– Президент Токаев отметил, что ценность ИИ определяется не масштабом моделей, а их работой в реальной экономике. Как это соотносится с логикой applied AI?
– Это абсолютно соответствует тому, что мы видим на рынке. Базовые модели быстро превращаются в массовый продукт. GPT, Claude, Gemini доступны через API практически любому. Реальная стоимость и реальный барьер входа создаются не масштабом модели, а тем, насколько глубоко она интегрирована в конкретный рабочий процесс: данные, регуляторику, отраслевую экспертизу и интерфейсы для пользователей.
Мы в Armeta видим это напрямую. Взять общую визуальную модель и заставить ее корректно понимать технологические схемы трубопроводов для нефтегаза или проектно-сметную документацию требует месяцев работы с доменным специалистом, а не просто подписки на более крупную модель.
Поэтому акцент Президента Токаева на прикладном эффекте очень точный. Чем быстрее государственная политика сместит внимание с вопроса «у кого больше параметров» на вопрос «у кого это работает в производстве», тем быстрее ИИ начнет давать измеримый вклад в экономику.
– Президент заявил, что без единой системы государственных данных ИИ останется неэффективным. Как превратить разрозненные данные в основу для масштабируемых AI-продуктов?
– Главное, чтобы данные были машиночитаемыми, стандартизованными и доступными, а не лежали сканами в ведомственных архивах. Сейчас значительная часть государственных данных в Казахстане все еще существует в формате отсканированных документов. Иногда даже для извлечения простой таблицы уже нужны ML-модели.
Второе условие, это понятные правила доступа: что бизнес может использовать, на каких условиях и в каком формате. Третье, обратная связь. Если данные используются, должен быть канал для исправления ошибок и обогащения информации, иначе любая система со временем деградирует.
И четвертое, единая система идентификаторов между ведомствами. Один и тот же объект, человек или организация должны иметь один и тот же номер во всех базах. Сегодня данные о компании в налоговой, строительной экспертизе и земельном кадастре могут храниться в разных форматах, и автоматически сопоставить их невозможно.
Именно поэтому постановка вопроса Президентом Токаевым важна: без базового слоя совместимости данные физически не сшиваются, а единая система рискует остаться красивым каталогом, а не топливом для ИИ.
– Armeta показывает, что ИИ может ускорять сложные инженерные и экспертные процессы. В каких сферах Казахстан быстрее всего увидит экономический эффект от таких решений?
– Самый быстрый эффект появляется там, где одновременно есть три вещи: большой объем документов, дорогая экспертная работа и платежеспособный заказчик. В Казахстане это, прежде всего, строительная экспертиза и проектирование, нефтегаз, горнодобыча, агросектор и государственные услуги.
Возьмем проектно-сметную документацию. На крупный объект это сотни томов, через которые эксперт проходит неделями. Когда мы автоматизируем верификацию таких документов, цикл проверки сокращается в разы. Это уже прямой эффект для сроков ввода объектов и оборачиваемости капитала.
В таких случаях экономическая польза ИИ хорошо считается. Видно, сколько времени сэкономлено, сколько ошибок выявлено раньше, насколько быстрее проходит экспертиза, как сокращаются задержки. Позитивно, что Казахстан сегодня делает акцент именно на таких прикладных направлениях. У страны есть и масштаб задач, и крупные заказчики, и отрасли, где ИИ может дать быстрый производственный результат.
– Президент поручил оценивать вклад цифровой экономики в ВВП. Какие метрики, с точки зрения технологического предпринимателя, реально показывают отдачу от ИИ-проектов?
– Я бы измерял отдачу не отдельной строкой «цифровой экономики», а через производительность в основных секторах. Эффект от ИИ проявляется именно там: в нефтегазе, строительстве, госуправлении, промышленной экспертизе.
Если час работы инженера-эксперта стоит определенную сумму, а ИИ позволяет ему обрабатывать в три раза больше документов, это уже рост производительности конкретного специалиста. Затем этот эффект можно умножать на численность отрасли, объем проектов и стоимость задержек.
Второй показатель, это экспортная выручка казахстанских ИИ-продуктов. Это чистый приток валюты и проверка качества на глобальном рынке. Третий показатель, экономия на импортных SaaS-решениях, которые могут замещаться локальными продуктами с учетом требований по хранению данных.
И отдельно стоит измерять объем инвестиций в deep tech команды с казахстанской исследовательской базой. Это косвенный, но важный показатель доверия мирового капитала к нашей среде. Такой подход хорошо совпадает с нынешней политикой Казахстана, где цифровизация все больше связывается с конкретным экономическим результатом.
– Казахстан планирует развивать «Долину ЦОД» и собственную инфраструктуру для ИИ. Почему вычислительные мощности становятся критичным условием для стартапов, науки и бизнеса?
– Без местной вычислительной базы любой deep tech стартап фактически арендует чужой суверенитет. Мы платим за вычислительные мощности в долларах американским облачным сервисам, наши данные физически находятся в США или Европе, и каждое обучение модели становится одновременно утечкой валюты и юридической зависимостью.
Для государственных заказчиков это часто неприемлемо. Мы в Armeta развернули модели внутри Госэкспертизы на собственном суперкомпьютере именно потому, что данные государственной экспертизы по закону не могут покидать периметр страны.
Та же ситуация и в исследовательской среде. Формально можно арендовать сервер за рубежом, но на практике это означает очереди за мощными вычислительными картами и невозможность работать с данными, которые не должны покидать страну. В итоге казахстанские команды теряют скорость разработки там, где зарубежные конкуренты запускают обучение модели в тот же день.
Поэтому «Долина ЦОД» в логике, обозначенной Президентом Токаевым, это не имиджевый проект. Это базовая инфраструктура, такая же важная, как электричество и связь.
– Вы работаете в международной технологической среде и развиваете казахстанский deep tech проект. Что нужно Казахстану, чтобы стать региональным центром прикладного ИИ?
– Нужны три вещи одновременно. Первое, казахстанские deep tech команды должны иметь понятный путь на мировой рынок: программы ускоренного развития бизнеса, юридическое сопровождение для регистрации компании, выходы на корпоративных заказчиков на ключевых внешних рынках.
Мы прошли американскую программу Alchemist и продаем в США именно потому, что без экспортного контура deep tech бизнес быстро упирается в потолок местного спроса.
Второе, нужен внутренний рынок. Государство и крупные корпорации должны быть готовы покупать у местных стартапов раньше, чем у крупных международных консультантов, и проверять ранние версии продукта в реальных условиях.
Третье, нужна отраслевая специализация. Самый сильный путь для Казахстана, это стать региональным центром ИИ для тех отраслей, где у нас есть данные, экспертиза и масштаб задач.
Именно такая политика может превратить Казахстан из потребителя технологий в площадку их создания: экспортный контур, требовательный внутренний заказчик и фокус на сильных отраслях.
