Walaupun India mempunyai ekosistem syarikat permulaan AI yang berkembang maju, ia masih belum menghasilkan enjin AI bertaraf dunia sendiri, yang mencetuskan persoalan tentang cabaran dan peluang dalam usaha kepimpinannya dalam AI.
India, dengan kumpulan besar lebih 5 juta profesional IT dan penekanan yang meningkat pada kecerdasan buatan (AI) dalam pendidikan, nampaknya berada pada kedudukan yang tepat untuk bersaing dalam perlumbaan AI global yang berkembang pesat. Walaupun Amerika Syarikat mewujudkan pendahulu awal dengan ChatGPT pada tahun 2023, dan China dengan pantas menyusul dengan DeepSeek, India masih belum membangunkan Model Bahasa Besar (LLM) yang setanding yang mampu meniru komunikasi seperti manusia.
Landskap AI India yang Berkembang Pesat
Walaupun ketiadaan enjin AI utama, sektor AI India mengalami pertumbuhan yang ketara. Data daripada Tracxn mendedahkan bahawa landskap AI India merangkumi 7,114 syarikat permulaan, yang secara kolektif memperoleh $23 bilion dalam pembiayaan ekuiti. Menyedari potensi AI, kerajaan India telah melancarkan Misi IndiaAI, memperuntukkan kira-kira $1.21 bilion untuk memupuk pembangunan dan penggunaan Model Multimodal Besar (LMM) tempatan dan model asas khusus domain merentas sektor kritikal.
Menavigasi Arena AI Global
Menurut Abhishek Singh, Ketua Pegawai Eksekutif Misi IndiaAI, syarikat permulaan India mesti melihat melangkaui pasaran domestik untuk bersaing secara berkesan dengan kuasa besar AI global. Bercakap di Sidang Kemuncak AI Accel di Bengaluru, Singh menekankan bahawa walaupun sokongan awal kerajaan adalah berharga, kejayaan jangka panjang bergantung pada perspektif global dalam latihan model.
Persatuan Kebangsaan Syarikat Perisian dan Perkhidmatan (NASSCOM), yang mewakili industri teknologi $283 bilion India, mengakui kerumitan dan keamatan sumber untuk membina model AI yang diiktiraf di peringkat global. Satyaki Maitra, pengurus kanan komunikasi NASSCOM, menggariskan keperluan untuk bergerak pantas dan mewujudkan identiti AI yang unik.
Untuk meningkatkan keupayaan penyelidikan AI, Misi IndiaAI baru-baru ini mengumumkan penambahan 15,916 Unit Pemprosesan Grafik (GPU), yang penting untuk pengiraan AI intensif pemprosesan selari. Pertambahan ini akan meningkatkan jumlah kapasiti pengkomputeran AI negara kepada 34,333 GPU melalui perkongsian awam-swasta.
Memupuk Inovasi AI Tempatan
Beberapa syarikat permulaan, termasuk Gan AI, Gnan AI, SarvamAI, dan Soket AI, sedang aktif membangunkan model asas yang disesuaikan dengan konteks India dengan sokongan daripada Misi IndiaAI. Firma lain seperti Sarvam AI, Fractal, dan CoRover AI menumpukan pada inovasi AI dalam bidang tertentu.
Menurut Maitra, mencapai kejayaan AI memerlukan usaha kolaboratif antara kerajaan, industri dan akademia untuk mewujudkan rantaian nilai yang komprehensif merangkumi tadbir urus komputer dan data, latihan model dan penggunaan praktikal.
Mengatasi Cabaran dalam Kenaikan AI India
Pawan Duggal, seorang pakar keselamatan siber yang terkemuka, mencadangkan bahawa India mungkin menghadapi cabaran seperti kekurangan perkakasan AI mewah, akses terhad kepada GPU lanjutan, dan sumber pengkomputeran awan yang tidak mencukupi, yang kesemuanya penting untuk melatih model AI berskala besar.
