Как сообщает Experts.news, регулярное взаимодействие с искусственным интеллектом и социальными роботами может постепенно влиять на то, как люди общаются, воспринимают себя и формируют свое поведение, говорится в исследовании ученых из Великобритании, Дании и Швеции, опубликованном 19 августа 2026 года в журнале AI & Society.
Авторы работы из Университета Бирмингема, Университета Орхуса и Университета Линнеуса предложили термин «robotoid humanness» — «роботоидная человечность». Под этим термином исследователи понимают возможный процесс, в ходе которого человек при повторяющемся общении с ИИ начинает адаптировать своё поведение к логике машины — становиться более предсказуемым, стандартизированным и удобным для алгоритмической обработки.
Особенно заметным такой эффект потенциально может быть в сфере обслуживания, где ИИ уже используется в торговле, гостиничном бизнесе, туризме и здравоохранении. Современные цифровые помощники и роботы имитируют человеческую речь, эмоциональные сигналы и персонализируют ответы, чтобы вызвать доверие и облегчить взаимодействие с клиентом.
Исследователи предполагают, что этот процесс может быть двусторонним. Машины становятся всё более похожими на людей, но и человек может неосознанно перенимать особенности общения с машиной.
«Потребитель действует, робот отвечает, и в ходе повторяющегося взаимодействия человек со временем усваивает эту модель общения», — объясняет одна из авторов исследования Сельчен Озтюркджан из Университета Линнея. По её словам, естественная склонность людей копировать поведение собеседника может приводить к тому, что пользователи начинают воспроизводить коммуникативные особенности ИИ.
Авторы описывают трёхэтапный механизм. Сначала человек начинает воспринимать взаимодействие с ИИ как социальное. Затем алгоритм формирует упрощённую цифровую модель пользователя и возвращает её ему в виде персонализированных ответов. В дальнейшем пользователь может постепенно подстраивать самопрезентацию и поведение под те формы, которые система легче распознаёт и поощряет.
Одним из рисков учёные называют формирование своеобразной обратной связи, при которой алгоритм постоянно подтверждает уже известные ему особенности пользователя. В отличие от общения с людьми, где собеседник может неожиданно возразить, неправильно понять или предложить совершенно иной взгляд, алгоритмические системы обычно настроены на последовательность, удобство и персонализацию. Это потенциально может усиливать подтверждение существующих взглядов и сокращать разнообразие способов самовыражения.
Вместе с тем авторы подчеркивают важное ограничение работы: это теоретическое исследование, а не эксперимент на пользователях. Ученые пока не доказали, что длительное общение с ChatGPT, роботами или другими системами искусственного интеллекта действительно делает людей более «роботизированными». Предложенная концепция должна быть проверена в дальнейших эмпирических исследованиях.
Научная статья «Robotoid humanness: when selfhood becomes machine-legible» опубликована 19 августа 2026 года в журнале AI & Society. Материал ScienceAlert, обративший внимание на исследование, вышел 31 августа.
По итогам первого полугодия 2026 года компания Schneider Electric увеличила чистую прибыль, приходящуюся на акционеров компании, примерно на 30% — до 2,49 млрд евро, в то время как выручка достигла рекордных 21,23 млрд евро.
Годом ранее выручка составляла 19,34 млрд евро. Органический рост продаж в первом полугодии 2026 года составил 14%.
Скорректированный показатель EBITA увеличился до 4,09 млрд евро с 3,51 млрд евро, или на 22% в органическом выражении. Рентабельность по этому показателю достигла 19,3%.
Свободный денежный поток компании вырос более чем в три раза — примерно до 1,6 млрд евро.
Особенно сильным был второй квартал, когда выручка Schneider Electric достигла рекордных 11,5 млрд евро, увеличившись органически на 17%. Направление Energy Management выросло на 18%, Industrial Automation — на 11%.
Одним из главных драйверов компания называет рынок дата-центров. Спрос на электрическую инфраструктуру для центров обработки данных быстро растет на фоне развития искусственного интеллекта, который существенно повышает плотность вычислительной мощности, энергопотребление серверных стоек и требования к системам охлаждения и резервного питания.
