allnewscastallnewscast
Срочные новости
Джиллибранд и Уэлч назначили на осень слушания в Сенате по законопроекту об отмене пошлин— Politics & ElectionsФедеральный судья обвинил команду Трампа в нарушении запрета на изменение правил голосования по почте в USPS— Politics & ElectionsВ США готовятся к первой в истории трансляции новостей, созданной искусственным интеллектом— Politics & ElectionsДжиллибранд и Уэлч назначили на осень слушания в Сенате по законопроекту об отмене пошлин— Politics & ElectionsФедеральный судья обвинил команду Трампа в нарушении запрета на изменение правил голосования по почте в USPS— Politics & ElectionsВ США готовятся к первой в истории трансляции новостей, созданной искусственным интеллектом— Politics & Elections
AI & Tech

Google ограничил использование Smart Bidding и фидов данных в новой рекламной политике для поиска

Nic Reeve6 мин чтения
Google ограничил использование Smart Bidding и фидов данных в новой рекламной политике для поиска

Google внедряет ряд изменений в политику и продукты, которые значительно ужесточают правила использования искусственного интеллекта в рекламных аукционах и способы обработки данных для поисковой рекламы. Это меняет стратегию для брендов и рекламных tech-стартапов, зависящих от экосистемы Google.

Изменения охватывают механизмы интеллектуального назначения ставок (Smart Bidding), потоки данных, основанные на согласии пользователей, переход на кампании с приоритетом ИИ, а также обновленные условия использования данных рекламодателей для обучения генеративных рекламных моделей Google. В совокупности это свидетельствует о переходе к более контролируемому и ориентированному на комплаенс этапу развития ИИ в поисковой и товарной рекламе.

Smart Bidding: от «сверхэффективности» к строгому соблюдению целей

В основе изменений лежит фундаментальное обновление систем Smart Bidding от Google. Новый механизм, который аналитики часто называют оптимизацией целевых ставок (Bidding Target Optimization), должен вступить в силу 17 августа 2026 года. Он меняет алгоритмы работы стратегий целевой цены за конверсию (tCPA) и целевой рентабельности инвестиций в рекламу (tROAS) в кампаниях с ограниченным бюджетом.

Ранее Smart Bidding иногда демонстрировал эффективность выше заявленной, если находил высокоэффективный инвентарь в рамках бюджета кампании. Согласно новым правилам, алгоритмы будут стремиться удерживать показатели строго в рамках целей рекламодателя, а не «перевыполнять» их. Это фактически сужает диапазон ставок вокруг заданных целей, заставляя рекламодателей более тщательно калибровать свои показатели, если они хотят добиться дополнительного прироста.

Чтобы упростить переход, в начале июля Google представила инструменты для корректировки целей, позволяющие рекламодателям пересмотреть свои показатели CPA и ROAS до даты вступления новых правил в силу. По мнению отраслевых экспертов, это снижает волатильность, но также устраняет скрытый потенциал роста, на который многие performance-маркетологи привыкли рассчитывать при использовании Smart Bidding.

Экспериментальный ИИ и строгие ограничения

Параллельно Google расширила функцию под названием «Исследование в Smart Bidding» (Smart Bidding Exploration). Изначально запущенная для поисковых кампаний, теперь эта возможность доступна и для кампаний Performance Max, не использующих товарные фиды, в то время как размещения на основе фидов (например, Shopping) пока находятся в стадии бета-тестирования.

Функция исследования позволяет рекламодателям задавать диапазон допустимых отклонений от целевого ROAS. В пределах этого диапазона ИИ Google может делать ставки на поисковые запросы и площадки, по которым нет достаточных исторических данных о конверсиях, фактически тестируя непроверенный трафик, который все еще может соответствовать приемлемым критериям эффективности. Маркетологи получают доступ к более широкому кругу потенциальных клиентов, но в рамках жестких экономических параметров, определяемых настройками допуска ROAS.

В совокупности функции исследования и оптимизации целей отражают новую философию: ИИ Google разрешено экспериментировать, но только в рамках четко определенных финансовых ограничений. Систему уводят от бесконтрольного использования возможностей в сторону строгого соблюдения четко заявленных бизнес-целей.

Еще одно важное изменение касается потоков данных, которые питают рекламные алгоритмы и инструменты измерения Google. С 15 июня 2026 года режим согласия Consent Mode v2 стал единственным инструментом управления сбором рекламных данных для таких сервисов, как Google Ads и Analytics.

Параметр ad_storage теперь единолично контролирует, могут ли устанавливаться рекламные файлы cookie и идентификаторы, а также могут ли передаваться данные, связанные с рекламой. Устаревшие механизмы, такие как переключатель Google Signals и некоторые переопределения обмена данными на уровне аккаунта, были отключены. На практике это означает: если веб-сайт не получает согласие пользователя на хранение рекламных данных в соответствии с обновленной структурой, системы Google будут резко ограничивать сбор данных и формирование аудиторий для этого ресурса.

