По мере распространения ИИ тенденции его использования меняются. ИИ переходит из разряда экспериментов в категорию инфраструктуры. Данные из отчета Sysdig 2026 Cloud-Native Security and Usage Report показывают, что компании всё чаще создают собственную инфраструктуру вместо того, чтобы полагаться на внешние сервисы. Это изменение уменьшает поверхность атак ИИ.
От потребления к инфраструктуре
В этом году мы проанализировали на один миллион больше пакетов ИИ и МО, чем в прошлом. Это сигнал о том, что ИИ становится постоянной частью инфраструктуры.
Переводя эту точку данных на классификацию внедрения ИИ, можно сказать, что организации всё чаще действуют как создатели и разработчики (shapers and makers). То есть вместо потребления ИИ через размещенные модели вроде ChatGPT и Claude (потребители, или takers), они кастомизируют эти модели, разрабатывают конвейеры данных и интегрируют их в свои продукты и рабочие процессы (создатели, или shapers). Кроме того, некоторые компании обучают собственные модели с нуля, используя огромные мощности графических процессоров и колоссальные объемы данных (разработчики, или makers).
Анализируя эти пакеты по типам, мы заметили увеличение количества пакетов МО в облачных средах в шесть раз. Между тем, среди пакетов для ИИ пакеты OpenAI выросли в 14 раз, а пакеты Anthropic — в 40 раз.
Организации определенно используют ИИ, в этом нет никаких сомнений. Теперь дискуссия идет о том, насколько глубоко они его интегрируют.
Консолидация уменьшает поверхность атак ИИ
Поскольку внедрение ИИ смещается от внешних сервисов к собственной инфраструктуре, безопасность выигрывает. Парадоксально, но по мере роста внедрения ИИ поверхность атак для инфраструктуры ИИ сокращается.
Организации, которые создают собственную инфраструктуру ИИ, заменяют бесконечное множество специализированных инструментов и API с поддержкой ИИ на меньшее, но более критически важное количество компонентов инфраструктуры моделей. Полученные консолидированные ресурсы проще защищать в соответствии с лучшими практиками.
Наши данные подтверждают этот тезис. Даже несмотря на значительный рост количества пакетов, общедоступность пакетов ИИ и МО осталась на уровне прошлого года и составила 1,5%, причем публично доступными оказались лишь 0,05% ресурсов.
Следует учитывать, что, хотя ИИ может выглядеть как некий черный ящик, он по-прежнему представляет собой обычное программное обеспечение, работающее на компьютере. Следующие три ресурса объединяют ИИ с традиционными рабочими нагрузками:
- Мастер-класс «ИИ — это больше, чем ChatGPT и LLM» рассказывает о том, как ИИ является зонтичным термином для МО, генеративного ИИ (GenAI), агентного ИИ и многого другого.
- В материале «Старое — это новое» AIBOM проливают свет на то, из каких компонентов состоят системы ИИ.
- Статья «ИИ по-прежнему остается рабочей нагрузкой» связывает инфраструктуру ИИ с элементами, которые потребители, создатели и разработчики уже умеют защищать.
Европа и сектор B2C лидируют по внедрению ИИ
Мы заметили, как компании из сферы бизнеса для потребителей (B2C), такие как СМИ и интернет, транспорт и ритейл, лидируют по внедрению ИИ. Для этих компаний инновации в области ИИ стимулируют рост доходов и напрямую связаны с клиентским опытом, вовлеченностью и дифференциацией.
Напротив, для компаний из сферы бизнеса для бизнеса (B2B) ИИ не служит основным интерфейсом продукта, а выполняет более тонкую роль, повышая операционную эффективность. Они в основном используют ИИ для поддержки внутренней производительности, аналитики, рабочих процессов автоматизации или службы поддержки клиентов.
Кроме того, регион EMEA значительно опережает другие регионы по внедрению пакетов ИИ и МО. Четкие нормативные рамки ЕС в отношении ИИ не столько подавляют инновации, сколько создают необходимую основу для того, чтобы осторожные организации могли уверенно ускорить внедрение.
Эту разницу также можно объяснить требованиями к суверенитету данных и соображениями комплаенса, поскольку они подталкивают организации в регионе EMEA к использованию собственной инфраструктуры ИИ. В конце концов, наши данные не учитывают организации, выступающие в роли потребителей, которые сильно зависят от размещенных сервисов ИИ.
Внедрение ИИ для кибербезопасности
Есть одна сфера, где использование ИИ стало вопросом выживания, и это кибербезопасность. ИИ теперь является бесценным инструментом в арсенале как атакующих, так и защитников.
Злоумышленники используют его не только для расширенных кампаний социальной инженерии и разведки. Подразделение Sysdat TRT сообщало о JADEPUFFER — полностью автономном вирусе-вымогателе, об ИИ-ассистированном захвате учетной записи менее чем за 10 минут, а также об эксплуатации вновь выявленных уязвимостей менее чем за четыре часа.
К счастью, защитники наступают им на пятки. Организации используют ИИ во всех его проявлениях для ускорения наиболее трудоемких задач облачной безопасности:
- МО для обнаружения аномального поведения и маркировки инцидентов безопасности.
- LLM для снижения когнитивной нагрузки и помощи разработчикам в исправление уязвимостей в их коде.
- Агентный ИИ, который соотносит данные всей вашей инфраструктуры для автоматического реагирования на угрозы, а затем помогает инженерам по безопасности исследовать их.
Узнайте больше о роли ИИ в кибербезопасности, прочитав статью «ИИ — это настоящее безопасности».
Основные выводы
ИИ больше не является чем-то экспериментальным или новинкой. Это операционная инфраструктура.
Рост числа пакетов ИИ и МО сигнализирует о переходе от потребления ИИ к его созданию и разработке производственного уровня.
Организации, которые консолидируют ИИ в своей инфраструктуре, следуют лучшим практикам безопасности. Их ресурсы ИИ менее доступны публично, что уменьшает поверхность атак.
Разрыв между злоумышленниками и защитниками, использующими ИИ в кибербезопасности, быстро сокращается. Тот, кто быстрее автоматизирует процессы, будет опережать остальных в течение следующих 6–12 месяцев.
Ознакомьтесь с нашим полным анализом и другими данными в отчете Sysdig 2026 Cloud-Native Security and Usage Report.
