外国公司在挖掘印度本地人才

2月12日，彭博社发文称，DeepSeek正威胁着印度在21世纪苦心经营的最后优势：大规模代码编写。人工智能领域的竞争愈演愈烈，而印度的私营部门过于规避风险，不愿支持回报不确定的研究项目。因此，该国政府必须挺身而出。

DeepSeek大模型上月开始以开源许可形式提供，其开发成本仅为ChatGPT或Gemini等竞品的一小部分。美国科技行业和华尔街投资者将DeepSeek视为颠覆者，这是理所当然的。

而印度正作壁上观，看着这场经济与政治较量。这种态度极其危险，十分自满。在制造业和交通运输业方面，印度已大幅落后于邻国，而在人工智能领域，这场竞赛仍胜负未卜。但除非这个人口最多的国家（印度）将其举世公认的软件编程优势发挥出来，否则机遇将与它擦肩而过。

“让代码自己编写自己。”DeepSeek Coder这样说道。这款基于人工智能的编程助手已在开发社区引起轰动，在未来几周和几个月里，其能力必然会进一步提升。借助此类工具，印度500万代码编写者中一小部分高技能人员的工作效率将大幅提高。然而，对大多数人来说，这将是个坏消息。

如果本土模型的授权费用比外国人工智能更低，它们将得到更快部署。各行业效率的大幅提升将吸纳从代码编写岗位上被替代下来的工人。将崭新的工具交到每年毕业的250多万名理工科及医学领域的年轻人手中，或许能带来经济大发展。但政策制定者却看不到这一联系。去年，新德里为“印度人工智能使命”投入12亿美元，与240亿美元的制造业补贴计划相比，不过是杯水车薪。

近两年来，山姆·奥特曼在一次会议上被问及印度初创公司能否用1000万美元打造一个基础模型。这位OpenAI的创始人表示，这样的尝试“完全没有希望”。

印度科技公司不愿在生成式人工智能领域开展基础研究工作，因为无法保证成功。确实有一些投资用于调整现有模型以处理当地语言，但据新加坡全球创新基金GenInnov的尼勒什·贾萨尼称，外国的替代方案既能提供相同的印度语言处理能力，还具备更多其他功能，很可能会使这些努力黯然失色。

中国在全球顶尖人工智能人才中的占比已提升至47%，美国为18%，而印度仅为5%，因为其大部分人才最终都移民了，主要流向美国。像通用电气航空这样的跨国公司，正在印度利用当地人才开展复杂研究。但印度根本没有支持深度研究的环境，也没有紧迫感去营造这样的环境。

如果说公共部门不够关注，那么私营部门则缺乏意愿。印度首富穆克什·安巴尼最近宣布，他将打造世界上最大的数据中心。他正在购买英伟达公司的芯片，这对训练模型至关重要。

仅有基础设施还不够。自然语言处理方面的突破将来自数百次构建模型的尝试，每次尝试都要花费数百万美元。印度的“硅谷”班加罗尔的软件外包公司，本应站在这一倡议的前沿，因为生成式人工智能对其为全球企业编写代码这一核心业务构成威胁。然而，它们并不热衷于大胆下注。目前的业务仍限于为大股东带来丰厚的股息支票和股票回购收益，几乎没有新的投资。它们对大胆冒险的尝试兴趣有限。

彭博社称，大约20年前，“印度是下一个中国，发展进程仅落后约十年”的观点很流行。那时，有人写了关于“中印大同”的书籍。韩国金融行业甚至推出了将这两个人口最多的国家作为单一主题的基金。

二十年后，这种可类比的幻想已所剩无几。印度虽解决了电力和道路等基础设施短缺的基本问题，但中国通过提升技术水平，进一步拉大了两国之间的经济差距。中国的全球主导地位，十年前还仅限于无人机和太阳能电池板等少数行业，如今已扩展到电动汽车、高速列车，以及现在的生成式人工智能领域。

彭博社表示，如果这个南亚国家不想永远成为人工智能工具的进口国，就需要掌握基础技术，而这需要政府对研究型大学和机构提供大力支持。最重要的是，科技政策制定者必须摒弃失败主义的宿命论。