Развитие искусственного интеллекта становится одним из факторов, определяющих изменения в мировой экономике, международной конкурентоспособности и системе глобального управления. При этом возможности государств по разработке, внедрению и регулированию новых технологий остаются существенно неравными.
На этом фоне вопросы доступа к вычислительной инфраструктуре, подготовки специалистов, формирования национальных массивов данных и участия в разработке международных стандартов приобретают значение, выходящее за пределы технологической политики.
Для многих развивающихся стран ключевая задача заключается уже не только в получении доступа к современным цифровым решениям, но и в формировании собственного потенциала для их адаптации, применения и регулирования.
Именно в таком контексте следует рассматривать китайский подход к международному сотрудничеству в области искусственного интеллекта, который постепенно оформляется в систему взаимосвязанных политических инициатив, многосторонних механизмов и практических программ.
Важным этапом этого процесса стало представление на Форуме по глобальному управлению 2026 года в Сюнъане доклада Progress Report on the AI Capacity-Building Action Plan for Good and for All, подготовленного Центром глобального инновационного управления в области искусственного интеллекта (Center for Global AI Innovative Governance, CGAIG).
Документ, опубликованный в октябре 2026 года, обобщает результаты первых двух лет реализации предложенной Китаем программы по наращиванию потенциала в области искусственного интеллекта.
Его основная идея заключается в том, что сокращение технологического неравенства требует комплексного развития инфраструктуры, кадровых ресурсов, данных, прикладных решений и национальных механизмов управления.
Глобальный разрыв в области ИИ: новое измерение неравенства
Одним из наиболее содержательных положений доклада является вывод о том, что распространение технологий искусственного интеллекта само по себе не обеспечивает сокращения различий между государствами.
Напротив, при отсутствии соответствующей инфраструктуры и институциональных возможностей внедрение ИИ может способствовать дальнейшей концентрации технологических и экономических преимуществ.
Согласно приведенным в документе данным Всемирного банка, на страны с высоким уровнем доходов приходится 77% мировых мощностей коммерческих дата-центров совместного размещения, 87% моделей искусственного интеллекта и 91% венчурных инвестиций в данную сферу. На Африканский континент приходится менее 1% мировых мощностей дата-центров.
Эти показатели отражают не только неравномерность распределения технологических ресурсов, но и различия в способности государств самостоятельно создавать и развивать системы искусственного интеллекта.
Авторы доклада выделяют четыре основных ограничения.
Первое связано с недостаточной развитостью промышленной и цифровой инфраструктуры. Даже при наличии современных моделей ИИ их внедрение в сельское хозяйство, энергетику, транспорт, здравоохранение и государственное управление требует качественных данных, соответствующего оборудования и адаптации производственных процессов.
Второе ограничение касается кадрового потенциала. Недостаток специалистов в области машинного обучения, анализа данных, кибербезопасности и цифрового управления снижает возможности стран не только разрабатывать собственные решения, но и эффективно использовать уже существующие технологии.
Третье направление связано с неравномерным распределением данных и языковых ресурсов. Большинство передовых моделей лучше работают с английским и некоторыми другими широко представленными языками, тогда как языки и культурные особенности многих развивающихся государств недостаточно отражены в обучающих массивах.
Четвертое ограничение касается механизмов регулирования. Государства, не располагающие собственными компетенциями в области оценки рисков, тестирования моделей и защиты данных, могут оказаться в положении пассивных пользователей технологий и получателей правил, разработанных без их полноценного участия.
Таким образом, глобальный разрыв в области ИИ приобретает комплексный характер. Он затрагивает не только доступность технологий, но и способность государств самостоятельно определять направления цифрового развития.
Китайская программа: пять направлений и десять практических действий
В сентябре 2024 года Китай предложил Инклюзивную программу по наращиванию потенциала искусственного интеллекта (AI Capacity-Building Action Plan for Good and for All).
