**Indija si prizadeva za napredek na področju umetne inteligence – A ali zaostaja?** Dve leti po zagonu ChatGPT je kitajski DeepSeek znatno znižal stroške razvoja generativnih aplikacij umetne inteligence, kar povečuje globalno konkurenco za vodstvo na tem področju. Kljub ambicioznim prizadevanjem se zdi, da Indija zaostaja, zlasti pri ustvarjanju osnovnih jezikovnih modelov, potrebnih za tehnologije, kot so klepetalni roboti. Indijska vlada trdi, da je v bližnji prihodnosti v razvoju domača različica DeepSeeka, ki bo zagotovila zagonskim podjetjem, univerzam in raziskovalcem napredne čipe, potrebne za razvoj, v desetih mesecih. Nedavne podpore globalnih voditeljev na področju umetne inteligence, kot je Sam Altman iz OpenAI, in velika vlaganja Microsofta, ki skupno znašajo 3 milijarde dolarjev za infrastrukturo v oblaku in umetno inteligenco, nakazujejo zaupanje v Indijine potenciale kot resnega akterja na področju umetne inteligence. Tudi izvršni direktor podjetja Nvidia je izpostavil izjemne tehnične talente v Indiji kot ključne za odklepanje prihodnjih možnosti. Z okoli 200 zagonskimi podjetji, osredotočenimi na generativno umetno inteligenco, je prisotna pomembna podjetniška aktivnost. Vendar pa strokovnjaki opozarjajo, da Indija brez nujnih reform na področju izobraževanja, raziskav in vladne politike tvegano zaostaja. Kitajska in ZDA imata "štiriletno do petletno prednost, " saj sta močno investirali v raziskave, akademsko področje in vojaške aplikacije umetne inteligence, medtem ko Indija zaostaja pri ključnih metriki, opredeljenih v Stanfordovem indeksu vibracije umetne inteligence. Od leta 2010 do 2022 sta Kitajska in ZDA prejeli 60% in 20% svetovnih patentov na področju umetne inteligence, medtem ko je Indija pridobila manj kot pol odstotka. Leta 2023 so indijska zagonska podjetja pritegnila le majhen delež zasebnih vlaganj v primerjavi s svojimi ameriškimi in kitajskimi partnerji. Indijskim prizadevanjem za umetno inteligenco, podprtimi z 1 milijardo dolarjev, se ne more primerjati ameriški projekt Stargate v višini 500 milijard dolarjev ali kitajski cilj pridobiti 137 milijard dolarjev za postati vozlišče umetne inteligence do leta 2030.

Čeprav je sposobnost podjetja DeepSeek za uporabo starejših, cenejših čipov spodbudna, pomanjkanje "strpnega" kapitala za dolgoročni razvoj umetne inteligence ostaja pomembna ovira. Poleg tega raznolikost Indije predstavlja izzive pri gradnji kakovostnih podatkovnih nizov za usposabljanje modelov umetne inteligence v regionalnih jezikih. Kljub tem izzivom Indija prispeva 15% svetovne delovne sile na področju umetne inteligence. Kljub temu pa številni talentirani strokovnjaki zapuščajo državo, pogosto zaradi pomanjkanja robustnih raziskovalno-razvojnih okolij, potrebnih za temeljne inovacije v umetni inteligenci. Strokovnjaki predlagajo spodbujanje sodelovanja med vlado, industrijo in akademsko sfero, podobno kot je uspelo z indijski enotnim plačilnim vmesnikom (UPI), ki je revolucioniral digitalne transakcije prek močnega partnerskega modela. Sektor zunanjega naročanja v Bengaluru, ki obsega milijone programerjev in je vreden 200 milijard dolarjev, se ni učinkovito preusmeril k razvoju osnovnih potrošniških tehnologij umetne inteligence, kar je nevede pustilo ta prazni prostor zagonskim podjetjem. Opravičene so skrbi, ali lahko ta podjetja dosežejo hiter napredek, nekateri strokovnjaki napovedujejo, da bo trajalo leta, preden bo Indija dosegla sposobnosti podjetja DeepSeek. Kljub temu pa ima Indija potencial za izboljšanje in prilagajanje obstoječih odprtokodnih platform za napredek na področju umetne inteligence. Na dolgi rok bo razvoj lastnih osnovnih modelov umetne inteligence ključnega pomena za dosego strateške neodvisnosti in reševanje odvisnosti od uvoza. Povečanje računalniške moči in infrastrukture strojne opreme, vključno s proizvodnjo polprevodnikov, je ključno za zapolnitev vrzeli z velikani ZDA in Kitajske.