Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
#Круги добра
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Монстрикс — это динамичная стратегия, где ты собираешь, улучшаешь и сражаешься с могучими монстрами.

Монстрикс

Мидкорные, Стратегии, Мультиплеер

Играть

Топ прошлой недели

  • SpongeGod SpongeGod 1 пост
  • Uncleyogurt007 Uncleyogurt007 9 постов
  • ZaTaS ZaTaS 3 поста
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
20
empenoso
empenoso
1 день назад
Программирование на python

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов⁠⁠

Многие частные инвесторы ведут свои портфели в Excel: это удобно, бесплатно и всё — на вашем компьютере. Но у Excel есть слабое место: он не умеет напрямую «разговаривать» с современными сайтами. Если нужно автоматически подтянуть котировку с конкретной страницы в интернете, встроенные веб‑функции часто не справляются: они не умеют обходить современные защиты.

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

В этой статье я покажу простой и надёжный способ заставить Excel получать котировки практически с любого сайта — на примере курса USD/RUB с investing.com. Идея не требует глубоких технических знаний: вместо того чтобы пытаться что-то делать со страницей в Excel, мы используем на своём компьютере небольшой скрипт‑посредник. Excel просто запрашивает у него одно число, а посредник уже «ходит» на сайт, берёт данные, при необходимости обрабатывает их и возвращает в понятном для Excel виде.

Короткая схема работы:

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост
Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

Приведённый далее Python‑скрипт (набор инструкций для этого «посредника») — это учебный пример: он предназначен исключительно для демонстрации принципа работы с API и веб‑технологиями. Я не призываю и не рекомендую использовать его для обхода правил каких‑либо сайтов.

Все исходные файлы проекта доступны в репозитории на GitHub.

Почему Excel «из коробки» больше не справляется?

Раньше сайты были простыми — статический HTML, и достаточно было послать GET‑запрос (когда вы вводите адрес сайта в браузере и нажимаете Enter, ваш браузер отправляет GET‑запрос) и прочитать нужный кусок страницы. Сегодня веб — это чаще не страницы, а полноценные приложения: данные подгружаются отдельно через JavaScript, содержимое формируется в браузере и может отсутствовать в исходном HTML. Простая формула Excel этого не видит — она получает «скелет» страницы, а не финальный контент.

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

Плюс появились надёжные системы защиты: Cloudflare и их аналоги анализируют трафик и блокируют подозрительные запросы. Запрос из Excel выглядит «механически» — без cookie, без поведенческих отпечатков, без выполнения JS — и его часто сразу отбрасывают или ставят на проверку CAPTCHA.

Нам нужен инструмент, который умеет вести себя как настоящий браузер: выполнять JS, держать сессию, ставить нужные заголовки. Именно таким инструментом станет локальный скрипт‑посредник — он «ходит» на сайт как человек/браузер, получает чистые числа и возвращает их Excel в простом виде.

Архитектура нашего решения: строим мост между Excel и вебом

Excel — наш «заказчик». Он делает простой запрос к локальному адресу http://localhost:8000/usd_rub/rate и получает готовое значение. Ему не нужно знать про JavaScript, сессии или CAPTCHA — только чистый текст или XML для ячейки.

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

Python + FastAPI — «умный посредник». Лёгкий локальный сервер принимает запрос от Excel, применяет стратегию получения данных, обрабатывает ответ и отдаёт результат в удобном формате. FastAPI даёт быстрый и документированный интерфейс.

requests и cloudscraper — наши «вездеходы». requests надёжен для простых запросов; cloudscraper помогает обходить защиту Cloudflare, имитируя поведение браузера. Сначала пробуем простой запрос, при ошибке переключаемся на cloudscraper и возвращаем то, что Excel «съест».

Итог: прозрачный локальный мост, скрывающий сложности веба и возвращающий котировки в Excel.

Готовим рабочее место и Excel получает данные

Теперь переходим к самому интересному — практической реализации. Наша цель — запустить локальный сервер‑посредник и научить Excel обращаться к нему за данными. Следуйте этим шагам, и даже если вы никогда не работали с Python, у вас всё получится.

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

https://github.com/empenoso/excel-data-bridge

Шаг 1: Создание рабочего пространства

Для начала создайте на вашем компьютере отдельную папку, например, excel-data-bridge. В ней мы будем хранить все наши файлы. Это поможет избежать путаницы и обеспечит корректную работу скриптов.

Поместите в эту папку четыре файла, которые были предоставлены ранее:

  1. investing_proxy.py — наш основной скрипт‑посредник.

  2. requirements.txt — список необходимых Python‑библиотек.

  3. 1_install_requirements.bat — установщик зависимостей.

  4. 2_start_server.bat — запускатор нашего локального сервера.

Шаг 2: Установка необходимых компонентов

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

Прежде чем наш скрипт сможет работать, ему нужны «помощники» — специальные библиотеки Python. Файл 1_install_requirements.bat сделает всю работу за вас.

