ЭРА ЖИВОГО ИНТЕЛЛЕКТА И РАЗВИТИЕ БИОТЕХНОЛОГИЙ В КАЗАХСТАНЕ

Мир входит в редкий период истории, который эксперты называет технологическим суперциклом — длительной фазой роста, движимой не одной, а сразу тремя технологиями общего назначения: искусственным интеллектом, продвинутыми сенсорами и биоинженерией. Их слияние порождает новую силу — «живой интеллект» (living intelligence): системы, которые непрерывно воспринимают мир, интерпретируют данные и действуют в реальном времени, всё чаще без участия человека. Прежние технологические волны были линейными продолжительными; нынешняя — экспоненциальная, стремительная, потому что каждая из трёх технологий усиливает две другие.

Настоящий обзор переносит эту глобальную рамку в казахстанский контекст. Он показывает, где Казахстан уже строит фундамент живого интеллекта, какие возможности открываются для экономики, медицины и науки, и с какими вызовами — внутренними и глобальными — стране предстоит справиться. Ниже — ключевые выводы.

• Казахстан осознанно инвестирует в фундамент ИИ. Приняты Концепция развития ИИ на 2024–2029 годы и стратегия «Digital Qazaqstan», создано профильное Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития (сентябрь 2025), запущен международный центр Alem.ai и суперкомпьютер мощностью около 2 экзафлопс на чипах NVIDIA H200 — самый мощный в Центральной Азии.
• Экосистема уже даёт результаты. Astana Hub вырос до ~2000 компаний и первого казахстанского стартапа-«единорога» (Higgsfield AI), а экспорт IT-услуг приблизился к 1 млрд долларов (подробнее — в разделе 3).
• Медицина и биотех — зона наибольшей отдачи и наибольшего риска. Телемедицина уже обеспечивает миллионы дистанционных консультаций в год; работают Национальный центр биотехнологии и геномные программы Nazarbayev University. Одновременно доля отечественных лекарств составляет лишь ~15%, а импорт превышает 2,5 млрд долларов — это стратегическая уязвимость, которую конвергентные технологии способны сократить.
• Главные ограничения — энергия, таланты, данные и управление. ИИ-инфраструктура упирается в дефицит электроэнергии; биоэкономика — в кадры и капитал; всё вместе — в качество данных, биобезопасность и зрелость регулирования.

В экономике суперцикл — это продолжительный период устойчивого расширения: роста ВВП, цен активов, занятости и спроса. Последний сопоставимый по масштабу подъём начался в 1982 году и длился до начала 2000-х. Обычно такие волны объясняют через S-образные кривые: технология или бизнес-модель быстро растёт, достигает зрелости и затухает. Но нынешний цикл, по оценке экспертов, устроен иначе — он экспоненциален, потому что впервые в истории накладываются друг на друга сразу три технологии общего назначения.

1.1. Три технологии, которые сливаются в одну силу

В прошлом технологии общего назначения — паровой двигатель, электричество — по отдельности перестраивали производительность и общественные структуры. Сегодня одновременно созревают три таких технологии, и их пересечение даёт эффект сложного процента:

• Искусственный интеллект — «машина всего», которая работает круглосуточно, рассуждает, обучается и всё чаще действует самостоятельно. Это когнитивный фундамент цикла.
• Продвинутые сенсоры — миллиарды всегда включённых устройств, которые превращают физический мир и человеческое тело в непрерывный поток данных для обучения ИИ.
• Биоинженерия — инженерный подход к живым системам, при котором ДНК, белки и клетки становятся программируемой средой, а ИИ выступает партнёром по проектированию биологии.

Слияние этих трёх сил и порождает живой интеллект — двунаправленные адаптивные сети, где данные втекают в системы и вытекают обратно в виде действий. Восприятие и решение перестают быть отдельными этапами и сливаются в непрерывный цикл управления. Организации переходят от оптимизации «партиями» (квартальные отчёты, ожидание результатов анализов) к оркестрации в реальном времени. Инфраструктура начинает реагировать как нервная система, а не как бюрократия. Это даёт скорость и точность — но сокращает окно для контроля: ошибка может каскадно распространиться на машинной скорости.

1.2. Почему это важно именно сейчас и именно для Казахстана

Три силы синхронизируются глобально: технологическая база перешла порог (ИИ вышел за пределы текста и научился проектировать материалы и молекулы), сенсоры становятся главным «расшивателем» ограничений, а инвестиционные сигналы показывают, что конвергенция уже закладывается в цену. Для страны с сырьевой историей роста, стремящейся к диверсификации, это одновременно и угроза отставания, и шанс совершить скачок.

Казахстан подходит к этому моменту с осязаемой базой. По итогам 2025 года ВВП вырос на 6,5%, доля промышленности достигла 26,3%, а услуги формируют около 57,7% экономики. Но разрыв в производительности труда с развитыми странами сохраняется — и именно его конвергентные технологии способны сократить. Программа «Цифровая промышленность и строительство» уже даёт прирост производительности в обработке на 5–7%. Живой интеллект — это способ превратить точечные цифровые улучшения в системную трансформацию.

Конвергенция разворачивается не в вакууме, а внутри пяти пересекающихся сил глобальной среды. Ниже каждая из них рассмотрена с точки зрения того, как она проявляется для Казахстана.

2.1. Технологические силы

«Мощность снова стала физической»: преимущество смещается к тем, кто контролирует вычисления, энергию и данные. Казахстан отвечает строительством собственной вычислительной базы — от национального суперкомпьютера и академической суперкомпьютерной сети до проекта Data Center Valley с участием глобальных технологических партнёров (детали инфраструктуры — в разделе 3). Это ставит страну в число немногих в регионе, кто владеет собственным «двигателем всего».

2.2. Экономические силы

Капитал концентрируется в ИИ и биотехе, ускоряя коммерциализацию и переток талантов. Казахстан заявляет об инвестиционных планах в цифровую трансформацию объёмом до 16,5 млрд долларов и привлекает суверенные ИИ-хабы (в т.ч. проект Freedom Holding на ~2 млрд долларов на базе NVIDIA). Задача — чтобы капитал шёл не только в «железо», но и в прикладные решения, данные и кадры.

2.3. Геополитические силы

Соперничество глобальных держав в ИИ, чипах и биотехе ужесточает экспортный контроль и перекраивает цепочки поставок. Для Казахстана с его многовекторной политикой это и риск (доступ к передовым чипам и технологиям зависит от внешних решений), и возможность — стать нейтральной площадкой прикладного ИИ и центром обработки данных для всей Евразии.

2.4. Демографические и социальные силы

Относительно молодое население и растущий спрос на качественные медицинские и образовательные услуги создают естественный рынок для решений живого интеллекта — от телемедицины в отдалённых регионах до персонализированного образования на казахском языке (модели KazLLM и AlemLLM). Одновременно возникает вопрос доверия, приватности и цифрового неравенства между городом и селом.

2.5. Экологические и климатические силы

Давление на воду, почвы и энергобаланс делает биопроизводство и точное сельское хозяйство привлекательными. Но обратная сторона конвергенции — колоссальный аппетит ЦОДов к электроэнергии. Для Казахстана, уже сталкивающегося с дефицитом генерации, энергетика становится не фоном, а прямым ограничителем ИИ-амбиций.

ИИ — технический фундамент сдвига: системы рассуждения, обучения и самоулучшения. Машинное обучение учится на данных без явного программирования; глубокое обучение использует многослойные нейросети; генеративный ИИ создаёт новый контент. Но сам ИИ быстро меняется: модели дешевеют в вычислениях, уменьшаются в размере и переходят на край сети (edge). Стоимость обучения больших языковых моделей примерно удваивается каждые девять месяцев, тогда как вычислительная нагрузка на выдачу результата снижается — отсюда взрывной рост малых языковых моделей (SLM), которые бывают до 29 раз дешевле и работают прямо на устройствах.

3.1. Национальная архитектура ИИ

Казахстан выстраивает ИИ не как набор пилотов, а как национальную экосистему. Её несущие элементы:

• Стратегия и право. Общенациональная стратегия «Digital Qazaqstan» до 2029 года и Концепция развития ИИ на 2024–2029 годы; разработан профильный закон об ИИ.
• Институты. Создано Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития (28 сентября 2025 года), координирующее реализацию.
• Инфраструктура. Суперкомпьютер ~2 экзафлопс на NVIDIA H200; академическая сеть на 42 петафлопса; строящаяся Data Center Valley и умный город Alatau по принципу «Digital by Default».
• Ядро экосистемы. Международный центр Alem.ai, открытый в Астане в октябре 2025 года в сфере «Нур Алем», объединяет образование, стартапы, исследования и государственное управление на базе ИИ.
• Национальная платформа ИИ. Строится на основе Smart Data Ukimet с данными более чем 90 государственных информсистем; цель — не менее 25 ИИ-решений к 2029 году.
• Языковой суверенитет. Национальные языковые модели KazLLM и AlemLLM обучаются на академической суперкомпьютерной сети, обеспечивая ИИ на казахском языке.

3.2. Живая экосистема стартапов

Государственная инфраструктура опирается на рыночную энергию. По итогам 2025 года экспорт IT-услуг резидентов Astana Hub составил порядка 633 млн долларов, услуги поставлялись в 111 стран, число экспортно-ориентированных компаний достигло 537, а всей экосистемы — около 2000, с совокупным доходом свыше 1,7 млрд долларов и более чем 32 тыс. рабочих мест. Появление первого «единорога» Higgsfield AI — сигнал зрелости и интеграции в глобальную повестку. Ключевые направления: SoftDev, GameDev, FinTech, AI & Big Data, Smart City, e-commerce и дата-центры.

3.3. От больших языковых моделей — к моделям действия

Следующий этап — переход от больших языковых моделей (LLM), предсказывающих, «что сказать», к большим моделям действия (LAM), предсказывающим, «что нужно сделать», и исполняющим задачи в реальном времени. LAM опираются на созвездие сенсоров вокруг нас и действуют почти без прямого участия пользователя. Персональные (PLAM), корпоративные (CLAM) и государственные (GLAM) модели действия будут взаимодействовать между собой. Для Казахстана с его строящейся Национальной платформой ИИ и данными 90+ госсистем это прямой путь к «государственной модели действия» — от проактивных госуслуг до автоматического выявления неэффективных расходов.

Если ИИ — двигатель, то топливо для него — данные. Наступает «кембрийский взрыв» сенсоров: миллиарды всегда включённых устройств вокруг нас и всё чаще внутри нас. На конец 2023 года в мире работало 16,6 млрд подключённых устройств, и это число, по прогнозам, удвоится до 37,5 млрд в течение семи лет. Сенсоры дешевеют, миниатюризируются и становятся почти невидимыми — в среднем смартфон уже несёт 18–25 датчиков.

4.1. Где сенсоры создают ценность для Казахстана

• Сельское хозяйство. Датчики влажности почвы, состояния посевов и работы техники, дроны с высокоточной съёмкой — прямой путь к точному земледелию, экономии воды и удобрений. Для аграрной экономики Казахстана с её водными и климатическими рисками это одно из наиболее очевидных применений.
• Промышленность и энергетика. Предиктивное обслуживание оборудования, мониторинг утечек и аномалий (как в водных сетях Xylem) снижает аварийность на добывающих и обрабатывающих предприятиях — опоре ВВП страны.
• Экология городов. Сети датчиков качества воздуха (по образцу Варшавы с её 165 устройствами) особенно актуальны для Алматы и Астаны с их проблемами смога — данные позволяют находить источники загрязнения и планировать меры для здоровья населения.
• Здоровье и тело. Носимые и вживляемые биосенсоры — от смарт-глюкометров и адаптивных инсулиновых помп (Medtronic) до имплантируемых мониторов сердечной недостаточности (Abbott CardioMEMS) и нанороботов, отслеживающих здоровье изнутри. Это фундамент для непрерывной, а не эпизодической медицины.

4.2. Обратная связь сенсоров и ИИ

Сенсоры и ИИ улучшаются вместе: чем больше данных, тем точнее модели, а лучшие модели позволяют извлекать всё более тонкие сигналы. Именно нехватка качественных текстовых данных и юридические риски вокруг авторских прав толкают ИИ к сенсорным и визуальным данным. Технологии обучения на устройстве (например, PockEngine, дообучающий модели прямо на телефоне до 15 раз быстрее без выгрузки данных в облако) и малые языковые модели позволяют использовать ранее недоступные локальные данные, сохраняя приватность. Для Казахстана edge-подход — способ обойти зависимость от дорогих облаков и снизить нагрузку на дефицитную энергосеть.

Биоинженерия применяет инженерные методы к живым системам, а генеративная биология (genBio) использует данные, вычисления и ИИ, чтобы предсказывать и создавать новые биологические объекты — белки, гены, целые организмы. Биология превращается из медленной последовательности уникальных экспериментов в инженерную дисциплину с многократно используемыми компонентами и циклами «проектируй — собери — испытай — научись». Как выразился глава NVIDIA Дженсен Хуанг, «цифровая биология» — «следующая удивительная революция для ИИ».

5.1. Что уже умеет ИИ в биологии

• Свёртывание белков. AlphaFold предсказал структуру почти всех белков человеческого тела; AlphaFold 3 (2024) моделирует ДНК, РНК, лиганды и их взаимодействия.
• Генеративный дизайн. Модели создают новые антитела, более прочно связывающие мишени, чем известные; платформы вроде ESM3 «делают биологию программируемой», а модель Evo проектирует последовательности вплоть до целых геномов и новые системы CRISPR.
• Организоиды и биокомпьютеры. Выращенные в лаборатории мини-ткани («DishBrain» из живых нейронов) учатся выполнять задачи; швейцарская FinalSpark предлагает облачные вычисления на 16 органоидах, потенциально в миллионы раз энергоэффективнее кремния.
• Печать органов и «орган-на-чипе». Биопринтинг тканей и органов под клеточный профиль пациента, а также микрофлюидные «органы-на-чипе» точнее предсказывают токсичность лекарств, чем традиционные методы.

5.2. Биотехнологическая база Казахстана

У Казахстана есть институциональный задел, на который может опереться конвергенция:

• Национальный центр биотехнологии (с 1993 года) с подразделениями в Астане, Алматы и Степногорске: институт молекулярной биологии и биохимии им. М. А. Айтхожина, институт физиологии, генетики и биоинженерии растений, НИИ фармацевтической биотехнологии, комплекс «Биомедпрепарат». Кадровый потенциал — около 250 специалистов (15 докторов наук, 44 кандидата, 28 PhD).
• Center for Life Sciences и Nazarbayev University: проекты в области геномной и персонализированной медицины — геномика многофакторных заболеваний, онкогеномика, биоинформатика, генетика инфекций, популяционная геномика. Институт умных систем и ИИ (ISSAI) обеспечивает вычислительную и модельную опору.

