20 ДО 20

Темирлан и Ален развивают проект GoPrep – это платформа для подготовки к IELTS c использованием ИИ. Пользователи могут сдавать пробные тесты по всем 4 секциям: чтение, слушание, writing и speaking. Для каждого человека формируется персональный план для достижения необходимого балла к сроку экзамена. Также есть дополнительные функции: фидбек по всем секциям и ИИ-учитель Preppy.

MRR проекта уже составляет $200 тысяч. Количество платящих пользователей превышает 12 тыс. Также проект получил $300 тыс. кредитов от Google. Еще у команды есть серьезные достижения в маркетинге – каждый месяц контент, созданный UGC-креаторами GoPrep, набирает около 50+ млн просмотров в соцсетях.

Алихан руководит гелиосферным направлением в отделе сейсмологии и работает исследователем в стартапе SpaceLab. Его команда изучает возможную связь солнечной и геомагнитной активности с землетрясениями и разрабатывает систему раннего предупреждения сейсмических рисков на основе анализа геофизических данных.

В SpaceLab Алихан попал после NASA Space Apps Challenge 2024: его команда дошла до финала хакатона, где школьник познакомился с CEO SpaceLab Арманом Бекембаевым и получил приглашение на стажировку. Параллельно Алихан занимается прикладной инженерией: создал гуманоидного робота, способного видеть, слышать и распознавать речь. С этой разработкой в 2025 году победил на национальном этапе конкурса «Большие вызовы» и прошел в международный финал.

Данил развивает проект AMS – система для автоматизации предсменных медосмотров сотрудников предприятий. Настенный планшет измеряет температуру, пульс и уровень алкоголя, проводит Face ID-идентификацию и может быть связан с дверью или турникетом. Если показатели в норме, сотруднику открывается доступ на объект, а рабочее время автоматически фиксируется.

К осени 2025 года у AMS было 10 клиентов, а объем продаж ежегодно рос примерно на 100%. Систему внедряли, в частности, в департаменте полиции Караганды, промышленной компании и Мангистауском областном центре крови. За предыдущий год через AMS прошло почти 4 тыс. проверок. Устройство стоит 2,5-3,5 млн тенге и, по оценке команды, в среднем окупается за год. В команде 10 человек.

Сейчас команда переработала AMS в систему операционного управления предприятием. В продукте появилась новая административная панель, а ключевой ценностью стало не только проведение медосмотров, но и управление операционными процессами. При этом стоимость решения и размер команды остались прежними.

Диас и Адильбек работают над проектом OcuWave – прототип тонометра для измерения внутриглазного давления (ВГД). Аппарат создан как альтернатива существующим методам измерения. Особенно он актуален для сельской местности и небольших городов, где ограничен доступ к специализированному офтальмологическому оборудованию.

Принцип работы OcuWave простой: очень маленький и легкий зонд на долю секунды аккуратно касается глазного века и сразу отскакивает назад. По скорости этого движения прибор определяет давление внутри глаза – чем оно выше, тем быстрее происходит толчок. Из-за того, что контакт короткий, измерение проходит быстро и почти не вызывает дискомфорта у пациента.

С первым тестированием в реальных условиях помогли медучреждения Уральска: городская поликлиника №21, а также клиники Uniserve и AUIB Clinic.

На данный момент OcuWave заключил меморандум на финансовую помощь с Казахским национальным медицинским университетом имени С. Д. Асфендиярова в размере 5 млн тенге. Также проект занял 1-ое место в Idea Battle и выиграл 400 тыс. тенге. Еще 250 тыс. призовых получили на Steppe RiseSteppe Arena. Также прошли в финал конкурса Samsung Solve For Tomorrow и привлекли инвестиции на общую сумму $13 000.

В 2026 году ребята создали два новых аппарат, которые отданы на пилоты в 5 поликлиник Уральска, где их тестируют более чем на 70 пациентах.

Үкілі развивает стартап Soile AI – это ИИ-помощник для распознавания дефектной речи, который преобразует аудиозапись в адаптивные текст и аудио. Человек при регистрации выбирает свой диагноз, после чего система предлагает набор карточек с часто используемыми словами и фразами. Их нужно озвучить, после чего ИИ перерабатывает эти аудиозаписи, чтобы подстроиться под пациента и расширить датасет. В дальнейшей транскрипции программа использует современную модель Speech-To-Text: ИИ преобразует аудиосигнал в набор акустических признаков, сопоставляет их с языковыми моделями и выдает наиболее вероятную текстовую транскрипцию. Технологию преобразования речи в текст официально зарегистрировали через национальную систему Kazpatent.

