Жасанды интеллект төңірегіндегі әңгіме Қазақстанда бұрынғыдан жиі айтыла бастады. Бірақ бұл саланың нақты ахуалын ұранмен емес, өлшенетін көрсеткіштермен бағалау қажет. Осы тұрғыдан алғанда, 2025 жылдың соңында жарияланған Kazakhstan AI Country Report 2025 есебі маңызды межені аңғартты: Қазақстан бір жағынан Орталық Азиядағы ең дайын ел ретінде көрінеді, екінші жағынан әлі де технологияны кең көлемде тұтынушы елден оны өндіруші елге толық өте алған жоқ. Oxford Insights-тың 2025 жылғы Government AI Readiness Index рейтингінде Қазақстан 195 елдің ішінде 58-орынға көтерілсе, Халықаралық валюта қорының 2023 жылғы AI Preparedness Index көрсеткішінде 174 елдің арасында 48-орында тұр. Бұл – ілгерілеу бар деген сөз, бірақ алдыңғы қатарлы технологиялық державалармен арадағы алшақтық әлі қысқарған жоқ, деп жазады Ozgeris.info.
Әлемдік ахуалдың өзі осы қорытындыны күшейтеді. Stanford HAI-дың 2025 AI Index есебіне қарағанда, 2024 жылы генеративті жасанды интеллектке салынған жаһандық жекеменшік инвестиция 33,9 миллиард долларға жеткен. Ал OECD дерегі бойынша, ұйымға мүше елдерде жасанды интеллектіні қолданатын компаниялар үлесі 2023 жылғы 8,7 пайыздан 2025 жылы 20,2 пайызға дейін өскен. Яғни қазір әлемде сөзден іске көшу кезеңі жүріп жатыр: кімде дерек, есептеу қуаты, инженерлік кадр және нарыққа тез шығатын өнім бар, сол елдер ұтады. Бұл жағдайда Қазақстан үшін басты мәселе «ЖИ бар ма, жоқ па?» деген сұрақ емес, «елдің қолындағы цифрлық базаны экономикалық өнімге айналдыра ала ма?» деген сауал болып отыр.
Қазақстанның артықшылығы – цифрлық іргетасы әлсіз емес. Біріккен Ұлттар Ұйымының 2024 жылғы электрондық үкіметті дамыту индексінде Қазақстан 193 мемлекеттің арасында 24-орында тұр. Онлайн қызмет көрсету индексінде алғашқы ондыққа енгені де кездейсоқ емес. Бұл елде мемлекеттік қызметтердің едәуір бөлігі цифрлық форматқа көшкенін, электронды үкімет сервисі қоғам өміріне шын мәнінде сіңгенін көрсетеді. Мұндай база жасанды интеллектіні енгізуге қолайлы орта қалыптастырады. Бірақ мәселе дәл осы жерде күрделене түседі: цифрлық мемлекеттік сервис пен жасанды интеллект экожүйесі – бір нәрсе емес. Біріншісі қызметті жеткізуді жеңілдетсе, екіншісі деректі өңдеп, модель жасап, зияткерлік өнім өндіретін толыққанды ғылыми-өндірістік тізбек құруды талап етеді.
Сондықтан бүгінгі Қазақстанды «цифрлық инфрақұрылымы бар ел» деп сипаттау оңай, бірақ «ЖИ технологиясын кең ауқымда өндіретін ел» деуге әлі ертерек. Oxford Insights-тың жаңа әдіснамасы жасанды интеллектіге дайындықты алты тірек арқылы бағалайды: мемлекеттік саясат қабілеті, басқару сапасы, жасанды интеллект инфрақұрылымы, мемлекеттік сектордағы қолдану, технологияны дамыту мен тарату, сондай-ақ қоғамның орнықтылығы. Дәл осы өлшемдер Қазақстанның мықты және әлсіз тұстарын бірге көрсетеді. Бізде цифрлық мемлекет бар, бірақ терең ғылыми база, ірі зерттеу мектептері, дерек сапасы мен ұзақ циклді инновациялық капитал жеткіліксіздеу. Әлемдік банктің 2025 жылғы Digital Progress and Trends есебі де мұны растайды: дамушы елдер үшін жасанды интеллектінің негізі төрт «С»-ға тіреледі – connectivity, compute, context, competency, яғни байланыс пен энергия, есептеу қуаты, сапалы дерек және білікті кадр. Қазақстан осы төрт бағыттың алғашқы екеуінде жаман емес, ал соңғы екеуінде жұмыс әлдеқайда жүйелі болуға тиіс.