Именно на стыке этих двух активов — геномных программ и вычислительной мощности суперкомпьютера — Казахстан может выйти в программируемую биологию: проектирование ферментов, терапевтических белков и адаптивных методов лечения «в кремнии» до лабораторного эксперимента. Особую ценность имеет популяционная геномика: генетические данные казахстанских популяций — это уникальный национальный актив, недоступный внешним игрокам.

Фармацевтика — одна из первых отраслей, где ИИ даёт измеримый эффект. Традиционный путь от идеи до одобренного препарата может стоить до 2,6 млрд долларов и занимать 13,5 года, при этом почти 80% кандидатов отсеиваются из-за недостаточной эффективности, токсичности или проблем с усвоением. ИИ атакует именно эти узкие места: если в 2019 году каждая десятая научная статья касалась ИИ в разработке лекарств, то в 2024-м — уже каждая пятая.

6.1. Как ИИ ускоряет создание лекарств

• Идентификация мишеней и молекул — предсказание взаимодействий «лекарство — мишень» сокращает время и стоимость экспериментальной проверки.
• ИИ-first разработка — модели предсказывают химические реакции и точки модификации молекул для более эффективного и «зелёного» синтеза; крупные компании (J&J, Novartis, AstraZeneca) уже работают с ИИ-стартапами.
• In-silico испытания — «цифровые двойники» пациентов позволяют прогонять тысячи виртуальных испытаний; со временем они могут заменить до половины испытаний на людях, и регуляторы изучают, как учитывать эти результаты.

6.2. Уязвимость и возможность казахстанской фармы

Казахстан встроен в глобальную фармацевтическую цепочку и сильно зависит от неё. В 2025 году импорт лекарств превысил 2,5 млрд долларов, а доля отечественного производства по итогам 2024 года составила лишь около 15,1% (в госзакупках — порядка 32% в денежном выражении). При этом отрасль растёт: производство фармпродукции в 2025 году достигло 191,1 млрд тенге (+8,7%), а инвестиции выросли в 1,6 раза до 142,8 млн долларов.

Ключевой вывод: проблема казахстанской фармы не в отсутствии заводов, а в зависимости от внешнего рынка субстанций и разработок. Здесь и открывается окно живого интеллекта — вместо дорогого традиционного R&D сразу перейти к ИИ-ускоренной разработке: использовать суперкомпьютер и геномные данные для дизайна молекул и биопрепаратов под потребности национального здравоохранения (включая заболевания, характерные для местных популяций), а in-silico подходы — для удешевления доклинического этапа.

Один из самых наглядных примеров того, как ИИ, омиксные технологии и биология сходятся вокруг здоровья, — фудомика (foodomics): дисциплина, которая расшифровывает полный химический состав пищи на молекулярном уровне и связывает его с биологическими эффектами. Она приходит на смену «нутриентному редукционизму» — учёту нескольких десятков известных питательных веществ — и превращает еду из «продукта» в объект молекулярной науки.

Сегодня регуляторы отслеживают около 150 компонентов пищи — это менее 1% от всех веществ, которые можно идентифицировать в продуктах. Остальные более 99% — «тёмная материя» нутрициологии: новые жиры, аминокислоты, полифенолы и биоактивные соединения с потенциальной лекарственной ценностью. Крупнейшая база FooDB содержит около 75 000 соединений всего в 750 продуктах, а в человеческом метаболоме насчитывают порядка 250 000 производных пищи. Задача фудомики — создать открытую энциклопедию химических компонентов каждого продукта, «фудом» (foodome), подобно тому как проект «Геном человека» картировал ДНК, и перейти от модели питания «минимум для выживания» к оптимизации здоровья.

7.1. Ключевые идеи дисциплины

• «Тёмная материя» еды. Свыше 99% пищевых химических веществ не изучены — есть еду сегодня «всё равно что глотать горсть разноцветных таблеток без этикеток».
• Пищевая матрица важнее состава. Нутриенты заключены в трёхмерные структуры, определяющие их биодоступность: целое яблоко, пюре и сок с одинаковым количеством углеводов дают разный гликемический ответ, а ультра-обработка разрушает матрицу и делает энергию доступной «слишком рано».
• Валоризация побочных продуктов. Местное сырьё и пищевые отходы (облепиховый жмых, отходы переработки солодки, степная полынь, виноградные выжимки) содержат терпеноиды и полифенолы с антиоксидантными, противовоспалительными и нейропротекторными свойствами — сырьё для добавок и лекарств.
• Научная скромность. Биоактивные вещества требуют валидации: то же растение может содержать и полезные, и потенциально вредные соединения. Цель — выявить немногие действительно значимые факторы, а не «продавать БАДы».

7.2. Возможность для Казахстана: лаборатория NutriTest

У Казахстана есть готовая точка входа в фудомику — лаборатория NutriTest, испытательный комплекс Казахской академии питания, более 20 лет являющийся лидером анализа и контроля качества пищевой продукции в стране. NutriTest работает по международным стандартам, включает аккредитованный орган по подтверждению соответствия и испытательные лаборатории (аналитическую, токсикологическую, генетическую/ПЦР, физико-химическую, микробиологическую) и располагает аналитической базой — жидкостной и газовой хроматографией, атомно-абсорбционной спектроскопией, ПЦР-платформой, собственной цифровой системой прослеживаемости образца.

Эта инфраструктура создавалась для контроля пищевой безопасности, но является прямым стартовым активом для науки о питании. Разрыв между действующей лабораторией контроля и научной лабораторией фудомики невелик и преодолим: сегодня NutriTest отвечает на вопрос «безопасен ли продукт?» (целевой анализ известного перечня показателей), а фудомика отвечает на вопрос «что вообще содержится в продукте и как это влияет на здоровье?» — нецелевой скрининг всего химического профиля и связь с биологическими эффектами. Основной вклад в развитие направления вносят биоинформатическая обработка данных, подключение к международным спектральным базам и подготовка кадров-метаболомистов; остальная цепочка (пробоподготовка, хроматография, элементный анализ, ПЦР) уже присутствует.

7.3. Предлагаемые направления и мост к фарминдустрии

• Картирование «казахского фудома». Молекулярное профилирование национальной продуктовой корзины — кобылье и верблюжье молоко (кумыс, шубат), степные и лекарственные растения, региональные зерновые и бобовые, ферментированные продукты — и создание открытой базы, которой сегодня не существует. Это фундамент и для науки, и для экспортного позиционирования казахстанских суперфудов.
• Валоризация пищевых отходов → биоактивные соединения. Выделение терпеноидов и полифенолов из побочных продуктов агропереработки как сырья для нутрицевтиков и фармсубстанций с эффектом экономики замкнутого цикла.
• Пищевая матрица и функциональные продукты. Разработка функциональных продуктов и продуктов изменённой текстуры (в т.ч. для пожилых и пациентов), научная оценка ультра-обработанных продуктов на рынке РК.
• Нутриметаболомика и биомаркеры. Поиск метаболомных биомаркеров питания, объективная оценка рациона по крови и моче, изучение взаимодействий «диета — микробиом — хроническое заболевание» — прямая связь с клиникой и кардиометаболической повесткой.
• Пищевая безопасность нового поколения. Нецелевой скрининг контаминантов, микропластика и компонентов упаковки, аутентификация продукции — фудомика усиливает основной бизнес лаборатории, а не заменяет его.

Фудомика — естественный научный мост между наукой о питании и фарминдустрией. Казахстанская фарма развивается преимущественно через дженериковую локализацию, и ей не хватает наукоёмкой дифференциации. Фудомика способна дать индустрии собственную научную базу биоактивных соединений: валидированные субстанции из местного сырья, доказательные нутрицевтики и компаньон-поддержку терапии, аналитический сервис контроля качества и патентуемую интеллектуальную собственность под брендом Казахстана. Так лаборатория из органа контроля превращается в генератор наукоёмкого продукта и точку сопряжения биотехнологической науки и фарминдустрии страны.

Концепция конвергенции (ИИ + сенсоры + биоинженерия) и мировые биотехнологические тренды — генеративная биология, ИИ-разработка лекарств, персонализированная медицина, синтетическая биология, биопроизводство и фудомика — открывают Казахстану редкое окно для построения биоэкономики. Но приоритеты нельзя копировать извне: их следует выбирать через призму национальных приоритетов и реальных конкурентных преимуществ страны. Ниже — логика отбора и шесть приоритетных направлений с горизонтом до 2036 года.

8.1. Логика отбора: четыре приоритета и конкурентные преимущества

Направления отобраны на пересечении четырёх групп приоритетов:

• Социальные. Доступ к качественному питанию и медицине, продовольственная безопасность, сокращение разрыва между городом и селом.
• Экономические. Уход от сырьевой модели к продукции высокой добавленной стоимости, экспорт и импортозамещение лекарств и субстанций (импорт > 2,5 млрд долларов при доле отечественного производства ~15%).
• Демографические. Относительно молодое, но урбанизирующееся и стареющее население с растущим бременем неинфекционных, прежде всего кардиометаболических, заболеваний.
• Медицинские. Неинфекционные болезни и онкология, инфекционные угрозы и биобезопасность, спрос на персонализированную медицину.

Наложение этих приоритетов на конкурентные преимущества Казахстана — уникальную продуктовую корзину и биоразнообразие (кумыс, шубат, степные и лекарственные растения); генетические данные казахстанских популяций; мощную аграрную базу и потоки сырья и отходов АПК; действующую аналитическую и производственную инфраструктуру (NutriTest, Национальный центр биотехнологии, «Биомедпрепарат»); собственные вычисления (суперкомпьютер, ISSAI) и языковые модели; положение нейтрального евразийского хаба — даёт шесть направлений, где отдача наиболее вероятна.

8.2. Шесть приоритетных направлений

• 1. ИИ-биофарма и разработка лекарств. Использование национального суперкомпьютера и геномных данных для дизайна молекул и биопрепаратов «в кремнии» с последующей валидацией. Прямо отвечает на экономический (импортозамещение, добавленная стоимость) и медицинский (доступ к терапии) приоритеты и опирается на мировой тренд ИИ-ускоренной разработки лекарств. Ориентир до 2036 — вывод первых отечественных ИИ-разработанных препаратов под заболевания, характерные для местных популяций.
• 2. Геномная и персонализированная медицина. Картирование геномов казахстанских популяций (уникальный, недоступный внешним игрокам актив), онкогеномика, фармакогеномика и генетика инфекций. Отвечает на медицинский и демографический приоритеты и на мировой сдвиг к precision medicine. Ориентир — национальная геномная база и внедрение фармакогеномики в клиническую практику.
• 3. Фудомика, нутрицевтики и функциональное питание. Расшифровка «казахского фудома», валоризация сырья и отходов АПК в биоактивные соединения, доказательные нутрицевтики (см. раздел 7). Отвечает сразу на социальный (здоровье и питание), экономический (экспорт суперфудов, замкнутый цикл) и медицинский (профилактика кардиометаболических болезней) приоритеты. Ориентир — открытая база фудома и линейка стандартизированных нутрицевтиков с фарм-партнёром.
• 4. Агро- и промышленная биотехнология. Биоинженерия климатоустойчивых (засухо- и солеустойчивых) культур, промышленные ферменты, биопроизводство и переработка сырья. Отвечает на экономический приоритет (диверсификация, АПК как опора экономики) и на климатические ограничения (вода, засуха), продовольственную безопасность. Ориентир — районированные биоинженерные культуры и пилотные биопроизводства.
• 5. Вакцины, биопрепараты и биобезопасность. Развитие локального производства вакцин и биопрепаратов, эпидемиологический надзор и готовность к биоугрозам, контроль двойного назначения. Отвечает на медицинский приоритет и на приоритет технологического суверенитета; опирается на действующую производственную базу. Ориентир — устойчивое локальное производство ключевых вакцин и современная система биобезопасности.
• 6. Клеточные, тканевые технологии и микробиом. Организоиды и «органы-на-чипе» для доклинических испытаний, регенеративные подходы и исследования микробиома (ось «диета — микробиом — болезнь»). Это фронтир с более длинным горизонтом, отвечающий на медицинский приоритет старения и хронических болезней. Ориентир — исследовательские платформы органоидов и микробиомная диагностика в пилотной клинике.

Медицина — та сфера, где три технологии сходятся плотнее всего. Живой интеллект «схлопывает» три привычные фазы (собрать данные — проанализировать — ждать решения человека) в один непрерывный поток: сенсоры непрерывно отслеживают биологические сигналы, адаптивный ИИ интерпретирует их, а система действует — корректирует дозу инсулина, обучаясь по ходу. Медицина смещается от эпизодической («приём раз в квартал») к непрерывной и упреждающей.

9.1. Цифровое здравоохранение Казахстана: точка старта

• Телемедицина. В 2025 году оказано 3,87 млн дистанционных медицинских услуг; обновляются стандарты оснащения медорганизаций для цифрового взаимодействия — критично для отдалённых регионов страны с низкой плотностью населения.
• ИИ в управлении системой. Алгоритмы анализируют большие массивы данных, выявляют неэффективные расходы, прогнозируют потребности пациентов и повышают прозрачность — ИИ становится не только диагностическим инструментом, но и системой поддержки управления здравоохранением.
• Основа. Государственная программа развития здравоохранения на 2020–2025 годы заложила базу цифровизации, на которой теперь можно разворачивать конвергентные решения.

9.2. Куда движется автономная медицина

Мировые примеры показывают траекторию, применимую к Казахстану: портативные УЗИ-зонды с компьютерным зрением ставят кардиодиагноз за минуты (Sheba Medical Center); ИИ обучается ассистировать в хирургии на роботах da Vinci; смарт-глюкометры и адаптивные помпы автоматически регулируют терапию. Для страны с дефицитом узких специалистов в регионах ИИ-диагностика на портативных устройствах и edge-моделях — способ «размножить» экспертизу без физического присутствия врача.

9.3. Осторожно: скорость машины против скорости надзора

Обратная сторона автономии — сокращение окна контроля: система принимает значимые решения быстрее, чем человек успевает их проверить. Поэтому в медицине принцип «управление, безопасность и ответственность по проекту» (governance by design) — с аудируемостью, мониторингом моделей и механизмами человеческого вмешательства — должен закладываться в архитектуру сразу, а не «прикручиваться потом».

Конвергенция создаёт «белые пятна» — новые пространства ценности. Ниже — наиболее реалистичные возможности, где у страны уже есть заделы.

Общий принцип: Казахстану не нужно повторять весь путь развитых стран. Стратегия «перепрыгивания» (leapfrogging) — сразу строить на edge-моделях, собственных данных и конвергенции, а не догонять предыдущие поколения технологий.

Возможности неотделимы от рисков. Часть вызовов — внутренние, часть — глобальные, на которые страна влияет ограниченно, но к которым обязана подготовиться.

