Амбиции Сингапура в области ИИ

Как город-государство сохраняет позиции в гонке вооружений, в которой доминируют США и Китай.

В своей книге «AI Superpowers» (Сверхдержавы в области ИИ), вышедшей в 2018 году, венчурный инвестор Кай-Фу Ли предсказал, что мир разделится на блоки цифровых держав времен холодной войны, один из которых возглавят США, а другой — Китай. По мнению Ли, эти два экономических гиганта добьются превосходства в разработке моделей искусственного интеллекта, поскольку компании в этих странах привлекают больше венчурного финансирования, имеют больше ученых и, самое главное, гораздо больше данных, чем компании в других странах. Ли писал, что поскольку ИИ имеет тенденцию к монополии («лучшие продукты приводят к увеличению числа пользователей, эти пользователи приводят к увеличению объема данных, а эти данные приводят к созданию еще более совершенных продуктов, а значит, к увеличению числа пользователей и объема данных»), США и Китай вырвутся в «массовое лидерство», превратив другие страны в цифровые государства-клиенты.

Это пророчество не испугало крошечный Сингапур. Когда речь заходит об искусственном интеллекте, этот город-государство в Юго-Восточной Азии с населением в 5,6 миллиона человек, теснящихся на территории размером с четверть Род-Айленда, оказывается намного весомее, чем кажется. В Глобальном индексе ИИ (Global AI Index) лондонской компании Tortoise Media, которая оценивает возможности ИИ в 62 странах по более чем 100 различным показателям, Сингапур занял третье место, уступив только США и Китаю. Островное государство использует свой огромный контейнерный порт и шумный аэропорт, чтобы компенсировать нехватку внутренних данных. Его гигантские банки и «суперприложения», такие как Grab и Sea, используют искусственный интеллект и аналитику данных для реализации региональных и глобальных стратегий роста. 

Во многих отношениях Сингапур является примером того, как малые и средние государства могут идти в ногу со временем в условиях эскалации гонки вооружений в сфере ИИ. Его опыт говорит о том, что малые государства могут даже иметь преимущества перед крупными в эпоху Больших Данных — и могут быть на редкость проворными в использовании возможностей ИИ. «Если вы маленькая страна, вам нужно быть умнее, быстрее, проворнее», — говорит Оливер Тонби, старший партнер сингапурского офиса McKinsey. «Сингапур показывает, чего может добиться проактивное и динамичное правительство».

Сингапур стал одной из первых стран, принявших национальную стратегию в области ИИ в 2019 году. В декабре прошлого года заместитель премьер-министра Лоуренс Вонг (который с тех пор стал премьер-министром) обновил и расширил эти инициативы в рамках политики, получившей название «Национальная стратегия ИИ 2.0». В рамках этой стратегии правительство выделило 743 миллиона долларов в течение следующих пяти лет на развитие потенциала ИИ в стране. 

Жозефина Тео, министр цифрового развития и информации, говорит, что цели Сингапура скромны. «Мы не пытаемся стать сверхдержавой ИИ», — настаивает она. «Нам это и не нужно». Вместо этого город-государство надеется позиционировать себя как нейтрального игрока, которому доверяют конкуренты из обоих силовых блоков. 

В какой-то степени Сингапур уже достиг этой цели. Его ведущие технологические стартапы финансируются венчурными инвесторами из США и Китая. В сингапурских дата-центрах размещается облачная инфраструктура Amazon, Google, Microsoft и Meta Platforms, а также China Telecom и Alibaba. В центральном деловом районе Сингапура китайские технологические гиганты, такие как TikTok, родитель ByteDance, и онлайн-ритейлер Shein, борются за офисные помещения наряду с Google, Amazon и IBM. 

Вопрос, актуальный на сегодняшний день: сможет ли кто-нибудь из сингапурских игроков, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, создать свои собственные глобальные представительства. 

Отличительной чертой многих инициатив Сингапура в области ИИ является стремление использовать его статус мирового центра путешествий, финансов и грузоперевозок в надежде разработать и монетизировать ИИ, предназначенный именно для этих отраслей. Сингапурский аэропорт Чанги — один из самых загруженных в мире: в прошлом году через него прошло более 59 миллионов путешественников. Чанги использует ИИ для проверки и сортировки багажа, а также для технологии распознавания лиц при прохождении иммиграционного контроля. Сегодня эта технология делает Чанги одним из самых эффективных аэропортов в мире. В будущем она может стать основой для алгоритмов, которые Сингапур сможет продавать в других странах. 

ИИ играет не менее важную роль в огромном контейнерном порту Сингапура, втором по загруженности в мире после Шанхая. В прошлом году порт перевалил рекордное количество грузов — 39 миллионов TEU («20-футовый эквивалент», каждый из которых примерно равен стандартному морскому контейнеру). Порт Сингапура использует искусственный интеллект для управления движением судов, составления схемы якорных стоянок, координации доставки грузов точно в срок, обработки регистрационных документов и многого другого. По словам Дэвида Фу, помощника исполнительного директора Морского и портового управления Сингапура, эти возможности помогли операторам справиться с резким ростом спроса в начале этого года, когда глобальные судоходные линии изменили маршрут из Красного моря, чтобы избежать нападений боевиков. Операторы порта настолько освоили использование искусственного интеллекта, что готовятся лицензировать свои системы управления для других судоходных узлов.

