2026 Жылғы Жасанды Интеллекті Қолданудың Үздік Тәжірибелері: Шығындарды Бақылаудан Салалық Төңкеріске Дейін

Жасанды интеллект (AI) жылдам дамып, біздің өміріміздің барлық саласына, табиғи тілді өңдеуден бастап кәсіпорынның жұмысына дейін еніп кетті. Бұл мақала X/Twitter-дегі талқылауларға негізделген, 2026 жылғы AI қолданудың кейбір үздік тәжірибелерін жинақтайды, олар шығындарды бақылауды, модельді таңдауды, салалық әсерді және тәуекелдерді басқаруды қамтиды, кәсіпорындар мен жеке тұлғаларға практикалық нұсқаулар беруге бағытталған.

1. Шығындарды Бақылау: Модельдік Тауарландыру Дәуіріндегі Тиімділік Принципі

1.1 Модельді Таңдау: Өнімділік пен Шығындардың Тепе-теңдігі

AI модельдерінің санының жарылыспен өсуімен шығындарды бақылау маңызды болып табылады. LanYunfeng64 твиттері Anthropic-тің Claude Sonnet 4.6-сын атап өтті, ол «near-Opus intelligence at a fraction of the cost». Бұл модельді таңдағанда, ең жоғары өнімділікке соқыр түрде ұмтылудың орнына, пайдалылыққа назар аудару керек дегенді білдіреді.

Үздік Тәжірибелер:

• Қажеттіліктерді Бағалау: Қолдану сценарийлерін және қажетті функцияларды анықтаңыз. Барлық тапсырмаларға ең озық модельдер қажет емес.
• Бенчмаркинг: Нақты сценарийлерде әртүрлі модельдердің өнімділігін сынаңыз, шығындарды салыстырыңыз.
• Тиімділікке Назар Аударыңыз: Өнімділікте аздап жоғалту жағдайында шығындарды айтарлықтай төмендете алатын модельдерді іздеңіз. Мысалы, Claude Sonnet 4.6 жақсы мысал болып табылады.
• Ашық Кодты Модельдер: Alibaba-ның Qwen 3.5 сияқты ашық кодты модельдерді пайдалануды қарастырыңыз. LanYunfeng64 Qwen 3.5-тің Token бағасы Gemini 3 Pro-ның 1/18 бөлігі ғана екенін айтты.

1.2 Аппараттық Қамтамасыз етуді Оңтайландыру

Модельдік тұжырымдама қуатты есептеу ресурстарын қажет етеді. Аппараттық құралды оңтайландыру жұмыс шығындарын айтарлықтай төмендетеді.

Үздік Тәжірибелер:

• Сәйкес Аппараттық Құралды Таңдаңыз: Модельдің көлеміне және тұжырымдама қажеттіліктеріне сәйкес GPU немесе TPU таңдаңыз.
• Сандық және Қысқарту: Модельдің көлемін және есептеу күрделілігін төмендету үшін модельдік сандық және қысқарту технологияларын пайдаланыңыз.
• Тұжырымдама Қозғалтқышын Оңтайландыру: Модельдік тұжырымдаманы жылдамдату үшін TensorRT, OpenVINO және т.б. тұжырымдама қозғалтқыштарын пайдаланыңыз.
• Бұлттық Қызметті Оңтайландыру: Егер бұлттық қызметті пайдалансаңыз, ысырапқа жол бермеу үшін нақты пайдалану жағдайына сәйкес ресурс конфигурациясын реттеңіз.

2. Модельді Таңдау және Бағалау: Өнімділік Көрсеткіштерінен Асып Кету

2.1 Ашық және Жабық Кодты Таңдау

Ашық кодты модельдер әдетте арзан, бірақ техникалық қызмет көрсету және теңшеу үшін көбірек адам күшін қажет етеді. Жабық кодты модельдер әдетте жақсырақ дайын тәжірибе ұсынады, бірақ қымбатырақ.

Үздік Тәжірибелер:

• Ашық Кодты Модельдер: Күшті техникалық мүмкіндіктері бар командаларға жарамды, теңшеуді әзірлеуді және ұзақ мерзімді техникалық қызмет көрсетуді қажет ететін сценарийлер.
• Жабық Кодты Модельдер: Жылдам орналастыруды қажет ететін, техникалық мүмкіндіктері салыстырмалы түрде әлсіз командаларға, сондай-ақ тұрақтылықты және коммерциялық қолдауды қажет ететін сценарийлерге жарамды.

