Indie szczycą się kwitnącym ekosystemem startupów AI, ale wciąż nie wyprodukowały własnego, konkurencyjnego na skalę globalną silnika AI, co rodzi pytania o wyzwania i możliwości w dążeniu do pozycji lidera w dziedzinie AI.
Indie, posiadające ogromną pulę ponad 5 milionów specjalistów IT i kładące coraz większy nacisk na sztuczną inteligencję (AI) w edukacji, wydawałyby się idealnie przygotowane do konkurowania w szybko ewoluującym globalnym wyścigu AI. Podczas gdy Stany Zjednoczone ustanowiły wczesną przewagę dzięki ChatGPT w 2023 roku, a Chiny szybko podążyły za nimi z DeepSeek, Indie wciąż nie opracowały porównywalnego modelu Large Language Model (LLM) zdolnego do emulowania komunikacji zbliżonej do ludzkiej.
Rozwijający się indyjski krajobraz AI
Pomimo braku flagowego silnika AI, indyjski sektor AI doświadcza znaczącego wzrostu. Dane z Tracxn ujawniają, że indyjski krajobraz AI obejmuje 7 114 startupów, które łącznie zabezpieczyły 23 miliardy dolarów w finansowaniu kapitałowym. Uznając potencjał AI, rząd indyjski uruchomił misję IndiaAI, przeznaczając około 1,21 miliarda dolarów na wspieranie rozwoju i wdrażania rodzimych modeli Large Multimodal Models (LMM) i modeli podstawowych specyficznych dla domen w kluczowych sektorach.
Nawigacja po globalnej arenie AI
Według Abhisheka Singha, CEO IndiaAI Mission, indyjskie startupy muszą wyjść poza rynki krajowe, aby skutecznie konkurować z globalnymi potęgami AI. Przemawiając na Accel AI Summit w Bengaluru, Singh podkreślił, że chociaż początkowe wsparcie rządu jest cenne, długoterminowy sukces zależy od globalnej perspektywy w szkoleniu modeli.
National Association of Software and Service Companies (NASSCOM), reprezentująca indyjski przemysł technologiczny o wartości 283 miliardów dolarów, uznaje złożoność i zasobożerność budowania globalnie rozpoznawalnego modelu AI. Satyaki Maitra, senior manager communications NASSCOM, podkreśla potrzebę szybkiego działania i ustanowienia unikalnej tożsamości AI.
Aby wzmocnić możliwości badań nad AI, IndiaAI Mission ogłosiła niedawno dodanie 15 916 Graphics Processing Units (GPU), niezbędnych do obliczeń AI z intensywnym przetwarzaniem równoległym. To zwiększenie zwiększy całkowitą krajową moc obliczeniową AI do 34 333 GPU dzięki partnerstwom publiczno-prywatnym.
Kultywowanie rodzimej innowacji AI
Kilka startupów, w tym Gan AI, Gnan AI, SarvamAI i Soket AI, aktywnie rozwija modele podstawowe dostosowane do kontekstu indyjskiego przy wsparciu IndiaAI Mission. Inne firmy, takie jak Sarvam AI, Fractal i CoRover AI, koncentrują się na innowacjach AI w określonych obszarach.
Według Maitra, osiągnięcie sukcesu w AI wymaga wspólnych wysiłków rządu, przemysłu i środowisk akademickich w celu ustanowienia kompleksowego łańcucha wartości obejmującego zarządzanie komputerami i danymi, szkolenie modeli i praktyczne wdrażanie.
Pokonywanie wyzwań w indyjskim rozwoju AI
Pawan Duggal, wybitny ekspert ds. cyberbezpieczeństwa, sugeruje, że Indie mogą napotkać wyzwania, takie jak niedobór wysokiej klasy sprzętu AI, ograniczony dostęp do zaawansowanych GPU i niewystarczające zasoby przetwarzania w chmurze, które są niezbędne do szkolenia modeli AI na dużą skalę.
Duggal zwraca również uwagę na znaczną lukę inwestycyjną w porównaniu z globalnymi odpowiednikami. Podczas gdy inwestycje venture capital w indyjskie startupy AI wzrosły, pozostają one znacznie niższe niż poziomy obserwowane w USA i Chinach.