Есептеу қуаты бағытында Қазақстан соңғы бір жылда елеулі қадам жасады. 2025 жылы ұлттық Alem.Cloud суперкомпьютері әлемдегі ең қуатты жүйелердің TOP500 рейтингінде 86-орынға енді. Ресми мәлімет бойынша, оның архитектурасы 64 HPE Cray серверінен тұрады және әр есептеу түйіні NVIDIA H200 үдеткіштерімен жабдықталған. Бұған қоса, Kazakhtelecom-ның AI-Farabium жүйесі TOP500 тізімінде 103-орынға көтерілді; оның құрамында 400 NVIDIA H200 графикалық процессоры бар, ал HPL нәтижесі 17,93 петафлопс болды. Бұл көрсеткіштер Қазақстанның аймақтық ауқымда есептеу ресурсын жинақтап келе жатқанын білдіреді. Алайда OECD сарапшылары ескерткендей, жасанды интеллект инфрақұрылымы әлемде аса шоғырланған нарыққа айналып барады: чип, дата-орталық, бұлтты сервис, желілік өткізу қабілеті мен энергияға қолжетімділік бірнеше ойыншының қолына топталған. Демек, Қазақстан үшін ендігі міндет – тек темір сатып алу емес, сол инфрақұрылымды тұрақты, ашық және өнім беретін экожүйеге айналдыру.
Бұл жерде «есептеу егемендігі» деген ұғымның маңызы артады. Қазіргі әлемде есептеу қуаты жай ғана техникалық ресурс емес, экономикалық және саяси тәуелсіздіктің жаңа қабаты саналады. OECD-тің 2025 жылғы есебінде жасанды интеллектіге қажет инфрақұрылымның өзі күрделі тізбек екені, оның ішінде жетілдірілген чиптер, дата-орталықтар, энергия, желі және бұлтты провайдерлер шешуші рөл атқаратыны көрсетілген. Мұндай жағдайда Қазақстан үшін суперкомпьютерді іске қосу – мәртебелік қадам ғана емес, стратегиялық құрал. Бірақ одан ұлттық құндылық шығуы үшін университеттер, зерттеу орталықтары, стартаптар мен нақты сектор сол ресурсты пайдаланып, модель, сервис, патент және экспорттық шешім жасауы керек. Әйтпесе, қуатты кластер экономиканың шетінде тұрған қымбат инфрақұрылым болып қалуы мүмкін.
«Қазақтелеком» басқарма төрағасы Бағдат Мусин бұл үдерістің стратегиялық сипатын ашық айтады:
«Бүгінде жасанды интеллект өткен ғасырдағы байланыс немесе интернеттің ықпалымен тең келетін заманымыздың ең ірі инфрақұрылымдық жобасына айналды. Біз елімізде практикалық нәтижеге басымдық береміз: әлемдегі TOP500 рейтингіне кіретін суперкомпьютерді іске қостық, NVIDIA негізінде бұлтты “AI-Factory” жобасын дамытып жатырмыз, сондай-ақ ЖИ-ді телекоммуникация және мемлекеттік секторға енгізудеміз. Мемлекет басшысы Қасым-Жомарт Тоқаев халыққа Жолдауында Қазақстан цифрлық державаға айналуға тиіс екенін атап өткен болатын. Сондықтан “Қазақтелекомда” жасанды интеллект инфрақұрылымы мен оның экожүйесін дамытуға ерекше мән береміз».
Бұл пікірдің астарында бір маңызды ой бар: инфрақұрылым салу – мақсаттың өзі емес, экономиканың жаңа логикасына кіру амалы.
Дегенмен жасанды интеллектінің тағдырын тек дата-орталық пен GPU шешпейді. Бұл саланың шын өзегі – дерек сапасы. UNESCO 2025 жылы іске қосқан Data Governance Toolkit құжатында дерек басқарудың айқындығы, жауапкершілігі, әділдігі және адам құқығына сай болуы жасанды интеллект дәуіріндегі базалық шарт ретінде сипатталған. Яғни мәселе деректің көптігінде емес, оның заңды айналымы, сапасы, тазалығы, құрылымдылығы және қолдануға жарамдылығында. Қазақстанда ұлттық деректер биржасын құру бастамасы осы тұрғыдан маңызды. Бірақ бұл жүйе толыққанды жұмыс істеуі үшін әртүрлі мемлекеттік және жекеменшік деректер жиынтығы бір-бірімен сөйлесе алуы, қателік деңгейі азаюы, қолжетімділік тәртібі түсінікті болуы және құқықтық сенім қалыптасуы керек. Әйтпесе, дерек көп болғанымен, модель сапасы төмен болып қала береді.
