國家安全的必要性
當世界各國都在努力應對人工智慧的快速發展時，一個關鍵問題籠罩著印度：這個世界上人口最多的民主國家，是否真的能夠負擔得起將其數位未來外包給外國 AI 系統？隨著 ChatGPT、Google 的 Gemini 和最近的經濟模型 DeepSeek 等變革性模型的出現，這些模型正在重塑從醫療保健到治理的各個領域，印度明顯缺席大型語言模型 (LLM) 發展的前沿，這不僅僅是技術差距，更是戰略上的脆弱性。
印度產生了全球 20% 以上的數位數據，預計到 2026 年這一數字將激增至 25%，而印度正處於一個不穩定的境地。在大型語言模型 (LLM) 方面，絕大多數數據都是由外國 AI 系統處理的。這造成了重大的主權風險，需要立即關注。
考慮一下這些影響：敏感的政府通訊、個人醫療記錄和關鍵的金融交易都通過外國 AI 模型進行。這使印度面臨巨大的司法管轄風險。根據美國 CLOUD Act 等立法，由美國 LLM 處理的數據可能會受到美國法律要求的約束。
2024 年 2 月的國家網路安全戰略報告明確強調了這種脆弱性，強調 AI 依賴性如何產生「可以在地緣政治緊張局勢中被利用的重要槓桿點」。這不僅僅是理論上的擔憂。
與此形成對比的是，中國已在其政府運營中主動部署了 50 多個本土 LLM。這一戰略舉措有效地消除了敏感部門對外國 AI 的依賴。中國的做法，在某種程度上，是對美國限制先進 AI 晶片出口的回應——印度很可能面臨這種困境。
語言鴻溝：進步的障礙
在印度，對本土 AI 的需求可能在語言處理領域最為迫切。印度的語言景觀是由 22 種官方認可的語言和 120 多種主要方言組成的。這種多樣性雖然是一種文化資產，但對 AI 發展提出了獨特的挑戰。
AI4Bharat 最近進行的基準測試揭示了一個嚴峻的現實：與英語相比，領先的全球 LLM 在處理印度語言時性能下降了 30-40%。對於阿薩姆語、邁蒂利語和多格里語等語言，性能下降到可用閾值以下。
核心問題在於，外國 AI 模型通常缺乏對印度語言中固有的文化背景和語言細微差別的深刻理解。這造成了數位鴻溝，有效地將非英語使用者（佔印度人口的絕大多數）在蓬勃發展的 AI 時代降級為二等公民。
國家數位圖書館的調查結果進一步說明了這種差距。由於這些語言障礙，AI 輔助學習工具在非英語地區的採用率低了 78%。
經濟主權：迫在眉睫的威脅
AI 依賴性的經濟影響同樣深遠。印度的數位經濟在 2023 年價值 2000 億美元，預計到 2030 年將飆升至 8000 億美元。然而，目前從 AI 應用產生的經濟價值中有很大一部分流向了外國技術供應商。
僅在 2023 年，印度企業在外國 AI API 服務上花費了約 370 億盧比。NASSCOM 預計，到 2026 年，這一數字將激增至 1750 億盧比。外國 AI 公司目前佔據印度企業 AI 市場的 94%。
其他國家的經驗提供了一個引人注目的對比。擁有本土 AI 模型的國家，其 AI 新創公司成立率高出 3-4 倍。印度的 AI 新創生態系統在 2023 年價值 35 億美元，隨著本土基礎模型的開發，到 2027 年可能達到 160 億美元。
當前的努力和障礙
儘管印度正在開展一些有希望的舉措，但它們往往落後於全球領導者：
- AI4Bharat 的 Indic-LLMs： 這些模型在印度語言中表現出強勁的性能，但在推理能力方面仍然落後。
- C-DAC 的 Sajag 項目： 這個雄心勃勃的項目旨在到 2026 年開發一個 1000 億參數的模型。
- 企業舉措： Reliance Jio（與 BharatGPT）和 Tata（與 Project Indus）等公司正在取得進展，但這些努力仍處於早期階段。
挑戰與政府的路線圖