2.2 Бағалау Көрсеткіштері: Тек Дәлдік Емес

AI модельдерін бағалау кезінде дәлдік сияқты дәстүрлі көрсеткіштерге ғана назар аударуға болмайды. Сондай-ақ модельдің әділдігін, беріктігін және түсініктілігін ескеру қажет.

Үздік Тәжірибелер:

• Әділдікті Бағалау: Модельде қателіктердің бар-жоғын анықтау үшін әділдікті бағалау құралдарын пайдаланыңыз және оларды түзету үшін шаралар қабылдаңыз. RonDeSantis-тің твиттері AI адамның қателіктерін күшейтетінін еске салады.
• Беріктікті Бағалау: Модельдің шуылға, қарсы мысалдарға және т.б. қарсы тұру жағдайындағы өнімділігін тексеріңіз.
• Түсініктілікті Бағалау: Модельдің шешім қабылдау процесін түсіну үшін түсініктілік құралдарын пайдаланыңыз, оның мінез-құлқының күтілетінге сәйкес келуін қамтамасыз етіңіз.
• Пайдаланушы Пікірі: Модельдің нақты пайдаланудағы өнімділігін түсіну және жақсарту үшін пайдаланушы пікірін жинаңыз.

2.3 Көп Модельді Интеграция: Жалпы Өнімділікті Арттыру

Бірнеше модельді біріктіру арқылы жалпы өнімділікті және беріктікті арттыруға болады.

Үздік Тәжірибелер:

• Модельдік Біріктіру: Жалпы дәлдікті арттыру үшін бірнеше модельдің шығысын салмақталған орташа мәнге келтіріңіз немесе дауыс беріңіз.
• Модельдік Каскад: Бірнеше модельді тізбектей қосыңыз, әр модель әртүрлі тапсырмаларға жауап береді, толық процесті қалыптастырады.
• Сарапшы Жүйесі: Әртүрлі кірістерге сәйкес өңдеу үшін сәйкес модельді таңдайтын сарапшы жүйесін құрыңыз.

3. AI Agent: Бизнес Модельдерін Қайта Құру

3.1 AI Agent-тің ӨркендеуіLanYunfeng64 AI агенттерінің қарапайым чат-боттардан экономикалық мүмкіндіктері бар және A2A (AI-to-AI) транзакцияларын жасай алатын субъектілерге айналып жатқанын атап өтті.

Үздік тәжірибелер:

• Автоматтандыру процестері: AI агенттерін қайталанатын тапсырмаларды автоматтандыру үшін пайдаланыңыз, мысалы, клиенттерге қызмет көрсету, деректерді талдау және т.б.
• AI экожүйесін құру: AI агенттерінің бір-бірімен өзара әрекеттесіп, күрделірек тапсырмаларды орындай алатын AI агенттерінің экожүйесін құрыңыз.
• Sigil Wen's Automaton: Sigil Wen's Automaton тәжірибесін үйреніңіз, агенттерге өздігінен пайда табуға, есептеу ақысын төлеуге, өзін-өзі жақсартуға және көбейтуге мүмкіндік беріңіз.

3.2 AI агенттерінің тәуекелдері

LanYunfeng64 AI агенттерінің адамдардың жұмысын алмастыруы мүмкін деген алаңдаушылығын білдірді. Біз келесі тәуекелдерге назар аударуымыз керек:

• Жұмыссыз қалу тәуекелі: AI агенттері көптеген біліктілігі төмен жұмыстарды алмастырып, жұмыссыздық деңгейінің жоғарылауына әкелуі мүмкін.
• Этикалық тәуекел: AI агенттерінің шешімдерінде кемшіліктер болуы мүмкін, тіпті этикалық нормаларды бұзуы мүмкін.
• Қауіпсіздік тәуекелі: AI агенттерін зиянды мақсатта пайдалануға болады, бұл қауіпсіздік оқиғаларына әкеледі.

Үздік тәжірибелер:

• Дағдыларды өзгерту: Қызметкерлерге AI дәуірінің жұмыс талаптарына бейімделу үшін жаңа дағдыларды үйренуге көмектесіңіз.
• Этикалық сараптама: AI агенттерінің шешім қабылдау процесіне этикалық сараптама жүргізіп, олардың әрекеттерінің этикалық нормаларға сәйкес келуін қамтамасыз етіңіз.
• Қауіпсіздікті қорғау: AI агенттерін зиянды мақсатта пайдаланудан қорғауды күшейтіңіз.

