Хэштег #один | Тинькофф Инвестиции Пульс

Терпение vs активность в инвестициях "Биржа - это место, где деньги активных переходят к терпеливым,"- Уоррен Баффет. Наш мозг — это удивительный инструмент, превосходящий даже самые современные технологии. Однако он сформировался в совершенно иных условиях. Тысячелетия человечество боролось с голодом, эпидемиями и войнами, но сегодня, в эпоху относительного благополучия, главные вызовы сместились в психологическую сферу. Сегодня от ожирения гибнет больше людей, чем от голода, а самоубийства уносят больше жизней, чем войны и насильственные преступления вместе взятые. Проблема в том, что наш мозг по-прежнему запрограммирован на древние угрозы, тогда как современные «битвы» требуют не скорости и реакции, а терпения и стратегической последовательности. Эта склонность к импульсивным действиям ярко проявляется в инвестировании. Компания Vanguard, изучив клиентские счета, обнаружила любопытный парадокс: счета, которыми практически не управляли, принесли большую доходность, чем те, где инвесторы активно вносили коррективы. Это подтверждают исследования по всему миру. Например, в Швеции выяснили, что самые активные трейдеры ежегодно теряют около 4% от стоимости портфеля из-за комиссий и неверного выбора времени для сделок. На 19 крупнейших мировых биржах инвесторы, часто менявшие позиции, стабильно получали на 1,5% меньшую доходность, чем те, кто придерживался стратегии «купи и держи». Еще одно известное исследование в области поведенческих финансов демонстрирует, как эта тяга к действию связана с гендерными различиями. Учёные Терранс Один и Брэд Барбер, проанализировав брокерские счета, установили, что мужчины совершали сделки на 45% чаще женщин, а одинокие мужчины — и вовсе на 67%. Причину исследователи объяснили излишней самоуверенностью у сильного пола. Однако, независимо от корней этого явления, результат был один: избыточная активность снижала доходность. Мужчины в среднем отставали от женщин на 1,4 процентных пункта в год, а одинокие мужчины — на 2,3 процентных пункта. Такая разница, накапливаясь годами, оказывает огромное влияние на итоговый капитал. Таким образом главный вывод можно было бы сформулировать так: эволюционно заложенная потребность мозга в действии, будь то самоуверенность или иной фактор, систематически вредит финансовым результатам.

SWE-bench (Software-Engineering Benchmark) — это набор тестов, который проверяет, способна ли ИИ-модель решать реальные задачи программистов, а не просто писать «код по фану». Что именно делает SWE-bench? 1. Берёт 2 294 настоящих GitHub-issue из 12 популярных Python-проектов (например, `scikit-learn`, `django`, `requests`) . 2. Даёт модели: - полный исходный код проекта; - текст баг-репорта или запроса на фичу; - тест, который падает до исправления. 3. Просит прислать патч, который: - чинит этот тест; - не ломает остальные. 4. Проверяет итоговый результат запуском реальных CI-тестов проекта . Почему это важно Проблема старых тестов (HumanEval, MBPP) Как решает SWE-bench Задачи маленькие и «искусственные» Используются issue и большие кодовые только синтаксис корректность логики полный набор тестов контекста: 20 строк кода Нужно читать десятки файлов и понимать верный ответ Решений может быть много; важно, чтобы проект собирался Результаты в цифрах - GPT-4 решает 42 % задач SWE-bench, тогда как у GPT-3.5 было ≈ 12 % . - Anthropic Claude-3 — порядка 50 % на «облегчённой» версии SWE-bench Lite . - Человек-джуниор решает ≈ 33 %, мидл — 60–70 %, что даёт ориентир: «насколько ИИ уже годен на роль junior/middle разработчика». Итог SWE-bench — это экзамен на зрелость для ИИ-кодеров. Он показывает, способен ли ассистент не просто сгенерировать «красивый» кусок кода, а вписать его в живой проект так, чтобы тесты прошли и баг исчез.

Самые крупные хранилища данных и их обработки в мире и в России # Самые крупные хранилища данных и центры обработки данных в мире и в России ## Мировые лидеры по размеру и мощности | Название центра | Страна | Площадь (кв. м) | Мощность (МВт) | | China Telecom Data Center (Hohhot) | | 994 062 | 150 | крупный в мире, , , [1][2][3][4] | | China Mobile Data Center (Hohhot) | Китай | 1 000 000+ | 150+ | из крупнейших по мощности, 20 000 AI-ускорителей[2] | | The Citadel Campus (Switch) | (Невада) | 668 901 | 650 | Крупнейший колокационный центр, полностью на возобновляемой энергии[2][3] | | Yotta NM1 | Индия | 76 180 | 50 | 30 000 стоек, крупнейший в Азии после Китая[3] | | Harbin Data Center | Китай | 659 611 | 200 | Один из крупнейших центров хранения данных[3] | > Примечание: Ведущими мировыми игроками по облачным сервисам и инфраструктуре являются Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Meta Platforms и Alibaba Cloud, которые владеют и эксплуатируют множество гигантских дата-центров по всему миру[5]. ## Крупнейшие центры хранения и обработки данных в России | Название центра/оператора | Город/регион | Площадь (кв. м) | Мощность (МВт) | Кол-во стоек | Особенности | |-------------------------------------|------------------|-----------------|---------------|--------------|-----------------------------------| | Istradigital (проект) | Московская обл. | 620 000 | - | 40 000 | Самый крупный проект в РФ, строительство ведется[6] | | IXcellerate Moscow South Campus | Москва | 140 000 | 200 | 17 000+ | Один из крупнейших кампусов в Европе[7][8][9] | | IXcellerate Moscow Five (MOS5) | Москва | 18 500 | 64 | 4 700 | Современный дата-центр Tier III[9] | | Yandex (проект в Грабцево) | Калуга | - | 63 | 3 800+ | Крупнейший центр Яндекса в РФ[10] | | Ростелеком (разные объекты) | Москва и др. | - | 97,7 (суммарно)| 5 443 | Лидер по числу стоек в 2022[8][11] | - В 2025 году общая мощность коммерческих дата-центров России достигла 3,6 ГВт, загрузка — около 90%[12]. - Более 50% серверного оборудования и систем хранения данных в современных российских ЦОДах производится внутри страны[12]. - Ведущие города по количеству дата-центров: Москва (70% рынка Tier III), Санкт-Петербург, Екатеринбург[13]. ## Тенденции и развитие - В России наблюдается быстрый рост цифровизации, развитие облачных сервисов и внедрение ИИ, что стимулирует строительство новых крупных центров хранения и обработки данных[12]. - В мире продолжается экспансия гиперскейл-центров, ориентированных на работу с большими данными, ИИ и облачными сервисами[1][2][3]. ## Краткие выводы - Мировой лидер — China Telecom Data Center (Китай, Хух-Хото), более 10 млн кв. футов и 150 МВт мощности. - Лидер в России — проект Istradigital (Московская область), 40 000 стоек, IXcellerate Moscow South — крупнейший действующий кампус. - Тренд — рост мощности, автоматизации, внедрение ИИ и переход к отечественным технологиям хранения и обработки данных. *Все данные приведены по состоянию на 2024–2025 годы и основаны на последних открытых источниках и отраслевых обзорах*[1][6][7][2][8][12][3][9][10][11][13].