Сэм Питерс, журналист, освещающий вопросы искусственного интеллекта и технологий в Африке.
Когда Эрнест Мвебазе создавал Sunflower LLM — языковую модель, способную работать с 31 языком Уганды, — он не стал обращаться к Google, Microsoft или OpenAI. Он построил ее на основе Qwen 3, китайской модели с открытым исходным кодом, разработанной Alibaba.
Такой выбор сегодня характерен для всего континента. Африканские разработчики в подавляющем большинстве обращаются к китайским платформам — таким как DeepSeek, Qwen и Kimi, — чтобы создавать модели искусственного интеллекта на собственных языках. По словам Шико Гитау, ведущей исследовательницы африканского ИИ и генерального директора Qhala, китайские платформы быстрее и дешевле в обучении, а также имеют открытый исходный код — сочетание, особенно привлекательное для разработчиков.
Это делает их более подходящими и для языкового многообразия Африки. По оценкам ЮНЕСКО, на континенте говорят на 1500–3000 языках. У некоторых, например хауса и суахили, десятки миллионов носителей в разных странах. У других, таких как каква, — всего несколько сотен тысяч. Только в Уганде насчитывается 41 разговорный язык.
Для обучения большой языковой модели, или LLM, необходимы данные. Для таких языков, как английский и французский, найти их сравнительно легко. Существуют столетия литературы, подробные словари и грамматики, которые может использовать ИИ, а также огромный массив современного цифрового контента. Но большинство африканских языков до колонизации не имели письменной фиксации и не располагают тем объемом данных, который нужен для обучения LLM.
«Если модели доступны только на отдельных западных языках, вы исключаете огромное количество людей из этой технологической революции», — сказал Мвебазе. «Ребенок, который говорит по-английски и пользуется ChatGPT, находится в совершенно ином положении, чем ребенок, который не знает английского и поэтому не может пользоваться ChatGPT».
Решением, по словам Гитау, являются малые и специализированные языковые модели — SLM и SSLM, — которые можно создавать на минимальных наборах данных и настраивать под конкретные сферы применения, например сельское хозяйство, здравоохранение или образование. «Африка победит в ИИ за счет минимально жизнеспособного интеллекта», — сказала она. Речь идет о небольших моделях, отвечающих конкретным потребностям, а лучшие платформы для их обучения сейчас — китайские.
Kimi, модель, разработанная пекинской компанией Moonshot AI, стоит около 3,40 доллара за миллион выходных токенов. Для сравнения: Anthropic Opus 4.7 и OpenAI GPT-5.5 стоят соответственно 25 и 30 долларов за миллион выходных токенов.
Для африканских разработчиков этот разрыв может быть еще более ощутимым. По словам Гитау, недавнее исследование Qhala показало, что обучение модели на африканском языке может обходиться в 3–30 раз дороже, чем на английском.
Гитау называет это «токенизационным перекосом». «Наши языки сложные, они не задокументированы, не оцифрованы, не представлены в формате, который кто-либо другой готов понимать», — сказала она. Именно поэтому работать с ними труднее и, следовательно, дороже.
Китай не оставляет свои позиции в африканском ландшафте ИИ на волю случая. В апреле китайское правительство запустило конкурс в области искусственного интеллекта для молодых африканских разработчиков. Победители отправятся в Китай с учебными визитами. Когда эти ведущие разработчики ИИ вернутся домой, за их плечами уже будет шесть месяцев обучения работе с китайскими моделями.
Но если африканский ИИ будет строиться на китайском фундаменте, возникающие вслед за этим зависимости может оказаться трудно обратить вспять. «Больше всего меня беспокоит, что мы окажемся заперты в экосистеме, из которой нет понятных правил выхода», — сказала Гитау.
Искусственный интеллект часто описывают как возможность для Африки совершить технологический скачок. Подобно тому как мобильные платежи позволили обойти необходимость в традиционных банках, а мобильные телефоны избавили страны от необходимости строить сети стационарной связи, ИИ способен помочь континенту преодолеть отставание в здравоохранении, образовании и сельском хозяйстве.
