国家安全的必要性
当世界各国都在努力应对人工智能的快速发展时，一个关键问题笼罩着印度：这个世界上人口最多的民主国家，是否真的能够承受将其数字未来外包给外国AI系统的后果？随着ChatGPT、Google的Gemini以及最近的经济模型DeepSeek等变革性模型的出现，它们正在重塑从医疗保健到治理的各个领域，印度在大型语言模型 (LLM) 开发前沿的明显缺席不仅仅是技术差距，更是一种战略脆弱性。
印度产生了全球超过20%的数字数据——预计到2026年这一数字将激增至25%——发现自己处于一个不稳定的境地。在大型语言模型 (LLM) 方面，这些数据中的绝大多数都是由外国AI系统处理的。这造成了重大的主权风险，需要立即关注。
考虑一下这些影响：敏感的政府通信、个人医疗记录和关键的金融交易都通过外国AI模型进行。这使印度面临巨大的管辖风险。根据美国《CLOUD Act》等立法，由美国LLM处理的数据可能会受到美国法律请求的约束。
2024年2月的国家网络安全战略报告明确强调了这种脆弱性，强调了AI依赖性如何产生“可以在地缘政治紧张局势中被利用的重要杠杆点”。这不仅仅是一个理论上的担忧。
与此形成对比的是，中国已经积极地在政府运营中部署了50多个本土LLM。这一战略举措有效地消除了敏感领域对外国AI的依赖。中国的做法在一定程度上是对美国限制先进AI芯片出口的回应——印度很可能面临这种困境。
语言鸿沟：进步的障碍
在印度，对本土AI的需求可能在语言处理领域最为迫切。印度的语言景观是由22种官方认可的语言和120多种主要方言组成的。这种多样性虽然是一种文化资产，但也给AI发展带来了独特的挑战。
AI4Bharat最近进行的基准测试揭示了一个严峻的现实：与英语相比，领先的全球LLM在处理印度语言时性能下降了30-40%。对于阿萨姆语、迈蒂利语和多格里语等语言，性能下降到可用阈值以下。
核心问题在于，外国AI模型通常缺乏对印度语言中固有的文化背景和语言细微差别的深刻理解。这造成了数字鸿沟，实际上将非英语使用者——占印度人口的绝大多数——在蓬勃发展的人工智能时代降级为二等公民。
国家数字图书馆的调查结果进一步说明了这种差距。由于这些语言障碍，AI辅助学习工具在非英语地区的采用率低了78%。
经济主权：迫在眉睫的威胁
AI依赖性的经济影响同样深远。印度的数字经济在2023年价值2000亿美元，预计到2030年将飙升至8000亿美元。然而，目前从AI应用中产生的经济价值的很大一部分流向了外国技术提供商。
仅在2023年，印度企业就在外国AI API服务上花费了约370亿卢比。NASSCOM的估计预测，到2026年，这一数字将激增至1750亿卢比。外国AI公司目前占据了印度企业AI市场的94%。
其他国家的经验提供了一个引人注目的对比。拥有本土AI模型的国家，其AI初创公司的成立率高出3-4倍。印度的AI初创企业生态系统在2023年价值35亿美元，随着本土基础模型的发展，到2027年可能达到160亿美元。
当前的努力和障碍
尽管印度正在开展一些有希望的举措，但它们往往落后于全球领导者：
- AI4Bharat的Indic-LLMs： 这些模型在印度语言方面表现出强大的性能，但在推理能力方面仍然落后。
- C-DAC的Sajag项目： 这个雄心勃勃的项目旨在到2026年开发一个1000亿参数的模型。
- 企业举措： Reliance Jio（与BharatGPT）和Tata（与Project Indus）等公司正在取得进展，但这些努力仍处于早期阶段。
挑战和政府的路线图
尽管政府大力支持，但在印度开发本土LLM面临着巨大的障碍。该国的高性能计算能力目前约为6.4 petaflops。这还不到训练具有竞争力的AI模型所需计算能力的2%。
政府在2024-25年度预算中为AI拨款750亿卢比，虽然这是一个积极的步骤，但与全球AI公司每年在模型开发上投入的100-250亿美元相比，就显得微不足道了。
另一个关键挑战在于高质量、带注释的数据集的可用性，特别是在区域语言方面。这些数据集对于训练具有竞争力的AI模型至关重要。此外，印度在基础AI研究和大规模模型训练方面面临人才缺口。
为了应对这些多方面的挑战，政府已经启动了多项举措：
- AI Kosha： 该倡议旨在支持LLM研究。
- 18,000个共享GPU： 这提供了关键的计算基础设施。
- Bhashini： 该项目专注于开发AI驱动的语言模型。
- Semicon India和超级计算任务： 这些计划旨在增强AI硬件能力。
包括Reliance Jio、TCS和Infosys在内的印度主要企业也在大力投资AI研究，以加速该国在LLM开发方面的进展。
无所作为的代价：严厉的警告
未能培养本土LLM能力的后果远远超出了单纯的技术依赖。
到2030年，AI预计将在印度产生高达4500-5000亿美元的经济价值。如果没有本土模型，这部分价值的很大一部分将流向外国技术提供商。
然而，一个更紧迫的问题是研究人员所说的“算法殖民”。这是指外国AI系统对印度信息生态系统、文化叙事和决策过程的影响越来越大。
随着其他国家积极推进AI发展，印度发现自己正处于一个关键时刻。开发本土LLM不仅仅是一种技术愿望；这是维护印度主权和确保其在数字时代未来的战略需要。这是为了确保印度独特的语言和文化多样性不仅得到保护，而且得到AI的赋能。这是为了促进有利于印度企业和公民的经济增长。而且，最终，这是为了保持对印度数字命运的控制。前进的道路需要持续的投资、政府、行业和学术界之间的合作，以及对创新的不懈关注。赌注太高，不容忽视。
开发本土LLM至关重要，原因如下：
保护国家安全： 减少对外国AI系统的依赖可以减轻与数据管辖权相关的风险，以及在地缘政治紧张局势中可能受到的利用。
弥合语言鸿沟： 创建理解和处理印度语言的AI模型可确保所有公民都能包容和平等地使用AI驱动的技术。
确保经济增长： 发展国内AI产业可以促进创新、创造就业机会，并防止经济价值流向外国技术提供商。
抵制算法殖民： 保持对AI系统的控制可确保印度的信息生态系统、文化叙事和决策过程不受外国实体的过度影响。
促进创新： 本土AI模型可以根据印度的特定需求和背景进行定制，从而产生更有效和相关的解决方案。
数据隐私： 确保印度公民和企业的敏感数据留在国内，并受印度法律管辖。
加强战略自主性： 通过减少对外国技术的依赖，印度可以确立其作为数字时代全球领导者的地位。
增强竞争力： 拥有本土AI模型的印度公司可以在全球市场上更有效地竞争。
促进研发： 投资LLM开发可以刺激相关领域的研究和创新，例如计算机科学、语言学和数据分析。
赋能数字印度： 本土LLM是数字印度倡议的基石，推动各个领域的数字化转型。
当务之急是采取协调一致的全国性努力，将学术界、工业界和政府的最优秀人才聚集在一起。这不仅仅是技术进步；这是21世纪的国家自决。印度在数字时代的未来取决于它能否按照自己的方式利用AI的力量。现在是采取行动的时候了。选择很明确：要么拥抱本土AI发展，要么冒着成为新世界秩序中数字殖民地的风险。印度必须选择前者，规划一条通往未来的道路，使其数字主权得到保障，语言多样性得到颂扬，经济繁荣由自己决定。