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在2025年初，當(dāng)中國(guó)的AI初創(chuàng)公司發(fā)布DeepSeek-R1模型、震動(dòng)全球時(shí)，遠(yuǎn)在南亞的印度科技圈感到的不只是驚訝，更是一種緊迫感。這個(gè)號(hào)稱全球“數(shù)字大國(guó)”的國(guó)家，意識(shí)到自己在AI基礎(chǔ)能力建設(shè)上的巨大差距，尤其是在本土語(yǔ)言模型、計(jì)算資源和研發(fā)體系等方面遠(yuǎn)落后于中美。

于是，一場(chǎng)“人工智能主權(quán)”的戰(zhàn)略布局，在印度迅速展開。這不僅僅是一場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽，更關(guān)乎國(guó)家未來(lái)的發(fā)展方式、國(guó)際地位以及普通人是否能在數(shù)字時(shí)代擁有平等的語(yǔ)言權(quán)利和就業(yè)機(jī)會(huì)。

CR：Eletimes

遲來(lái)的出發(fā)：印度為什么落后了？

長(zhǎng)期以來(lái)，印度是全球軟件服務(wù)業(yè)的重要輸出國(guó)。但正因?yàn)檫@種“服務(wù)型”發(fā)展路徑，印度在人工智能等前沿技術(shù)的原創(chuàng)能力上始終偏弱。

大量技術(shù)人才被用于為海外公司提供編程支持，創(chuàng)新研發(fā)卻始終沒(méi)有成為產(chǎn)業(yè)核心。

2024年，印度的科研投入僅占GDP的0.65%，遠(yuǎn)低于中國(guó)的2.68%和美國(guó)的3.5%。

同時(shí)，印度的研發(fā)機(jī)構(gòu)往往集中于國(guó)防和太空等戰(zhàn)略領(lǐng)域，缺乏面向大眾生活的轉(zhuǎn)化機(jī)制。大量頂尖AI人才也被更具吸引力的海外研究環(huán)境吸走，造成人才外流。

更復(fù)雜的是，印度擁有22種官方語(yǔ)言，幾百種方言。這種高度語(yǔ)言多樣性雖然文化上豐富，卻在技術(shù)上構(gòu)成極大挑戰(zhàn)：在訓(xùn)練AI語(yǔ)言模型時(shí)，難以找到高質(zhì)量、多樣化的數(shù)字語(yǔ)料，而且主流AI工具對(duì)印度語(yǔ)種的支持也非常有限。

政策大動(dòng)作：印度啟動(dòng)AI主權(quán)計(jì)劃

DeepSeek-R1的出現(xiàn)如同一記警鐘。僅僅10天后，印度政府迅速行動(dòng)。電子與信息技術(shù)部（MeitY）對(duì)外征集AI基礎(chǔ)模型開發(fā)提案，向國(guó)內(nèi)私營(yíng)云服務(wù)商申請(qǐng)調(diào)用GPU資源，打造印度自己的“大語(yǔ)言模型”。

短短數(shù)周，印度政府就集結(jié)了近2萬(wàn)個(gè)高性能計(jì)算芯片（GPU），并收到上百份建模提案。

其中，Sarvam AI成為重點(diǎn)項(xiàng)目，被授權(quán)開發(fā)一個(gè)700億參數(shù)、專為印度語(yǔ)言環(huán)境優(yōu)化的大模型。

與此同時(shí)，IndiaAI國(guó)家計(jì)劃正式啟動(dòng)，投入125億美元，目標(biāo)是打造計(jì)算能力、數(shù)據(jù)資源、本地模型和應(yīng)用生態(tài)四大支柱。這是印度第一次以國(guó)家之力推進(jìn)AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，顯示出強(qiáng)烈的技術(shù)自主意圖。

CR：Telecom Review

語(yǔ)言與技術(shù)：AI要懂“印度式說(shuō)話”

印度AI模型面臨的最大挑戰(zhàn)之一，是如何理解印度人自己的語(yǔ)言。和英語(yǔ)、中文不同，印地語(yǔ)、泰米爾語(yǔ)、古吉拉特語(yǔ)等擁有復(fù)雜語(yǔ)法和變形結(jié)構(gòu)，普通的英文訓(xùn)練方法無(wú)法適用。

主流開源模型往往忽視這些語(yǔ)種的特殊性，導(dǎo)致生成結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)譯、誤讀甚至無(wú)法理解的情況。而Sarvam團(tuán)隊(duì)開發(fā)的“OpenHathi”和其他本地模型，正是嘗試用智能分詞和語(yǔ)料清洗等技術(shù)手段，讓模型更貼近印度真實(shí)的語(yǔ)言使用場(chǎng)景。

