创业家2024年10月13日发布:AI领域我们只关注中美竞争，却忽视了另一大国

中国制造庞大的生产规模意味着可用数据的潜在规模也是非常庞大的，不但有能力支撑深度神经网络模型的广泛应用，也有能力支撑中国制造率先探索大模型与制造业的结合问题。因此，面对产业AI化带来的双刃剑效应，中国制造究竟是能够抓住加速追赶的机遇，还是主要面临被加速追赶的挑战，一定程度上要看究竟是中国能够率先将生产规模优势转化为数据规模优势，还是美国能够率先利用AI削弱自身的劳动供给约束，再或者是印度能否率先抓住去中心化机遇大力发展制造业。

一直以来，业界关注的焦点都是中美AI竞争，却忽视了印度这一大国的存在。

报告指出，印度的AI基础能力落后于中国，但差距正逐渐缩小。目前印度在GitHub上发起的开源AI项目数量远超中国，然而项目质量（累计获得star的数量）暂时不如中国；其中，从有中度影响力的GitHub项目占比看，印度已经超越中国，但有高度影响力的GitHub项目方面，中国仍领先印度。2023年全球发布的重要机器学习模型中，印度仅有1个，且并无基础模型贡献。

中印两国GitHub项目影响力对比

（来源：OECD.AI，中金研究院）

不过，印度政府和企业都非常重视AI的应用价值。印度政府在2018年就制定了AI战略规划，与中国的AI战略注重保持其全球竞争力不同，印度的AI战略更注重其对社会经济问题的解决价值，旨在利用AI促进经济增长、社会发展，使印度成为AI的创新实验地。在该战略框架下，印度政府建立了“国际AI转化中心”（ICTAI），注重AI研究的市场转化与社会重要领域的开发应用。

印度企业很早就意识到AI对生产效率的提升并积极落地AI技术，积极利用AI技术的企业占比高于中国。在非IT领域，金融、零售和医疗类企业AI渗透率超过50%。在2022年麦肯锡针对企业家的调研中，62%的印度受访企业已经落地布局AI技术，高于美国（59%）和全球平均（50%）。2023年IBM的企业IT部门调查也显示了相似结论[91]。此外，民众对于AI的信任也是AI产业化的关键驱动因素。毕马威显示95%的印度民众愿意接受AI技术，87%的民众愿意在工作中相信AI技术，该比例均处于全球最高。

印度在AI产业化方面具备较强后发潜力，可借助与美国的合作实现短期跨越。2024年初印度政府发起了India AI项目，开始强化对大模型的开发和算力建设。Nvidia宣布与印度塔塔集团和信实工业合作，使用GH200 Grace Hopper超级芯片在印度建造超级计算机。部分印度AI企业已利用美国的公开数据进行模型训练或美国的云服务进行应用开发。印度公共部门的数据开放程度也较高，2023年Oxford Gov AI Readiness Index显示，印度的数据开放得分非常高。

医疗卫生领域是印度AI应用的重要场景。可及性不足是印度卫生保健体系面临的主要矛盾。一方面，印度面临着急性传染性疾病和慢性非传染性疾病的双重挑战；另一方面，印度的卫生资源严重不足。因此印度政府和医院非常重视与大型AI科技类企业合作来提高可及性。例如印度第二大医院集团Apollo Hospital分别与微软、Google合作，开发心脏病发病风险模型和医学影像AI模型；印度政府机构NITI Aayog牵头，与微软和本地初创企业Forus Health合作，建立糖尿病性视网膜病变的早期诊断模型等。值得注意的是，新冠疫情期间印度将AI技术应用于医疗卫生各领域，各类面向民众和医务患者的问答聊天机器人相继问世，政府也通过AI类应用程序捕捉个人生活轨迹，以此识别疫情的传播风险并采取措施。

来源：中金研究院

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