Ondanks dat India een bloeiend ecosysteem van AI-starters bezit, heeft het nog geen eigen wereldwijd concurrerende AI-engine geproduceerd, hetgeen vragen oproept over de uitdagingen en kansen in haar streven naar AI-leiderschap.
India, met zijn enorme pool van meer dan 5 miljoen IT-professionals en een toenemende nadruk op artificiële intelligentie (AI) in het onderwijs, lijkt perfect gepositioneerd om te concurreren in de snel evoluerende mondiale AI-race. Terwijl de Verenigde Staten een vroege voorsprong namen met ChatGPT in 2023, en China snel volgde met DeepSeek, heeft India nog een vergelijkbaar Large Language Model (LLM) ontwikkeld dat in staat is om mensachtige communicatie na te bootsen.
Het opkomende Indiase AI-landschap
Ondanks de afwezigheid van een vlaggenschip AI-engine, kent India’s AI-sector een significante groei. Data van Tracxn onthullen dat het Indiase AI-landschap 7.114 starters omvat, die gezamenlijk $23 miljard aan aandelenfinanciering hebben veiliggesteld. Erkennende het potentieel van AI, heeft de Indiase overheid de IndiaAI Mission gelanceerd, waarbij ongeveer $1,21 miljard wordt toegewezen om de ontwikkeling en inzet van inheemse Large Multimodal Models (LMM’s) en domeinspecifieke fundamentele modellen in kritieke sectoren te bevorderen.
Navigeren in de mondiale AI-arena
Volgens Abhishek Singh, CEO van IndiaAI Mission, moeten Indiase starters verder kijken dan de binnenlandse markten om effectief te concurreren met mondiale AI-krachtpatsers. Sprekende op de Accel AI Summit in Bengaluru, benadrukte Singh dat, hoewel initiële overheidssteun waardevol is, succes op de lange termijn afhangt van een mondiaal perspectief in modeltraining.
De National Association of Software and Service Companies (NASSCOM), vertegenwoordigende India’s $283 miljard tech-industrie, erkent de complexiteit en resource-intensiteit van het bouwen van een wereldwijd erkend AI-model. Satyaki Maitra, senior manager communications van NASSCOM, onderstreept de noodzaak om snel te handelen en een unieke AI-identiteit vast te stellen.
Om de AI-onderzoekscapaciteiten te versterken, kondigde IndiaAI Mission onlangs de toevoeging aan van 15.916 Graphics Processing Units (GPU’s), essentieel voor parallel processing-intensieve AI-berekeningen. Deze uitbreiding zal de totale nationale AI-computingcapaciteit verhogen tot 34.333 GPU’s door middel van publiek-private partnerschappen.
Het cultiveren van inheemse AI-innovatie
Verschillende starters, waaronder Gan AI, Gnan AI, SarvamAI en Soket AI, ontwikkelen actief fundamentele modellen die zijn afgestemd op de Indiase context met steun van de IndiaAI Mission. Andere bedrijven, zoals Sarvam AI, Fractal en CoRover AI, concentreren zich op AI-innovatie in specifieke gebieden.
Volgens Maitra vereist het behalen van AI-succes gezamenlijke inspanningen tussen de overheid, de industrie en de academische wereld om een uitgebreide waardeketen vast te stellen die computer- en databeheer, modeltraining en praktische implementatie omvat.
Het overwinnen van uitdagingen in India’s AI-opmars
Pawan Duggal, een prominente cybersecurity-expert, suggereert dat India mogelijk uitdagingen zal tegenkomen, zoals een schaarste aan high-end AI-hardware, beperkte toegang tot geavanceerde GPU’s en onvoldoende cloud computing-bronnen, die allemaal van vitaal belang zijn voor het trainen van grootschalige AI-modellen.
Duggal wijst ook op een significant investeringsverschil in vergelijking met mondiale tegenhangers. Hoewel durfkapitaal investeringen in Indiase AI-starters zijn toegenomen, blijven ze aanzienlijk lager dan de niveaus die in de VS en China worden gezien.
Van 2014 tot 2023 investeerden de VS $2,34 biljoen en China $832 miljard in ondernemingen en starters, terwijl India in dezelfde periode $145 miljard investeerde, merkte hij op.
Duggal meent dat India stappen zet in de richting van het creëren van zijn eigen AI-model, maar kritieke infrastructuur, financiering, talent, data en regelgevende uitdagingen moet aanpakken.
Linguïstische diversiteit: een unieke uitdaging
India’s linguïstische diversiteit vertegenwoordigt een unieke hindernis voor AI-ontwikkeling. Engels is slechts een van de 22 officiële talen in het land, dat ook meer dan 1.600 gesproken talen kent, waarvan vele een beperkte digitale vertegenwoordiging hebben.
Yash Shah van Momentum 91, een custom software development bedrijf, benadrukt dat het primaire gebruiksscenario voor een "Indiase" LLM ligt in zijn vermogen om te functioneren in verschillende Indiase talen. Dit is momenteel echter uitdagend vanwege de schaarste aan hoogwaardige trainingsdata voor de meeste Indiase talen.
Shah suggereert dat voor op het Engels gebaseerde LLM’s andere bedrijven en landen een aanzienlijke voorsprong hebben die waarschijnlijk zal aanhouden.
Belangrijkste obstakels voor AI-vooruitgang
Utpal Vaishnav van Upsquare Technologies identificeert risicomijdende investeerders, inconsistente dataregelgeving en een beperkt GPU-aanbod als belangrijke obstakels.
