2020年9月15日，印度诺伊达一家医院利用机器人让新冠患者和家人沟通

文/唐璐

编辑/黄红华

　　就在DeepSeek发布其开源人工智能（AI）模型后不久，印度铁道、通信以及电子和信息技术部长阿什维尼·瓦伊什瑙高调宣布，印度将通过开发自己的大语言模型（LLM）来实现AI技术的重大飞跃，预计这个一期版本将在10个月内准备就绪。印度一些媒体也非常乐观，认为在DeepSeek的AI模型亮相之后，“印度AI时刻”也将到来。

　　当前，印度AI市场规模约为65亿美元，印度IT业权威组织Nasscom的报告预测，到2027年左右这个数字将升至170亿美元。印度已将自己定位为AI领域的关键参与者以及AI应用的全球中心。不过分析人士指出，尽管有发展AI的雄心壮志，但印度现有条件尚不足以支撑其实现这一目标。与其他国家相比，在基础AI研究和大规模计算能力等方面，印度明显落后。

底气何来

　　印度作为人口大国，在发展AI方面仍具有多方面独特优势：

　　首先，庞大的人口基数孕育了一个巨大的可用性数据市场。根据福布斯（印度版）报道，印度拥有全球约3%的数据中心，生产了全球约20%的数据。同时，印度语言和文化的多样性也为AI提供了大量用来训练复杂模型的丰富数据集。

　　其次，创业生态系统不断完善。粗略估计，印度现在至少有10万家初创公司，截至2025年初共有7000多家AI初创公司，其中200多家专注于生成式人工智能（GenAI）。此外，印度拥有全球20%的AI专业人员，很多印度AI高级专家为谷歌和微软等全球公司提供服务。

　　最后，数字公共基础设施（DPI）建设有一定规模。近年来，印度政府一直在推进数字公共基础设施“India Stack”，其中与生物信息联动的印度公民独特身份证“Aadhaar”有13亿用户，而作为移动通信基础的电子汇款系统“统一支付接口（UPI）”机制每月发生130亿笔交易，这些都为AI部署提供了现成的平台。值得一提的是，印度在AI应用方面表现不俗，其在农业、医疗保健和教育等行业均已实现重大的AI集成。

　　对印度来说，依赖IT技术人才、数字公共基础设施以及不断增长的创业生态系统等方面优势，在全球AI竞赛中颇具潜力。

本土AI模型

　　早在去年3月，印度内阁就批准了总额达1037.1亿卢比（约合12.5亿美元）的专项财政拨款，用于实施“印度人工智能使命”，其总体目标是“通过跨公共和私营部门的战略计划和合作来推动AI创新”。该使命主要涉及计算/AI基础设施、数据、人才、研发、资本、算法和应用等。这项计划的第一步是建立一个高端、可扩展的AI计算基础设施，以支持印度快速扩展的AI初创企业和研究计划。

　　不过，据当地媒体报道，“印度人工智能使命”进展十分缓慢。直到今年DeepSeek的AI模型出现后，印度政府才明显加快了步伐。1月30日，瓦伊什瑙宣布了印度AI蓝图的下一步计划。他表示，印度AI基础框架已经完成，将在今年11月之前构建能够与ChatGPT和DeepSeek等相媲美的本土LLM。

　　值得注意的是，在此之前，印度官方对于LLM并未显示出明显偏好，印度国内很多业者似乎更青睐小型语言模型（SLM），一些舆论甚至强调印度AI的未来掌握在SLM手中。以IT巨头印孚瑟斯（Infosys）联合创始人尼勒卡尼为代表的一些利益相关者明确反对印度参与LLM竞赛，他们强调构建SLM更符合印度国情。而“印度人工智能使命”顾问瓦伊什的观点与尼勒卡尼等人的看法不谋而合。据Medianama网站报道，在2024年英伟达AI峰会上，瓦伊什在演讲中曾敦促印度初创企业应专注于SLM而不是LLM，因为“SLM可以比资源密集型的LLM更能有效地满足印度特定需求”。

　　有印度专家表示，这两种观点并没有对错之分，但最佳路径应该取决于印度的优先事项，即战略自主和成本效益。

　　考虑到紧迫的时间表，印度政府强调了构建本土LLM的重要性，以解决国家优先事项并减少对外国技术的依赖。这其实与去年3月公布的“印度人工智能使命”一脉相承，该计划强调将印度打造成一个自力更生的AI强国，通过创新满足其独特的语言、文化和社会需求。

　　需要指出的是，尽管印度政府已经把构建本土LLM作为既定目标，但并没有放弃SLM。瓦伊什在2025年Nasscom技术和领导力论坛上明确表示，政府不仅仅专注于构建LLM，也在寻求构建SLM来解决印度的“独特”问题。