Duggal juga menunjukkan jurang pelaburan yang ketara berbanding rakan global. Walaupun pelaburan modal teroka dalam syarikat permulaan AI India telah meningkat, ia kekal jauh lebih rendah daripada tahap yang dilihat di AS dan China.
Dari 2014 hingga 2023, AS melabur $2.34 trilion dan China $832 bilion dalam usaha niaga dan syarikat permulaan, manakala India melabur $145 bilion dalam tempoh yang sama, katanya.
Duggal percaya bahawa India sedang membuat kemajuan ke arah mewujudkan model AI sendiri tetapi perlu menangani infrastruktur kritikal, pembiayaan, bakat, data dan cabaran peraturan.
Kepelbagaian Linguistik: Cabaran Unik
Kepelbagaian linguistik India mempersembahkan halangan unik untuk pembangunan AI. Bahasa Inggeris hanyalah salah satu daripada 22 bahasa rasmi di negara ini, yang juga mempunyai lebih 1,600 bahasa pertuturan, kebanyakannya mempunyai perwakilan digital yang terhad.
Yash Shah dari Momentum 91, sebuah syarikat pembangunan perisian tersuai, menekankan bahawa kes penggunaan utama untuk LLM “India” terletak pada keupayaannya untuk berfungsi merentas pelbagai bahasa India. Walau bagaimanapun, ini pada masa ini mencabar disebabkan oleh kekurangan data latihan berkualiti untuk kebanyakan bahasa India.
Shah mencadangkan bahawa untuk LLM berasaskan Bahasa Inggeris, syarikat dan negara lain mempunyai permulaan yang besar yang mungkin akan berterusan.
Halangan Utama kepada Kemajuan AI
Utpal Vaishnav dari Upsquare Technologies mengenal pasti pelabur yang mengelak risiko, peraturan data yang tidak konsisten, dan bekalan GPU yang terhad sebagai halangan utama.
Vaishnav percaya bahawa India mempunyai modal intelek yang banyak, dengan GPU menjadi lebih mudah diakses dan data berbilang bahasa menunggu penggunaan. Dengan modal pesakit, definisi masalah yang jelas, dan penggunaan bakat yang strategik, LLM yang padat dan bertaraf dunia boleh dilancarkan dalam masa dua hingga tiga tahun.
Menyelami Lebih Dalam Cabaran yang Dihadapi Pembangunan AI di India
Untuk benar-benar memahami perjalanan India ke arah mewujudkan enjin AI bertaraf dunia, adalah penting untuk membedah web cabaran kompleks yang menghalang kemajuannya.
Halangan Perkakasan: Kesesakan Kritikal
Seperti yang ditekankan oleh Pawan Duggal, akses kepada perkakasan AI yang canggih, terutamanya GPU termaju, merupakan kekangan yang ketara. GPU ialah tempat kerja AI, mempercepatkan tugas pengiraan intensif untuk melatih dan menjalankan model AI yang kompleks. Ketersediaan terhad sumber ini di India menimbulkan halangan langsung kepada pembangunan dan inovasi AI yang pesat.
Teka-teki Kapasiti Awan: Kebimbangan Keterangkatan
Berkait rapat dengan batasan perkakasan ialah isu sumber pengkomputeran awan yang tidak mencukupi. Platform awan menawarkan kuasa pengkomputeran, storan dan perkhidmatan berskala yang penting untuk mengendalikan set data besar dan tuntutan pengiraan melatih model AI berskala besar. Walaupun penggunaan awan berkembang di India, ketersediaan infrastruktur awan yang teguh dan berpatutan yang disesuaikan untuk beban kerja AI ketinggalan di belakang negara AI terkemuka. Perbezaan ini menjejaskan keupayaan pembangun AI India untuk bereksperimen, berulang dan menskalakan model mereka dengan berkesan.
