哈萨克斯坦总统卡西姆-若马尔特·托卡耶夫支持在农业中引入人工智能。该技术为减少水、能源和农药的开支开辟了道路，并在全球粮食短缺的背景下，为国家迈向欧亚大陆主要粮食中心之一的地位创造了条件。然而，这项创新带来的经济效益目前分配得极不均衡。
据一项关于人工智能在农业领域应用的研究估计，到2050年，地球人口可能达到97亿，粮食产量需要增加约70%。传统方法不足以实现这一目标——必须向“农业4.0”转型，即依托物联网、数据分析、自动化和人工智能。
在传统方式下，农艺师无法巡查大片田地的每一块区域，同时兼顾天气、土壤和作物状态之间的关联。算法将来自无人机、传感器和气象站的数据整合起来，与往年指标进行对比，帮助更准确地预测收成、发现问题区域并选择收割时机。总体而言，使用人工智能带来的节约幅度在50%至95%之间，具体取决于作物、杂草密度和田间条件。
为何目前收益主要流向大型农场
引入人工智能的障碍具有技术、经济和制度性质。水资源管理的效率取决于公用基础设施和云计算平台的可用性。在评估产量时也会出现技术问题：神经网络在熟悉的田地上表现良好，而农户需要的是能够理解普遍规律的模型。在加拿大六块田地的测试中，熟悉地块的预测相关性为0.81，而在陌生地块上降至0.39——52%的差距，这对用户信任至关重要。
另一个障碍是成本：并非每个农场主都能购买无人机或聘请专家。目前人工智能的实际效果主要由富裕企业获得。对大多数哈萨克斯坦农户而言，大规模引入神经网络仍属新鲜事物：他们已掌握生产数字化，但理解人工智能的益处并为其任务挑选合适工具，尚有待完成。计划引入精准农业和“智慧农场”，建立统一的行业平台并构建数据湖——行业信息的共同存储库。
俄罗斯也在经历类似进程，其农工综合体的AI市场到2030年可能增长20倍。与哈萨克斯坦一样，最先受益的是那些更快转向数字技术的主体，而拖延数字化的农场则面临失去竞争力的风险。
哈萨克斯坦还将哪些领域转向人工智能
新技术也在改变企业获取资金的途径：从2027年起，哈萨克斯坦大型公司在获得贷款前将必须通过ESG审查。AI系统已在某些场景下将欺诈交易的发生频率降低了5至8倍，但自动化受制于算力成本。当局对政府支出也采用同样思路：神经网络将在预算中查找不合理开支，该国四个关键金融系统将纳入统一数字生态系统。Smart Data Finance系统已能核对来自80个来源的数据，并发现个人官方收入与其财产之间的差异。
Cryptalist分析：哈萨克斯坦的案例体现了人工智能在资本密集型行业应用中的典型问题：该技术能够带来50%至95%的节约，但准入门槛使大型农场占据优势，加剧了市场集中度。对投资者而言，这是一个信号，表明正在形成新的农业科技资产类别以及对计算基础设施的需求，而小型生产者则仍处于风险之中。该倡议的成功将不仅取决于算法的质量，还取决于云算力的可及性和行业数字化的速度。