Мобильным приложением уже пользуется более 1500 человек с дефектами речи. Сервис используется в 19 клиниках Казахстана, Узбекистана и России. Также Soile AI получил более 10 млн тенге инвестиций и грантов.

Сама Үкілі вошла в мировой топ-100 девушек-фаундеров стартапов по мнению международной премии Aurora Tech Awards 2026 и была спикером на Всемирном саммите женщин 2026 в Стамбуле.

Карина разработала ИИ-модель, которая анализирует раковые опухоли комплексно. Сперва берут снимки УЗИ-сканирования и показатели стандартных анализов крови (таких как АЛТ и МДА), а затем объединяют их для постановки точного диагноза. Мультимодальный пайплайн проекта работает по принципу late fusion – подход, при котором программа сначала отдельно обрабатывает картинку и биохимию, а финальный вердикт выносит уже на основе совокупности всех факторов.

На практике это выглядит так: аппарат УЗИ подключается к программе, и данные выводятся на компьютер. Софт запускает отдельный анализ снимка, к нему добавляются результаты биохимии, и система выдает комплексный результат.

Нейросеть способна распознавать микроскопические изменения интенсивности и текстуры эхо-сигнала, которые физически неразличимы для человеческого зрения при стандартном просмотре снимка. Система одновременно сопоставляет эти визуальные пиксели с биохимическими показателями крови. Это позволяет ИИ находить скрытые закономерности

Валидация по протоколу LOOCV показала точность 75% и чувствительность 79%. Также проект вошел в топ-50 международного конкурса Diamond Challenge, обойдя 3500 конкурентов. Сама Карина попала на стажировку в Harvard Secondary School.

Нарминахон запустила проект AuaLin – экологический стартап, который превращает загрязненный воздух в краску и тонеры для принтеров. Девушка начала работу над созданием красителей на основе загрязненного воздуха — сажи PM2.5. Сначала создавали из этой сажи чернила для каллиграфии, потом текстильные краски. Но самым привлекательным рынком оказались порошкообразные тонеры для картриджей принтеров, так как они используются значительно шире, чем красители для ткани или каллиграфии.

Технология, к которой в итоге пришли, может трансформировать атмосферные загрязнения в любые виды красок и чернил. При этом ни один из продуктов AuaLine не уступает традиционным аналогам.

У стартапа уже 2 клиента – компании из Китая и Финляндии. Также AuaLin стали призерами более 20 международных наград за последний год, включая RES 2026 Expo, где были признаны лучшим GreenTech стартапом в Центральной Азии. Выиграли грант Тауелсиздик Урпактары среди 1850 участников, также проект получил благодарственное письмо от президента Казахстана.

Аяулым создала Syntharion – систему, которая помогает точнее и быстрее находить потенциально опасные околоземные астероиды NEO с помощью искусственного интеллекта, в частности сверточных нейронных сетей типа EfficientNet-B1. Для проекта Аяулым разработала математический фреймворк и обучила нейросеть на датасете из более чем 100 тыс. космических снимков из открытых источников.

По данным автора, система определяет потенциально опасные объекты с точностью 99,8%, снижает количество ложных срабатываний до сотых долей процента и практически мгновенно обрабатывает данные.

Полный текст научной работы и результаты математического моделирования опубликованы в International Journal of High School Research в 2025 году. В 2026 году программный модуль SYNTHARION зарегистрирован в Государственном реестре прав на объекты, охраняемые авторским правом Республики Казахстан. Проект получил серебряную медаль на международной проектной олимпиаде Infomatrix Asia 2026. В рамках NASA International Space Apps Challenge 2025 получил статусы Local Winner и Global Nominee. Также проект отмечен в номинации «Лучший юный проектный менеджер в сфере SpaceTech» конкурса «ТРИЗ. ПРИЗ. КОСМОС. ДЕТИ» в 2026 году.

Научное руководство и экспертное сопровождение осуществляли Куракбаева Айнур Сабиткызы и Длимбетова Гайни Карекеевна.

Ребята развивают Athena Labs – DeepTech-проект, соединяющий искусственный интеллект и собственное робототехническое «железо» (Physical AI). Команда разрабатывает доступные 6-DOF манипуляторы и станции телеоперации (Leader-Follower), которые обучаются манипуляциям через Imitation Learning (нейросети ACT, Diffusion Policy на базе Hugging Face LeRobot).

