อินเดียกับการแสวงหา AI Engine ระดับโลก
ในขณะที่อินเดียมีระบบนิเวศของสตาร์ทอัพ AI ที่เฟื่องฟู แต่ก็ยังไม่ได้ผลิต AI engine ที่สามารถแข่งขันได้ในระดับโลก ซึ่งจุดประกายให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความท้าทายและโอกาสในการแสวงหาความเป็นผู้นำด้าน AI
อินเดียที่มีบุคลากรด้านไอทีมากกว่า 5 ล้านคน และให้ความสำคัญกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการศึกษามากขึ้น ดูเหมือนว่าจะมีตำแหน่งที่สมบูรณ์แบบในการแข่งขันในการแข่งขัน AI ระดับโลกที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว ในขณะที่สหรัฐอเมริกาได้สร้างความเป็นผู้นำในช่วงต้นด้วย ChatGPT ในปี 2023 และจีนก็ติดตามมาอย่างรวดเร็วด้วย DeepSeek อินเดียยังไม่ได้พัฒนา Large Language Model (LLM) ที่เทียบเคียงได้ ซึ่งสามารถเลียนแบบการสื่อสารแบบมนุษย์ได้
ภูมิทัศน์ AI ของอินเดียที่กำลังเติบโต
แม้จะไม่มี AI engine ที่เป็นเรือธง แต่ภาค AI ของอินเดียก็กำลังเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ ข้อมูลจาก Tracxn เผยให้เห็นว่าภูมิทัศน์ AI ของอินเดียประกอบด้วยสตาร์ทอัพ 7,114 แห่ง ซึ่งได้รับเงินทุนจากส่วนของผู้ถือหุ้นรวมกัน 23 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ รัฐบาลอินเดียตระหนักถึงศักยภาพของ AI จึงได้เปิดตัว IndiaAI Mission โดยจัดสรรเงินประมาณ 1.21 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อส่งเสริมการพัฒนาและการใช้งาน Large Multimodal Models (LMMs) ในประเทศ และแบบจำลองพื้นฐานเฉพาะโดเมนในภาคส่วนที่สำคัญ
การนำทางในเวที AI ระดับโลก
Abhishek Singh CEO ของ IndiaAI Mission กล่าวว่า สตาร์ทอัพอินเดียต้องมองข้ามตลาดในประเทศ เพื่อแข่งขันกับบริษัท AI ชั้นนำระดับโลกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในการกล่าวสุนทรพจน์ในการประชุมสุดยอด Accel AI ในบังกาลอร์ Singh เน้นย้ำว่าในขณะที่การสนับสนุนจากรัฐบาลในช่วงเริ่มต้นมีค่า แต่ความสำเร็จในระยะยาวขึ้นอยู่กับมุมมองระดับโลกในการฝึกอบรมแบบจำลอง
National Association of Software and Service Companies (NASSCOM) ซึ่งเป็นตัวแทนของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีของอินเดียมูลค่า 283 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ตระหนักถึงความซับซ้อนและความเข้มข้นของทรัพยากรในการสร้างแบบจำลอง AI ที่ได้รับการยอมรับในระดับโลก Satyaki Maitra ผู้จัดการอาวุโสฝ่ายสื่อสารของ NASSCOM เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการดำเนินการอย่างรวดเร็วและสร้างเอกลักษณ์ AI ที่ไม่เหมือนใคร
เพื่อส่งเสริมขีดความสามารถด้านการวิจัย AI IndiaAI Mission เพิ่งประกาศเพิ่ม Graphics Processing Units (GPUs) จำนวน 15,916 หน่วย ซึ่งจำเป็นสำหรับการคำนวณ AI ที่เน้นการประมวลผลแบบขนาน การเพิ่มจำนวนนี้จะเพิ่มความสามารถในการประมวลผล AI ของประเทศทั้งหมดเป็น 34,333 GPUs ผ่านความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน
การส่งเสริมนวัตกรรม AI ในประเทศ
