インドは500万人を超えるIT専門家を擁し、教育における人工知能（AI）の重点化が進んでおり、急速に進化するグローバルなAI競争において競争できるはずです。米国は2023年にChatGPTで早期のリードを確立し、中国はDeepSeekですぐに続きましたが、インドは人間のようなコミュニケーションをエミュレートできる匹敵する大規模言語モデル（LLM）をまだ開発していません。
発展するインドのAI状況
フラッグシップAIエンジンがないにもかかわらず、インドのAIセクターは大きな成長を遂げています。 Tracxnのデータによると、インドのAIランドスケープは7,114のスタートアップで構成され、合計230億ドルのエクイティ資金を確保しています。 AIの可能性を認識し、インド政府はIndiaAIミッションを開始し、インドのLarge Multimodal Models（LMM）および重要なセクター全体でドメイン固有の基礎モデルの開発と展開を促進するために、約12億1000万ドルを割り当てました。
グローバルAIアリーナをナビゲートする
IndiaAIミッションのCEOであるAbhishek Singhによると、インドのスタートアップは、グローバルAIの強豪と効果的に競争するために、国内市場を超えて目を向ける必要があります。ベンガルールで開催されたAccel AI Summitで講演したSinghは、初期の政府支援は価値がありますが、長期的な成功はモデルトレーニングにおけるグローバルな視点にかかっていると強調しました。
インドの2830億ドルのテクノロジー業界を代表するNational Association of Software and Service Companies（NASSCOM）は、世界的に認められたAIモデルを構築することの複雑さとリソース集中度を認識しています。 NASSCOMのシニアマネージャーコミュニケーションであるSatyaki Maitraは、迅速に行動し、独自のAIアイデンティティを確立する必要性を強調しています。
AI研究能力を強化するために、IndiaAIミッションは最近、並列処理集約型のAI計算に不可欠な15,916個のGraphics Processing Units（GPU）を追加することを発表しました。この強化により、官民パートナーシップを通じて、国内AIコンピューティング能力の合計が34,333 GPUに増加します。
自家製AIイノベーションを育成する
Gan AI、Gnan AI、SarvamAI、Soket AIなどのいくつかのスタートアップは、IndiaAIミッションの支援を受けて、インドのコンテキストに合わせた基礎モデルを積極的に開発しています。 Sarvam AI、Fractal、CoRover AIなどの他の企業は、特定の分野におけるAIイノベーションに集中しています。
Maitraによると、AIの成功を達成するには、コンピューターとデータのガバナンス、モデルトレーニング、および実用的な展開を含む包括的なバリューチェーンを確立するために、政府、業界、および学界間の協力的な取り組みが必要です。
インドのAI上昇における課題の克服
著名なサイバーセキュリティ専門家であるPawan Duggalは、インドは、ハイエンドAIハードウェアの不足、高度なGPUへのアクセス制限、および大規模AIモデルのトレーニングに不可欠な不十分なクラウドコンピューティングリソースなどの課題に遭遇する可能性があると示唆しています。
Duggalはまた、グローバルな相手と比較して、大幅な投資ギャップを指摘しています。インドのAIスタートアップへのベンチャーキャピタル投資は増加していますが、米国と中国で見られるレベルよりも大幅に低くなっています。
2014年から2023年まで、米国は2兆3400億ドル、中国は8320億ドルをベンチャーとスタートアップに投資しましたが、インドは同じ期間に1450億ドルを投資したと彼は指摘しました。
Duggalは、インドは独自のAIモデルを作成するために前進していると考えていますが、重要なインフラストラクチャ、資金調達、人材、データ、および規制の課題に対処する必要があります。
言語的多様性：固有の課題
インドの言語的多様性は、AI開発固有のハードルを示しています。英語は国内の22の公用語の1つにすぎず、デジタル表現が限られている1,600を超える話し言葉も誇っています。
カスタムソフトウェア開発会社のMomentum 91のYash Shahは、「インド」LLMの主な用途は、さまざまなインドの言語全体で機能する能力にあることを強調しています。ただし、これは現在、ほとんどのインドの言語の高品質のトレーニングデータの不足により困難です。
Shahは、英語ベースのLLMの場合、他の企業や国が持っている大きなスタートは、おそらく持続すると示唆しています。
AIの進歩に対する主な障害
Upsquare TechnologiesのUtpal Vaishnavは、リスクを嫌う投資家、一貫性のないデータ規制、および制約されたGPU供給を主要な障害として特定しています。