Продукты охватывают два направления: B2C и EdTech B2B. Ключевые бизнес- и технологические показатели Athena Labs: $100,000+ – совокупная выручка от B2B-контрактов и продажи образовательно-исследовательских комплексов, 4 закрытых B2B-контракта (школы, лицеи и образовательные робототехнические центры, внедрившие наши роботизированные станции и учебные программы), 50+ студентов и школьников, уже прошедших обучение на робототехнических и AI-программах.

Марк запустил стартап Skale – дизайн-агентство, зарегистрированное в США и работающее преимущественно с технологическими стартапами Кремниевой долины. Компания занимается дизайном сайтов и цифровых продуктов, брендингом и созданием launch-видео. Среди примерно 50 клиентов — ClickUp, Framer и Whop. Годовой оборот агентства достиг $1 млн, средняя месячная выручка составляла $80-90 тыс. По последним данным Марка, выручка Skale выросла еще примерно в 2,5 раза. Агентство также подписало несколько новых клиентов — стартапов-«единорогов».

Марк развивает проект Pleep – сервис с ИИ-агентами для автоматизации продаж. ИИ-агенты общаются с клиентами в переписке и по телефону, проводят их по воронке продаж и в отдельных B2C-сценариях могут самостоятельно доводить до оплаты. Стартап ранее привлек $100 тыс. инвестиций.

За год число клиентов Pleep выросло примерно до 600, ретеншн достиг 94%, а MRR увеличился более чем в 10 раз и превысил $20 тыс. Позже команда запустила комиссионную модель, при которой получает оплату только за результат — совершенную продажу. Оффер быстро набрал популярность, и Pleep получил первых клиентов более чем из 15 стран, в том числе США, Великобритании, Германии, Швейцарии, ОАЭ и Панамы.

Ранее стартап также провел пилот с крупным казахстанским телеком-оператором, после которого стороны договорились о годовом контракте на десятки миллионов тенге.

Дамир развивает проект Pragma, который строит ИИ-инфраструктуру автоматизации для бизнеса: агентные системы, дата-пайплайны и парсеры документов. Все разворачивается на открытых моделях и на инфраструктуре, которой управляет сам клиент, поэтому данные никуда не уходят. Сейчас к Pragma приходят компании и госорганизации, где выносить данные наружу нельзя. Показатели проекта: 40+ клиентов, $85,000 MRR в первый месяц работы.

Также у Pragma есть образовательное направления Pragma EDU, где учат фаундеров фаундеров и инженеров собирать тот же стек своими руками. Через компанию уже прошло 100+ учеников.

Ранее Дамир развивал стартап Vetra AI – ИИ-секретарь, который автоматически превращает сообщения, файлы и голосовые заметки в задачи, встречи и напоминания, синхронизируя их с календарем. Проект получил от Google, OpenAI и Cloudflare более $200 тысяч грантами. Также получил инвестиционный оффер с оценкой в $8 млн, однако со временем стартап уперся в потолок и был закрыт.

После этого Дамиру удалось сделать экзит с проектом Kuramoto, где он был сооснователем и CTO. Команда работала над RAG-ассистентами поверх внутренней базы документов компании. В результате компания с ее сотрудниками была куплена большим холдингом.

Таир работает над AquaAeris – устройство, генерирующее питьевую воду из воздуха. С этой разработкой школьник вместе со своей командой занял 2-е место в номинации Engineering Excellence Awards на международном чемпионате WAFFLE WPI по робототехнике.

Принцип работы следующий: у AquaAeris есть вентиляторы, загоняющие воздух в камеру конденсации. Там он охлаждается до точки росы (температура, до которой нужно охладить воздух, чтобы содержащийся в нем водяной пар начал конденсироваться в воду) и образует капли конденсата. Он в свою очередь проходит через фильтрацию и минерализацию. В результате на выходе получается вода, пригодная для питья. Таир уже получил патент #11240 на технологию по добыче воды из воздуха от Qazpatent.

В 2025 году Таир занял с проектом AquaAeris 1-е место в конкурсе Samsung Solve For Tomorrow среди 1000 команд и выиграл 4 млн тенге. А так же в 2025 году в конкурсе Туракты Жол от UNESCO Kazakhstan с проектом AquaAeris занял 1 место среди 400 команд и выиграл еще 4 млн тенге на развитие проекта. В 2026 году стал полуфиналистом Diamond Challenge 2026 и построил новый, усовершенствованный продукт.

