W maju 2024 roku Microsoft i mająca siedzibę w Abu Zabi firma G42 ogłosiły plany budowy kampusu centrów danych o wartości 1 miliarda dolarów w Kenii, zasilanego energią geotermalną. Kenia generuje już około 40% swojej energii elektrycznej ze źródeł geotermalnych, skoncentrowanych w polach Olkaria wzdłuż Doliny Ryftowej, co czyni ją jednym z niewielu rynków afrykańskich, na których dziś możliwe jest komercyjne przetwarzanie na dużą skalę oparte na odnawialnych źródłach energii. Cassava Technologies i Nvidia ujawniły również zamiar wdrożenia 12 000 specjalistycznych układów scalonych w pięciu krajach afrykańskich. Rządy od Rwandy po Nigerię publikują strategie krajowe mające przekształcić sztuczną inteligencję (AI) w nowy motor wzrostu gospodarczego.

Przeszkoda jest fundamentalna: około połowa Afryki Subsaharyjskiej nadal nie ma dostępu do niezawodnego zasilania elektrycznego. Te braki bezpośrednio zagrażają ambicjom kontynentu w dziedzinie AI. Kraje afrykańskie rywalizują o przyciągnięcie infrastruktury niezbędnej do obsługi jednych z najbardziej zaawansowanych technologii na świecie, mimo że miliony domów, szkół i firm nadal pozostają bez niezawodnego zasilania lub przystępnego cenowo dostępu do internetu.

Dwa scenariusze MFW

W raporcie opublikowanym we wtorek Międzynarodowy Fundusz Walutowy (MFW) szacuje, że AI mogłaby zwiększyć produkcję gospodarczą Afryki Subsaharyjskiej o nawet 4% w ciągu najbliższej dekady — ale pod warunkiem, że kraje znacząco zainwestują w energię elektryczną, infrastrukturę cyfrową i kompetencje. Przy obecnych warunkach zysk może wynieść zaledwie 0,2%.

Martin Schindler, główny autor opracowania MFW, określił mniejszą wartość jako niewiele więcej niż „błąd zaokrąglenia".

Podczas gdy rządy i pracownicy w Stanach Zjednoczonych i Europie skupiają się na tym, ile miejsc pracy AI może zlikwidować, Afryka stoi w obliczu niemal przeciwnego problemu: technologia może nie rozprzestrzenić się wystarczająco szeroko, by wygenerować istotne zyski gospodarcze.

Większość pracowników w regionie jest zatrudniona w rolnictwie, nieformalnym handlu detalicznym i usługach manualnych — sektorach, w których dzisiejsze systemy AI rzadziej bezpośrednio ich zastępują. Nie oznacza to jednak, że są oni odporni na negatywne skutki. Afrykańskie firmy mogą stracić klientów i kontrakty, gdy konkurenci gdzie indziej wykorzystują AI do pisania oprogramowania, prognozowania popytu, zarządzania zapasami i świadczenia usług bardziej efektywnie. Pracownik nie musi zostać zastąpiony przez AI, aby z jej powodu znajdować się w niekorzystnej sytuacji; wystarczy, że jego konkurencja stanie się bardziej wydajna.

„Dla Afryki Subsaharyjskiej głównym problemem nie jest ryzyko zakłóceń technologicznych, lecz to, czy kraje będą w stanie wystarczająco szybko przyjąć, zaadaptować i skalować AI, aby skorzystać z jej dobrodziejstw i uniknąć dalszego dystansowania się" — stwierdza opracowanie MFW.

Infrastruktura, nie innowacje

Wyzwanie Afryki w dziedzinie AI polega więc mniej na stworzeniu konkurenta dla dzisiejszych wiodących modeli AI, a bardziej na wdrażaniu praktycznych narzędzi na farmach, w klasach szkolnych, w przychodniach i w małych firmach. Pozycja kontynentu w globalnym wyścigu AI może ostatecznie zależeć od znacznie mniej spektakularnych inwestycji: linii przesyłowych, sieci światłowodowych, przystępnych cenowo smartfonów i pracowników posiadających umiejętności skutecznego korzystania z technologii.

Wiele państw afrykańskich jest zbyt małych, by samodzielnie budować kompletne ekosystemy AI. Szersza współpraca regionalna mogłaby umożliwić im dzielenie się infrastrukturą, dostosowywanie ram regulacyjnych i tworzenie większych rynków dla produktów AI. Afrykański Kontynentalny Obszar Wolnego Handlu, który wszedł w życie w 2021 roku i obejmuje 54 kraje, oferuje istniejące ramy dla transgranicznego handlu cyfrowego, choć wdrażanie jego protokołu cyfrowego pozostaje na wczesnym etapie. Niemniej jednak wysiłki na rzecz harmonizacji polityk cyfrowych często postępowały wolniej niż technologie, które miały regulować.

Problem adaptacji

W 2024 roku z internetu korzystało zaledwie 38% Afrykanów, w porównaniu z 68% populacji światowej. Wielu więcej żyje w zasięgu mobilnego internetu szerokopasmowego, ale pozostaje offline, ponieważ smartfony i mobilne transmisje danych są po prostu zbyt drogie.

