L’India sta investendo risorse sempre maggiori sull’AI, supportando in maniera diretta lo sviluppo delle tecnologie. Si tratta di politiche decisive per sostenere il confronto geo-economico globale.
Il confronto geo-economico dell’AI
L’India sta vivendo un momento cruciale nella costruzione di una vera indipendenza nell’AI. L’ascesa di modelli “aperti” come DeepSeek in Cina avrebbe infatti evidenziato i ritardi strategici del Paese indiano. Il Governo di Nuova Delhi ha perciò reagito stanziando risorse e offrendo un supporto diretto senza precedenti.
Secondo quanto ha spiegato il MIT Technology Review, a inizio anno il Ministero dell’Elettronica e dell’Informatica ha avviato un programma per la creazione di modelli fondativi nazionali. In poche settimane, sono arrivate decine di proposte da aziende e startup.
Grazie alla collaborazione con fornitori come Jio, Yotta e Tata, sono stati messi a disposizione quasi 19.000 GPU per progetti di ricerca pubblica. L’obiettivo è stato quello di sviluppare sei modelli su larga scala e numerose applicazioni entro la fine del 2025.
La complessità dello scenario indiano
Nonostante l’India sia storicamente uno dei principali poli dell’informatica globale, il contesto interno resta incredibilmente complesso. Basti pensare che ci sono 22 lingue ufficiali e centinaia di dialetti, mentre potenzialmente la scarsità di dati digitalizzati potrebbe ostacolare la costruzione di modelli competitivi.
Alcune startup hanno tuttavia introdotto tecniche innovative, come la “tokenizzazione bilanciata”, per migliorare l’efficienza su lingue poco rappresentate.
Sarvam AI – selezionata dal Governo – sta sviluppando un modello da 70 miliardi di parametri. Un modello, ottimizzato per l’uso in contesti linguistici locali e sostenuto da un’infrastruttura di 4.096 GPU Nvidia H100. Parallelamente, esperimenti come OpenHathi e Krutrim-2 hanno dimostrato la capacità del Paese di innovare nonostante i vincoli.
Interventi e prospettive nazionali
L’iniziativa nazionale IndiaAI Mission – con un budget complessivo da 1,25 miliardi di dollari – punta a rafforzare ricerca, applicazioni settoriali e formazione. Tuttavia, restano nodi aperti, come l’accesso limitato a chip di ultima generazione, la mancanza di capitali pazienti e la scelta controversa di sviluppare modelli chiusi invece che open-source.
Molti osservatori sostengono che, più che per un’autonomia, per una vera indipendenza serve trasparenza e condivisione. Per altri, la priorità è la creazione di un ecosistema applicativo utile al tessuto sociale e produttivo.
Tra ambizione politica, sperimentazione tecnica e necessità infrastrutturali, l’India cerca una via autonoma per ritagliarsi un ruolo centrale nel futuro dell’AI globale.
