Indiens KI-Strategie: Globale Modelle mit lokaler Innovation verbinden
Der jüngste Entzug der Cloud-Dienste von Microsoft für die von Russland unterstützte indische Raffinerie Nayara Energy unterstrich eine kritische Schwachstelle: die Risiken, die mit einer übermäßigen Abhängigkeit von ausländischer Technologieinfrastruktur verbunden sind. Dieser Vorfall hat Indiens strategischen Vorstoß zur Entwicklung eigener grundlegender künstlicher Intelligenz-Fähigkeiten verstärkt, ein Unterfangen, das anderen Nationen im Globalen Süden als Blaupause dienen könnte.
Indien steht bei der KI-Entwicklung aufgrund seiner tiefgreifenden sprachlichen Vielfalt, die 22 Amtssprachen und Hunderte von gesprochenen Dialekten umfasst, vor einer einzigartigen Herausforderung. Der Aufbau von KI-Systemen, die in dieser mehrsprachigen Landschaft navigieren können, ist eine monumentale Aufgabe. Doch es zeichnet sich eine pragmatische Doppelstrategie ab, bei der indische Startups gleichzeitig globale Open-Source-Modelle für sofortige Anwendungen feinabstimmen, während sie mühsam indigene Basismodelle von Grund auf neu aufbauen.
Beim Google I/O Connect Event in Bengaluru wurde dieser vielschichtige Ansatz deutlich. Startups wie Sarvam AI präsentierten Sarvam-Translate, ein mehrsprachiges Modell, das mit Googles Open-Source Large Language Model (LLM) Gemma verfeinert wurde. Ähnlich demonstrierte CoRover BharatGPT, einen Chatbot, der öffentliche Dienste anbietet, unter anderem für die Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC), ebenfalls auf Basis eines feinabgestimmten Modells. Diese von Google unterstützten Bemühungen mögen paradox erscheinen, da Sarvam, Soket AI und Gnani auch zu den vier Startups gehören, die im Rahmen der 10.300 Crore Rupien umfassenden IndiaAI Mission mit der Entwicklung von Indiens souveränen LLMs beauftragt sind.
Die Begründung für diesen dualen Ansatz liegt in der Notwendigkeit. Die Entwicklung wettbewerbsfähiger KI-Modelle von Grund auf ist ressourcenintensiv und erfordert riesige Datensätze, fortschrittliche Recheninfrastruktur und umfangreiche Forschung. Indien kann es sich mit seinem sich entwickelnden Tech-Ökosystem und dringenden Marktanforderungen nicht leisten, isoliert aufzubauen. Stattdessen bietet die Feinabstimmung bestehender großer Sprachmodelle – deren Spezialisierung mit fokussierten, lokalen Daten – einen pragmatischen Weg, um reale Probleme heute anzugehen. Dies ermöglicht Startups, erste Implementierungen zu bootstrappen, Benutzerfeedback zu sammeln und domänenspezifisches Fachwissen zu entwickeln, während gleichzeitig die Datenpipelines und die Infrastruktur für wirklich unabhängige Modelle aufgebaut werden.
Project EKA, eine Open-Source-Initiative, die von Soket AI in Partnerschaft mit führenden indischen Instituten wie IIT Gandhinagar und IISc Bangalore geleitet wird, veranschaulicht die souveräne Ambition. Von Grund auf mit ausschließlich in Indien entwickelten Codes, Infrastrukturen und Datenpipelines konzipiert, zielt EKA darauf ab, innerhalb weniger Monate ein Modell mit 7 Milliarden Parametern zu liefern, wobei ein größeres Modell mit 120 Milliarden Parametern geplant ist. Diese Initiative konzentriert sich auf kritische Bereiche wie Landwirtschaft, Recht, Bildung und Verteidigung und stellt sicher, dass das Training auf Indiens GPU-Cloud erfolgt und die resultierenden Modelle Open Source sind. Dennoch stellt Soket AI-Mitbegründer Abhishek Upperwal klar, dass die Verwendung von Gemma für erste Implementierungen eine vorübergehende Maßnahme ist, eine Möglichkeit zum “Bootstrapping und Umschalten auf souveräne Stacks, wenn bereit”, und keine langfristige Abhängigkeit. CoRovers BharatGPT folgt einem ähnlichen Weg, indem es feinabgestimmte Modelle für aktuelle Regierungsanwendungen nutzt, während es auch ein eigenes grundlegendes LLM mit indischen Datensätzen entwickelt und aktuelle Implementierungen als Wege sowohl für die Servicebereitstellung als auch für die Datensatzgenerierung behandelt.