Эта реконфигурация имеет серьезные последствия для обучения ИИ. Без сигналов о согласии в оптимизационные контуры Google поступает меньше данных на уровне пользователей, что может снизить точность таргетинга и атрибуции, но улучшает соответствие требованиям конфиденциальности. Для рекламодателей и ИИ-стартапов посыл очевиден: настройка согласий больше не является второстепенной задачей — теперь это определяющий фактор того, какой объем данных доступен алгоритмам для обучения.

Кампании AI Max и принудительный переход

Что касается структуры кампаний, Google продолжает объединять устаревшие форматы в ИИ-ориентированные типы. AI Max for Search — преемник традиционных поисковых настроек с фокусом на ИИ — вышел из стадии бета-тестирования и стал широко доступен в начале 2026 года. Новые инструменты позволяют рекламодателям применять текстовые рекомендации, которые формируют автоматически создаваемые рекламные объявления, в то время как система использует машинное обучение для настройки сообщений и таргетинга в широких масштабах.

Динамические поисковые объявления (DSA), которые долгое время были основным инструментом автоматического сопоставления запросов с релевантными целевыми страницами, подлежат принудительному переводу на AI Max for Search. Изначальный крайний срок (сентябрь 2026 года) был перенесен, и теперь завершение поддержки ожидается в 2027 году. Тем не менее, Google подтвердила, что создание новых DSA будет заблокировано, а существующие кампании в конечном итоге будут переведены на AI Max с сохранением лишь ограниченного контроля над URL.

Аналогичным образом, автоматизированные активы и некоторые конфигурации широкого соответствия начнут автоматически обновляться до AI Max с сентября 2026 года. Для стартапов, построивших свои инструменты вокруг DSA и устаревших структур таргетинга, эта консолидация ставит стратегические вопросы: инвестировать ли в более глубокую интеграцию с AI Max или отказаться от автоматизации кампаний, специфичной для Google.

Обновленные условия обучения ИИ-моделей на данных рекламодателей

В основе всех этих продуктовых изменений лежат обновленные условия предоставления услуг для Google Ads и связанных продуктов, вступившие в силу 1 июля 2026 года. В них уточняется, как предоставленные рекламодателями креативные активы (тексты, изображения и фиды товаров) могут использоваться для обучения генеративных ИИ-систем Google.

Хотя детали варьируются в зависимости от региона и продукта, суть заключается в том, что Google может использовать материалы рекламодателей для обучения, чтобы улучшать генерацию рекламных текстов, вариантов изображений и моделей оптимизации кампаний с соблюдением требований о согласии, конфиденциальности и договорных ограничений. Для маркетологов это закрепляет реальность, которая формировалась в течение нескольких лет: загружаемые ими креативы и данные фидов служат не только для текущих кампаний, но и помогают совершенствовать алгоритмы, которые будут определять будущие результаты как для них самих, так и для других.

Регуляторное давление на ИИ-поиск и использование данных

Регуляторы также усиливают давление на то, как ИИ использует контент и данные в поисковых системах. В Великобритании Управление по защите конкуренции и рынкам (CMA) в июне 2026 года выпустило знаковое предписание, обязывающее Google предоставить издателям особые инструменты контроля над тем, используется ли их контент для формирования поисковых сводок, созданных ИИ.

Согласно этому предписанию, Google должна предложить детализированные опции отказа (opt-out) для AI Overviews и других генеративных функций, объяснять, как используется просканированный контент, а также предоставлять метрики вовлеченности и значимую атрибуцию издателям, чей контент появляется в ИИ-модулях. У компании есть девять месяцев на полное выполнение требований, хотя регуляторы ожидают заметного прогресса задолго до истечения этого срока.

Для всей цепочки поставок данных в ИИ это подчеркивает зарождающийся принцип: доступ к контенту и поведенческим данным для обучения ИИ больше не является само собой разумеющимся — он должен быть предметом переговоров, раскрытия информации и контроля. Этот сдвиг затрагивает не только Google, но и сторонних брокеров данных, стартапы, работающие на парсинге, и рекламные платформы, которые полагаются на поисковую выдачу и рекламный инвентарь Google как на основной источник сигналов.

Последствия для стартапов и рекламодателей

Для стартапов, работающих в сфере поиска, маркетинговой аналитики или оптимизации ИИ-рекламы, ужесточение правил Google — палка о двух концах. С одной стороны, более четкие рамки целевых ставок и потоки данных, основанные на согласии, снижают неопределенность и регуляторные риски. С другой — ограниченный доступ к неконтролируемым данным, принудительный переход на ИИ-кампании и более строгое соблюдение экономических целей затрудняют получение «альфы» исключительно за счет арбитража или агрессивных экспериментов.

Рекламодатели теперь сталкиваются с более сложным техническим ландшафтом оптимизации. Успех все больше зависит от:

  • Точной калибровки целей CPA и ROAS для баланса между стабильностью и ростом.
  • Настройки режима согласия (Consent Mode) и сигналов ad_storage для сохранения объема юридически допустимых данных.
  • Адаптации к AI Max и другим ИИ-структурам без потери критически важных элементов контроля.
  • Понимания того, как креативные активы и товарные фиды влияют на более широкие генеративные ИИ-модели.

