인도는 번성하는 AI 스타트업 생태계를 자랑하지만, 아직 세계적으로 경쟁력 있는 자체 AI 엔진을 개발하지 못했습니다. 이는 AI 리더십을 추구하는 데 있어 도전과 기회에 대한 의문을 불러일으킵니다.
500만 명이 넘는 IT 전문가와 교육 분야에서 인공지능(AI)에 대한 강조가 증가하고 있는 인도는 빠르게 진화하는 글로벌 AI 경쟁에서 경쟁하기에 완벽한 위치에 있는 것으로 보입니다. 미국이 2023년에 ChatGPT로 초기 선두를 잡았고 중국이 DeepSeek로 빠르게 뒤따랐지만, 인도는 아직 인간과 유사한 의사소통을 모방할 수 있는 유사한 Large Language Model (LLM)을 개발하지 못했습니다.
성장하는 인도 AI 환경
주력 AI 엔진이 없더라도 인도 AI 분야는 상당한 성장을 경험하고 있습니다. Tracxn의 데이터에 따르면 인도 AI 환경은 7,114개의 스타트업을 포함하며 총 230억 달러의 지분 투자를 확보했습니다. AI의 잠재력을 인식한 인도 정부는 IndiaAI Mission을 시작하여 핵심 부문에서 토착 Large Multimodal Models (LMM) 및 도메인별 기본 모델의 개발 및 배포를 촉진하기 위해 약 12억 1천만 달러를 할당했습니다.
글로벌 AI 경기장 탐색
IndiaAI Mission의 CEO인 Abhishek Singh에 따르면 인도 스타트업은 글로벌 AI 강국과 효과적으로 경쟁하기 위해 국내 시장을 넘어 글로벌 시장을 바라봐야 합니다. 벵갈루루에서 열린 Accel AI Summit에서 Singh은 초기 정부 지원이 중요하지만 장기적인 성공은 모델 교육에서 글로벌 관점에 달려 있다고 강조했습니다.
인도의 2,830억 달러 규모의 기술 산업을 대표하는 National Association of Software and Service Companies (NASSCOM)는 세계적으로 인정받는 AI 모델을 구축하는 데 필요한 복잡성과 리소스 집약도를 인정합니다. NASSCOM의 커뮤니케이션 담당 수석 관리자인 Satyaki Maitra는 신속하게 움직여 고유한 AI 정체성을 확립해야 한다고 강조합니다.
AI 연구 역량을 강화하기 위해 IndiaAI Mission은 최근 병렬 처리 집약적인 AI 계산에 필수적인 15,916개의 Graphics Processing Units (GPU)를 추가한다고 발표했습니다. 이러한 증강은 공공-민간 파트너십을 통해 총 국가 AI 컴퓨팅 용량을 34,333개의 GPU로 늘릴 것입니다.
국내 AI 혁신 육성
Gan AI, Gnan AI, SarvamAI 및 Soket AI를 포함한 여러 스타트업은 IndiaAI Mission의 지원을 받아 인도 컨텍스트에 맞춘 기본 모델을 적극적으로 개발하고 있습니다. Sarvam AI, Fractal 및 CoRover AI와 같은 다른 회사는 특정 영역에서 AI 혁신에 집중하고 있습니다.
Maitra에 따르면 AI 성공을 달성하려면 컴퓨터 및 데이터 거버넌스, 모델 교육 및 실제 배포를 포괄하는 포괄적인 가치 사슬을 구축하기 위해 정부, 산업 및 학계 간의 협력적인 노력이 필요합니다.
인도 AI 상승의 과제 극복
저명한 사이버 보안 전문가인 Pawan Duggal은 인도가 고급 AI 하드웨어 부족, 고급 GPU에 대한 제한된 액세스, 대규모 AI 모델을 교육하는 데 필수적인 불충분한 클라우드 컴퓨팅 리소스와 같은 문제에 직면할 수 있다고 제안합니다.
Duggal은 또한 글로벌 경쟁사에 비해 상당한 투자 격차를 지적합니다. 인도 AI 스타트업에 대한 벤처 캐피탈 투자가 증가했지만 미국과 중국에서 볼 수 있는 수준보다 훨씬 낮습니다.
2014년부터 2023년까지 미국은 2조 3,400억 달러, 중국은 8,320억 달러를 벤처 및 스타트업에 투자한 반면 인도는 같은 기간 동안 1,450억 달러를 투자했습니다.
Duggal은 인도가 자체 AI 모델을 만들기 위해 노력하고 있지만 중요한 인프라, 자금 지원, 인재, 데이터 및 규제 문제를 해결해야 한다고 믿습니다.
언어적 다양성: 독특한 과제
인도의 언어적 다양성은 AI 개발에 대한 독특한 장애물을 제시합니다. 영어는 22개의 공용어 중 하나일 뿐이며 1,600개 이상의 방언도 자랑하며 그중 많은 수가 디지털 표현이 제한적입니다.
맞춤형 소프트웨어 개발 회사인 Momentum 91의 Yash Shah는 "인도" LLM의 주요 용도는 다양한 인도 언어로 기능할 수 있다는 점에 있다고 강조합니다. 그러나 이는 대부분의 인도 언어에 대한 양질의 교육 데이터가 부족하기 때문에 현재 어렵습니다.
Shah는 영어 기반 LLM의 경우 다른 회사와 국가가 지속될 가능성이 높은 상당한 선두를 차지하고 있다고 제안합니다.
AI 발전을 저해하는 주요 장애물
Upsquare Technologies의 Utpal Vaishnav는 위험 회피 투자자, 일관성 없는 데이터 규정 및 제한된 GPU 공급을 주요 장애물로 식별합니다.