Программа включает пять взаимосвязанных направлений.
Первое предусматривает развитие взаимосвязанности цифровой инфраструктуры и инфраструктуры искусственного интеллекта. Второе ориентировано на внедрение ИИ в различные отрасли экономики и социальной сферы в рамках подхода «AI Plus». Третье связано с повышением грамотности в области искусственного интеллекта и подготовкой специалистов. Четвертое предусматривает совершенствование безопасности данных и обеспечение их разнообразия. Пятое направлено на обеспечение безопасности, надежности и управляемости систем искусственного интеллекта.
Эти положения получили дальнейшее развитие в десяти практических действиях, охватывающих международное технологическое сотрудничество, отраслевые приложения, зеленое развитие, открытые платформы, образование, кадровую подготовку, цифровую инклюзивность, языковые ресурсы, управление данными и технологическую безопасность.
Особенность предложенной структуры заключается в комплексном подходе к формированию национального потенциала. Китайская сторона исходит из того, что отдельные технологические решения не могут обеспечить устойчивые результаты без соответствующей институциональной среды.
Например, предоставление доступа к языковой модели не решает проблему ее использования в национальной системе здравоохранения, если отсутствуют качественные медицинские данные, подготовленные специалисты, процедуры проверки результатов и требования к защите персональной информации.
Аналогичным образом создание дата-центров не гарантирует развитие национальной индустрии ИИ без научных исследований, подготовки инженеров и формирования спроса на прикладные решения.
В этом контексте китайская программа ориентирована на переход от передачи отдельных технологий к созданию устойчивых возможностей для их самостоятельного использования.
От инициативы к многосторонним механизмам
Важное место в китайском подходе занимает развитие международно-правовой и институциональной основы сотрудничества.
В июле 2024 года Генеральная Ассамблея ООН консенсусом приняла предложенную Китаем резолюцию A/RES/78/311 «Укрепление международного сотрудничества в деле наращивания потенциала в области искусственного интеллекта».
Соавторами документа выступили 143 государства. Резолюция закрепила необходимость международного взаимодействия в целях сокращения разрыва в возможностях развития ИИ, уважения национальных приоритетов и расширения доступа развивающихся стран к соответствующим знаниям и технологиям.
В декабре 2024 года Китай и Замбия провели первое заседание Группы друзей международного сотрудничества по наращиванию потенциала в области искусственного интеллекта при ООН.
Данный механизм призван обеспечить постоянный диалог между государствами, международными организациями, научными учреждениями и технологическими компаниями. Его практическое значение заключается в возможности сопоставлять потребности развивающихся стран с имеющимися финансовыми, технологическими и образовательными ресурсами.
Следующим институциональным направлением стало создание Всемирной организации сотрудничества в области искусственного интеллекта (World Artificial Intelligence Cooperation Organization, WAICO).
Согласно докладу, 16 июля 2026 года в Шанхае состоялась церемония подписания соглашения о ее учреждении. Среди первоначальных подписантов был Казахстан. В документе отмечается, что число государств-учредителей впоследствии достигло 38. Организация со штаб-квартирой в Шанхае рассматривается как специализированная межправительственная площадка, ориентированная на развитие международного сотрудничества, обмен технологиями и формирование подходов к безопасному и справедливому использованию искусственного интеллекта.
Для Казахстана участие в таком механизме представляет интерес с точки зрения доступа к международной экспертной сети, участия в обсуждении стандартов и развития совместных технологических проектов. Вместе с тем практическая результативность новой организации будет зависеть от ее институционального устройства, финансирования, характера обязательств участников и способности обеспечивать равноправное участие государств в принятии решений.
Открытые технологии как инструмент сокращения цифрового разрыва
Одним из центральных элементов китайской программы является развитие открытых моделей и программных решений.
Авторы доклада рассматривают открытость как необходимое условие расширения доступа развивающихся стран к технологиям искусственного интеллекта.
