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なぜインド企業は地元のAIを建設するために競っているのですか？ |説明した

人工知能機械学習大規模な言語モデルテクノロジー|写真クレジット：ゲッティイメージズ これまでの話： 3月6日、エレクトロニクスおよび情報技術省のインドミッションは、人工知能モデルとツールを開発するためにさまざまな省庁から非個人的なデータを収集する全国データセットプラットフォームであるAi Koshaを立ち上げました。また、スタートアップと学界がグラフィックプロセシングユニット（GPU）の共有プールにアクセスしてAIモデルとツールを構築および実行できるようにするために、共通のコンピューティングポータルを起動しました。インドのミッションとは何ですか？ Indiaaiポータルは当初、2023年にエレクトロニクスと情報技術省とインド技術協会NASSCOM省とインディアンテクノロジー協会のNASSCOMとの共同イニシアチブとして設立されました。このポータルは、昨年3月に10,371.92クロールの支出で発表された連邦政府によって完全に導かれたミッションに進化しました。ミッションは、ChatGPTなどの生成AIモデルの急速な増殖と開発とAIの開発への世界的な熱意の向上の中で、組合内閣によって承認されました。ミッションの重要な目的は、「インドでAIを作り、インドのためにAIを作る」ことでした。ミッションは、民間企業と学界がAIを研究および構築するための多くの介入とリソースに取り組んでいますが、最近数週間に登場した重要なものは、大量に独立して購入できない可能性のあるスタートアップにGPUを提供する共通の計算施設でした。 グラフィックカードとも呼ばれるGPUは、これらのデバイスが画像とグラフィックをレンダリングできる多くのPCや電話の重要なコンポーネントです。ただし、AIの研究者は長い間GPUを使用して、大量のデータを含む非常に複雑な計算を実行してきました。生成AIモデルは、そのようなコンピューティングリソースにアクセスできるときにのみ作成（「訓練された」」）ことができ、GPUの主要なユースケースになりました。これにより、Nvidiaのような企業がビデオゲームをはるかに超えて、世界中のAIインフラストラクチャの重要な要素になることを可能にしたものです。ただし、GPUは高価です。 Nvidiaが作ったGPUであるBlackwellは、この10月まで完売したと伝えられています。そのため、インドのミッションは、インドのエンパネリングデータセンターを開始しました。これは、スタートアップや研究者へのコンピューティングリソースへのアクセスを提供するGPUを備えています。このアクセスはミッションによって処理されます。ミッションは、どのエンティティがどれだけのコンピューティングリソースアクセスを取得するか、そしてどのくらいの期間を取得するかを決定します。現在のところ、Ashwini Vaishnaw大臣によると、14,000 GPUがこれまでにエンパネル化されたデータセンターによって使用されるために買収および委託されており、四半期ごとにさらに買収されています。 アイ・コシャとは何ですか？ Ai Koshaは、ミッションの別の柱であるIndiaai Datasetsプラットフォームの実装です。 AIモデルの構築に関する主な問題の1つは、既存のモデルをインドにある程度も適応させることさえありますが、英語や先進国に重く偏っている西洋モデルで主に訓練されていることです。多くのインターネットユーザーがWebをナビゲートし、インドの主要言語ではない場合でも、英語でオンラインで議論を貢献しているという事実は、ヒンドゥー教が報告しているように、そのようなデータをまとめる上で大きな課題でした。 Ai Koshaは、インド固有のデータをより広く利用できるようにする試みの始まりです。これまでにアップロードされたデータセットは、インドの言語のいくつかの「ペア」の間の翻訳モデルなど、研究者や企業にインドでAIツールを地元のコンテンツに幅広くアクセスできるようにすることで、このバイアスを減らす努力です。 多くのオープンソースAIモデルにより、理論的には、インド企業がチャットボットなどの独自の強力な生成AIツールを構築することができます。しかし、地元のデータ、政策立案者、および開発者は、OpenaiやGoogleなどの外国企業がすでに提供しているものよりも実際に有用であることを保証するために、地元のデータは重要であると主張しています。 インドのミッションは他に何に取り組んでいますか？ ミッションには全体的に7つの柱があります。 Common Compute FacilityとAi Koshaは、Deepseekのような開発（米国からの競合モデルよりもはるかに低いコストで訓練された中国のAIモデル）のような開発のために特に焦点を合わせていますが、政策立案者が標的にした他の側面があります。 1つは、インドのAI安全研究所で、まだ正式に発売されていません。このような機関は、AIの展開の意図しない結果をめぐるガードレールを開発し、業界と政府全体のAIのマッシュルームの使用のリスクを研究するために、世界中で創設または認定されています。これらには、チャットボットが爆弾のレシピ（たとえば）のレシピを提供しないことを確認することから、生物医学研究で使用されるような専門的なAIツールが信頼できることを確認することまで、すべてが含まれます。 他の柱には、「ドメイン固有の基礎モデル」を作成することを目的としたインドイノベーションセンターが含まれます。商品化または生産的な使用に可能になる可能性のあるユースケースの開発を支援するアプリケーション開発イニシアチブ。 FutureSkills、小規模都市でAIラボを開発するためのイニシアチブ。およびスタートアップの資金調達。 これらの柱の多くを倒す重要な努力は、先住民族が開発した基礎モデルを開発するというミッションによって出された提案の要求です。生成AIツールが実行される主なプログラムである基礎モデルの構築は非常にリソース集約型であり、AIモデルの開発の大部分を占めています。連邦政府は、数か月でこのプロセスを促進することに熱心であるとヴァイシュノー氏は述べており、67の申請書はすでにミッションによって受け取られており、現在これらを評価しています。 公開 - 2025年3月9日06:01 ON IS #なぜインド企業は地元のAIを建設するために競っているのですか #説明した