Стратегии стран Центральной Азии в области ИИ: новая национальная идея или иллюзия «суперкомпьютер решит всё»?

Представьте такую сцену: друг спрашивает, как вы собираетесь приготовить ужин, а вы отвечаете: «Куплю самую большую духовку в мире!». Примерно так сейчас выглядит подход Казахстана (а также других государств региона) к искусственному интеллекту: все надежды возложены на суперкомпьютеры. Об этом говорит недавний отчет Aretera (доступен по ссылке), посвященный стратегиям в области ИИ в Центральной Азии. Но, давайте разберёмся, почему логика «чем мощнее железо, тем лучше» не срабатывает в реальности и чему Казахстан может поучиться у остального мира.

1. Суперкомпьютеры ≠ лидерство в ИИ: уроки со всего мира

Подмена понятий «наличие суперкомпьютера» и «развитая ИИ-экосистема» – всё равно что думать, будто одна только покупка «Феррари» делает вас первоклассным гонщиком. Да, сверхмощные вычислительные ресурсы действительно помогают решать масштабные задачи, например, обучать крупные нейросети. Но полноценная ИИ-стратегия – это нечто гораздо большее, чем просто закупка оборудования.

Взгляните на Эстонию: с начала 2010-х эта страна сделала ставку не на суперкомпьютеры, а на облачные ИИ-решения, развивая гибкую инфраструктуру для поддержки программы e-Residency и оцифрованных госуслуг. К 2023 году 99% государственных сервисов стали доступны онлайн, подпитываемые лёгкими ИИ-системами, анализирующими потребности граждан.

Теперь сравните это с Японией. В 2018 году там появился суперкомпьютер Fugaku за 1 миллиард долларов. Но упор делался не только на мощность «железа»: у Японии были ясные цели – использовать ИИ для прогноза стихийных бедствий, поиска новых лекарств и оптимизации транспортных потоков. Сегодня Fugaku помогает моделировать землетрясения практически в реальном времени. В чём разница? Япония чётко определила задачи и способы применения суперкомпьютера. Казахстан в этом смысле рискует приобрести дорогую игрушку без понятной стратегии.

Что стоит сделать Казахстану: вместо того чтобы тратить миллионы только на оборудование, стоит рассмотреть гибридный подход – вложиться в облачные ИИ-сервисы, небольшие специализированные вычислительные центры и налаживать партнёрства с мировыми технологическими компаниями (вспомните канадскую стратегию CIFAR AI 2017 года).

2. Игнорирование трендов: ИИ – не универсальный инструмент на все случаи жизни

В отчёте Aretera заметен недостаток понимания, в каких конкретных сферах ИИ может принести наибольшую пользу. Мировой опыт показывает: успешные ИИ-стратегии опираются на чётко определённые социальные и экономические задачи, а не рассматривают ИИ как средство для всего на свете.

Взгляните на Индию и её программу «AI for All» (2018 г.): в основе стратегии лежали две чёткие цели – улучшить показатели в сельском хозяйстве и устранить неравенство в доступе к образованию. К 2023 году ИИ-системы уже помогали фермерам точнее прогнозировать урожай, а адаптивные учебные платформы дошли до сотен миллионов сельских школьников.

Или Сингапур, запустивший Национальную стратегию по ИИ в 2019 году. Вместо бездумной погони за всеми ИИ-трендами сразу, он сосредоточился на пяти приоритетах: здравоохранение, логистика, образование, умные города и безопасность границ. К примеру, ИИ-система оптимизации портовых операций уже сэкономила миллионы благодаря ускорению обработки грузов.

Для Казахстана подобная точечная стратегия может выглядеть так:

• Сельское хозяйство: ИИ для борьбы с опустыниванием и раннего обнаружения болезней растений. Израиль давно применяет дроны с ИИ для точного орошения, снижая расход воды на 30%.
• Энергетика: предиктивные системы обслуживания для уменьшения простоев и оптимизации работы нефтегазовой отрасли. Опыт Shell с 2016 года показывает снижение операционных затрат на 20%.
• Государственные финансы: машинное обучение для автоматизации распределения ресурсов в местных бюджетах, как это делается в Бразилии с 2021 года.

Что нужно сделать Казахстану: определить ключевые сферы (оптимизация водопользования, модернизация госуслуг и т.д.) и сфокусировать ресурсы именно там. Попытка охватить всё одновременно лишь распылит усилия и средства.

3. Инфраструктура – только начало: важна поддержка экосистемы

Ещё одна проблема – ставка исключительно на инфраструктуру. ИИ развивается по итерационному циклу: создание алгоритмов, сбор и подготовка данных, проверка и совершенствование моделей. Если вкладывать лишь в «железо», игнорируя нормативную базу, подготовку кадров и площадки для тестирования, результат будет невелик.

Германия в своей стратегии по ИИ (2018 г.) инвестировала не только в вычислительные мощности, но и в исследования этичного ИИ, законы о прозрачности алгоритмов и акселераторы стартапов, выделив на это 3 миллиарда евро. К 2021 году там появилось свыше ста ИИ-стартапов в сферах здравоохранения, транспорта и промышленности.

С другой стороны, Китай, несмотря на огромные инвестиции в ИИ, столкнулся с критикой из-за отсутствия чётких правовых рамок. Использование систем распознавания лиц вызвало споры о правах человека, отразившись на международном сотрудничестве.

Для Казахстана сейчас решающий момент. Введя чёткие законы о хранении и безопасности данных, нормируя применение алгоритмов и поощряя НИОКР, государство сможет избежать злоупотреблений и завоевать доверие. Не стоит дожидаться, пока инфраструктура будет готова на все 100%. У Великобритании, к примеру, есть программа Turing AI Fellowships (с 2020 года), которая обеспечивает приток специалистов, параллельно с технологическими вложениями.

Что нужно сделать Казахстану: принять законы по управлению данными, стимулировать государственно-частные партнерства в сфере НИОКР, создать экспериментальные площадки по примеру канадских «песочниц» для проверки и улучшения ИИ-моделей.

4. Монополия или открытость: поделиться плодами ИИНаконец, Казахстан рискует сосредоточить ИИ в руках государства, что нередко ведёт к застою в инновациях. Пример США показывает обратное: вместо монополизации ИИ, государство стимулировало конкуренцию грантами и доступом к общей инфраструктуре. Это привело к появлению таких игроков, как OpenAI, чьи технологии – один из двигателей мирового прогресса.

Даже небольшие страны идут по пути открытости. Швеция со своей инициативой AI Innovation of Sweden (2019 г.) создала общие базы данных, доступные компаниям, стартапам и исследователям. Такая модель вдохновила развитие решений в логистике, диагностике заболеваний и других областях.

Если Казахстан попытается оставить ИИ только под госконтролем, инновационный сектор станет чахнуть. Но если создать условия, в которых частный сектор получит доступ к общим ресурсам, Казахстан может стать региональным центром. Представьте казахстанские стартапы, предлагающие ИИ-системы для оптимизации орошения в Узбекистан или модели для бюджетирования в Кыргызстане.

В итоге вырисовываются два сценария развития. Первый: тотальная централизация ИИ – отсутствие инноваций, сверхмощный компьютер простаивает без дела, и к 2030 году Казахстан становится лишь потребителем чужих ИИ-решений. Второй: открытая экосистема – государство создает общую инфраструктуру, поддерживает стартапы и методично развивает все элементы ИИ-цепочки. Тогда к 2030 году Казахстан становится региональным лидером, экспортирующим ИИ-решения в сферах сельского хозяйства, энергетики и госфинансов.