La paradoja de la IA en India: Software libre, hardware dependiente

India está trazando agresivamente un rumbo hacia la autosuficiencia tecnológica, particularmente en el floreciente campo de la inteligencia artificial. La ambiciosa Misión IndiaAI de la nación, lanzada en 2024 con un desembolso sustancial, está diseñada para democratizar el acceso a la IA, fomentar la creación de empleo y consolidar la posición de India como líder mundial en IA. Un elemento central de esta visión es el impulso para cultivar modelos de IA indígenas, reduciendo la dependencia de alternativas de código abierto fabricadas en el extranjero y afirmando la soberanía digital en un mundo geopolíticamente complejo.

Bajo la filosofía de “Hacer IA en India” y “Hacer que la IA funcione para India y el mundo”, la Misión IndiaAI defiende el desarrollo de modelos fundamentales adaptados a la diversidad lingüística y cultural única de India. Iniciativas como AIKosh, una plataforma unificada, ya ofrecen más de 1.200 conjuntos de datos específicos de India y 217 modelos de IA, fomentando un ecosistema local robusto. El compromiso del gobierno se extiende a proporcionar potencia informática accesible, poniendo a disposición 34.000 unidades de procesamiento gráfico (GPU) a una tarifa excepcionalmente asequible, menos de 1 dólar por hora, para innovadores e investigadores. También se están realizando esfuerzos para desarrollar grandes modelos de lenguaje (LLM) de cosecha propia, con Sarvam AI, con sede en Bengaluru, recibiendo respaldo gubernamental para este esfuerzo crítico, destinado a garantizar el acceso futuro a potentes herramientas de IA sin dependencias externas.

Sin embargo, la búsqueda de autonomía en IA por parte de India se enfrenta a una paradoja significativa: mientras se esfuerza por la independencia del software, la nación sigue dependiendo en gran medida del hardware fabricado en el extranjero, particularmente de los chips de IA avanzados y las GPU de alta gama. Esta dependencia presenta una vulnerabilidad estratégica, amplificada por las tensiones geopolíticas y los posibles controles de exportación que podrían limitar el acceso de India a hardware de IA crucial. Los informes indican que Estados Unidos, por ejemplo, ha impuesto limitaciones a las exportaciones de GPU a países como India, limitando las transferencias a menos de 1.700 GPU anuales por empresa. Tales restricciones podrían impedir las aspiraciones de India de desplegar centros de datos de IA a gran escala, lo que podría poner a las empresas indias en desventaja. La nación también lidia con la escasez de hardware de IA de alta gama y la falta de experiencia arraigada en la fabricación de hardware.

Reconociendo esta brecha crítica, India está embarcándose en una estrategia agresiva para construir un ecosistema robusto de hardware de IA doméstico. Una iniciativa clave es el desarrollo de un chip de IA indígena, que se espera esté listo para 2027, diseñado en colaboración con instituciones gubernamentales utilizando la arquitectura de código abierto RISC-V. Complementando esto, el gobierno indio ha aprobado el establecimiento de seis instalaciones de fabricación de semiconductores en Gujarat, Assam y Uttar Pradesh, atrayendo inversiones que superan los 15 mil millones de dólares. Estas incluyen una importante planta de fabricación de Tata Electronics en Dholera, Gujarat, una empresa conjunta con Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation, y otras unidades centradas en el ensamblaje, prueba, marcado y empaquetado (ATMP) y el diseño de chips. Además, India ha inaugurado sus primeros centros de diseño de chips de 3nm en Noida y Bengaluru, lo que marca su entrada en la esfera de élite del diseño de semiconductores de vanguardia. La política general de Semicon India, lanzada con un desembolso sustancial, ofrece incentivos financieros y apoyo para la fabricación y el diseño de semiconductores, con el objetivo de convertir a India en un centro de fabricación global y reducir la dependencia de las importaciones. Con el 20% de la fuerza laboral mundial de diseño de semiconductores ya basada en India, el talento es un activo significativo.

El camino hacia la autosuficiencia total en IA, que abarca tanto el software como el hardware, es innegablemente complejo y requiere una gran inversión de capital. Si bien India ha logrado avances encomiables en el fomento del desarrollo de modelos de IA indígenas y está invirtiendo agresivamente en la fabricación de semiconductores, el camino a seguir implica superar desafíos como los altos costos de desarrollo, la infraestructura de fabricación avanzada limitada y la necesidad imperiosa de retener a los mejores talentos. Sin embargo, con políticas estratégicas, inversiones significativas y un ecosistema en auge, India está preparada para transformarse de consumidora a contribuyente clave en el panorama global del hardware de IA, esforzándose por resolver la paradoja en el corazón de su misión de IA.