Министр ИИ ОАЭ Аль Олама прогнозирует консолидацию отрасли вокруг крупных игроков

Срирам Рагаван, генеральный менеджер IBM Software India и Software Innovation Lab, заявил, что агенты искусственного интеллекта (ИИ) ускорят процесс создания программного обеспечения и преобразят функции разработчиков. При этом он подчеркнул необходимость для предприятий укреплять кибербезопасность, управление и навыки персонала.

По оценкам Рагавана, в глобальном масштабе в конечном итоге могут быть внедрены до двух миллиардов агентов ИИ, причем ИИ будет писать половину всего кода. Он уточнил, что распространение этих агентов не приведет к исчезновению разработки ПО, а, наоборот, спровоцирует создание значительно большего количества программного обеспечения, коренным образом меняя работу разработчиков и методы построения технологий в компаниях.

На мероприятии IBM Think в Мумбаи Рагаван сообщил изданию Business Standard, что, скорее всего, будет наблюдаться рост объема выпускаемого ПО. Он отметил, что ИИ уже вызвал существенные изменения в разработке ПО, касающиеся организации команд, управления рабочими процессами и самого процесса создания программ.

Роль разработчика претерпевает фундаментальный сдвиг: вместо написания кода специалисты теперь занимаются мониторингом, проверкой и критической оценкой результатов, сгенерированных ИИ. Рагаван подчеркнул, что это является изменением навыков, требующим иной подготовки разработчиков.

Он сравнил эту тенденцию с автоматизацией электронного проектирования в полупроводниковой промышленности. По его словам, автоматизация позволила инженерам разрабатывать все более сложные чипы, не устраняя при этом потребность в аппаратных инженерах. Рагаван ожидает аналогичной трансформации в сфере ПО, где автоматизация позволит создавать больше приложений, но потребует новых компетенций.

Экспертиза в этой области теперь сосредоточена на проверке, верификации, определении стратегии, установлении ограничителей и направлении ИИ на выполнение правильных задач. Рагаван считает, что именно в этом направлении движется инженерия программного обеспечения. Он прогнозирует, что в течение следующих двух-трех лет будет произведено больше программного обеспечения, чем когда-либо прежде, поскольку возможности для инноваций стали беспрецедентными, и теперь ценность заключается в идеях и их внедрении, а не в самом создании кода.

Тем не менее, Рагаван предупредил, что растущее использование ИИ не уменьшит значимость базовых инженерных навыков; напротив, суждение и основные навыки становятся еще более важными.

Отвечая на вопросы о недавних проблемах безопасности, связанных с новыми моделями ИИ, Рагаван заявил, что внедрение ИИ кардинально меняет ландшафт кибербезопасности. Он отметил, что необходимо совершенно иным образом мыслить в вопросах кибербезопасности из-за ИИ. Рагаван подчеркнул, что жизненно необходима проактивная, непрерывная интеграция лучших практик и технологий в управление уязвимостями и приоритизацию рисков на основе ИИ. Он добавил, что предложения компании отражают этот подход, настаивая на необходимости внедрения ИИ в защиту, наряду с опасениями по поводу злоупотреблений ИИ.

Касательно рисков, связанных с непреднамеренными действиями агентов ИИ, Рагаван посоветовал предприятиям внедрять более строгий контроль над идентификаторами, разрешениями и доступом агентов к внутренним системам. Агентам следует предоставлять только минимально необходимые разрешения для выполнения конкретной задачи, а не широкий доступ ко всем корпоративным системам. Он пояснил, что агенту достаточно сертификата и токена для совершения действия от имени пользователя в течение 30 секунд. Кроме того, он акцентировал внимание на важности постоянного мониторинга, поскольку системы ИИ не всегда ведут себя предсказуемо, в отличие от традиционного программного обеспечения.