Просто дважды кликните по файлу 1_install_requirements.bat. Откроется командная строка, где вы увидите процесс установки. Скрипт сначала проверит, установлен ли у вас Python, а затем скачает и установит все библиотеки из файла requirements.txt. По завершении вы увидите сообщение «Установка завершена!». Это означает, что всё готово к следующему шагу.

Шаг 3: Запуск локального сервера

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

Теперь, когда все компоненты установлены, запустим наш сервер. Для этого дважды кликните по файлу 2_start_server.bat.

Снова откроется окно командной строки, но на этот раз оно не закроется. Вы увидите сообщения о запуске сервера, а также список доступных адресов (endpoints), по которым Excel сможет обращаться за данными. Пока это окно открыто, ваш сервер работает и готов принимать запросы от Excel. Если вы закроете это окно, сервер остановится.

Шаг 4: Получение данных в Excel

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

Откройте Microsoft Excel и выберите любую ячейку. Теперь мы используем встроенную функцию ВЕБСЛУЖБА (WEBSERVICE), которая умеет делать запросы по указанному адресу.

  1. Чтобы получить курс USD/RUB, введите в ячейку следующую формулу и нажмите Enter:
    =ВЕБСЛУЖБА("http://localhost:8000/usd_rub/rate")

  2. Чтобы получить дату и время котировки, введите в соседнюю ячейку:
    =ВЕБСЛУЖБА("http://localhost:8000/usd_rub/datetime")

Excel отправит запрос на ваш локальный сервер, тот, в свою очередь, сходит на investing.com, получит данные и вернёт их в ячейку.

Сделал Excel умнее: теперь он сам получает котировки с сайтов Python, Программирование, Автоматизация, IT, Длиннопост

Это просто пример - как можно модифицировать под себя?

Это лишь базовый пример, а не готовый универсальный инструмент. Скрипт показывает принцип: Excel делает простой запрос, а посредник достаёт данные с сайта и возвращает результат. Но у каждого инвестора свои задачи: кому‑то нужны котировки акций, кому‑то — нефть или золото, кто‑то захочет загружать таблицы. Именно поэтому код придётся адаптировать под конкретный сайт, формат ответа и даже частоту обновлений. Главное — вы держите в руках рабочий шаблон, который легко модифицировать под себя.

Заключение

Мы не просто решили локальную задачу получения котировок — мы освоили мощный подход к интеграции Excel с современным вебом. Создав локальный API‑посредник, мы научили старый добрый Excel говорить на языке современных веб‑приложений, обходя их защиты и получая актуальные данные.

Этот мост между Python и Excel открывает широкие возможности для автоматизации рутинных операций и делает ваш инвестиционный портфель по‑настоящему «живым» — с автообновляющимися котировками, курсами валют и любыми финансовыми данными из интернета.

Автор: Михаил Шардин
🔗 Моя онлайн‑визитка
📢 Telegram «Умный Дом Инвестора»

9 сентября 2025

Показать полностью 10
[моё] Python Программирование Автоматизация IT Длиннопост
5
1
Adamag
Adamag
1 день назад

Пакетный сжиматель изображений⁠⁠

Так совпало, что я делаю игру и мне понадобилось пачку картинок уменьшить в размерах, т.е. как в весе, так и в буквальном размере. Я решил далеко не ходить, и добавить себе в копилку микросервис

Пакетный сжиматель изображений Фриланс, IT, Сервис, Автоматизация, Программирование

Источник: Пакетное уменьшение изображений

Можно просто пересохранить с множителем 1, добавив шакалов. А можно убавить размер по множителю. Мне понадобилось сразу всё и ещё пачкой. И что б в архив упаковывало, всё работает, всё прекрасно. Моя цель выполнена. Подумал что может кому ещё понадобится, решил "чего добру зря пропадать". По доброй традиции что б всё не бесплатно было, добавил рекламы, и отправил себе на хостинг.

Кому понадобиться, милости прошу пользуйтесь.

P.S. да, сервис сделал что бы голые фотки ваши коллекционировать Нет, ничего нигде не хранится, никуда не передаётся, больно дорого будет хранить чьи-то картинки в больших количествах.

Показать полностью 1
[моё] Фриланс IT Сервис Автоматизация Программирование
21
AlexKuprin1208
AlexKuprin1208
2 дня назад

GRPC - новый виток?⁠⁠

GRPC - новый виток? Автоматизация, Тестирование, Развитие, Веб фреймворки, Программирование, Программа, Инженер, Openai

Да, немного интриги.
В общем, gRPC - наш новый фреймворк для построения сервисов. К небольшому удивлению он даже обошел SOAP.

Как известно, наш любимый Google развивается во всех направлениях, так в 2015 они и дропнули gRPC. За основу вкинули HTTP/2. А основной целью выступает скорость - более быстрый обмен данными между сервисами.

Что думаете? Действительно выстрелит или это лишь временный скачок?

Показать полностью
Автоматизация Тестирование Развитие Веб фреймворки Программирование Программа Инженер Openai
5
3
VinylHighway
VinylHighway
2 дня назад

ТОП-7 AI-сервисов для генерации идей и контент-планов в 2025 году⁠⁠

Планирование контента для соцсетей, блогов или бизнеса занимает много времени. Нейросети могут автоматизировать этот процесс: от генерации идей до готовых контент-планов. В 2025 году доступно множество инструментов, которые помогают маркетологам, блогерам и предпринимателям экономить часы работы.


1. ChatGPT (GPT-5)

Универсальный инструмент, который умеет генерировать темы постов, рубрики и контент-планы. Можно задать формат (Instagram, YouTube, Telegram, блог) и получить готовый список идей на неделю или месяц.


2. Notion AI

Интеграция искусственного интеллекта в популярный планировщик. Отлично подходит для тех, кто ведёт проекты и хочет встроить генерацию идей прямо в рабочее пространство. Бесплатный доступ ограничен, но удобство компенсирует.


3. Copy.ai

Сервис для маркетологов и копирайтеров. Поддерживает генерацию идей для постов, email-кампаний и рекламных слоганов. Удобен тем, что сразу предлагает варианты под разные каналы.


4. Writesonic

Подходит для SEO-копирайтинга и планирования контента для сайтов. Генерирует статьи, ключевые слова и идеи для публикаций. Есть бесплатный тариф с ограничениями.


5. Jasper AI

Фокусируется на маркетинговых кампаниях. Может составить контент-план для соцсетей, блога или рассылки. В бесплатной версии доступен ограниченный объём генераций.


6. Simplified AI

Комбинирует в себе генерацию идей, текстов и графики. Позволяет создавать сразу посты с изображениями. Удобен для SMM-менеджеров и малых бизнесов.


7. Scalenut

Сервис, который специализируется на SEO-контенте. Умеет составлять стратегии, анализировать конкурентов и предлагать темы с высоким поисковым спросом. Есть бесплатный доступ с ограниченными функциями.


SEO-ключевые запросы

  • лучшие AI-сервисы для генерации идей 2025

  • нейросети для контент-планов онлайн

  • как сделать контент-план с помощью ChatGPT

  • Jasper AI и Copy.ai сравнение

  • бесплатные AI-сервисы для SMM

  • Scalenut SEO контент план


Когда лучше перейти на платные версии

Бесплатные тарифы ограничены по объёму текста и функционалу. В платных планах открывается:

  • автоматическое составление месячных контент-планов,

  • SEO-анализ и подбор ключевых слов,

  • интеграции с соцсетями и CRM,

  • командная работа.


Как оплатить подписки в России

Даже если зарубежные сервисы блокируют карты, есть решения:

  • GGSEL — готовые аккаунты и подписки на Jasper, Copy.ai, Writesonic и другие.

  • ПЛАТИ ПО МИРУ / Wanttopay Bot — виртуальные карты, подходящие для прямой оплаты на официальных сайтах.


Обучение

Если хотите научиться создавать контент-планы с нуля и зарабатывать на этом, рекомендую бесплатный курс. За неделю он помогает освоить работу с AI и применить её в SMM и копирайтинге.


Итог

В 2025 году планировать контент стало проще благодаря нейросетям. ChatGPT, Notion AI, Copy.ai, Writesonic, Jasper, Simplified и Scalenut помогут блогерам и бизнесу автоматизировать создание идей и стратегий. Для профессиональной работы лучше переходить на платные версии — оплатить их можно через GGSEL или виртуальные карты. А чтобы ускорить старт — начните с курса по AI-копирайтингу.

Показать полностью
Сайт Автоматизация Telegram (ссылка)
0
14
TECHLiveHACK
TECHLiveHACK
2 дня назад

В китайском Гуанчжоу прошёл дождь из дронов⁠⁠

Из-за помех более 600 аппаратов, поднятых для шоу дронов, упали в реку.

Источник

Показать полностью
Telegram (ссылка) Технологии Инновации Дрон Китай Робототехника Тестирование Тест Техника Автоматизация Программа Видео Вертикальное видео Короткие видео Шоу Fail
6
10
TechSavvyZone
TechSavvyZone
2 дня назад

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению⁠⁠

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

Введение: Титаник полупроводниковой индустрии в бушующем океане

История Intel — это не просто летопись успехов технологической индустрии, а фундаментальная основа цифровой революции, определившая развитие человечества на протяжении последних пятидесяти лет.

Открывая любой современный компьютер, сервер или систему управления, мы неизбежно сталкиваемся с наследием этой корпорации. Но сегодня этот титан стоит на краю пропасти, и его судьба представляет собой не просто корпоративную драму, а вопрос стратегической безопасности технологического суверенитета Запада и глобальной технологической экосистемы в целом.

Кризис Intel многогранен и системен: это и потеря технологического лидерства, и серия стратегических просчетов, и финансовое напряжение, и фундаментальная проблема бизнес-модели в изменившемся мире. Анализ ситуации требует глубокого погружения в исторический контекст, понимания технологических аспектов полупроводникового производства и трезвой оценки экономических реалий.

В данной статье мы проведем всестороннее исследование причин, масштабов и последствий кризиса Intel, опираясь на глубокий анализ отраслевых экспертов из Stratechery и Semianalysis, а также на дополнительные источники. Мы рассмотрим:

Исторические корни величия Intel и бизнес-модель, которая привела ее к доминированию

Технологические и стратегические ошибки, приведшие к потере лидерства

Текущее катастрофическое финансовое положение компании

Амбициозный план спасения IDM 2.0 и его врожденные противоречия

Возможные сценарии будущего — от полного распада до национализации

Это история не только о корпорации, но и о законе Мура, глобальной конкуренции, и о том, что происходит, когда технологический гигант теряет ритм инноваций.

Часть 1: Истоки империи — Как Intel определила технологический век

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

1.1. Рождение Кремниевой долины: от Шокли к «Предательской восьмерке»

История Intel неотделима от истории возникновения самой Кремниевой долины. В середине 1950-х годов Уильям Шокли, один из изобретателей транзистора в Bell Labs, переехал в Пало-Альто, чтобы создать собственную компанию — Shockley Semiconductor Laboratory. Его выбор места был не случайным — он хотел быть ближе к своей больной матери, но именно это решение стало катализатором создания мирового технологического центра.

Несмотря на гений Шокли, его управленческие качества и параноидальный характер оказались разрушительными для его же компании. В 1957 году восемь талантливейших инженеров — Джулиус Бланк, Виктор Гринич, Джин Хорни, Юджин Кляйнер, Джей Ласт, Гордон Мур, Роберт Нойс и Шелдон Робертс — покинули Shockley Semiconductor. Этот поступок был настолько радикальным для того времени, что Шокли назвал их «Предательской восьмеркой» (The Traitorous Eight).

Именно эти восемь инженеров основали Fairchild Semiconductor — компанию, которая стала настоящей «платоновской пещерой» для всей современной полупроводниковой индустрии. По данным историков технологий, более 30 прямых spin-off компаний были созданы бывшими сотрудниками Fairchild, включая такие гиганты как AMD, National Semiconductor и, конечно, Intel.

1.2. Основание Intel и закон Мура как экономический императив

В 1968 году Роберт Нойс и Гордон Мур покинули Fairchild Semiconductor и основали Intel. Название компании образовано от сокращения INTegrated ELectronics — интегрированная электроника. Интересно, что изначально они планировали назвать компанию «Moore Noyce», но это название уже было trademarked сетью отелей, поэтому пришлось искать другие варианты.

Изначально Intel фокусировалась на производстве memory chips — чипов памяти SRAM и DRAM. Компания быстро добилась успеха в этом направлении, но настоящий прорыв произошел в 1971 году, когда Intel представила первый в мире микропроцессор — Intel 4004. Это изобретение фактически создало новую отрасль и заложило основу для персональных вычислений.

Но perhaps самым важным вкладом Intel в технологическую индустрию стало не конкретное изобретение, а формулировка экономического принципа, известного как «Закон Мура». В 1965 году Гордон Мур, тогда еще работая в Fairchild, заметил закономерность: количество транзисторов на микросхеме удваивается примерно каждые два года. Позже этот observation был уточнен и стал прогнозом, который фактически превратился в само исполняющееся пророчество и технологический императив.

Для Intel закон Мура стал не просто observation, а стратегической бизнес-моделью. Компания построила всю свою деятельность вокруг обязательства каждые два года значительно увеличивать производительность своих чипов, одновременно снижая стоимость вычислений. Эта модель требовала колоссальных инвестиций в НИОКР и производственные мощности, но создавала практически непроницаемый конкурентный ров.

1.3. Золотой век: стратегия вертикальной интеграции и доминирование на рынке

Бизнес-модель Intel десятилетиями была образцом стратегического преимущества. Компания была интегрированным производителем устройств (IDM — Integrated Device Manufacturer), что означало полный контроль над всем процессом: от проектирования чипов (design) до их производства на собственных фабриках (manufacturing). Эта вертикальная интеграция создавала мощные конкурентные преимущества:

Технологическое лидерство: Собственное передовое производство позволяло Intel первой внедрять новые техпроцессы, что давало её чипам преимущество в производительности и энергоэффективности. Компания могла оптимизировать дизайн чипов под конкретные производственные процессы и наоборот.

Экономика масштаба: Огромные фабрики (fabs) снижали себестоимость производства каждого чипа. Intel могла распределять фиксированные затраты на НИОКР и строительство фабрик по огромному объему продукции.

Контроль качества и поставок: Полный контроль над цепочкой создания стоимости обеспечивал стабильное качество и надежность поставок, что было критически важно для корпоративных клиентов.

Защита интеллектуальной собственности: Производство внутри компании уменьшало риск утечки ноу-хау и технологических секретов к конкурентам.

Эра Wintel и доминирование на рынке ПК

Особую роль в возвышении Intel сыграл стратегический альянс с Microsoft, известный как «Wintel» (Windows + Intel). Эта экосистема стала доминирующей платформой для персональных компьютеров на decades. Intel обеспечивала постоянно растущую производительность процессоров, а Microsoft создавала программное обеспечение, которое использовало эти возможности.

К 1990-м годам Intel контролировала более 80% рынка процессоров для ПК и серверов. Компания стала одним из самых прибыльных предприятий в мире технологий с маржинальностью, которой могли позавидовать даже самые успешные компании других отраслей.

Завоевание рынка серверов

Не менее впечатляющим был успех Intel на рынке серверов. Архитектура x86, которая изначально доминировала на рынке ПК, постепенно вытеснила специализированные RISC-процессоры (от IBM, Sun Microsystems и других) с рынка серверов. Более низкая стоимость и постоянное улучшение производительности процессоров x86 сделали их предпочтительным выбором для дата-центров.

К началу 2000-х годов Intel стала практически монополистом на рынке процессоров для серверов, контролируя более 95% этого рынка. Серверный бизнес стал основным источником прибыли для компании, поскольку серверные процессоры имели значительно более высокую маржу по сравнению с потребительскими чипами.

Часть 2: Эра стратегических ошибок — Как Intel упустила будущее

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

2.1. Слепота к мобильной революции: провал в сегменте смартфонов

Одной из самых значительных стратегических ошибок Intel стало почти полное игнорирование мобильной революции. Когда в 2007 году Стив Джобс представил iPhone, это ознаменовало начало новой эры вычислений — эры мобильных устройств. Однако Intel, сосредоточенная на своем высокомаржинальном бизнесе процессоров для ПК и серверов, не увидела в этом угрозы.

Официальная версия Intel годами заключалась в том, что компания сознательно отказалась от рынка мобильных процессоров, потому что он был низкомаржинальным и не соответствовал их бизнес-модели. Однако реальность, согласно свидетельствам инсайдеров, была сложнее.

Технические проблемы архитектуры x86

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

Главной проблемой стало то, что архитектура x86, на которой специализировалась Intel, была фундаментально менее энергоэффективной, чем архитектура ARM, доминирующая в мобильных устройствах. Как отмечает Тони Фаделл, один из создателей iPhone, Apple в середине 2000-х действительно рассматривала чипы Intel для iPhone, но они были непригодны из-за проблем с энергопотреблением.

«Мышление Intel никогда не было об этом... Они просто переупаковывали то, что у них было для десктопа, для ноутбука, а затем снова для встраиваемых систем», — отмечал Фаделл.

Intel пыталась исправить ситуацию, разрабатывая более энергоэффективные версии своих процессоров (линейка Atom), но они все равно не могли конкурировать с решениями на ARM по соотношению производительности к энергопотреблению. Не помогли и многомиллиардные инвестиции в субсидирование производителей устройств, чтобы те использовали чипы Intel.

Упущенная возможность стоила Intel не только рынка мобильных процессоров, но и будущего. Мобильные устройства стали доминирующей формой вычислений, а архитектура ARM, оптимизированная для мобильных устройств, начала проникать и в другие сегменты, включая ноутбуки и серверы.

2.2. Потеря производственного лидерства: как TSMC обошла Intel

Perhaps самый болезненный удар для Intel came от тайваньской компании TSMC, которая смогла обойти американского гиганта в технологической гонке.

Долгие годы Intel гордилась своим технологическим превосходством в полупроводниковом производстве. Компания первой внедряла новые техпроцессы и годами поддерживала лидерство. Однако в середине 2010-х годов ситуация начала меняться.

Ключевые причины потери производственного лидерства:

Задержка с внедрением EUV-литографии: Intel решила отложить внедрение крайне дорогой литографии с использованием крайнего ультрафиолета (EUV) для своего 10-нм техпроцесса, полагаясь на традиционную многопатерновую литографию. Это решение оказалось фатальным — сложность процесса привела к многолетним задержкам.

Технологические трудности с 10-нм процессом: Intel столкнулась с серьезными проблемами при освоении 10-нм техпроцесса, что привело к многократным переносам сроков. В то время как TSMC и Samsung успешно перешли на аналогичные и более продвинутые техпроцессы.

Консервативная корпоративная культура: По некоторым данным, инженерная культура Intel стала слишком консервативной и бюрократической, что замедляло принятие решений и внедрение инноваций.

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

Последствия были катастрофическими: к 2020 году TSMC не только догнала, но и уверенно обошла Intel, забрав себе титул лидера полупроводникового производства. Это мгновенно обесценило ключевое конкурентное преимущество Intel — передовое производство.

2.3. Возвышение AMD: как конкурент воспользовался ошибками Intel

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

Пока Intel боролась с внутренними производственными проблемами, ее главный конкурент AMD совершил одно из самых впечатляющих корпоративных comeback в истории технологий.

В 2014 году AMD наняла легендарного инженера Джима Келлера (который ранее работал над процессорами Apple A4/A5), чтобы возглавить разработку новой архитектуры. Результатом стала архитектура Zen, которая коренным образом изменила конкурентный ландшафт.

Преимущества новой стратегии AMD:

Отказ от собственного производства: AMD отделила свое производственное подразделение в отдельную компанию GlobalFoundries, а затем начала работать с TSMC. Это позволило AMD получить доступ к лучшим в мире производственным процессам.

Модульный дизайн чипов: AMD разработала модульный подход к проектированию процессоров (chiplets), что позволило создавать более гибкие и cost-effective решения.

