印度的 AI 计算难题
快速阅读: 据《印度教徒》最新报道,印度推出持续的AI计算服务提供商入围流程,虽短期刺激需求,但官僚壁垒阻碍市场动态。政府补贴和严格用户政策增加摩擦,影响创新与需求增长。印度需平衡主权计算基础设施建设与市场自由,以实现可持续发展。
电子信息技术部宣布启动一项持续的AI计算服务提供商入围流程,允许企业持续申请提供AI计算及相关服务。尽管短期内这看似是一个不错的举措,但该流程却阻碍了市场动态,并为计算基础设施的提供者和使用者设置了官僚壁垒。让市场自由运作并提供满足消费者需求的服务对于长期可持续性至关重要。
当前的方法存在诸多挑战。印度的AI计算任务遵循竞标流程,入围供应商必须匹配最低报价。一些供应商通过“做从未做过的事情来降低成本”,将市场价格压低多达89%。此外,印度AI任务还为符合条件的用户补贴高达40%的计算成本,这些用户解决如医疗保健和教育等优先使用案例。尽管政府干预可能短期内刺激需求,但低于市场价的定价和额外补贴可能限制降价后私人需求的增长。作为印度AI任务主要计算供应商的Yotta声称,其Nvidia H100芯片的需求中只有25%来自印度。
印度AI计算任务中的AI服务终端用户政策有多个要求,为用户设置了障碍。这涉及满足各种资格标准和项目与补贴评估过程。例如,申请计算的初创企业需在Startup India注册或获工业和内部贸易促进部认可。它还需要展示在人工智能/机器学习方面的经验,并且年收入在500万至2000万卢比之间或获得超过1000万卢比的资金。然后,监督评估小组将审核该项目,并根据多项标准批准分配和任何请求的补贴。这样的流程是必要的以确保责任落实和审慎尽责,但它增加了太多摩擦,这将阻碍创新。
DeepSeek在以OpenAI前沿模型成本的一小部分构建可比AI模型方面具有颠覆性。其成功的一些原因在于它从对冲基金孵化,运行自己的数据中心,并没有商业模式。这使得工程师能够开展实验,而无需通过官僚程序或内部协调来获取计算资源。
印度选择构建其主权计算基础设施在短期内似乎是明智之举,因为它提供了计算资源的所有权并支持国内基础设施即服务市场的开发。然而,仍有一些担忧存在。为了创建一个可持续的市场,提供商必须通过提供满足消费者需求的解决方案来竞争市场份额,而不仅仅是压低价格。此外,五年内拨出的450亿卢比用于印度AI计算支柱的资金仅用于资助符合资格项目的补贴部分。有趣的是探索是否有足够的需求来申请补贴的项目。如果不是这样,相当大比例的预算可能闲置不用。
最后,印度目前约19,000个GPU的计算能力与美国、欧盟或中国的投资相比显得苍白无力。仅Meta一家就在数据中心建设上投入百亿美元。这似乎暗示印度的重点并非打造最强AI模型,而是解决印度使用案例,这是一个务实的选择。需重点关注能源基础设施扩容,因为随着计算利用率的增长,需求可能会增加。此外,进口计算设备面临的任何障碍也可以通过政府干预进行优化。
市场趋势表明,计算使用正从训练转向推理阶段,这需要不同类型的AI芯片。随着炒作平息和Nvidia竞争对手的出现,芯片成本也可能下降。政府干预应尽可能使市场保持敏捷,以适应这些变化。让私营参与者自主运营将使市场跟上未来的发展步伐,并为印度AI任务结束后的过渡铺路。
发布日期:2025年4月28日 01:57 am IST
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