Жасанды интеллектінің экономикаға әкелетін пайдасы жайлы оптимистік болжам көп. Бірақ халықаралық пікірталаста бұл мәселе анағұрлым сақ қаралады. MIT профессоры Дарон Аджемоғлы жасанды интеллектінің өнімділікке әсерін асыра бағалауға болмайтынын, нақты нәтиже көбіне технологияның қай міндетке енгізілетініне байланысты екенін айтады. Оның бағалауынша, АҚШ-та алдағы он жылдағы жиынтық өнімділік өсімі тым жоғары болмауы да мүмкін. Ал Stanford зерттеушісі Эрик Бриньолфссон әріптестерімен бірге жүргізген эмпирикалық зерттеуде генеративті ЖИ көмекшісі клиенттерге қызмет көрсететін 5172 қызметкердің өнімділігін орта есеппен 15 пайызға арттырғанын, әсіресе тәжірибесі аз мамандар көбірек ұтқанын көрсетті. Бұл екі тұжырымды қатар қойсақ, бір қорытынды шығады: ЖИ-дің пайдасы автоматты түрде емес, жұмыс процесіне қалай кіріктірілгеніне қарай пайда болады. Қазақстан үшін де дәл осы сабақ маңызды. Жасанды интеллектіні сән үшін енгізу емес, нақты саладағы шығынды азайтып, сапаны көтеріп, уақытты үнемдейтін жерге бағыттау қажет.
Осы жағынан алғанда Қазақстанда ЖИ-дің ең шынайы қолданысы қаржы секторында байқалады. Скоринг, тәуекелді бағалау, клиент мінез-құлқын талдау, алаяқтықты анықтау секілді міндеттерде алгоритмдер бұрыннан сынақтан өтіп келеді. Kazakhstan AI Country Report 2025 есебінде жасанды интеллект жүйелі енгізілген жағдайда елдің ішкі жалпы өніміне жыл сайын қосымша 0,5 пайыздан 2 пайызға дейін өсім беруі мүмкін екені айтылады. Бірақ мұндай өсім технологияны жекелеген пилоттар деңгейінде емес, өндірістік ауқымда қолданғанда ғана сезіледі. Яғни ЖИ банктерде немесе бірнеше ірі компанияда ғана қалмай, логистика, өнеркәсіп, агросектор, денсаулық сақтау, білім беру, мемлекеттік басқару және шағын бизнеске де тарауға тиіс.
«Axellect Kazakhstan» компаниясының басқарушы директоры Антон Мусиннің пікірі осы тұста назар аударарлық:
«Қазақстанда өңірде бірегей әрі кеңейтуге бейім цифрлық инфрақұрылым, жетілген институттар мен қолайлы экономикалық және географиялық орналасу үйлесім тапқан, бұл AI хаб ретінде көшбасшы атану мүмкіндігін еселей түседі. Жаһандық зерттеу нәтижелерін ел экономикасына экстраполяциялау негізінде жасаған бағалауымыз бойынша ЖИ-ді жүйелі қолдану жыл сайын ІЖӨ-нің қосымша 1,7%-ға дейін өсуін қамтамасыз ете алады, бұл елдің цифрлық жетілуін жаһандық интеллектуалдық артықшылыққа айналдырады». Бұл жерде кілт сөз – «жүйелі қолдану».
Өйткені дәл қазір көптеген елде проблема технологияны иеленуде емес, оны ұйым ішіндегі нақты бизнес-процеске отырғызуда болып отыр.
Еңбек нарығы жағынан алғанда да ЖИ Қазақстанға жайлы өзгеріс емес, күрделі қайта бөлініс әкелмек. Халықаралық валюта қоры 2024 жылғы талдауында жасанды интеллектінің еңбек құрылымын, әсіресе когнитивтік міндеттер басым салаларды айтарлықтай өзгертетінін ескерткен еді. Ал Қазақстан жөніндегі елдік есепте жұмыс орындарының шамамен 54 пайызы генеративті жасанды интеллект ықпалына түсетіні, оның 41 пайызы толықтырылуы, ал шамамен 5 пайызы ішінара не толық автоматтандыру тәуекеліне ұшырауы мүмкін екені көрсетіледі. Бұл бір қарағанда үрейлі көрінгенімен, шын мәнінде мәселе жұмыс орнының жойылуында ғана емес, жұмыстың мазмұны өзгеруінде. Сондықтан кадр саясаты енді жай ғана бағдарламалауды үйретумен шектелмеуі керек; дерекпен жұмыс істеу, домендік сараптама, модельді қолдану, нәтижені тексеру, тәуекелді бағалау және этикалық бақылау қабілеті қатар дамуы қажет.
