Ấn Độ, với nguồn nhân lực dồi dào gồm hơn 5 triệu chuyên gia CNTT và ngày càng chú trọng vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục, dường như có vị thế hoàn hảo để cạnh tranh trong cuộc đua AI toàn cầu đang phát triển nhanh chóng. Trong khi Hoa Kỳ thiết lập vị trí dẫn đầu sớm với ChatGPT vào năm 2023, và Trung Quốc nhanh chóng theo sau với DeepSeek, Ấn Độ vẫn chưa phát triển được Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tương đương có khả năng mô phỏng giao tiếp giống con người.
Bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ của Ấn Độ
Mặc dù thiếu một động cơ AI hàng đầu, lĩnh vực AI của Ấn Độ đang trải qua sự tăng trưởng đáng kể. Dữ liệu từ Tracxn tiết lộ rằng bối cảnh AI của Ấn Độ bao gồm 7.114 công ty khởi nghiệp, thu được tổng cộng 23 tỷ đô la tài trợ vốn cổ phần. Nhận thấy tiềm năng của AI, chính phủ Ấn Độ đã khởi động Sứ mệnh IndiaAI, phân bổ khoảng 1,21 tỷ đô la để thúc đẩy sự phát triển và triển khai các Mô hình Đa phương thức Lớn (LMM) bản địa và các mô hình nền tảng dành riêng cho lĩnh vực trên các lĩnh vực quan trọng.
Điều hướng đấu trường AI toàn cầu
Theo Abhishek Singh, Giám đốc điều hành của Sứ mệnh IndiaAI, các công ty khởi nghiệp Ấn Độ phải nhìn xa hơn thị trường trong nước để cạnh tranh hiệu quả với các cường quốc AI toàn cầu. Phát biểu tại Hội nghị thượng đỉnh Accel AI ở Bengaluru, Singh nhấn mạnh rằng mặc dù sự hỗ trợ ban đầu của chính phủ là rất có giá trị, nhưng thành công lâu dài phụ thuộc vào quan điểm toàn cầu trong việc đào tạo mô hình.
Hiệp hội Quốc gia về các Công ty Phần mềm và Dịch vụ (NASSCOM), đại diện cho ngành công nghệ trị giá 283 tỷ đô la của Ấn Độ, thừa nhận sự phức tạp và cường độ nguồn lực của việc xây dựng một mô hình AI được công nhận trên toàn cầu. Satyaki Maitra, quản lý truyền thông cấp cao của NASSCOM, nhấn mạnh sự cần thiết phải hành động nhanh chóng và thiết lập một bản sắc AI độc đáo.
Để tăng cường khả năng nghiên cứu AI, Sứ mệnh IndiaAI gần đây đã công bố bổ sung 15.916 Đơn vị xử lý đồ họa (GPU), rất cần thiết cho các tính toán AI chuyên sâu về xử lý song song. Sự gia tăng này sẽ tăng tổng công suất tính toán AI quốc gia lên 34.333 GPU thông qua quan hệ đối tác công tư.
Nuôi dưỡng Đổi mới AI Trong nước
Một số công ty khởi nghiệp, bao gồm Gan AI, Gnan AI, SarvamAI và Soket AI, đang tích cực phát triển các mô hình nền tảng phù hợp với bối cảnh Ấn Độ với sự hỗ trợ từ Sứ mệnh IndiaAI. Các công ty khác như Sarvam AI, Fractal và CoRover AI đang tập trung vào đổi mới AI trong các lĩnh vực cụ thể.
Theo Maitra, để đạt được thành công trong AI, cần có sự hợp tác giữa chính phủ, ngành công nghiệp và học viện để thiết lập một chuỗi giá trị toàn diện bao gồm quản trị máy tính và dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai thực tế.
Vượt qua các thách thức trong sự trỗi dậy của AI ở Ấn Độ
Pawan Duggal, một chuyên gia an ninh mạng nổi tiếng, cho rằng Ấn Độ có thể gặp phải những thách thức như khan hiếm phần cứng AI cao cấp, hạn chế truy cập vào GPU tiên tiến và không đủ tài nguyên điện toán đám mây, tất cả đều rất quan trọng để đào tạo các mô hình AI quy mô lớn.
Duggal cũng chỉ ra một khoảng cách đầu tư đáng kể so với các đối tác toàn cầu. Mặc dù đầu tư mạo hiểm vào các công ty khởi nghiệp AI của Ấn Độ đã tăng lên, nhưng nó vẫn thấp hơn đáng kể so với mức được thấy ở Mỹ và Trung Quốc.