Сингапурские банки-гиганты тоже с энтузиазмом взялись за внедрение ИИ. DBS Bank, крупнейший кредитор в Юго-Восточной Азии, может похвастаться командой из почти тысячи специалистов по обработке данных, аналитиков и инженеров, в то время как в 2017 году их было всего 25, по словам главного аналитика DBS Самира Гупты, который утверждает, что руководство банка вдохновилось тем, как используют данные гоночные команды «Формулы-1». В гонках «Формулы-1» «стратегия ИИ теперь не менее, если не более важна, чем ваш автомобиль», — говорит Гупта. Аналогичным образом в DBS сотрудники, работающие с данными, перешли из бэк-офиса на «передовую».

Сингапур также надеется компенсировать свой небольшой размер за счет расширения сотрудничества с остальной частью Юго-Восточной Азии, где проживает более 680 миллионов человек. Одно из препятствий на пути к этой цели — необычайное языковое разнообразие региона. Юго-Восточная Азия охватывает 11 стран, жители которых говорят на более чем 1200 различных языках. Жители Юго-Восточной Азии жалуются, что LLM (БЯМ) — большие языковые модели, созданные в Силиконовой долине, — плохо работают на их языках, потому что при всей своей скорости и мощности эти модели в основном обучаются на английском. 

Сингапур видит в этом возможность. В декабре Сингапурский национальный исследовательский фонд заявил, что выделит 52 миллиона долларов на разработку ИИ, подобного ChatGPT, который станет первым в мире, адаптированным к работе с языками и культурами Юго-Восточной Азии. Модель, получившая название SEA-LION (сокращение от Southeast Asian Languages in One Network), представляет собой движок с открытым исходным кодом, способный переводить 11 основных языков. Эта, казалось бы, невыполнимая задача была поручена группе из 25 исследователей, работающих в небольшом офисе Национального университета Сингапура под эгидой AI Singapore, спонсируемого правительством агентства, созданного для содействия внедрению ИИ в частную промышленность Сингапура. 

Это крошечная команда, работающая на гроши (для сравнения, OpenAI на сегодняшний день собрала 14 миллиардов долларов). Но Дариус Лю, руководитель группы SEA-LION, утверждает, что для систем перевода не всегда лучше больше, и что жители Юго-Восточной Азии не могут полагаться на добрую волю американских технологов. «Что, если западные державы решат запретить доступ к своим моделям?» — спрашивает он. «Если ваши языки — тайский, малайский, тамильский или тагальский, вы останетесь в стороне». 

Еще до бума ИИ Сингапур был одним из крупнейших в мире цифровых центров. Страна соединена с остальным миром 25 подводными кабелями и планирует добавить еще 14 в течение следующего десятилетия. Но чтобы Сингапур процветал в качестве глобального центра обработки данных, город-государство должен построить больше центров обработки данных — совсем непростая задача для островного государства, где земли мало, энергия дорогая, а жара стоит круглый год. 

Сейчас в Сингапуре расположено более 70 дата-центров и 1,4 гигаватта мощностей. В 2019 году правительство объявило мораторий на строительство новых центров, ссылаясь на опасения по поводу занимаемой ими площади и потребляемой энергии. Результат: операторы поспешили построить дата-центры в Малайзии и Индонезии, которые с радостью приняли их инвестиции. В мае этого года Сингапур выпустил новую «дорожную карту», позволяющую построить до 530 мегаватт новых мощностей. Но чтобы получить одобрение государства, новые дата-центры должны будут соответствовать гораздо более строгим стандартам устойчивости и экологически чистой энергии. 

Тим Розенфилд, соучредитель компании Sustainable Metal Cloud (SMC), провайдера облачных услуг в Сингапуре, считает, что ограничения ресурсов города-государства — это те ограничения, которые стимулируют инновации. Розенфилд и его коллеги из австралийской инженерной компании Firmus разработали технологию, которая использует жидкое погружение для охлаждения графических процессоров вместо энергоемкого воздушного охлаждения, используемого в традиционных установках. Firmus создает иммерсионные резервуары HyperCubes, которые можно установить в стандартный грузовой контейнер и доставить в любую точку мира. В июне 2023 года Firmus объединилась с ST Telemedia Global Data Centers, гигантским оператором центров обработки данных в Сингапуре, и основала компанию SMC, которая занимается модернизацией HyperCubes на объектах ST Telemedia в Сингапуре и других странах Азии. HyperCubes могут сократить энергопотребление и выбросы углекислого газа в центрах обработки данных на 50%, согласно ведущему эталону потребления вычислительной мощности.

Саймон Честерман, заместитель проректора Национального университета Сингапура и старший директор AI Singapore, утверждает, что скромные размеры Сингапура способствуют сотрудничеству между государственным и частным секторами. Такое сотрудничество особенно важно в стране, правительство которой до сих пор не приняло официальных правил в области ИИ. Честерман говорит, что Сингапур ищет модель управления, находящуюся где-то между подходами США, которые избегают регулирования в пользу рыночного роста, Европейского союза, который ставит во главу угла конфиденциальность данных, и Китая, который делает упор на социальную стабильность и государственный контроль. 

По словам Честермана, для Сингапура задача состоит в том, чтобы избежать недостаточного регулирования, подвергающего риску граждан и подрывающего доверие общества, и чрезмерного регулирования, которое может отпугнуть иностранных партнеров и затормозить инновации. Возможно, город-государство никогда не станет сверхдержавой в области ИИ. Но он может помочь убедить остальной мир в том, что в эпоху Больших Данных маленькие государства тоже могут мыслить масштабно.