Исследование Санжара в области теории графов посвящено решению NP-трудной задачи о минимальном доминирующем множестве – поиске наименьшего числа вершин, способных полностью перекрыть сеть. В отличие от традиционных жадных алгоритмов, принимающих решения локально, он предложил собственный эвристический подход через анализ крупномасштабной структуры сети – комьюнити-детекцию.

Метод использует модифицированный алгоритм распространения меток LPA, направляемый оптимизацией модулярности, для деления графа на сообщества и выбора ключевых представительных узлов. Для устранения дублирования применяется процедура pruning, гарантирующая минимальность полученного множества.

Исследование выполнено под руководством профессора Дэвида Перкинса из Colgate University. Работа опубликована в международном научном журнале The Pioneer Research Journal, Volume 12, страница 225. По данным автора анкеты, из 2 139 международных исследователей для публикации были выбраны 28 – менее 1,3%.Работа прошла двойное слепое рецензирование экспертной комиссией из 50 профессоров американских университетов и была верифицирована исследовательским институтом Pioneer Academics в сотрудничестве с Oberlin College & Conservatory.

Также Санжар поступил в NYU Abu Dhabi на специальность Computer Science. Получил финансовую поддержку в размере $90 854 на один год обучения. За четыре года общая сумма составит около $380 тысяч. А параллельно является кофаундером стартапа 1609plus, который помогает школьникам со всего мира поступать в университеты США. Сейчас у проект 26 тысяч подписчиков и доход около $4000 в месяц.

Бекнур специализируется на backend-разработке высоконагруженных распределенных систем национального масштаба. С марта 2025 года работает Software Engineer в Freedom Lab, где развивает платформу обмена медицинскими данными. Работает над сложными микросервисными архитектурами, с прикладной криптографией и оптимизирует тяжелые базы данных (PostgreSQL, ClickHouse, Apache Iceberg).

Во Freedom Lab Бекнур разработал сервис запросов к хранилищу медицинских данных, внедрив строгую 4-уровневую систему типизированной валидации поверх SQL (91 таблица, 16 операторов фильтрации), исключив возможность некорректных запросов к базе данных. Обеспечил безопасность чувствительных данных пациентов на государственном уровне: внедрил криптографическую псевдонимизацию (HMAC-SHA256, AES-256), которую невозможно обойти на уровне запросов.

До этого парень вырос со стажера до инженера в Yurt Tech, где делал совместные проекты с Министерством транспорта РК. Спроектировал базовую модель данных для системы, через которую всего за 6 месяцев было выдано 124 000 разрешений на фоне роста нагрузки в 2.8 раза. Реализовал интеграцию с реестром пересечения границы. Это позволило алгоритмически вычислять и блокировать грузовики, не пересекавшие границу, что полностью ликвидировало теневой рынок перепродажи государственных разрешений. За личный вклад в интеграцию ИТ-систем между Казахстаном и КНР был удостоен официальных наград («Алғыс хат» в 2024 г. и «Құрмет грамотасы» в 2025 г.) от министра транспорта РК.

Также Бекнур создал алгоритм автоматического детектирования задержек авиарейсов для страховых выплат (10-20 тысяч тенге за кейс), оптимизировав SQL-запросы так, что нагрузка на чтение снизилась почти в 300 раз.

Шакир учится на Mechanical Engineering в Технологическом институте Карлсруэ (Германия) и работает в R&D-подразделении Mercedes-Benz. Занимается интеграцией промышленных роботов, 3D-камер, датчиков и программного обеспечения для автоматизации производственных и логистических процессов. Ранее работал в университетской лаборатории с роботами ANYbotics и Unitree Robotics, а в школьные годы дважды участвовал в FIRST World Championship в США.

Также развивает проект KAIRA – объединение в Германии, где инженеры и программисты создают проекты в сфере робототехники и автономных систем. Шакир – один из сооснователей проекта. У KAIRA уже есть собственное пространство с роботами Universal Robots, а присоединиться к сообществу готовы более 50 студентов и инженеров. Охват проекта в LinkedIn превысил 100 тыс.