Vaishnav gelooft dat India over een overvloed aan intellectueel kapitaal beschikt, waarbij GPU’s toegankelijker worden en meertalige data wachten op gebruik. Met geduldig kapitaal, duidelijke probleemdefinities en strategische inzet van talent, zou een compacte, toonaangevende LLM in twee tot drie jaar kunnen worden gelanceerd.
Dieper duiken in de uitdagingen waarmee AI-ontwikkeling in India wordt geconfronteerd
Om India’s reis naar het creëren van een toonaangevende AI-engine echt te begrijpen, is het van vitaal belang om het complexe web van uitdagingen te ontleden dat haar vooruitgang belemmert.
De hardware-horde: een kritieke bottleneck
Zoals Pawan Duggal benadrukte, vertegenwoordigt toegang tot geavanceerde AI-hardware, met name geavanceerde GPU’s, een significante beperking. GPU’s zijn de werkpaarden van AI, die de computationeel intensieve taken van het trainen en uitvoeren van complexe AI-modellen versnellen. De beperkte beschikbaarheid van deze resources binnen India vormt een direct beletsel voor snelle AI-ontwikkeling en -innovatie.
Het cloud-capaciteit-raadsel: schaalbaarheidsproblemen
Nauw verwant aan hardware-beperkingen is het probleem van onvoldoende cloud computing-bronnen. Cloud-platforms bieden schaalbare computing-kracht, opslag en diensten die essentieel zijn voor het verwerken van de enorme datasets en computationele eisen van het trainen van grootschalige AI-modellen. Hoewel cloud-adoptie groeit in India, blijft de beschikbaarheid van robuuste en betaalbare cloud-infrastructuur die is afgestemd op AI-workloads achter bij die van toonaangevende AI-naties. Deze ongelijkheid beïnvloedt het vermogen van Indiase AI-ontwikkelaars om effectief te experimenteren, itereren en hun modellen te schalen.
De financieringsfactor: het dichten van de investeringskloof
De substantiële investeringskloof tussen India en mondiale AI-leiders zoals de VS en China is een reden tot bezorgdheid. Durfkapitaal voedt de groei van AI-starters, waardoor ze toptalent kunnen aantrekken, resources kunnen verwerven en ambitieuze projecten kunnen nastreven. De relatieve schaarste aan AI-gerichte durfkapitaalfinanciering in India kan innovatie verstikken en het voor starters moeilijk maken om op mondiale schaal te concurreren. Het aanpakken hiervan vereist het bevorderen van een gunstiger investeringsklimaat voor AI, waarbij zowel binnenlands als buitenlands kapitaal wordt aangetrokken.
De talent-tango: het koesteren van AI-expertise
Hoewel India beschikt over een grote pool van IT-professionals, blijft de beschikbaarheid van gespecialiseerd AI-talent een uitdaging. Het bouwen en implementeren van geavanceerde AI-systemen vereist een divers scala aan vaardigheden, waaronder machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision en data science. Om deze talentkloof te dichten, moet India investeren in AI-specifieke onderwijs- en trainingsprogramma’s, ervaren AI-professionals uit het buitenland aantrekken en een levendige onderzoeksgemeenschap bevorderen.
Datagebreken: het aanpakken van kwantiteit en kwaliteit
De beschikbaarheid van hoogwaardige, gelabelde data is de levensader van AI. AI-modellen leren patronen en doen voorspellingen op basis van de data waarop ze zijn getraind. Het gebrek aan voldoende data in belangrijke gebieden, met name in Indiase talen, is een significant obstakel. Bovendien is het waarborgen van dataprivacy, -beveiliging en ethisch gebruik cruciaal. India moet uitgebreide datastrategieën ontwikkelen die datacollectie, -annotatie, -beheer en -toegankelijkheid aanpakken.
Regelgevende belemmeringen: navigeren door onzekerheid
De snel evoluerende aard van AI presenteert regelgevende uitdagingen. Overheden over de hele wereld worstelen met de vraag hoe AI te reguleren om innovatie te bevorderen en tegelijkertijd potentiële risico’s te beperken. De afwezigheid van duidelijke en consistente AI-regelgeving in India creëert onzekerheid voor AI-ontwikkelaars en -investeerders. Het vaststellen van goed gedefinieerde regelgevende frameworks die problemen aanpakken zoals dataprivacy, algoritmische vooringenomenheid en aansprakelijkheid is cruciaal voor het bevorderen van verantwoorde AI-ontwikkeling.
De kansen zijn er nog steeds in overvloed: een visie voor de toekomst
Ondanks de uitdagingen bezit India een immens potentieel om een belangrijke speler te worden in het mondiale AI-landschap. De grote bevolking, de groeiende economie en de toenemende digitale adoptie van het land creëren een vruchtbare bodem voor AI-innovatie. Om dit potentieel te realiseren, moet India zich richten op:
- Strategische investeringen: Het verhogen van investeringen in AI-infrastructuur, onderzoek en ontwikkeling en onderwijs.
- Talentontwikkeling: Het versterken van AI-onderwijs en trainingsprogramma’s om een geschoolde beroepsbevolking te cultiveren.
- Data-ecosystemen: Het creëren van robuuste data-ecosystemen die datacollectie, -deling en -beheer faciliteren.
- Regelgevende duidelijkheid: Het vaststellen van duidelijke en consistente AI-regelgeving die innovatie bevordert en risico’s beperkt.
- Gezamenlijke partnerschappen: