印度AI“補課”進行時：從落后到趕超，靠什么實現主權大模型？

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在2025年初，當中國的AI初創公司發布DeepSeek-R1模型、震動全球時，遠在南亞的印度科技圈感到的不只是驚訝，更是一種緊迫感。這個號稱全球“數字大國”的國家，意識到自己在AI基礎能力建設上的巨大差距，尤其是在本土語言模型、計算資源和研發體系等方面遠落后于中美。

于是，一場“人工智能主權”的戰略布局，在印度迅速展開。這不僅僅是一場技術競賽，更關乎國家未來的發展方式、國際地位以及普通人是否能在數字時代擁有平等的語言權利和就業機會。

CR：Eletimes

遲來的出發：印度為什么落后了？

長期以來，印度是全球軟件服務業的重要輸出國。但正因為這種“服務型”發展路徑，印度在人工智能等前沿技術的原創能力上始終偏弱。

大量技術人才被用于為海外公司提供編程支持，創新研發卻始終沒有成為產業核心。

2024年，印度的科研投入僅占GDP的0.65%，遠低于中國的2.68%和美國的3.5%。

同時，印度的研發機構往往集中于國防和太空等戰略領域，缺乏面向大眾生活的轉化機制。大量頂尖AI人才也被更具吸引力的海外研究環境吸走，造成人才外流。

更復雜的是，印度擁有22種官方語言，幾百種方言。這種高度語言多樣性雖然文化上豐富，卻在技術上構成極大挑戰：在訓練AI語言模型時，難以找到高質量、多樣化的數字語料，而且主流AI工具對印度語種的支持也非常有限。

政策大動作：印度啟動AI主權計劃

DeepSeek-R1的出現如同一記警鐘。僅僅10天后，印度政府迅速行動。電子與信息技術部（MeitY）對外征集AI基礎模型開發提案，向國內私營云服務商申請調用GPU資源，打造印度自己的“大語言模型”。

短短數周，印度政府就集結了近2萬個高性能計算芯片（GPU），并收到上百份建模提案。

其中，Sarvam AI成為重點項目，被授權開發一個700億參數、專為印度語言環境優化的大模型。

與此同時，IndiaAI國家計劃正式啟動，投入125億美元，目標是打造計算能力、數據資源、本地模型和應用生態四大支柱。這是印度第一次以國家之力推進AI基礎設施建設，顯示出強烈的技術自主意圖。

CR：Telecom Review

語言與技術：AI要懂“印度式說話”

印度AI模型面臨的最大挑戰之一，是如何理解印度人自己的語言。和英語、中文不同，印地語、泰米爾語、古吉拉特語等擁有復雜語法和變形結構，普通的英文訓練方法無法適用。

主流開源模型往往忽視這些語種的特殊性，導致生成結果出現錯譯、誤讀甚至無法理解的情況。而Sarvam團隊開發的“OpenHathi”和其他本地模型，正是嘗試用智能分詞和語料清洗等技術手段，讓模型更貼近印度真實的語言使用場景。

另一個例子是“Pragna-1B”模型。它雖只有12億參數，卻通過“平衡分詞”方法，在低資源下實現高效表達，尤其在印地語和古吉拉特語上的表現優于一些國際大模型。這表明，只要方法得當，小團隊也能突破語言技術瓶頸。

AI主權不只是技術，更是公平議題

對印度而言，發展本土AI不僅僅是跟上潮流，更是追求數字公平。如今的ChatGPT等系統主要服務英語用戶，而大部分印度農村居民并不使用英語，這就造成了“語言壁壘”。

更糟的是，很多英語為主的AI系統甚至誤解印度人說的英語腔調，或者完全不能處理印度語種。這讓大量基層用戶在信息時代被邊緣化。發展適合印度語言和語境的本地AI，是避免“數字殖民”的必要手段。

Sarvam等項目，正嘗試開發支持語音輸入的AI系統，讓文盲也可以用口語進行交互。這類“語音優先”的設計，正是為了讓AI不只服務城市精英，而能惠及廣大鄉村人口。

開放還是封閉：公共科技該歸誰？

IndiaAI雖然獲得廣泛支持，但也遭遇了“閉源與開放”的爭論。Sarvam項目雖然使用了大量政府資源，卻并未選擇開源代碼，引發技術界質疑：“公共投資是否應該產生公共成果？”

相比之下，中國的DeepSeek-R1是全球最大的開源模型之一，允許開發者在家用電腦上進行微調，極大地降低了門檻。印度是否應效仿，成為爭論焦點。

政府對此態度謹慎，表示“不會強制開源”，希望各團隊自由選擇商業路徑。批評者則擔心，這種模糊立場可能導致公共科技成果被少數公司壟斷，削弱全民受益的可能性。

算力焦慮與結構性挑戰

訓練大模型的另一個“硬問題”是算力。在生成式AI的時代，誰掌握GPU，誰就擁有訓練能力。而GPU仍是高度依賴進口的產品，印度目前尚無本土替代方案。

政府正在嘗試通過集采、補貼、共享資源等方式解決這一瓶頸。但現實是，即使調集1萬個GPU，也遠不及OpenAI或谷歌的訓練規模。

因此，印度初創公司更多地轉向“輕量模型”“本地部署”或“多語種適配”等策略，走出一條“小步快跑”的路線。

長遠來看，印度希望通過半導體制造計劃，建立本地芯片產業，逐步擺脫對進口算力的依賴。但這至少需要5–10年。

CR： Sasikumar

重塑規則，還是另起爐灶？

面對中美的AI壟斷，印度清楚地知道，自己很難正面競爭。

于是，它試圖“換賽道”：不比誰模型最大，而比誰更懂本地需求、更接地氣。

Infosys董事長南丹·尼勒卡尼就曾說：“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普通人。”他的這句話在印度科技界引發共鳴。

印度的目標，并不是在AI的每一層都稱霸，而是在某一層——比如本地服務、語音AI、農業AI等——實現不可替代。

只要能在這些領域構建影響力，印度就能成為全球AI版圖中不可忽視的一極。

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