由 Simon 印度AI能否逆袭？25万美元挑战全球巨头，1.9万块GPU豪赌引爆科技圈！这场语言迷宫中的突围战，震撼还是徒劳？
【印度AI突围战：语言迷宫中的创新长征】
当中国AI公司深度求索（DeepSeek）今年初发布对标国际顶尖水平的大模型时，印度创业者们陷入复杂情绪。20岁的CognitiveLab创始人阿迪亚·科拉维感到振奋：”他们用更少资源实现突破，我们为什么不能？”而Soket AI Labs创始人阿布舍克·乌珀瓦尔看着自己耗资仅25万美元开发的10亿参数多语言模型Pragna-1B，更多是苦涩——这款为减轻印度”语言税”（支持22种官方语言的额外成本）设计的模型，最终因资源匮乏止步于概念验证阶段。
■ 结构性困境与闪电行动
印度AI发展面临三重挑战：
1. 研发投入悬殊：2024年印度研发支出仅占GDP的0.65%（254亿美元），远低于中国的2.68%（4762亿美元）和美国3.5%（9623亿美元）
2. 语言迷宫：印地语等本土语言仅占网络内容1%，且存在字符边界模糊等自然语言处理难题
3. 基础设施薄弱：全国GPU总量不及硅谷中型公司储备，90%芯片依赖进口
【破局时刻！】2025年1月，在DeepSeek-R1发布10天后，印度电子信息技术部（MeitY）紧急启动”印度AI使命”计划，通过公私合作调配1.9万块GPU（含1.3万块H100），并宣布2025年底前开发6个大模型。最引人注目的是由Sarvam AI承担的700亿参数本土化模型项目，该团队已获得4096块H100的算力支持。
■ 草根创新者的逆袭
– 低成本突破：乌珀瓦尔团队开发”平衡分词技术”，使12.5亿参数模型达到70亿参数模型的效能，特别在印地语和古吉拉特语任务中表现突出
– 语音优先战略：Gnani AI等公司将技术转化为22种方言的语音API，服务农村非英语用户
– 数据突围：开放平台OpenHathi-Hi-v0.1基于400亿token印地语数据训练，成为最大开源印地语模型
■ 125亿美元豪赌
印度正通过多管齐下破解困局：
– 资金池：未来五年预计吸引120亿美元投资，含12.5亿美元的”印度AI使命”专项
– 算力网：建设成本仅500万美元的超算中心（欧美需1000万+）
– 人才回流：类似贝尔实验室的Lossfunk等项目开始吸引海归科学家
【争议焦点】
1. 开源之争：Sarvam选择闭源模式引发质疑，政策专家阿姆兰·莫汉蒂指出：”真正主权应植根于开放”
2. 路径选择：印孚瑟斯董事长南丹·尼勒卡尼主张”不做大模型跟风者，专注应用层创新”，引发行业激辩
■ 延伸思考
1. 在算力霸权时代，发展中国家能否通过算法优化实现”轻量级超车”？
2. 多语言国家开发AI时，政府应如何平衡商业利益与语言文化遗产保护？
阅读 Technology Review 的原文，点击链接。