政策引領(lǐng)下,國(guó)際投資更看重印度市場(chǎng)的三大優(yōu)勢(shì):一是市場(chǎng)潛力,印度互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模大、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展快、數(shù)據(jù)資源豐富、語(yǔ)言文化多樣,能為人工智能模型訓(xùn)練提供大量數(shù)據(jù)資源;二是人才儲(chǔ)備,印度擁有全球約16%的人工智能人才,技能普及率較高,有助于支撐國(guó)際科技企業(yè)的全球運(yùn)營(yíng);三是創(chuàng)業(yè)生態(tài),印度有超過7000家人工智能初創(chuàng)公司,如2024年成立的Krutrim在創(chuàng)立之初即獲得5000萬(wàn)美元融資,并在一個(gè)月后估值達(dá)到10億美元,成為印度首家本土人工智能獨(dú)角獸。
然而,印度在人工智能基礎(chǔ)方面仍面臨一些問題。運(yùn)行人工智能模型所需的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足,盡管政府大力投資公共算力,但數(shù)據(jù)中心建設(shè)仍面臨網(wǎng)絡(luò)帶寬和能源供應(yīng)限制等挑戰(zhàn)。此外,印度研發(fā)投入占GDP的比重長(zhǎng)期偏低,私營(yíng)部門的研發(fā)貢獻(xiàn)度也不高。雖然人才基數(shù)大,但基礎(chǔ)研究相對(duì)薄弱,導(dǎo)致高端人才外流。目前,印度還面臨美國(guó)GPU芯片出口配額限制,要突破這一限制,印度企業(yè)需要滿足美方在網(wǎng)絡(luò)安全和供應(yīng)鏈安全等方面的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。