India inajivunia mazingira mazuri ya startups za AI, lakini bado haijazalisha injini yake ya AI ya ushindani wa kimataifa, na hivyo kuibua maswali kuhusu changamoto na fursa katika harakati zake za uongozi wa AI.
India, ikiwa na jumla kubwa ya wataalamu wa IT zaidi ya milioni 5 na msisitizo unaoongezeka juu ya akili bandia (AI) katika elimu, inaonekana iko katika nafasi nzuri ya kushindana katika mbio za AI za kimataifa zinazoendelea kwa kasi. Wakati Marekani ilianzisha uongozi wa mapema na ChatGPT mwaka 2023, na China ilifuata haraka na DeepSeek, India bado haijatengeneza Mfumo Mkubwa wa Lugha (LLM) unaolinganishwa unaoweza kuiga mawasiliano kama ya binadamu.
Mandhari Inayochipuka ya AI ya India
Licha ya kukosekana kwa injini kuu ya AI, sekta ya AI ya India inakumbwa na ukuaji mkubwa. Data kutoka Tracxn inaonyesha kuwa mandhari ya AI ya India inajumuisha startups 7,114, ambazo kwa pamoja zinapata dola bilioni 23 katika ufadhili wa usawa. Serikali ya India, ikitambua uwezo wa AI, imezindua IndiaAI Mission, ikitenga takriban dola bilioni 1.21 ili kukuza uendelezaji na upelekaji wa Mifumo Mikubwa ya Multimodal (LMMs) na mifumo ya msingi maalum ya kikoa katika sekta muhimu.
Kupitia Uwanja wa AI wa Kimataifa
Kulingana na Abhishek Singh, CEO wa IndiaAI Mission, startups za India lazima ziangalie zaidi masoko ya ndani ili kushindana kwa ufanisi na nguvu za AI za kimataifa. Akizungumza katika Accel AI Summit huko Bengaluru, Singh alisisitiza kwamba wakati msaada wa awali wa serikali ni muhimu, mafanikio ya muda mrefu yanategemea mtazamo wa kimataifa katika mafunzo ya mfumo.
Chama cha Kitaifa cha Kampuni za Programu na Huduma (NASSCOM), kinachowakilisha sekta ya teknolojia ya India ya dola bilioni 283, kinatambua ugumu na nguvu ya rasilimali ya kujenga mfumo wa AI unaotambulika kimataifa. Satyaki Maitra, meneja mwandamizi wa mawasiliano wa NASSCOM, anasisitiza haja ya kusonga haraka na kuanzisha utambulisho wa kipekee wa AI.
Ili kuimarisha uwezo wa utafiti wa AI, IndiaAI Mission hivi karibuni ilitangaza kuongezwa kwa Vitengo vya Kuchakata Picha (GPUs) 15,916, muhimu kwa hesabu za AI zenye nguvu za usindikaji sambamba. Uongezaji huu utaongeza jumla ya uwezo wa kitaifa wa kompyuta wa AI hadi GPUs 34,333 kupitia ushirikiano wa umma na binafsi.
Kukuza Ubunifu wa AI wa Nyumbani
Startups kadhaa, ikiwa ni pamoja na Gan AI, Gnan AI, SarvamAI, na Soket AI, zinaendeleza kikamilifu mifumo ya msingi iliyoundwa kwa muktadha wa India kwa msaada kutoka kwa IndiaAI Mission. Makampuni mengine kama Sarvam AI, Fractal, na CoRover AI yanaelekeza nguvu zao katika uvumbuzi wa AI katika maeneo maalum.
Kulingana na Maitra, kufikia mafanikio ya AI kunahitaji juhudi za ushirikiano kati ya serikali, sekta, na wasomi ili kuanzisha mnyororo kamili wa thamani unaojumuisha utawala wa kompyuta na data, mafunzo ya mfumo, na upelekaji wa vitendo.
Kukabiliana na Changamoto katika Kupaa kwa AI kwa India
Pawan Duggal, mtaalamu mashuhuri wa usalama wa mtandao, anapendekeza kwamba India inaweza kukumbana na changamoto kama vile uhaba wa vifaa vya AI vya hali ya juu, ufikiaji mdogo wa GPUs za hali ya juu, na rasilimali za kompyuta za wingu zisizotosha, ambazo zote ni muhimu kwa mafunzo ya mifumo ya AI kubwa.
