就在近日，某中国企业推出了代号为“深度求索”（DeepSeek）的AI模型，该模型的开发成本不到600万美元，大约只有ChatGPT研发费用的1/100，但却在多项国际测评中表现优异，其基准测试已经爬升到世界全类别大模型第三，因此一经推出就震惊西方世界。中国DS模型的横空出世，不仅让西方感到震惊，也让时刻与中国比较的印度陷入了焦虑，印度国内开始反思——“为什么中国可以，而印度不行？” 印度专栏作家维平·拉布罗就在社交平台发问，“为什么印度技术实力闻名遐迩，却不能开发出像深度求索这样的东西？”拉布罗认为，“这肯定不是资源问题”，“也不是技术敏锐度的原因”，因为“印度技术人员比其他所有人都要高出一筹”。印度数据中心巨头Yotta的分公司首席执行官达尔尚·希兰南达尼则表示，印度没有面临中国那样的芯片禁令，之所以没有像样的AI模型，“这是一个思维方式的问题”。 很明显，中国DS模型的推出，让印度陷入了巨大的焦虑。一方面，DS还仅仅是中国初创公司的AI模型，并非是国家队出手，就已经用ChatGPT研发费用的1/100，打垮了西方主流AI模型，造成美国科技股崩盘，损失超过8700亿美元，这无疑是巨大的成就；另一方面，印度自认也是相当牛批的存在，至少在软件和AI领域，并不落后甚至还要领先中国，怎么就搞不出中国DS这样的AI模型，这就焦虑了。
那么到底是什么造成软件工程师大国的印度，在AI领域远远落后于中美两国？首先，是基础研究投入不足。据人民网1月24日的报道，去年中国全社会研发经费约为3.6万亿元，占到GDP的2.68%；数据显示，美国整体AI投入占到了全球的73%，而印度科学技术部报告显示，印度研发支出只占到GDP的0.64%。印度数据分析公司GTT董事长纳塔拉詹表示，中美大力投资AI已超10年，“显然将成为AI领域的领导者”。 其次，印度顶级人才外流严重，且长期依赖软件外包。不可否认，全球顶级AI人才不少是印度人或者印度裔，但他们中的大部分都选择留在欧美，而留在国内的印度软件人才长期依赖外包工作，缺乏自主创新的动力。与此相比，美国吸引了全球60%的顶级人工智能研究员；中国也在迅速培养和吸引AI人才，尤其大陆人才时不时突然井喷，出现惊才绝艳的领军年轻人，让西方世界感到十分惊讶。 最后，中美已经全面进入了“信息时代”，掌握大量数据，而数据对训练顶级AI模型是不可或缺的。美国拥有大量来自科研、医疗和互联网等领域的数据，在金融科技、高端科研等领域优势明显；中国在智慧城市、智能交通、移动支付等领域拥有丰富多样的数据。这些数据能够有效地用于AI模型的训练，而印度社会分化差距极大，工业社会尚未实现，何谈信息社会，连基本的大数据材料都不足，如何训练AI大模型？
因此，现在的印度并不是奢谈AI模型的时候，就算勉强搞出来一个，也难以和中美的AI模型相匹敌，当前的印度在于发展民生经济，提升民众教育水平和卫生医疗条件，并实现全面的工业化。未来的AI战场将由中美主宰，因为只有中美拥有足够的资金，足够的人才和足够的数据，其他国家的AI公司很难与中美匹敌。 |
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