Антон Пыжев зав. лабораторией Сибирского федерального университета (СФУ, Красноярск), и. о. зав. отделом Института экономики и организации промышленного производства (ИЭОПП) СО РАН, к.э.н.
Роман Гордеев старший научный сотрудник СФУ, научный сотрудник ИЭОПП СО РАН, к.э.н.
Всемерное развитие внутреннего рынка продукции леспрома становится залогом качественного усложнения и технологической модернизации отрасли. Наиболее перспективные зоны будущего спроса — деревянное домостроение и отделка помещений, производство топливных пеллет и щепы, выпуск бумажной и картонной упаковки.
АЛЕКСАНДР ИВАНТЕР
Готовые листы шпона в цехе лущения Амурской лесопромышленной компании (входит в холдинг RFP Group)
в г. Амурске Хабаровского края
Читайте Monocle.ru в
Итоги работы российской лесопереработки за десятилетие, предшествующее СВО, следует признать если не звездными, то вполне успешными. Выпуск основных видов продукции существенно вырос, при этом наиболее динамично развивались перерабатывающие производства. Если прирост выпуска необработанных лесоматериалов составил за этот период чуть более 20%, то производство фанеры выросло почти в полтора раза, выпуск ДСП удвоился, практически с нуля до более или менее заметных величин налажено производство топливных пеллет и щепы (см. таблицу 1).
При этом ключевым драйвером развития отрасли, как и для абсолютного большинства отечественных отраслей промежуточного спроса, был экспорт, а главной стратагемой государства в леспроме было облагораживание экспорта — переход от вывоза кругляка (с 1 января прошлого года его экспорт был законодательно запрещен) к поставкам продукции с большей добавленной стоимостью.
🤖 «Пока бизнес скорее тратит на ИИ, чем на нем зарабатывает»
Пока Google и Microsoft делают наши личные данные топливом для своих нейросетей — анализируя почту или делая скриншоты экрана каждые несколько секунд, — реальный сектор (финансы, медицина, промышленность) задыхается от обратной проблемы. Здесь строгие законы о защите персональных данных превращаются в непреодолимый барьер: обмениваться данными, чтобы учить свои модели на них, большей части банков и корпораций запрещено.
Однако выход есть — технология конфиденциальных вычислений, позволяющая анализировать данные, не раскрывая их. В России одним из пионеров этого подхода стала компания УБИК (теперь часть группы Arenadata), запустившая в прошлом году продукт Ubic Conclave для совместного анализа данных банков, телекомов и госструктур без передачи самих сведений.
⚡️ Петр Емельянов — директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту группы Arenadata
Как работают конфиденциальные вычисления? Что дает ИИ бизнесу? Что за задачи решают ваши заказчики? Как будет проходить адаптация к ИИ?
🎙 О том, как именно конфиденциальные вычисления могут преобразить искусственный интеллект и где кроется экономика в анализе данных, Петр Емельянов рассказал в подкасте «Монокля».
0.54 что такое конфиденциальные данные и вычисления и зачем они нужны
5.50 что могут узнать банки о своих клиентах, если объединят свои данные (не объединяя их)?
7.50 как не запутаться в том, что показывают большие данные
12.35 стартапы на базе ИИ: почему у них нет конкуретных преимуществ
14.00 как работает Conclave
17.00 что хотят получить банки и компании с помощью конфиденциальных вычислений
21.00 как экосистема может больше зарабатывать за счет знания своего клиента
23.50 каким будет ИИ,обученный не на общедоступных, а на публичных данных
28.20 почему нам не нравится, когда наши данные обрабатывают
31.50 так приносит ли ИИ деньги или нет?
Купить
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии
– журнал для тех, кто знает, но хочет понимать
Азиатский детонатор: как крах в Сеуле и Токио может похоронить экономики США и Европы
Настоящие новости
Маркетплейсы: вход не для всех
Как победить на маркетплейсе
Северный широтный ход: полярный долгострой никак не оттает
Забудьте о девальвации
Криптовалютчики ждут осени
От поиска валюты к управлению ликвидностью
Акции упали? Подбираем, потом пригодятся
Верховный суд встраивает суды в правовую вертикаль
Поле брани после Анкориджа