芯片、资金和人才都缺

　　尽管印度政府对发展本国AI技术信心满满，但是其短板也显而易见。

　　首先，计算能力偏弱限制了印度的AI步伐。GPU是计算能力的关键，也是AI模型训练的重要支撑，未来印度在AI道路上能走多远将取决于其硬件功能与计算基础设施的建设情况。眼下凭借所拥有的18693个GPU，印度已经能够启动AI研究、构建基础模型，但这个数量级的GPU仅仅是训练前沿AI模型或参加最高水平AI竞争所需的一小部分。对印度来说，当务之急是扩大GPU的数量。

　　目前，印度政府正在采取以下几个措施扩容GPU：一是鼓励私营部门协助。印度两大私营公司信实集团和塔塔公司已与芯片巨头英伟达签约合作建立计算基础设施，英伟达称将很快在印度部署“数以万计”的GPU；二是促进本地芯片生产，据称未来3至5年内印度将会拥有本土制造的GPU芯片组；三是游说美国放宽对印度所实施的芯片出口限制。拜登政府今年1月初宣布芯片出口限制令时，将印度归类为2级国家，这意味着到2027年，出口到印度的高端GPU上限为5万个。据印媒报道，印度目前寄希望于特朗普政府对印度放宽限制，甚至让其得到更高的GPU配额。

　　GPU还不能解决所有问题。数据中心解决方案提供商NxtGen首席执行官拉贾戈帕尔提醒说，印度现有的数据中心基础设施根本无法满足大规模AI培训要求的密集计算所需的负载，因此政府还须考虑满足数据中心基础设施、能源效率、冷却系统和高速网络等需求，只有更快的互联网、更多的数据中心和可持续的能源才能支持大规模计算。

　　其次，资金投入有限。印度多位业界人士指出，加强对AI投资已经成为世界趋势，印度政府虽然向AI领域投资12多亿美元，但与美国等国家比较仍相形见绌。“不投资AI可能会永久退出游戏”，这是IT巨头尼勒卡尼在播客上针对投资AI是否会成为泡沫问题时的告诫。他强调，企业不投资AI的风险远远超过采用AI所需花费的潜在成本。风险投资家斯瓦洛普则发出警告，“印度如果现在不采取行动，不把在AI领域创新和研发投资提高100倍，未来我们可能将会变得无足轻重”。

　　或许这种对AI投资的认知已经在影响着越来越多的印度企业，目前许多印度公司“开始跟上AI的步伐”。根据安永会计师事务所今年初发布的《印度人工智能》评估报告，36%的印度企业已经分配预算并开始投资GenAI。其中科技行业企业引领潮流，生命科学和金融服务企业紧随其后。

2月10日，人工智能行动峰会在法国首都巴黎的大皇宫拉开帷幕。图为在法国巴黎总统府爱丽舍宫，法国总统马克龙（左）与印度总理莫迪准备出席欢迎晚宴

　　最后，印度国内AI人才储备不足。事实上，根据斯坦福AI指数2024和NASSCOM的研究报告，印度在“AI技能渗透率”和AI人才集中度方面均居全球首位，目前该国（包含国内国外）有42万AI专业人才。然而，“人才济济”的印度依然面临挑战：印度AI人才中的高端人才（占比15%左右）大部分迁居海外，使得国内AI人才缺口巨大。

　　据《印度时报》报道，自2019年以来，尽管印度与AI相关的职位需求不断增长，薪酬也变得越来越有吸引力，但合格的AI专业人才的供应并没有跟上，这严重限制了印度开发AI尖端技术的能力。《印度企业家》杂志援引一家专业招聘公司的信息披露说，印度国内构建核心AI产品和服务的高级AI工程师的活跃人数目前不足2000人。难怪印度多位企业高管指出，印度AI领域的真正问题是缺乏合格的AI专业人才，而不是资本。

　　有专家指出，印度必须抓紧时机留住和吸引高级AI人才回国，眼下最有效的方案是投资研究设施和大学，把印度发展成为AI创新的全球枢纽。为缩小国内熟练人才的差距，公司必须重新考虑其招聘策略，并优先考虑持续提高员工的技能。

　　对印度来说，挑战是有，但机会依然存在。正如安永印度技术咨询主管马克希加所说，随着部署AI的成本下降和更好的投资回报率框架形成，印度仍有机会将自己定位为AI的全球领导者。被认为是印度最有影响力的政策制定者之一、政府智库NITI Aayog前首席执行官阿米塔布·坎特对印度AI前景更为乐观：“AI竞赛刚刚开始，印度已经步入正轨。”

　　（作者系新华社前驻印度记者）