Оптимизация под производство TSMC: В отличие от Intel, которая должна была проектировать чипы под собственные производственные процессы, AMD могла оптимизировать дизайн под передовые процессы TSMC.

Результат не заставил себя ждать: доля AMD на рынке процессоров для ПК и серверов начала steadily расти. На рынке дата-центров доля AMD приблизилась к 50%, что стало серьезным ударом по самому прибыльному сегменту бизнеса Intel.

2.4. Упущенная революция ИИ: как NVIDIA захватила новые рынки

Новая парадигма вычислений, связанная с искусственным интеллектом и машинным обучением, застала Intel врасплох. В то время как NVIDIA сфокусировалась на GPU как на платформе для параллельных вычислений, Intel продолжала пытаться адаптировать свою архитектуру x86 для новых workloads.

Проблемы Intel на рынке ускорителей ИИ:

Непонимание новых парадигм вычислений: Архитектура x86, оптимизированная для последовательных вычислений, плохо подходила для massively parallel вычислений, необходимых для deep learning.

Отсутствие единой программной платформы: В то время как NVIDIA создала унифицированную программную платформу CUDA, которая стала отраслевым стандартом для ИИ-разработчиков, Intel предлагала разрозненные решения.

Запоздалые приобретения: Покупка израильского стартапа Habana Labs и запуск ускорителя Gaudi 3 были правильными шагами, но они запоздали на несколько лет. Примечательно, что чипы Gaudi также производятся на заводах TSMC, а не Intel.

К 2024 году NVIDIA стала одной из самых valuable компаний в мире, в то время как Intel боролась за выживание. Рынок ускорителей ИИ стал одним из самых быстрорастущих сегментов полупроводниковой индустрии, и Intel практически отсутствовала на нем.

Часть 3: Глубина кризиса — Технологические, финансовые и стратегические проблемы

3.1. Технологический кризис: техпроцесс 18A как последняя надежда

Согласно анализу Semianalysis, текущая ситуация с техпроцессом Intel 18A представляет собой критически важный момент для компании. Этот техпроцесс является не просто очередным этапом развития, а последним шансом для Intel сохранить технологическую независимость и конкурентоспособность.

Ключевые проблемы с техпроцессом 18A:

Проблемы с выходом годных кристаллов: Внутренние оценки Intel, по данным источников Semianalysis, указывают на сохраняющиеся проблемы с выходом годных кристаллов на опытных производствах. Низкий yield rate может привести к очередным задержкам и невозможности наладить массовое производство с приемлемой себестоимостью.

Жесткие временные рамки: Рыночное окно для успешного запуска 18A ограничено. Если Intel не выйдет на массовое производство в 2025 году, компания может permanently отстать от TSMC и Samsung.

Конкуренция со стороны TSMC: Пока Intel пытается освоить 18A, TSMC уже работает над более advanced техпроцессами (2nm и ниже), создавая постоянно moving target.

Последствия провала 18A будут катастрофическими: Intel окончательно потеряет возможность конкурировать на рынке передовых полупроводниковых производств, что сделает бессмысленными амбициозные планы IDM 2.0.

3.2. Финансовый кризис: анализ катастрофических показателей

Финансовое положение Intel стремительно ухудшается, что ярко демонстрируют последние отчеты компании:

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

Рекордные убытки: В I квартале 2023 года Intel зафиксировала рекордный квартальный убыток в почти $3 млрд. Во II квартале 2024 года чистый долг компании достиг $1,61 млрд.

Структура долга: Intel активно привлекала заемные средства для финансирования капитальных затрат (строительство фабрик), и теперь обслуживание этого долга съедает львиную долю операционного cash flow.

Сокращение инвестиций в R&D: Впервые за десятилетия Intel вынуждена сокращать расходы на исследования и разработки будущих технологий, чтобы финансировать текущие операции. Это создает порочный круг: без прорывных технологий нет конкурентных продуктов, что ведет к дальнейшей потере рынка и доходов.

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

Потеря маржинальности: Рентабельность бизнеса Intel значительно снизилась из-за производственных проблем, ценового давления со стороны AMD и высоких капитальных затрат.

Сравнительный анализ финансовых показателей Intel и основных конкурентов:

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

Стратегический кризис: фундаментальные проблемы IDM 2.0

Вернувшись в 2021 году на пост CEO, Пэт Гелсингер представил план спасения под названием IDM 2.0. Его суть — попытка трансформировать внутреннее производственное подразделение в конкурентоспособную foundry-службу, которая будет работать и на Intel, и на внешних заказчиков. По мнению Гелсингера, только так компания может сохранить инвестиции в дорогостоящие разработки передовых техпроцессов.

Однако у этой модели есть фундаментальная проблема конфликта интересов:

Вопрос приоритетов: Собственные проекты Intel (процессоры для ПК, серверов) всегда будут иметь приоритет для внутреннего производства перед заказами сторонних клиентов. В условиях дефицита производственных мощностей внешние клиенты окажутся в невыгодном положении.