A2SV, африканский инкубатор ИИ, запустил Skillbridge в 2024 году. Проект работает на амхарском языке и афаан-оромо и использует искусственный интеллект, чтобы помогать студентам в Эфиопии готовиться к вступительным экзаменам в университеты. Недавно он расширился на Руанду.
Хотя Руанда пока остается единственной страной, подписавшей соглашение об интеграции ИИ в работу правительства, это лишь вопрос времени, когда такие модели начнут использоваться шире. Подобно тому как страны оказались зависимы от китайской инфраструктуры благодаря инициативе «Один пояс, один путь», их развитие в сфере ИИ может оказаться столь же зависимым.
По словам Гитау, подобная история уже разыгрывалась со смартфонами. Китайский производитель Transsion выпускает 44 процента смартфонов на континенте во многом потому, что создал доступные телефоны, ориентированные именно на Африку. «Теперь у всех китайский телефон, и мне кажется, что то же самое происходит с ИИ», — сказала Гитау. «К тому моменту, когда [западные компании] поймут, что здесь есть рынок, рынка уже не останется».
Для Африки, по словам Гитау, «нет китайских и некитайских экосистем» — есть только лучшие инструменты для создания того ИИ, который нужен самому континенту. «Противопоставлять Китай Африке не сработает».
«Между США и Китаем идет большая война за ИИ. Мы не собираемся становиться частью этой войны», — сказал Мвебазе. Соединенные Штаты и Китай видят себя участниками гонки за доминирование в сфере искусственного интеллекта, но для африканских разработчиков это прежде всего выбор между технологиями. Они будут выбирать то, что лучше работает для них. До сих пор такими инструментами были Qwen, DeepSeek и Kimi.
Гонка, как ее понимают западные компании, едва началась. Африка по-прежнему сильно отстает в использовании ИИ. Самый высокий уровень применения ИИ на континенте — в Южной Африке: 23 процента жителей говорят, что пользовались генеративным ИИ. В Демократической Республике Конго этот показатель составляет 9 процентов. В Руанде, которая недавно подписала соглашение с Anthropic об интеграции ИИ в государственные и образовательные системы, — всего 7 процентов.
В докладе Microsoft говорится, что азиатские страны показали быстрый рост использования ИИ благодаря расширенной поддержке местных языков. С июня 2025 года Южная Корея, Таиланд, Япония, Монголия и Лаос продемонстрировали рост более чем на 30 процентов.
Для своей новой работы Мвебазе обратился к Google Gemma. По его словам, новые малые модели Google требуют меньше вычислительных ресурсов для запуска и могут быть встроены в телефоны. Их также можно обучать для работы с речью и текстом, что особенно важно в районах с низким уровнем грамотности. Стоимость обучения модели Gemma сопоставима с Qwen. Однако, как отметил Мвебазе, он пока остается одним из немногих, кто работает с Gemma.
По мере роста использования ИИ остается пространство для того, чтобы другие платформы смогли потеснить китайские решения. Разработчики будут выбирать тех, кто предложит им лучшие технологии для их конкретных задач — малые и специализированные языковые модели, доступные на родных языках пользователей. До сих пор такими платформами были Qwen, DeepSeek и Kimi. Их доминирование не гарантировано, но будущее Африки сейчас пишется на языках, на которых западные компании пока не учатся говорить.
Статья, размещенная на этом сайте, является переводом оригинальной публикации с Foreign Policy. Мы стремимся сохранить точность и достоверность содержания, однако перевод может содержать интерпретации, отличающиеся от первоначального текста. Оригинальная статья является собственностью Foreign Policy и защищена авторскими правами.
Briefly не претендует на авторство оригинального материала и предоставляет перевод исключительно в информационных целях для русскоязычной аудитории. Если у вас есть вопросы или замечания по поводу содержания, пожалуйста, обращайтесь к нам или к правообладателю Foreign Policy.
