Zwei Jahre nach dem Durchbruch von ChatGPT hat China mit DeepSeek erneut die Tech-Welt aufgerüttelt. Durch drastische Kostensenkungen bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen hat DeepSeek gezeigt, dass KI-Modelle auch mit älteren, günstigeren Chips leistungsfähig sein können.
Doch während der globale Wettlauf um die KI-Vorherrschaft weiter an Fahrt aufnimmt, scheint Indien ins Hintertreffen geraten zu sein – vor allem bei der Entwicklung eines eigenen fundamentalen Sprachmodells, das für Chatbots und andere KI-Anwendungen essenziell ist.
Indiens KI-Bemühungen: Fortschritte, aber noch kein Durchbruch
Die indische Regierung behauptet, dass ein heimisches Pendant zu DeepSeek nicht mehr fern sei. Sie versorgt Start-ups, Universitäten und Forscher mit Hochleistungs-Chips, um ein eigenes Modell innerhalb von zehn Monaten zu entwickeln.
Zudem wächst das internationale Interesse an Indiens KI-Potenzial:
- OpenAI-CEO Sam Altman, der zunächst skeptisch war, sieht Indien nun als zentralen Akteur in der KI-Revolution.
- Microsoft investiert 3 Milliarden Dollar in die indische Cloud- und KI-Infrastruktur.
- Nvidia-Chef Jensen Huang lobt Indiens „unvergleichliches technisches Talent“.
Mit 200 KI-Start-ups gibt es auch eine lebendige Innovationsszene. Doch Experten warnen, dass Indien trotz dieser positiven Signale ohne tiefgreifende strukturelle Reformen langfristig ins Hintertreffen geraten könnte.
Warum Indien hinter China und den USA liegt
1. Fehlende Investitionen:
Während Indiens staatlich finanzierte KI-Mission nur 1 Milliarde Dollar umfasst, investieren die USA 500 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur (Projekt „Stargate“), und China plant 137 Milliarden Dollar, um bis 2030 ein führendes KI-Zentrum zu werden.
2. Geringe Forschungsleistung und Patententwicklung:
- Zwischen 2010 und 2022 wurden weltweit 60 % der KI-Patente in China und 20 % in den USA erteilt.
- Indien erhielt weniger als 0,5 % dieser Patente.
3. Talentabwanderung:
Indien stellt 15 % der weltweiten KI-Fachkräfte, aber viele wandern ins Ausland ab, da es an attraktiven Forschungsumgebungen und hochkarätigen Universitätsprogrammen fehlt.
4. Fehlende Infrastruktur:
Indien hat bislang keine eigene Halbleiterproduktion, was die Entwicklung von Hochleistungs-KI-Modellen erschwert.
5. Mangel an hochwertigen Sprachdaten:
Viele KI-Anwendungen benötigen riesige, sprachspezifische Datensätze, um in Hindi, Marathi oder Tamil zu funktionieren. In diesem Bereich fehlt es an Ressourcen.
Kann Indien den Anschluss finden?
Experten wie Prasanto Roy halten es für unwahrscheinlich, dass Indien in den nächsten Jahren ein eigenes DeepSeek-Äquivalent entwickelt. Allerdings könnte es auf bestehenden Open-Source-Plattformen aufbauen, um den Rückstand zu verringern.
Laut Bhavish Aggarwal, Gründer des KI-Start-ups Krutrim, könnte Indien seine eigene KI-Zukunft „überspringen“, indem es bestehende Technologien optimiert. Doch langfristig sei ein eigenes Modell entscheidend, um Importabhängigkeiten und geopolitische Risiken (wie Sanktionen) zu vermeiden.
Fazit: Der Weg zur KI-Supermacht erfordert Geduld und Strukturwandel
Indien hat viele Stärken – Talent, Start-ups, internationale Unterstützung – doch ohne tiefgreifende Investitionen in Forschung, Hardware und Bildung wird es schwer, mit China und den USA mitzuhalten. Die Erfolgsgeschichte von UPI (Unified Payment Interface) zeigt, dass starke Kooperationen zwischen Regierung, Industrie und Wissenschaft bahnbrechende Innovationen ermöglichen können.
Ob Indien diesen Weg auch in der KI gehen kann, bleibt abzuwarten.
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