Северная Америка продемонстрировала органический рост на 23%, Китай и Восточная Азия — на 20%.
После сильного первого полугодия Schneider Electric повысила прогноз на весь 2026 год. Компания ожидает органического роста скорректированной EBITA на 14–19% против предыдущего прогноза 10–15%.
Органический рост выручки прогнозируется на уровне 10–13%.
Результаты Schneider Electric отражают более широкий инвестиционный цикл в энергетической инфраструктуре. AI-дата-центры нуждаются не только в серверах и графических процессорах, но и в трансформаторах, распределительных устройствах, ИБП, системах автоматизации, охлаждения и цифрового энергоменеджмента.
Таким образом, именно энергетическая инфраструктура постепенно становится одним из ключевых ограничений дальнейшего масштабирования ИИ.
Для Украины этот тренд имеет значение в долгосрочной перспективе восстановления цифровой инфраструктуры и строительства новых дата-центров. Будущие объекты потребуют значительно большей подключенной мощности и более сложной архитектуры электроснабжения, чем традиционные серверные центры.
Schneider Electric работает в Украине более 30 лет. На глобальном уровне компания представлена более чем в 100 странах и насчитывает около 160 тыс. сотрудников.
Финансовые результаты за первое полугодие были опубликованы Schneider Electric 30 июля 2026 года.
Украинский оборонный стартап Swarmer, который в марте этого года вышел на IPO на Nasdaq (тикер SWMR), во втором квартале 2026 года увеличил чистый убыток по сравнению с аналогичным периодом 2025 года с $1,6 млн до $7,3 млн, тогда как выручка выросла с $138,2 тыс. до $216 тыс., говорится в финансовом отчете компании.
«Второй квартал 2026 года стал для нас первым полным кварталом в статусе публичной компании и периодом значительного прогресса во всех направлениях деятельности. Мы успешно привлекли новых клиентов и продвинулись в реализации проектов по внедрению наших решений на различных беспилотных платформах, при этом продолжая инвестировать в команду и технологии, необходимые для обеспечения будущего роста», — цитируются в релизе слова соучредителя компании Алекса Финка.
Согласно отчету, валовая прибыль компании за второй квартал 2026 года составила $183,6 тыс. по сравнению с $82 тыс. в апреле–июне 2025 года. Соответствующий рост был обусловлен прежде всего доходами от лицензирования, признанными в рамках программы SkyKnight.
Отмечается, что операционные расходы Swarmer в этом отчетном периоде составили $7,5 млн по сравнению с $854,8 тыс. годом ранее.
«Этот рост обусловлен прежде всего инвестициями в персонал, инженерные разработки, создание продуктов и возможности интеграции платформы, а также увеличением расходов на консалтинговые, юридические и профессиональные услуги, связанные с деятельностью компании как публичной структуры», — отметили в компании.
Операционные расходы за второй квартал 2026 года включали, среди прочего, около $1,2 млн неденежных расходов на выплаты в форме акций и определенные разовые расходы на приобретение оборудования, которые, как ожидается, не будут повторяться на регулярной основе.
В отчете добавили, что в течение второго квартала этого года компания выставила счета на сумму $1,5 млн производителю дронов SkyKnight. В частности, $0,2 млн признаны в качестве дохода, $0,1 млн отражены как отложенный доход, а остальная сумма — как аванс в балансе.
В компании отметили, что по состоянию на конец июня 2026 года объем денежных средств и их эквивалентов увеличился до $25,3 млн с $9,3 млн на 31 декабря 2025 года.
В Swarmer объясняют, что такой рост обусловлен поступлением около $16 млн от первичного публичного размещения акций, привлечением $8,8 млн в рамках кредитной линии под выпуск акций и получением $3,5 млн от продажи конвертируемых привилегированных акций серии A-1.
В апреле-июне этого года Swarmer также подписал меморандум о взаимопонимании (MOU) с технологической компанией Autonomous Power Corporation (Powerus) для изучения возможности интеграции проверенного в бою программного обеспечения Swarmer с автономными авиационными и морскими платформами Powerus.