11.1. Энергия — жёсткий физический предел

ИИ-инфраструктура ненасытна к электроэнергии: к 2030 году мировой спрос на мощность со стороны ЦОДов может вырасти примерно на 160%. Казахстан уже сталкивается с дефицитом генерации, и хроническая нехватка энергии способна затормозить ИИ-амбиции даже при наличии чипов и капитала. Отсюда — двойная ставка: развивать генерацию (в т.ч. АЭС и ВИЭ) и одновременно делать вычисления энергоэффективными (edge, малые модели, в перспективе — биовычисления).

11.2. Таланты и кадры

Живой интеллект требует мультидисциплинарной экспертизы — на стыке ИИ, биоинженерии и сенсорики. Такой профиль кадров в стране пока дефицитен, а глобальная конкуренция за таланты и «утечка мозгов» остаются острыми. Нужны программы переподготовки, удержания и возврата специалистов (в т.ч. выпускников «Болашак»), а также совместные позиции науки и университетов.

11.3. Данные и их качество

ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши данные. Разрозненность 90+ госсистем, вопросы стандартизации медицинских и геномных данных, приватность — всё это узкие места. Без слоя идентичности, происхождения и разрешений сенсоры дают шум, а ИИ — догадки.

11.4. Биобезопасность и двойное назначение

Те же инструменты, что ускоряют открытия, снижают барьеры для злоупотреблений. По мере масштабирования биоинженерии регулирование и биобезопасность должны переходить из режима «соответствие» в режим «архитектура»: скрининг, ограничение доступа, аудит. Контроль пока фрагментарен и отстаёт от темпа развития возможностей — это глобальная проблема, к которой Казахстан обязан подключиться.

11.5. Регулирование и этика

Конвергенция порождает множество инноваций при «лоскутном» регулировании. Интеграция биологических данных и ИИ обостряет риски приватности и алгоритмической предвзятости. Здесь работает уже упомянутый принцип встроенного управления (governance by design): нормы, надзор человека и ответственность за автономные решения закладываются заранее, а не оформляются постфактум.

11.6. Геополитика и технологический суверенитет

Соперничество держав в ИИ и биотехе ужесточает экспортный контроль на передовые чипы и оборудование. Зависимость от внешних поставщиков вычислений и от глобальной фармацепочки — стратегическая уязвимость. Многовекторность и роль нейтрального хаба смягчают риск, но не снимают его: технологический суверенитет требует собственных данных, кадров и хотя бы части производственной базы.

Живой интеллект может казаться футуристичной идеей, но ждать нельзя — темп развития требует немедленных действий. Ниже —план из шести шагов для государства, бизнеса и науки.

• 1. Демистифицировать живой интеллект. Обеспечить, чтобы руководители в госуправлении, бизнесе и медицине понимали, как взаимодействуют ИИ, сенсоры и биоинженерия, и открыто обсуждали этические риски и влияние на занятость.
• 2. Разработать сценарии разрушения и создания ценности. Использовать стратегическую форсайт-практику: как конвергенция изменит ключевые отрасли (медицина, АПК, добыча, госуслуги), и где возникнут новые «белые пятна».
• 3. Запустить два-три флагманских пилота — и просто начать. Приоритет — медицина и фарма: ИИ-диагностика на портативных устройствах для регионов; ИИ-ускоренная разработка препаратов на суперкомпьютере под местные потребности; популяционная геномика.
• 4. Инвестировать в кадры и мультидисциплинарные команды. Программы переподготовки и апскиллинга на стыке ИИ, биоинженерии и сенсорики; удержание и возврат талантов.
• 5. Заложить управление и безопасность «по проекту». Governance by design: аудируемость, мониторинг моделей, человеческий надзор, биобезопасность и приватность данных — с самого начала, а не задним числом.
• 6. Снять физические ограничения. Синхронно наращивать энергогенерацию и энергоэффективность вычислений (edge, малые модели), обеспечивая устойчивость ИИ-инфраструктуры.

Три вопроса, которые должен задать себе каждый лидер

• Достаточно ли широко мы мыслим о влиянии живого интеллекта — не только на автоматизацию, но и на появление новых продуктов, услуг и целых отраслей?
• Владеем ли мы правильными активами — уникальными данными, вычислениями, поверхностями исполнения — или лишь используем чужие технологии?
• Есть ли у нас нужные таланты и системы управления рисками, чтобы безопасно развернуть автономию в регулируемых и критичных для жизни сферах?

Человечество переживает «великий переход»: слияние искусственного интеллекта, продвинутых сенсоров и биоинженерии в живой интеллект перестраивает не отдельные отрасли, а сами основы экономики, труда и власти. Это сила огромных изменений — а вместе с ними и беспрецедентных возможностей.

Казахстан подходит к этому моменту не с нуля: есть стратегия и институты ИИ, собственные вычисления и языковые модели, живая стартап-экосистема, база биотехнологий и геномики, растущая цифровая медицина, а теперь и научный задел в фудомике. Решающим станет не наличие отдельных активов, а способность связать их в единую систему и действовать быстро. Страны и организации, которые совершат прыжок к будущему, происходящему уже сейчас, обратят эту силу в экспоненциальный рост. Те, кто будет ждать, рискуют адаптироваться к чужим правилам вместо того, чтобы писать свои.

ИСТОЧНИКИ ПО КАЗАХСТАНУ

• Концепция развития ИИ на 2024–2029, «Digital Qazaqstan», Alem.ai — inform.kz inform.kz
• Министерство ИИ, запуск Alem.ai, второй суперкомпьютерный кластер — el.kz el.kz
• Alem.ai — национальная ИИ-экосистема — the-tech.kz the-tech.kz
• Concept for AI Development 2024–2029 (Правительство РК) — primeminister.kz primeminister.kz
• Суперкомпьютер ~2 экзафлопс, NVIDIA H200, Нацплатформа ИИ — astanatimes.com astanatimes.com
• Расширение суперкомпьютера и ЦОД, академическая сеть 42 Пфлопс — astanatimes.com astanatimes.com
• Министерство ИИ и цифрового развития (28.09.2025) — en.wikipedia.org en.wikipedia.org
• Data Center Valley $10 млрд (Firebird, NVIDIA) — oilprice.com oilprice.com
• Энергодефицит и ЦОД $1,9 млрд — cryptobriefing.com cryptobriefing.com
• Astana Hub: IT-экспорт, экосистема, Higgsfield AI — digitalbusiness.kz digitalbusiness.kz
• Astana Hub: ключевые показатели экосистемы — astanahub.com astanahub.com
• ВВП +6,5%, структура экономики 2025 — the-tenge.kz the-tenge.kz
• Производительность труда в Казахстане (Halyk Finance) — halykfinance.kz halykfinance.kz
• Национальный центр биотехнологии РК — biocenter.kz biocenter.kz
• НЦБ: структура и кадровый потенциал — ru.wikipedia.org ru.wikipedia.org
• Геномная и персонализированная медицина, ISSAI (NU) — nu.edu.kz nu.edu.kz
• Телемедицина: 3,87 млн услуг в 2025 — bizmedia.kz bizmedia.kz
• ИИ в медицине Казахстана (КИСИ) — kisi.kz kisi.kz
• Фарма: импорт, доля отечественного производства — pharmnewskz.com pharmnewskz.com
• Снижение зависимости от импорта лекарств — inform.kz inform.kz

EMERGING-TECH CONVERGENCE (КОНВЕРГЕНЦИЯ НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ)

• “A Generalist Agent.” deepmind.com
• Acemoglu, Daron, and Pascual Restrepo. “Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor.” Journal of Economic Perspectives 33, no. 2 (May 2019): 3–30. doi.org
• ———. “Low-Skill and High-Skill Automation.” Journal of Human Capital 12, no. 2 (June 2018): 204–32. doi.org
• Agarwal, Nikhil, Alex Moehring, Pranav Rajpurkar, and Tobias Salz. “Combining Human Expertise with Artificial Intelligence: Experimental Evidence from Radiology.” Working Paper. Working Paper Series. National Bureau of Economic Research, July 2023. doi.org
• Agrawal, Ajay, Joshua S. Gans, and Avi Goldfarb. “Artificial Intelligence: The Ambiguous Labor Market Impact of Automating Prediction.” Journal of Economic Perspectives 33, no. 2 (May 2019): 31–50. doi.org
• “Amazon Buys Nuclear-Powered Data Center from Talen.” ans.org
• Baker, Dr Nathan. “Unlocking a New Era for Scientific Discovery with AI: How Microsoft’s AI Screened over 32 Million Candidates to Find a Better Battery.” Microsoft Azure Quantum Blog, January 9, 2024. azure.microsoft.com
• Barrero, José María, Nicholas Bloom, and Steven J. Davis. “The Evolution of Work from Home.” Journal of Economic Perspectives 37, no. 4 (November 2023): 23–50. doi.org
• “Biological Structure and Function Emerge from Scaling Unsupervised Learning to 250 Million Protein Sequences.” PNAS. pnas.org
• Bresnahan, Timothy. “Chapter 18 - General Purpose Technologies.” In Handbook of the Economics of Innovation, edited by Bronwyn H. Hall and Nathan Rosenberg, 2:761–91. Handbook of the Economics of Innovation, Volume 2. North-Holland, 2010. doi.org(10)02002-2.
• Bresnahan, Timothy F., and M. Trajtenberg. “General Purpose Technologies ‘Engines of Growth’?” Journal of Econometrics 65, no. 1 (January 1, 1995): 83–108. doi.org(94)01598-T.
• Brynjolfsson, Erik, Daniel Rock, and Chad Syverson. “The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies.” American Economic Journal: Macroeconomics 13, no. 1 (January 2021): 333–72. doi.org
• Carnegie Endowment for International Peace. “The Silicon Valley Model and Technological Trajectories in Context.” carnegieendowment.org
• Cook, Tim. “Apple Q3 2024 Earnings Call.” Presented at the Apple Inc. - Q3 2024 Earnings Call, August 1, 2024. Crafts, Nicholas. “Steam as a General Purpose Technology: A Growth Accounting Perspective.” The Economic Journal 114, no. 495 (April 1, 2004): 338–51. doi.org
• Cvek, Martin, Uttam C. Paul, Jasim Zia, Giorgio Mancini, Vladimir Sedlarik, and Athanassia Athanassiou. “Biodegradable Films of PLA/ PPC and Curcumin as Packaging Materials and Smart Indicators of Food Spoilage.” ACS Applied Materials & Interfaces 14, no. 12 (March 30, 2022): 14654–67. doi.org
• Damioli, Giacomo, Vincent Van Roy, and Daniel Vertesy. “The Impact of Artificial Intelligence on Labor Productivity.” Eurasian Business Review 11, no. 1 (March 1, 2021): 1–25. doi.org
• DeepMind. “Putting the Power of AlphaFold into the World’s Hands.” deepmind.com
• Eloundou, Tyna, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock. “GPTs Are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models.” arXiv, August 21, 2023. doi.org
• “German Standardization Roadmap on Artificial Intelligence – 2nd Edition,” n.d. Howell, David. “The Costs of Building Generative AI Platforms Are Racking Up.” ITPro, August 24, 2023. itpro.com
• IDC. “New IDC Spending Guide Forecasts Edge Computing Investments Will Reach $232 Billion in 2024.” idc.com
• Inc, FactSet Research Systems. “Second-Highest Number of S&P 500 Companies Citing ‘AI’ on Earnings Calls Over Past 10 Years.” insight.factset.com
• Jones, Ash. “Agricultural Tech Market to Soar to $22.5bn by 2025, Report Finds.” Industry Europe, November 23, 2020. industryeurope.com
• Kim, Hyunho, Eunyoung Kim, Ingoo Lee, Bongsung Bae, Minsu Park, and Hojung Nam. “Artificial Intelligence in Drug Discovery: A Comprehensive Review of Data-Driven and Machine Learning Approaches.” Biotechnology and Bioprocess Engineering 25, no. 6 (December 1, 2020): 895–930. doi.org
• “Powering Intelligence: Analyzing Artificial Intelligence and Data Center Energy Consumption.” epri.com
• “ProT-VAE: Protein Transformer Variational AutoEncoder for Functional Protein Design.” BioRxiv. biorxiv.org
• Pyzer-Knapp, Edward O., Jed W. Pitera, Peter W. J. Staar, Seiji Takeda, Teodoro Laino, Daniel P. Sanders, James Sexton, John R. Smith, and Alessandro Curioni. “Accelerating Materials Discovery Using Artificial Intelligence, High Performance Computing and Robotics.” Npj Computational Materials 8, no. 1 (April 26, 2022): 1–9. doi.org
• Rahman, Md. Ashrafur, Evangelos Victoros, Julianne Ernest, Rob Davis, Yeasna Shanjana, and Md. Rabiul Islam. “Impact of Artificial Intelligence (AI) Technology in Healthcare Sector: A Critical Evaluation of Both Sides of the Coin.” Clinical Pathology 17 (January 22, 2024): 2632010X241226887. doi.org
• Scott, Andrew J. “The Longevity Economy.” The Lancet Healthy Longevity 2, no. 12 (December 1, 2021): e828–35. doi.org(21)00250-6.
• Mullard, Asher. “New Drugs Cost US$2.6 Billion to Develop.” Nature Reviews Drug Discovery 13, no. 12 (December 1, 2014): 877–877. doi.org
• Shwartz-Ziv, Ravid, and Amitai Armon. “Tabular Data: Deep Learning Is Not All You Need.” arXiv, November 23, 2021. arxiv.org
• Neal, Derek, and Armin Rick. “The Prison Boom and the Lack of Black Progress after Smith and Welch.” Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, July 2014. doi.org
• “State of the Markets H2 2024,” n.d. NHS Blood and Transplant. “First Ever Clinical Trial of Laboratory Grown Red Blood Cells Being Transfused into Another Person.” nhsbt.nhs.uk
• Nijkamp, Erik, Jeffrey Ruffolo, Eli N. Weinstein, Nikhil Naik, and Ali Madani. “ProGen2: Exploring the Boundaries of Protein Language Models.” arXiv, June 27, 2022. doi.org
• Northzone. “Our Investment in CuspAI: Pioneering AI-Designed Materials to Combat Climate Change.” Northzone (blog), June 18, 2024. northzone.com
• Noy, Shakked, and Whitney Zhang. “Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence.” Science 381, no. 6654 (July 14, 2023): 187–92. doi.org
• “The Latest Cloud Computing Statistics (Updated June 2024) | AAG IT Support.” aag-it.com
• “The Longevity Economy - The Lancet Healthy Longevity.” thelancet.com
• The White House. “Executive Order on Advancing Biotechnology and Biomanufacturing Innovation for a Sustainable, Safe, and Secure American Bioeconomy.” The White House, September 12, 2022. whitehouse.gov
• World Economic Forum. “How We Can Deliver a Better Tomorrow through Generative Biology,” May 28, 2024. weforum.org
• Zuckerberg, Mark. “Meta Q1 2024 Earnings Call.” Presented at the Meta Platforms, Inc. - Q1 2024 Earnings Call, April 24, 2024.