Faktor Pembiayaan: Merapatkan Jurang Pelaburan
Jurang pelaburan yang besar antara India dan peneraju AI global seperti AS dan China adalah membimbangkan. Modal teroka memacu pertumbuhan syarikat permulaan AI, membolehkan mereka menarik bakat terbaik, memperoleh sumber dan meneruskan projek bercita-cita tinggi. Kekurangan relatif pembiayaan teroka tertumpu AI di India boleh menyekat inovasi dan menyukarkan syarikat permulaan untuk bersaing di peringkat global. Menangani perkara ini memerlukan memupuk iklim pelaburan yang lebih kondusif untuk AI, menarik modal domestik dan asing.
Tango Bakat: Memupuk Kepakaran AI
Walaupun India mempunyai kumpulan besar profesional IT, ketersediaan bakat AI khusus kekal sebagai cabaran. Membina dan menggunakan sistem AI yang canggih memerlukan pelbagai kemahiran, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan sains data. Untuk merapatkan jurang bakat ini, India perlu melabur dalam program pendidikan dan latihan khusus AI, menarik profesional AI berpengalaman dari luar negara, dan memupuk komuniti penyelidikan yang bertenaga.
Kekurangan Data: Menangani Kuantiti dan Kualiti
Ketersediaan data berlabel berkualiti tinggi ialah nadi AI. Model AI mempelajari corak dan membuat ramalan berdasarkan data yang dilatih. Kekurangan data yang mencukupi dalam bidang utama, terutamanya dalam bahasa India, merupakan halangan yang ketara. Tambahan pula, memastikan privasi data, keselamatan dan penggunaan beretika adalah penting. India perlu membangunkan strategi data yang komprehensif yang menangani pengumpulan, anotasi, tadbir urus dan kebolehcapaian data.
Sekatan Peraturan: Menavigasi Ketidakpastian
Sifat AI yang berkembang pesat memberikan cabaran peraturan. Kerajaan di seluruh dunia sedang bergelut dengan cara untuk mengawal AI untuk menggalakkan inovasi sambil mengurangkan potensi risiko. Ketiadaan peraturan AI yang jelas dan konsisten di India mewujudkan ketidakpastian bagi pembangun dan pelabur AI. Mewujudkan rangka kerja kawal selia yang jelas yang menangani isu seperti privasi data, berat sebelah algoritmik dan liabiliti adalah penting untuk memupuk pembangunan AI yang bertanggungjawab.
Peluang Masih Banyak: Visi untuk Masa Depan
Walaupun menghadapi cabaran, India mempunyai potensi yang besar untuk menjadi pemain utama dalam landskap AI global. Populasi negara yang besar, ekonomi yang berkembang dan peningkatan penggunaan digital mewujudkan landasan subur untuk inovasi AI. Untuk merealisasikan potensi ini, India perlu memberi tumpuan kepada:
- Pelaburan Strategik: Meningkatkan pelaburan dalam infrastruktur AI, penyelidikan dan pembangunan, dan pendidikan.
- Pembangunan Bakat: Mengukuhkan program pendidikan dan latihan AI untuk memupuk tenaga kerja mahir.
- Ekosistem Data: Mewujudkan ekosistem data yang teguh yang memudahkan pengumpulan, perkongsian dan tadbir urus data.
- Kejelasan Peraturan: Mewujudkan peraturan AI yang jelas dan konsisten yang menggalakkan inovasi dan mengurangkan risiko.
- Perkongsian Kolaboratif: Memupuk kerjasama antara kerajaan, industri, akademia dan masyarakat sivil.
Dengan menangani cabaran ini dan memanfaatkan kekuatannya, India boleh membina ekosistem AI yang berkembang maju yang memacu pertumbuhan ekonomi, meningkatkan kualiti hidup dan menyumbang kepada revolusi AI global. Usaha untuk mendapatkan enjin AI bertaraf dunia mungkin sukar, tetapi ganjaran potensinya sangat besar, menjanjikan untuk mengubah India menjadi kuasa besar AI.