По мере того как рекламный стек Google на базе ИИ зреет в условиях более строгих правил, брендам и стартапам придется рассматривать управление данными и стратегию ставок как основные дисциплины продукта, а не как второстепенные операционные детали.

Читать далее →

Похожие материалы

В университете штата Иллинойс устроили «суд над ИИ» в рамках курса о конце света
AI & Tech

В университете штата Иллинойс устроили «суд над ИИ» в рамках курса о конце света

Студенты Университета штата Иллинойс изучают этику ИИ в рамках курса «Конец света» В одной из аудиторий Университета штата Иллинойс (ISU) проходит апокалиптический мысленный эксперимент, помогающий студентам осмыслить одну из самых революционных технологий их жизни: искусственный интеллект . Курс под названием «Феминизм на краю света» предлагает учащимся представить будущее, сформированное климатическим кризисом, экономическим коллапсом и бесконтрольной автоматизацией, а затем задуматься о том, как должны выглядеть справедливость, забота и ответственность, когда ИИ проникает во все аспекты жизни. Курс WGS 391/491: Феминизм на краю света преподает доктор Джелин Вейер на кафедре женских, гендерных и сексуальных исследований Иллинойского государственного университета. Используя спекулятивную литературу, феминистскую теорию и современные репортажи об ИИ, студенты Вейер анализируют, кто выигрывает от внедрения новых технологий и кто становится более уязвимым, когда эти инструменты применяются в условиях социального неравенства. «Конец света» как инструмент анализа ИИ Вместо того чтобы рассматривать ИИ как нейтральный инструмент, курс представляет его как технологию, возникающую в мире, который уже охвачен кризисами. Студенты рассматривают сценарии, в которых климатические катастрофы, пандемии или авторитарная политика пересекаются с все более мощными системами ИИ. Эта апокалиптическая рамка, как объясняет Вейер в материале службы новостей университета, нужна не для создания атмосферы «судного дня», а для ясности: она позволяет студентам увидеть существующее неравенство — и потенциал его усиления — без отвлекающих факторов обычного делового подхода. Дискуссии на занятиях строятся вокруг таких вопросов: кто проектирует системы ИИ и чьи ценности в них заложены? Какие сообщества наиболее подвержены риску, когда автоматизированное принятие решений используется в полиции, миграционной службе или социальной сфере? Как феминистские и квир-перспективы могут предложить альтернативные модели создания или управления ИИ, особенно во времена кризисов? Студентов призывают рассматривать ИИ не только как техническую систему, но и как социальную инфраструктуру: нечто, что перераспределяет власть, труд и риски. Эта точка зрения перекликается с более широкими опасениями, высказываемыми учеными и представителями гражданского общества по поводу предвзятости алгоритмов, «капитализма слежки» и концентрации возможностей ИИ в руках небольшого числа корпораций. Широкая дискуссия об ИИ в аудиториях Иллинойского университета Апокалиптический курс появился на фоне дискуссий в кампусе и во всем штате о том, как ИИ должен использоваться в образовании. Университет штата Иллинойс выделяет все больше ресурсов, чтобы помочь преподавателям и студентам освоить генеративные ИИ-инструменты, такие как ChatGPT, Gemini и Copilot, а также прояснить, когда эти инструменты способствуют обучению, а когда — подрывают его. В 2025 году университетская кафедра педагогики и образовательных исследований запустила грантовую программу, приглашающую преподавателей изучить, как генеративный ИИ используется или отвергается в учебных курсах и что это означает для обучения, оценки знаний и равенства студентов. Эти проекты сфокусированы на центральном вопросе: как ИИ интегрируется в высшее образование и к каким последствиям для преподавания и обучения в ISU это приводит? Департамент профессионального развития университета опубликовал рекомендации для преподавателей по использованию генеративного ИИ в аудиториях. В них подчеркивается важность прозрачности и критического подхода: преподавателей призывают четко указывать в программах курсов, когда разрешено использование ИИ, объяснять, почему в определенных заданиях он запрещен, и разрабатывать системы оценки, которые делают упор на процесс, рефлексию и локальные или практические знания. Семинары для преподавателей поощряют их предлагать студентам критиковать контент, созданный ИИ, практиковаться в проверке фактов и задумываться о том, где проявляются ограничения ИИ — особенно в том, что касается «галлюцинаций», предвзятости и контекста. Цель состоит не в том, чтобы полностью запретить ИИ, а в том, чтобы превратить его в объект анализа и стимул для метапознания, подобно тому, как это происходит в апокалиптическом классе Вейер. Государственная политика: ИИ может помогать, но не заменять учителей Обсуждения в Университете штата Иллинойс происходят на фоне принятия новых законов штата, которые касаются ИИ в образовании. Недавнее законодательство требует, чтобы в колледжах курсы вели квалифицированные преподаватели-люди, и прямо запрещает использовать системы ИИ в качестве единственного источника обучения вместо педагога. В то же время закон проясняет, что преподавателям разрешено использовать ИИ в качестве вспомогательного инструмента — будь то для генерации практических задач, моделирования ситуаций или предоставления обратной связи. Другая мера предписывает Совету по образованию штата