Karolis Rudenka/Tie2.lt

Dirbtinis intelektas (DI) per gana trumpą laiką iš eksperimentinės technologijos tapo realiu ekonomikos įrankiu. Dar prieš kelerius metus apie DI daugiausia buvo kalbama kaip apie ateities technologiją, tačiau šiandien jis jau naudojamas gamyboje, finansuose, prekyboje, logistikoje, medicinoje, energetikoje ir kasdieniame biurų darbe. Įmonės DI pasitelkia dokumentams rengti, informacijai analizuoti, klientams aptarnauti, programiniam kodui kurti, paklausai prognozuoti, gamybos procesams optimizuoti ir net įrenginių gedimams numatyti. Todėl DI vis dažniau vertinamas ne tik kaip technologinė naujovė, bet ir kaip potencialus Europos ekonomikos produktyvumo bei konkurencingumo didinimo įrankis.

Eurostato duomenimis, 2025 m. bent vieną DI technologiją naudojo apie 20 proc. Europos Sąjungos įmonių, turinčių bent 10 darbuotojų, kai 2024 m. tokių įmonių buvo 13,5 proc. Tai rodo, kad DI naudojimas Europos versle labai sparčiai auga. Ypač aktyviai technologiją diegia didžiosios įmonės, tačiau generatyvinio DI atsiradimas suteikė galimybę juo naudotis ir mažesniam verslui, nes įmonei nebūtina pačiai kurti sudėtingų DI modelių ar turėti savo superkompiuterį.

Ekonominiu požiūriu vienas svarbiausių DI privalumų yra galimybė padidinti darbuotojų produktyvumą. Pavyzdžiui, gamykloje DI sistema gali analizuoti įrenginių jutiklių duomenis ir iš anksto įspėti apie galimą gedimą. Kamera su DI gali automatiškai tikrinti produkcijos kokybę ir aptikti defektus. Logistikos bendrovė gali optimizuoti transporto maršrutus, prekybos įmonė – tiksliau prognozuoti prekių paklausą, o bankas – analizuoti milijonus operacijų ir ieškoti galimo sukčiavimo požymių. Biuruose generatyvinio DI sistemos, tokios kaip „ChatGPT“ ar „Microsoft Copilot“, gali padėti rengti dokumentus, analizuoti informaciją, programuoti ir automatizuoti rutinines užduotis. Europos investicijų banko tyrimai rodo, kad DI diegimas Europos įmonėse siejamas su didesniu darbo našumu. Tai svarbu, nes DI ekonominis poveikis nebūtinai reiškia žmogaus pakeitimą – daugeliu atvejų technologija leidžia tam pačiam darbuotojui per tą patį laiką sukurti daugiau vertės.

Vienas įdomiausių pavyzdžių Europoje yra Suomija. Tai nėra didžiausia Europos ekonomika, tačiau šalis labai aktyviai investuoja į skaitmenizaciją, superkompiuterius ir DI. Europos investicijų banko duomenimis, 2025 m. net 66 proc. apklaustų Suomijos įmonių naudojo generatyvinį DI, kai ES apklausos vidurkis buvo apie 37 proc. Suomijos pranašumas yra ne tik aktyvus technologijų naudojimas versle, bet ir sukurta skaičiavimo infrastruktūra. Kajanyje veikia LUMI, vienas svarbiausių Europos superkompiuterių, naudojamas klimato, medicinos, technologijų ir DI tyrimams. Aplink šią infrastruktūrą kuriama ir LUMI AI Factory, kurios tikslas – suteikti įmonėms, startuoliams ir mokslininkams prieigą prie didelės skaičiavimo galios, duomenų bei DI specialistų kompetencijų.

Suomijos pavyzdys Lietuvai ypač įdomus todėl, kad parodo, jog net palyginti nedidelė valstybė gali sukurti reikšmingą DI ekosistemą. Tačiau vien superkompiuterio tam neužtenka. Reikia, kad infrastruktūra naudotųsi universitetai, startuoliai, tradicinės pramonės įmonės ir valstybės institucijos. Tik tada investicijos į skaičiavimo galią gali virsti naujais produktais, didesniu produktyvumu, eksportu ir darbo vietomis.

