インドAIの逆説：オープンソースの自由とハードウェア依存

インドは、特に発展著しい人工知能分野において、技術的自立への道を積極的に切り開いています。2024年に多額の資金を投じて開始された同国の野心的な「IndiaAIミッション」は、AIへのアクセスを民主化し、雇用創出を促進し、インドを世界のAIリーダーとしての地位を確立することを目的としています。このビジョンの中心にあるのは、国産AIモデルの育成を推進し、外国製のオープンソース代替品への依存を減らし、地政学的に複雑な世界でデジタル主権を主張することです。

「インドでAIを創る」および「AIをインドと世界のために機能させる」という哲学のもと、IndiaAIミッションは、インド独自の言語的・文化的多様性に合わせた基盤モデルの開発を提唱しています。統一プラットフォームであるAIKoshのようなイニシアチブは、すでに1,200以上のインド固有のデータセットと217のAIモデルを提供し、堅牢なローカルエコシステムを育成しています。政府のコミットメントは、アクセスしやすい計算能力の提供にも及び、イノベーターや研究者向けに34,000台のグラフィックス処理ユニット（GPU）を、1時間あたり1ドル未満という非常に手頃な料金で利用可能にしています。国産の大規模言語モデル（LLM）の開発も進行中で、ベンガルールに拠点を置くSarvam AIは、外部依存なしに強力なAIツールへの将来のアクセスを確保することを目指し、この重要な取り組みに対して政府の支援を受けています。

しかし、インドのAI自律性追求は、重大な逆説に直面しています。ソフトウェアの独立を目指す一方で、同国は依然として外国製ハードウェア、特に高度なAIチップやハイエンドGPUに大きく依存しています。この依存は戦略的な脆弱性をもたらし、地政学的緊張や潜在的な輸出規制によって、インドの重要なAIハードウェアへのアクセスが制限される可能性があり、その脆弱性は増大します。報告によると、米国は例えば、インドのような国へのGPU輸出に制限を課しており、企業あたりの年間転送数を1,700台未満に制限しています。このような制限は、インドの大規模なAIデータセンター展開の願望を妨げ、インド企業を不利な立場に置く可能性があります。同国はまた、ハイエンドAIハードウェアの不足と、ハードウェア製造に関する深い専門知識の欠如にも苦しんでいます。

この重大なギャップを認識し、インドは堅牢な国内AIハードウェアエコシステムを構築するための積極的な戦略に着手しています。重要なイニシアチブの1つは、オープンソースのRISC-Vアーキテクチャを使用して政府機関と協力して設計され、2027年までに完成予定の国産AIチップの開発です。これに加えて、インド政府はグジャラート州、アッサム州、ウッタルプラデーシュ州に6つの半導体製造施設の設立を承認し、150億ドルを超える投資を誘致しています。これには、グジャラート州ドーレラにあるタタ・エレクトロニクスによるPowerchip Semiconductor Manufacturing Corporationとの合弁事業による主要なファブ施設、および組み立て、テスト、マーキング、パッケージング（ATMP）とチップ設計に焦点を当てたその他のユニットが含まれます。さらに、インドはノイダとベンガルールに初の3nmチップ設計センターを開設し、最先端の半導体設計のエリート領域への参入を示しています。多額の資金を投じて開始された包括的なSemicon India政策は、半導体製造と設計に対する財政的インセンティブと支援を提供し、インドをグローバルな製造ハブにし、輸入依存を減らすことを目指しています。世界の半導体設計労働力の20％がすでにインドに拠点を置いているため、人材プールは重要な資産です。

AIにおけるソフトウェアとハードウェアの両方を含む完全な自立への道のりは、間違いなく複雑で資本集約的です。インドは国産AIモデル開発の促進において称賛に値する進歩を遂げ、半導体製造に積極的に投資していますが、今後の道のりには、高い開発コスト、限られた高度な製造インフラ、そして優秀な人材を維持する必要性といった課題を克服することが伴います。しかし、戦略的な政策、多大な投資、そして成長するエコシステムにより、インドは世界のAIハードウェアの状況において、消費者から主要な貢献者へと変革する態勢を整えており、そのAIミッションの中心にある逆説を解決しようと努力しています。