Показательным примером выступает программная платформа FlagOS, созданная при участии Пекинской академии искусственного интеллекта, ведущих университетов и производителей вычислительного оборудования.
Система предназначена для адаптации и развертывания моделей ИИ на различных типах вычислительных устройств. Согласно докладу, FlagOS поддерживает оборудование 21 производителя и позволяет развертывать более 90% распространенных открытых больших моделей на различных аппаратных платформах. Число пользователей системы оценивается в 200 тысяч.
Практическое значение подобных решений заключается в снижении зависимости от отдельных аппаратных архитектур и сокращении затрат на использование вычислительных ресурсов. Для государств с ограниченным доступом к передовым процессорам это может расширить возможности разработки собственных приложений.
Однако открытый исходный код сам по себе не устраняет технологическую зависимость. Для эффективного использования таких решений необходимы локальные команды разработчиков, доступ к вычислительным ресурсам, устойчивое финансирование и возможность независимой оценки безопасности. Поэтому открытость следует рассматривать не как самостоятельную гарантию технологической независимости, а как один из инструментов ее постепенного укрепления.
Практические проекты: от транспорта до предупреждения стихийных бедствий
Доклад содержит десять тематических примеров реализации китайской программы.
Особый интерес представляют проекты, в которых технологии искусственного интеллекта используются для решения конкретных экономических и социальных задач.
В транспортной сфере рассматривается сотрудничество китайской компании Huawei с Агентством пассажирских железных дорог Южной Африки (PRASA). Проект предусматривает применение технологий больших данных и моделей DeepSeek для совершенствования управления железнодорожными перевозками, технического обслуживания и информационных систем.
По представленным данным, использование ИИ повысило эффективность поиска информации более чем на 90%, а ожидаемое снижение эксплуатационных расходов и затрат на обслуживание оценивается не менее чем в 30%. При этом последнее значение является прогнозным, а не уже достигнутым результатом.
Другой пример связан с системой MAZU, разработанной Китайским метеорологическим управлением для раннего предупреждения о стихийных бедствиях. Система объединяет инструменты прогнозирования, анализа рисков и оповещения населения.
Согласно докладу, MAZU внедрена в восьми странах, а ее облачная версия используется более чем в 50 государствах.
Подобные решения представляют интерес для стран Центральной Азии, сталкивающихся с рисками паводков, засух, селевых потоков и других природных явлений.
Важным условием их применения является интеграция прогнозных моделей с национальными гидрометеорологическими службами, системами гражданской защиты и действующими механизмами реагирования.
Отдельное направление связано с использованием искусственного интеллекта в научных исследованиях. В докладе рассматривается модель ScienceOne, разработанная Китайской академией наук и предназначенная для поддержки научного анализа. В рамках международного сотрудничества проводятся образовательные программы, направленные на повышение квалификации исследователей из развивающихся стран.
Такие проекты демонстрируют переход от общего обсуждения технологического сотрудничества к созданию специализированных инструментов, ориентированных на конкретные отрасли и научные задачи.
Языковое разнообразие и цифровой суверенитет
Особого внимания заслуживает раздел доклада, посвященный языковым моделям и сохранению культурного разнообразия.
В настоящее время развитие больших языковых моделей во многом определяется доступностью масштабных цифровых корпусов. Языки, недостаточно представленные в обучающих данных, сталкиваются с риском ограниченного доступа к качественным интеллектуальным сервисам.
В документе приводится пример национальной большой языковой модели Лаоса, созданной с использованием китайских технологических решений. Проект предусматривает адаптацию модели к национальному языку, особенностям местной культуры и практическим потребностям пользователей.
Этот опыт имеет значение и для Казахстана. Развитие качественных моделей на казахском языке требует не только увеличения объема цифровых текстов, но и формирования надежных механизмов их отбора, разметки, лицензирования и оценки.