GLOBAL OPERATIONAL ENVIRONMENT (ГЛОБАЛЬНАЯ ОПЕРАЦИОННАЯ СРЕДА)

• “2025 Home Sales Stuck at 30-Year Low with Prices High and Mortgages Onerous.” AP News, Jan. 14, 2025. apnews.com
• Ahmed, Sufi R., et al. “Universal Photonic Artificial Intelligence Acceleration.” Nature, vol. 640, no. 8058, April 2025: pp. 368–74. doi.org
• C40 Cool Cities Accelerator. C40 Cities. c40.org
• “China’s New Five-Year Plan Should Be a Wake-up Call for the United States.” Atlantic Council, Nov. 20, 2025. atlanticcouncil.org
• “China Upgrades Xiong’an High-Tech Zone to National Level.” State Council of the People’s Republic of China. english.www.gov.cn
• “Communique of the Fourth Plenary Session of the 20th Central Committee of the Communist Party of China.” Ministry of Foreign Affairs of the People’s Republic of China. fmprc.gov.cn
• “Critical Minerals Ministerial Introduces New International Cooperation Strategy.” CSIS, February 2026. csis.org
• “Mayor Adams Breaks Ground on $218 Million Public Safety Project to Protect Red Hook From Coastal Flooding, Save Hundreds of Millions of Dollars for Residents in Lost Property Costs.” City of New York, Sept. 16, 2025. nyc.gov
• “MERICS China Essentials Special Issue: China’s Next Five-Year Plan.” MERICS, Oct. 30, 2025. merics.org
• “Minerals Security Partnership.” US Department of State. 2021-2025.state.gov
• “New START Treaty.” US Department of State. state.gov
• “Nukes Without Limits? A New Era After the End of New START.” Council on Foreign Relations, Feb. 9, 2026. cfr.org
• “Project Background.” ESCR. nyc.gov
• Scheid, Michael R., et al. “Development and Validation of a Clinical Wearable Deep Learning Based Continuous Inhospital Deterioration Prediction Model.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, November 2025: pp. 9513. doi.org
• Swope, Clayton, et al. “Space Threat Assessment 2025.” CSIS, April 2025. csis.org
• “The Labor Market for Recent College Graduates.” Federal Reserve Bank of New York. newyorkfed.org
• “US Home Sales Rose in July as Mortgage Rates Eased.” AP News, Aug. 21, 2025. apnews.com

COMPUTE SHOCK (ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ШОК)

• “Anthropic Economic Index Report: Uneven Geographic and Enterprise AI Adoption.” Anthropic. anthropic.com
• “Are Data Centers Depleting the Southwest’s Resources?” APM Research Lab. apmresearchlab.org
• “Arizona City Rejects Data Center After AI Lobbying Push.” Politico, Dec. 12, 2025. politico.com
• “As the Digitalization of Work Expands, Place-Based Solutions Can Bridge the Gaps.” Brookings. brookings.edu
• Cohen, Jared. “The Next AI Debate Is About Geopolitics.” Foreign Policy, Jan. 26, 2026. foreignpolicy.com
• “DOE Releases New Report Evaluating Increase in Electricity Demand From Data Centers.” Energy.Gov, Dec. 20, 2024. energy.gov
• “Four Myths About the Cloud: The Geopolitics of Cloud Computing.” Atlantic Council, Aug. 31, 2020. atlanticcouncil.org
• “Geopolitics of Data Sovereignty and Data Center Security.” S&P Global, Feb. 12, 2025. spglobal.com
• geopolitics-data-sovereignty-data-center-security. Goldsmith, Ian, and Zach Byrum. “Powering the US Data Center Boom: Why Forecasting Can Be So Tricky.” September 2025. World Resources Institute. wri.org
• “Growth of Data Centers Requires New Policies to Mitigate Local Community Impacts.” Gerald R. Ford School of Public Policy. fordschool.umich.edu
• Guidi, Gianluca, et al. “Environmental Burden of United States Data Centers in the Artificial Intelligence Era.” Version 1, arXiv:2411.09786, Nov. 14, 2024. doi.org
• “High-Performance Computing Data Center Water Usage Efficiency.” National Laboratory of the Rockies. nrel.gov
• Kollar, Justin, and Andrew Stokols. “Geopolitical Ecologies of Cloud Capitalism: Territorial Restructuring and the Making of National Computing Power in the US and China.” Environment and Planning A: Economy and Space, September 2025, p. 0308518X251369704. SAGE Journals. doi.org
• Neese, Linh Ta, Alissa Widman. “Midwest Emerges as Top Hub in US Data Center Expansion.” Axios, April 16, 2025. axios.com
• Pallardy, Meghan. “Data Center Investors Face Growing Risk From Local Opposition.” Capstone DC, Jan. 16, 2026. capstonedc.com
• “Proposed Data Center Prompts Tucson to Regulate Large Water Users, Require Conservation.” AP News, Aug. 21, 2025. apnews.com
• “Sovereignty, Surveillance, and the Cloud: Geopolitical and Ethical Issues of Global Cloud Computing.” Ethical and Social Impacts of Information and Communication Technology guide proceedings. dl.acm.org
• “The Geopolitics of Data Governance and Digital Power Play.” Georgetown Journal of International Affairs, Aug. 10, 2023. gjia.georgetown.edu
• “US Data Centers Could Consume as Much Water as 10 Million Americans by Decade’s End.” Yale E360. e360.yale.edu
• Virginia State Corporate Commission. “In Biennial Review Ruling, SCC Creates New Class for Large-Scale Energy Users,” Nov. 25, 2025. scc.virginia.gov
• scc-rules-in-dev-biennial-review-case.html.

POLYCOMPUTE (ПОЛИКОМЬЮТИНГ)

• “A New Building Block for Error-Corrected Quantum Computers.” AWS Quantum Technologies Blog. March 20, 2024. aws.amazon.com
• Aydin, Onur, et al. “Neuromuscular Actuation of Biohybrid Motile Bots.” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 116, no. 40, October 2019: pp. 19841–47. doi.org
• “Energy Demand from AI.” IEA. iea.org
• Fan, Lin, and Peter W. Glynn. “The Fragility of Optimized Bandit Algorithms.” arXiv:2109.13595, arXiv, Nov. 12, 2024. doi.org
• Gignac, Gilles E., and Eva T. Szodorai. “Defining Intelligence: Bridging the Gap Between Human and Artificial Perspectives.” Intelligence, vol. 104, May 2024: pp. 101832. doi.org
• Gumarang, Jason. “Algorithmiq and Microsoft Join Forces to Advance Fault-Tolerant Quantum Solutions for Chemistry and Drug Discovery.” Algorithmiq, Dec. 11, 2025. algorithmiq.fi
• Hagos, Desta Haileselassie, et al. “Recent Advances in Generative AI and Large Language Models: Current Status, Challenges, and Perspectives.” IEEE Transactions on Artificial Intelligence, vol. 5, no. 12, December 2024: pp. 5873–93. doi.org
• TAI.2024.3444742. “IBM and RIKEN Unveil First IBM Quantum System Two Outside of the US” IBM Newsroom. newsroom.ibm.com
• Kagan, Brett J., et al. “Harnessing Intelligence from Brain Cells In Vitro.” The Neuroscientist, vol. 31, no. 5, October 2025: pp. 536–55. doi.org
• Kagan, Brett J. “Two Roads Diverged: Pathways Toward Harnessing Intelligence in Neural Cell Cultures.” Cell Biomaterials, vol. 1, issue 8, Sept. 23, 2025. doi.org
• Kagan, Brett J., and Andy C. Kitchen. “Why AI Progress Will Necessitate Harnessing Synthetic Biology to Leverage the Ground Truth of Intelligence.” Science for a Better Tomorrow: Curious 2024 Insights, edited by Ulrich A. K. Betz, Springer Nature Switzerland, 2025: pp. 195–213. doi.org
• Khajehnejad, Moein, Forough Habibollahi, Aswin Paul, et al. “Biological Neurons Compete with Deep Reinforcement Learning in Sample Efficiency in a Simulated Gameworld.” arXiv:2405.16946, arXiv, May 27, 2024. doi.org
• Khajehnejad, Moein, Forough Habibollahi, Alon Loeffler, et al. “Dynamic Network Plasticity and Sample Efficiency in Biological Neural Cultures: A Comparative Study with Deep Reinforcement Learning.” Cyborg and Bionic Systems, vol. 6: pp. 0336. doi.org
• Li, Huao, et al. “Theory of Mind for Multi-Agent Collaboration via Large Language Models.” Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing [Singapore], 2023: pp. 180–92. doi.org
• Liu, Yuhan, et al. “DroidSpeak: Efficient Context Sharing for Multiple-LLM Inference.” 2026, NSDI. microsoft.com
• “Milestone 2.” Google Quantum AI, quantumai.google
• Moody, Dustin, et al. Transition to Post-Quantum Cryptography Standards. NIST Internal or Interagency Report (NISTIR) 8547 (Draft), National Institute of Standards and Technology, Nov. 12, 2024. doi.org
• Neurally Controlled Animats – Steve M. Potter Lab. potterlab.gatech.edu
• “Our Quantum Echoes Algorithm Is a Big Step Toward Real-World Applications for Quantum Computing.” Google, Oct. 22, 2025. blog.google
• Peng, Ruojing, and Garnet Kin-Lic Chan. First- and Quasi-Second-Order Optimization Algorithms in Variational Monte Carlo. authors.library.caltech.edu, doi.org
• POLYCOMPUTE “Post-Quantum Cybersecurity Resources.” National Security Agency. nsa.gov
• “Powered by Mushrooms, Living Computers Are on the Rise.” Ohio State News, Oct. 24, 2025. news.osu.edu
• “Q2B25 Silicon Valley | Yuvraj Mohan, Lead Quantum Technology Program Manager, Rigetti.” YouTube. youtube.com
• QuantWare. quantware.com
• Schleich, Philipp, and Alán Aspuru-Guzik. “Cracking Chemistry With Quantum Simulations.” Science, vol. 390, no. 6777, December 2025: pp. 1002–03. doi.org
• “Scientists Race to Make ‘Living’ Computers Powered by Human Cells.” BBC, Oct. 4, 2025. bbc.com
• Smirnova, Lena, et al. “Organoid Intelligence (OI): The New Frontier in Biocomputing and Intelligence-in-a-Dish.” Frontiers in Science, vol. 1, February 2023. doi.org
• Svore, Krysta. “Microsoft and Atom Computing Offer a Commercial Quantum Machine With the Largest Number of Entangled Logical Qubits on Record.” Microsoft Azure Quantum Blog, Nov. 19, 2024. azure.microsoft.com
• 2024/11/19/microsoft-and-atom-computing-offer-a-commercial-quantum-machine-with-the-largest-number-of-entangledlogical-qubits-on-record/ “Toward Quantum Advantage: Qunova’s HiVQE Algorithm Transforms Quantum Chemistry.” Qunova Computing, qunovacomputing.com
• Yada, Yuichiro, et al. “Physical Reservoir Computing with FORCE Learning in a Living Neuronal Culture.” Applied Physics Letters, vol. 119, no. 17, October 2021: p. 173701. Silverchair, doi.org
• Zhan, Yongtao, et al. “Rapid Quantum Ground State Preparation via Dissipative Dynamics.” Physical Review X, Jan. 6, 2026. doi.org

AI-AGENTIC ECONOMIES (ИИ-АГЕНТСКАЯ ЭОНОМИКИ)

• Amodei, Dario. “The Adolescence of Technology.” Dario Amodei, January 2026, www.darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology. “AWS Unveils AI Agent Marketplace as ‘One-Stop Shop’ for Enterprise Deployment.” PYMNTS, July 16, 2025. www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/aws-unveils-ai-agent-marketplace-as-one-stop-shop-for-enterprisedeployment/. “Buy It in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol.” OpenAI, Sept. 29, 2025. openai.com/index/buy-it-in-chatgpt/. Caballar, Rina Diane, and Cole Stryker. “What Is Agent2Agent (A2A) Protocol?” IBM, Nov. 17, 2025. www.ibm.com/think/topics/ agent2agent-protocol. Covino, Christopher. “The Emergence of Autonomous Cyber Attacks: Analysis and Implications.” Institute for AI Policy and Strategy, Nov. 15, 2025. iaps.ai
• Cunningham, Michael. “When LLMs Autonomously Attack.” College of Engineering at Carnegie Mellon University, July 24, 2025. engineering.cmu.edu
• “Disrupting the First Reported AI-Orchestrated Cyber Espionage Campaign.” Anthropic, Nov. 13, 2025. anthropic.com
• “Fido Alliance Launches New Digital Credentials Initiative to Accelerate and Secure an Interoperable Digital Identity Ecosystem.” FIDO Alliance, Dec. 4, 2025. fidoalliance.org/fido-alliance-launches-new-digital-credentials-initiative-to-accelerate-andsecure-an-interoperable-digital-identity-ecosystem/. “Find and Buy with Ai: Visa Unveils New Era of Commerce.” Visa, April 30, 2025. usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.21361.html. Gent, Edd. “Digital Advertisers Will Soon Vie for AI Agents’ Attention.” IEEE Spectrum, Sept. 9, 2025. spectrum.ieee.org/ai-agent-economy. “GPT-5 System Card.” OpenAI, Aug. 7, 2025. openai.com
• Ilves, Luukas, et al. “Vision Paper.” Agentic State, 2025. agenticstate.org
• Lamanna, Charles. “Microsoft Agent 365: The Control Plane for AI Agents.” Microsoft, Nov. 18, 2025. www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/11/18/microsoft-agent-365-the-control-plane-for-ai-agents/. Lazar, Seth, and Mariano-Florentino (Tino) Cuéllar. “AI Agents and Democratic Resilience.” Carnegie Endowment for International Peace, Sept. 4, 2025. carnegieendowment.org
• “Linux Foundation Launches the Agent2Agent Protocol Project to Enable Secure, Intelligent Communication Between AI Agents.” The Linux Foundation, June 23, 2025. www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-launches-the-agent2agent-protocolproject-to-enable-secure-intelligent-communication-between-ai-agents. “Mastercard Unveils Agent Pay, Pioneering Agentic Payments Technology to Power Commerce in the Age of AI.” Mastercard, April 29, 2025. www.mastercard.com/us/en/news-and-trends/press/2025/april/mastercard-unveils-agent-pay-pioneering-agenticpayments-technology-to-power-commerce-in-the-age-of-ai.html. Ogden Moore, Will, and Zach Pandl. “Introducing the Artificial Intelligence Crypto Sector.” Grayscale Research, May 27, 2025. research.grayscale.com
• “Partners.” A2A Protocol, The Linux Foundation. a2a-protocol.org/latest/partners/. “PayPal and Perplexity Launch Instant Buy Ahead of Black Friday.” PayPal, Nov. 25, 2025. newsroom.paypal-corp.com/2025-11-PayPal-and-Perplexity-Launch-Instant-Buy. Shaw, Frank X. “Microsoft Build 2025: The Age of AI Agents and Building the Open Agentic Web.” Microsoft, May 19, 2025. blogs.microsoft.com/blog/2025/05/19/microsoft-build-2025-the-age-of-ai-agents-and-building-the-open-agentic-web/. AGENTIC ECONOMIES AND POST-SEARCH INTERNET Srinivasan, Vidhya. “New Tech and Tools for Retailers to Succeed in an Agentic Shopping Era.” Google, Jan. 11, 2026. blog.google/products/ads-commerce/agentic-commerce-ai-tools-protocol-retailers-platforms/. Staff, Amazon. “Amazon’s New ‘Buy for Me’ Feature Helps Customers Find and Buy Products From Other Brands’ Sites.” Amazon, Apr. 3, 2025. www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-shopping-app-buy-for-me-brands. “Stripe Powers Instant Checkout in ChatGPT and Releases Agentic Commerce Protocol Codeveloped With OpenAI.” Stripe, Sept. 29, 2025. stripe.com/newsroom/news/stripe-openai-instant-checkout. Surapaneni, Rao, et al. “Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A).” Google, April 9, 2025. developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/. “Visa Unveils Trusted Agent Protocol for AI Commerce.” Visa, Oct. 14, 2025. corporate.visa.com/en/sites/visa-perspectives/newsroom/visa-unveils-trusted-agent-protocol-for-ai-commerce.html. Yang, Yingxuan, et al. “Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents.” ArXiv, 2025. arxiv.org