สตาร์ทอัพหลายแห่ง รวมถึง Gan AI, Gnan AI, SarvamAI และ Soket AI กำลังพัฒนาแบบจำลองพื้นฐานที่ปรับให้เข้ากับบริบทของอินเดีย โดยได้รับการสนับสนุนจาก IndiaAI Mission บริษัทอื่นๆ เช่น Sarvam AI, Fractal และ CoRover AI กำลังมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรม AI ในด้านที่เฉพาะเจาะจง
Maitra กล่าวว่า การบรรลุความสำเร็จด้าน AI จำเป็นต้องมีความร่วมมือระหว่างภาครัฐ อุตสาหกรรม และสถาบันการศึกษา เพื่อสร้างห่วงโซ่คุณค่าที่ครอบคลุมซึ่งครอบคลุมถึงการกำกับดูแลคอมพิวเตอร์และข้อมูล การฝึกอบรมแบบจำลอง และการใช้งานจริง
การเอาชนะความท้าทายในการก้าวขึ้นสู่ AI ของอินเดีย
Pawan Duggal ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ชื่อดัง ชี้ให้เห็นว่าอินเดียอาจเผชิญกับความท้าทายต่างๆ เช่น การขาดแคลนฮาร์ดแวร์ AI ระดับไฮเอนด์ การเข้าถึง GPUs ขั้นสูงที่จำกัด และทรัพยากรคอมพิวเตอร์บนคลาวด์ไม่เพียงพอ ซึ่งทั้งหมดนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่
Duggal ยังชี้ให้เห็นถึงช่องว่างการลงทุนที่สำคัญเมื่อเทียบกับคู่แข่งทั่วโลก ในขณะที่การลงทุนร่วมทุนในสตาร์ทอัพ AI ของอินเดียเพิ่มขึ้น แต่ก็ยังต่ำกว่าระดับที่เห็นในสหรัฐอเมริกาและจีนอย่างมาก
เขากล่าวว่า ตั้งแต่ปี 2014 ถึง 2023 สหรัฐอเมริกาลงทุน 2.34 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และจีน 832 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในการร่วมทุนและสตาร์ทอัพ ในขณะที่อินเดียลงทุน 145 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในช่วงเวลาเดียวกัน
Duggal เชื่อว่าอินเดียกำลังก้าวไปข้างหน้าในการสร้างแบบจำลอง AI ของตนเอง แต่จำเป็นต้องจัดการกับโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ การระดมทุน บุคลากร ข้อมูล และความท้าทายด้านกฎระเบียบ
ความหลากหลายทางภาษา: ความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร
ความหลากหลายทางภาษาของอินเดียเป็นอุปสรรคที่ไม่เหมือนใครสำหรับการพัฒนา AI ภาษาอังกฤษเป็นเพียงภาษาทางการ 22 ภาษาในประเทศ ซึ่งมีภาษาพูดมากกว่า 1,600 ภาษา ซึ่งหลายภาษามีการแสดงดิจิทัลที่จำกัด
Yash Shah จาก Momentum 91 บริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์แบบกำหนดเอง เน้นย้ำว่ากรณีการใช้งานหลักสำหรับ LLM "อินเดีย" อยู่ที่ความสามารถในการทำงานในภาษาอินเดียต่างๆ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้เป็นเรื่องท้าทายในปัจจุบันเนื่องจากการขาดแคลนข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพสำหรับภาษาอินเดียส่วนใหญ่
Shah แนะนำว่าสำหรับ LLM ที่ใช้ภาษาอังกฤษ บริษัทและประเทศอื่นๆ มีความได้เปรียบที่สำคัญ ซึ่งน่าจะยังคงอยู่ต่อไป
อุปสรรคสำคัญต่อความก้าวหน้าของ AI
Utpal Vaishnav จาก Upsquare Technologies ระบุว่านักลงทุนที่ไม่ชอบความเสี่ยง กฎระเบียบด้านข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน และอุปทาน GPU ที่จำกัด เป็นอุปสรรคสำคัญ
Vaishnav เชื่อว่าอินเดียมีทุนทางปัญญามากมาย โดยที่ GPUs เข้าถึงได้ง่ายขึ้น และข้อมูลหลายภาษารอการใช้งาน ด้วยเงินทุนที่อดทน คำจำกัดความของปัญหาที่ชัดเจน และการใช้งานบุคลากรเชิงกลยุทธ์ LLM ขนาดกะทัดรัดระดับโลกสามารถเปิดตัวได้ในอีกสองถึงสามปี
เจาะลึกความท้าทายที่ AI Development ในอินเดียเผชิญ
เพื่อให้เข้าใจอย่างแท้จริงถึงเส้นทางของอินเดียในการสร้าง AI engine ระดับโลก การวิเคราะห์เครือข่ายที่ซับซ้อนของความท้าทายที่ขัดขวางความก้าวหน้าจึงเป็นสิ่งสำคัญ
อุปสรรคด้านฮาร์ดแวร์: คอขวดที่สำคัญ
ดังที่ Pawan Duggal เน้นย้ำ การเข้าถึงฮาร์ดแวร์ AI ที่ทันสมัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง GPUs ขั้นสูง ถือเป็นข้อจำกัดที่สำคัญ GPUs เป็นกลไกสำคัญของ AI ซึ่งเร่งงานที่ต้องใช้การคำนวณมากในการฝึกอบรมและเรียกใช้แบบจำลอง AI ที่ซับซ้อน การมีทรัพยากรเหล่านี้อย่างจำกัดในอินเดียเป็นอุปสรรคโดยตรงต่อการพัฒนาและนวัตกรรม AI อย่างรวดเร็ว
ปริศนาความจุคลาวด์: ข้อกังวลด้านความสามารถในการปรับขนาด
สิ่งที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์คือปัญหาของทรัพยากรคอมพิวเตอร์บนคลาวด์ไม่เพียงพอ แพลตฟอร์มคลาวด์นำเสนอพลังการคำนวณ พื้นที่จัดเก็บข้อมูล และบริการที่ปรับขนาดได้ ซึ่งจำเป็นสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และความต้องการในการคำนวณในการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ ในขณะที่การนำคลาวด์มาใช้กำลังเติบโตในอินเดีย แต่ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่แข็งแกร่งและราคาไม่แพงซึ่งปรับให้เหมาะกับปริมาณงาน AI ยังคงล้าหลังกว่าประเทศผู้นำด้าน AI ความแตกต่างนี้ส่งผลต่อความสามารถของนักพัฒนา AI อินเดียในการทดลอง ทำซ้ำ และปรับขนาดแบบจำลองของตนอย่างมีประสิทธิภาพ
ปัจจัยด้านการระดมทุน: การเชื่อมช่องว่างการลงทุน
ช่องว่างการลงทุนที่สำคัญระหว่างอินเดียและผู้นำด้าน AI ระดับโลก เช่น สหรัฐอเมริกาและจีน เป็นสาเหตุที่น่ากังวล เงินร่วมทุนช่วยกระตุ้นการเติบโตของสตาร์ทอัพ AI ช่วยให้พวกเขาดึงดูดบุคลากรชั้นนำ จัดหาทรัพยากร และดำเนินโครงการที่มีความทะเยอทะยาน การขาดแคลนเงินทุนร่วมทุนที่เน้น AI ในอินเดียค่อนข้างน้อย อาจทำให้เกิดการขัดขวางนวัตกรรมและทำให้สตาร์ทอัพแข่งขันในระดับโลกได้ยาก การแก้ไขปัญหานี้ต้องส่งเสริมสภาพแวดล้อมการลงทุนที่เป็นประโยชน์ต่อ AI มากขึ้น ดึงดูดทั้งเงินทุนในประเทศและต่างประเทศ
Talent Tango: การบ่มเพาะความเชี่ยวชาญด้าน AI
ในขณะที่อินเดียมีบุคลากรด้านไอทีจำนวนมาก แต่ความพร้อมใช้งานของบุคลากร AI เฉพาะทางยังคงเป็นความท้าทาย การสร้างและใช้งานระบบ AI ที่ซับซ้อนต้องใช้ทักษะที่หลากหลาย รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อเชื่อมช่องว่างด้านบุคลากรนี้ อินเดียจำเป็นต้องลงทุนในโปรแกรมการศึกษาและการฝึกอบรมเฉพาะด้าน AI ดึงดูดผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่มีประสบการณ์จากต่างประเทศ และส่งเสริมชุมชนการวิจัยที่มีชีวิตชีวา
ข้อบกพร่องของข้อมูล: การแก้ไขปริมาณและคุณภาพ
ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่มีป้ายกำกับคุณภาพสูงเป็นหัวใจสำคัญของ AI แบบจำลอง AI เรียนรู้รูปแบบและทำการคาดการณ์ตามข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม ขาดข้อมูลเพียงพอในด้านที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาษาอินเดีย เป็นอุปสรรคสำคัญ นอกจากนี้ การรับรองความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการใช้งานข้อมูลอย่างมีจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญ อินเดียจำเป็นต้องพัฒนากลยุทธ์ด้านข้อมูลที่ครอบคลุม ซึ่งจัดการกับการเก็บรวบรวมข้อมูล คำอธิบายประกอบ การกำกับดูแล และการเข้าถึงข้อมูล
อุปสรรคด้านกฎระเบียบ: การนำทางความไม่แน่นอน
ลักษณะที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วของ AI นำเสนอความท้าทายด้านกฎระเบียบ รัฐบาลทั่วโลกกำลังต่อสู้กับวิธีการควบคุม AI เพื่อส่งเสริมนวัตกรรมในขณะที่ลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น การไม่มีกฎระเบียบ AI ที่ชัดเจนและสอดคล้องกันในอินเดียสร้างความไม่แน่นอนสำหรับนักพัฒนา AI และนักลงทุน การจัดตั้งกรอบการกำกับดูแลที่กำหนดไว้อย่างดี ซึ่งแก้ไขปัญหาต่างๆ เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความลำเอียงของอัลกอริทึม และความรับผิดชอบ มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการส่งเสริมการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ
โอกาสยังคงมีมากมาย: วิสัยทัศน์สำหรับอนาคต
แม้จะมีความท้าทาย แต่ อินเดียมีศักยภาพมหาศาลที่จะก้าวขึ้นเป็นผู้เล่นสำคัญในภูมิทัศน์ AI ระดับโลก ประชากรจำนวนมากของประเทศ เศรษฐกิจที่กำลังเติบโต และการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาใช้ที่เพิ่มขึ้น สร้างรากฐานที่อุดมสมบูรณ์สำหรับนวัตกรรม AI เพื่อตระหนักถึงศักยภาพนี้ อินเดียจำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่:
- การลงทุนเชิงกลยุทธ์: เพิ่มการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI การวิจัยและพัฒนา และการศึกษา
- การพัฒนาบุคลากร: เสริมสร้างโปรแกรมการศึกษาและการฝึกอบรม AI เพื่อบ่มเพาะแรงงานที่มีทักษะ
- ระบบนิเวศข้อมูล: สร้างระบบนิเวศข้อมูลที่แข็งแกร่ง ซึ่งอำนวยความสะดวกในการเก็บรวบรวม การแบ่งปัน และการกำกับดูแลข้อมูล
- ความชัดเจนด้านกฎระเบียบ: จัดตั้งกฎระเบียบ AI ที่ชัดเจนและสอดคล้องกัน ซึ่งส่งเสริมนวัตกรรมและลดความเสี่ยง
- ความร่วมมือ: ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างรัฐบาล อุตสาหกรรม สถาบันการศึกษา และภาคประชาสังคม
ด้วยการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้และใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของตน อินเดียสามารถสร้างระบบนิเวศ AI ที่เจริญรุ่งเรือง ซึ่งขับเคลื่อนการเติบโตทางเศรษฐกิจ ปรับปรุงคุณภาพชีวิต และมีส่วนร่วมในการปฏิวัติ AI ทั่วโลก การแสวงหา AI engine ระดับโลกอาจเป็นเรื่องยาก แต่ผลตอบแทนที่เป็นไปได้นั้นมากมายมหาศาล สัญญาว่าจะเปลี่ยนอินเดียให้กลายเป็นขุมพลังด้าน AI