Kraje inwestują w budowanie domowych możliwości AI, aby projektować, trenować i wdrażać modele oraz aplikacje korzystając z własnej infrastruktury, lokalnych zbiorów danych i krajowego doświadczenia. Takie podejście zapewnia, że rozwiązania AI są dostosowane do konkretnych obywateli, usług i regulacji każdego kraju.
Wzrost generatywnej i agentic AI sprawia, że potrzeba ta staje się coraz bardziej pilna. Technologia ta zmienia rynki, inspiruje nowe gałęzie przemysłu i transformuje istniejące - od gier po opiekę zdrowotną. Wiele zawodów teraz korzysta z AI-powered copilotów. Inwestycje obejmują zarówno fizyczną infrastrukturę, jak i infrastrukturę danych.
Kraje opracowują foundation models, takie jak Large Language Models, tworzone przez lokalne zespoły i trenowane na lokalnych zbiorach danych. Takie podejście pozwala, aby wyniki modeli odzwierciedlały regionalne dialekty, kontekst kulturowy i specjalistyczne domeny. Na przykład, modele speech AI mogą pomóc w zachowaniu, promowaniu i ożywianiu języków rdzennych. LLM-y znajdują zastosowanie nie tylko w rozumieniu i generowaniu języka naturalnego - mogą też pisać kod oprogramowania i wspierać odkrywanie nowych leków.