XXI ғасырдың басты бәсекесі – жасанды интеллект (ЖИ). Егер бұрын экономикалық қуатты мұнай, газ, алтын сияқты ресурстар анықтаса, бүгінде жаңа «қара алтын» – деректер мен оларды өңдейтін алгоритмдер.
Әлемдік аренада не болып жатыр?
Жаһандық AI индексі 2024: көшбасшылар мен трендтер
Жаһандық AI индексі жеті ішкі тірекке топтастырылған 122 көрсеткішті пайдаланады: талант, инфрақұрылым, операциялық орта, зерттеулер мен әзірлемелер, үкімет стратегиясы және коммерциялық экожүйе. Бұл қосалқы тіректер үш негізгі тірек бойынша ұйымдастырылған: енгізу, инновация және инвестиция.
1. АҚШ – абсолютті көшбасшы.
Америка барлық дерлік бағытта (талант, инфрақұрылым, зерттеу, коммерцияландыру) бірінші орында. Бұл елдің артықшылығы – Кремний алқабының инновациялық экожүйесі, әлемдік деңгейдегі университеттер (MIT, Stanford, Harvard) және венчурлық капиталдың үлкен ағымы. АҚШ-тың басты күші – жасанды интеллектіні зерттеу ғана емес, оны жылдам нарыққа шығару қабілеті. ChatGPT, Tesla-ның автономды жүйелері, OpenAI, Google DeepMind секілді жобалар соның дәлелі.
2. Қытай – көлем мен масштаб арқылы алға шыққан ел.
Қытайдың рейтингі АҚШ-тан кейін тұрса да, жұмыс ортасы (21-орын) әлсіз тұсы болып отыр. Бірақ Қытайдың артықшылығы – бүкіл ел бойынша орталықтандырылған мемлекеттік стратегия, үлкен деректер базасы және қолданбалы салаларда (бейнебақылау, электронды коммерция) AI-ды қарқынды енгізуі. Huawei, Baidu, Alibaba Cloud сияқты компаниялар Қытайды қолданбалы AI көшбасшысы етеді.
3. Сингапур – кіші елдің үлкен табысы.
Сингапурдың 3-орынға шығуы – «өлшем маңызды емес, стратегия маңызды» дегенді дәлелдейді. Бұл ел үкімет деңгейінде нақты жоспар құрып, AI инфрақұрылымын ұлттық экономиканың әр саласына енгізуге басымдық беріп отыр.
4–10 орындардағы ерекшеліктер:
- Ұлыбритания, Франция, Германия – ғылыми-зерттеу дәстүрлері мықты, бірақ коммерцияландыруда АҚШ пен Қытайдан қалып келеді.
- Оңтүстік Корея – технологиялық өндіріс пен чип жасауда (Samsung, SK Hynix) күшті, бұл AI үшін база.
- Израиль – стартаптар орталығы, бірақ мемлекеттік стратегия бойынша әлсіздеу (31-орын).
- Үндістан – талант бойынша 2-орында. Яғни, әлемдегі ең үлкен IT кадрлар қоры осында. Бірақ инфрақұрылымда артта қалып отыр.
Әлемдік зерттеулер көрсеткендей, ЖИ енгізген компаниялардың өнімділігі 20–30%-ға өсуде. Денсаулық сақтау саласында диагноз қою жылдамдығы екі есеге артса, өндірісте роботтандыру адам еңбегін күрт жеңілдетуде.
Индекс жаһандық AI жарысында кім алда және кім артта қалғанын анықтау үшін елдерді бақылайды. АҚШ Global AI Index рейтингінде көш бастап келеді.
ИНФОГРАФИКА 02: Кім көп инвестиция салуда/ Нұрсұлтан Ерболатұлы
Инвестиция: AI қай салада қарқынды дамып жатыр?
2024 жылғы AI инвестициялары бойынша:
- AI инфрақұрылымы/зерттеу/басқару – 37,3 млрд доллар.
Бұл бүкіл инвестицияның негізгі бөлігі. Себебі кез келген қосымша қолданба (медицина, көлік, финтех) сенімді инфрақұрылымсыз дамымайды. NVIDIA-ның GPU өндірісі, Microsoft Azure AI, Amazon AWS сияқты платформалар дәл осы бағытқа жатады. - Деректерді басқару, өңдеу – 16,6 млрд доллар.
Жасанды интеллект – «деректермен жұмыс істеу өнері». Үлкен деректерді тазалау, сақтау, талдау – компаниялар үшін стратегиялық актив. - Медицина және денсаулық сақтау – 10,8 млрд доллар.
AI диагноз қою, дәрі жасау, пациентті бақылау саласында төңкеріс жасап жатыр. Қазірдің өзінде онкология мен генетикалық зерттеулерде AI дәрігерлерден жылдам нәтиже беріп келеді. - Автономды көліктер (AV) – 9,4 млрд доллар.
Tesla, Waymo, Baidu Apollo, Hyundai сияқты жобалар – инвестицияның негізгі бөлігі. Бірақ заңнамалық кедергілер әлі де бар. - Fintech – 6,9 млрд доллар.