Внедрение ИИ в Индии

Ссылаясь на исследование IBM, проведенное совместно с MeitY в начале этого года, Рагаван сообщил, что лишь около 15 процентов индийских предприятий достигли стадии масштабирования внедрения ИИ, в то время как остальные 85 процентов продолжают сталкиваться с трудностями. Компании, которые успешно масштабируют ИИ, вышли за рамки отдельных примеров использования и внедряют технологию во всей своей структуре.

По словам Рагавана, примерно 15% предприятий действительно масштабируют ИИ, что означает, что они прошли этап внедрения одного кейса, который был интегрирован в организацию, и, возможно, переходят к второму или третьему кейсу. Для оставшихся компаний основными препятствиями остаются управление данными, корпоративное управление и недостаток квалифицированных кадров.

Согласно отчету компании Avendus Capital, сектор современного производства в Индии способен получить значительную выгоду от глобального цикла инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта, который оценивается в 3 триллиона долларов.

Инвестиционный банк определил такие отрасли, как аэрокосмическая промышленность и оборонный сектор, космические технологии, робототехника и автоматизация, полупроводники, переход к энергетике и передовые материалы, как те, которые будут стимулировать следующий этап промышленного роста Индии, открывая возможности для местных компаний.

В отчете подчеркивается, что период 2027–2028 годов является критическим для коммерциализации, поскольку компании переходят от получения поддержки политики и одобрения проектов к собственно производству.

Этот потенциал обусловлен увеличением мировых вложений в ИИ-инфраструктуру, растущим спросом на энергетическую инфраструктуру и усиливающимися геополитическими проблемами безопасности. Местный спрос, инженерные кадры и нормативно-правовая база Индии могут помочь производителям снизить зависимость от импорта и сформировать глобально конкурентоспособные возможности.

Коушик Бхаттачарьяя, управляющий директор и руководитель отдела инвестиционного банкинга в сфере промышленности в Avendus Capital, отметил, что «возможность для современного производства в Индии существенна, но ее право на победу проявляется в отдельных сегментах».

Он добавил, что поскольку более 80% из 3 триллионов долларов инвестиций в ИИ-инфраструктуру еще не были распределены по всему миру, Индия имеет шанс использовать свою базу внутреннего спроса, инженерные способности и поддержку политики.

Среди сегментов, демонстрирующих значительный потенциал роста, выделяются полупроводники и космические технологии. Прогнозируется, что потребление полупроводников в Индии более чем удвоится: с 49,5 миллиардов долларов в 2025 году до 106,5 миллиардов долларов к 2030 году, что создает шансы в области проектирования чипов, упаковки, тестирования и специализированных материалов.

Ожидается, что космическая экономика Индии вырастет более чем втрое — с примерно 13 миллиардов долларов в 2025 году до 44 миллиардов долларов к 2033 году. Производство в оборонной сфере внутри страны должно достичь около 31,6 миллиарда долларов к 2030 году, в то время как рынок робототехники может увеличиться почти в четыре раза, достигнув 4,6 миллиарда долларов к 2030 году, благодаря более широкому внедрению и замещению импорта.

Кроме того, отчет прогнозирует дальнейшее продвижение экосистемы производства чистой энергии в Индии вверх по цепочке поставок в течение следующих пяти лет. К концу десятилетия страна может создать интегрированную цепочку производства солнечной энергии, охватывающую от слитка до модулей, а также заводы по производству аккумуляторных ячеек в гигаватт-часовом масштабе и коммерческое производство отечественных стеков электролизеров и двигателей, не содержащих редкоземельных элементов.

Передовые материалы представляют собой еще одну возникающую возможность; растущий внутренний спрос и сильная зависимость от импорта создают пространство для наращивания местного потенциала. Ожидается, что сначала будет расширяться переработка, затем материалы для аккумуляторов, а производство магнитов из редкоземельных элементов может продвинуться при поддержке политики.

В заключение, в отчете отмечается, что предстоящие годы проверят способность Индии трансформировать эти возможности в коммерчески жизнеспособные производственные мощности.

