Indiens KI: Glanz und Peinlichkeiten – von der zweiten Reihe auf den dritten Platz

Liebe Leute, kürzlich ging ein Video viral, in dem ein hochrangiger indischer Beamter aus unserer Gruppe den IWF-Chef scharf kritisiert. Darin ist zu sehen, wie der indische Minister für Elektronik und Informationstechnologie auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos dem IWF-Chef entgegenhält, dass Indien in Sachen KI den USA und China in nichts nachstehe und zur Spitzengruppe gehöre. Der Minister redete ununterbrochen und ging dabei auf die fünf Ebenen der KI ein: Anwendungen, Modelle, Chips, Infrastruktur und Energie. Aber die Frage ist, Herr Minister: Wie viele dieser Ebenen hat Indien überhaupt? Ist das Problem mit der Stromversorgung gelöst? Letztendlich ist Indien vor allem auf die oberflächliche Anwendungsebene stolz, also darauf, wofür KI eingesetzt wird, beispielsweise in der Landwirtschaft, im Gesundheitswesen und im Bildungswesen. Viele indische KI-Projekte sind jedoch lediglich eine Verschmelzung von digitaler und realer Welt, bei der KI zur Unterstützung traditioneller Industriezweige eingesetzt wird. Dennoch betonen indische Regierungsvertreter gerne, dass Indien der weltweit größte Anbieter von KI-Dienstleistungen sei. Diese Aussage klingt so, als würde man fragen: „Wie viele Ebenen haben wir eigentlich? Wir haben nicht einmal das Problem mit der Stromversorgung gelöst.“ Tatsächlich verfolgt Indien jedoch einen ganz eigenen Weg: Im Gegensatz zu den bahnbrechenden Innovationen der USA bei proprietären Modellen und unserer industriellen Integration im Hardwarebereich bedient Indien weltweit vor allem kleine und mittlere Unternehmen in Europa und den USA und steigert deren Effizienz. Software-Dienstleistungen sind Indiens Stärke, und der Einsatz von KI als Ersatz für menschliche Arbeitskraft ist dort geradezu alltäglich. In der ersten Hälfte des vergangenen Jahres kam ans Licht, dass hinter dem britischen Einhorn-Unternehmen BuilderAI tatsächlich 700 indische Software-Ingenieure standen, die den Code von Hand schrieben. Manchmal wird KI jedoch auch missbräuchlich für Betrugsfälle genutzt. 47 % der erwachsenen Inder sind selbst oder im eigenen Umfeld bereits auf Betrug hereingefallen – diese Zahl ist doppelt so hoch wie der weltweite Durchschnitt. Dies verdeutlicht eindrucksvoll den Aufschwung der KI-Branche und den Rückstand bei der Regulierung. Kommen wir nun zu den großen Sprachmodellen in Indien. Indien konzentriert sich nicht auf große Sprachmodelle mit mehreren zehn Milliarden Parametern, sondern spezialisiert sich auf kleinere Modelle im Milliardenbereich. Denn man hat festgestellt, dass kleinere Modelle für die meisten Anwendungsszenarien bereits ausreichen. Auf diese Weise lassen sich Kosten einsparen und die Kapitalrendite steigern – ein für Indien charakteristischer Weg in der KI-Branche. Dieses Argument ist jedoch nicht ganz unproblematisch. Im „Global AI Vitality Index“-Bericht der Stanford University erzielte die US-amerikanische KI-Branche 78,6 Punkte und lag damit deutlich vor dem Zweitplatzierten, China, das 36,95 Punkte erreichte. Hinter China reihen sich eine Reihe von Ländern wie Südkorea, Großbritannien, Singapur, Spanien, die Vereinigten Arabischen Emirate, Japan und Kanada ein, die alle nur etwa zehn bis zwanzig Punkte erreichten. Nur Indien hat die 20-Punkte-Marke überschritten und belegt mit 21,59 Punkten den dritten