Страны без ChatGPT создают свои ИИ-модели для рынка, образования и медицины
Страны, где ChatGPT недоступен или ограничен, активно развивают собственные модели искусственного интеллекта, чтобы удовлетворить потребности рынка, образования и медицины. В ответ на технические и языковые барьеры, Индонезия, Филиппины, Нигерия и другие регионы запускают локальные решения, способные работать на местных языках и адаптироваться к локальным условиям.
По данным Rest of World, с момента запуска ChatGPT в ноябре 2022 года, модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI, получила широкое распространение. Сегодня она насчитывает около 800 миллионов пользователей в неделю и поддерживает более двадцати языков. В число крупнейших и стремительно растущих рынков входят такие страны, как Индия, Бразилия, Индонезия и Филиппины.
Влияние на рынок труда
Появление ChatGPT вызвало дискуссии о возможных изменениях в сфере занятости. В 2023 году уже начали проявляться первые сдвиги: в ряде сфер, включая иллюстрацию, веб-разработку, перевод и фриланс, отмечались снижение спроса. Особенно это касается регионов, где эти профессии играют важную роль, например, в Кении, где студенты США нанимают местных авторов для написания эссе.
Однако в тех же регионах ChatGPT используется и как инструмент повышения продуктивности. В киноиндустрии Индонезии модель применяется для написания сценариев, а фермеры в Малави получают мгновенные рекомендации на родном языке. В Колумбии 85% судей используют бесплатные версии ChatGPT или Microsoft Copilot, что позволяет ускорить рассмотрение дел и повысить эффективность работы адвокатов.
Роль в образовании
В образовательной сфере ChatGPT также нашёл применение. В Индии некоторые школы интегрировали модель в учебный процесс, используя её для научных исследований и анализа. В Мали AI-проекты переводят учебные материалы на местные языки, что способствует улучшению качества образования и удержанию школьников.
В Африке появляются десятки новых стартапов, предлагающих онлайн-курсы, хакатоны и помощь в трудоустройстве. В то же время, в Южной Корее внедрение AI в образование столкнулось с проблемами: после четырёх месяцев пилотного проекта его отменили из-за жалоб на неточности, риски конфиденциальности и увеличение нагрузки на преподавателей и учащихся.
Применение в здравоохранении
Одной из наиболее частых сфер использования ChatGPT стала помощь в медицинских вопросах. В Южной Корее, например, роботизированные куклы, работающие на основе модели, используются для сопровождения пожилых людей. Эти устройства поддерживают беседы, напоминают о приёме лекарств и отправляют сигналы в чрезвычайных ситуациях.
Роль в выборах
В 2024 году, когда более 2 миллиардов человек в 50 странах участвовали в выборах, модель стала частью политических кампаний. В Индии AI-компании заработали миллионы, создавая контент для избирателей. В Гане более 170 фейковых аккаунтов на платформе X использовали ChatGPT для написания сообщений, влияющих на ход президентских выборов.
Проект Rest of World отслеживал случаи применения AI в выборах и выявил, что модель использовалась как для создания шутливых мемов, так и для распространения серьёзной дезинформации. Это демонстрирует её способность изменять общественные дискуссии и влиять на мнение избирателей.
Ограничения по языку
Хотя ChatGPT работает эффективно на широко распространённых языках, таких как английский, испанский и японский, она сталкивается с трудностями при использовании менее популярных языков, включая бенгали, суахили, урду и тайский. Эти языки имеют миллионы носителей, но недостаточно представлены в интернете.
При тестировании модель показала не только ошибки перевода, но и вымышленные слова, логически неправильные ответы, а в некоторых случаях — полную бессмыслицу. Это создаёт сложности в модерации контента и ограничивает доступность AI-технологий для широкого круга пользователей.
В ответ на эти проблемы, в ряде стран начали разрабатывать собственные модели. В Индонезии, где насчитывается более 700 языков, создаются GPT-подобные решения. В Филиппинах разрабатывается ITanong, модель, способная взаимодействовать на филиппинском и тагальском. В Латинской Америке Chile ведёт работу над Latam-GPT, а в Нигерии стартап Awarri получил поддержку государства для создания первой локальной модели. В Монголии также идёт разработка собственного LLM.
