L’India, pur vantando un fiorente ecosistema di startup nel campo dell’IA, non ha ancora prodotto un proprio motore di IA competitivo a livello globale, sollevando interrogativi sulle sfide e le opportunità nella sua ricerca della leadership nell’IA.
L’India, con il suo vasto bacino di oltre 5 milioni di professionisti IT e una crescente enfasi sull’intelligenza artificiale (IA) nell’istruzione, sembrerebbe essere perfettamente posizionata per competere nella corsa globale all’IA in rapida evoluzione. Mentre gli Stati Uniti hanno stabilito un primo vantaggio con ChatGPT nel 2023 e la Cina ha rapidamente seguito con DeepSeek, l’India non ha ancora sviluppato un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) comparabile in grado di emulare la comunicazione simile a quella umana.
Il fiorente panorama indiano dell’IA
Nonostante l’assenza di un motore di IA di punta, il settore indiano dell’IA sta vivendo una crescita significativa. I dati di Tracxn rivelano che il panorama indiano dell’IA comprende 7.114 startup, che si sono assicurate collettivamente 23 miliardi di dollari in finanziamenti azionari. Riconoscendo il potenziale dell’IA, il governo indiano ha lanciato la IndiaAI Mission, stanziando circa 1,21 miliardi di dollari per promuovere lo sviluppo e l’implementazione di grandi modelli multimodali (LMM) indigeni e modelli fondamentali specifici per dominio in settori critici.
Navigare nell’arena globale dell’IA
Secondo Abhishek Singh, CEO di IndiaAI Mission, le startup indiane devono guardare oltre i mercati nazionali per competere efficacemente con le potenze globali dell’IA. Intervenendo all’Accel AI Summit a Bengaluru, Singh ха enfatizzato che mentre il supporto iniziale del governo è prezioso, il successo a lungo termine dipende da una prospettiva globale nella formazione del modello.
La National Association of Software and Service Companies (NASSCOM), che rappresenta l’industria tecnologica indiana da 283 miliardi di dollari, riconosce la complessità e l’intensità di risorse necessarie per costruire un modello di IA riconosciuto a livello globale. Satyaki Maitra, senior manager delle comunicazioni di NASSCOM, sottolinea la necessità di muoversi rapidamente e stabilire un’identità di IA unica.
Per rafforzare le capacità di ricerca sull’IA, IndiaAI Mission ha recentemente annunciato l’aggiunta di 15.916 unità di elaborazione grafica (GPU), essenziali per calcoli di IA ad alta intensità di elaborazione parallela. Questo aumento porterà la capacità di calcolo nazionale totale dell’IA a 34.333 GPU attraverso partenariati pubblico-privato.
Coltivare l’innovazione dell’IA nazionale
Diverse startup, tra cui Gan AI, Gnan AI, SarvamAI e Soket AI, stanno attivamente sviluppando modelli fondamentali su misura per il contesto indiano con il supporto dell’IndiaAI Mission. Altre aziende come Sarvam AI, Fractal e CoRover AI si stanno concentrando sull’innovazione dell’IA in aree specifiche.
Secondo Maitra, per raggiungere il successo nell’IA sono necessari sforzi collaborativi tra governo, industria e mondo accademico per stabilire una catena del valore completa che comprenda la governance dei computer e dei dati, la formazione del modello e l’implementazione pratica.
Superare le sfide nell’ascesa dell’IA in India
Pawan Duggal, un importante esperto di sicurezza informatica, suggerisce che l’India potrebbe incontrare sfide come la scarsità di hardware per IA di fascia alta, l’accesso limitato a GPU avanzate e risorse di cloud computing insufficienti, tutte vitali per la formazione di modelli di IA su larga scala.
Duggal sottolinea anche un significativo divario di investimenti rispetto alle controparti globali. Mentre gli investimenti di venture capital nelle startup indiane di IA sono aumentati, rimangono sostanzialmente inferiori ai livelli osservati negli Stati Uniti e in Cina.
Dal 2014 al 2023, gli Stati Uniti hanno investito 2,34 trilioni di dollari e la Cina 832 miliardi di dollari in iniziative e startup, mentre l’India ha investito 145 miliardi di dollari nello stesso periodo, ha osservato.
Duggal ritiene che l’India stia compiendo progressi verso la creazione del proprio modello di IA, ma deve affrontare sfide critiche in termini di infrastrutture, finanziamenti, talenti, dati e normative.
Diversità linguistica: una sfida unica
La diversità linguistica dell’India presenta un ostacolo unico per lo sviluppo dell’IA. L’inglese è solo una delle 22 lingue ufficiali del paese, che vanta anche oltre 1.600 lingue parlate, molte delle quali hanno una rappresentazione digitale limitata.
Yash Shah di Momentum 91, una società di sviluppo di software personalizzato, evidenzia che il caso d’uso principale per un LLM "indiano" risiede nella sua capacità di funzionare in varie lingue indiane. Tuttavia, ciò è attualmente difficile a causa della scarsità di dati di formazione di qualità per la maggior parte delle lingue indiane.
Shah suggerisce che per gli LLM basati sull’inglese, altre aziende e paesi hanno un notevole vantaggio che probabilmente persisterà.
Principali ostacoli all’avanzamento dell’IA
Utpal Vaishnav di Upsquare Technologies identifica investitori avversi al rischio, normative sui dati incoerenti e un’offerta limitata di GPU come i principali ostacoli.
