インドは主権の基礎的なAIモデルを建設すべきですか？

インドは、地元のニーズのためにソブリンの基礎AIモデルを構築する必要がありますか？

Pranesh Prakash： インドは基礎モデルに取り組んでいるはずですが、主権の目的ではないと思います。ファンデーションモデルを構築できる人々を導くことが重要です。また、ファンデーションモデルの上に構築してアプリケーションを展開および構築できる人々を持つことが重要です。インドには、AIの建設のあらゆる部分に自分自身を適用できる人々が必要です。

主権とは、特定の種類のチップ、特にAIモデルのトレーニングに使用されているものやソフトウェアやモデルなどのコントロールをエクスポートするために使用されるチップに米国が適用されるようなもののようなものの観点から、私たちが心配する必要があるものです。 。それらは道を進んでいるかもしれません。

しかし、私はあなたがそれを心配する必要はないと思います。物事が立つにつれて、私たちが持っているのは、ライセンスの下で閉鎖されている独自のモデルだけでなく、そのモデルを作成した人の許可なしに法的に使用することはできません。また、多くのオープンウェイトモデルと、DeepSeek R1などのいくつかのオープンソースモデルもあります。そして、私たちはこれらを持っているので、あなたは許可を必要とせず、地元で展開できるので、国家安全保障と主権の観点からこれらにアプローチする必要はありません。

明日、米国で生成されたモデルの使用に適用される制裁がある場合、インディアンは既存のオープンソースモデルの多くのコードを「フォーク」し、それらを改造し、その上に構築できます。

これらのモデルが存在する限り、最先端であり、独自のモデルとよく競合しています。そして、私たちはすぐに独自のモデルを競合するポイントになると思います。主権の観点からこれについて。

Tanuj Bhojwani： 主権のために私たちはこれを行うべきだと思いますが、彼らが本当にあなたをブロックしたいなら、彼らはチップから始めます、プラネシュ氏が指摘したように。独自のモデルがあったとしても、それを実行するにはグラフィックプロセッシングユニット（GPU）が必要です。 DeepseekはHuaweiを使用しています [Ascend HiSilicon] 910Cチップ – インドはそれを立てることさえできません。台湾半導体Manufacturing Company Limited（TSMC）などのメーカーとの契約はありません。

主権以上に、ここには誇りの要素があります。私たちは野心的な人々であり、私たち自身のモデルを望んでいます。これは他の分野で行いました。私たちは一人当たりのGDPで、私たちの何を超えて到達しました aukat （ステーション）になります。 Infosysの共同設立者ナンダン [Nilekani]のポイントと私のポイントはこれです。リターンが表示されたらこれを行います。プライドが投資の利益であるかどうかにかかわらず、誰かがそれに戻っているのを見た場合、これを行います。投資がその目的に比例していることを確認してください。

低コストでのDeepseekの出現により、これがより達成可能になりますか？費用の価値はありますか？

Tanuj Bhojwani： Deepseekを使用しても、これは数億ドルのゲームのままです。 Deepseek V3のトレーニングランは560万ドルでした。しかし、最先端の研究では、その目標には多くの失敗の試みがあります。ですから、私たちはまだ数億ドルの投資について話しています。インドで基礎モデルを作成したとしても、その投資でお金を稼ぐ前に、まだやるべきことがたくさんあります。

市場は依然として大多数の米国が支配しています。地球全体の時価総額の約60％が今日でも米国にあります。インドの企業としてのビジネスソフトウェアの創設者は、地元でインドのモデルを作ると思われる場合、米国に主に販売しています。言語の内容、AIを購入するインドのエンタープライズ市場全体がはるかに小さくなるため、膝を覆っています。

米国では、人間の労働者を交換するために月に200ドルを費やすことができますが、インドでは、それが人間の労働者がそもそも支払われているものです。

とにかくここで成功するために、政府は自治と支出の力を持つ研究所を作る必要があります。支出の90％は、失敗した実験に費やされます。当社の公共調達システムは、そのようなエラートレランスに対応していません。

Pranesh Prakash： インドが成功と見なされているソフトウェアの観点からもできることはたくさんあります。モデルの上に構築されているもの、つまり既に使用されているAIモデルの商品化方法にもっと焦点を当てる必要があります。若い開発者の間の熱意は、たとえ彼らが常に十分に精通しているわけではなく、非常にそこにあります。最近の学生は、最初から6つの異なる開発ツールを使用する方法を学んでいます。

また、AlibabaとDeepseekが示したように、制約に基づいてイノベーションを促進する必要があります。

Tanuj Bhojwani： 尋ねるべき本当の質問は、1つの基本モデルを構築するというヘラクレスの努力を引き受けるべきかどうかではなく、研究環境、イノベーション、民間市場投資家などがすべてにするべき投資を尋ねることだと思います。集まって、ラボからどこか、プライベートプレーヤーのどこかで、基本的な大手言語モデル（LLM）を生産する方法でオーケストレーションします。私たちが注意を払っていない本当の質問は、なぜそれが起こらないのですか？私たちの研究の何が問題になっていますか？ R＆D投資、民間市場と政府の両方による支出の何が問題になっていますか？

IT省の下でのインドのミッションは、GPUクラスターを補助金付き料金でスタートアップやアカデミアが利用できるようにすることを発表しました。この発表と、投資への推進力として一般的に政府のAI政策についてどう思いますか？

Pranesh Prakash： 資本支出は良い兆候です。政府は、これらの技術の責任ある使用を促進する他の方法を検討する必要があると思います。その中には、どのような種類の規制が置かれるべきか、そして非常に重要なことに、どのような種類の規制が置かれるべきではないかを慎重に研究することを含めます。

Tanuj Bhojwani： これにより、GPUを大幅に下にレンタルするコストが削減されますが、それでもこれらすべてのどこかで、これらのことを行うためにデータセンターのオペレーター、プロバイダーなどに支払うマージンがあります。 Deepseekともちろん、すべての大規模なラボには、GPUを購入、インストールし、完全に使用してトレーニングの実行に完全に使用している専用の契約が間違いなくあることを理解しています。

トレーニングの実行請求書が少ない場合でも、DeepSeekには捕虜GPUの重要なしきい値があります。少なくとも1つのNvidia H-100のクラスターがあることが知られており、ラウンドを行う計算により、投資は13億ドルになります。大手ハイテク企業は、インフラストラクチャに年間800億ドルを投資しています。

ここにはリソースの制約があります。これの予算は、メタのラマ4モデルのトレーニングコストよりも少なく、その予算は全国で公平かつ公正に分散する必要があります。政府はその集中した賭けをしていません。私たちは私たちが持っている非常にまばらなリソースを採取しており、私たちはそれをさらに薄くしています。

人々が適切な目的でそれを使用している場合、補助金は依然として非常に良いことです。 BharatのAIは、IndicTrans2とインド語のテキストからスピーチシステムをトレーニングしようとしています。そして、これらは私たちが必要とする重要なものであり、たとえばそのタスクのために500または1000 GPUで逃げることができ、最先端の結果と比較して非常に良い結果を得ることができます。ですから、それは本当にリソースが限られていることを認めるべきメッセージだと思います。そして、それらを使う最も賢い方法について考えるべきです。と競合する [ChatGPT] O3または [DeepSeek] R1は、私たちが話している絶対的な量のリソースで最良のアイデアではないかもしれません。

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