Duggal pia anaelezea pengo kubwa la uwekezaji ikilinganishwa na wenza wa kimataifa. Ingawa uwekezaji wa mtaji wa ubia katika startups za AI za India umeongezeka, unabaki chini sana kuliko viwango vinavyoonekana nchini Marekani na China.
Kuanzia 2014 hadi 2023, Marekani iliwekeza dola trilioni 2.34 na China dola bilioni 832 katika ubia na startups, wakati India iliwekeza dola bilioni 145 katika kipindi hicho, alibainisha.
Duggal anaamini kuwa India inafanya maendeleo kuelekea kuunda mfumo wake wa AI lakini inahitaji kushughulikia miundombinu muhimu, ufadhili, talanta, data, na changamoto za udhibiti.
Tofauti za Lugha: Changamoto ya Kipekee
Tofauti za lugha za India zinatoa kikwazo cha kipekee kwa maendeleo ya AI. Kiingereza ni mojawapo tu ya lugha 22 rasmi nchini, ambayo pia inajivunia lugha zaidi ya 1,600 zinazozungumzwa, ambazo nyingi zina uwakilishi mdogo wa kidijitali.
Yash Shah wa Momentum 91, kampuni ya ukuzaji wa programu maalum, anaangazia kwamba matumizi makuu ya LLM ya "India" yapo katika uwezo wake wa kufanya kazi katika lugha mbalimbali za Kihindi. Hata hivyo, hii kwa sasa ina changamoto kutokana na uhaba wa data bora ya mafunzo kwa lugha nyingi za Kihindi.
Shah anapendekeza kwamba kwa LLM zinazotegemea Kiingereza, makampuni mengine na nchi zina mwanzo mkubwa ambao kuna uwezekano wa kuendelea.
Vizuizi Muhimu vya Uendelezaji wa AI
Utpal Vaishnav wa Upsquare Technologies anabainisha wawekezaji wanaochukia hatari, kanuni zisizolingana za data, na usambazaji mdogo wa GPU kama vizuizi vikuu.
Vaishnav anaamini kuwa India inamiliki mtaji mwingi wa kiakili, na GPUs zinazidi kupatikana na data ya lugha nyingi inasubiri matumizi. Kwa mtaji wa subira, ufafanuzi wazi wa tatizo, na upelekaji wa kimkakati wa talanta, LLM ndogo, ya kiwango cha kimataifa inaweza kuzinduliwa katika miaka miwili hadi mitatu.
Kuingia Ndani Zaidi katika Changamoto Zinazokabili Maendeleo ya AI nchini India
Ili kuelewa kikamilifu safari ya India kuelekea kuunda injini ya AI ya kiwango cha dunia, ni muhimu kuchambua mtandao tata wa changamoto zinazokwamisha maendeleo yake.
Kikwazo cha Vifaa: Kizuizi Muhimu
Kama Pawan Duggal alivyosisitiza, upatikanaji wa vifaa vya hali ya juu vya AI, hasa GPUs za hali ya juu, unawakilisha kikwazo kikubwa. GPUs ndio farasi wa kazi wa AI, zinazoharakisha kazi za hesabu zinazotumia nguvu nyingi za mafunzo na kuendesha mifumo ngumu ya AI. Upatikanaji mdogo wa rasilimali hizi ndani ya India unatoa kizuizi cha moja kwa moja kwa maendeleo ya haraka ya AI na uvumbuzi.
Kitendawili cha Uwezo wa Wingu: Masuala ya Kuongezeka
Kwa karibu kuhusiana na mapungufu ya vifaa ni suala la rasilimali za kompyuta za wingu zisizotosha. Majukwaa ya wingu hutoa nguvu za kompyuta zinazoweza kuongezeka, hifadhi, na huduma ambazo ni muhimu kwa kushughulikia seti kubwa za data na mahitaji ya hesabu ya mafunzo ya mifumo mikubwa ya AI. Wakati uasili wa wingu unakua nchini India, upatikanaji wa miundombinu thabiti na ya bei nafuu ya wingu iliyoundwa kwa ajili ya kazi za AI unachelewa nyuma ya mataifa yanayoongoza ya AI. Tofauti hii inaathiri uwezo wa watengenezaji wa AI wa India kujaribu, kurudia, na kupanua mifumo yao kwa ufanisi.