Особую роль могут играть национальные университеты, исследовательские организации, технологические компании и государственные учреждения. При этом развитие казахоязычных моделей следует рассматривать в контексте более широкой задачи цифрового суверенитета.
Речь идет о способности государства и национальных институтов определять условия использования данных, обеспечивать безопасность информационных систем и развивать технологические решения, соответствующие общественным потребностям.
Международное сотрудничество, включая взаимодействие с китайскими партнерами, может способствовать решению этих задач при условии сохранения национального контроля над критически важными данными и соблюдения действующего законодательства.
Безопасность искусственного интеллекта и право на развитие
В китайском подходе вопросы безопасности и развития рассматриваются как взаимосвязанные направления.
Авторы доклада отмечают, что быстрое совершенствование моделей искусственного интеллекта сопровождается появлением новых рисков, включая алгоритмическую дискриминацию, нарушения конфиденциальности данных, распространение недостоверной информации и недостаточную прозрачность автоматизированных решений. При этом развивающиеся страны часто обладают ограниченными возможностями для самостоятельной оценки таких рисков.
Отсюда следует один из важных выводов документа: международные механизмы безопасности не должны превращаться в дополнительные технологические барьеры, ограничивающие участие государств Глобального Юга в развитии искусственного интеллекта.
Китайская сторона предлагает сочетать требования безопасности с расширением доступа к технологиям и укреплением национального регуляторного потенциала.
Такой подход отражает более широкую концепцию, в рамках которой возможность участия в технологическом развитии рассматривается как существенный элемент реализации права на развитие.
Однако практическое обеспечение баланса между открытостью и безопасностью остается сложной задачей. С одной стороны, чрезмерные ограничения могут затруднять доступ к технологиям и усиливать концентрацию рынка.
С другой стороны, недостаточное регулирование создает риски для персональных данных, общественной безопасности и устойчивости критической инфраструктуры.
Поэтому важным направлением международного сотрудничества должно стать развитие сопоставимых процедур оценки рисков, технического тестирования, независимого аудита и обмена опытом регулирования.
Четыре вывода двухлетней реализации программы
На основе анализа практического опыта авторы доклада формулируют четыре принципиальных положения.
Первое: доступ к технологиям является отправной точкой, а самостоятельное развитие конечной целью. Международное сотрудничество должно создавать условия для формирования собственных компетенций, а не ограничиваться поставкой готовых решений.
Второе: проекты должны определяться реальными потребностями принимающих государств. Эффективность сотрудничества зависит от совместной оценки задач, участия местных организаций и возможности адаптации технологий к национальным условиям.
Третье: данные, модели, кадры и механизмы управления должны развиваться согласованно. Отсутствие одного из этих компонентов ограничивает результативность всей системы.
Четвертое: открытость и технологии с открытым исходным кодом являются важными предпосылками инклюзивного развития. Они способны снижать первоначальные барьеры, однако требуют дополнительной инфраструктурной, образовательной и институциональной поддержки.
В совокупности эти положения позволяют рассматривать китайскую программу не только как инструмент технологической помощи, но и как попытку сформировать более широкую модель международного сотрудничества в области искусственного интеллекта.
Казахстан и Центральная Азия: возможные направления сотрудничества
Для Казахстана и государств Центральной Азии рассматриваемая программа представляет интерес прежде всего с точки зрения развития собственных технологических компетенций.
Регион располагает возможностями для расширения применения искусственного интеллекта в транспорте, энергетике, сельском хозяйстве, образовании, государственном управлении и экологическом мониторинге.
При этом развитие таких направлений требует комплексного подхода, объединяющего инфраструктурные инвестиции, кадровую подготовку, формирование качественных данных и совершенствование национального регулирования.
В этой связи можно выделить несколько перспективных направлений.
Во-первых, развитие регионального сотрудничества в области вычислительной инфраструктуры. Создание совместных исследовательских платформ, использование открытых моделей и обмен техническими компетенциями могут способствовать сокращению затрат на разработку прикладных решений.