Основные сферы деятельности компании включают автономную координацию роя, интеграцию многодоменных беспилотных систем, совместную автономию на базе ИИ, программное обеспечение для командования и управления распределенными роботизированными операциями, говорится в пресс-релизе. Кроме того, среди клиентов компании — производители дронов, которые лицензируют программное обеспечение Swarmer для интеграции со своими аппаратными платформами.
Как сообщалось, за январь–март 2026 года Swarmer получил $4,5 млн чистого убытка по сравнению с $0,7 млн за аналогичный период 2025 года. Тогда выручка сократилась до $20,3 тыс. с $110,7 тыс., а операционные расходы выросли до $4,5 млн с $0,8 млн.
Компанию основали Сергей Куприенко и Алекс Финк в мае 2023 года. Заявленная штаб-квартира и офис маркетинга и продаж — Остин (Техас, США), тогда как инженерные подразделения распределены между офисами в Киеве (Украина) и Варшаве (Польша). В холдинговой структуре компании — «дочерние» предприятия в Украине, Польше и Эстонии.
До IPO Куприенко принадлежало 27,4%, Финку — 15,1%, тогда как среди других владельцев Theseus Capital Partners, где управляющим партнером является член совета директоров Филипп Вагенхайм, — 22%, D3 Fund Эвелин Бучацки — 10,1%, RG.AI Technologies Чарльза Эберли фон Секси — 14%, Green Flag Fund I — 5,3%, Radius Fund I — 6,9%
Выручка Swarmer в 2025 году сократилась до $0,31 млн с $0,33 млн годом ранее, а чистый убыток увеличился до $8,53 млн с $2,07 млн.
Как сообщает Fixygen, крупные биткоин-майнеры ускоряют переориентацию части энергетических площадок и инфраструктуры под дата-центры для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений на фоне ухудшения экономики добычи биткоина, сообщает Cointelegraph.
Ключевым активом майнеров в новой модели становится не ASIC-оборудование, которое не подходит для ИИ-вычислений, а доступ к электроэнергии, подстанциям, системам охлаждения, разрешениям и уже подготовленным площадкам. Именно дефицит подключенной к сети энергии стал одним из главных ограничений для развития дата-центров под ИИ. Совокупная мощность дата-центров для ИИ в мире на конец 2025 года достигла 29,6 ГВт, тогда как в 2022 году она составляла менее 1 ГВт.
Публичные майнинговые компании уже заключили ряд крупных соглашений в сегменте ИИ и HPC. В частности, в ноябре 2025 года IREN подписала пятилетнее соглашение с Microsoft на предоставление облачных сервисов на базе графических процессоров (GPU) на сумму примерно 9,7 млрд долларов для кампуса мощностью 750 МВт в Техасе. Hut 8 заключила 15-летний контракт с Fluidstack на сумму $7 млрд в отношении объекта River Bend в Луизиане, а Core Scientific расширила соглашение с CoreWeave до $10,2 млрд сроком на 12 лет.
По оценке CoinShares, публичные майнеры уже объявили о контрактах в сферах ИИ и высокопроизводительных вычислений на сумму более $70 млрд. Компании, имеющие такие соглашения, оцениваются рынком значительно выше: их мультипликатор к доходу за последние 12 месяцев составляет 12,3 против 5,9 у майнеров, которые по-прежнему ориентированы преимущественно на добычу биткоина.
Аналитики предполагают, что доля направления ИИ в выручке публичных майнеров может вырасти примерно до 70% к концу 2026 года по сравнению с около 30% в первом квартале. Такая динамика фактически превращает часть майнинговых компаний в инфраструктурных операторов для рынка ИИ.
Давление на традиционный майнинг усилилось из-за снижения рентабельности. По оценке JPMorgan, средние затраты на добычу одного биткоина составляют около $78 тыс., а примерно 20% майнеров работают в убыток. По состоянию на текущие котировки биткоин торгуется около $62,5 тыс., то есть ниже указанной оценки средней себестоимости.
