Гонка искусственного интеллекта стимулирует рынок красок и промышленных покрытий
Подробнее
Olhar Digital
olhardigital.com.br

Гонка искусственного интеллекта стимулирует рынок красок и промышленных покрытий

Растущая потребность в строительстве надежных центров обработки данных для поддержки искусственного интеллекта (ИИ) стимулирует малоизвестный сегмент рынка: рынок промышленных красок и покрытий. Поскольку гиганты, такие как Microsoft, Google и Amazon, расширяют свою вычислительную инфраструктуру, производители защитных материалов отмечают рост спроса, даже если продукт преимущественно серого цвета.

Компания PPG со штаб-квартирой в Питтсбурге (США) прогнозирует, что продажи ее красок, специально предназначенных для центров обработки данных, утроятся в этом году по сравнению с предыдущим периодом. Этот прогноз значительно превышает общий рост компании, общий объем продаж которой в последнем квартале достиг 4,5 млрд долларов США (примерно 24 млрд бразильских реалов), что на 7% больше.

Дженн Солц, вице-президент подразделения защитных и морских покрытий PPG в Америке, отметила, что никогда не наблюдала такого выраженного роста. PPG выявила эту возможность около трех лет назад после запуска ChatGPT и увеличения освещения о новых центрах обработки данных и фабриках чипов.

В результате заказчики, производители металлических конструкций и поставщики оборудования начали конкурировать за проекты, связанные с расширением инфраструктуры ИИ. Компания создала специализированные команды для технологического сектора и начала сотрудничество с архитекторами, инженерами и строительными компаниями еще до начала работ, стремясь включить свою продукцию в утвержденные списки материалов с самых ранних этапов проекта.

В апреле компания выпустила набор решений, ориентированных на центры обработки данных. Это предложение включает покрытия для защиты стальных конструкций от пожаров, грунтовки для предотвращения коррозии, полы, разработанные для снижения риска электростатического заряда, и материалы, предназначенные для предотвращения электрических помех.

Кроме того, PPG поставляет покрытия для более чем 75 типов компонентов, используемых в этих установках, включая корпуса камер видеонаблюдения и холодильное оборудование. Компания сообщает, что ее продукты уже применялись в центрах обработки данных в Бразилии и Китае. Однако более половины коммерческих возможностей сосредоточено в Соединенных Штатах, стране, где, согласно отчету Artificial Intelligence Index Университета Стэнфорда (США), расположено около 5500 таких установок.

Сектор также выигрывает конкурентов. Sherwin-Williams, главный конкурент PPG, сообщила, что ее продукция используется во многих частях центров обработки данных, от металлических балок до конструкций, где размещаются серверы. В июле Хайди Петц, генеральный директор компании, заявила, что продажи подразделения защитных и морских покрытий выросли на двузначные проценты по сравнению с предыдущим годом, чему способствовало, среди прочего, строительство этих объектов.

Несмотря на сложность продуктов, внешний вид обычно бывает незаметным, поскольку большинство покрытий продается в различных оттенках серого, наносимых на бетон и сталь, имеющие схожие тона. Это происходит потому, что центры обработки данных строятся в первую очередь для размещения оборудования, а не для приема людей, поэтому внутренняя эстетика редко является приоритетом для владельцев, архитекторов и инженеров.

Мэттью Гиддингс, эксперт коммерческой девелоперской компании JLL, занимающейся управлением центрами обработки данных, подсчитал, что покрытие может стоить от 3 до 8 миллионов долларов США (эквивалентно 16 до 43 миллионам бразильских реалов) в одном здании. Хотя эта сумма составляет лишь малую часть от общей стоимости здания, она помогает оценить рынок, создаваемый расширением инфраструктуры ИИ.

Существуют исключения из господства серого: трубопроводы с охлажденной водой могут быть окрашены в синий цвет, а трубы, подключенные к системам пожаротушения, обычно красные, что облегчает идентификацию для ремонтных бригад. Кроме того, в ответ на давление местных сообществ по поводу проектов с меньшим промышленным видом, некоторые компании начали использовать цвета на фасадах.

PPG, основанная в 1883 году как Pittsburgh Plate Glass Company, изначально была производителем стекла. Со временем она превратилась в одну из крупнейших мировых корпораций по производству покрытий, обслуживая такие отрасли, как автомобильная промышленность, авиация и упаковка. Компания предпочитает называть свои изделия «покрытиями», а не просто красками, поскольку ее решения могут включать грунтовку для фиксации на стали, функциональный защитный слой и финишное покрытие.

Однако, несмотря на оптимистичные перспективы, развитие рынка сталкивается с препятствиями. PPG упомянула, что некоторые проекты центров обработки данных задерживаются в ожидании доступа к электроэнергии. Дефицит трансформаторов и другого электрооборудования также затягивает сроки строительства. К этому добавляется проблема сопротивления местных сообществ размещению новых объектов.