Kaspi.kz секілді цифрлы банктер болашақта AI-ды кеңінен қолданады: кредит скоринг, алаяқтықты анықтау, клиентке жеке ұсыныс жасау.
AI фокус аймақтары
2013 жылдан бері әлем AI кәсіпорындары үшін 750 миллиард доллардан астам қаражат жинады, бірақ бұл ақшаның барлығы не үшін жұмсалады?
Жеке AI инвестицияларын фокус аймағы бойынша бөлу 2024 жылы ең көп капиталды тартқан үздік секторларды көрсетеді.
Қазақстандағы жағдай
Жасанды интеллекттің стратегиялық маңызын түсіне отырып, Қазақстан бұл салада дамыған экожүйе қалыптастыруға белсенді қадамдар жасауда. 2024 жылы Үкімет 2024–2029 жылдарға арналған Жасанды интеллекті дамыту тұжырымдамасын ұсынды. Оның мақсаты – инновацияларды қолдау, ЖИ-ді әртүрлі салаларға енгізуді жеделдету және маңызды инфрақұрылымға инвестиция тарту. Негізгі бастамалардың қатарында суперкомпьютерді, деректерді өңдеу орталықтарын және Ұлттық ЖИ платформасын құру бар. Бұл қадамдар технологиялардың дамуын жеделдетуге бағытталған.
ЖИ-ді жүйелі әрі жауапты енгізу үшін арнайы заң жобасы әзірленді. Ол этикалық қағидаларды, құқықтық-нормативтік шеңберді, жіктеу жүйелерін және мемлекеттік қолдау тетіктерін анықтауға бағытталған. Мұндай шаралар теңгерімді орта қалыптастырып, жаңа технологиялардың орнықты дамуына жағдай жасайды.
2025 жаһандық AI қатысу рейтингі бойынша Қазақстан әлемде 54-ші орында. Төменде AI Engagement Index ұпайы бойынша елдердің толық рейтингі берілген. Бұл кесте әр елдегі оқушылардың үлкен көлемін көрсете отырып, техникалық AI тақырыптарына жалпы белсенділік пен қызығушылықты көрсетеді.
Деректерді сақтаудың дамыған жүйелері – ЖИ саласындағы көшбасшылықтың негізгі факторы
KPMG зерттеуіне сәйкес, жасанды интеллекті енгізу деңгейі мен деректер инфрақұрылымының дамуы арасында айқын байланыс бар. Көшбасшы компаниялардың 56%-ы data warehouse пен data lake секілді заманауи шешімдерді пайдаланады. Олар деректердің жоғары қолжетімділігін, интеграциясын және терең талдауын қамтамасыз етеді. Ал зерттеушілер арасында бұл көрсеткіш 42%-ды құрайды. Жаңа бастап келе жатқан ұйымдарда небәрі 20% ғана дамыған жүйелерге жүгінеді, көбіне олар ERP-жүйелеріне немесе дәстүрлі дерекқорларға сүйенеді. Алайда мұндай жүйелер жасанды интеллектке негізделген аналитика үшін әрдайым тиімді бола бермейді.
Алгоритмдер дәуірінде артта қалмау: Қазақстанға не жетіспейді?
1. Деректер қорының тапшылығы
ЖИ-ді «ақылға» баулитын нәрсе – үлкен деректер. Қазақстанда деректер жеткілікті түрде жиналмайды немесе ашық форматта қолжетімді емес. Мысалы, денсаулық сақтау, көлік, білім беру салаларындағы деректер әлі толық цифрланбаған.
2. Кадр жетіспеушілігі
Data scientist, machine learning engineer, AI researcher сияқты мамандар саны өте аз. Көптеген талантты жастар шетелге кетіп қалады, себебі жалақысы жоғары әрі тәжірибе мол елдер тартады.
3. Ғылыми-зерттеу аз қаржыландырылуы
Әлемде ЖИ зерттеулеріне миллиардтаған доллар бөлінсе, Қазақстанда бұл салаға инвестиция аз. Университеттерде теориялық зерттеулер бар, бірақ оларды өндіріс пен бизнеске енгізу әлсіз.
4. Инфрақұрылым әлсіздігі
ЖИ-ді оқытуға арналған суперкомпьютерлер, дата-орталықтар жеткіліксіз. Бұл алгоритмдерді өңдеуді баяулатады, ал бұл жаһандық бәсекеде үлкен кедергі.
5. Заңнамалық және этикалық база жоқ
ЖИ қолданудың ережелері, жауапкершілік тетіктері толық қалыптаспаған. Мысалы, егер ЖИ қате шешім қабылдаса, кінә кімде – әзірлеушіде ме, әлде пайдаланушыда ма? Бұл сұрақтар әлі ашық күйде.
6. Бизнес пен ғылым арасындағы алшақтық
Стартаптар бар, бірақ оларды қолдау жеткіліксіз. Ғалымдар жасаған жобалар көп жағдайда нарыққа шықпайды.
7. Қоғамдық қабылдау
Кей адамдар ЖИ-ді «жұмыс орындарын жойып жібереді» деп қорқады. Бұл сенімсіздік те дамуға тежегіш.
