Полигон для миллиарда: зачем Google Индия
Цифры звучат как научная фантастика: 247 миллионов школьников, 1.5 миллиона государственных школ, 22 официальных языка. Индия - это не просто рынок. Это стресс-тест для любой технологии. И Google выбрал именно эту страну для самого амбициозного эксперимента с Gemini 3 в образовании.
На саммите ИИ в Дели 2026 Сундар Пичаи показал цифры, которые заставили замолчать даже скептиков: Gemini 3 уже обрабатывает 18 миллионов образовательных запросов в день через платформу DIKSHA (Digital Infrastructure for Knowledge Sharing). Но как это работает на практике?
Gemini 3 - последняя версия на январь 2026 - специально дообучили на учебниках CBSE (Центральный совет среднего образования Индии) и NCERT (Национальный совет образовательных исследований и обучения). Модель понимает контекст местных экзаменов, знает региональные особенности и адаптирована для работы на слабых устройствах.
Государственный контракт: игра по чужим правилам
Google не продает Gemini школам. Вместо этого компания интегрирует ИИ в государственную инфраструктуру. DIKSHA - платформа министерства образования - теперь использует Gemini 3 через API. Но есть нюанс: все данные остаются на индийских серверах, все ответы проходят модерацию правительственных экспертов.
«Мы не можем просто взять и запустить западную модель», - объясняет разработчик из команды Google Education в Бангалоре. «Gemini 3 должен понимать разницу между хинди, используемым в Уттар-Прадеше, и хинди из Раджастхана. Должен знать, что задача по математике для 8 класса в Тамил-Наду отличается от аналогичной в Гуджарате».
| Показатель | Значение на 29.01.2026 | Комментарий |
|---|---|---|
| Ежедневных запросов | 18+ млн | Только через DIKSHA |
| Охват школ | 620,000 | Из 1.5 млн государственных |
| Среднее время ответа | 1.8 сек | На 2G соединениях |
| Поддерживаемых языков | 12 из 22 | Полная поддержка 8 языков |
Реальность масштабирования: когда 2G - это роскошь
Вот где начинается настоящая инженерия. Gemini 3 в Индии работает в трех режимах:
- Gemini Nano - локально на смартфонах учителей (да, те самые 41% coverage из кейса с Chrome)
- Gemini Pro - через облако для школ с интернетом
- SMS-интерфейс - для деревень без интернета (да, это 2026 год)
Последний пункт - не шутка. В 40% сельских школ интернет появляется на 2-3 часа в день. Решение? Учитель отправляет вопрос по SMS, сервер DIKSHA обрабатывает его через Gemini 3, возвращает ответ тем же путем. Задержка - до 5 минут. Но это лучше, чем ничего.
Что пошло не так (спойлер: многое)
Первые месяцы были катастрофой. Gemini 3, обученный на западных данных, выдавал абсурдные ответы в индийском контексте.
Пример: вопрос «Как добраться до школы?» в США предполагает автобус или машину. В индийской деревне правильный ответ - «пройти 3 км до остановки, сесть на авторикшу, потом на автобус». ИИ этого не знал.
Решение? Google нанял 5000 местных учителей-анотаторов. Они месяц исправляли ответы Gemini 3. Система дообучения работала круглосуточно. К декабрю 2025 точность выросла с 62% до 89% по внутренним метрикам.
Ключевая проблема: бесплатный Gemini API умер, но для индийских школ Google сделал исключение. Государство платит по специальному тарифу - $0.0001 за 1000 токенов (в 40 раз дешевле коммерческого). Условие: все данные используются только для образования.
Учителя против ИИ: битва за авторитет
Внедрение шло не через директоров школ, а через учеников. Дети первыми начали использовать Gemini 3 для домашних заданий. Учителя возмущались: «Они просто копируют ответы!»
Google пришлось переделать интерфейс. Теперь Gemini 3 не дает готовых ответов на задачи из учебников. Вместо этого он задает наводящие вопросы, объясняет принципы, предлагает аналогичные задачи. Система стала больше похожа на репетитора, чем на шпаргалку.
Интересно, что в Скандинавии подход другой. Там ИИ интегрируют в учебный процесс с согласия учителей. В Индии - методом «снизу вверх». Что работает лучше? Пока непонятно.
Энергетический голод: скрытая цена масштаба
18 миллионов запросов в день - это примерно 9000 GPU, работающих круглосуточно. Энергопотребление одного дата-центра в Мумбаи, обслуживающего Gemini 3, выросло на 300% за год.
Google строит солнечные электростанции в Раджастхане специально для этого проекта. Но даже этого недостаточно. Война за электричество становится реальностью. К 2027 году образовательный ИИ в Индии будет потреблять больше энергии, чем весь Бангалор.
Парадокс: дети в деревнях без электричества используют ИИ, который сжигает мегаватты в дата-центрах.
Что дальше? Китай смотрит, США нервничают
Успех Google в Индии - это не просто образовательный проект. Это демонстрация возможности масштабирования ИИ в условиях жестких ограничений. Китай уже изучает кейс для своего «ИИ-социализма». Европа с ее GDPR нервно пересматривает подходы.
К 2027 году Google планирует охватить все 1.5 миллиона государственных школ. Но главный вопрос не в охвате, а в качестве. Поможет ли Gemini 3 улучшить результаты экзаменов? Первые данные появятся в марте 2026 после национальных тестов.
Пока что ясно одно: Индия стала полигоном не только для технологий, но и для новой образовательной философии. Где ИИ - не замена учителю, а инструмент, доступный даже тому, у кого нет интернета. Утопия? Возможно. Но Google ставит на это миллиарды долларов.
Если хотите понять, как использовать Gemini 3 в своих проектах, изучите последние обновления модели. Индийский кейс показывает: будущее ИИ - не в сложности, а в доступности. Даже если для этого придется отправлять ответы по SMS.