Иллинойс разработать общештатные рекомендации по использованию ИИ в школах (K–12). В них должно быть объяснено, как работает ИИ, приведены примеры использования в обучении, затронуты вопросы конфиденциальности данных и безопасности, а также подчеркнут риск непреднамеренной предвзятости, заложенной в продукты ИИ. Закон также призывает педагогов обучать ответственному и этичному использованию ИИ, готовя учащихся к критической оценке автоматизированных систем. Представители сферы образования штата Иллинойс уже опубликовали рекомендации, подчеркивающие, что ИИ должен поддерживать, а не подменять человеческие отношения в процессе обучения. Документы призывают школы соблюдать баланс между инновациями и бдительностью, особенно в вопросах данных учащихся и потенциала алгоритмической дискриминации. «Апокалиптическая» программа и технологии реального мира В рамках этого быстро меняющегося ландшафта политики и технологий курс «конец света» в ISU служит своего рода лабораторией. Студенты читают феминистскую научную фантастику, где ИИ управляет распределением ресурсов после климатического коллапса, а затем сравнивают эти видения с реальным использованием прогнозной аналитики при ликвидации последствий стихийных бедствий или в государственных программах помощи. Задания побуждают студентов сопоставлять новости, корпоративный маркетинг и правительственные документы с теоретическими текстами. Например, студент может противопоставить обещание технологической компании использовать ИИ для справедливого здравоохранения отчетам о предвзятых диагностических алгоритмах или проанализировать, как ИИ в полиции может измениться в условиях социальных волнений или экологической миграции. Помещая ИИ в вымышленные «последние времена», курс Вейер предлагает студентам отбросить ореол неизбежности, который часто сопровождает нарративы об инновациях. Если ИИ внедряется в хрупкий или несправедливый мир, спрашивает она, какие гарантии и альтернативные проекты необходимы, чтобы предотвратить усиление существующих иерархий — или усугубление кризисов? Феминизм, забота и будущее труда Феминистская рамка курса побуждает студентов уделять особое внимание труду по уходу, репродуктивному труду и зачастую невидимым человеческим усилиям, которые лежат в основе технологических систем. Темы для обсуждения включают: Как ИИ может изменить профессии в сфере ухода, от медицины до образования, и что происходит, когда эмоциональный труд автоматизируется или подвергается мониторингу. Кто выполняет «призрачную работу» по разметке данных, модерации контента и поддержке пользователей, которая обеспечивает работу систем ИИ. Как автоматизация может пересекаться с гендером, расой и классом на будущих рынках труда, особенно в кризисных условиях. Что потребуется для создания более справедливой экосистемы ИИ с точки зрения защиты труда, демократического надзора и альтернативных моделей владения. Студентов поощряют представлять будущее ИИ, в котором забота, взаимность и взаимопомощь являются центральными принципами проектирования, а не второстепенными. В некоторых проектах это означает разработку гипотетических политик для управляемых сообществами трастов данных или рабочих кооперативов, контролирующих инструменты ИИ в жизненно важных услугах. Образование в области ИИ вне одной аудитории Университет штата Иллинойс также наращивает технический потенциал в сфере ИИ. В университете проводятся профессиональные сессии для преподавателей, включая семинары по демистификации ИИ для обучения и созданию заданий, которые нельзя легко делегировать генеративным инструментам. В 2026 году ISU представил новую инициативу «ИИ + Робототехника», которая знакомит будущих преподавателей STEM с так называемым физическим ИИ — системами, встроенными в роботов и другие устройства. Проект, поддержанный внутренним грантом на инновации, направлен на то, чтобы помочь будущим учителям понять как возможности, так и ограничения ИИ, а также перевести абстрактные концепции в практические занятия. Другой преподаватель Иллинойского государственного университета, доктор Элахе Джавади из Школы информационных технологий, была выбрана в первую когорту стипендиатов по образованию в области ИИ NSF NAIRR. Эта национальная роль ставит ISU на стыке исследований ИИ и образовательной политики, подчеркивая стремление университета взаимодействовать с ИИ не только как с объектом критики, но и как с областью, в которой его преподаватели и студенты могут стать лидерами. Вопросы о будущем, а не только об инструментах Апокалиптический класс в Иллинойском университете показывает, как гуманитарные и социальные дисциплины могут дополнять технические и политические усилия в области ИИ. Сочетая спекулятивные сценарии со строгой критикой, студенты учатся выходить за рамки вопросов вроде «Хорош ИИ или плох?» и переходить к более конкретным, обоснованным запросам: Какой ИИ, где внедренный, под чьим контролем и с какими гарантиями? Для студентов Вейер «конец света» — это не столько пророчество, сколько линза, способ четко увидеть ставки технологических изменений и то, какое будущее они готовы строить или чему сопротивляться. В этом смысле эксперимент Иллинойского университета в области апокалиптической педагогики предлагает модель для всех университетов: относиться к ИИ не просто как к инструменту, которым нужно овладеть, а как к системе, чью власть необходимо изучать, оспаривать и, по возможности, направлять на создание более справедливого мира.

