Ну и зачем нам новостройки? Может, в бабушкину избу? 🛖
Россияне всё чаще присматриваются к старым домам в деревнях. По оценке руководителя центра загородной недвижимости «Этажей» Антона Саукова, за последние 12 месяцев спрос на русские избы вырос на 10–12%.
🟣 Но интерес пока не превращается в такой же рост продаж. Реальных сделок стало на 5–6% меньше: мешают высокие ипотечные ставки, дефицит подходящих домов и завышенные цены на часть объектов.
Покупатели при этом стали считать внимательнее: оценивают уже не только стоимость самой избы, но и сколько придётся вложить в её восстановление. Основной спрос приходится на дома до 1,4–1,5 млн рублей.
▫️ Так что бабушкина изба — да. Но сначала смета на ремонт
⚡️Что сегодня девелоперы понимают под «умным домом»?
Рынок годами говорит об умных домах и границы размылись. Кто-то называет умной любую квартиру, в которую поставили колонку. А кто-то уверен, что дом не станет умным, пока не начнет сам принимать решения на основе накопленных данных.
Мы решили разобраться, как застройщики сейчас воспринимают эти технологии, как комплектуют свои проекты устройствами и какие подходы актуальны для текущего состояния рынка.
Поэтому наша редакция провела 17 глубинных интервью с представителями девелоперских компаний из топ-150 ЕРЗ. Это срез самых активных и технологичных игроков, которые задают будущие стандарты отрасли.
Мы объединили их опыт и взгляды и выделили 10 ключевых трендов рынка умного жилья в 2026 году.
В исследовании рассказали:
🟤какие технологии переходят в категорию обязательных,
🟤почему на рынке пока нет единой модели умного дома,
🟤какие функции действительно понятны покупателям,
🟤почему систему нужно оценивать после заселения, а не в момент запуска.
➡️ Скачивайте исследование на портале Digital Developer
На три коварных вопроса от Digital Developer ответил Александр Щепкин, заместитель коммерческого директора — Директора проектов гражданского строительства Синара Девелопмент.
🟤 Ещё недавно базовая подписка на ИИ-инструменты для разработки стоила $20–100 в месяц. Теперь, по данным Gartner, эксплуатация активно работающих агентов может обходиться уже в $2–6 тыс. на рабочее место, а в отдельных случаях — доходить до $20 тыс.
Одна из причин — переход от фиксированной подписки к оплате за фактическое потребление токенов. Чем сложнее задачи и длиннее контекст, тем выше итоговый счёт. Дополнительные расходы возникают при использовании связок из нескольких агентов, оркестраторов и интеграций с корпоративными системами.
В результате возникает парадокс: автоматизация разработки должна сокращать затраты, но при высокой интенсивности использования ИИ экономика может перестать сходиться. Gartner допускает, что уже к 2028 году некоторые сценарии применения агентов могут стать экономически невыгодными.
♦️ Что с этим делать? Аналитики предлагают не отправлять каждую задачу самой мощной модели: сложные задачи отдавать продвинутым агентам, рутину — более простым моделям, а затраты на токены снижать за счёт качественно подготовленного контекста.
Похоже, следующий этап внедрения ИИ — считать уже не только, что умеет агент, но и сколько стоит результат его работы.