Индия, обладающая процветающей экосистемой AI-стартапов, еще не создала собственный AI-движок, способный конкурировать на глобальном уровне. Это вызывает вопросы о проблемах и возможностях в ее стремлении к лидерству в области AI.
Индия, с ее огромным пулом из более чем 5 миллионов IT-специалистов и растущим акцентом на искусственный интеллект (AI) в образовании, кажется, идеально подходит для конкуренции в быстро развивающейся глобальной гонке AI. В то время как Соединенные Штаты захватили лидерство с ChatGPT в 2023 году, а Китай быстро последовал за ними с DeepSeek, Индии еще предстоит разработать сопоставимую большую языковую модель (Large Language Model, LLM), способную имитировать человеческое общение.
Развивающийся индийский ландшафт AI
Несмотря на отсутствие флагманского AI-движка, AI-сектор Индии переживает значительный рост. Данные Tracxn показывают, что индийский ландшафт AI охватывает 7114 стартапов, коллективно получивших 23 миллиарда долларов в виде акционерного финансирования. Признавая потенциал AI, индийское правительство запустило IndiaAI Mission, выделив примерно 1,21 миллиарда долларов на содействие разработке и развертыванию отечественных больших мультимодальных моделей (Large Multimodal Models, LMM) и базовых моделей для конкретных областей в критически важных секторах.
Навигация на глобальной арене AI
По словам Абхишека Сингха, генерального директора IndiaAI Mission, индийские стартапы должны смотреть за пределы внутреннего рынка, чтобы эффективно конкурировать с глобальными AI-гигантами. Выступая на Accel AI Summit в Бангалоре, Сингх подчеркнул, что, хотя начальная государственная поддержка ценна, долгосрочный успех зависит от глобальной перспективы в обучении моделей.
Национальная ассоциация компаний-разработчиков программного обеспечения и услуг (National Association of Software and Service Companies, NASSCOM), представляющая индийскую индустрию технологий объемом 283 миллиарда долларов, признает сложность и ресурсоемкость создания глобально признанной AI-модели. Сатьяки Майтра, старший менеджер по коммуникациям NASSCOM, подчеркивает необходимость действовать быстро и создать уникальную AI-идентичность.
Чтобы укрепить возможности AI-исследований, IndiaAI Mission недавно объявила о добавлении 15 916 графических процессоров (Graphics Processing Units, GPU), необходимых для AI-вычислений с интенсивной параллельной обработкой. Это увеличение увеличит общую национальную вычислительную мощность AI до 34 333 GPU за счет государственно-частного партнерства.
Развитие отечественных AI-инноваций
Несколько стартапов, включая Gan AI, Gnan AI, SarvamAI и Soket AI, активно разрабатывают базовые модели, адаптированные к индийскому контексту, при поддержке IndiaAI Mission. Другие фирмы, такие как Sarvam AI, Fractal и CoRover AI, концентрируются на AI-инновациях в конкретных областях.
По словам Майтра, достижение успеха в AI требует совместных усилий правительства, промышленности и научных кругов для создания комплексной цепочки создания стоимости, охватывающей компьютерное и управление данными, обучение моделей и практическое развертывание.
Преодоление проблем в восхождении Индии в AI
Паван Дуггал, известный эксперт по кибербезопасности, предполагает, что Индия может столкнуться с такими проблемами, как нехватка высокопроизводительного AI-оборудования, ограниченный доступ к передовым GPU и недостаточные ресурсы облачных вычислений, которые жизненно важны для обучения крупномасштабных AI-моделей.
Дуггал также указывает на значительный инвестиционный разрыв по сравнению с глобальными аналогами. Хотя инвестиции венчурного капитала в индийские AI-стартапы увеличились, они остаются значительно ниже уровней, наблюдаемых в США и Китае.
С 2014 по 2023 год США инвестировали 2,34 триллиона долларов, а Китай - 832 миллиарда долларов в предприятия и стартапы, в то время как Индия инвестировала 145 миллиардов долларов за тот же период, отметил он.
Дуггал считает, что Индия делает успехи в создании собственной AI-модели, но необходимо решить критические проблемы инфраструктуры, финансирования, талантов, данных и регулирования.
Лингвистическое разнообразие: уникальная проблема
Лингвистическое разнообразие Индии представляет собой уникальное препятствие для AI-разработки. Английский язык является лишь одним из 22 официальных языков в стране, которая также может похвастаться более чем 1600 разговорными языками, многие из которых имеют ограниченное цифровое представление.
Яш Шах из Momentum 91, компании по разработке заказного программного обеспечения, подчеркивает, что основное применение "индийской" LLM заключается в ее способности функционировать на различных индийских языках. Однако в настоящее время это затруднительно из-за нехватки качественных обучающих данных для большинства индийских языков.
Шах предполагает, что для LLM на основе английского языка другие компании и страны имеют значительное преимущество, которое, вероятно, сохранится.
Ключевые препятствия для продвижения AI
Утпал Вайшнав из Upsquare Technologies выделяет инвесторов, не склонных к риску, непоследовательное регулирование данных и ограниченное предложение GPU в качестве основных препятствий.