Nic Reeve·
Тренды ИИ в конце августа: доступные модели, новые агенты и растущие риски
AI & Tech

Тренды ИИ в конце августа: доступные модели, новые агенты и растущие риски

От стремительного снижения цен на модели до усиления контроля со стороны регулирующих органов и роста числа кибератак с использованием ИИ — последние две недели принесли серьезные изменения в то, как искусственный интеллект создается, оценивается и регулируется во всем мире. Для маркетологов и бизнес-лидеров эти перемены меняют как экономику ИИ, так и ландшафт рисков, в котором они его внедряют. Стоимость снижается по мере удешевления передовых моделей Одним из наиболее значимых событий стал новый виток снижения цен на передовые модели ИИ. Агентство Reuters сообщает, что OpenAI сократила стоимость для разработчиков своей передовой модели GPT-5.6 Sol более чем на 20%, что сигнализирует об усилении конкуренции в ценовом сегменте и делает высокотехнологичные возможности более доступными как для корпоративных пользователей, так и для стартапов. Эти сокращения последовали за общей августовской тенденцией, в рамках которой несколько провайдеров снизили цены на свои новейшие модели, чтобы увеличить объемы использования и закрепить долю рынка. Отраслевые аналитики отмечают, что это ценовое давление сопровождается улучшениями в производительности и масштабируемости. Модель Claude Opus 5 от Anthropic была отмечена за предоставление контекстного окна объемом 1 миллион токенов, предназначенного для анализа сложных документов и рабочих процессов исследований, в то время как Gemini 3.6 Flash от Google делает упор на снижение затрат на вывод данных и повышение эффективности долгосрочных агентов. Для маркетинговых команд эти изменения означают более доступную генерацию контента в больших масштабах, тестирование кампаний и анализ клиентских инсайтов при меньшем беспокойстве о бюджетах на токены и большем фокусе на творческом и стратегическом внедрении. Агенты проникают в повседневные рабочие процессы Наряду с более дешевыми моделями, в августе наблюдался устойчивый импульс в развитии «агентного» ИИ — систем, способных непрерывно действовать от имени пользователей. Обзоры недавних релизов подчеркивают, как крупные платформы внедряют агентов в популярные инструменты для продуктивности и потребительские приложения. Google и Anthropic продвигают постоянно работающих настольных агентов, предназначенных для автоматизации рутинных задач в рамках обычных рабочих процессов, таких как управление электронной почтой, планирование встреч, поиск и редактирование документов. Что касается потребительского сектора, ИИ все активнее интегрируется в повседневные сервисы. Августовский архив The Verge освещает расширение возможностей ChatGPT, включая функцию бронирования столиков в ресторанах через партнеров, таких как OpenTable и Resy, что еще больше стирает грань между разговорным помощником и полноценным сервисным агентом. Публикация TechCrunch о новых плагинах для Apple Messages показывает, что ChatGPT получил возможность отправлять текстовые сообщения напрямую за пользователей, расширяя присутствие ИИ в мобильной коммуникации. Для маркетологов эти события особенно актуальны. Поскольку агенты проникают в мессенджеры и процессы бронирования, бренды получают новые точки контакта для персонализированного, опосредованного ИИ взаимодействия — от автоматических рассылок и напоминаний до службы поддержки клиентов в режиме реального времени, встроенной в чат. Проблемой станет сохранение голоса бренда и доверия клиентов, когда взаимодействие все чаще осуществляется полуавтономными системами. Физический ИИ и робототехника привлекают капитал инвесторов Параллельным трендом является всплеск инвестиций в «физический ИИ» — роботов и дроны, которые сочетают машинное обучение с аппаратным обеспечением. В августовском обзоре отмечается, что IPO компании Unitree было переподписано более чем в 5000 раз, а оборонная компания Neros, специализирующаяся на дронах, привлекла 250 миллионов долларов. Заказы на промышленных роботов во втором квартале достигли 622 миллионов долларов, поскольку спрос на автоматизацию вышел за пределы автомобильного сектора в логистику, производство и складское хозяйство. Эти события свидетельствуют о том, что влияние ИИ быстро распространяется с программного обеспечения на физическую инфраструктуру. Для предприятий розничной торговли, логистики и производства это означает более доступные варианты автоматизации и, потенциально, новые формы операций, основанных на данных, — например, отслеживание запасов в реальном времени и управление исполнением заказов с помощью ИИ. Для специалистов по маркетингу опыт, основанный на робототехнике — от автоматизированных демонстраций в магазинах до мероприятий с поддержкой ИИ, — может стать частью формирующегося инструментария для работы с впечатлениями клиентов. Регулирование и риски: от вреда чат-ботов до киберпреступности на базе ИИ По мере того как ИИ проникает во все сферы повседневной жизни, регуляторы и правоохранительные органы усиливают внимание к рискам и злоупотреблениям. Недавний анализ Al Jazeera обращает внимание на относительно слабое регулирование ИИ по сравнению с обычными потребительскими товарами, отмечая обеспокоенность общественности после случаев, когда люди взаимодействовали с чат-ботами перед совершением