DeepSeek：印度赶上人工智能航班的最后机会——彭博社

Andy Mukherjee

挖掘本土人才加入人工智能竞赛。

摄影师：彭博社/彭博社人工智能的航班即将起飞，而DeepSeek是印度现身登机口的最后召唤。由于该国私营部门过于规避风险，不愿投资回报不确定的研究项目，政府必须挺身而出。

这家中国初创企业的人工智能模型自上月起以开源许可证形式发布，其开发成本仅为OpenAI的ChatGPT或谷歌Gemini等资源密集型竞争对手的零头。美国科技行业和华尔街投资者正将DeepSeek视为颠覆者。硅谷公司正投入数千亿美元以抵御挑战。纽约州已禁止政府设备使用DeepSeek的AI助手。

彭博社观点民主党期待而共和党恐惧的辩论有国王在手，外交何用？小行星末日可能性正在降低向美联社宣战的真实含义印度正以旁观者姿态观望这场经济政治竞赛。这种自满十分危险。与制造业或交通运输业不同——印度在这些领域已大幅落后邻国——人工智能竞赛仍胜负未定。但除非这个人口第一大国发挥其全球公认的软件编程优势，否则机遇将转瞬即逝。

DeepSeek正在威胁该国在21世纪孜孜以求的一项比较优势：工业化规模的代码编写能力。

“让代码自己编写自己”，DeepSeek Coder宣称。这款基于AI的编程助手已在开发社区引起轰动，未来数月必将变得更加强大。借助此类工具，印度500万程序员中少数高技能群体的生产力将获得极大提升。但对大多数人而言，这将是坏消息。

如果本土AI模型的授权成本低于国外产品，其部署速度将会更快。各行业效率的激增将吸纳从代码编写岗位流出的劳动力。每年250多万科学、技术、工程和医学领域的毕业生及博士若能获得这些尖端工具，可能催生推动经济增长的重大突破。这正是政策制定者拒绝正视的关联。新德里去年承诺向印度AI计划投入的12亿美元，仅为240亿美元制造业补贴计划的零头。

近两年前，山姆·阿尔特曼在会议上被问及印度初创公司能否用1000万美元打造基于海量数据集、具备多场景应用能力的基础模型时，这位OpenAI创始人称这种尝试“完全无望”。

奥尔特曼会这么说很自然——没人希望自己的用户数量第二大市场变成竞争对手。但印度方面为何缺乏信心？即便DeepSeek揭穿了硅谷在成本上的虚张声势，印度科技公司仍不愿涉足生成式AI的基础工作，因为成功并无保障。新加坡全球创新基金GenInnov的尼列什·贾萨尼指出，虽然有些投资用于调整现有模型以处理本地语言，但能提供相同印度语言功能且更胜一筹的外国替代品，很可能会让这些努力黯然失色。

中国已将全球顶级AI人才占比提升至47%，而美国为18%。印度仅占5%，因其多数人才最终外流（主要去往美国）。GE Aerospace等跨国企业正利用印度本土工程人才开展尖端应用研究。但印度完全缺乏支持深度基础研究的环境，也没有紧迫感去构建这种环境。

这是谷歌研究团队奠定当今AI模型语言处理架构基础八年后印度的现状。他们那篇开创性论文题为《注意力就是一切》。显然，当地科技政策制定者并未充分关注这项技术的潜力——尽管参与该突破性研究的八位科学家中，有两位是印度裔。

如果说公共部门一直缺乏关注，那么私营部门则缺乏意图。印度首富穆克什·安巴尼最近宣布将建造全球最大数据中心。他正在采购英伟达公司的芯片，这对训练模型至关重要。

仅有基础设施是不够的。自然语言处理的突破需要数百次模型构建尝试，每次耗资数百万美元。印度硅谷班加罗尔的软件外包公司本应站在这一行动的最前沿，因为生成式AI对其为全球企业编写代码的核心业务构成了威胁。然而，它们并不热衷于大胆押注。当前业务仍以丰厚股息和股票回购回报大股东，新投资寥寥无几。对登月式冒险的胃口有限。

印度是下一个中国——仅落后约十年的观点在20年前颇为流行。当时人们撰写了关于“中印度”的书籍。韩国金融业甚至推出了将这两个人口最多国家作为单一主题的基金。

二十年后，这种可比性的幻想已所剩无几。尽管印度确实解决了电力和道路等基础设施短缺问题，但中国通过提升科技实力拉大了两国差距。其全球主导地位的弧线——十年前还仅限于无人机和太阳能电池板等少数行业——现已延伸到电动汽车、高速铁路，以及如今的生成式AI领域。

因此，当印度科技公司声称将通过为全球企业定制数字助理从人工智能普及中获利时，他们忽视了生成式AI向通用人工智能（AGI）发展的必然趋势。具备人类认知能力的模型将自主完成大多数编程任务。无论是OpenAI、DeepSeek，还是其他成功突围的模型都将实现这一目标。若这个南亚国家不想沦为AI工具的永久进口国，就必须掌握核心技术——这需要政府对研究型大学和机构提供大规模支持。

最重要的是，科技政策制定者必须摒弃失败主义宿命论，正视面临的挑战。注意力决定一切。

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