Искусственный интеллект все чаще воспринимается как соревнование, предназначенное для очень крупных государств. Согласно Индексу ИИ Стэнфордского университета за 2026 год, частные инвестиции США в сфере ИИ достигли почти 286 миллиардов долларов в прошлом году, что более чем в 23 раза превышает показатель Китая.

Обучение и запуск передовых моделей требует огромной вычислительной инфраструктуры, дорогостоящих чипов, электроэнергии и относительно небольшого пула высококвалифицированных специалистов. Тем не менее, две страны с населением и внутренними рынками значительно меньшими, чем у этих двух мировых держав, сумели расположить себя необычно близко к центру этой гонки.

Объединенные Арабские Эмираты (ОАЭ) направляют значительный капитал в развитие вычислительной инфраструктуры, моделей и международных технологических партнерств. Сингапур же годами занимается построением цифрового правительства, механизмов управления ИИ, исследовательской базы и одного из самых концентрированных пулов талантов в области ИИ.

По мнению Спринга Фу, управляющего директора Академии при Университете искусственного интеллекта Мохаммеда бин Заида, попытка полностью воспроизвести экосистему технологий Америки или Китая не является реалистичной целью. Она утверждает, что средняя по размеру страна не может рассчитывать на лидерство во всех направлениях, но может использовать свой размер как преимущество в определенных областях.

Невозможно победить везде

Для небольших государств это означает ускорение работы правительства, концентрацию ресурсов на выбранных возможностях и становление ценными партнерами в рамках экосистемы ИИ, которая не контролируется какой-либо одной страной.

Наиболее заметная ставка ОАЭ сделана на вычислительную мощность. Планируется создание кластера вычислительной мощности Stargate UAE мощностью один гигаватт в рамках более широкого кампуса ИИ ОАЭ-США мощностью пять гигаватт в Абу-Даби. Проект реализует компания G42, при этом им будут управлять OpenAI и Oracle, а продвинутые чипы будет поставлять Nvidia. Ожидается, что первая фаза мощностью 200 мегаватт заработает в этом году.

Сингапур сталкивается с иной физической реальностью. У него уже имеется более 1,4 гигаватта мощности центров обработки данных, однако островное государство ограничено земельными ресурсами и тропическим климатом, который делает охлаждение энергоемким. Центры обработки данных потребляют около 7 процентов национальной электроэнергии, согласно данным его Управления по развитию информационных коммуникаций. Вместо неограниченного расширения Сингапур отбирает новую мощность, учитывая энергоэффективность и стратегическую ценность.

Это сравнение демонстрирует, почему не существует единой формулы для становления державой ИИ. Абу-Даби может использовать землю, энергию, капитал и геополитические партнерства для создания колоссальной вычислительной инфраструктуры, тогда как Сингапур вынужден извлекать большую пользу из более жестких физических ограничений.

Обе страны сильно зависят от доступа к внешнему миру. Фу подчеркивает, что для малого государства международное партнерство — это не дополнение к национальной способности, а неотъемлемая часть ее построения, что касается доступа к чипам, совместных исследований и привлечению крупных международных компаний.

Эта зависимость не обязательно является слабостью, поскольку даже крупнейшие экосистемы ИИ в мире полагаются на международные цепочки поставок для чипов, производственного оборудования, энергии, моделей и экспертизы. Вопрос для малых государств заключается в том, какие возможности им необходимо контролировать самостоятельно, а какие они могут надежно получить через партнеров.

Фу считает, что более серьезным ограничением являются люди. Она отмечает, что вычислительные мощности можно купить или создать, а капитал можно быстро направить, но без людей, способных использовать эту инфраструктуру, запускать системы ИИ внутри организаций и принимать обоснованные решения в качестве регуляторов и покупателей, инвестиции остаются неиспользованными.

Ее определение талантов в области ИИ выходит за рамки нескольких элитных исследователей. Стране нужны не только эти исследователи, но и гораздо больше инженеров и практиков, способных внедрять технологии, а также еще одна группа, которой уделяется меньше внимания: руководители, достаточно хорошо понимающие ИИ, чтобы решать, где и где не следует его применять.

