Vladimir Putin nổi tiếng với việc đưa AI vào danh sách ưu tiên của mọi quốc gia khi ông tuyên bố vào năm 2017 rằng, quốc gia dẫn đầu về AI "sẽ là quốc gia thống trị thế giới". Mọi nhà lãnh đạo thế giới đều đồng tình với điều này theo một cách nào đó. Đối với Trung Quốc, AI là ưu tiên quốc gia, Mỹ đã có lệnh hành pháp về AI, Anh đã triệu tập một hội nghị thượng đỉnh toàn cầu về AI tại Công viên Bletchley mang tính biểu tượng và cả G7 và G20 đều đưa AI vào các mục tiêu hàng đầu trong chương trình nghị sự của họ.

Điểm đáng ghi nhận là, Ấn Độ là quốc gia đi đầu trong lĩnh vực AI. Niti Aayog đã công bố Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo vào tháng 6 năm 2018. Chiến lược của Ấn Độ tập trung vào "AI cho tất cả", trong đó chăm sóc sức khỏe, giáo dục, nông nghiệp, thành phố thông minh và giao thông thông minh là năm lĩnh vực ưu tiên. Sau đó, chiến lược này đề xuất một số điểm hành động rõ ràng cho chính phủ, một số trong số đó là một phần của Sứ mệnh IndiaAI mà chính phủ đã tiếp tục thực hiện vào tháng 3 năm 2024. Khi chính phủ mới ổn định, điều bắt buộc là phải đưa sứ mệnh này trở thành một trong những ưu tiên chính của mình. Với sự phát triển nhanh chóng của AI tạo sinh và các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới hơn và mạnh mẽ hơn đang được giới thiệu, các quốc gia và tập đoàn trên khắp thế giới đang chạy đua để theo kịp những tiến bộ nhanh như chớp và giành giật các vị trí dẫn đầu. Ấn Độ cần phải là người đi đầu trong cuộc đua đó.

Để đạt được điều đó, chúng ta hãy xem xét một cách nghiêm túc sứ mệnh AI và các trụ cột khác nhau của nó. Nội các Ấn Độ đã phân bổ khoảng 1,3 tỷ đô la cho sáng kiến ​​này. Nó có một số trụ cột chính: Xây dựng nền tảng tập dữ liệu, các trung tâm phát triển ứng dụng và đổi mới, các kỹ năng trong tương lai, cùng với tài trợ khởi nghiệp và tập trung vào AI an toàn và đáng tin cậy. Tuy nhiên, trụ cột chính của sứ mệnh này, với gần một nửa số tiền được dành riêng cho nó, đó là xây dựng năng lực tính toán tiên tiến cho đất nước. Mục tiêu là mở rộng năng lực tính toán để đáp ứng nhu cầu tại địa phương và quan trọng là thu hẹp "khoảng cách AI" bằng cách cung cấp năng lực tính toán giá rẻ cho các lĩnh vực được ưu tiên.

Vì đây có vẻ là lĩnh vực tập trung và chi tiêu lớn nhất của sứ mệnh, nên nó xứng đáng được xem xét chi tiết hơn. Tuyên bố chính thức của Bộ Điện tử và Công nghệ thông tin tuyên bố rằng "nền tảng của nỗ lực này là Năng lực tính toán AI của Ấn Độ, được hình dung là xây dựng một cơ sở hạ tầng tính toán AI tiên tiến, có khả năng mở rộng bằng cách triển khai hơn 10.000 Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) thông qua các hoạt động hợp tác công-tư chiến lược". Mặc dù đây là một mục tiêu đáng tin cậy, nhưng sẽ rất cần thiết để xem xét cách thức thực hiện mục tiêu này và liệu điều đó có đáp ứng được các mục tiêu dài hạn của Ấn Độ hay không.