Sababu ya Ufadhili: Kuziba Pengo la Uwekezaji
Pengo kubwa la uwekezaji kati ya India na viongozi wa kimataifa wa AI kama Marekani na China ni sababu ya wasiwasi. Mtaji wa ubia unachochea ukuaji wa startups za AI, na kuziwezesha kuvutia talanta za juu, kupata rasilimali, na kufuata miradi kabambe. Uhaba kiasi wa ufadhili wa ubia unaozingatia AI nchini India unaweza kukandamiza uvumbuzi na kufanya kuwa vigumu kwa startups kushindana katika kiwango cha kimataifa. Kushughulikia hili kunahitaji kukuza mazingira mazuri zaidi ya uwekezaji kwa AI, kuvutia mtaji wa ndani na wa kigeni.
Tango ya Talanta: Kulea Utaalamu wa AI
Wakati India inajivunia jumla kubwa ya wataalamu wa IT, upatikanaji wa talanta maalum za AI unabaki kuwa changamoto. Kujenga na kupeleka mifumo ya kisasa ya AI inahitaji ujuzi mbalimbali na tofauti, ikiwa ni pamoja na kujifunza mashine, kujifunza kwa kina, usindikaji wa lugha asilia, maono ya kompyuta, na sayansi ya data. Ili kuziba pengo hili la talanta, India inahitaji kuwekeza katika programu maalum za elimu na mafunzo ya AI, kuvutia wataalamu wenye uzoefu wa AI kutoka nje ya nchi, na kukuza jumuiya hai ya utafiti.
Upungufu wa Data: Kushughulikia Uwingi na Ubora
Upatikanaji wa data ya ubora wa juu, iliyoandikwa ndio uhai wa AI. Mifumo ya AI hujifunza mifumo na kufanya utabiri kulingana na data wanayofunzwa. Ukosefu wa data ya kutosha katika maeneo muhimu, hasa katika lugha za Kihindi, ni kikwazo kikubwa. Zaidi ya hayo, kuhakikisha faragha ya data, usalama, na matumizi ya maadili ni muhimu. India inahitaji kuendeleza mikakati kamili ya data ambayo inashughulikia ukusanyaji wa data, ufafanuzi, utawala, na upatikanaji.
Vizuizi vya Udhibiti: Kupitia Kutokuwa na Uhakika
Hali ya AI inayoendelea kwa kasi inatoa changamoto za udhibiti. Serikali duniani kote zinashughulika na jinsi ya kudhibiti AI ili kukuza uvumbuzi huku zikipunguza hatari zinazoweza kutokea. Kukosekana kwa kanuni wazi na thabiti za AI nchini India kunaleta kutokuwa na uhakika kwa watengenezaji na wawekezaji wa AI. Kuanzisha mifumo ya udhibiti iliyofafanuliwa vizuri ambayo inashughulikia masuala kama vile faragha ya data, upendeleo wa algorithmic, na dhima ni muhimu kwa kukuza maendeleo ya AI yenye uwajibikaji.
Fursa Bado Tele: Maono ya Baadaye
Licha ya changamoto, India inamiliki uwezo mkubwa wa kuwa mchezaji mkuu katika mandhari ya AI ya kimataifa. Idadi kubwa ya watu nchini, uchumi unaokua, na kuongezeka kwa uasili wa kidijitali kunaunda msingi mzuri kwa uvumbuzi wa AI. Ili kutambua uwezo huu, India inahitaji kuzingatia:
- Uwekezaji wa Kimkakati: Kuongeza uwekezaji katika miundombinu ya AI, utafiti na maendeleo, na elimu.
- Uendelezaji wa Talanta: Kuimarisha programu za elimu na mafunzo za AI ili kukuza wafanyakazi wenye ujuzi.
- Mazingira ya Data: Kuanzisha mazingira imara ya data ambayo yanawezesha ukusanyaji wa data, ushirikiano, na utawala.
- Uwazi wa Udhibiti: Kuanzisha kanuni wazi na thabiti za AI ambazo zinakuza uvumbuzi na kupunguza hatari.
- Ushirikiano wa Ushirikiano: Kukuza ushirikiano kati ya serikali, sekta, wasomi, na mashirika ya kiraia.
Kwa kushughulikia changamoto hizi na kuchukua faida ya nguvu zake, India inaweza kujenga mazingira mazuri ya AI ambayo yanaendesha ukuaji wa uchumi, inaboresha ubora wa maisha, na inachangia mapinduzi ya AI ya kimataifa. Harakati za injini ya AI ya kiwango cha dunia zinaweza kuwa ngumu, lakini thawabu zinazoweza kupatikana ni kubwa, na zinaahidi kuibadilisha India kuwa nguvu ya AI.