4. Салаға әсері: Төңкеріс пен мүмкіндіктер қатар жүреді

4.1 Әр саладағы AI қолданбалары

AI әр саланы төңкеріп жатыр, төменде нақты қолдану сценарийлері берілген:

• Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу: Codex сияқты AI бағдарламалау құралдары әзірлеу тиімділігін арттыра алады.
• Қаржы: AI тәуекелдерді бағалау, алаяқтықты анықтау, интеллектуалды инвестициялық кеңес беру және т.б. үшін пайдаланылуы мүмкін.
• Медицина: AI ауруларды диагностикалау, дәрі-дәрмектерді әзірлеу, жеке емдеу және т.б. үшін пайдаланылуы мүмкін.
• Білім беру: AI жеке оқыту, интеллектуалды оқыту, үй жұмысын тексеру және т.б. үшін пайдаланылуы мүмкін.
• Бөлшек сауда: AI интеллектуалды ұсыныстар, қорларды басқару, клиенттерге қызмет көрсету және т.б. үшін пайдаланылуы мүмкін.

4.2 Дамушы нарық: Үндістан AI-ның өркендеуі

LanYunfeng64 Үндістан AI саммитін және SarvamAI-ның Үндістандағы жергілікті қолданбалардағы артықшылықтарын атап өтті. Дамушы нарықтарда AI қолданбаларында үлкен әлеует бар.

Үздік тәжірибелер:

• Жергіліктендіру стратегиясы: Әр түрлі нарықтардың ерекшеліктеріне сәйкес жергілікті AI қолданбаларын әзірлеңіз.
• Деректерге негізделген: AI модельдерінің дәлдігі мен қолданылуын арттыру үшін жергілікті деректерді пайдаланып AI модельдерін жаттықтырыңыз.
• Ынтымақтастық және өзара пайда: AI қолданбаларының дамуын бірлесіп ілгерілету үшін жергілікті кәсіпорындармен және ұйымдармен ынтымақтастықта болыңыз.

5. Болашаққа көзқарас: AGI-дің қиындықтары мен мүмкіндіктері

5.1 AGI-дің келуі

AGI (жалпы жасанды интеллект) әлі нақты келмесе де, біз AI-ның кейбір салаларда адамдардан асып түсетін көрсеткіштерін көріп отырмыз.

Қиындықтар:

• AGI қауіпсіздігі: AGI-дің қауіпсіздігі мен бақылауын қалай қамтамасыз етуге болады, оның адамзатқа қауіп төндіруінен қалай аулақ болуға болады.
• AGI этикасы: AGI-дің этикалық нормаларын қалай анықтауға болады, оның әрекеттерінің адамзат құндылықтарына сәйкес келуін қалай қамтамасыз етуге болады.
• AGI жұмыспен қамту: AGI көптеген жұмыстарды алмастыруы мүмкін, жұмыссыздық мәселесін қалай шешуге болады.

Мүмкіндіктер:

• Жаһандық мәселелерді шешу: AGI климаттың өзгеруі, ауруларды бақылау, кедейлік сияқты жаһандық мәселелерді шешу үшін пайдаланылуы мүмкін.
• Ғылыми-техникалық прогресті ілгерілету: AGI ғылыми зерттеулер мен технологиялық инновацияларды жеделдетіп, адамзат өркениетінің дамуын ілгерілете алады.
• Жаңа салаларды құру: AGI жаңа салалар мен жұмыс орындарын құра алады.

5.2 Адам мен AI-ның бірге өмір сүруі

Болашақтың кілті адамдар мен AI-ның бірге өмір сүруін, өзара пайдалы ынтымақтастықты жүзеге асыруда.

Үздік тәжірибелер:

• Адам мен машинаның ынтымақтастығы: AI-ді адамдардың көмекшісі ретінде пайдаланып, жұмыс тиімділігі мен сапасын арттырыңыз.
• Инновациялық қабілеттерді дамыту: Инновация мен шығармашылықты ынталандырыңыз, адамдарға AI жете алмайтын салаларда артықшылықтарын көрсетуге мүмкіндік беріңіз.
• Өмір бойы оқу: Өмір бойы оқу қағидатын ұстанып, AI дәуірінің жаңа талаптарына үнемі бейімделіңіз.### Қорытынды

Жасанды интеллектің дамуы зор мүмкіндіктер мен қиындықтар әкеледі. Орынды шығындарды бақылау, модельді таңдау, тәуекелдерге қарсы әрекет ету және стратегиялық жоспарлау арқылы біз жасанды интеллектің әлеуетін толық пайдаланып, экономикалық даму мен әлеуметтік прогреске ықпал ете аламыз. AGI болашағына келсек, біз ашық ойлауымыз керек, адам мен жасанды интеллектің бірге өмір сүру үлгілерін белсенді түрде зерттеп, бірге жарқын болашақ жасаймыз.