Vaishnavは、インドは豊富な知的資本を持ち、GPUがよりアクセスしやすくなり、多言語データが利用を待っていると考えています。忍耐強い資本、明確な問題定義、および人材の戦略的な展開により、コンパクトで世界クラスのLLMが2〜3年で発売される可能性があります。
インドのAI開発が直面する課題へのより深い掘り下げ
世界クラスのAIエンジンを作成するためのインドの旅を真に理解するには、その進歩を妨げている課題の複雑なウェブを解剖することが不可欠です。
ハードウェアのハードル：重要なボトルネック
Pawan Duggalが強調したように、最先端のAIハードウェア、特に高度なGPUへのアクセスは、大きな制約を表しています。 GPUはAIの主力であり、複雑なAIモデルのトレーニングと実行という計算集約型のタスクを加速します。インド国内でのこれらのリソースの利用可能性の制限は、迅速なAI開発とイノベーションに対する直接的な妨げとなります。
クラウド容量の難問：スケーラビリティの懸念
ハードウェアの制限と密接に関連しているのは、不十分なクラウドコンピューティングリソースの問題です。クラウドプラットフォームは、大規模AIモデルのトレーニングの大量のデータセットと計算需要を処理するために不可欠な、スケーラブルなコンピューティングパワー、ストレージ、およびサービスを提供します。インドではクラウドの採用が拡大していますが、AIワークロードに合わせて調整された堅牢で手頃な価格のクラウドインフラストラクチャの可用性は、主要なAI国よりも遅れています。この格差は、インドのAI開発者がモデルを効果的に試作、反復処理、スケーリングする能力に影響を与えます。
資金調達要因：投資ギャップの架け橋
インドと米国や中国などのグローバルAIリーダーとの間の大幅な投資ギャップは、懸念の原因です。ベンチャーキャピタルはAIスタートアップの成長を促進し、トップタレントを引き付け、リソースを獲得し、野心的なプロジェクトを追求できるようにします。インドにおけるAIに焦点を当てたベンチャー資金の相対的な不足は、イノベーションを妨げ、スタートアップがグローバル規模で競争することを困難にする可能性があります。これに対処するには、AIにとってより好ましい投資環境を構築し、国内外の資本を引き付ける必要があります。
タレントタンゴ：AI専門知識の育成
インドは大規模なITプロフェッショナルを誇っていますが、専門的なAI人材の可用性は依然として課題です。洗練されたAIシステムの構築と展開には、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、データサイエンスなど、多様なスキル範囲が必要です。この人材ギャップを埋めるには、インドはAI固有の教育およびトレーニングプログラムへの投資、海外からの経験豊富なAIプロフェッショナルの誘致、および活気のある研究コミュニティの育成が必要です。
データの欠陥：量と質の対処
高品質でラベル付けされたデータの可用性は、AIの生命線です。 AIモデルは、トレーニングされたデータに基づいてパターンを学習し、予測を行います。主要な分野、特にインドの言語における十分なデータの不足は、大きな障害です。さらに、データのプライバシー、セキュリティ、および倫理的な使用を確保することが重要です。インドは、データの収集、アノテーション、ガバナンス、およびアクセシビリティに対処する包括的なデータ戦略を開発する必要があります。
規制の障害：不確実性のナビゲート
AIの急速な進化は、規制上の課題をもたらします。世界中の政府は、潜在的なリスクを軽減しながらイノベーションを促進するために、AIを規制する方法に取り組んでいます。インドにおける明確で一貫性のあるAI規制の欠如は、AI開発者と投資家に不確実性をもたらします。データのプライバシー、アルゴリズムのバイアス、および責任などの問題に対処する明確に定義された規制フレームワークを確立することは、責任あるAI開発を促進するために不可欠です。
機会はまだ豊富にあります：未来のビジョン
課題はあるものの、インドにはグローバルなAIランドスケープの主要なプレーヤーになるための計り知れない可能性があります。国の人口の多さ、経済の成長、およびデジタル採用の増加は、AIイノベーションにとって肥沃な土地を生み出します。この可能性を実現するには、インドは以下に注力する必要があります。
- 戦略的投資： AIインフラストラクチャ、研究開発、および教育への投資の増加。
- 人材育成： 熟練した労働力を育成するためのAI教育およびトレーニングプログラムの強化。
- データエコシステム： データの収集、共有、およびガバナンスを促進する堅牢なデータエコシステムの作成。
- 規制の明確さ： イノベーションを促進し、リスクを軽減する明確で一貫性のあるAI規制の確立。
- 協力的なパートナーシップ： 政府、業界、学界、 гражданского社会間の協力の育成。
これらの課題に対処し、その強みを活かすことで、インドは経済成長を促進し、生活の質を向上させ、グローバルなAI革命に貢献する繁栄するAIエコシステムを構築できます。世界クラスのAIエンジンへの探求は困難かもしれませんが、潜在的な報酬は計り知れず、インドをAI大国に変えることを約束します。