самоубийств или инцидентами с насилием. Отчет подчеркивает растущее давление на устоявшуюся позицию Кремниевой долины о том, что инновации должны развиваться при минимальном контроле. Новые данные о киберпреступности подчеркивают, что риски носят не только психологический или социальный характер. Исследование, освещенное CNBC, показывает, что в период с марта 2025 по февраль 2026 года каждая четвертая утечка данных была осуществлена с использованием ИИ, что на 56% больше, чем в предыдущем году. Аналогичным образом, в отчете INTERPOL об оценке киберугроз в Африке говорится, что ИИ участвует в 55% зарегистрированных киберпреступлений на континенте, что иллюстрирует, как автоматизация и генеративные инструменты используются для масштабирования фишинга, мошенничества и сетевых атак. Эти тенденции напрямую пересекаются с маркетингом и взаимодействием с клиентами. Поскольку инструменты ИИ становятся стандартом в стеках для кампаний, CRM и аналитики, организации должны усилить методы обеспечения безопасности доступа к данным, результатам работы моделей и автоматизированной коммуникации, гарантируя, что ИИ непреднамеренно не поможет злоумышленникам или не раскроет конфиденциальную информацию клиентов. Макроэкономические и политические последствия Политики начинают учитывать ИИ в экономических прогнозах и промышленной стратегии. В материалах Reuters отмечается, что представители Национального банка Швейцарии предупредили о том, что искусственный интеллект может способствовать росту инфляции, поскольку повышение производительности и новые модели спроса влияют на рынки труда и ценообразование. В то же время правительства реализуют национальные инициативы в области ИИ и чипов. Южная Корея планирует создать фонд «чиповой прибыли», направленный на поддержку молодежной занятости и инвестиций в ИИ, позиционируя страну как долгосрочный центр роста полупроводниковой индустрии для ИИ. Бразилия продвигает программу создания суперкомпьютера с ИИ, разделяя проекты между китайскими и американскими фирмами, что отражает более широкую геополитическую конкуренцию вокруг инфраструктуры и стандартов ИИ. Тем временем Китай и Индонезия договорились об углублении сотрудничества в сфере минеральных ресурсов, энергетики и технологий, включая ИИ, что еще больше закрепляет эту технологию в качестве стратегического приоритета в региональных партнерствах. В корпоративном секторе Reuters сообщает о всплеске «ИИ-долга» — крупных, многолетних инвестициях в инфраструктуру и возможности ИИ, поскольку американские компании спешат не отстать от технологических изменений. Аналитики предупреждают о возможной усталости инвесторов, поскольку фирмам трудно продемонстрировать краткосрочную отдачу от амбициозных программ ИИ. Для отделов маркетинга и продаж это усиливает давление с целью демонстрации измеримого бизнес-эффекта от внедрения ИИ, особенно в области привлечения клиентов, персонализации и роста доходов. Конкуренция платформ и принятие пользователями На уровне платформ Google продолжает расширять свою экосистему Gemini. The Verge отмечает, что обновленная модель Flash теперь обеспечивает работу Gemini Spark, повышая скорость отклика и экономическую эффективность для ИИ-интерфейсов, интегрированных в поиск. Дополнительные отчеты независимых аналитиков предполагают, что приложение Gemini преодолело отметку примерно в 1 миллиард ежемесячных пользователей, закрепив за ИИ-помощниками статус массовых потребительских продуктов. Публикации TechCrunch указывают на усиление конкуренции между OpenAI и Anthropic на бизнес-рынке, причем новые данные свидетельствуют о том, что OpenAI укрепляет позиции среди корпоративных пользователей. В сочетании с быстрым ростом числа пользователей ChatGPT, освещаемым в отраслевых блогах и августовских обзорах, это говорит о том, что многие организации стандартизируют свои процессы вокруг небольшого числа ведущих базовых моделей, даже экспериментируя с нишевыми или альтернативами с открытым исходным кодом. Для маркетологов растущее знакомство пользователей с ИИ-помощниками меняет ожидания аудитории. Потребители все чаще ожидают разговорной поддержки, персонализированных рекомендаций и бесшовного перехода между человеческими и ИИ-каналами. Бренды, которые отстают в интеграции ИИ в путь клиента, рискуют выглядеть устаревшими, в то время как тем, кто движется быстро, необходимо балансировать между инновациями, прозрачностью и ответственным использованием данных. Что это означает для лидеров маркетинга и бизнеса В совокупности события последних двух недель указывают на новый этап в эволюции ИИ: затраты снижаются, возможности расширяются до агентов и робототехники, а опасения по поводу регулирования и безопасности усиливаются. Для маркетинговых команд эта среда предлагает мощные инструменты для работы с контентом, сегментацией и вовлечением, но также требует дисциплинированного управления, четкого раскрытия информации и тщательного выбора поставщиков. Поскольку отраслевые издания, такие как MarketingProfs, отслеживают эти изменения в регулярных обновлениях по ИИ, основной посыл остается неизменным: ИИ больше не является экспериментальным дополнением. Он стал базовым слоем современного маркетинга и бизнес-операций, требующим стратегического надзора, сопоставимого с тем, который применяется к данным, бренду и доверию клиентов.