В то же время переход на ИИ обходится недешево. По оценке CoinShares, типичная инфраструктура для криптомайнинга стоит $700 тыс. – $1 млн на 1 МВт, тогда как объекты для ИИ с жидкостным охлаждением могут потребовать $8–15 млн на 1 МВт. Это увеличивает долговую нагрузку компаний и делает их зависимыми от крупных клиентов — гиперскейлеров.
Для рынка это означает изменение инвестиционной логики в секторе майнинга. Если раньше главными факторами были цена биткоина, хешрейт и стоимость электроэнергии, то теперь для части компаний всё большее значение приобретают долгосрочные контракты с AI-клиентами, доступ к капиталу и способность быстро перестраивать площадки под GPU-инфраструктуру.
Публичные биткоин-майнеры после халвинга находятся под давлением из-за сокращения вознаграждения за блок, высокой сложности сети и волатильности цены биткоина. Экспансия в области ИИ и HPC позволяет им диверсифицировать выручку, но в то же время переводит бизнес в капиталоемкий сегмент дата-центров, где ключевыми рисками остаются долг, сроки ввода объектов в эксплуатацию и концентрация клиентов.
HPC, БИТКОИН, дата-центр, ИИ, МАЙНИНГ
Текущий инвестиционный бум вокруг искусственного интеллекта может резко замедлиться, если ожидаемая отдача от технологии окажется ниже прогнозов, предупреждает Банк международных расчетов (Bank for International Settlements, BIS) в новом годовом экономическом отчете.
По оценке Experts Club, оптимизм вокруг ИИ стал одним из факторов, поддержавших мировую экономику и финансовые рынки в последние месяцы. Инвестиции в полупроводники, центры обработки данных и энергетическую инфраструктуру выросли, а крупные технологические компании стали одним из главных драйверов капитальных затрат.
Однако именно масштаб и скорость этого процесса создают новые риски. BIS сравнивает нынешний ИИ-бум с предыдущими технологическими инвестиционными циклами — строительством каналов в 1830-х годах, железнодорожным бумом в Великобритании в 1840-х, электрификацией конца 1920-х и дотком-бумом конца 1990-х годов.
Общая черта этих периодов заключалась в том, что реальный технологический прорыв привлекал больше капитала, чем могла оправдать коммерческая отдача. В результате такие бумы заканчивались разворотом инвестиций и спадом, который затрагивал не только отдельные компании, но и экономику в целом.
По данным BIS, пять крупнейших гиперскейлеров — крупных поставщиков облачных и вычислительных мощностей — в 2025-2026 годах могут потратить более $1 трлн на капитальные вложения, связанные с ИИ. Эти обязательства уже опережают прибыль и свободный денежный поток компаний, из-за чего часть финансирования привлекается через долговые рынки.
Генеральный управляющий BIS Пабло Эрнандес де Кос, которого цитирует The Wall Street Journal, заявил, что конкуренция за будущую долю рынка могла привести к избыточным инвестициям в ИИ. Если технология не даст ожидаемой отдачи, сектор может оказаться уязвимым, а текущий инвестиционный бум — резко оборваться.
Особую тревогу BIS вызывает не только сам объем вложений, но и то, как они финансируются. Речь идет о долге гиперскейлеров, ИИ-лабораторий, поставщиков оборудования, строительных и инженерных подрядчиков, занятых в создании дата-центров, энергетических мощностей и другой инфраструктуры.
Если крупнейшие заказчики замедлят или остановят капитальные расходы, компании в цепочке поставок могут столкнуться с резким падением выручки и сложностями с обслуживанием долга. Это может усилить давление на рынки инструментов с фиксированной доходностью, корпоративных облигаций и частного кредита.
BIS подчеркивает, что речь не идет об отрицании долгосрочного потенциала искусственного интеллекта. Напротив, ИИ может повысить производительность в экономике, но переход к этой модели сопровождается неопределенностью: пока неясно, насколько быстро компании смогут внедрить технологию в реальные производственные процессы и монетизировать ее в масштабах, достаточных для оправдания нынешних инвестиций.