Ситуация в Китае
В Китае ChatGPT официально недоступна. OpenAI блокирует регистрацию пользователей из страны, но это не останавливает технически подкованных пользователей, которые используют виртуальные частные сети или покупают зарубежные номера телефонов. Некоторые разработчики интегрируют API ChatGPT в свои продукты, предоставляя пользователям помощь в написании рабочих отчётов, деловых писем и даже советов по отношениям.
В 2024 году в Китае появились альтернативные модели, такие как Qwen, которые получили широкое признание. Особенно привлекательной оказалась модель DeepSeek, которая показала результаты, сравнимые с ведущими западными решениями, но при значительно меньших затратах. После её запуска многие китайские компании, включая автопроизводителей и производителей бытовой техники, начали внедрять DeepSeek в свои продукты и услуги.
Интересно: Каким образом страны, где ChatGPT либо недоступен, либо работает с ограничениями, справляются с потребностями рынка, образования и медицины, развивая собственные ИИ-модели?
Как страны без ChatGPT формируют собственную ИИ-экосистему
С момента появления ChatGPT в 2022 году, модель искусственного интеллекта от OpenAI стала не только инструментом, а полноценным участником экономических, образовательных и политических процессов. Однако не все страны могут воспользоваться её возможностями — либо из-за блокировок, либо из-за проблем с локализацией. В таких условиях местные рынки активно развивают собственные решения, адаптированные под реалии своих регионов. Это не только реакция на ограничения, а стратегический выбор, направленный на снижение зависимости от иностранных технологий и улучшение локализации.
Когда доступ закрыт, появляются альтернативы
В Китае, где ChatGPT официально недоступен, рынок не остался пустым. Наоборот, он стал местом, где активно развиваются собственные модели, такие как Qwen и DeepSeek. Последняя, в частности, показала высокую производительность и стала популярной среди местных компаний. Это не случайность: когда доступ к глобальным решениям ограничен, возникает мощный стимул к развитию внутреннего ИИ. Такие модели не только заменяют ChatGPT, но и адаптируются под локальные потребности. Например, DeepSeek используется в автомобилях и бытовой технике — сценарии, где локализация и интеграция имеют ключевое значение. Это показывает, что ограничения могут стать катализатором для создания более устойчивых и адаптированных решений [!].
Важный нюанс: В странах, где глобальные ИИ-модели недоступны, локальные разработки часто становятся не только альтернативой, но и основой для строительства собственной экосистемы.
Локализация как стратегическое преимущество
В странах, где ChatGPT работает, но сталкивается с проблемами локализации, ситуация выглядит иначе. Модель не справляется с менее распространёнными языками, что ограничивает её полезность. В таких случаях страны, где язык и культура отличаются от западных, начинают создавать собственные решения, способные учитывать специфику местных языков и диалектов.
Индонезия, Филиппины, Нигерия и Монголия — примеры стран, где разрабатываются локальные модели. Это не только технический вызов, но и возможность усилить связь между технологией и обществом. Такие модели лучше понимают контекст, что особенно важно в образовании, медицине и юриспруденции — сферах, где точность и адаптация к местным реалиям играют ключевую роль. Например, в Южной Корее, где модель используется для сопровождения пожилых людей, точность и понимание местных особенностей критичны для функционирования системы [!].
Рынок труда и образование: где ИИ становится инструментом, а не угрозой
В странах, где ChatGPT стал частью повседневности, он изменил рынок труда. В Кении, например, студенты США нанимали местных авторов для написания эссе — теперь часть этой работы перешла к ИИ. Это вызвало обеспокоенность, но в то же время открыло новые возможности. В Индонезии и Малави модель используется как инструмент поддержки, а не замены. В образовании, особенно в развивающихся странах, ИИ помогает преодолевать барьеры. В Индии и Мали модели переведены на местные языки, что делает обучение доступнее. В Колумбии судьи используют AI для ускорения работы. Это не только повышает эффективность, но и снижает нагрузку на людей.
Важный нюанс: ИИ в развивающихся странах часто используется не как замена, а как усилитель — инструмент, который помогает людям делать больше, быстрее и точнее.
