印度開始焦慮:為啥中國能推出DeepSeek,我們不行?

京港台:2025-1-30 08:42| 來源:觀察者網 | 評論( 30 )  | 我來說幾句

印度開始焦慮:為啥中國能推出DeepSeek,我們不行?

來源:倍可親(backchina.com)

  深度求索AI模型的橫空出世,不僅讓美國政府和矽谷側目感嘆,也令印度國內上下開始焦慮並反思:為什麼中國可以,印度不可以?

  據《經濟時報》、《第一郵報》等多家印媒1月29日報道,深度求索推出的低成本大型語言模型,在全球人工智慧界引起了震動,並在印度引發了要求建立本國AI語言模型的呼籲。

  印度多名官員和學者表示,印度在硬體和人力等軟體資源上並不遜於中美,但仍然沒有在AI領域創建一個創新生態系統。有學者認為,其中與思維方式有關,印度並不重視基礎創新。還有人稱,政府干預的缺位以及受保護市場的缺乏,也是印度企業怯於參與AI競爭的原因之一。

  同時,有印度學者表示,深度求索「低成本、高產出」的模式,「為所有發展中國家提供了一個有希望的替代方案」,同時也為印度AI發展帶來獨特機遇。

  「深度求索讓世界對中國刮目相看,」印度專欄作家維平·拉布羅在社交媒體平台稱,「我們應該問自己的問題是,為什麼印度技術實力聞名遐邇,卻不能開發出像深度求索這樣的東西?」

  拉布羅還提到:「這肯定不是資源問題,因為這個AI模型的製造成本幾乎為零;也不是技術敏銳度問題,因為眾所周知,印度技術人員比其他所有人都高出一籌……」

  其實,拉布羅並非唯一一個發出「為什麼中國可以,印度不可以」疑問的印度人。據印媒報道,隨著深度求索掀起波瀾,不少印度業內人士也在思考印度是否能夠開發類似的AI模型。

  首先,一些印度分析人士認為,印度需要在AI領域改變思維方式。

  印度數據中心巨頭Yotta的母公司印度地產集團Hiranandani首席執行官達爾尚·希蘭南達尼表示,印度需要進行重大改革才能趕上全球AI競賽的步伐。他說,印度並不缺乏先進晶元,「但我們還沒有創建一個創新的生態系統,這是一個思維方式問題」。

  希蘭南達尼強調,印度政府「印度AI使命」計劃應為初創企業提供GPU等關鍵資源。

  近年來,印度政府大舉投資AI,於去年成立國家級「印度AI使命」(India AI Mission)項目,旨在實現「讓AI在印度紮根」和「讓AI為印度服務」兩大目標,預算達1037.192億盧比(約90.13億元人民幣)。1月早些時候,微軟公司宣布,計劃在未來兩年斥資30億美元,擴建在印度的雲計算和AI基礎設施。

  印度前電子和信息技術部國務部長拉吉夫·陳德拉塞卡爾同樣稱:「深度求索AI模型的出現表明,印度的計算能力永遠無法成為長期的護城河……希望印度的人工智慧初創企業能夠在未來帶來顛覆。」

  拉布羅也指出,印度應改變思維,敢於與世界領先企業競爭。「僅僅試圖把別人創造的東西做好,並不能讓我們成為一個突破性的國家。我們需要投資於有助於我們自身利益的尖端研究。」

  印度數據分析公司GTT董事長加內什·納塔拉詹承認深度求索的潛力,同時發出警告稱,在與中國大規模AI投資的競爭中,印度可能會面臨艱巨的挑戰。納塔拉詹表示:「過去10年,中國一直在大力投資AI。中國和美國顯然將成為AI領域的領導者。」

  其次,印度業內人士還強調了政府干預對於AI發展的重要性。

  印度AI初創公司Fractal聯合創始人兼集團首席執行官斯里坎特·維拉馬卡尼呼籲印度政府為企業發展提供助力。他說,印度企業已經擁有了先進晶元,「現在是採取行動的時候了」。

  《經濟時報》指出,培育類似於深度求索的印度AI企業,關鍵在於創建支持創新的生態系統、提供充足的資金,以及在研究人員和企業家中培養敢於冒險的心態。《第一郵報》進一步分析說,政府干預並為企業創建一個「受保護的市場」至關重要。

  報道中,《第一郵報》引用了一名印度博主的觀點:你必須先學會走路,然後才會跑。

  這名博主稱,與中國不同,印度並不存在一個「受保護的市場」,因此本國企業總是被「更便宜」「更好」的美國企業所取代。該博主繼續表示,印度政府需要向本國企業提供國家基金,3年內資助約30億美元,並且為企業提供容錯空間,允許項目「在獲得成功之前失敗」。

  此外,不少印度企業家和學者認為,深度求索的成功為印度AI發展帶來了獨特的機遇。

  印度「AI使命」項目顧問阿克里特·瓦伊什稱:「這將激勵更多團隊和公司建立AI模型,公司投入成本也將會下降。」印度科技公司Tech Mahindra前首席執行官CP·古爾納尼也表達了同樣的看法,稱現在所有人都有資格開發AI模型了。

  GTT董事長納塔拉詹同樣表示,深度求索為所有發展中國家提供了一個有希望的替代方案。

  印度信息技術公司NIIT前首席執行官阿爾溫德·塔庫爾進一步指出:「據報道,深度求索的成本比其他大型語言模型低90%至95%。成本壁壘的降低可能使高級AI模型更容易獲得,這對於小公司、研究人員尤為有利。同時,開源性質可能會鼓勵更多的合作和創新。」

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