Еще один риск связан с инфраструктурными ограничениями. Развитие ИИ уже сталкивается с дефицитом электроэнергии, сетевого оборудования, мощных полупроводников и возможностей для быстрого строительства дата-центров. Эти ограничения могут повышать стоимость проектов и одновременно усиливать переинвестирование, если компании стремятся заранее закрепить за собой мощности через долгосрочные контракты.
Для финансовой системы ключевая угроза состоит в том, что возможное разочарование в отдаче от ИИ может совпасть с уже существующими уязвимостями — высокой оценкой акций технологических компаний, ростом долга, активностью небанковского финансового сектора и повышенной чувствительностью рынков к изменению ожиданий по процентным ставкам.
В этом сценарии ИИ-бум может превратиться из источника роста в фактор финансовой нестабильности. Сначала может произойти снижение капиталовложений и падение заказов в инфраструктурной цепочке, затем — ухудшение положения заемщиков, расширение кредитных спредов и переоценка активов, связанных с ИИ.
Для бизнеса и инвесторов главный вывод BIS состоит в том, что технологический прогресс не отменяет финансовой дисциплины. Даже если искусственный интеллект действительно станет одной из ключевых технологий ближайшего десятилетия, это не гарантирует, что все нынешние инвестиции окупятся, а все компании, участвующие в гонке, сохранят устойчивость.
BIS, или Банк международных расчетов, — международная финансовая организация со штаб-квартирой в Базеле, Швейцария. Банк был создан в 1930 году и считается одним из старейших международных финансовых институтов. Его основная задача сегодня — содействие глобальной денежно-кредитной и финансовой стабильности через сотрудничество центральных банков, исследования, статистику, аналитические отчеты и поддержку международных финансовых стандартов. BIS часто называют “банком центральных банков”, поскольку он работает прежде всего с центральными банками и международными финансовыми организациями.
Искусственный интеллект переходит из зоны технологических экспериментов в сферу жесткого государственного регулирования, отмечает информационно-аналитический центр Experts Club. Ведущие экономики мира уже делят рынок на два подхода: риск-ориентированное регулирование с обязательными требованиями и более мягкую модель, где государство делает ставку на инновации, отраслевые стандарты и контроль постфактум.
Для Украины и других стран Восточной Европы эта тема становится актуальной. ИИ уже используется в банках, телекоммуникациях, оборонных технологиях, медицине, образовании, государственных услугах, промышленности и медиа. Поэтому вопрос больше не в том, нужно ли регулировать искусственный интеллект, а в том, как не задушить инновации и одновременно защитить граждан, бизнес и государство от рисков.
Наиболее развитый правовой режим уже принят в Европейском союзе. EU AI Act вступил в силу 1 августа 2024 года и внедряется поэтапно. Его логика построена на классификации рисков: запрещенные практики, AI-системы с высоким риском, системы с требованиями прозрачности и модели общего назначения. Для стран, ориентированных на рынок ЕС, этот акт фактически становится внешним стандартом, даже если они не являются членами Евросоюза.
Южная Корея стала одной из первых стран за пределами ЕС, принявших комплексный национальный закон об искусственном интеллекте. AI Basic Act вступил в силу в январе 2026 года и сочетает поддержку AI-индустрии с требованиями к прозрачности, безопасности, маркировке AI-контента и надзору за системами с высоким воздействием.
Китай выбрал другой путь — не единый универсальный закон, а набор обязательных правил для отдельных сегментов. Важнейшим документом стали временные меры по управлению генеративными AI-сервисами, действующие с 2023 года. Китайская модель делает акцент на контроле контента, безопасности данных, регистрации алгоритмов, проверке генеративных сервисов и соответствии политическим требованиям государства.
Япония в 2025 году приняла первый национальный закон, напрямую посвященный ИИ. Однако японская модель значительно мягче европейской: закон прежде всего направлен на продвижение исследований, разработок и использования искусственного интеллекта, а не на подробные запреты и штрафы. Это отражает стремление Японии сохранить конкурентоспособность технологического сектора и не создавать чрезмерную нагрузку на бизнес.
