随着制造业、医疗保健、农业和 ESG 合规等关键领域人工智能的采用加速，中国不断扩大的人工智能 (AI) 生态系统在未来几年将需要超过 100,000 个 GPU 的计算能力。
IndiaAI Mission 首席执行官兼电子和信息技术部 (MeitY) 秘书 Abhishek Singh 表示，对计算能力不断增长的需求表明该国正在努力建设国内能力并减少对外国基础设施的依赖。
“如今，我们拥有大约 38,000 个 GPU，每个 GPU 每小时的成本约为 65 卢比，与其他地方的 2.5-3 美元相比，这还不到一美元，”Singh 在 TiEcon Delhi-NCR 活动中表示。 “但当我们开始大规模使用人工智能时，需求将超过 100,000 个 GPU，”他补充道。
他表示，建设这一能力将需要大量的公共和私人投资，因为一组 1000 个 GPU（包括数据中心和电力基础设施）的成本在 50 亿卢比到 80 亿卢比之间。辛格补充说：“我们确实有能力实现这一规模，政府和私人参与者都在努力实现这一目标。”
展望未来，该国未来三到五年的愿景是使印度成为一个支持语音的数字经济体，让每个公民都能获得技术，无论其文化水平或语言如何。 “我们有大约 9 亿人处于数字经济之中，还有大约 5 亿人处于数字经济之外。当这 5 亿人学会使用当地语言的人工智能和基于语音的工具时，将显着提高生产力、收入和国民产出，”他说。
然而，随着 GitHub Copilot 或 Cursor AI 等代码生成工具成为主流，专家建议印度的 IT 服务行业必须超越低价值编码。 Singh 表示：“大约有 600 万人从事 IT 工作，其中许多人从事重复编码工作。TCS 和 Infosys 等印度公司拥有大量代码存储库，他们应该开发自己的代码生成器以保持领先地位。”他补充说，政府正在与 NASSCOM 和行业合作伙伴进行谈判，探讨构建代码生成器。
印度人工智能任务于 2024 年 3 月获得联合内阁批准，拨款超过 1030 亿卢比，旨在建立一个由 10000 多个 GPU 组成的分布式人工智能计算网络。该基础设施正在向初创企业、研究机构和政府机构提供，以加速跨行业的创新和人工智能驱动的发展。