Nic Reeve·
Акции компаний в сфере ИИ к 2026 году: замедление облачных расходов, новые лидеры и развитие роботакси
AI & Tech

Акции компаний в сфере ИИ к 2026 году: замедление облачных расходов, новые лидеры и развитие роботакси

Инвестиции в ИИ выходят за рамки первоначального бума Искусственный интеллект перешел из стадии хайпа в стадию реального бизнеса, и фондовый рынок соответствующим образом адаптируется. После двух лет, когда небольшая группа лидеров в области полупроводников и облачных технологий доминировала по доходности, 2026 год рисует более сложную картину: охлаждение капитальных расходов, ротация секторов и новые точки роста в инфраструктуре центров обработки данных и сетевых технологиях. Издание Investor's Business Daily (IBD) охарактеризовало этот период как переломный момент для акций компаний в сфере ИИ, призывая инвесторов смотреть дальше громких имен, таких как Nvidia, и следить за более широкой экосистемой компаний, поставляющих чипы, облачные мощности, программное обеспечение и занимающихся физическим строительством дата-центров. Расходы на облачные технологии и ИИ: продолжают расти, но более медленными темпами Ключевым драйвером доходности акций компаний в сфере ИИ стали масштабные инвестиции крупнейших облачных провайдеров в инфраструктуру для поддержки рабочих нагрузок генеративного ИИ. Отраслевые оценки, на которые ссылаются аналитики рынков и Уолл-стрит, указывают на то, что совокупные капитальные затраты пяти ведущих облачных провайдеров к 2025 году достигнут примерно $400 млрд . Однако ожидается, что рост существенно замедлится начиная с 2026 года: прогнозируемое увеличение капитальных затрат упадет с более чем 50% в текущем году до менее чем 20% в 2026 году и, возможно, до однозначных показателей к 2027 и 2028 годам. Это замедление не означает конец инвестиций в ИИ, но предполагает переход от быстрого наращивания мощностей к более дисциплинированному развертыванию и оптимизации. Для инвесторов в акции этот сдвиг, как правило, благоприятствует компаниям с подтвержденной прибыльностью и ценовой властью, в отличие от быстрорастущих, но убыточных компаний, зависевших от постоянно растущих бюджетов на инфраструктуру. Ротация лидеров: от мегакапитализированных производителей чипов к сетевым решениям и дата-центрам В начале бума ИИ рыночный нарратив был сосредоточен на небольшой группе компаний, поставляющих графические процессоры (GPU), которые обеспечивают работу больших языковых моделей. В частности, Nvidia стала символом ралли генеративного ИИ: выручка ее подразделения дата-центров и стоимость акций резко выросли на фоне спроса на обучающие чипы. Однако к 2026 году многие из этих «ранних победителей» остыли, а некоторые даже продемонстрировали технические паттерны «крест смерти» — медвежий сигнал в графическом анализе, возникающий, когда краткосрочная скользящая средняя опускается ниже долгосрочной. Материалы IBD в 2026 году подчеркивают, как лидерство сместилось в сторону менее известных, но стратегически важных игроков: Специалисты по оптическим сетям , такие как Lumentum Holdings и Ciena, стали лидерами роста, выигрывая от взрывного спроса на высокоскоростную передачу данных между серверами ИИ внутри и между дата-центрами. Провайдеры инфраструктуры для дата-центров , например, Vertiv Holdings, показали значительный рост, поскольку гиперскейлеры и корпоративные клиенты инвестируют в системы питания, охлаждения и серверные стойки, способные поддерживать плотные вычислительные кластеры ИИ. Облачное и корпоративное программное обеспечение , напрямую связанное с внедрением ИИ — включая платформы безопасности, аналитику данных и периферийные сетевые решения — значительно выросло в цене, даже несмотря на консолидацию акций некоторых производителей чипов. Эта ротация иллюстрирует более широкую тенденцию: по мере распространения внедрения ИИ, ценность перемещается по цепочке поставок, вознаграждая компании, которые решают проблемы пропускной способности, энергоэффективности и интеграции систем. Существует ли «пузырь» ИИ? Настроения указывают на нормализацию Разговоры о «пузыре ИИ» были обычным явлением в 2023 и 2024 годах, когда оценки некоторых популярных имен оторвались от краткосрочных фундаментальных показателей. Последние индикаторы свидетельствуют о том, что опасения по поводу пузыря ослабли. IBD отмечает, что количество запросов «пузырь ИИ» в Google упало до самого низкого уровня с конца 2023 года, что сигнализирует о переходе от спекулятивного энтузиазма к более взвешенному интересу. Динамика цен подтверждает этот взгляд: многие лидеры ИИ прошлого года отыграли часть своего роста, в то время как другие сегменты фондового рынка — включая энергетику, материалы, товары повседневного спроса и здравоохранение — привлекли капитал, поскольку инвесторы перераспределяют средства, уходя от концентрации на технологических ставках. Волатильность акций ИИ остается повышенной, но картина больше напоминает взросление темы, чем классический сценарий бума и краха. Заметные акции, связанные с ИИ, привлекающие внимание в 2026 году Investor's Business Daily и другие рыночные наблюдатели отслеживают широкий спектр