У США пока нет единого федерального закона об искусственном интеллекте. Регулирование развивается фрагментарно: через президентские указы, федеральные рекомендации, стандарты NIST и законы отдельных штатов. Наиболее заметный пример — Colorado AI Act, который устанавливает обязанности для разработчиков и пользователей высокорисковых AI-систем и направлен на предотвращение алгоритмической дискриминации. При этом на федеральном уровне США делают ставку на сохранение лидерства, инфраструктуру, безопасность и ограничение чрезмерного регулирования.
Великобритания выбрала модель «pro-innovation regulation». Вместо единого закона об ИИ Лондон предложил набор принципов для существующих регуляторов: безопасность, прозрачность, справедливость, подотчетность и возможность обжалования решений. Такой подход позволяет быстрее адаптироваться к изменениям технологий, но создает меньшую правовую определенность, чем европейская модель.
Канада пыталась принять Artificial Intelligence and Data Act в составе Bill C-27, но законопроект долго находился в парламентском процессе и не стал полноценным действующим законом об ИИ. Это показывает, что даже развитые демократии сталкиваются с трудностями: регулирование ИИ затрагивает одновременно цифровые права, бизнес, авторское право, безопасность, конкуренцию и рынок труда.
Бразилия также находится в процессе создания комплексного регулирования ИИ. Сенат одобрил законопроект об искусственном интеллекте в декабре 2024 года, но для вступления в силу он должен пройти рассмотрение в Палате депутатов и получить окончательное утверждение.
Бразильская модель близка к риск-ориентированному подходу, но также делает сильный акцент на правах человека, авторском праве и ответственности разработчиков.
Сербия находится на этапе перехода от стратегии к обязательному регулированию. Страна уже приняла стратегические документы по развитию ИИ и создала рабочую группу по подготовке первого закона об искусственном интеллекте. Новый закон должен приблизить Сербию к европейской модели и предоставить бизнесу более понятные правила работы с ИИ-системами.
Для Украины вопрос регулирования ИИ также становится неизбежным. С одной стороны, страна нуждается в максимально быстрой технологической модернизации, в частности в сферах defense tech, govtech, медицины, кибербезопасности и образования. С другой стороны, интеграция в рынок ЕС потребует совместимости с EU AI Act, особенно для компаний, которые работают с европейскими клиентами или экспортируют цифровые продукты.
Главный выбор для стран, которые еще не приняли законы, заключается в выборе между тремя моделями. Первая — европейская, с жесткой классификацией рисков и высоким уровнем compliance. Вторая — британско-японская, с мягким регулированием и акцентом на инновации. Третья — китайская, с сильным государственным контролем над контентом, данными и алгоритмами.
Для Восточной Европы наиболее вероятной станет гибридная модель. Страны, связанные с евроинтеграцией или экспортом IT-услуг в ЕС, будут вынуждены учитывать EU AI Act. Но из-за ограниченных ресурсов регуляторов они, вероятно, будут вводить нормы поэтапно, начиная с чувствительных сфер: госуслуги, биометрия, медицина, финансы, образование, трудоустройство и критическая инфраструктура.
Experts Club считает, что регулирование ИИ станет одним из ключевых факторов инвестиционной привлекательности цифровых экономик. Компании будут выбирать юрисдикции, где правила достаточно понятны для бизнеса, но не создают чрезмерных барьеров для разработки и тестирования новых продуктов.
Для Украины важно не просто скопировать EU AI Act, а адаптировать его к собственным возможностям. Оптимальная модель должна включать реестр высокорисковых AI-систем, регуляторные песочницы, требования к прозрачности в государственных сервисах, защиту персональных данных, маркировку синтетического контента и понятные правила ответственности.
В ближайшие годы искусственный интеллект станет такой же регулируемой инфраструктурой, как финансы, телекоммуникации или энергетика. Страны, которые раньше создадут понятные и гибкие правила, получат преимущество в привлечении инвестиций, развитии стартапов и экспорте цифровых услуг.