Vaishnav는 인도가 풍부한 지적 자본을 보유하고 있으며 GPU가 더 접근하기 쉬워지고 다국어 데이터가 활용되기를 기다리고 있다고 믿습니다. 참을성 있는 자본, 명확한 문제 정의 및 인재의 전략적 배치를 통해 작고 세계적 수준의 LLM을 2~3년 안에 출시할 수 있습니다.
인도 AI 개발이 직면한 과제 심층 분석
세계적 수준의 AI 엔진을 만들려는 인도의 여정을 진정으로 이해하려면 진행을 방해하는 복잡한 과제 네트워크를 해부하는 것이 중요합니다.
하드웨어 장애물: 중요한 병목 현상
Pawan Duggal이 강조했듯이 최첨단 AI 하드웨어, 특히 고급 GPU에 대한 액세스는 상당한 제약입니다. GPU는 AI의 핵심으로, 복잡한 AI 모델을 교육하고 실행하는 데 필요한 계산 집약적인 작업을 가속화합니다. 인도 내에서 이러한 리소스의 제한된 가용성은 빠른 AI 개발 및 혁신에 직접적인 장애물이 됩니다.
클라우드 용량 문제: 확장성 문제
하드웨어 제한과 밀접하게 관련된 문제는 불충분한 클라우드 컴퓨팅 리소스 문제입니다. 클라우드 플랫폼은 대규모 AI 모델을 교육하는 데 필요한 대규모 데이터 세트와 계산 요구 사항을 처리하는 데 필수적인 확장 가능한 컴퓨팅 성능, 스토리지 및 서비스를 제공합니다. 인도에서 클라우드 채택이 증가하고 있지만 AI 워크로드에 맞춘 강력하고 저렴한 클라우드 인프라의 가용성은 선도적인 AI 국가에 비해 뒤쳐집니다. 이러한 격차는 인도 AI 개발자가 모델을 효과적으로 실험하고 반복하고 확장하는 능력에 영향을 미칩니다.
자금 요인: 투자 격차 해소
인도와 미국 및 중국과 같은 글로벌 AI 리더 간의 상당한 투자 격차는 우려의 원인입니다. 벤처 캐피탈은 AI 스타트업의 성장을 촉진하여 최고의 인재를 유치하고 리소스를 확보하고 야심 찬 프로젝트를 추진할 수 있도록 합니다. 인도에서 AI 중심 벤처 자금의 상대적 부족은 혁신을 억누르고 스타트업이 글로벌 규모로 경쟁하기 어렵게 만들 수 있습니다. 이를 해결하려면 AI에 대한 보다 유리한 투자 환경을 조성하고 국내외 자본을 유치해야 합니다.
인재 탱고: AI 전문 지식 육성
인도가 많은 IT 전문가를 보유하고 있지만 전문 AI 인재의 가용성은 여전히 과제입니다. 정교한 AI 시스템을 구축하고 배포하려면 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 데이터 과학을 포함한 다양한 기술이 필요합니다. 이러한 인재 격차를 해소하기 위해 인도는 AI 전문 교육 및 훈련 프로그램에 투자하고 해외에서 숙련된 AI 전문가를 유치하고 활기찬 연구 커뮤니티를 육성해야 합니다.
데이터 결함: 양과 질 문제 해결
고품질의 라벨이 지정된 데이터의 가용성은 AI의 생명선입니다. AI 모델은 학습한 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측합니다. 특히 인도 언어에서 주요 영역에서 충분한 데이터가 부족한 것은 상당한 장애물입니다. 또한 데이터 프라이버시, 보안 및 윤리적 사용을 보장하는 것이 중요합니다. 인도는 데이터 수집, 주석, 거버넌스 및 접근성을 다루는 포괄적인 데이터 전략을 개발해야 합니다.
규제 장벽: 불확실성 탐색
AI의 빠르게 진화하는 특성은 규제 문제를 제기합니다. 전 세계 정부는 잠재적인 위험을 완화하면서 혁신을 촉진하기 위해 AI를 규제하는 방법에 대해 고심하고 있습니다. 인도에서 명확하고 일관된 AI 규정이 없으면 AI 개발자와 투자자에게 불확실성이 발생합니다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향 및 책임과 같은 문제를 해결하는 명확하게 정의된 규제 프레임워크를 설정하는 것은 책임감 있는 AI 개발을 촉진하는 데 중요합니다.
여전히 풍부한 기회: 미래에 대한 비전
과제에도 불구하고 인도는 글로벌 AI 환경에서 주요 플레이어가 될 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 인구 규모가 크고 경제 성장과 디지털 채택이 증가함에 따라 AI 혁신을 위한 비옥한 기반이 조성됩니다. 이러한 잠재력을 실현하려면 인도는 다음 사항에 집중해야 합니다.
- 전략적 투자: AI 인프라, 연구 개발 및 교육에 대한 투자 증가.
- 인재 개발: 숙련된 인력을 양성하기 위해 AI 교육 및 훈련 프로그램을 강화합니다.
- 데이터 생태계: 데이터 수집, 공유 및 거버넌스를 촉진하는 강력한 데이터 생태계를 만듭니다.
- 규제 명확성: 혁신을 촉진하고 위험을 완화하는 명확하고 일관된 AI 규정을 설정합니다.
- 협력적 파트너십: 정부, 산업, 학계 및 시민 사회 간의 협력 촉진.
이러한 과제를 해결하고 강점을 활용함으로써 인도는 경제 성장을 주도하고 삶의 질을 향상시키며 글로벌 AI 혁명에 기여하는 번성하는 AI 생태계를 구축할 수 있습니다. 세계적 수준의 AI 엔진을 찾는 것은 어려울 수 있지만 잠재적인 보상은 엄청나며 인도를 AI 강국으로 변화시킬 것을 약속합니다.