компаний как потенциальных лидеров ИИ или историй восстановления в этом году. Среди часто упоминаемых: Nvidia (NVDA) — все еще считается краеугольным камнем инфраструктуры ИИ благодаря своим GPU и программному стеку. После резкого роста в предыдущие годы и значительного падения из-за опасений конкуренции, динамика акций в 2025 году была более умеренной, при этом инвесторы внимательно следят за новой волной продуктовых циклов и катализаторами спроса. Microsoft (MSFT) и Alphabet (GOOGL) — обе компании интегрировали ИИ во все свои облачные и потребительские платформы, от инструментов продуктивности до поиска и сервисов для разработчиков. Их акции стабильно росли, поскольку инвесторы фокусируются на том, как ИИ может укрепить позиции в облачных вычислениях и ПО, а не просто стимулировать кратковременные скачки выручки. Oracle (ORCL) — поставщик корпоративного ПО и облачных решений выиграл от участия в крупных инфраструктурных проектах в сфере ИИ, включая мощности, связанные с инициативой OpenAI «Stargate». Акции Oracle показали двузначный процентный рост в 2025 году, отражая возобновившееся доверие к ее облачной стратегии. Arista Networks (ANET) — ключевой поставщик высокоскоростного сетевого оборудования для облачных гигантов; акции Arista выросли на фоне сильных финансовых результатов и прогнозов, подчеркивающих спрос на коммутаторы и маршрутизаторы для дата-центров, движимый ИИ. Cloudflare (NET) и Palantir (PLTR) — эти компании, сфокусированные соответственно на периферийных сетевых решениях/безопасности и платформах принятия решений на основе данных, значительно выросли в цене, что подтверждает веру инвесторов в то, что ценность ИИ заключается в безопасной, масштабируемой доставке и прикладной аналитике в той же степени, что и в «сырых» вычислительных мощностях. Помимо самых известных имен, IBD выделил более узкоспециализированные ИИ-идеи. Примером является Everus Construction, компания из Северной Дакоты, которая проектирует и строит современные дата-центры, адаптированные для рабочих нагрузок ИИ. Ее акции резко выросли в 2026 году, и технический анализ предполагает, что бумага приближается к новой точке покупки после отскока от ключевых уровней поддержки. Освещение подобных имен отражает интерес инвесторов к компаниям, которые получают прямую прибыль от физического расширения мощностей ИИ. Недооцененные бенефициары: брокеры и промышленный сектор Проникновение ИИ в финансовые услуги и производство создает возможности за пределами чисто технологического сектора. IBD недавно отметил Robinhood Markets как потенциальную «следующую ИИ-ставку», поскольку брокер инвестирует в автоматизацию, персонализацию и новые продукты, построенные на машинном обучении. В то же время, такие имена, как Dell Technologies, Howmet Aerospace и Cognex, были упомянуты как акции, близкие к техническим точкам покупки, которые косвенно связаны с ИИ — либо через поставку оборудования для дата-центров, предоставление компонентов для передового производства, либо через поставку систем машинного зрения, основанных на алгоритмах ИИ. Роботакси и реальное внедрение ИИ Помимо дата-центров, ИИ начинает менять сферу транспорта. Недавнее событие, освещенное IBD, — решение регуляторов штата Невада выдать разрешения на эксплуатацию роботакси компаниям Tesla, Waymo и Uber, что позволяет им предоставлять услуги автономных поездок в Лас-Вегасе. Этот шаг последовал за годами тестирований и ограниченных пилотных проектов и делает Лас-Вегас одним из самых передовых рынков США для коммерческой эксплуатации беспилотных автомобилей. Для инвесторов роботакси — это пример того, как ИИ может превратиться из программного обеспечения, работающего в облаке, в приносящую доход услугу с заметным влиянием на городскую среду. Участвующие в этом компании варьируются от чисто технологических игроков до диверсифицированных автопроизводителей и платформенных бизнесов, что еще больше стирает грань между «акциями ИИ» и традиционными секторами. За чем следят инвесторы дальше Главный вопрос для инвесторов в ИИ на оставшуюся часть 2026 года заключается в том, сможет ли сектор поддерживать рост прибыли в условиях более сдержанных расходов. Ключевые факторы, находящиеся под наблюдением: Темпы выпуска новых чипов для ИИ и то, стимулируют ли они циклы обновления оборудования в существующих дата-центрах. Уровень внедрения генеративного ИИ в корпоративные рабочие процессы и его влияние на лицензирование ПО и потребление облачных ресурсов. Регуляторные изменения, особенно в области конфиденциальности данных, безопасности ИИ и автономных транспортных средств. Способность компаний второго эшелона и инфраструктурных игроков поддерживать маржинальность по мере усиления конкуренции. В рамках своего текущего цикла материалов «Новости ИИ: тренды искусственного интеллекта и лучшие акции для наблюдения», Investor's Business Daily продолжает делать упор на дисциплинированный отбор акций, технические правила покупки и продажи, а также диверсификацию по всей цепочке создания стоимости ИИ — от чипов и облачных провайдеров до сетевых технологий, инфраструктуры и реальных приложений, таких как роботакси.

Nic Reeve·