DI naudojimas sparčiai auga ir Baltijos šalyse. Estijoje 2025 m. bent vieną DI technologiją naudojo apie 22 proc. įmonių, Lietuvoje – apie 21,3 proc., o Latvijoje – apie 12,2 proc. Ypač išsiskiria Lietuvos augimas: 2024 m. DI naudojo tik apie 8,8 proc. Lietuvos įmonių, todėl per vienus metus įvyko labai didelis šuolis. Lietuva pagal šį rodiklį beveik pasivijo Estiją, kuri ilgą laiką laikoma viena iš Baltijos regiono skaitmenizacijos lyderių.

Baltijos šalims DI gali būti ypač svarbus dėl jų ekonomikos dydžio ir demografijos. Lietuva, Latvija ir Estija turi palyginti nedaug gyventojų, todėl ilgalaikio ekonomikos augimo negalima grįsti vien darbuotojų skaičiaus didėjimu. Dėl to tampa svarbu kelti vieno darbuotojo sukuriamą vertę. Jeigu, naudodamas DI, inžinierius, programuotojas, gydytojas, finansų specialistas ar gamybos darbuotojas gali atlikti daugiau ir sudėtingesnio darbo, visa ekonomika gali augti net nedidėjant darbuotojų skaičiui tokiu pačiu tempu.

Šiame kontekste ypač svarbus Lietuvos projektas „LitAI“ – dirbtinio intelekto gamykla. Visa projekto vertė siekia apie 130 mln. eurų, iš kurių apie pusę sudaro Europos finansavimas. Nepaisant pavadinimo, tai nebus gamykla, kurioje konvejeriais gaminami robotai. „LitAI“ iš esmės bus superkompiuterinės infrastruktūros, duomenų, specialistų ir DI kūrimo paslaugų centras. Projektą koordinuoja Vilniaus universitetas, o superkompiuterinė infrastruktūra numatyta Lietuvos radijo ir televizijos centro VDC3 duomenų centre Vilniuje.

„LitAI“ turėtų suteikti Lietuvos įmonėms, startuoliams, mokslininkams ir viešajam sektoriui prieigą prie DI skaičiavimams pritaikytos aukšto našumo kompiuterijos, duomenų saugojimo ir specializuotų DI akceleratorių. Tarp prioritetinių sričių numatyti kibernetinis saugumas, energetika, išmanioji pramonė ir skaitmeninė sveikata. Tai reiškia, kad, pavyzdžiui, Lietuvos medicinos technologijų startuolis galėtų naudoti infrastruktūrą DI modeliui, analizuojančiam medicininius vaizdus, mokyti. Gamybos įmonė galėtų kurti sistemą, prognozuojančią įrenginių gedimus, energetikos bendrovė – tiksliau prognozuoti elektros gamybą ir vartojimą, o kibernetinio saugumo specialistai – analizuoti didžiulius duomenų srautus ir ieškoti grėsmių.

Tokios infrastruktūros poreikis kyla todėl, kad šiuolaikinių DI modelių kūrimas reikalauja milžiniškos skaičiavimo galios. Tam naudojami specializuoti GPU ir kiti DI akceleratoriai, o jų klasteriai kartu su elektros tiekimo, aušinimo ir duomenų saugojimo infrastruktūra gali kainuoti dešimtis ar šimtus milijonų eurų. Pavienei Lietuvos įmonei tokią infrastruktūrą susikurti būtų labai sunku. Nacionalinė DI gamykla leidžia skaičiavimo išteklius sutelkti ir suteikti galimybę jais naudotis daugeliui verslo bei mokslo organizacijų.

Ekonomikos ir inovacijų ministerijos skelbtais vertinimais, nacionalinė DI infrastruktūra Lietuvos DI ekosistemai galėtų padėti sutaupyti apie 100 mln. eurų, o naudojantis DI gamyklos paslaugomis sukurta papildoma ekonominė nauda galėtų siekti dar apie 150 mln. eurų. Šiuos skaičius svarbu vertinti kaip prognozes, o ne garantuotą rezultatą. Tikroji ekonominė nauda priklausys nuo to, kiek aktyviai infrastruktūra naudosis Lietuvos verslas, universitetai ir mokslininkai bei kiek realių produktų bus sukurta.

„LitAI“ taip pat nėra izoliuotas Lietuvos projektas. Jis taps platesnio Europos DI gamyklų tinklo dalimi. Europos Sąjunga kuria infrastruktūrą, kuri turėtų suteikti Europos įmonėms ir mokslininkams didesnę prieigą prie pažangių skaičiavimo išteklių. Suomijos LUMI AI Factory ir Lietuvos „LitAI“ yra tos pačios platesnės Europos krypties pavyzdžiai, nors jų mastas skiriasi.

Be to, Europa planuoja dar didesnio masto infrastruktūrą – vadinamąsias DI gigagamyklas (AI Gigafactories). Jų nereikėtų painioti su Lietuvos „LitAI“. „LitAI“ yra maždaug 130 mln. eurų vertės nacionalinė DI gamykla, kurios projektas jau vykdomas, o DI gigagamyklos bus milijardinio masto skaičiavimo centrai, skirti ypač dideliems ir sudėtingiems DI modeliams kurti bei vykdyti. Lietuva kartu su Lenkija siekia dalyvauti šiame Europos procese, tačiau tai dar nereiškia, kad pagrindinė tokios gigagamyklos infrastruktūra tikrai bus pastatyta Lietuvoje – tai priklausys nuo ES atrankos ir būsimų investicinių sprendimų.

Visa tai rodo, kad Europoje formuojasi keli DI infrastruktūros lygiai. Įmonės naudoja jau sukurtas DI programas, nacionalinės DI gamyklos, tokios kaip „LitAI“, suteikia pažangesnius skaičiavimo išteklius verslui ir mokslui, o būsimos Europos gigagamyklos turėtų suteikti skaičiavimo galią patiems didžiausiems DI projektams. Tokiu būdu Europa siekia ne tik naudoti JAV ar kitose pasaulio dalyse sukurtas technologijas, bet ir turėti daugiau galimybių pati kurti pažangius DI modelius ir produktus.

Tačiau technologinė infrastruktūra savaime negarantuoja ekonominės sėkmės. Suomijos pavyzdys parodo, kad superkompiuterį turi papildyti žmonės, mokslas, universitetai, verslas, kapitalas ir gebėjimas technologiją komercializuoti. Todėl svarbiausias „LitAI“ sėkmės rodiklis ateityje bus ne vien superkompiuterio galingumas ar jame esančių procesorių skaičius. Daug svarbiau bus tai, kiek Lietuvos įmonių juo naudosis, kiek naujų DI produktų bus sukurta, kiek jų bus eksportuojama ir ar DI padės didinti Lietuvos pramonės bei paslaugų sektoriaus produktyvumą.

DI plėtra kartu keis ir darbo rinką. Kai kurios rutininių užduočių reikalaujančios funkcijos gali būti automatizuotos, tačiau daugeliu atvejų DI taps darbuotojo pagalbininku. Buhalteris galės greičiau analizuoti dokumentus, programuotojas – kurti ir tikrinti kodą, gydytojas – naudotis papildoma medicininių duomenų analize, inžinierius – greičiau analizuoti techninius parametrus, o valstybės tarnautojas – automatizuoti dalį administracinių procesų. Todėl ateityje konkurencija gali vykti ne tiek tarp žmogaus ir DI, kiek tarp žmogaus, kuris moka naudotis DI, ir žmogaus, kuris juo nesinaudoja.

Lietuva negali konkuruoti su JAV ar Kinija gyventojų skaičiumi ar bendru ekonomikos dydžiu, tačiau DI ekonomikoje svarbūs ne tik šie veiksniai. Reikšmę turi technologinė infrastruktūra, specialistai, duomenys, universitetai, inovatyvios įmonės ir gebėjimas greitai pritaikyti naujas technologijas. Suomija jau parodė, kad palyginti nedidelė Europos valstybė gali tapti svarbia superkompiuterių ir DI infrastruktūros vieta, o Estija – kad maža šalis gali tapti skaitmeninių paslaugų lydere. Lietuva dabar turi galimybę prie savo stiprių technologijų, finansinių technologijų, lazerių, gyvybės mokslų ir inžinerijos sektorių prijungti naują DI infrastruktūrą.

Todėl „LitAI“ reikėtų vertinti ne vien kaip 130 mln. eurų vertės technologinį projektą. Tai yra bandymas sukurti infrastruktūrą kitam Lietuvos ekonomikos skaitmenizacijos etapui. Žinoma, galutinis rezultatas priklausys nuo to, ar Lietuvos verslas, mokslas ir valstybė sugebės šią skaičiavimo galią paversti naujais produktais, didesniu produktyvumu, eksportu ir aukštos pridėtinės vertės darbo vietomis. Jei tai pavyks, svarbiausia „LitAI“ produkcija bus ne patys procesoriai ar dirbtinio intelekto modeliai, o ekonominė vertė, kurią Lietuvos žmonės ir įmonės sugebės su jų pagalba sukurti.

Projektą iš dalies finansuoja Medijų rėmimo fondas