THE NEW LABOR EQUATION (НОВОЕ УРАВНЕНИЕ ТРУДА)

• “A New Study Measures the Actual Impact of Robots on Jobs. It’s Significant.” MIT Sloan School of Management, July 29, 2020. mitsloan.mit.edu
• “China Leads Global Automation with Record 2 Million Industrial Robots.” ChinaTechHub, Oct. 7, 2025. chinatechhub.com
• Chopra, Ayush, et al. “The Iceberg Index: Measuring Skills-Centered Exposure in the AI Economy.” iceberg.mit.edu
• Dario Amodei. “The Adolescence of Technology.” darioamodei.com
• “Digital Economy Report 2024.” UN Trade and Development. unctad.org
• Esram, Nora Wang, and Neal Elliott. “Turning Data Centers into Grid and Regional Assets: Considerations and Recommendations for the Federal Government, State Policymakers, and Utility Regulators.” ACEEE, Oct. 17, 2024. aceee.org
• Estlund, Cynthia L. “What Should We Do After Work? Automation and Employment Law.” SSRN Electronic Journal, 2017. doi.org
• “Evaluating the Impact of AI on the Labor Market: Current State of Affairs.” The Budget Lab at Yale. budgetlab.yale.edu
• Fornino, Michele, and Andrea Manera. “Automation and the Future of Work: Assessing the Role of Labor Flexibility.” Review of Economic Dynamics, vol. 45, July 2022: pp. 282–321. doi.org
• Freeman, Richard B. “Who Owns the Robots Rules the World.” IZA World of Labor, May 2015. doi.org
• “Generative AI, the American Worker, and the Future of Work.” Brookings, Oct. 10, 2024. brookings.edu
• Holman’s Robotics Automation Management. www.holman.com “Humanoid Robots, AI Jobs & Rising Labor Costs: Why Payroll Peaks Before Automation Savings.” CEO Today, Dec. 31, 2025. ceotodaymagazine.com
• “Industrial Robot Utilization and Skilled Labor Demand in Chinese Firms.” Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, 2024. sciencedirect.com
• Nguyen, Terry. “What Happens When Data Centers Come to Town?” Ford School, July 2025. stpp.fordschool.umich.edu
• “Now You Can Rent a Robot Worker—for Less Than Paying a Human.” Wired, Jan. 18, 2022. wired.com
• Rainey, John David. “Q3 FY25 Walmart Earnings Call Transcript.” Walmart Corporate Newsroom, Nov. 19, 2024. corporate.walmart.com
• “Range of Robot Cost—Robot System Cost Series. Motion Controls Robotics.” Motion Controls Robotics. motioncontrolsrobotics.com
• “Robot Exposure and Labor Market Outcomes in China.” The Economic Journal, Oxford Academic, 2025. academic.oup.com
• “Robots as a Service (RaaS).” Shiftr Robotics. shiftrrobotics.com
• THE NEW LABOR EQUATION Spirlet, Thibault. “AI Won’t Kill Your Job—It’ll Just Completely Change How You Do It, Jensen Huang Says.” Business Insider, July 14, 2025. businessinsider.com
• “State of Smart Manufacturing.” Rockwell Automation. rockwellautomation.com
• “Structural Employment Effects of Industrial Robot Penetration in China.” World Economy and Politics, Chinese Academy of Social Sciences, 2025. ejournaliwep.cssn.cn
• “Symbotic Stock Plunges After Cost Overruns and Project Delays.” Warehouse Automation, 2024. warehouseautomation.ca
• “Tesla Stock Drops After Q4 Earnings; Musk Details Massive Robotaxi and Optimus Spending Plans.” Investor’s Business Daily, Jan. 29, 2026. investors.com
• “Tesla Stock: Transportation-as-a-Service and Capital Spending Plans Raise Investor Concerns.” Investor’s Business Daily, Jan. 29, 2026. investors.com
• “The Geography of Generative AI’s Workforce Impacts Will Likely Differ from Those of Previous Technologies.” Brookings, Feb. 19, 2025. brookings.edu
• “Total Cost of Ownership for Robots and AMRs.” Automation Inside, Oct. 29, 2025. automationinside.com
• UFactory xArm. ufactory.us
• “Walmart-backed Symbotic Plummets 35% on Delayed Annual Filing, Financial Reporting Concerns.” MarketScreener, 2024. marketscreener.com
• Wearden, Graeme, and Heather Stewart. “Young Will Suffer Most When AI ‘Tsunami’ Hits Jobs, Says Head of IMF.” The Guardian, Jan. 23, 2026. theguardian.com

HUMAN AUGMENTATION (АУГМЕНТАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА)

• “Apple Research Hints at How Future AirPods Could Read Brain Signals.” 9to5Mac, Nov. 28, 2025. 9to5mac.com
• Azemi, Erdrin, et al. “Biosignal Sensing Device Using Dynamic Selection of Electrodes.” US20230225659A1, July 20, 2023. patents.google.com
• Brunyé, Tad T., et al. “Neuroenhancement in Military Personnel: Conceptual and Methodological Promises and Challenges.” North Atlantic Treaty Organization and Science and Technology Organization. September 2024. publications.sto.nato.int
• Casey, Anna, et al. “Human Augmentation to Deliver an Enhanced and Resilient People Capability for Defence.” BMJ Military Health, vol. 171, no. 5, August 2025: p. e002964. doi.org
• Drew, Liam. “A Brain Implant That Could Rival Neuralink’s Enters Clinical Trials.” Nature, vol. 648, no. 8092, November 2025: pp. 14–15. doi.org
• “Emerging and Disruptive Technologies.” NATO. nato.int
• Howell, Alison. “Neuroscience and War: Human Enhancement, Soldier Rehabilitation, and the Ethical Limits of Dual-Use Frameworks.” Millennium, vol. 45, no. 2, January 2017: pp. 133–50. doi.org
• Jiang, Linxing, et al. “BrainNet: A Multi-Person Brain-to-Brain Interface for Direct Collaboration Between Brains.” Scientific Reports, vol. 9, no. 1, April 2019: pp. 6115. doi.org
• Juengst, Eric T., et al. “Is Enhancement the Price of Prevention in Human Gene Editing?” The CRISPR Journal, vol. 1, no. 6, December 2018: pp. 351–54. doi.org
• “KB707-02: Inhaled KB707 for Lung-Related Advanced Solid Tumors.” VJoncology, June 2, 2025. vjoncology.com
• Kim, Jeong Ho, and Woodam Chung. “Forestry Professionals’ Perspectives on Exoskeletons (Wearable Assistive Technology) to Improve Worker Safety and Health.” International Journal of Forest Engineering, vol. 35, no. 1, January 2024: pp. 11–20. doi.org
• “Protection at the Site of Entry: Inhalable mRNA Vaccines Against Respiratory Viruses.” Deutsches Zentrum Für Lungenforschung. dzl.de
• “Real-World Helper Exoskeletons Just Got Closer to Reality.” Georgia Tech, Nov. 19, 2025. coe.gatech.edu
• HUMAN AUGMENTATION Regulation 2023/1230/EU—Machinery. EU-OSHA. osha.europa.eu
• Sattler, Sebastian, et al. “Neuroenhancements in the Military: A Mixed-Method Pilot Study on Attitudes of Staff Officers to Ethics and Rules.” Neuroethics, vol. 15, no. 1, 2022: pp. 11. doi.org
• Saxena, Somya, et al. “The Future of mRNA Vaccines: Potential Beyond COVID-19.” Cureus, vol. 17, no. 5: pp. e84529. doi.org
• Scherpereel, Keaton L., et al. “Deep Domain Adaptation Eliminates Costly Data Required for Task-Agnostic Wearable Robotic Control.” Science Robotics, vol. 10, no. 108, November 2025: pp. eads8652. doi.org
• Shi, Yingying, et al. “Progress and Prospects of mRNA-Based Drugs in Pre-Clinical and Clinical Applications.” Signal Transduction and Targeted Therapy, vol. 9, no. 1, November 2024: pp. 322. doi.org
• “Summary of NATO’s Biotechnology and Human Enhancement Technologies Strategy.” NATO. nato.int
• official-texts-and-resources/official-texts/2024/04/12/summary-of-natos-biotechnology-and-human-enhancement-technologiesstrategy. Zhang, Xuhao, et al. “TIM3-Blockade Synergizes with IL2 in Alleviating Intra-Tumoral CD8+T Cell Exhaustion.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, June 2025: pp. 5130. doi.org

THE CORPORATE PANOPTICON (КОРПОРАТИВНЫЙ ПАНОПТИКУМ)

• “AI Incidents and Hazards Monitor.” Nov. 18, 2025, A37C. OECD AI Policy Observatory—AI Incidents Monitor. oecd.ai
• Albon, Courtney. “Palantir Delivers First 2 Next-Gen Targeting Systems to Army.” Defense News, March 7, 2025. defensenews.com
• “[CES 2026] A Home Companion Making Daily Life More Effortless.” Samsung Newsroom, Jan. 6, 2026. news.samsung.com
• Echikson, William, and Jensen Enterman. “How Safe Is Your Face?” CEPA, Nov. 25, 2025. cepa.org
• “FedStart.” Palantir. palantir.com
• Glavin, Paul, et al. “Private Eyes, They See Your Every Move: Workplace Surveillance and Worker Well-Being.” Social Currents, vol. 11, no. 4, August 2024: pp. 327–45. PubMed Central, doi.org
• Liu, Feng, et al. “FarSight: A Physics-Driven Whole-Body Biometric System at Large Distance and Altitude.” arXiv:2306.17206, arXiv, Sept. 6, 2023. doi.org
• Marshall, Lisa. “Deepfakes and AI in the Courtroom: Report Calls for Legal Reforms to Address a Troubling Trend.” CU Boulder Today, Nov. 17, 2025. colorado.edu
• “NATO Acquires AI-Enabled Warfighting System.” SHAPE | NATO, April 14, 2025. shape.nato.int
• “Overview: Ontology Building.” Palantir Foundry Documentation. palantir.com
• Palantir Technologies Inc. “Anthropic Joins Palantir’s FedStart Program to Deploy Claude Application.” Palantir Investor Relations, April 17, 2025. investors.palantir.com
• Palmer, Leigh. “Google Public Sector and Palantir Collaborate to Bring Google Cloud to FedStart.” Google Cloud Blog, April 23, 2025. cloud.google.com
• “Rite Aid Banned From Using AI Facial Recognition After FTC Says Retailer Deployed Technology Without Reasonable Safeguards.” Federal Trade Commission, Dec. 19, 2023. ftc.gov
• Rosenberg, Nathaniel. “ShopRite Is Using Facial Recognition in Its Stores. Here’s What Shoppers Should Know.” CT Insider, Jan. 12, 2026. ctinsider.com
• Schaul, Kevin. “We Uploaded a Fake Video to 8 Social Apps. Only One Told Users It Wasn’t Real.” The Washington Post, Oct. 22, 2025. washingtonpost.com
• Schwab, Kristin. “At Grocery Stores, Shopping With a Side of Biometric Surveillance.” Marketplace, Jan. 8, 2026. marketplace.org
• “Sony Electronics Launches Industry First Video-Compatible Camera Authenticity Solution for News Organizations and Broadcasters.” Sony Professional Press Center, Oct. 30, 2025. pro.sony

LIVING INTELLIGENCE (ЖИВОЙ ИНТЕЛЛЕКТ)

• “AI-Enabled Cyber-Physical-Biological Systems for Smart Energy Management and Crop Production in Plant Factories.” Applied Energy, vol. 356, 2025, Elsevier. “Cyber–Physical–Human Systems in Precision Medicine.” Frontiers in Medicine, vol. 12, 2025, article 12768518, US National Library of Medicine. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12768518/. “Design and Deployment of a Secure Cyber‑Physical System for Energy Monitoring in Smart Agriculture.” International Journal of Engineering Science and Technology, vol. 9, no. 3, 2025: 145–160. “Edge General Intelligence Through World Models and Agentic AI.” arXiv, 2022. arxiv.org/abs/2508.09561. Howell, David. “The Costs of Building Generative AI Platforms Are Racking Up.” ITPro, Aug. 24, 2023. itpro.com
• Inc, FactSet Research Systems. “Second-Highest Number of S&P 500 Companies Citing ‘AI’ on Earnings Calls Over Past 10 Years.” https:// insight.factset.com/second-highest-number-of-sp-500companies-citing-ai-on-earnings-calls-over-past-10-years. Kim, Hyunho, Eunyoung Kim, Ingoo Lee, et al. “Artificial Intelligence in Drug Discovery: A Comprehensive Review of Data-Driven and Machine Learning Approaches.” Biotechnology and Bioprocess Engineering 25, no. 6 (Dec. 1, 2020): 895–930. doi.org
• 020-0049-y. Jones, Ash. “Agricultural Tech Market to Soar to $22.5bn by 2025, Report Finds.” Industry Europe, Nov. 23, 2020. industryeurope.com
• Kim, Hyunho, Eunyoung Kim, Ingoo Lee, et al. “Artificial Intelligence in Drug Discovery: A Comprehensive Review of Data-Driven and Machine Learning Approaches.” Biotechnology and Bioprocess Engineering 25, no. 6 (Dec. 1, 2020): 895–930. doi.org
• 020-0049-y. NHS Blood and Transplant. “First Ever Clinical Trial of Laboratory Grown Red Blood Cells Being Transfused into Another Person.” nhsbt.nhs.uk
• “Powering Intelligence: Analyzing Artificial Intelligence and Data Center Energy Consumption.” epri.com
• products/3002028905. Scott, Andrew J. “The Longevity Economy.” The Lancet Healthy Longevity 2, no. 12 (Dec. 1, 2021): e828–35. doi.org(21)00250-6.
• Shwartz-Ziv, Ravid, and Amitai Armon. “Tabular Data: Deep Learning Is Not All You Need.” arXiv, Nov. 23, 2021. arxiv.org
• Webb, Amy, and Sam Jordan. “The Era of Living Intelligence: Navigating the Technology Supercycle Powering the Next Wave of Innovation.” Future Today Institute, December 2024. futuretodayinstitute.com
• Zhu, Ligeng, Lanxiang Hu et al. “PockEngine: Sparse and Efficient Fine-Tuning in a Pocket.” MIT Han Lab. hanlab.mit.edu