Ông lưu ý, từ năm 2014 đến năm 2023, Mỹ đã đầu tư 2,34 nghìn tỷ đô la và Trung Quốc 832 tỷ đô la vào các liên doanh và công ty khởi nghiệp, trong khi Ấn Độ đầu tư 145 tỷ đô la trong cùng kỳ.
Duggal tin rằng Ấn Độ đang có những bước tiến trong việc tạo ra mô hình AI của riêng mình nhưng cần giải quyết các thách thức quan trọng về cơ sở hạ tầng, tài trợ, nhân tài, dữ liệu và quy định.
Đa dạng ngôn ngữ: Một thách thức riêng
Sự đa dạng ngôn ngữ của Ấn Độ đặt ra một trở ngại duy nhất cho sự phát triển AI. Tiếng Anh chỉ là một trong 22 ngôn ngữ chính thức của đất nước, nơi cũng tự hào có hơn 1.600 ngôn ngữ được nói, nhiều trong số đó có đại diện kỹ thuật số hạn chế.
Yash Shah của Momentum 91, một công ty phát triển phần mềm tùy chỉnh, nhấn mạnh rằng trường hợp sử dụng chính cho một LLM “Ấn Độ” nằm ở khả năng hoạt động trên nhiều ngôn ngữ Ấn Độ khác nhau. Tuy nhiên, điều này hiện đang gặp nhiều thách thức do sự khan hiếm dữ liệu đào tạo chất lượng cho hầu hết các ngôn ngữ Ấn Độ.
Shah gợi ý rằng đối với các LLM dựa trên tiếng Anh, các công ty và quốc gia khác có lợi thế vượt trội đáng kể và có khả năng sẽ tiếp tục duy trì.
Các trở ngại chính đối với sự tiến bộ của AI
Utpal Vaishnav của Upsquare Technologies xác định các nhà đầu tư ngại rủi ro, các quy định dữ liệu không nhất quán và nguồn cung GPU hạn chế là những trở ngại lớn.
Vaishnav tin rằng Ấn Độ sở hữu nguồn vốn trí tuệ dồi dào, với việc GPU trở nên dễ tiếp cận hơn và dữ liệu đa ngôn ngữ đang chờ được sử dụng. Với nguồn vốn kiên nhẫn, các định nghĩa vấn đề rõ ràng và triển khai tài năng chiến lược, một LLM nhỏ gọn, đẳng cấp thế giới có thể được ra mắt trong hai đến ba năm.
Đi sâu hơn vào những thách thức mà sự phát triển AI ở Ấn Độ phải đối mặt
Để thực sự hiểu được hành trình của Ấn Độ hướng tới việc tạo ra một động cơ AI đẳng cấp thế giới, điều quan trọng là phải mổ xẻ mạng lưới phức tạp các thách thức cản trở sự tiến bộ của nó.
Rào cản phần cứng: Một nút thắt cổ chai quan trọng
Như Pawan Duggal đã nhấn mạnh, việc tiếp cận với phần cứng AI tiên tiến, đặc biệt là GPU tiên tiến, thể hiện một hạn chế đáng kể. GPU là những con ngựa thồ của AI, tăng tốc các tác vụ tính toán chuyên sâu để đào tạo và chạy các mô hình AI phức tạp. Sự sẵn có hạn chế của các tài nguyên này ở Ấn Độ đặt ra một trở ngại trực tiếp cho sự phát triển và đổi mới AI nhanh chóng.
Vấn đề về dung lượng đám mây: Các mối lo ngại về khả năng mở rộng
Liên quan chặt chẽ đến những hạn chế về phần cứng là vấn đề về tài nguyên điện toán đám mây không đủ. Các nền tảng đám mây cung cấp sức mạnh tính toán, lưu trữ và các dịch vụ có thể mở rộng, rất cần thiết để xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ và nhu cầu tính toán của việc đào tạo các mô hình AI quy mô lớn. Mặc dù việc áp dụng đám mây đang tăng lên ở Ấn Độ, nhưng sự sẵn có của cơ sở hạ tầng đám mây mạnh mẽ và giá cả phải chăng phù hợp với khối lượng công việc AI vẫn còn tụt hậu so với các quốc gia AI hàng đầu. Sự khác biệt này ảnh hưởng đến khả năng thử nghiệm, lặp lại và mở rộng quy mô mô hình của các nhà phát triển AI Ấn Độ một cách hiệu quả.