Für Indien geht die Entwicklung eigener KI-Fähigkeiten über den Nationalstolz hinaus; es geht darum, Probleme zu lösen, die ausländische Modelle oft nicht angemessen adressieren können. Stellen Sie sich einen Wanderarbeiter im ländlichen Maharashtra vor, der nur Hindi versteht und versucht, die KI-gestützte Erklärung eines Arztes zu einem Röntgenbild auf Englisch zu verstehen, die auf westlichen medizinischen Annahmen basiert. Solche Szenarien verdeutlichen eine grundlegende Diskrepanz in der kulturellen, physiologischen und kontextuellen Verankerung. Indien benötigt KI-Tools, die lokale medizinische Begriffe in Maithili verstehen, Erntehinweise liefern, die auf staatsspezifische Bewässerungspläne abgestimmt sind, und Bürgeranfragen in 15 Sprachen mit regionalen Variationen verarbeiten können. Dies sind hochwirksame, alltägliche Anwendungsfälle, bei denen Fehler direkte Auswirkungen auf Lebensgrundlagen, öffentliche Dienstleistungen und Gesundheitsergebnisse haben können. Die Feinabstimmung offener Modelle bietet eine sofortige Lösung für diese dringenden Bedürfnisse und legt gleichzeitig den Grundstein für einen wirklich souveränen KI-Stack.
Die IndiaAI Mission ist eine strategische Antwort auf eine aufkeimende geopolitische Besorgnis. Da KI-Systeme integraler Bestandteil von Regierungsführung, Bildung, Landwirtschaft und Verteidigung werden, birgt die Abhängigkeit von ausländischen Plattformen Risiken der Datenexposition und des Kontrollverlusts, wie der Vorfall mit Nayara Energy zeigte. Darüber hinaus werden die meisten globalen KI-Modelle auf englischsprachigen, westlichen Datensätzen trainiert, wodurch sie schlecht gerüstet sind, um Indiens sprachliche Vielfalt oder die Feinheiten seiner Gerichtsentscheidungen und landwirtschaftlichen Praktiken zu handhaben.
Obwohl eine vollständige Selbstversorgung in der KI für jede Nation, einschließlich globaler Mächte, undurchführbar ist, geht es bei Indiens Ansatz darum, die Wahlmöglichkeiten zu maximieren und Abhängigkeiten zu reduzieren. Amlan Mohanty, ein Technologiepolitikexperte, betont, dass Souveränität in der Kontrolle der Infrastruktur und der Festlegung von Bedingungen liegt. Er stellt fest, dass die pragmatische, technologieagnostische Haltung der indischen Regierung durch Einschränkungen wie die Knappheit hochwertiger indischer Datensätze, Rechenkapazität und leicht verfügbarer, auf Indien zugeschnittener Open-Source-Alternativen geprägt ist.
Tatsächlich bleibt der Mangel an hochwertigen Trainingsdaten, insbesondere in indischen Sprachen, ein erhebliches Hindernis. Manish Gupta von Google DeepMind India weist darauf hin, dass 72 indische Sprachen mit über 100.000 Sprechern praktisch keine digitale Präsenz haben. Initiativen wie Googles Project Vaani, in Zusammenarbeit mit dem Indian Institute of Science (IISc), zielen darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem sie riesige Mengen an Sprachproben in Hunderten von indischen Distrikten sammeln, selbst für Sprachen, denen zuvor digitale Datensätze fehlten. Diese Daten, gekoppelt mit Googles Fähigkeiten zur sprachübergreifenden Übertragung, helfen, die Leistung in Sprachen mit geringeren Ressourcen zu verbessern und werden in Modelle wie Gemma integriert, die von indischen Startups verwendet werden.
Indiens geschichtete Strategie bietet eine überzeugende Roadmap für andere Nationen im Globalen Süden, die mit ähnlichen Einschränkungen zu kämpfen haben. Sie bietet eine Blaupause für den Aufbau von KI-Systemen, die lokale Sprachen, Kontexte und Werte widerspiegeln, ohne von Anfang an immense Rechenbudgets oder ausgereifte Datenökosysteme zu erfordern. Bis 2026, wenn Indiens souveräne LLMs wie EKA voraussichtlich produktionsreif sein werden, soll dieser zweigleisige Ansatz konvergieren, wobei hausgemachte Systeme schrittweise die bootstrappten Modelle ersetzen.
Doch auch wenn indische Startups auf offenen Tools globaler Tech-Giganten aufbauen, bleibt die Frage der langfristigen Abhängigkeit bestehen. Die Kontrolle über Architektur, Trainingstechniken und Infrastrukturunterstützung liegt immer noch weitgehend bei den großen Tech-Unternehmen. Während Google Datensätze Open Source gemacht und mit Startups der IndiaAI Mission zusammengearbeitet hat, sind die Bedingungen einer solchen Offenheit möglicherweise nicht immer symmetrisch. Indiens souveräne Ambitionen hängen letztendlich von seiner Fähigkeit ab, diese offenen Modelle zu überwinden. Die entscheidende Frage für Indien und andere Nationen des Globalen Südens ist, ob sie diese geliehene Unterstützung in eine vollständige, souveräne KI-Infrastruktur umwandeln können, bevor sich die Zugangsbedingungen ändern oder das Zeitfenster schließt.