Вопрос доверия: Сможет ли, например, NVIDIA или Qualcomm доверить проекты своих самых передовых чипов своему прямому конкуренту? Это маловероятно. Semianalysis сообщает, что несколько ключевых потенциальных клиентов Intel Foundry Services уже свернули переговоры или приостановили совместные проекты.

Экономическая неэффективность: Бизнес по производству чипов (как у TSMC) имеет рентабельность около 50%, в то время как бизнес по проектированию (как у NVIDIA) — 60-65%. Интеграция этих двух моделей под одной крышей создает постоянное внутреннее напряжение и не позволяет оптимизировать структуру затрат.

Дополнительные проблемы IDM 2.0:

Нереалистичные сроки: План «5 узлов за 4 года» изначально был амбициозным, но теперь, по данным инсайдеров, признан невыполнимым даже внутри компании.

Отток кадров: Демотивация инженерного состава и отток лучших кадров в AMD, NVIDIA и TSMC ослабляет способность Intel реализовывать амбициозные планы.

3.4. Реакция рынка и инвесторов: растущее давление

Рыночная реакция на кризис Intel была однозначной: акции компании значительно underperformed по сравнению с другими полупроводниковыми компаниями. За последние 5 лет акции Intel выросли лишь на 15%, в то время как акции NVIDIA — на 1200%, AMD — на 300%, а TSMC — на 150%.

Давление со стороны инвесторов:

Требования активистов: Крупные институциональные инвесторы все активнее требуют от совета директоров рассмотреть возможность радикального разделения компании на design-house и pure-play foundry.

Смена руководства: Некоторые инвесторы открыто призывают к смене CEO, arguing что Пэт Гелсингер не смог предложить жизнеспособный план спасения компании.

Сокращение дивидендов: Компания была вынуждена значительно сократить выплаты дивидендов, что вызвало недовольство income-ориентированных инвесторов.

Часть 4: Возможные сценарии будущего — От распада до трансформации

Intel на грани: Исторический кризис легенды Кремниевой долины и поиск пути к спасению Инженер, IT, Технологии, Компьютерное железо, Производство, Intel, Процессор, AMD, Электроника, Промышленность, Компьютер, Автоматизация, История развития, Tsmc, Длиннопост

4.1. Сценарий 1: Полное разделение (наиболее вероятный)

Согласно анализу как Stratechery, так и Semianalysis, наиболее вероятным и целесообразным сценарием является полное разделение Intel на две независимые компании:

Intel Design: Компания, занимающаяся проектированием процессоров для ПК, серверов и других устройств. Эта компания могла бы конкурировать с AMD, Apple и ARM, используя для производства лучшие доступные foundry-услуги (TSMC, Samsung или новая Intel Foundry).

Intel Foundry: Чистая foundry-компания, которая would конкурировать с TSMC и Samsung. Эта компания могла бы привлекать внешних клиентов, не вызывая подозрений в конфликте интересов.

Преимущества этого подхода:

Устранение конфликта интересов

Возможность привлечения внешнего финансирования для каждого бизнеса

Повышение операционной эффективности

Более четкая фокусировка на конкретных рынках

Недостатки и challenges:

Сложность и стоимость разделения

Потежа синергии между design и manufacturing

Необходимость создания отдельных управленческих команд

4.2. Сценарий 2: Экстренная национализация

Второй возможный сценарий, который становится все более обсуждаемым в свете геополитической напряженности — частичная или полная национализация ключевых производственных активов Intel.

Логика этого сценария: Правительство США, руководствуясь соображениями национальной безопасности, может выкупить контрольный пакет акций или ключевые производственные активы (фабрики), чтобы гарантировать поставки чипов для ВПК и критической инфраструктуры.

Преимущества этого подхода:

Гарантированный доступ к advanced semiconductor manufacturing для нужд национальной безопасности

Сохранение технологического суверенитета США

Финансовая поддержка дорогостоящих капитальных затрат

Недостатки и risks:

Политическая противоречивость национализации в США

Неэффективность, характерная для государственных предприятий

Это не решит проблему отсутствия конкурентоспособных технологий

4.3. Сценарий 3: Поглощение или слияние

Третий сценарий предполагает поглощение Intel или ее частей другими технологическими гигантами.

Возможные варианты:

Поглощение Qualcomm: Появилась информация, что Qualcomm рассматривает возможность покупки Intel. Однако эта сделка выглядит крайне рискованной. Аналитик Минг-Чи Куо предупреждает, что гигантский долг и проблемы Intel могут «утянуть на дно» и саму Qualcomm.

Покупка Apple: Apple может быть заинтересована в патентах и инженерном таланте Intel, особенно в light собственных планов по разработке чипов.

Разделение и продажа по частям: Наихудший сценарий, при котором активы компании (патенты, фабрики, IP) распродаются по частям различным покупателям.

Вероятность этого сценария оценивается как низкая из-за regulatory hurdles, огромной стоимости сделки и сложности интеграции такой крупной и проблемной компании.

4.4. Сценарий 4: Управляемое банкротство и реструктуризация

Наихудший сценарий для Intel — это банкротство по главе 11 и последующая фундаментальная реструктуризация.

В этом сценарии компания была бы защищена от кредиторов while она реструктуризирует свои операции и долги. Это позволило бы избавиться от непосильного долгового бремени и непрофильных активов, но нанесло бы catastrophic ущерб бренду и отношениям с клиентами.

Вероятность этого сценария в краткосрочной перспективе низка, но становится более реальной, если техпроцесс 18A потерпит неудачу и финансовые показатели продолжат ухудшаться.

Часть 5: Заключение — Необходимость стратегической честности

Кризис Intel представляет собой не просто корпоративную драму, а поворотный момент для всей полупроводниковой индустрии и технологического ландшафта в целом. История компании демонстрирует, как даже самые успешные технологические гиганты могут столкнуться с экзистенциальными угрозами, если утратят способность к инновациям и стратегическому foresight.

Главный вывод из кризиса Intel — это необходимость стратегической честности. Компания должна честно признать, что её классическая интегрированная модель, принёсшая ей десятилетия процветания, более не работает в современном мире. Цепляние за прошлое и попытка сохранить статус-кво лишь усугубляют падение.

Путь к спасению для Intel лежит через радикальную трансформацию...

Показать полностью 9
[моё] Инженер IT Технологии Компьютерное железо Производство Intel Процессор AMD Электроника Промышленность Компьютер Автоматизация История развития Tsmc Длиннопост
12
VinylHighway
VinylHighway
2 дня назад

ТОП-7 бесплатных AI-сервисов для копирайтинга в 2025 году⁠⁠

Нейросети стали незаменимыми помощниками для маркетологов, блогеров и предпринимателей. В 2025 году с их помощью можно писать статьи, посты, рекламные тексты и даже сценарии для видео. Главное — выбрать удобный инструмент.


1. ChatGPT (OpenAI)

Один из самых популярных AI-сервисов для копирайтинга. Бесплатная версия позволяет писать тексты, генерировать идеи и редактировать статьи. Для расширенных возможностей — платный тариф Plus (GPT-5).


2. Jasper AI

Сервис, созданный специально для маркетологов. В бесплатной версии доступно ограниченное количество генераций. Подходит для постов в соцсетях и рекламных слоганов.


3. Copy.ai

Простой и удобный генератор текстов. Бесплатно можно создавать до 2 000 слов в месяц. Идеален для быстрых черновиков и идей.


4. Rytr

Минималистичный инструмент, который помогает создавать короткие тексты — описания товаров, посты, email-рассылки. В бесплатном тарифе доступно 10 000 символов в месяц.


5. Writesonic

Подходит для создания статей, SEO-текстов и лендингов. Бесплатная версия ограничена количеством слов, но позволяет протестировать все основные функции.


6. Neuroflash

Европейский сервис для копирайтеров и маркетологов. Бесплатная версия даёт возможность генерировать тексты и проверять их на уникальность.


7. Simplified AI Writer

Универсальная онлайн-платформа для создания текстов и графики. Бесплатный тариф включает несколько тысяч слов и доступ к базовым функциям.


SEO-ключевые запросы

  • бесплатные AI-сервисы для копирайтинга 2025

  • нейросети для написания текстов онлайн

  • лучшие генераторы текстов AI бесплатно

  • Copy.ai и Jasper сравнение

  • бесплатные аналоги ChatGPT для копирайтеров

  • Rytr и Writesonic как использовать


Когда переходить на платные версии

Бесплатные тарифы хороши для тестов, но ограничены по количеству слов и функциям. Платные версии открывают:

  • безлимитный объём текста,

  • доступ к последним моделям (например, GPT-5),

  • интеграции с SEO-инструментами,

  • совместную работу в команде.


Как оплатить подписки в России

Даже если карты из РФ не принимаются, есть рабочие решения:

  • GGSEL — готовые аккаунты и подписки для ChatGPT, Jasper, Writesonic и других.

  • ПЛАТИ ПО МИРУ / Wanttopay Bot — виртуальные карты для оплаты напрямую на сайтах.


Обучение для копирайтеров

Если хотите глубже освоить нейросети и научиться зарабатывать на текстах, рекомендую пройти этот курс. Бесплатная неделя даёт возможность разобраться в инструментах и сразу начать использовать AI в работе.


Итог

В 2025 году для копирайтинга доступны десятки бесплатных AI-сервисов: ChatGPT, Jasper, Copy.ai, Rytr, Writesonic, Neuroflash и Simplified. Они помогут в работе блогерам, маркетологам и бизнесу. Для профессионального использования лучше переходить на платные тарифы — оплатить их можно через GGSEL или виртуальные карты. А чтобы быстро освоить работу с нейросетями — начните с курса по AI-копирайтингу.

Показать полностью
Фриланс Сайт Автоматизация Telegram (ссылка)
0
9
GhostAGGA
GhostAGGA
2 дня назад
Видеохостинг на Пикабу

Резьба по дереву⁠⁠

Короткие видео Вертикальное видео Резьба по дереву Станок Автоматизация Работа с деревом Изделия из дерева Изготовление Процесс Столярка Видео
6
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии