尽管印度拥有蓬勃发展的AI初创企业生态系统，但尚未打造出具有全球竞争力的AI引擎，这引发了人们对其在追求AI领导地位过程中所面临的挑战和机遇的质疑。
印度拥有超过500万的信息技术专业人员，并且日益重视人工智能（AI）教育，似乎完全有能力在全球快速发展的人工智能竞赛中竞争。2023年，美国凭借ChatGPT率先取得领先地位，中国紧随其后推出了DeepSeek，而印度尚未开发出能够模仿人类交流的、具有可比性的大型语言模型（LLM）。
印度人工智能领域蓬勃发展
尽管缺乏旗舰人工智能引擎，但印度的人工智能行业正经历显著增长。Tracxn 的数据显示，印度的人工智能领域包括 7114 家初创企业，总共获得了 230 亿美元的股权融资。印度政府认识到人工智能的潜力，启动了 IndiaAI Mission，拨款约 12.1 亿美元，以促进在关键领域开发和部署本土大型多模态模型（LMM）和特定领域的基础模型。
驾驭全球人工智能竞技场
IndiaAI Mission 的首席执行官 Abhishek Singh 表示，印度初创企业必须超越国内市场，才能有效地与全球人工智能强国竞争。Singh 在班加罗尔举行的 Accel AI 峰会上强调，虽然最初的政府支持很有价值，但长期成功取决于模型训练的全球视野。
代表印度 2830 亿美元科技产业的全国软件和服务公司协会（NASSCOM）承认，构建全球公认的人工智能模型具有复杂性和资源密集性。NASSCOM 高级传播经理 Satyaki Maitra 强调需要迅速采取行动，建立独特的人工智能身份。
为了加强人工智能研究能力，IndiaAI Mission 最近宣布增加了 15916 个图形处理单元（GPU），这对于并行处理密集型人工智能计算至关重要。通过公私合作，此次扩充将使全国人工智能计算总容量增加到 34333 个 GPU。
培养本土人工智能创新
包括 Gan AI、Gnan AI、SarvamAI 和 Soket AI 在内的几家初创公司正在 IndiaAI Mission 的支持下，积极开发针对印度国情量身定制的基础模型。Sarvam AI、Fractal 和 CoRover AI 等其他公司则专注于特定领域的人工智能创新。
Maitra 认为，要取得人工智能方面的成功，需要政府、行业和学术界共同努力，建立一个全面的价值链，包括计算机和数据治理、模型训练和实际部署。
克服用印度人工智能崛起中遇到的挑战
著名的网络安全专家 Pawan Duggal 认为，印度可能会遇到诸如高端人工智能硬件稀缺、先进 GPU 访问受限以及云计算资源不足等挑战，所有这些对于训练大规模人工智能模型都至关重要。
Duggal 还指出了与全球同行相比存在的重大投资差距。虽然印度人工智能初创企业的风险投资有所增加，但仍远低于美国和中国的水平。
他指出，从 2014 年到 2023 年，美国在风险投资和初创企业中投资了 2.34 万亿美元，中国投资了 8320 亿美元，而印度在同期投资了 1450 亿美元。
Duggal 认为，印度正在努力创建自己的人工智能模型，但需要解决关键的基础设施、资金、人才、数据和监管挑战。
语言多样性：一项独特的挑战
印度的语言多样性给人工智能开发带来了一项独特的难题。英语只是该国 22 种官方语言之一，该国还拥有 1600 多种口语，其中许多口语的数字化程度有限。
定制软件开发公司 Momentum 91 的 Yash Shah 强调，”印度”LLM 的主要用例在于它能够跨各种印度语言运行。然而，由于大多数印度语言的优质训练数据稀缺，这目前具有挑战性。
Shah 认为，对于基于英语的 LLM，其他公司和国家/地区已经取得了相当大的领先优势，并且这种优势可能会持续存在。
人工智能进步的主要障碍
Upsquare Technologies 的 Utpal Vaishnav 认为，规避风险的投资者、不一致的数据法规以及 GPU 供应受限是主要障碍。
Vaishnav 认为，印度拥有丰富的智力资本，GPU 越来越容易获得，并且多语言数据有待利用。凭借耐心的资本、明确的问题定义以及人才的战略部署，一款紧凑的世界级 LLM 可能会在两到三年内推出。
深入探讨印度人工智能发展面临的挑战
要真正理解印度打造世界级人工智能引擎的历程，就必须剖析阻碍其进步的复杂挑战网络。
硬件障碍：一个关键瓶颈
正如 Pawan Duggal 强调的那样，获得尖端人工智能硬件，尤其是先进的 GPU，是一个重要的制约因素。GPU 是人工智能的强大工具，可以加速训练和运行复杂人工智能模型的计算密集型任务。印度境内这些资源的有限可用性直接阻碍了人工智能的快速发展和创新。
云容量难题：可扩展性问题
与硬件限制密切相关的是云计算资源不足的问题。云平台提供可扩展的计算能力、存储和服务，这些对于处理大规模数据集和训练大规模人工智能模型所需的计算需求至关重要。虽然云采用率在印度不断提高，但专为人工智能工作负载量身定制的强大且经济实惠的云基础设施的可用性落后于领先的人工智能国家。这种差距影响了印度人工智能开发人员有效实验、迭代和扩展其模型的能力。
资金因素：弥合投资差距
印度与美国和中国等全球人工智能领导者之间存在的巨大投资差距令人担忧。风险投资推动了人工智能初创企业的增长，使它们能够吸引顶尖人才、获取资源和开展雄心勃勃的项目。印度人工智能领域的风险投资相对稀少，可能会扼杀创新，并使初创企业难以在全球范围内竞争。解决这个问题需要营造更有利于人工智能的投资环境，吸引国内外资本。
人才之舞：培养人工智能专业知识
虽然印度拥有大量的信息技术专业人员，但专业人工智能人才的可用性仍然是一个挑战。构建和部署复杂的人工智能系统需要各种技能，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和数据科学。为了弥合这一人才差距，印度需要投资于人工智能专用教育和培训计划，从国外吸引经验丰富的人工智能专业人员，并培养一个充满活力的研究社区。
数据缺陷：解决数量和质量问题
高质量、带标签的数据的可用性是人工智能的命脉。人工智能模型根据它们训练的数据学习模式并做出预测。关键领域（尤其是在印度语言中）缺乏足够的数据是一个重大障碍。此外，确保数据隐私、安全和合乎道德的使用至关重要。印度需要制定全面的数据战略，以解决数据收集、注释、治理和可访问性问题。
监管障碍：应对不确定性
人工智能的快速发展带来了监管挑战。世界各国政府都在努力规范人工智能，以促进创新，同时减轻潜在风险。印度缺乏明确和一致的人工智能法规，给人工智能开发人员和投资者带来了不确定性。建立明确的监管框架，解决数据隐私、算法偏差和责任等问题，对于促进负责任的人工智能发展至关重要。
机会依然涌现：对未来的展望
尽管存在挑战，但印度拥有巨大的潜力，可以成为全球人工智能领域的主要参与者。该国庞大的人口、不断增长的经济和不断提高的数字化采用率为人工智能创新创造了肥沃的土壤。为了实现这一潜力，印度需要关注：
- 战略投资： 增加对人工智能基础设施、研发和教育的投资。
- 人才培养： 加强人工智能教育和培训计划，以培养一支技术熟练的劳动力队伍。
- 数据生态系统： 创建强大的数据生态系统，以促进数据收集、共享和治理。
- 监管清晰度： 建立明确而一致的人工智能法规，以促进创新并减轻风险。
- 合作关系： 促进政府、产业界、学术界和民间社会之间的合作。
通过应对这些挑战并利用自身的优势，印度可以建立一个蓬勃发展的人工智能生态系统，从而推动经济增长，提高生活质量，并为全球人工智能革命做出贡献。打造世界级人工智能引擎的征程可能充满挑战，但潜在的回报是巨大的，有望将印度转变为人工智能强国。