Сможет ли Казахстан создавать собственные технологии

Казахстан стал лидирующим потребителем инновационных технологий в Центрально-Азиат­ском регионе. Об этом можно судить по увеличивающемуся год от года количеству новых стартапов, которые, применяя технологии, внедряют новые бизнес-модели. Возникает вопрос: насколько Казахстан готов к качественному переходу от состояния потребителя к статусу производителя технологий?

Ведь инвестиции в инновации без сопровождающей научной инфраструктуры – тупиковый путь. Стоимость только одной тренировки ИИ-систем (моделей машинного обучения) в период с 2000-х годов по сегодняшний день выросла с $0,01 до $10 тыс. К тому же аналитики прогнозируют дальнейшее удорожание таких тренировок до $500 тыс. к 2030 году. Поэтому подобные разработки сегодня могут позволить себе крупные бизнес-структуры и крупнейшие НИИ. При этом у некоторых компаний затраты на тренировку меньше, так как они ранее инвестировали в собственные процессоры. Например, тензорный процессор TPU Google, Graviton AWS, Yitian Alibaba.

В Казахстане разработкой ИИ бизнес-структуры не занимаются (речь идет о создании новых моделей ИИ, а не о внедрении готовых). Поэтому стоит обратить внимание на работу НИИ в этой сфере. Есть примеры создания строительных блоков для ИИ на промышленном уровне, к примеру датасет Kazakh Speech Corpus 2 (KSC2) от Nazarbayev University, работы Института информационных и вычислительных технологий и КБТУ.

В текущем году исследователи Министерство науки и высшего образования, изучая деятельность студентов докторантуры (научных сотрудников), выяснили: половина докторантов после окончания учебы перестают публиковать научные исследования и уходят работать либо в IT-индустрию, либо на полную ставку преподавателем. А большая часть студентов научно-педагогической магистратуры совмещают учебу с работой на полной ставке в бизнесе.

Какие риски у данного тренда и актуальны ли инвестиции в научную инфраструктуру? Риск в том, что бизнес-проект, к примеру, по торговле через интернет-браузер не имеет базы. При смене фундаментальной технологии работы браузеров (что мы уже видим с ChatGPT) бизнес будет вынужден менять бизнес-модель. Именно поэтому в венчурном мире в последние годы стали появляться DeepTech-проекты. Портфолио крупных инвестфондов, например Google Ventures, соблюдая баланс, включает и DeepTech, и коммерческие проекты с быстрой выручкой.

Есть enterprise- и consumer-проекты с традиционными AI/ML/E-commerce/Fintech. Но есть и направление Frontier, это стартапы, связанные с инновациями в естественных науках, психологии и других науках. Например, растениеводство с меньшим потреблением воды или создание протеина из воздуха, применение ИИ для созданиях новых ароматов (запахов).

Вопрос создания инфраструктуры выходит за рамки зданий и лабораторий. Нужны люди, которые эту инфраструктуру смогут обслуживать. К примеру, в ИИ лаборатории Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence работают дата-инженеры мирового уровня, которые обеспечивают бесперебойную работу серверов и служебных программ для исследователей. По самым консервативным оценкам, каждый день работы серверов ChatGPT обходится в $100 тыс., или $3 млн в месяц, это не считая ФОТ сотрудников.

Для того чтобы обеспечить устойчивое развитие, Казахстану необходимо развивать научную инфраструктуру. Возможно, что уже не имеет смысла переходить от потребления к созданию в отрасли ИИ. Но есть смысл развивать новые перспективные направления в биотехнологиях или энергетике. При этом ждать быстрого эффекта наивно. Пройдут десятилетия, прежде чем будут получены значимые результаты.