Қазақстанда 30-дан астам жоғары оқу орнында жасанды интеллектке қатысты бағдарламалар бар екені жиі айтылады. Бірақ саннан сапаға өтетін кезең енді басталып келеді. Oxford Insights есебінде Қазақстанның 2025 жылы бір миллион азаматты базалық және ілгері деңгейдегі AI дағдыларына үйрету мақсаты аталған. Бұл ауқымды міндет. Алайда әлемдік тәжірибе көрсеткендей, қысқа мерзімді курстар көп болғанымен, терең зерттеу мектебі, мықты оқытушы, өнеркәсіппен байланыс және академиялық еркіндік болмаған жерде жоғары сапалы инженерлік буын тез қалыптаспайды. Дүниежүзілік банк те, OECD те жасанды интеллектідегі айырмашылық көбіне дәл осы адами капитал сапасынан басталатынын атап өтеді. Сондықтан Қазақстанға қазір тек «көп адамды оқыту» емес, «аз болса да, өте сапалы кадрды жүйелі дайындау» маңыздырақ.
Венчурлық экожүйе де осы мәселенің жалғасы іспетті. Елде жүзден астам жасанды интеллект стартабы бар, ал 2023–2025 жылдары AI жобаларына салынған венчурлық инвестиция көлемі шамамен 14 миллион доллардан 73 миллион долларға дейін өсіп, бүкіл венчурлық нарықтағы үлесі жартыдан асты. Бұл – қозғалыс бар деген сөз. Бірақ тереңірек қарағанда, жобалардың басым бөлігі ерте кезеңде қалып қояды, ал Series A және одан жоғары капиталға шығу әлі қиын. Мұндай жағдайда стартаптардың көбі не қызмет көрсету деңгейінде қалып қояды, не ерте сатыда сатылып кетеді. Демек, Қазақстан үшін келесі сын – идея санын көбейту емес, өміршең компанияларды көбейту.
MA7 Ventures негізін қалаушы Мұрат Абдрахмановтың ұстанымы осы шындыққа дәл келеді:
«Біз ЖИ-ді енгізу жылдамдығы болашақ капитализацияны дәстүрлі қаржылық метрикалардан тезірек қалыптастыратын жаңа экономиканың тууына куә болып отырмыз. Қауіп нарықтың асыра бағалануында емес, тек сырттай бақылаушы болып қалуда. Корпорациялар ЖИ-ді енгізуге қомақты бюджет бөлуде, тіпті жобалардың 90%-ы сәтсіз аяқталса да, ешкім шығындарды қысқартуды ойламайды – себебі бұл бәсекеде тоқтаған адам жеңіледі. Орталық Азияға іргелі модельдер бойынша АҚШ немесе Қытаймен бәсекелесудің қажеті жоқ, ол жақтағы ойын өте көп капиталды қажет етеді және ұзаққа созылады. Біздің мүмкіндігіміз – қолданбалы шешімдерде, тар бейінді ЖИ-модельдерінде, технологиялар мен индустриялардың түйіскен жеріндегі өнімдерде».
Бұл – әлемдік дамушы нарықтар үшін де барған сайын өзекті болып келе жатқан ұстаным.
Дүниежүзілік банк 2025 жылғы есебінде мұны «Small AI» логикасымен түсіндіреді: алып модель жасаудан бұрын, жергілікті міндетті шешетін арзанырақ, жеңілірек және тез бейімделетін шешімдерге басымдық беру. Қазақстан үшін ең ұтымды жол да осы.
Сондықтан бүгінгі Қазақстанның жағдайын екіұшты емес, екі қабатты құбылыс ретінде қарастырған жөн. Бірінші қабатта – мықты цифрлық мемлекет, электронды үкімет, дата-орталықтарға салынған инвестиция, алғашқы суперкомпьютерлер, аймақтағы салыстырмалы көшбасшылық, өсіп келе жатқан стартаптар мен нарықтың қызығушылығы бар. Екінші қабатта – сапалы дерек тапшылығы, ғылыми-зерттеу шығындарының төмендігі, жоғары білікті инженерлер жетіспеуі, ірі ұзақмерзімді капиталдың аздығы және технологияны жаппай өндіріске айналдыратын институционалдық тереңдіктің әлсіздігі бар. Қысқасы, Қазақстан жасанды интеллектіні қолдануға дайын елге көбірек ұқсайды, ал оны тұрақты түрде өндіретін ел болу үшін шешуші кезеңге енді ғана аяқ басты. Бұл жарыста рейтингіден бұрын маңыздысы – елдің цифрлық дайындығын экономикалық, ғылыми және зияткерлік үстемдікке айналдыра алуы. Мәселенің түйіні де осында.