Od 2014 do 2023 roku USA zainwestowały 2,34 biliona dolarów, a Chiny 832 miliardy dolarów w przedsięwzięcia i startupy, podczas gdy Indie zainwestowały 145 miliardów dolarów w tym samym okresie, zauważył.
Duggal uważa, że Indie czynią postępy w kierunku stworzenia własnego modelu AI, ale muszą rozwiązać krytyczne problemy związane z infrastrukturą, finansowaniem, talentami, danymi i regulacjami.
Różnorodność językowa: unikalne wyzwanie
Różnorodność językowa Indii stanowi unikalną przeszkodę dla rozwoju AI. Angielski jest tylko jednym z 22 języków urzędowych w kraju, który szczyci się również ponad 1600 językami mówionymi, z których wiele ma ograniczoną reprezentację cyfrową.
Yash Shah z Momentum 91, firmy zajmującej się tworzeniem niestandardowego oprogramowania, podkreśla, że podstawowym przypadkiem użycia dla „indyjskiego” LLM jest jego zdolność do działania w różnych językach indyjskich. Jest to jednak obecnie trudne ze względu na niedobór wysokiej jakości danych szkoleniowych dla większości języków indyjskich.
Shah sugeruje, że w przypadku LLM opartych na języku angielskim inne firmy i kraje mają znaczną przewagę, która prawdopodobnie się utrzyma.
Kluczowe przeszkody w rozwoju AI
Utpal Vaishnav z Upsquare Technologies identyfikuje inwestorów niechętnych ryzyku, niespójne przepisy dotyczące danych i ograniczoną podaż GPU jako główne przeszkody.
Vaishnav uważa, że Indie posiadają obfity kapitał intelektualny, a GPU stają się coraz bardziej dostępne, a dane wielojęzyczne czekają na wykorzystanie. Dzięki cierpliwemu kapitałowi, jasnym definicjom problemów i strategicznemu rozmieszczeniu talentów, kompaktowy, światowej klasy LLM mógłby zostać uruchomiony w ciągu dwóch do trzech lat.
Głębsze spojrzenie na wyzwania stojące przed rozwojem AI w Indiach
Aby naprawdę zrozumieć podróż Indii w kierunku stworzenia silnika AI światowej klasy, należy przeanalizować złożoną sieć wyzwań utrudniających jej postęp.
Bariera sprzętowa: krytyczne wąskie gardło
Jak podkreślił Pawan Duggal, dostęp do najnowocześniejszego sprzętu AI, zwłaszcza zaawansowanych GPU, stanowi znaczące ograniczenie. GPU są końmi pociągowymi AI, przyspieszającymi intensywne obliczeniowo zadania szkolenia i uruchamiania złożonych modeli AI. Ograniczona dostępność tych zasobów w Indiach stanowi bezpośrednią przeszkodę dla szybkiego rozwoju i innowacji AI.
Zagadka pojemności chmury: obawy dotyczące skalowalności
Ściśle z ograniczeniami sprzętowymi związana jest kwestia niewystarczających zasobów przetwarzania w chmurze. Platformy chmurowe oferują skalowalną moc obliczeniową, pamięć masową i usługi, które są niezbędne do obsługi ogromnych zbiorów danych i wymagań obliczeniowych szkolenia modeli AI na dużą skalę. Podczas gdy adopcja chmury rośnie w Indiach, dostępność solidnej i niedrogiej infrastruktury chmurowej dostosowanej do obciążeń AI pozostaje w tyle za wiodącymi krajami w dziedzinie AI. Ta rozbieżność wpływa na zdolność indyjskich programistów AI do eksperymentowania, iteracji i skutecznego skalowania swoich modeli.