Vaishnav ritiene che l’India possieda un abbondante capitale intellettuale, con GPU che diventano più accessibili e dati multilingue in attesa di utilizzo. Con capitale paziente, definizioni chiare dei problemi e implementazione strategica dei talenti, un LLM compatto di livello mondiale potrebbe essere lanciato tra due o tre anni.
Approfondimento delle sfide che deve affrontare lo sviluppo dell’IA in India
Per comprendere veramente il percorso dell’India verso la creazione di un motore di IA di livello mondiale, è fondamentale analizzare la complessa rete di sfide che ne ostacolano il progresso.
L’ostacolo hardware: un collo di bottiglia critico
Come ha sottolineato Pawan Duggal, l’accesso all’hardware AI all’avanguardia, in particolare alle GPU avanzate, rappresenta un limite significativo. Le GPU sono i cavalli di battaglia dell’IA, accelerando i compiti computazionalmente intensivi di addestramento ed esecuzione di modelli di IA complessi. La limitata disponibilità di queste risorse all’interno dell’India rappresenta un impedimento diretto al rapido sviluppo e all’innovazione dell’IA.
L’enigma della capacità del cloud: preoccupazioni per la scalabilità
Strettamente correlato alle limitazioni hardware è il problema dell’insufficienza delle risorse di cloud computing. Le piattaforme cloud offrono potenza di calcolo, archiviazione e servizi scalabili che sono essenziali per gestire gli enormi set di dati e le esigenze computazionali dell’addestramento di modelli di IA su larga scala. Mentre l’adozione del cloud è in crescita in India, la disponibilità di un’infrastruttura cloud robusta e conveniente su misura per i carichi di lavoro dell’IA è inferiore a quella delle principali nazioni dell’IA. Questa disparità influisce sulla capacità degli sviluppatori indiani di IA di sperimentare, iterare e scalare i propri modelli in modo efficace.
Il fattore finanziario: colmare il divario di investimenti
Il sostanziale divario di investimenti tra l’India e i leader globali dell’IA come gli Stati Uniti e la Cina è motivo di preoccupazione. Il capitale di rischio alimenta la crescita delle startup di IA, consentendo loro di attrarre i migliori talenti, acquisire risorse e perseguire progetti ambiziosi. La relativa scarsità di finanziamenti di capitale di rischio focalizzati sull’IA in India può soffocare l’innovazione e rendere difficile per le startup competere su scala globale. Affrontare questo problema richiede la promozione di un clima di investimento più favorevole per l’IA, attirando capitali sia nazionali che esteri.
Il tango dei talenti: coltivare l’esperienza nell’IA
Mentre l’India vanta un ampio bacino di professionisti IT, la disponibilità di talenti specializzati nell’IA rimane una sfida. La costruzione e l’implementazione di sistemi di IA sofisticati richiedono una vasta gamma di competenze, tra cui apprendimento automatico, apprendimento profondo, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e scienza dei dati. Per colmare questo divario di talenti, l’India deve investire in programmi di istruzione e formazione specifici per l’IA, attrarre professionisti dell’IA esperti dall’estero e promuovere una vivace comunità di ricerca.
Carenze di dati: affrontare quantità e qualità
La disponibilità di dati etichettati di alta qualità è la linfa vitale dell’IA. I modelli di IA apprendono schemi e fanno previsioni in base ai dati su cui vengono addestrati. La mancanza di dati sufficienti in aree chiave, soprattutto nelle lingue indiane, è un ostacolo significativo. Inoltre, garantire la privacy, la sicurezza e l’uso etico dei dati è fondamentale. L’India deve sviluppare strategie di dati complete che affrontino la raccolta, l’annotazione, la governance e l’accessibilità dei dati.
Ostacoli normativi: navigare nell’incertezza
La natura in rapida evoluzione dell’IA presenta sfide normative. I governi di tutto il mondo stanno lottando su come regolamentare l’IA per promuovere l’innovazione mitigando al contempo i potenziali rischi. L’assenza di normative sull’IA chiare e coerenti in India crea incertezza per gli sviluppatori e gli investitori di IA. La creazione di quadri normativi ben definiti che affrontino questioni come la privacy dei dati, i pregiudizi algoritmici e la responsabilità è fondamentale per promuovere uno sviluppo responsabile dell’IA.
Le opportunità abbondano ancora: una visione per il futuro
Nonostante le sfide, l’India possiede un immenso potenziale per diventare un attore importante nel panorama globale dell’IA. La vasta popolazione del paese, l’economia in crescita e la crescente adozione digitale creano un terreno fertile per l’innovazione dell’IA. Per realizzare questo potenziale, l’India deve concentrarsi su:
- Investimenti strategici: Aumento degli investimenti in infrastrutture, ricerca e sviluppo e istruzione sull’IA.
- Sviluppo dei talenti: Rafforzamento dei programmi di istruzione e formazione sull’IA per coltivare una forza lavoro qualificata.
- Ecosistemi di dati: Creazione di ecosistemi di dati robusti che facilitino la raccolta, la condivisione e la governance dei dati.
- Chiarezza normativa: Stabilire normative sull’IA chiare e coerenti che promuovano l’innovazione e mitighino i rischi.
- Partenariati collaborativi: Promuovere la collaborazione tra governo, industria, mondo accademico e società civile.
Affrontando queste sfide e capitalizzando i suoi punti di forza, l’India può costruire un fiorente ecosistema di IA che guidi la crescita economica, migliori la qualità della vita e contribuisca alla rivoluzione globale dell’IA. La ricerca di un motore di IA di livello mondiale può essere ardua, ma le potenziali ricompense sono immense, promettendo di trasformare l’India in una potenza dell’IA.