PROGRAMMABLE BIOLOGY (ПРОГРАММИРУЕМАЯ БИОЛОГИЯ)

• “AlphaFold 3 Predicts the Structure and Interactions of All of Life’s Molecules.” Google, May 8, 2024. blog.google
• “AlphaProteo Generates Novel Proteins for Biology and Health Research.” Google DeepMind. deepmind.google
• “Arsenal Biosciences Announces First Patient Dosed in Phase 1/2 Clinical Trial of AB-2100 in Development as a Treatment for Clear-Cell Renal Cell Carcinoma.” Arsenal Bio, April 30, 2024. arsenalbio.com
• Center for Research on Programmable Plant Systems. cropps.cornell.edu
• Charbonneau, Mark R., et al. “Developing a New Class of Engineered Live Bacterial Therapeutics to Treat Human Diseases.” Nature Communications, vol. 11, no. 1, April 2020: 1738. doi.org
• Faure, Jérôme, and Lauriane Mouysset. “Natural Insurance as a Green Alternative for Farmers? Empirical Evidence for Semi-Natural Habitats and Methodological Bias.” Ecological Economics, vol. 227, January 2025: 108415. doi.org
• “Ginkgo Bioworks Case Study.” Amazon Web Services. aws.amazon.com
• Kitada, Tasuku, et al. “Programming Gene and Engineered Cell Therapies With Synthetic Biology.” Science vol. 359, no. 6376, February 2018: eaad1067. doi.org
• Lea-Smith, David J., et al. “Engineering Biology Applications for Environmental Solutions: Potential and Challenges.” Nature Communications, vol. 16, no. 1, April 2025. p. 3538. doi.org
• Matiukhova, Margarita, et al. “A Comprehensive Analysis of Induced Pluripotent Stem Cell (iPSC) Production and Applications.” Frontiers in Cell and Developmental Biology, vol. 13, May 2025. doi.org
• “New Tool Helps Protect Corn Farmers and Insurers From Future Climate Extremes.” University of California, Berkley. phys.org
• “Programming the Immune System to Attack Tumors.” HHMI. hhmi.org
• “Revolutionize Structural Biology Research With AWS.” Amazon Web Services. April 17, 2025, aws.amazon.com
• industries/revolutionize-structural-biology-research-with-aws/. “Revolutionizing Generative Biology with AWS and EvolutionaryScale.” Amazon Web Services. June 25, 2024. aws.amazon.com
• Roybal, Kole T., et al. “Engineering T-Cells with Customized Therapeutic Response Programs Using Synthetic Notch Receptors.” Cell, vol. 167, no. 2, October 2016: 419-432.e16. doi.org
• Teng, Fei, et al. “Programmable Synthetic Receptors: The Next-Generation of Cell and Gene Therapies.” Signal Transduction and Targeted Therapy, vol. 9, January 2024: 7. doi.org
• Voigt, Christopher A. “Synthetic Biology 2020-2030: Six Commercially Available Products That Are Changing Our World.” Nature Communications, vol. 11, December 2020: 6379. doi.org
• “What Is a Bio Platform For?” Andreessen Horowitz. a16z.com
• Xu, Mingyi, et al. “Organoids for Disease Modeling and Treatment: State-of-the-Art.” Experimental Hematology & Oncology, vol. 15, Jan. 2026: 10. doi.org
• Yan, Xu, et al. “Applications of Synthetic Biology in Medical and Pharmaceutical Fields.” Signal Transduction and Targeted Therapy, vol. 8, no. 1, May 2023: 199. doi.org
• Zhang, Yu, et. al. “Hydrogel-Based Strategies for Liver Tissue Engineering.” Chem & Bio Engineering, vol. 1, issue 11 (Sept. 24, 2024). pubs.acs.org

AUTONOMOUS CARE (АВТОНОМНАЯ ЗАБОТА)

• “3D Printing: The Future of Personalised Medicines.” On Drug Delivery, July 2025. ondrugdelivery.com
• BioPharma Dive. “Digital Health Funding Increases in 2025, Spurred by AI: Report.” Jan. 12, 2026. biopharmadive.com
• Coherent Market Insights. “3D Printed Drugs Market Size, Share, and Forecast, 2026-2033.” Coherent Market Insights, Jan. 14, 2026. coherentmarketinsights.com
• GSCBPS Editors. “Advanced Digital-Twin Modelling for Predictive Monitoring of Postoperative Cardiac Patients.” GSC Biological and Pharmaceutical Sciences, 2025. gsconlinepress.com
• MedPAC. “Medicare’s Acute Hospital Care at Home Program.” MedPAC Report to Congress, March 2024. medpac.gov
• Rock Health. “2025 Year-End Digital Health Funding Overview: A Tale of Two Markets.” Jan. 11, 2026. rockhealth.com
• Ruminski, M., et al. “Wearable Technologies to Predict and Prevent Heart Failure Hospitalizations.” European Heart Journal Digital Health, vol. 6, no. 5, 2025: p. 868. academic.oup.com
• Senscio Systems. “Artificial Intelligence for Home Health Monitoring.” US Patent Application, Nov. 13, 2017. prnewswire.com
• “The Future of 3D Printing in Pharma: Aprecia’s Vision for Transformative Medicine.” Drug Development & Delivery, Dec. 11, 2025. drug-dev.com
• “Wearable Monitor and Application.” US Patent Application 20240074661A1, Sept. 5, 2022. Google Patents. patents.google.com
• “Wearable Monitor and Application.” WO Patent 2024054407A1, Aug. 31, 2023. Google Patents. patents.google.com

EMOTIONAL OUTSOURCING (АУТСОРСИНГ ЭМОЦИЙ)

• “72% of US Teens Have Used AI Companions, Study Finds.” TechCrunch, July 21, 2025. techcrunch.com
• “AI-Fueled Spiritual Delusions Are Destroying Human Relationships.” Rolling Stone, May 4, 2025. rollingstone.com
• “Americans’ Challenges with Health Care Costs.” KFF, Dec. 11, 2025. kff.org
• Andoh, Efua. “AI Chatbots and Digital Companions Are Reshaping Emotional Connection.” American Psychological Association, Jan. 1, 2026. apa.org
• “APA Poll Reveals a Nation Suffering from Stress of Societal Division, Loneliness.” American Psychological Association, Nov. 6, 2025. apa.org
• Chavda, Laura Silver, Scott Keeter, Stephanie Kramer, et al. “Americans’ Trust in One Another.” Pew Research Center, May 8, 2025. pewresearch.org
• “Headspace Debuts Ebb, AI Mental Health Companion.” HR Technology Insights, May 22, 2025. hrtechnologyinsights.com
• Hill, Kashmir. “They Asked an AI Chatbot Questions. The Answers Sent Them Spiraling.” The New York Times, June 13, 2025. nytimes.com
• “Investment in Emotional AI Investment Accelerates as Firms Seek Grows for Competitive Advantage Via Human-Centric Digital StrategiesBusiness Edge.” European Business Magazine, Aug. 19, 2025. europeanbusinessmagazine.com
• investment-in-emotional-ai-accelerates-as-firms-seek-competitive-advantage-via-human-centric-digital-strategies/. Jacobs, Emma. “The AI Chatbots Offering Workplace Counsel.” Financial Times, March 17, 2025. ft.com
• Johnston, Windsor. “With Therapy Hard to Get, People Lean on AI for Mental Health. What Are the Risks?” NPR, Sept. 30, 2025. npr.org
• “New Ally Bank Survey Reveals the Hidden Financial Cost of Friendships.” Ally Financial. media.ally.com
• “New Report Reveals Barriers to Mental Health Treatment for Nearly One Million New York City Adults.” NYC Health, May 15, 2025. nyc.gov
• Nolan, Beatrice. “‘He Satisfies a Lot of My Needs’: Meet the Women in Love with ChatGPT.” Fortune, Dec. 26, 2025. fortune.com
• Perez, Sarah. “AI Companion Apps on Track to Pull in $120M in 2025.” TechCrunch, Aug. 12, 2025. techcrunch.com
• Sentio University. “Survey: ChatGPT Maybe the Largest Provider of Mental Health Support in the United States.” sentio.org
• Silva, Christianna. “Anthropic Says Claude Chatbot Can Now End Abusive Interactions.” Mashable, Aug. 18, 2025. mashable.com
• “Social Media Victims Law Center Files Three New Lawsuits on Behalf of Children Who Died of Suicide or Suffered Sex Abuse by Character.AI.” Business Wire, Sept. 16, 2025. businesswire.com
• EMOTIONAL OUTSOURCING Sonalkar, Deeya. “Friendflation—Can You Afford to Have Friends in This Economy?” The Week, Oct. 1, 2025. theweek.com
• Strathmann, Clara, Aike C. Horstmann, Jessica M. Szczuka, and Nicole C. Krämer. “Alexa, Shut Up!—A 2.5-Year Study on Negatively Connotated Communication Behaviour Towards Voice Assistants in the Family Home.” Behaviour & Information Technology: 1–19. doi.org
• “Teen Safety, Freedom, and Privacy.” OpenAI, Jan. 21, 2026. openai.com
• The Economist. “A New Industry of AI Companions Is Emerging.” economist.com
• Upton-Clark, Eve. “Teens Are Using AI Companions—and Some Prefer Them to People.” Fast Company, July 17, 2025. fastcompany.com

Указатель ключевых личностей в технологических областях — 280 персон в 18 направлениях. Для каждого приводятся имя, аффилиация и вклад. Разделы упорядочены от наиболее релевантных обзору (биотехнологии, медицина, ИИ) к смежным технологическим областям.

1. Биотехнология и биоинженерия (50)

• Abbott, Chris — генеральный директор Pivot Bio, за масштабирование устойчивых биотехнологических решений для глобальных сельскохозяйственных задач
• Afeyan, Noubar — генеральный директор Flagship Pioneering, за изобретение и создание платформенных компаний, каждая из которых имеет потенциал трансформировать здоровье человека и планету
• Aitamurto, Tanja — исследователь в Stanford University, за исследования в области этики и кибербезопасности в биоинженерии
• Arnold, Frances — лауреат Нобелевской премии, за разработку методов направленной эволюции белков
• Bao, Zhenan — профессор Stanford University, за разработку биосовместимых материалов и электронных кожи
• Barrangou, Rodolphe — профессор North Carolina State University, за исследования в области CRISPR и применения в пищевой промышленности
• Barron, Hal, Klausner, Dr. Rick — и Bishop, Hans основатели Altos Labs, за руководство новыми усилиями по клеточному омоложению для обращения процесса старения человека
• Bayer, Eben — соучредитель и генеральный директор Ecovative, за инновационные бизнес-модели по интеграции технологии мицелия в производство продуктов питания и материалов
• Belcher, Angela — профессор MIT, за использование биологических систем для создания новых материалов
• Bin, Dror — генеральный директор Israel Innovation Authority, за масштабирование инновационных ресурсов в биотехнологиях и других критически важных технологиях
• Birney, Ewan — заместитель директора European Molecular Biology Laboratory (EMBL-EBI), за его вклад в исследования геномных данных
• Blaser, Martin — профессор Rutgers University, за вклад в изучение влияния микробиома на здоровье человека
• Chakrabarti, Gaurab — генеральный директор Solugen, за декарбонизацию химической промышленности
• Clevers, Hans — профессор Utrecht University, за пионерские работы в области органоидных технологий
• Cui, Cheryl — генеральный директор Bota Biosciences, за запуск нового типа двигателя для биологического программирования и открытий
• Cui, Yi — профессор Stanford University, за создание новых типов биоматериалов для медицинских устройств
• Darrell, Trevor — профессор UC Berkeley, за исследования в области применения ИИ в биоинженерии
• Deshaies, Raymond — старший вице-президент по глобальным исследованиям в Amgen, за его работу над новым рубежом дизайна малых молекул через деградацию РНК
• Doudna, Jennifer — основатель и председатель Правления Института инновационной геномики (Innovative Genomics Institute), за видение доступности генетических терапий для всех
• Dyson, Lisa — основатель и генеральный директор Air Protein, за ее работу по разработке продуктов питания из углекислого газа
• Emmanuelle, Charpentier — соавтор технологии CRISPR-Cas9, удостоенная Нобелевской премии
• Esteva, Andre — исследователь Stanford University, за использование ИИ в молекулярной биологии
• Fang, Jianmin — соучредитель и исполнительный директор RemeGen, за руководство одной из крупнейших партнерских сделок между китайской биотехнологической компанией и западной компанией (Seagen) в истории
• Goldman, Nick — исследователь EMBL-EBI, за развитие методов хранения данных в ДНК
• Gupta, Niyati — генеральный директор Fork & Good, за создание и масштабирование новых бизнес-моделей в пищевой промышленности и агробизнесе
• Hartung, Thomas — профессор Johns Hopkins University, за разработку методов тестирования органоидных систем
• Hassabis, Demis — и Legg, Shane соучредители DeepMind, за их революционные изобретения в области ИИ, предсказывающие биологические структуры и комбинации
• Kelly, Jason — соучредитель и генеральный директор Ginkgo Bioworks, за масштабирование генной инженерии для производства бактерий с широким спектром применений
• Leproust, Emily — генеральный директор Twist Bioscience, за прорыв в высокопроизводительном синтезе и секвенировании ДНК
• Levin, Arthur — выдающийся ученый в Avidity Biosciences, за разработку новой РНК-платформы, доставляющей терапию в ранее недоступные ткани и типы клеток
• Lewis, Jennifer — профессор Harvard University, за инновации в области 3D-биопечати тканей и органов
• Ley, Ruth — директор отдела микробиомов Max Planck Institute, за исследования роли микробиома в метаболизме
• Lindahl, Erik — профессор в KTH Royal Institute of Technology, за его работу по разработке алгоритмов для анализа геномных последовательностей
• Lipson, Hod — профессор Columbia University, за его исследования в области автономных биороботов
• Maxon, Mary — исполнительный директор BioFutures в Schmidt Futures, за разработку и руководство новой программой по максимизации потенциала биотехнологий для циркулярной биоэкономики
• McKnight, Matthew — генеральный менеджер по биобезопасности в Ginkgo Bioworks, за его роль в продвижении биотехнологий для национальной безопасности, общественного здравоохранения и готовности к пандемиям
• Pandya, Ryan — соучредитель Perfect Day, за инновации в производстве культивированных молочных продуктов
• Post, Mark — профессор Maastricht University, за создание первой культивированной мышечной ткани и исследования в области культивированных продуктов питания
• Reisinger, Sarah — главный научный и исследовательский директор DSM-Firmenich, за ее продолжающуюся работу по преодолению разрыва между исследованиями и разработками, техническими требованиями и коммерциализацией
• Shu, Will — профессор University of Strathclyde, за исследования в области микрофлюидных систем и 3D-биопечати
• Smith, Kimberly — руководитель исследований и разработок в ViiV Healthcare, за ее работу по прекращению эпидемии ВИЧ через новаторские практики и инновационный подход к клиническим разработкам
• Sonnenburg, Justin — профессор Stanford University, за исследования микробиома кишечника
• Sternberg, Sam — профессор Columbia University, за исследования в области CRISPR и редактирования РНК
• Tetrick, Josh — соучредитель и генеральный директор Eat Just, за коммерциализацию культивированного мяса в США и Сингапуре
• Toubia, Didier — генеральный директор и соучредитель Aleph Farms, за получение первого в мире государственного разрешения на производство и продажу культивированной говядины
• Trejo, Amy — директор по исследованиям, разработкам и ответственным инновациям в материалах в Procter & Gamble, за использование биоинженерии для устойчивого развития в сфере потребительских товаров
• Valeti, Uma — основатель и генеральный директор Upside Foods, за вклад в производство культивированного мяса. Venter, J. Craig генеральный директор JCVI и серийный предприниматель, за продвижение в областях синтетической биологии и геномных исследований
• Wood, Robert — профессор Harvard University, за разработку мягких роботов и биоинспирированных систем
• Xu, Guo-Liang — профессор CAS Institute of Biophysics, за его исследования в области органоидов и биокомпьютеров
• Ye, Yin — генеральный директор и исполнительный директор BGI Group, за масштабирование промышленного применения передовых биотехнологий и геномных исследований