Политика и медицина: новые сценарии, новые риски
В политической сфере ИИ уже стал инструментом влияния. В Индии и Гане он используется для создания контента, который формирует мнение избирателей. Это не только вопрос технологий, но и этики — как управлять информационным пространством, чтобы не допустить дезинформации. В медицине ИИ помогает пожилым людям в Южной Корее, напоминая о лекарствах и поддерживая беседу. Это пример того, как ИИ может стать социальным инструментом, а не только техническим. Но здесь тоже есть риски: если модель неправильно интерпретирует данные, это может привести к серьёзным последствиям.
Влияние глобальных игроков на ИИ-инфраструктуру
Важно отметить, что даже в странах, где ChatGPT недоступен, глобальные игроки продолжают влиять на развитие ИИ-инфраструктуры. Например, OpenAI активно участвует в проектах за пределами США. В странах Персидского залива компания участвует в создании центра искусственного интеллекта Stargate UAE, совместного проекта с Oracle и Nvidia, который стартует в следующем году. Это соглашение стало частью инициативы стран региона по усилению технологического сотрудничества с США и отказу от китайских решений. В рамках проекта страны получили доступ к 70 000 чипов Nvidia, включая 35 000 эквивалентов мощных процессоров Blackwell GB300. OpenAI будет играть ключевую роль в развитии ИИ в регионе, где G42 и Humain станут крупнейшими операторами этой аппаратуры за пределами США [!].
Важный нюанс: Рост спроса на память для AI-серверов OpenAI потребляет около 40% мирового производства DRAM-чипов, что делает компанию ключевым драйвером роста спроса на высокопроизводительную память. Несмотря на значительное расширение мощностей у производителей, включая SK hynix, покрытие спроса остаётся проблемой. Особенно остро дефицит ощущается в сегменте HBM4 и HBM4E, которые используются в серверах для ИИ [!].
Рост популярности открытых моделей
Кроме того, рынок всё больше внимания уделяет открытым моделям. Например, Qwen от Alibaba достиг 10 миллионов загрузок за семь дней, превзойдя скорость принятия многих известных ИИ-решений. Интеграция в бизнес-экосистему Alibaba и отсутствие лицензионных сборов способствуют его быстрому распространению среди компаний, включая признание со стороны Airbnb и NVIDIA. Это снижает зависимость от проприетарных решений и меняет подходы к интеграции ИИ в бизнес [!].
Важный нюанс: Рост популярности открытых ИИ-моделей снижает зависимость от проприетарных решений и меняет подходы к интеграции ИИ в бизнес.
Государственные инициативы и стратегические инвестиции
В ряде стран, таких как Тайвань, также развивается национальная стратегия в области искусственного интеллекта. Тайвань запустил десятилетнюю программу развития искусственного интеллекта с финансированием более 3,2 млрд долларов США. Цель — занять пятое место по мощности вычислений и стать центром разработки и производства ИИ-оборудования. В рамках инициативы «AI island» будут реализованы десять проектов, включая силовые фотоники, квантовые вычисления и робототехнику с ИИ, а также построены крупные вычислительные кластеры и исследовательские центры. Ожидается создание 500 000 рабочих мест и три ведущих лаборатории. Однако энергетические ограничения и геополитические вызовы могут затруднить реализацию планов [!].
Важный нюанс: В России также идёт активное развитие ИИ. Министр финансов Антон Силуанов заявил, что экономика страны должна снизить зависимость от углеводородов и перейти к развитию новых технологий, включая искусственный интеллект. Он подчеркнул, что страны, эффективно внедряющие ИИ в различные отрасли, получат больше возможностей для роста и конкурентоспособности [!].
Выводы и сценарии развития
Развитие локальных ИИ-моделей — это не только реакция на ограничения, но и стратегический выбор. Он позволяет странам создавать решения, адаптированные под их потребности, снижает зависимость от внешних поставщиков и укрепляет национальные технологии. Для российского бизнеса это особенно важно: если глобальные модели становятся менее доступными, локальные разработки могут стать основой для новых продуктов и услуг. Особенно в секторах, где требуется высокая локализация — образование, здравоохранение, юриспруденция.
Ключевым фактором станет не только техническая реализация, но и способность моделей работать в условиях, где данные ограничены, а языковые особенности отличаются от западных. Это сложная задача, но и потенциал у неё огромен.
Источник: Rest Of World