Thoạt nhìn, con số này có vẻ rất thấp. Để đưa vào bối cảnh, một công ty tư nhân, Meta, sẽ có nhiều GPU hơn 60 lần so với con số này và ngay cả các công ty khởi nghiệp AI nhỏ trên toàn cầu cũng có nhiều GPU hơn. Đó là vì LLM và GenAI cần một lượng lớn năng lực tính toán để huấn luyện và suy luận. Ví dụ, OpenAI đã mất 3.640 petaflop tính toán để đào tạo GPT3 và 10.000 GPU chỉ tương đương với khoảng 25 petaflop. Và GPT 3 đã cách đây sáu năm và ba thế hệ mô hình. Thứ hai, điều quan trọng là phải hiểu được cách quản lý của cùng một mô hình. Mặc dù Ấn Độ có một số ví dụ điển hình về các cơ quan quốc gia xây dựng năng lực như ISRO hoặc BARC, nhưng chủ yếu là việc tạo ra một kho lưu trữ tài nguyên trung tâm do bộ máy hành chính quản lý không phải là mô hình tốt nhất. Có đề cập đến việc thực hiện điều này thông qua cơ chế PPP, nhưng các chi tiết vẫn chưa được nêu rõ.

Tuy nhiên, câu hỏi lớn nhất là về tính trung tâm của việc mua GPU, với chi phí khổng lồ và rõ ràng là không đủ về số lượng. Công nghệ đang phát triển với tốc độ cực nhanh, với Nvidia tung ra các mẫu mới sau mỗi 12 tháng. Trò chơi chắc chắn sẽ vượt ra ngoài Nvidia, với Intel, AMD, các công ty khởi nghiệp như Cerebrus và mọi công ty công nghệ lớn đều tung ra các chip riêng của mình hướng đến AI. Có lẽ một ý tưởng tốt hơn và mang tính chiến lược hơn là phòng ngừa rủi ro và cân nhắc mua hoặc thuê máy tính từ các nhà cung cấp đám mây AI.

Tất cả các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô và mọi nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác đều đang tích hợp các chip mới hơn khi chúng xuất hiện và cung cấp cho khách hàng của mình nhiều lựa chọn. Xem xét ngân sách sẽ mua gì về khả năng GPU AI, thay vì chỉ GPU; vì không phải lúc nào cũng sử dụng tất cả GPU, cùng một ngân sách có thể kéo dài và mua nhiều khả năng hơn tùy thuộc vào thời điểm cần thiết. Do đó, cách tiếp cận này có thể là một giải pháp thay thế thận trọng hơn. Có thể hiểu rằng AI là một công nghệ chiến lược và quốc gia cần kiểm soát công nghệ này. Do đó, chính phủ chắc chắn nên có một số liên minh hợp đồng mạnh mẽ và một nhiệm vụ rõ ràng rằng khả năng AI có chủ quyền này phải được lưu trữ trong biên giới của quốc gia. Vào thời điểm này, Ấn Độ có thế mạnh về mặt địa chính trị, đặc biệt là đối với Mỹ và có thể đặt ra các điều khoản về cách quản lý cơ sở hạ tầng AI quan trọng của riêng mình.

Tính toán phức tạp hơn nhiều so với phần cứng; nó liên quan đến các trung tâm dữ liệu cục bộ, việc áp dụng đám mây và xây dựng phần mềm cần thiết để xây dựng và quản lý các hệ thống AI. Là một phần của quan điểm PPP, Ấn Độ cầm cps cái nhìn toàn diện về tính toán, thay vì chỉ tập trung vào việc đưa phần cứng vào với các nguồn lực sẵn có. Cả chiến lược AI cho tất cả mọi người và Sứ mệnh IndiaAI đều là những bước đi đáng khen ngợi của chính phủ; giờ đây, chính phủ phải hợp tác với các đối tác trong ngành và địa chính trị để đảm bảo thực hiện đúng các nguyên lý của mình và trở thành một trong những nhà lãnh đạo trong thời đại AI không thể tránh khỏi này.