另一個(gè)例子是“Pragna-1B”模型。它雖只有12億參數(shù)，卻通過(guò)“平衡分詞”方法，在低資源下實(shí)現(xiàn)高效表達(dá)，尤其在印地語(yǔ)和古吉拉特語(yǔ)上的表現(xiàn)優(yōu)于一些國(guó)際大模型。這表明，只要方法得當(dāng)，小團(tuán)隊(duì)也能突破語(yǔ)言技術(shù)瓶頸。

AI主權(quán)不只是技術(shù)，更是公平議題

對(duì)印度而言，發(fā)展本土AI不僅僅是跟上潮流，更是追求數(shù)字公平。如今的ChatGPT等系統(tǒng)主要服務(wù)英語(yǔ)用戶，而大部分印度農(nóng)村居民并不使用英語(yǔ)，這就造成了“語(yǔ)言壁壘”。

更糟的是，很多英語(yǔ)為主的AI系統(tǒng)甚至誤解印度人說(shuō)的英語(yǔ)腔調(diào)，或者完全不能處理印度語(yǔ)種。這讓大量基層用戶在信息時(shí)代被邊緣化。發(fā)展適合印度語(yǔ)言和語(yǔ)境的本地AI，是避免“數(shù)字殖民”的必要手段。

Sarvam等項(xiàng)目，正嘗試開發(fā)支持語(yǔ)音輸入的AI系統(tǒng)，讓文盲也可以用口語(yǔ)進(jìn)行交互。這類“語(yǔ)音優(yōu)先”的設(shè)計(jì)，正是為了讓AI不只服務(wù)城市精英，而能惠及廣大鄉(xiāng)村人口。

開放還是封閉：公共科技該歸誰(shuí)？

IndiaAI雖然獲得廣泛支持，但也遭遇了“閉源與開放”的爭(zhēng)論。Sarvam項(xiàng)目雖然使用了大量政府資源，卻并未選擇開源代碼，引發(fā)技術(shù)界質(zhì)疑：“公共投資是否應(yīng)該產(chǎn)生公共成果？”

相比之下，中國(guó)的DeepSeek-R1是全球最大的開源模型之一，允許開發(fā)者在家用電腦上進(jìn)行微調(diào)，極大地降低了門檻。印度是否應(yīng)效仿，成為爭(zhēng)論焦點(diǎn)。

政府對(duì)此態(tài)度謹(jǐn)慎，表示“不會(huì)強(qiáng)制開源”，希望各團(tuán)隊(duì)自由選擇商業(yè)路徑。批評(píng)者則擔(dān)心，這種模糊立場(chǎng)可能導(dǎo)致公共科技成果被少數(shù)公司壟斷，削弱全民受益的可能性。

算力焦慮與結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)

訓(xùn)練大模型的另一個(gè)“硬問(wèn)題”是算力。在生成式AI的時(shí)代，誰(shuí)掌握GPU，誰(shuí)就擁有訓(xùn)練能力。而GPU仍是高度依賴進(jìn)口的產(chǎn)品，印度目前尚無(wú)本土替代方案。

政府正在嘗試通過(guò)集采、補(bǔ)貼、共享資源等方式解決這一瓶頸。但現(xiàn)實(shí)是，即使調(diào)集1萬(wàn)個(gè)GPU，也遠(yuǎn)不及OpenAI或谷歌的訓(xùn)練規(guī)模。

因此，印度初創(chuàng)公司更多地轉(zhuǎn)向“輕量模型”“本地部署”或“多語(yǔ)種適配”等策略，走出一條“小步快跑”的路線。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，印度希望通過(guò)半導(dǎo)體制造計(jì)劃，建立本地芯片產(chǎn)業(yè)，逐步擺脫對(duì)進(jìn)口算力的依賴。但這至少需要5–10年。

CR： Sasikumar

重塑規(guī)則，還是另起爐灶？

面對(duì)中美的AI壟斷，印度清楚地知道，自己很難正面競(jìng)爭(zhēng)。

于是，它試圖“換賽道”：不比誰(shuí)模型最大，而比誰(shuí)更懂本地需求、更接地氣。

Infosys董事長(zhǎng)南丹·尼勒卡尼就曾說(shuō)：“讓硅谷去做那些超大型模型吧，我們要做的是用這些模型服務(wù)普通人?！彼倪@句話在印度科技界引發(fā)共鳴。

印度的目標(biāo)，并不是在AI的每一層都稱霸，而是在某一層——比如本地服務(wù)、語(yǔ)音AI、農(nóng)業(yè)AI等——實(shí)現(xiàn)不可替代。

只要能在這些領(lǐng)域構(gòu)建影響力，印度就能成為全球AI版圖中不可忽視的一極。

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