Czynnik finansowania: wypełnianie luki inwestycyjnej
Znaczna luka inwestycyjna między Indiami a globalnymi liderami AI, takimi jak USA i Chiny, jest powodem do niepokoju. Venture capital napędza wzrost startupów AI, umożliwiając im przyciąganie najlepszych talentów, pozyskiwanie zasobów i realizowanie ambitnych projektów. Względny niedobór finansowania venture capital ukierunkowanego na AI w Indiach może stłumić innowacje i utrudnić startupom konkurowanie na skalę globalną. Rozwiązanie tego problemu wymaga stworzenia bardziej sprzyjającego klimatu inwestycyjnego dla AI, przyciągającego zarówno kapitał krajowy, jak i zagraniczny.
Tango talentów: pielęgnowanie wiedzy specjalistycznej w dziedzinie AI
Podczas gdy Indie szczycą się dużą pulą specjalistów IT, dostępność wyspecjalizowanych talentów w dziedzinie AI pozostaje wyzwaniem. Budowanie i wdrażanie zaawansowanych systemów AI wymaga różnorodnego zestawu umiejętności, w tym uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, przetwarzania języka naturalnego, widzenia komputerowego i nauki o danych. Aby wypełnić tę lukę talentów, Indie muszą inwestować w programy edukacyjne i szkoleniowe specyficzne dla AI, przyciągać doświadczonych specjalistów AI z zagranicy i wspierać prężną społeczność badawczą.
Niedobory danych: zajęcie się ilością i jakością
Dostępność wysokiej jakości, oznaczonych danych jest krwiobiegiem AI. Modele AI uczą się wzorców i dokonują przewidywań na podstawie danych, na których są szkolone. Brak wystarczających danych w kluczowych obszarach, zwłaszcza w językach indyjskich, stanowi znaczącą przeszkodę. Ponadto zasadnicze znaczenie ma zapewnienie prywatności, bezpieczeństwa i etycznego wykorzystania danych. Indie muszą opracować kompleksowe strategie dotyczące danych, które będą uwzględniać gromadzenie, adnotacje, zarządzanie i dostępność danych.
Przeszkody regulacyjne: radzenie sobie z niepewnością
Szybko ewoluujący charakter AI stwarza wyzwania regulacyjne. Rządy na całym świecie zmagają się z tym, jak regulować AI, aby promować innowacje, jednocześnie łagodząc potencjalne ryzyko. Brak jasnych i spójnych przepisów dotyczących AI w Indiach stwarza niepewność dla twórców AI i inwestorów. Ustanowienie dobrze zdefiniowanych ram regulacyjnych, które uwzględniają kwestie takie jak prywatność danych, stronniczość algorytmiczna i odpowiedzialność, ma zasadnicze znaczenie dla wspierania odpowiedzialnego rozwoju AI.
Możliwości wciąż są obfite: wizja przyszłości
Pomimo wyzwań Indie posiadają ogromny potencjał, aby stać się ważnym graczem na globalnym rynku AI. Duża populacja kraju, rosnąca gospodarka i rosnąca adopcja cyfrowa tworzą żyzny grunt dla innowacji AI. Aby zrealizować ten potencjał, Indie muszą skoncentrować się na:
- Inwestycje strategiczne: Zwiększenie inwestycji w infrastrukturę AI, badania i rozwój oraz edukację.
- Rozwój talentów: Wzmocnienie programów edukacyjnych i szkoleniowych w dziedzinie AI w celu wykształcenia wykwalifikowanej siły roboczej.
- Ekosystemy danych: Tworzenie solidnych ekosystemów danych, które ułatwiają gromadzenie, udostępnianie i zarządzanie danymi.
- Jasność regulacyjna: Ustanowienie jasnych i spójnych przepisów dotyczących AI, które promują innowacje i łagodzą ryzyko.
- Partnerstwa oparte na współpracy: Wspieranie współpracy między rządem, przemysłem, środowiskiem akademickim i społeczeństwem obywatelskim.
Rozwiązując te wyzwania i wykorzystując swoje mocne strony, Indie mogą zbudować kwitnący ekosystem AI, który napędza wzrost gospodarczy, poprawia jakość życia i przyczynia się do globalnej rewolucji AI. Poszukiwanie silnika AI światowej klasy może być trudne, ale potencjalne korzyści są ogromne, obiecując przekształcenie Indii w potęgę AI.