PPG оценивает, что покрытия для центров обработки данных все еще составляют скромную долю ее продаж, но сохраняет ожидание, что эта ниша будет расти намного быстрее, чем другие сегменты инфраструктуры. Таким образом, расширение ИИ стимулирует не только компании-разработчики моделей или производители чипов, но и создает возможности для поставщиков материалов и компонентов, жизненно важных для строительства и эксплуатации огромных зданий, поддерживающих эту технологию.

Похожие сюжеты

Использование ИИ в резюме и отборе кандидатов: проблема человеческого фактора в процессе найма
Подробнее
www.aajtak.in

Использование ИИ в резюме и отборе кандидатов: проблема человеческого фактора в процессе найма

Соискатели, подающие заявки на работу, тратят время на улучшение своего резюме, адаптацию сопроводительного письма под требования вакансии и сопоставление своих навыков с потребностями компании. После отправки документов часто наступает период молчания, после чего они могут повторить попытку или воспользоваться помощью искусственного интеллекта для улучшения своей заявки.

С другой стороны, рекрутеры могут применять ИИ для анализа сотен резюме. Поскольку кандидаты стремятся выделиться, а компании хотят быстро найти подходящего человека, использование одной и той же технологии растет как в процессе подачи заявок, так и в процессе найма, превращая эту процедуру в соревнование машины против машины.

ИИ способен упростить поиск работы для соискателей, помогая писать резюме, готовить заявления и тренироваться к собеседованиям. Однако быстрое увеличение количества подготовленных заявок не гарантирует повышения их качества.

Согласно отчету от сентября 2025 года, один соискатель отправил 87 заявок за месяц с помощью ИИ. В этих документах были обнаружены ошибки, такие как неправильные названия компаний и должностей. Отчет предупреждает, что материалы, созданные ИИ без проверки, могут навредить кандидатам.

Когда соискатели подают заявки на множество вакансий, количество входящих заявок для компаний увеличивается. Хотя автоматизированная проверка кажется полезной для компаний, возникает вопрос о том, на какого кандидата будет обращено внимание в этом процессе.

Системы мониторинга позволяют компаниям упорядочивать резюме и находить кандидатов, чей опыт соответствует требованиям работы. Тем не менее, если необходимые компетенции кандидата описаны другими словами, которые система не распознает, он может быть проигнорирован.

Отчет от октября 2025 года подробно описывает, как инструменты систем мониторинга сопоставляют резюме с требованиями вакансий. Риск не ограничивается упущением ключевых слов.

В мае 2024 года была выражена обеспокоенность по поводу того, что квалифицированные кандидаты могут быть отклонены автоматизированными системами найма, при этом в отчете подчеркивалась необходимость человеческого контроля.

Если решение об отказе принимается исключительно программным обеспечением, подходящий кандидат никогда не достигнет рекрутера, и соискатель не узнает причину отказа.

Это давление не ограничивается Индией. В отчете BBC упоминался 22-летний выпускник географии из Медстоуна, Великобритания. До получения должности менеджера ресторана он подал более 200 заявок. Он отметил, что ИИ помог в обработке заявок, но весь процесс оказался утомительным.

Business Insider сообщал, что Google интегрировал инструменты ИИ, включая Gemini, в некоторые собеседования по разработке программного обеспечения. Во время этих интервью проверялась способность кандидатов понимать код и работать с ИИ.

Эти примеры показывают, что соискатели используют ИИ для поиска работы, в то время как компании ожидают, что они продемонстрируют навыки, связанные с ИИ. Это ставит вопрос: сделает ли технология процесс найма более эффективным или добавит еще один уровень конкуренции?

Даже после отправки заявки соискатели могут ждать, не зная, рассматривалась ли их заявка. Согласно отчету от сентября 2026 года, основанному на индексе доверия к найму Indeed, 29% индийских соискателей сообщили, что отсутствие ответа после подачи заявки является их самой большой проблемой.

В исследовании приняли участие 1073 соискателя и 735 работодателей из Индии. Простое ускорение проверки не решит эту проблему; кандидатам также необходима четкая информация и возможность отслеживать статус своей заявки в процессе найма.

Задача соискателей заключается в том, чтобы не отправлять шаблонные заявки при использовании ИИ и не заявлять о несуществующих навыках. Задача компаний — не считать рекомендации полностью автоматизированных технологий окончательным решением.

ИИ может помочь кандидатам лучше представить свой опыт, а рекрутерам — справиться с рабочей нагрузкой. Однако привлекательное резюме и быстрая проверка не гарантируют соответствия подходящего кандидата подходящей работе.

Для человека, ожидающего ответа после подачи заявки, наиболее полезным изменением станет не новый инструмент для ускорения подачи, а более прозрачный и беспристрастный процесс найма, который сможет идентифицировать человека, стоящего за резюме.

Популярное