Luka między zasięgiem a faktycznym korzystaniem z internetu stała się luką w dziedzinie AI. Chatbot może być technicznie dostępny w całej Afryce, ale dostępność oznacza niewiele dla handlarza na targu, który nie stać na smartfon, rolnika, którego urządzenie nie jest w stanie uruchomić aplikacji, czy nauczyciela, który płaci za każdy megabajt danych.

Optymistyczny scenariusz MFW zakłada, że AI rozprzestrzeni się znacznie poza bankami, firmami telekomunikacyjnymi, dużymi sieciami handlowymi i dobrze finansowanymi startupami. Aby wygenerować istotne zyski gospodarcze, technologia musi dotrzeć do małych firm i nieformalnych pracowników, którzy stanowią dużą część zatrudnienia na kontynencie.

Wymaga to produktów zaprojektowanych z myślą o lokalnych realiach, a nie importowanych założeniach. Najbardziej znaczące aplikacje AI w Afryce prawdopodobnie nie będą samodzielnymi platformami wymagającymi stałego połączenia szerokopasmowego i subskrypcji denominowanych w dolarach. Zamiast tego mogą przybrać formę asystentów głosowych rozumiejących lokalne języki, narzędzi wbudowanych w WhatsApp lub systemów działających niezawodnie na tanich urządzeniach i przy przerywanym połączeniu internetowym.

Pieniądze mobilne podążyły podobną trajektorią. M-Pesa, uruchomiona w Kenii przez Safaricom w 2007 roku, odniosła sukces nie poprzez replikowanie zachodniej infrastruktury bankowej, ale poprzez oparcie się na telefonach komórkowych i sieciach agentów, na które ludzie już polegali. AI będzie potrzebować własnej wersji tej adaptacji.

Gospodarka oparta na centrach danych

Według MFW Afryka posiada około 160 centrów danych, z których prawie połowa jest skoncentrowana w RPA, Nigerii i Kenii. Dla porównania, regiony takie jak Europa Zachodnia i Ameryka Północna dysponują tysiącami obiektów każdy. Te trzy rynki afrykańskie przyciągają również znaczną część kontynentalnych inwestycji w chmurę obliczeniową i AI.

Ta koncentracja rodzi perspektywę dwuprężnościowej gospodarki AI. Firmy w Johannesburgu, Lagos i Nairobi mogą cieszyć się szybszym i tańszym dostępem do mocy obliczeniowej, podczas gdy firmy w mniejszych lub śródlądowych krajach mogą nadal polegać na infrastrukturze hostowanej za granicą, co zwiększa koszty i opóźnienia.

Nawet kraje, które skutecznie przyciągają centra danych, nie mają gwarancji szerokich korzyści gospodarczych. Obiekty te wymagają dużych inwestycji kapitałowych, ale po ukończeniu budowy zatrudniają stosunkowo niewielu ludzi. Ich wartość zależy od tego, czy lokalne startupy, uczelnie i agencje publiczne mogą pozwolić sobie na moc obliczeniową w nich zawartą. Bez tego lokalnego wykorzystania Afryka mogłaby ostatecznie jedynie hostować serwery należące do podmiotów zagranicznych, zasilane afrykańską energią elektryczną, podczas gdy większość wartości komercyjnej byłaby przechwytywana gdzie indziej.

Stare problemy

Rządy odpowiedziały na boom AI strategiami, zespołami zadaniowymi i obietnicami przeszkolenia tysięcy pracowników. Plany te są konieczne, szczególnie że technologia rodzi pytania dotyczące prywatności, cyberbezpieczeństwa, dezinformacji i kontroli nad danymi publicznymi. Jednak strategia krajowa nie może zrekompensować szkoły bez prądu lub ministerstwa rządowego, którego dokumentacja nadal spoczywa na papierze.

Wnioski MFW sugerują, że polityka AI nie może być pozostawiona wyłącznie ministerstwom technologii. Regulatorzy energetyczni, departamenty edukacji, organy ds. konkurencji i agencje zamówień publicznych mogą mieć większy wpływ na adopcję niż nowo utworzone rady ds. AI.

Kraje afrykańskie muszą również zdecydować, w której części globalnego wyścigu AI mogą realnie konkurować. Trenowanie największych modeli podstawowych wymaga miliardów dolarów, zaawansowanych układów scalonych i ogromnych ilości energii elektrycznej — zasobów, które niewiele krajów na kontynencie jest w stanie zebrać. Bardziej praktyczna strategia koncentrowałaby się na adaptacji istniejących modeli do języków i branż afrykańskich, tworzeniu użytecznych lokalnych zbiorów danych oraz zapewnieniu badaczom i firmom przystępnego dostępu do mocy obliczeniowej.

Cenną umiejętnością może okazać się nie tyle tworzenie najpotężniejszego modelu na świecie, co sprawienie, by istniejący model działał dla kenijskiego rolnika, nigeryjskiego producenta czy rwandyjskiej przychodni.

Szacunek MFW na poziomie 4% opisuje, co Afryka może zyskać. Szacunek na poziomie 0,2% mówi więcej o tym, w jakim kierunku zmierza kontynent. Boom AI w Afryce jest już w toku w biurach korporacyjnych, hubach technologicznych i salach konferencyjnych rządów. To, czy dotrze on do reszty gospodarki, będzie zależeć od bardziej przyziemnego pytania: czy ludzie mogą włączyć urządzenie, połączyć się z internetem i pozwolić sobie na jego dalsze używanie?

Na razie odpowiedź pozostaje niepewna.