В 2019 году предприниматель Адебайо Алонге готовился к демонстрации своего стартапа в Кейптауне. Его устройство RxScanner — ручной спектрометр, который сканирует таблетку инфракрасным светом и отправляет молекулярный профиль в ИИ с фармацевтической базой. За секунды система определяет подлинность лекарства. Это спасло бы тысячи жизней в Африке, где контрафактные препараты — массовый убийца. Но в тот день всё пошло не так. Сервер находился в США, за 14 тысяч километров, а полоса была узкой. Один скан занял больше пяти минут. Алонге попросил инженеров сжать модель ИИ так, чтобы она работала прямо на его Android-смартфоне, без интернета. Они справились за два часа. Демонстрацию спасли, а на свет появилась новая версия устройства, работающая везде — без широкополосного интернета, компьютеров и даже стабильного электричества.
Этот случай сделал Алонге сторонником «маленького ИИ» (Small AI). Огромные языковые модели требуют гипермасштабных дата-центров, гигаватт энергии и миллиардных инвестиций. По данным Всемирного банка, только 0,7% пользователей в беднейших странах пробовали ChatGPT, тогда как в развитых — четверть. Президент банка Аджай Банга заметил, что дискуссии об ИИ ведутся вокруг генеративных моделей, но вне развитого мира (исключая Индию и Китай) мало кто может их потянуть. А вот маленький ИИ даёт реальную пользу там, где ничего этого нет.
В Индии фермеры используют дроны с камерами от Университета Веллора: дрон делает фото кешью и на месте, без внешнего сервера, находит пятна болезней. В Уругвае похожая система выявляет нашествие муравьёв на виноградниках. В Бразилии Arduino с электрокардиограммой работает без сложного оборудования. Профессор Марсело Хосе Ровай из Федерального университет Итажубы называет это важнейшей областью ИИ прямо сейчас.
Маленькие модели — это обычно несколько миллиардов параметров (против триллиона у гигантов). Они легко запускаются на телефоне или Raspberry Pi, потребляя ватты от батареи или солнечной панели. Технология та же: большие модели «обрезают», убирая лишнее для конкретной задачи, или обучают маленькую копию «дистилляцией» у большой. По прогнозу Counterpoint, к концу 2025 года 45% проданных смартфонов смогут запускать генеративный ИИ, а к концу 2026 — уже больше половины. И модели становятся компактнее: Google DeepMind выпустила Gemma 4, Alibaba — Qwen 3.5. Оба «открытые» — их можно адаптировать под что угодно, хоть под молочную промышленность. Ровай показал новый Arduino UNO Q за 50 долларов с чипом Qualcomm, который ищет лужи с комарами, потребляя всего 3 ватта.
Всемирный банк уже даёт гранты и менторство под маленький ИИ, помогает с госполитикой — например, в Руанде субсидируют устройства для бедных семей. Но большие модели никуда не денутся: без них не создать маленькие. Алонге добавляет, что его сканер неделями работает без связи, но синхронизация для обновлений всё равно нужна, а батарейки не вечны. Без инвестиций в инфраструктуру — электричество, образование, логистику — маленький ИИ рискует остаться локальным экспериментом, а не спасением для миллионов.