Алпамыс развивает проект Soup – open-source инструмент для post-training и дообучения AI-моделей. Обычно, чтобы дообучить большую языковую модель, нужна видеокарта с 16-24+ ГБ видеопамяти – то есть серверное железо или аренда облачных GPU. Soup разработали технику layer streaming: модель загружается в видеопамять послойно, а не целиком. Поэтому нет необходимости постоянно держать всю модель в видеопамяти. Soup хранит ее в оперативной памяти компьютера и последовательно передает в GPU только те слои, которые нужны для текущего шага обучения. Так команде удалось дообучить Llama 3.1 8B на ноутбуке с RTX 3050 и 4 ГБ VRAM: пиковое потребление памяти составило 3,32 ГБ, скорость – 119,6 токенов в секунду.

При таком подходе легко получить «ложно успешное» обучение: loss может снижаться, но градиенты или вычисления уже будут неверными. Поэтому Алпамыс разработал протокол проверки, который сравнивает streamed-обучение с обычным, когда модель целиком находится в GPU. Для 8B и 14B моделей совпали не только результаты forward pass, но и все градиенты LoRA-адаптеров – побитово, то есть вычисления идентичны.

Показатели проекта: 50 внешних контрибьюторов из разных стран, 10-е место среди 726 стартапов из 39 стран в Road to TechCrunch Startup Battlefield. Кроме того, Soup привлек $100 тысяч инвестиций от казахстанского ангел-инвестора.

Также Алпамыс официально работает в AlanaTechGroup, где руководит ИТ-отделом из 10+ человек.

Камила поступила в Калифорнийский университет в Беркли (University of California, Berkeley) – один из ведущих университетов мира и №1 государственный университет США. Девушка прошла на одну из самых селективных программ Berkeley – Management, Entrepreneurship & Technology (M.E.T.), объединяющую инженерное образование в College of Engineering и бизнес-образование в Haas School of Business. Ежегодно в одну когорту M.E.T. принимают всего около 50 студентов со всего мира, а процент поступления составляет около 1%. Камила утверждает, что стала первой и пока единственной студенткой из Казахстана, поступившей на эту программу.

Уже после первого курса девушка получила стажировку в технологическом стартапе ResiQuant в Сан-Франциско, где работала Full-Stack Engineer и занималась созданием новых функций продукта. Сейчас Камила получает спонсорский грант от основателей частной школы имени Шокана Уалиханова Асель Тасмагамбетовой и Кенеса Ракишева, который покрывает полную стоимость обучения в университете.

Игорь развивает стартап Heka – платформа, которая создает тренировочные данные и среды для обучения computer-use моделей AI-лабораторий (OpenAI, Anthropic и др.). Пользователи устанавливают приложение и работают как обычно в привычных приложениях, а Heka фиксирует их действия и ошибки, превращая их в обучающие траектории для ИИ, за что пользователи получают денежное вознаграждение.

Чувствительные данные перед отправкой обрабатываются локально на устройстве и заменяются. На этих данных лаборатории обучают модели пользоваться компьютером, как это делает человек.

Спустя всего два месяца после старта Игорь уже ведет несколько пилотов с ведущими AI-лабораториями из Сан-Франциско, с потенциальным переходом в коммерческие контракты.

В начале лета 2026 года он привлек $300 тыс. инвестиций: $250 тыс. получил от Afore Capital вместе с приглашением в программу FIR U в Сан-Франциско, к раунду также присоединились Andreessen Horowitz Scout Fund и ангельские инвесторы. Уже в Сан-Франциско Игорь решил сделать пивот и начал работать над Heka.

До этого Игорь развивал TabAI – ИИ-сервис для управления рабочим контекстом, который насчитывает более 20 тыс. пользователей по всему миру. Перед TabAI он разработал игру с аудиторией 12 млн игроков.

Летом 2026 года Алпамыс присоединился к Higgsfield AI в качестве инженера. По его словам, он стал самым молодым инженером в команде. Сейчас его код используется в продукте Higgsfield, которым пользуются миллионы человек. Сам Алпамыс пишет, что выпускает по несколько релизов в неделю и отвечает за задачи от разработки решения до его выхода в продукт.

Ранее развивал Snapcore – ИИ-сервис для найма инженеров. Вместо анализа резюме система ищет кандидатов по их реальной работе — коду, проектам и вкладу в open source. Весной 2026 года Алпамыс прошел с этим проектом в Antler Berlin и, по его словам, стал самым молодым фаундером текущего набора и вторым участником из Казахстана за всю историю программы. Отбор проходят около 1-5% кандидатов.