Вайшнав считает, что Индия обладает обильным интеллектуальным капиталом, при этом GPU становятся более доступными, а многоязыковые данные ожидают использования. Благодаря терпеливому капиталу, четким определениям проблем и стратегическому развертыванию талантов, компактная AI-модель мирового класса может быть запущена через два-три года.
Более глубокое погружение в проблемы, стоящие перед развитием AI в Индии
Чтобы по-настоящему понять путь Индии к созданию AI-движка мирового класса, жизненно важно разобрать сложную сеть проблем, препятствующих ее прогрессу.
Аппаратное препятствие: критическое узкое место
Как подчеркнул Паван Дуггал, доступ к передовому AI-оборудованию, особенно к передовым GPU, представляет собой значительное ограничение. GPU являются рабочей лошадкой AI, ускоряя вычислительно интенсивные задачи обучения и запуска сложных AI-моделей. Ограниченная доступность этих ресурсов в Индии представляет собой прямое препятствие для быстрого AI-развития и инноваций.
Головоломка с облачными мощностями: проблемы масштабируемости
Тесно связана с аппаратными ограничениями проблема недостаточных ресурсов облачных вычислений. Облачные платформы предлагают масштабируемую вычислительную мощность, хранилище и услуги, которые необходимы для обработки огромных наборов данных и вычислительных требований обучения крупномасштабных AI-моделей. В то время как внедрение облачных технологий растет в Индии, доступность надежной и доступной облачной инфраструктуры, адаптированной для AI-нагрузок, отстает от таковой в ведущих странах AI. Это неравенство влияет на способность индийских AI-разработчиков экспериментировать, повторять и эффективно масштабировать свои модели.
Фактор финансирования: преодоление инвестиционного разрыва
Существенный инвестиционный разрыв между Индией и глобальными лидерами AI, такими как США и Китай, вызывает беспокойство. Венчурный капитал подпитывает рост AI-стартапов, позволяя им привлекать лучших специалистов, приобретать ресурсы и реализовывать амбициозные проекты. Относительная нехватка венчурного финансирования, ориентированного на AI, в Индии может задушить инновации и затруднить конкуренцию стартапов в глобальном масштабе. Решение этой проблемы требует создания более благоприятного инвестиционного климата для AI, привлечения как внутреннего, так и иностранного капитала.
Танго талантов: воспитание AI-экспертизы
Хотя Индия может похвастаться большим пулом IT-специалистов, доступность специализированных AI-талантов остается проблемой. Создание и развертывание сложных AI-систем требует разнообразного набора навыков, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение и науку о данных. Чтобы преодолеть этот пробел в талантах, Индии необходимо инвестировать в специальные образовательные и учебные программы AI, привлекать опытных AI-специалистов из-за границы и развивать активное исследовательское сообщество.
Недостатки данных: решение вопросов количества и качества
Доступность высококачественных, размеченных данных является жизненной силой AI. AI-модели изучают закономерности и делают прогнозы на основе данных, на которых они обучены. Нехватка достаточных данных в ключевых областях, особенно на индийских языках, является значительным препятствием. Кроме того, обеспечение конфиденциальности, безопасности и этичного использования данных имеет решающее значение. Индии необходимо разработать комплексные стратегии данных, которые решат вопросы сбора данных, аннотации, управления и доступности.
Нормативные препятствия: преодоление неопределенности
Быстро развивающийся характер AI создает нормативные проблемы. Правительства во всем мире борются с тем, как регулировать AI для содействия инновациям при одновременном снижении потенциальных рисков. Отсутствие четких и последовательных AI-правил в Индии создает неопределенность для AI-разработчиков и инвесторов. Создание четко определенных нормативных рамок, которые решают такие вопросы, как конфиденциальность данных, алгоритмическая предвзятость и ответственность, имеет решающее значение для содействия ответственному AI-развитию.
Возможности все еще в изобилии: видение будущего
Несмотря на проблемы, Индия обладает огромным потенциалом, чтобы стать крупным игроком на глобальном AI-ландшафте. Большая численностьнаселения страны, растущая экономика и растущее внедрение цифровых технологий создают плодородную почву для AI-инноваций. Чтобы реализовать этот потенциал, Индии необходимо сосредоточиться на:
- Стратегические инвестиции: Увеличение инвестиций в AI-инфраструктуру, исследования и разработки, а также образование.
- Развитие талантов: Укрепление образовательных и учебных программ AI для развития квалифицированной рабочей силы.
- Экосистемы данных: Создание надежных экосистем данных, которые облегчают сбор, совместное использование и управление данными.
- Нормативная ясность: Установление четких и последовательных AI-правил, которые способствуют инновациям и снижают риски.
- Совместные партнерства: Содействие сотрудничеству между правительством, промышленностью, научными кругами и гражданским обществом.
Решая эти проблемы и используя свои сильные стороны, Индия может построить процветающую AI-экосистему, которая стимулирует экономический рост, улучшает качество жизни и вносит вклад в глобальную AI-революцию. Поиск AI-движка мирового класса может быть трудным, но потенциальные выгоды огромны, обещая превратить Индию в AI-державу.