Сингапур предлагает одну такую стратегию. В прошлом году он обладал второй по величине концентрацией талантов в области ИИ в мире, причем 1,82 процента пользователей LinkedIn были классифицированы как таланты в области ИИ в индексе Стэнфорда. Сейчас страна стремится обучить 100 000 работников, чтобы они стали «двуязычными в области ИИ», сочетая знания своей текущей профессии с умением использовать ИИ, одновременно помогая 10 000 предприятиям углубить внедрение в течение следующих трех лет.

ОАЭ также быстро движется в этом направлении. Стэнфорд обнаружил, что концентрация талантов в области ИИ в стране выросла на 121 процент между 2019 и 2025 годами, что является самым быстрым ростом среди измеренных стран. Федеральное правительство также сотрудничает с MBZUAI для развития экспертизы в области агентного ИИ среди 80 000 государственных служащих, включая высшее руководство и нетехнические должности.

Собственная программа Фу представляет собой меньший пример этого третьего уровня. Двенадцать лидеров ОАЭ провели пять дней в Сингапуре в сентябре, изучая подход страны к политике в области ИИ, промышленности, управлению и талантам, встречаясь с государственными структурами, транснациональными корпорациями и местными компаниями. Целью было не обучение их инженерии, а повышение их способности принимать решения относительно данной технологии.

Этот обмен стал частью более широких отношений. Через несколько дней после этого Совместный форум Абу-Даби-Сингапур определил ИИ и наращивание потенциала как области, где сотрудничество между двумя сторонами будет расширяться.

Возможно, более сложный вопрос заключается в том, как понять, принес ли весь этот объем инвестиций что-то долгосрочное. Фу отмечает, что «активность легко генерировать: объявления, пилоты, стартапы и подписанные партнерства конференций. Но способность увидеть и имитировать ее сложнее».

Ее критерии более требовательны: работает ли ИИ внутри основных операций правительства и крупных отраслей, а не остается в инновационных лабораториях? Может ли страна развивать и удерживать необходимые ей кадры? Достаточно ли зрелыми являются правила закупок, системы данных, регуляторы и стандарты тестирования для крупномасштабного внедрения? И смогут ли эти возможности выдержать изменения в технологии, руководстве и финансировании?

Сингапур все больше фокусируется на этом менее заметном институциональном уровне. Его Национальная стратегия ИИ была обновлена в этом году, а в феврале был создан Национальный совет по ИИ под председательством премьер-министра Лоуренса Вонга. Его работа по управлению ИИ также перешла к агентным системам, с обновлением рамок в этом году на основе отзывов более 60 организаций и примеров агентов, уже работающих внутри компаний и правительств.

Тем временем Абу-Даби активно внедряет ИИ непосредственно в правительство. В прошлом месяце его Исполнительный совет впервые использовал платформу агентного ИИ для поддержки анализа и обсуждения во время заседания, которое возглавил наследный принц Абу-Даби Шейх Халед бин Мохаммед бин Заид Аль Нахян.

Именно здесь аргумент о малых государствах становится более интересным, чем просто подсчет центров обработки данных или объявлений об инвестициях. Ни Сингапур, ни ОАЭ не могут сравниться с Соединенными Штатами по частному капиталу или с Китаем по промышленному масштабу. Их ставка заключается в том, что им это не нужно.

Для малых стран потенциал в области ИИ может зависеть от тщательного выбора того, что строить, развития достаточного количества людей для использования этих технологий, достаточно быстрого движения институтов для их внедрения и поддержания отношений, обеспечивающих доступ ко всему остальному. Центр обработки данных без талантов — это инфраструктура. Таланты без вычислений — это потенциал. Партнерства без институтов для их использования остаются лишь объявлениями. Самым сложным достижением является превращение всех трех в реальные возможности.