Однако подобные проекты должны учитывать требования информационной безопасности, устойчивости энергоснабжения и национального законодательства о данных.
Во-вторых, подготовка специалистов и развитие совместных образовательных программ. Перспективным представляется расширение взаимодействия между университетами Казахстана и Китая в области анализа данных, машинного обучения, робототехники, цифровой экономики и регулирования ИИ.
Особое значение имеет подготовка не только разработчиков, но и специалистов, способных оценивать экономические, правовые и социальные последствия внедрения интеллектуальных систем.
В-третьих, развитие национальных языковых ресурсов. Совместные исследования могут способствовать совершенствованию технологий обработки казахского языка, созданию специализированных корпусов и разработке моделей для образования, науки и государственных услуг.
При этом ключевым условием должно оставаться участие национальных научных учреждений в определении архитектуры проектов, требований к данным и методов оценки качества.
В-четвертых, применение ИИ в транспортной и энергетической инфраструктуре. Для Казахстана как важного транзитного государства перспективным направлением является использование интеллектуальных систем для прогнозирования грузопотоков, технического обслуживания инфраструктуры, оптимизации логистических процессов и повышения энергетической эффективности.
Китайский опыт отраслевого внедрения ИИ может представлять практический интерес, особенно в сочетании с существующими проектами транспортной взаимосвязанности.
В-пятых, совершенствование механизмов управления и оценки технологических рисков. Казахстану важно развивать собственные компетенции в области аудита алгоритмов, защиты данных, тестирования моделей и регулирования их применения в чувствительных сферах.
Участие в международных организациях и экспертных площадках может содействовать обмену опытом, но не должно подменять формирование национальной нормативной и исследовательской базы.
В перспективе отдельное значение может приобрести разработка совместных пилотных проектов с заранее определенными показателями эффективности.
Такими показателями могут выступать снижение эксплуатационных затрат, повышение производительности, улучшение доступности государственных услуг, развитие местных кадров и степень использования национальных технологических ресурсов.
Именно наличие измеримых результатов позволит оценивать реальную отдачу международного сотрудничества.
От технологического доступа к самостоятельному развитию
Представленный в Сюнъане доклад отражает важную особенность современного китайского подхода к глобальному управлению искусственным интеллектом.
В его основе находится стремление связать технологическое развитие с вопросами международной справедливости, цифрового суверенитета, устойчивого развития и участия государств в формировании общих правил.
При этом Китай предлагает не ограничиваться общими декларациями, а развивать практические механизмы сотрудничества через ООН, специализированные международные организации, образовательные программы и технологические платформы.
Вместе с тем дальнейшая оценка результативности китайской программы потребует более систематического анализа фактических результатов ее реализации.
Представленные в докладе примеры демонстрируют возможности отдельных технологий и форматов сотрудничества, но не позволяют автоматически распространять их результаты на все страны и отрасли. Для объективной оценки необходимы сопоставимые данные о стоимости проектов, устойчивости их эксплуатации, передаче компетенций местным организациям, безопасности данных и долгосрочных социально-экономических эффектах.
Для Казахстана и Центральной Азии наиболее перспективным представляется подход, при котором международное технологическое сотрудничество рассматривается как инструмент развития собственных научных, инженерных и управленческих возможностей.
В этом контексте важна не только доступность передовых моделей искусственного интеллекта, но и способность национальных институтов адаптировать их к местным условиям, оценивать риски и обеспечивать практическую отдачу.
Таким образом, центральный вопрос глобального управления искусственным интеллектом заключается не только в том, кто разрабатывает наиболее совершенные технологии, но и в том, какие возможности получают другие государства для самостоятельного участия в их развитии, применении и регулировании.
Именно способность международных механизмов обеспечивать такое участие будет одним из ключевых критериев их эффективности в условиях дальнейшей технологической трансформации мировой экономики.
Центр по изучению Китая
