độ với Pháp, đi qua Biển Đỏ, Israel và Biển Địa Trung Hải.
Sơ đồ cáp Google (Ảnh: google.com)
Vào mùa thu năm 2022, Google cũng ra mắt cáp Grace Hopper, giúp hợp nhất cơ sở hạ tầng mạng của Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Tây Ban Nha. Tuyến cáp chạy từ New York đến thành phố Bude ở Cornwall của Anh và nhánh của nó đi đến Bilbao, Tây Ban Nha.
Cuối cùng, Google sẽ lắp đặt tuyến cáp ngầm Topaz đầu tiên từ Vancouver, Canada đến các thành phố Mie và Ibaraki ở Nhật Bản. Dự kiến dự án sẽ hoàn thành vào năm 2023.
Under the Sea: Building Google's global fiber network
https://www.youtube.com/watch?v=N0ng8R0_Tis
Dự án Topaz (Video: YouTube)
Meta (được công nhận là một tổ chức cực đoan và bị cấm ở Nga) cũng đang triển khai dự án cáp 2Africa Pearls, sẽ kết nối Châu Âu, Châu Á và Châu Phi. Tổng chiều dài của tuyến cáp sẽ hơn 45 nghìn km, gần đạt kỷ lục thế giới. Các điểm truy cập cáp sẽ được đặt tại Oman, UAE, Qatar, Bahrain, Kuwait, Iraq, Pakistan, Ấn Độ và Ả Rập Saudi, trong khi các quốc gia ở Châu Phi sẽ được kết nối chéo.
Meta (được công nhận là một tổ chức cực đoan và bị cấm ở Nga) cũng đang triển khai dự án cáp 2Africa Pearls, sẽ kết nối Châu Âu, Châu Á và Châu Phi. Tổng chiều dài của tuyến cáp sẽ hơn 45 nghìn km, gần đạt kỷ lục thế giới. Các điểm truy cập cáp sẽ được đặt tại Oman, UAE, Qatar, Bahrain, Kuwait, Iraq, Pakistan, Ấn Độ và Ả Rập Saudi, trong khi các quốc gia ở Châu Phi sẽ được kết nối chéo.
2Sơ đồ cáp Châu Phi (Ảnh: Engineering.fb.com)
Các công ty viễn thông AzerTelecom và Kazakhstantelecom đã ký thỏa thuận đặt tuyến cáp quang xuyên Caspian dọc đáy Biển Caspian như một phần của dự án Con đường tơ lụa kỹ thuật số. Mục tiêu của nó là tạo ra một kênh kỹ thuật số đáng tin cậy giữa Châu Âu và Châu Á.
Kế hoạch Con đường Tơ lụa Kỹ thuật số (Ảnh: servernews.ru)
Và tập đoàn Far North Fiber đã nhận được khoản đầu tư đầu tiên để lắp đặt tuyến cáp Bắc Cực đầu tiên trên thế giới với chiều dài gần 17 nghìn km. Far North Fiber liên quan đến Far North Digital của Mỹ, Arteria Networks của Nhật Bản và Cinia của Phần Lan. Tuyến mới sẽ kết nối Châu Âu, Châu Á và Bắc Mỹ. Tuyến cáp sẽ kéo dài từ châu Âu đến Nhật Bản qua Greenland, Canada và Alaska, bao gồm Na Uy, Phần Lan và Ireland. Dự kiến dự án sẽ hoàn thành vào cuối năm 2026.
Sơ đồ tuyến cáp Bắc Cực đầu tiên (Ảnh: Submarinenetworks.com)
Hệ thống phòng ngừa và sửa chữa tai nạn
Để giảm số vụ tai nạn liên quan đến tàu, chúng được trang bị các cảm biến phát ra âm thanh báo động nếu tàu đến quá gần dây cáp. Và tàu sửa chữa được trang bị những thiết bị mới nhất. Công ty dịch vụ cáp quang của Pháp Optic Marine đã đưa vào hoạt động tàu CS Cable Vigilance vào năm 2022, trên tàu có một máy bay không người lái dưới nước.
Đồng thời, hệ thống cảnh báo vỡ đang được hiện đại hóa. Ví dụ: công ty Telstra của Úc sử dụng hệ thống Luôn bật để chuyển hướng gần như ngay lập tức lưu lượng truy cập Internet từ cáp này sang cáp khác nếu xảy ra sự cố. Điều này cho phép bạn giảm thời gian khôi phục quyền truy cập Internet từ 8 giờ xuống dưới 30 phút.
Và Vương quốc Anh tuyên bố họ đang phát triển một tàu trinh sát đa chức năng sẽ giúp Hải quân và Bộ Quốc phòng bảo đảm cơ sở hạ tầng viễn thông dưới nước. Tàu sẽ được trang bị các cảm biến tiên tiến và một nhóm máy bay không người lái dưới nước tự động và được điều khiển từ xa. Nó sẽ được ra mắt vào năm 2024.
Những thay đổi trong pháp luật
Do lo ngại bị gián điệp từ các quốc gia khác, một số bang đã đưa ra các quy định mới về giám sát cáp. Vào năm 2020, Ủy ban Truyền thông Liên bang Hoa Kỳ đã kêu gọi xem xét lại các tuyến cáp Internet quan trọng nhất có trạm dịch vụ ở các quốc gia cạnh tranh. Đây là bốn tuyến cáp kết nối Mỹ và Trung Quốc. Theo cơ quan quản lý, việc kiểm tra sẽ đảm bảo rằng các quốc gia khác không thể chặn hoặc chặn giao thông.
Năm 2021, Úc, Anh và Mỹ cũng thành lập liên minh phòng thủ ba bên AUKUS, nhằm chống lại ảnh hưởng của Trung Quốc tại Biển Đông đang tranh chấp và bảo vệ cơ sở hạ tầng dưới biển trong khu vực. Các quốc gia hiện đang hợp tác về “năng lực mạng, trí tuệ nhân tạo, công nghệ lượng tử và các năng lực bổ sung dưới biển”.
Cập nhật ngày 25/08/2023
Maria Reshetnikova
Underwater Internet cables: how they work and the risks of their damage
Подводные интернет-кабели: как они устроены и чем грозит их повреждение