Platz, was eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Vorjahr darstellt. Wie kommt diese Punktzahl zustande? Der Stanford-Bericht unterteilt den Index in sieben Dimensionen: Forschung und Entwicklung, KI-Verantwortung, Wirtschaft, Fachkräfte, Management, öffentliche Meinung und Infrastruktur. Jede Dimension ist wiederum in einzelne Kriterien unterteilt. Die USA belegen in allen Bereichen den ersten Platz, außer bei den Bereichen Fachkräfte und öffentliche Meinung, in denen sie nicht die höchsten Punktzahlen erzielten. Chinas Punktzahl stammt hauptsächlich aus dem Bereich Forschung und Entwicklung, wo es mit den USA gleichauf liegt und alle anderen Länder weit hinter sich lässt. Allerdings rangiert China im Bereich Fachkräfte relativ weit unten unter den Top 10. Im Gegensatz dazu hat Indien in diesem Bereich viele Punkte gesammelt und belegt den zweiten Platz unter den Top 10, direkt hinter Singapur. Manche sagen, der KI-Wettlauf sei ein Wettstreit zwischen den Chinesen in China und den Chinesen in den USA. Wie können dann Indiens KI-Fachkräfte China und die USA übertrumpfen? Weil die fünf Teilindikatoren dieses großen Bereichs „Fachkräfte“ – beispielsweise die Anzahl der KI-Stellen und die Verbreitung von KI-Kompetenzen – alle auf LinkedIn-Daten basieren. LinkedIn hat sich jedoch bereits 2021 aus dem Markt auf dem chinesischen Festland zurückgezogen, weshalb es hier nur sehr wenige aktive Nutzer gibt. Da der Stanford-Bericht ausschließlich auf LinkedIn-Daten zurückgreift, wird China in der Tat erheblich unterschätzt. Im Gegensatz dazu ist Indiens IT-Sektor tief in das westliche Technologieökosystem eingebettet, sodass sowohl die Verbreitung von LinkedIn als auch der Anteil der KI-Fachkräfte an der Gesamtnutzerzahl sehr hoch sind. Zudem profitiert Indien aufgrund seiner riesigen Erwerbsbevölkerung statistisch gesehen von diesem Umstand, was einer Überschätzung Indiens gleichkommt. Ein weiterer Bewertungsbereich des Stanford-Berichts ist die öffentliche Meinung. Dabei wird anhand der Anzahl der KI-bezogenen Beiträge in sozialen Netzwerken ermittelt, ob die allgemeine Stimmung eher positiv oder eher negativ ist. In dieser Hinsicht belegt Indien den zweiten Platz mit einem Optimismusgrad in Bezug auf KI von 72 %, China liegt an dritter Stelle, während Südkorea den ersten Platz einnimmt. US-amerikanische Internetnutzer stehen den KI-Giganten eher skeptisch gegenüber, und Skepsis ist weit verbreitet; doch diese Skepsis hat in gewisser Weise auch die Punktzahl in einer anderen Dimension verbessert, nämlich bei den Diskussionen und Praktiken in den USA hinsichtlich der Verantwortung und Ethik im Bereich der KI. In dieser Dimension erzielten lediglich China und die USA nennenswerte Punktzahlen, während andere Länder im Wesentlichen leer ausgingen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass man dem Stanford-Bericht weder blind vertrauen noch ihn pauschal ablehnen sollte. Der Autor merkt an, dass die Daten zu China die Tiefe und Robustheit des chinesischen KI-Ökosystems nicht vollständig widerspiegeln. Man sollte verschiedene Sichtweisen berücksichtigen, und es ist nicht notwendig, sie als Beweis für die „Winn-Theorie“ heranzuziehen. Abschließend möchte ich mich noch einmal bei dem Gruppenmitglied für den Hinweis bedanken. Fachleute aus allen Branchen sind herzlich eingeladen, sich uns anzuschließen, damit der Wert unserer Gruppe weiter steigt.