2. Медицина и здравоохранение (43)

• Anderson-Baron, Matt CEO — и соучредитель Future Fields, за создание первой системы синтетической биологии с использованием плодовых мушек для производства белков для доступных терапий CRISPR
• Anderson, Ross — профессор Cambridge University, за работы в области кибербезопасности и конфиденциальности в здравоохранении
• Baker, David — директор Institute for Protein Design в University of Washington, за разработку ИИ, который может проектировать индивидуальные функциональные белки для производства в живых клетках
• Band, Noam CEO HealthWatch — за разработку единственного удаленного мониторингового устройства одежды, получившего одобрение от Управления по контролю пищевых продуктов и медикаментов США
• Barnham, Kevin — профессор в Florey Institute и Austin Health, за разработку метода раннего обнаружения болезни Паркинсона до появления физических симптомов
• Cauwenberghs, Gert — профессор в University of California San Diego, за разработку 3D-печатных сенсоров, которые можно интегрировать с наушниками для обнаружения нейродегенеративных заболеваний
• Charpentier, Emmanuelle — лауреат Нобелевской премии, за открытие технологии CRISPR-Cas9
• Church, George — профессор в Harvard University, за вклад в геномные исследования и использование CRISPR для молекулярной диагностики
• Curtis, Mike — президент и CEO eGenesis, за продвижение исследований в области ксенотрансплантации
• Doudna, Jennifer — основатель и председатель Правления Института инновационной геномики (Innovative Genomics Institute), за видение доступности генетических терапий для всех
• Gazda, Elizabeth CEO Embr Labs — за разработку браслета, который охлаждает тело для борьбы с приливами во время менопаузы
• Ghaffari, Roozbeh — профессор Northwestern University, за исследования в области биосенсоров и носимых устройств
• Goldberg, Marc — и Carville, Christine соучредители Resilience Lab, за разработку устойчивой модели расширения доступа к терапии через их онлайн-платформу
• Hofbauer, Lorenz, Pisabarro, Maria Teresa — и Hintze, Vera профессора в TU Dresden, за разработку молекул, способствующих регенерации костной ткани
• Huang, Jinbo — молекулярный биолог в ETH Zürich, за разработку устройства, которое может активировать гены с помощью электрических токов, например, для запуска производства инсулина
• Hubbell, Jeffrey — профессор в University of Chicago, за разработку вакцины, которая может обратить аутоиммунные заболевания, такие как рассеянный склероз
• June, Carl — профессор в University of Pennsylvania, за внедрение CAR-T клеточной терапии и технологий редактирования генома для диагностики и лечения
• Kariko, Katalin — исследователь mRNA-технологий, использованных в вакцинах против COVID-19
• Kim, Tae-Jin — доцент Pusan National University, за разработку биосенсора для обнаружения повреждений ДНК в реальном времени
• Knight, Rob — профессор University of California San Diego, за пионерские исследования в области микробиома человека
• Knight, Robert — нейробиолог в University of California Berkeley, за обучение компьютера анализировать активность мозга и воспроизводить песню, которую человек слушал
• Koller, Daphne — соучредитель Insitro, за разработку AI-платформ для ускорения открытия лекарств
• Li, Fei-Fei — профессор в Stanford University, за вклад в развитие компьютерного зрения и использование AI в медицинской диагностике
• Liu, David — профессор Harvard University, за изобретение базового редактирования генома
• Marks, Debora — профессор в Harvard Medical School, за разработку инструмента искусственного интеллекта, который может предсказывать мутации вирусов
• McAlpine, Michael — профессор в University of Minnesota, за инновации в области 3D-печати имплантатов и носимых медицинских устройств
• Mendiratta-Lala, Mishal — профессор радиологии в Michigan Medicine, за руководство клиническим испытанием по использованию звука для разрушения опухолей печени
• Mirkin, Chad — профессор Northwestern University, за разработки в области наномедицины и диагностических наноматериалов
• Nie, Zhou — профессор Hunan University, за разработку ДНК-робота, который может передвигаться по поверхности клеток и влиять на их поведение. O'Malley, Michelle профессор в University of California Santa Barbara, за исследования микробных сообществ для использования в медицине
• Oprea, Alina — профессор Northeastern University, за исследования в области кибербезопасности и защите медицинских данных
• Parviz, Babak — создатель Google Glass, за разработки в области носимых технологий для медицинских приложений
• Robb, Nicole — соучредитель Pictura Bio, за создание диагностической платформы для обнаружения патогенов менее чем за минуту на основе цифрового изображения
• Roche, Philip CEO Jenthera Therapeutics — за разработку основанной на CRISPR генной терапии с использованием белков плодовой мушки
• Rogers, John — исследователь Northwestern University, за разработку электромеханической системы, которая растворяется через определенный период времени и снижает электронные отходы
• Rothenberg, Ellen — профессор в Caltech, за разработку методов для анализа раннего развития иммунной системы
• Sanghamitra, Nusrat — основатель и CEO CyGenica, за использование нанотехнологий для целевой доставки противораковых препаратов с минимальными побочными эффектами
• Takagi, Yu — и Nishimoto, Shinji исследователи в Osaka University, за их использование диффузионных моделей для воссоздания версий того, что человек видел, анализируя fMRI-сканы
• Topol, Eric — директор Scripps Research Translational Institute, за исследования в области персонализированной медицины и использование AI для анализа данных о здоровье
• Yamanaka, Shinya — лауреат Нобелевской премии, за открытие индуцированных плюрипотентных стволовых клеток и их применение в регенеративной медицине
• Yeo, Woon-Hong — исследователь Georgia Institute of Technology, за создание устройства для беспроводного мониторинга сосудистой системы в реальном времени без необходимости в батареях или цепях
• Zhang, Feng — профессор в Broad Institute, за разработку методов редактирования генома и их внедрение в медицину
• Zhang, Zhuomin — аспирант City University of Hong Kong, за разработку пьезоэлектрической биомолекулярной пленки для использования в имплантируемых микроприборах
• Zoghbi, Huda — профессор в Baylor College of Medicine, за исследования неврологических заболеваний и использование генетических подходов для разработки новых методов лечения

3. Интеграция ИИ и нейронауки для психического здоровья (12)

• Marjorie Xie — AI & Society Postdoctoral Research Fellow at the New York Academy of Sciences, нейробиолог, разрабатывающий системы ИИ для лечения психических заболеваний, с акцентом на вычислительные модели внимания и регуляции настроения
• Angela Radulescu — Researcher at Mt. Sinai Center for Computational Psychiatry, изучает, как люди учатся через взаимодействие с окружающей средой и как это влияет на психическое здоровье
• Xiaosi Gu — Researcher at Mt. Sinai Center for Computational Psychiatry, исследует нейронные и вычислительные механизмы человеческих убеждений, принятия решений и социального взаимодействия в здоровом и болезненном состоянии
• Paris Alexandros Lalousis — Lecturer in Artificial Intelligence in Mental Health at King's College London, использует методы ИИ для интеграции мультимодальных данных для понимания процессов заболеваний при психических расстройствах
• Nikolaos Koutsouleris — Chair of Precision Psychiatry at King's College London, продвигает использование методов многомерного распознавания образов для диагностических и прогностических моделей предсказания на ранних стадиях психозов
• Kenneth Miller — Cofounder of the Zuckerman Institute's Center for Theoretical Neuroscience, использует теоретические методы для понимания нейронных цепей, их функций и развития
• Richard Zemel — Director of Columbia's AI Institute for Artificial and Natural Intelligence (ARNI), фокусируется на системах, которые учатся полезным представлениям данных с минимальным контролем, и алгоритмах для справедливого и надежного машинного обучения
• Nikolaus Kriegeskorte — вычислительный нейробиолог и соучредитель конференции Cognitive Computational Neuroscience
• Karan Singh — CEO of Ginger (now part of Headspace), разрабатывает технологическую платформу для психического здоровья для управления тревогой, стрессом и депрессией
• Russell Glass — CEO of Ginger (now part of Headspace), руководит разработкой поддержки психического здоровья по требованию через коучинг, терапию и психиатрию
• April Koh — Founder of Spring Health, фокусируется на точной психиатрической помощи и соединении людей с персонализированными решениями по уходу
• Adam Chekroud — Founder of Spring Health, разрабатывает подходы, основанные на данных, для улучшения диагностики и лечения психических заболеваний

4. Искусственный интеллект (ведущие исследователи и лидеры) (38)

• Altman, Sam OpenAI — исследователь в области генеративного ИИ и этики ИИ
• Amodei, Dario and Amodei, Daniela CEO and president of Anthropic — руководители одной из ведущих лабораторий ИИ
• Aschenbrenner, Leopold AI alignment researcher at OpenAI — эксперт в области согласования ИИ
• Bengio, Yoshua Mila — Quebec AI Institute - исследователь в области глубокого обучения и нейронных сетей
• Burgard, Wolfram University of Freiburg — исследователь в области робототехники и ИИ
• Dean, Jeff Google AI — разработчик крупномасштабных систем машинного обучения
• Delangue, Clement CEO and co-founder of Hugging Face — разработчик открытой платформы машинного обучения с коммерческой моделью
• Fang, Ruogu tenured Associate Professor at the University of Florida — специалист по биомедицинской инженерии и ИИ
• Gomez, Aidan CEO and co-founder of Cohere — создатель технологии трансформеров, ставшей основой генеративного ИИ
• Goodfellow, Ian DeepMind — разработчик генеративных состязательных сетей (GAN)
• Hassabis, Demis DeepMind — исследователь в области нейронаук и ИИ, разработчик технологий для научных открытий
• Hinton, Geoffrey University of Toronto — основоположник глубокого обучения, исследователь нейронных сетей
• Huang, Jensen CEO, president, and co-founder of Nvidia — ключевая фигура в геополитическом конфликте вокруг чипов для ИИ
• Ibrahim, Lila COO of Google DeepMind — лидер в области ответственного ИИ
• Jingren, Zhou deputy director of Alibaba Damo Academy — руководитель инициатив ИИ в различных прикладных областях
• Kang, Daniel assistant professor at University of Illinois Urbana-Champaign — исследователь рисков языковых моделей и методов безопасного развития ИИ
• Karpathy, Andrej — бывший Tesla и OpenAI - эксперт в области компьютерного зрения и глубокого обучения
• Krier, Sebastien international policy manager at DeepMind — эксперт по политике в области ИИ
• Kurzweil, Ray Google — футуролог, исследователь долгосрочных перспектив развития ИИ
• LeCun, Yann Meta — пионер в области глубокого обучения, разработчик сверточных нейронных сетей
• Lehmann, Sune professor at the Technical University of Denmark — эксперт по предсказательным возможностям ИИ
• Li, Fei-Fei Stanford University — эксперт в области компьютерного зрения и ИИ, популяризатор ИИ-образования
• Li, Robin CEO, chairman and co-Founder of Baidu — создатель китайского аналога ChatGPT (Ernie Bot)
• Mehrotra, Prakhar vice president for applied AI at Walmart Global Tech — эксперт по внедрению ИИ в корпоративные процессы
• Mensch, Arthur, Lample, Guillaume, and Lacroix, Timothee co-founders of European generative AI upstart Mistral AI
• Ng, Andrew Stanford
• University, DeepLearning.AI — эксперт в области машинного обучения, основатель образовательных платформ по ИИ
• Nippa, David doctoral student at Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen — разработчик ИИ для предсказания химических изменений в лекарствах
• Pineau, Joelle vice president of AI research at Meta — разработчик моделей для планирования и обучения в сложных средах
• Raibert, Marc executive director at Boston Dynamics AI Institute — разработчик мыслящих роботов на основе ИИ
• Rolnick, David assistant professor of computer science at McGill University — исследователь связи между ИИ и выбросами парниковых газов
• Scholkopf, Bernhard Max Planck Institute for Intelligent Systems — эксперт в области машинного обучения и статистики
• Sivasubramanian, Swami vice president of database, analytics, and machine learning at Amazon Web Services — лидер в развитии облачных ИИ-решений
• Solano, Miguel co-founder and CEO of VMind — инноватор в области оптимизации вычислений ИИ на GPU
• Suleyman, Mustafa Microsoft AI — исследователь этических аспектов ИИ
• Teevan, Jaime chief scientist and technical fellow at Microsoft — интегратор языковых моделей в продукты для повышения продуктивности
• Wang, Xin (Eric) Assistant Professor at UC Santa Cruz — разработчик инструмента для измерения предубеждений в моделях преобразования текста в изображение
• Zhang, Ning assistant professor at Washington University — создатель AntiFake для предотвращения несанкционированного синтеза речи

5. Изменение климата и возобновляемая энергетика (10)

• David Keith — Professor at Harvard University, известен исследованиями в области солнечной геоинженерии
• Ken Caldeira — Senior Scientist at Carnegie Institution for Science, изучает геоинженерию
• Janos Pasztor — Executive Director of the Carnegie Climate Governance Initiative, занимается вопросами управления геоинженерией
• Margaret Leinen — Director of Scripps Institution of Oceanography, исследует удобрение океана железом
• Klaus Lackner — Director of Center for Negative Carbon Emissions at Arizona State University, работает над улавливанием углерода
• Audrey Zibelman — Former CEO of Australian Energy Market Operator, эксперт по интеллектуальным сетям
• Yet-Ming Chiang — Professor at MIT, разрабатывает передовые аккумуляторные технологии
• Donald Sadoway — Professor at MIT, новатор в области хранения энергии в масштабах сети
• Ramez Naam — Co-Chair for Energy and Environment at Singularity University, футурист в области чистой энергии
• Christoph Frei — Former Secretary General of World Energy Council, эксперт по энергетическим переходам

6. Электромобили, автономный транспорт и робототехника (10)

• Elon Musk — Founder and CEO of Tesla, ведущий новатор в области электромобилей и технологий автономного вождения
• Mary Barra — CEO of General Motors, курирует переход компании на электрические и автономные транспортные средства
• Herbert Diess — Former Chairman of the Board of Management at Volkswagen Group, оказал влияние на стратегию компании в области электромобилей
• RJ Scaringe — Founder and CEO of Rivian Automotive, разрабатывает электрические грузовики и внедорожники
• William Li — Founder and CEO of Nio, внедряет инновации в технологии электромобилей и замены аккумуляторов
• Rodney Brooks — Co-founder of iRobot and Rethink Robotics, пионер в области робототехники и искусственного интеллекта
• Marc Raibert — Founder of Boston Dynamics, разрабатывает передовых роботов для различных применений
• Melonee Wise — CEO of Fetch Robotics, внедряет инновации в области автономных мобильных роботов для логистики
• Sebastian Thrun — CEO of Kitty Hawk, работает над автономными летательными аппаратами и бывший руководитель проекта самоуправляемых автомобилей
• Google Chris Urmson — Co-founder and CEO of Aurora, разрабатывает технологии автономного вождения

7. ИИ и взаимодействие человека с компьютером (10)

• Fei-Fei Li — Professor at Stanford University, известна своей работой в области компьютерного зрения и ИИ
• Andrew Ng — Co-founder of Coursera and former head of Google Brain, эксперт в области машинного обучения и ИИ
• Demis Hassabis — Co-founder and CEO of DeepMind, ведущий исследования в области ИИ и нейронных сетей
• Yann LeCun — Chief AI Scientist at Meta, пионер в области глубокого обучения и компьютерного зрения
• Mike Davies — Director of Intel's Neuromorphic Computing Lab, работает над аппаратным обеспечением ИИ, вдохновленным мозгом
• Cynthia Breazeal — Professor at MIT, пионер в области социальной робототехники и взаимодействия человека с роботом
• Elizabeth Churchill — Professor of Human-Computer Interaction at MBZUAI, эксперт в области пользовательского опыта и ИИ
• Jeff Dean — Head of Google AI, ведущий исследования в области машинного обучения и обработки естественного языка Rana el
• Kaliouby — Co-founder and CEO of Affectiva, специализируется на ИИ для распознавания эмоций
• Yoshua Bengio — Professor at University of Montreal, известен своей работой в области глубокого обучения и нейронных сетей

8. AR/VR (10)

• Tim Cook — CEO of Apple, курирует разработку и запуск Apple
• Vision Pro Mike Rockwell — Head of Apple's Technology Development Group, руководит инициативами в области AR/
• VR Jony Ive — Former Chief Design Officer at Apple, участвовал в ранней разработке AR/
• VR Jeff Norris — эксперт по AR/VR и бывший специалист NASA, нанятый
• Apple Geoff Stahl — Senior engineering manager at Apple, руководит разработкой vision
• OS Peter Meier — Co-founder of Metaio, приобретенной Apple для технологии
• AR Fletcher Rothkopf — менеджер Apple Watch, участвующий в разработке AR/
• VR Jon Favreau — режиссер, привлеченный Apple для создания контента для
• Vision Pro Mark Zuckerberg — CEO of Meta (formerly Facebook), продвигает разработку AR/VR с
• Meta Quest Satya Nadella — CEO of Microsoft, курирует разработку HoloLens

9. Космос (10)

• Elon Musk — Founder and CEO of SpaceX, пионер в области технологий многоразовых ракет
• Jeff Bezos — Founder of Blue Origin, фокусируется на космическом туризме и исследовании Луны
• Peter Beck — Founder and CEO of Rocket Lab, специализируется на запусках малых спутников
• Sarah Amiri — Chair of the UAE Space Agency, руководит развивающимися космическими программами
• K. Sivan — Former Chairman of the Indian Space Research Organisation (ISRO)
• Etienne Schneider — Former Deputy Prime Minister of Luxembourg, сыграл важную роль в развитии космической программы страны
• Greg Wyler — Founder of OneWeb, работает над созвездиями спутников для интернета
• Will Bruey — Co-founder of Varda Space Industries, пионер в области космического производства
• Delian Asparouhov — Co-founder of Varda Space Industries, фокусируется на исследованиях в условиях микрогравитации
• Gen. Michael Guetlein — Vice Chief of Space Operations for the U.S. Space Force, развивает международное сотрудничество в космосе

10. Финтех, открытый банкинг и цифровые финансы (10)

• Emilie Choi — President and COO of Coinbase, ведущая криптовалютная биржа
• Nik Storonsky — Founder and CEO of Revolut, пионер цифрового банкинга
• John Collison — Co-founder and President of Stripe, новатор в области платежей электронной коммерции
• Samantha Ku — COO of Square, развивает платежные решения
• TS Anil — Global CEO of Monzo Bank, лидер банков-челленджеров
• Anna Maj — Senior Advisor for Truffle Capital, эксперт в области открытого банкинга и ИИ
• Matteo Rizzi — Co-founder of FinTechStage.com, способствует глобальным инновациям в области финтеха
• Dan Schulman — CEO of PayPal, революционизирует цифровые платежи
• Sebastian Siemiatkowski — CEO and Co-Founder of Klarna, новатор в области платежных и банковских услуг
• Anthony Noto — CEO of SoFi, ведущая компания в области цифровых финансовых услуг

11. Управление цепочками поставок (10)

• Tim Cook — CEO of Apple, известен своим опытом в управлении цепочками поставок
• Mary Barra — CEO of General Motors, имеет опыт в глобальных операциях цепочек поставок
• Brian Cornell — CEO of Target Corporation, имеет более 35 лет опыта в розничной торговле и управлении цепочками поставок
• Doug McMillon — CEO of Walmart, имеет значительный опыт в операциях розничных цепочек поставок
• Alan Mulally — Former CEO of Ford Motor Company, которому приписывают внедрение новых стратегий логистики и управления цепочками поставок
• David Taylor — Former CEO of Procter & Gamble, начал свою карьеру как стажер по управлению цепочками поставок
• AG Lafley — Former CEO of Procter & Gamble, известен руководством трансформацией цепочки поставок P&G
• Lora Cecere — Founder of Supply Chain Insights, имеет более 30 лет опыта в управлении цепочками поставок
• Craig Fuller — CEO and founder of FreightWaves, фокусируется на аналитике транспорта и цепочек поставок
• Jim Tompkins — Founder of Tompkins Ventures and Tompkins Leadership, имеет более 50 лет опыта в управлении цепочками поставок

12. Гостиничная индустрия и бесконтактные технологии (9)

• Tim Cook — CEO of Apple, известен технологиями бесконтактных платежей
• Moneesh Arora — цитируемый эксперт по технологиям гостиничного бизнеса
• Raymond Boyle — Vice President of Data and Analytics at Hyatt Hotels Corporation
• Greg Wyler — Founder of OneWeb, работает над спутниковым интернетом для отелей
• Nik Storonsky — Founder and CEO of Revolut, пионер цифрового банкинга
• John Collison — Co-founder and President of Stripe, новатор в области платежей электронной коммерции
• Dan Schulman — CEO of PayPal, революционизирует цифровые платежи
• Sebastian Siemiatkowski — CEO and Co-Founder of Klarna, новатор в области платежных и банковских услуг
• Anthony Noto — CEO of SoFi, ведущая компания в области цифровых финансовых услуг

13. Спортивная аналитика и технологии (6)

• Prof. Dr. Daniel Memmert — Managing Director and Professor at the Institute for Training Science and Sports Informatics, German Sport University Cologne
• Alexander Will — CEO and founder of IMPROVR GmbH, разрабатывает решения для тренировок спортсменов на основе
• VR Lars Lienhard — спортивный ученый и тренер по нейроатлетике, сотрудничает в разработке продуктов
• Brain-Based Performance Moneesh Arora — эксперт по интеграции спортивных технологий
• Raymond Boyle — Vice President of Data and Analytics at Hyatt Hotels Corporation, применяет анализ данных в спортивном гостеприимстве
• Greg Wyler — Founder of OneWeb, работает над спутниковым интернетом для умных стадионов

14. ИИ в индустрии развлечений (10)

• Moneesh Arora — эксперт по интеграции ИИ в технологии развлечений
• Raymond Boyle — Vice President of Data and Analytics at Hyatt Hotels Corporation, применяет аналитику данных к развлекательным мероприятиям
• Andrey Kazakevich — Head of Production at HQSoftware, фокусируется на технологиях VR и
• AR Tim Cook — CEO of Apple, курирует разработку технологий AR и ИИ
• Mark Zuckerberg — CEO of Meta, продвигает разработки в области VR и AR для развлечений
• Satya Nadella — CEO of Microsoft, возглавляет инициативы в области ИИ и облачных вычислений
• Jensen Huang — CEO of NVIDIA, разрабатывает технологии ИИ и графики для развлечений
• Reed Hastings — Co-founder and Executive Chairman of Netflix, пионер в персонализации контента на основе ИИ
• Bob Chapek — Former CEO of Disney, интегрирует ИИ в тематические парки и создание контента
• Lisa Su — CEO of AMD, разрабатывает процессоры для ИИ и игровых приложений

15. ИИ в медиа, маркетинге и информационных отраслях (10)

• Moneesh Arora — эксперт по интеграции ИИ в медиа и развлекательные технологии
• Will McKeon-White — Senior analyst at Forrester, исследует тенденции внедрения генеративного ИИ в медиа и развлечениях
• Vered Horesh — Chief of AI Strategic Partnerships at Bria AI, фокусируется на создании контента и атрибуции с помощью ИИ
• Victoria Milo — SVP of Media Solutions and Emerging Technologies at Monks, внедряет ИИ в медиа-кампании
• Travis Couture — Founding Solutions Architect at Twelve Labs, разрабатывает ИИ для понимания видео и обнаружения контента
• Ted Sarandos — CEO of Netflix, пионер в использовании ИИ для принятия решений о производстве контента
• Andrew Au — Managing Partner at Intercept, эксперт по интеграции ИИ для B2B-маркетинга в технологическом секторе
• Jessica Hreha — Head of Marketing AI Strategy and Transformation at Jasper, возглавляет внедрение ИИ в маркетинговых командах
• Amanda Todorovich — Executive Director of Digital Marketing at Cleveland Clinic, использует ИИ для контент-маркетинга в здравоохранении
• Dan Slagen — CMO at Tomorrow.io, внедряет ИИ в стратегии выхода на рынок в различных отраслях

16. ИИ, влияние на труд и общество (12)

• Carl Benedikt Frey — экономист, известный исследованиями влияния ИИ на занятость
• Michael A. Osborne — соавтор Фрея по влиятельным исследованиям об ИИ и автоматизации рабочих мест
• Daron Acemoglu — экономист, изучающий влияние ИИ на рынки труда и экономический рост
• Pascual Restrepo — сотрудничает с Асемоглу в исследованиях ИИ и рынка труда
• Erik Brynjolfsson — профессор, изучающий экономику ИИ и цифровую трансформацию
• Andrew McAfee — научный сотрудник, фокусирующийся на том, как ИИ влияет на бизнес и занятость
• Kai-Fu Lee — эксперт по ИИ и автор работ о социальном влиянии ИИ
• Rowan Barnett — Director at Google.org, участвует в инициативах по обучению навыкам ИИ
• Njideka U. Harry — Founder of Youth for Technology Foundation, работает над развитием цифровых навыков
• Jonathan Jackson — Founder of Dimagi, применяет ИИ в здравоохранении и социальном воздействии
• Daniel Susskind — экономист и автор работ о будущем работы в эпоху ИИ
• Katarina Milanovic — Research Assistant, изучающий влияние ИИ на рынки труда

17. ИИ для решения глобальных проблем (бедность и неравенство) (10)

• Francisco Ferreira — Amartya Sen Professor of Inequality Studies at the London School of Economics and director of the International Inequalities Institute
• Marshall Burke — Scholar at Stanford University, работает над использованием ИИ и спутниковых снимков для отслеживания бедности в Африке
• David Lobell — Professor at Stanford University, сотрудничает в разработке инструментов отслеживания бедности на основе ИИ
• Stefano Ermon — Researcher at Stanford University, участвует в разработке инструментов ИИ для измерения бедности
• Antonio Guterres — UN Secretary-General, выступает за использование ИИ в борьбе с изменением климата и устойчивом развитии
• David Autor — экономист MIT, изучающий влияние ИИ на рынки труда и неравенство
• Tyna Eloundou — исследователь, изучающий влияние ИИ на производительность труда в экономике
• Daniel Rock — исследователь, изучающий влияние ИИ на производительность работников и распределение доходов
• Pamela Mishkin — исследователь, изучающий влияние ИИ на экономические результаты и неравенство
• Anton Korinek — эксперт по экономическим последствиям ИИ и политическим последствиям

18. Управление ИИ и влияние на демократию (10)

• Eva Erman — Professor and project manager at Stockholm University, исследует глобальное управление ИИ
• Niklas Moller — Professor at Stockholm University, работает над управлением ИИ и демократией
• Markus Furendal — Researcher at Stockholm University, изучает управление ИИ
• Mary Robinson — Former President of Ireland and Chair of The Elders, выступает за управление ИИ
• Ban Ki-moon — Former UN Secretary-General and Deputy Chair of The Elders, участвует в обсуждениях управления ИИ
• Graca Machel — Co-founder and Deputy Chair of The Elders, вносит вклад в дебаты по управлению ИИ
• Antonio Guterres — UN Secretary-General, возглавляет инициативы по управлению ИИ
• Daniel Innerarity — Professor at EUI School of Transnational Governance, исследует ИИ и демократию
• Ioannis Galariotis — Researcher at School of Transnational Governance, изучает влияние ИИ на демократию
• Francisco Ferreira — Professor of Inequality Studies at the London School of Economics, исследует роль ИИ в решении глобальных проблем