印度AI的华丽与尴尬：从第二梯队到第三名

各位，最近咱们群里的一个印度高官怒怼IMF总裁的视频火了，讲的是在达沃斯论坛上，印度电子和信息技术部长怼IMF总裁，说印度的AI实力不输中美，属于第一梯队。部长滔滔不绝，从AI的五个层次侃起：应用、模型、芯片、基础设施和能源。但问题是，部长先生，印度有几层呢？电解决了吗？说到底，印度最引以为豪的还是表面的应用层，也就是用AI来干嘛，比如农业、医疗和教育。而印度不少AI项目其实只是数实融合，用AI来辅助传统产业。 然而，印度官方喜欢强调自己是全球最大的AI服务提供者。这种说法听起来像是在说：我们有几层？我们连电都还没解决呢。但事实是，相比美国做专有模型的前沿创新、咱们做硬件领域的工业一体化，印度走的是一条独特的赛道，服务全球尤其是欧美地区的中小企业，提升效率。软件服务是印度的强项，用AI来替代人工劳动，简直不要太熟悉。去年上半年，英国独角兽BuilderAI就爆出，背后竟然是700个印度软件工程师在手搓代码。但是，有时候AI也会被错误地用到诈骗案上。47%的印度成年人自己或者身边人都上过当，这数字是全球平均水平的两倍，这充分说明了AI产业的繁荣和监管的滞后。 接着咱们来说说印度的大语言模型。印度不卷那种几百亿以上参数的大语言模型，专门做几十亿级别的小模型。因为他们发现大多数应用场景小模型已经足够处理了，这样既能节省成本，又能提高投资的回报率，走的是印度特色的AI产业路线。但是，这个论据其实有点问题。斯坦福大学的全球AI活力指数报告，美国的AI产业得了78.6分，断层式领先第二名，中国36.95分。中国后面是一堆国家，比如韩国、英国、新加坡、西班牙、阿联酋、日本、加拿大，都只有十几分。唯有印度突破了20分大关，排第三，得分21.59分，比前一年进步很大。 那这个分数是怎么得出来的呢？斯坦福报告分成了七个维度：研发、AI责任、经济、人才、管理、民意和基础设施。每一个维度又细分了标准。美国除了在人才和民意得分不是最高的，其他都排第一。中国得分主要来自研发，和美国不相上下，远远超过了其他所有国家。但是中国的人才得分在前十名里排得比较低。相反，印度在人才这一项靠它上了大分，排在前十里第二，仅次于新加坡。 有人就说AI竞赛是中国的中国人和美国的中国人之间的竞赛，那印度的AI人才凭什么能压中美呢？因为这个人才大项的五个亚指标，比如AI岗位数、AI技能普及度，都是从领英数据来的。但领英2021年就已经退出了中国大陆市场，所以咱们这边的活跃用户非常少。而斯坦福报告只看领英数据，实际上大大低估了中国。相反，印度的IT深度嵌入西方科技生态，领英的普及率和AI从业人士在所有用户中的占比都很高。而且由于印度劳动力庞大，在统计上占了便宜，相当于高估了印度。 斯坦福报告的另一个上分项是民意，统计办法是看社交平台上与AI有关的帖子数量和总体情绪是偏正面还是偏负面。在这方面，印度排第二，对AI的乐观度达到了72%，中国排第三，第一是韩国。美国网友并不待见AI巨头，怀疑论比较盛行，但这种怀疑在某种程度上也促进了另一个维度的得分，即美国关于AI责任和伦理方面的讨论和实践。在这个维度上，只有中国和美国两个国家有显著得分，其他国家基本都没有。 总之，斯坦福报告既不用迷信，也不用否定。作者说，关于中国的数据无法完全反映中国AI生态的深度和鲁棒性，兼听则明，没必要把它变成赢学的证明材料。最后还是要感谢那位群友提供的线索，也欢迎各行各业的专业人士加入，让咱们群的含金量持续上升。