Как сообщает Pivot, число научных публикаций по искусственному интеллекту в Узбекистане выросло с 26 в 2021 году до 861 в 2025-м, то есть примерно в 33 раза. Казахстан в 2025 году показал 579 таких работ, а на две страны вместе приходится 82% региональных статей, индексируемых в международной базе научных публикаций Scopus. Цифры взяты из исследования MIT Kuo Sharper Center о готовности к ИИ в Центральной Азии и на Кавказе, представленного в Колумбийском университете; 3 ноября его материалы опубликовал IT Park Uzbekistan.
Исследование охватывает пять стран: Узбекистан, Казахстан, Кыргызстан, Таджикистан и Азербайджан. С 2021 по 2025 год они выпустили в общей сложности 4 278 научных работ по ИИ, около 42% из них — в журналах первого квартиля (Q1), то есть в наиболее рейтинговых изданиях своих областей. Показатель взвешенной цитируемости региона составил 1,5 при среднемировом уровне 1,0: работы региона цитируют чаще среднего.
Отдельно в исследовании отмечен ташкентский Национальный суперкомпьютер цифрового правительства (Digital Government National Supercomputer), который с июля 2026 года работает в ведении Министерства цифровых технологий Узбекистана и входит в мировой рейтинг суперкомпьютеров TOP500. За первый месяц работы загрузка системы составила около 90%, а к 2027 году власти планируют утроить её вычислительные мощности.
Аналитики также опросили 650 стартапов и 103 компании с персоналом более 100 человек в Центральной Азии и на Кавказе. Около 80% стартапов называют себя ИИ-компаниями, при этом 84% жалуются на нехватку графических процессоров (GPU) — чипов, необходимых для обучения и запуска моделей ИИ, а 71% зависят от зарубежных облачных платформ.
Крупный бизнес движется медленнее: 68% компаний ещё изучают возможные применения ИИ или проводят пилотные проекты, лишь 3% сделали технологию центральной частью операций, а почти у половины нет чёткой ИИ-стратегии.
В онлайн-образовании лидирует Узбекистан: из 4,7 млн пользователей Coursera в пяти странах 3,4 млн приходится именно на него. Авторы исследования при этом считают короткие онлайн-курсы лишь первым шагом — нужны программы, готовящие специалистов не только пользоваться готовыми ИИ-инструментами, но и строить собственные модели.