儘管政府大力支持，但在印度開發本土 LLM 面臨著重大障礙。該國的高性能計算能力目前約為 6.4 petaflops。這不到訓練有競爭力的 AI 模型所需計算能力的 2%。
政府在 2024-25 年預算中為 AI 撥款 750 億盧比，雖然這是一個積極的步驟，但與全球 AI 公司每年在模型開發上投入的 100-250 億美元相比，就相形見絀了。
另一個關鍵挑戰在於高質量、帶註釋的數據集的可用性，特別是在區域語言中。這些數據集對於訓練有競爭力的 AI 模型至關重要。此外，印度在基礎 AI 研究和大規模模型訓練方面面臨人才缺口。
為了解決這些多方面的挑戰，政府已啟動了多項舉措：
- AI Kosha： 該倡議旨在支持 LLM 研究。
- 18,000 個共享 GPU： 這提供了關鍵的計算基礎設施。
- Bhashini： 該項目專注於開發 AI 驅動的語言模型。
- Semicon India 和 Supercomputing Mission： 這些計劃旨在增強 AI 硬體能力。
包括 Reliance Jio、TCS 和 Infosys 在內的印度主要企業也在大力投資 AI 研究，以加速該國在 LLM 發展方面的進展。
不作為的代價：嚴厲的警告
未能培養本土 LLM 能力的後果遠遠超出了單純的技術依賴。
到 2030 年，AI 預計將在印度產生高達 4500-5000 億美元的經濟價值。如果沒有本土模型，這部分價值中的很大一部分將流向外國技術供應商。
然而，一個更緊迫的問題是研究人員所說的「演算法殖民」。這是指外國 AI 系統對印度信息生態系統、文化敘事和決策過程的影響越來越大。
隨著其他國家積極推進 AI 發展，印度發現自己處於一個關鍵時刻。開發本土 LLM 不僅僅是一種技術願望；這是維護印度主權和確保其在數位時代的未來的戰略需要。這是為了確保印度的獨特語言和文化多樣性不僅得到保護，而且得到 AI 的賦能。這是為了促進有利於印度企業和公民的經濟增長。而且，歸根結底，這是為了保持對印度數位命運的控制。前進的道路需要持續的投資、政府、產業和學術界之間的合作，以及對創新的不懈關注。賭注太高，不容忽視。
開發本土 LLM 對於以下方面至關重要：
保護國家安全： 減少對外國 AI 系統的依賴可以降低與數據管轄權相關的風險，以及在地緣政治緊張局勢中被利用的可能性。
彌合語言鴻溝： 創建理解和處理印度語言的 AI 模型可確保所有公民都能包容和平等地使用 AI 驅動的技術。
確保經濟增長： 發展國內 AI 產業可以促進創新、創造就業機會，並防止經濟價值外流到外國技術供應商。
抵制演算法殖民： 保持對 AI 系統的控制可確保印度的信息生態系統、文化敘事和決策過程不受外國實體的過度影響。
促進創新： 本土 AI 模型可以根據印度的特定需求和背景進行定制，從而產生更有效和相關的解決方案。
數據隱私： 確保印度公民和企業的敏感數據留在國內，並受印度法律管轄。
加強戰略自主性： 通過減少對外國技術的依賴，印度可以確立其作為數位時代全球領導者的地位。
增強競爭力： 擁有本土 AI 模型的印度公司可以在全球市場上更有效地競爭。
促進研發： 投資 LLM 開發可以刺激計算機科學、語言學和數據分析等相關領域的研究和創新。
賦能數位印度： 本土 LLM 是數位印度倡議的基石，推動各個領域的數位轉型。
當務之急是協調一致的全國性努力，匯集學術界、產業和政府的最優秀人才。這不僅僅是技術進步；這是 21 世紀的國家自決。印度在數位時代的未來取決於它能否按照自己的方式利用 AI 的力量。現在是採取行動的時候了。選擇很明確：擁抱本土 AI 發展，否則就有可能成為新世界秩序中的數位殖民地。印度必須選擇前者，規劃一條通往未來的道路，使其數位主權得到保障，語言多樣性得到頌揚，經濟繁榮由自己決定。