Yếu tố tài trợ: Thu hẹp khoảng cách đầu tư
Khoảng cách đầu tư đáng kể giữa Ấn Độ và các nhà lãnh đạo AI toàn cầu như Mỹ và Trung Quốc là một điều đáng lo ngại. Vốn mạo hiểm thúc đẩy sự tăng trưởng của các công ty khởi nghiệp AI, cho phép họ thu hút nhân tài hàng đầu, có được tài nguyên và theo đuổi các dự án đầy tham vọng. Sự khan hiếm tương đối của nguồn vốn mạo hiểm tập trung vào AI ở Ấn Độ có thể kìm hãm sự đổi mới và gây khó khăn cho các công ty khởi nghiệp trong việc cạnh tranh trên quy mô toàn cầu. Giải quyết vấn đề này đòi hỏi phải thúc đẩy một môi trường đầu tư thuận lợi hơn cho AI, thu hút cả vốn trong nước và nước ngoài.
Điệu tango tài năng: Nuôi dưỡng chuyên môn về AI
Mặc dù Ấn Độ tự hào có một đội ngũ lớn các chuyên gia CNTT, nhưng sự sẵn có của nhân tài AI chuyên biệt vẫn là một thách thức. Xây dựng và triển khai các hệ thống AI phức tạp đòi hỏi một loạt các kỹ năng đa dạng, bao gồm học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và khoa học dữ liệu. Để thu hẹp khoảng cách tài năng này, Ấn Độ cần đầu tư vào các chương trình giáo dục và đào tạo dành riêng cho AI, thu hút các chuyên gia AI có kinh nghiệm từ nước ngoài và nuôi dưỡng một cộng đồng nghiên cứu sôi động.
Thiếu sót dữ liệu: Giải quyết số lượng và chất lượng
Sự sẵn có của dữ liệu được gắn nhãn, chất lượng cao là huyết mạch của AI. Các mô hình AI học các mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mà chúng được đào tạo. Việc thiếu dữ liệu đầy đủ trong các lĩnh vực quan trọng, đặc biệt là bằng các ngôn ngữ Ấn Độ, là một trở ngại đáng kể. Hơn nữa, đảm bảo quyền riêng tư, bảo mật và sử dụng có đạo đức của dữ liệu là rất quan trọng. Ấn Độ cần phát triển các chiến lược dữ liệu toàn diện giải quyết việc thu thập, chú thích, quản trị và khả năng truy cập dữ liệu.
Các rào cản pháp lý: Điều hướng sự không chắc chắn
Bản chất phát triển nhanh chóng của AI đặt ra những thách thức về quy định. Các chính phủ trên toàn thế giới đang vật lộn với cách điều chỉnh AI để thúc đẩy sự đổi mới đồng thời giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn. Việc thiếu các quy định AI rõ ràng và nhất quán ở Ấn Độ tạo ra sự không chắc chắn cho các nhà phát triển và nhà đầu tư AI. Thiết lập các khung pháp lý được xác định rõ ràng giải quyết các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, thiên vị thuật toán và trách nhiệm pháp lý là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển AI có trách nhiệm.
Các cơ hội vẫn còn rất nhiều: Một tầm nhìn cho tương lai
Bất chấp những thách thức, Ấn Độ sở hữu tiềm năng to lớn để trở thành một người chơi lớn trong bối cảnh AI toàn cầu. Dân số lớn, nền kinh tế đang phát triển và việc áp dụng kỹ thuật số ngày càng tăng của đất nước tạo ra một mảnh đất màu mỡ cho sự đổi mới AI. Để nhận ra tiềm năng này, Ấn Độ cần tập trung vào:
- Đầu tư chiến lược: Tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, nghiên cứu và phát triển, và giáo dục.
- Phát triển tài năng: Tăng cường các chương trình giáo dục và đào tạo AI để nuôi dưỡng một lực lượng lao động có kỹ năng.
- Hệ sinh thái dữ liệu: Tạo ra các hệ sinh thái dữ liệu mạnh mẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập, chia sẻ và quản trị dữ liệu.
- Tính minh bạch của quy định: Thiết lập các quy định AI rõ ràng và nhất quán nhằm thúc đẩy sự đổi mới và giảm thiểu rủi ro.
- Quan hệ đối tác hợp tác: Thúc đẩy sự hợp tác giữa chính phủ, ngành công nghiệp, học viện và xã hội dân sự.
Bằng cách giải quyết những thách thức này và tận dụng những điểm mạnh của mình, Ấn Độ có thể xây dựng một hệ sinh thái AI thịnh vượng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, cải thiện chất lượng cuộc sống và đóng góp vào cuộc cách mạng AI toàn cầu. Nhiệm vụ tìm kiếm một động cơ AI đẳng cấp thế giới có thể gian khổ, nhưng những phần thưởng tiềm năng là vô cùng lớn, hứa hẹn sẽ biến Ấn Độ thành một cường quốc AI.