Nguyễn Hoàng
Intern Writer
Ấn Độ đặt mục tiêu phát triển nội dung mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), kỳ vọng tạo đột phá tương tự Trung Quốc với DeepSeek, mô hình chi phí thấp nhưng hiệu quả cao.
Chính phủ đã phân bổ thêm 10,372 crore rupee (~1,25 tỷ USD) cho IndiaAI Mission , nhắm cung cấp hạ tầng tính toán, đào tạo kỹ năng và hỗ trợ khởi nghiệp AI.
Tuy nhiên, đào tạo LLM cần khối lượng dữ liệu để cung cấp năng lượng tính toán và chi phí đầu tư lớn – vượt quá ngân sách hiện có của Ấn Độ.
DeepSeek đã tiêu tốn chi phí cao hơn 1,3 tỷ USD , trong khi các tập đoàn lớn như Microsoft và Google bắt đầu đạt tới 80 tỷ USD/năm vào AI, tạo ra khoảng cách rất lớn.
Dù có nhiều tài năng, Ấn Độ đối mặt với kiếm máu chất xám và hệ sinh thái học thuật thiếu đầu tư nghiên cứu AI khó khăn.
Rào cản lớn nhất là dữ liệu: phần lớn nội dung web công khai hiện nay về tiếng Anh, khi Ấn Độ đa ngôn ngữ , nhưng người dùng vẫn duyệt web bằng tiếng Anh.
Các nước đơn ngữ như Trung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản có thế khi dữ liệu nội địa tập trung lợi hơn, giúp LLM phản ánh ánh văn hóa và ngôn ngữ tốt hơn.
Một số công ty khởi nghiệp như Sarvam AI (LLM 2 tỷ tham số, hỗ trợ 11 ngôn ngữ) và Karya (trả tiền cho người dùng để thu âm ngôn ngữ mẹ đẻ) đang cố gắng lấp đầy khoảng trống dữ liệu này.
Krutrim AI (được hỗ trợ bởi Ola) tận dụng tài xế làm “công nhân dữ liệu” , đóng góp vào hệ sinh thái ngôn ngữ bản địa.
Chính phủ cũng phát triển nền tảng riêng cho dữ liệu , nhưng chưa rõ nguồn, cách làm và gắn dữ liệu sẽ thực hiện như thế nào.
Nhiều chuyên gia như Nandan Nilekani (sáng lập Infosys) từng nghi ngờ hiệu quả chi phí của LLM, nhưng sau thành công của DeepSeek, ông công nhận rằng việc xây dựng LLM với 50 triệu USD là khả thi.
Tuy nhiên, ông vẫn nhấn mạnh rằng họ xây dựng một LLM duy nhất, nên bắt đầu tư vấn về các tầng hạ tầng, điện toán và đám mây AI , từ đó tạo điều kiện để thị trường tư nhân và học thuật cùng phát triển mô hình AI.
Bài học từ các lĩnh vực như không gian và Viễn thông – nơi Ấn Độ đạt được thành công nhờ chi phí thấp và sáng tạo địa phương – vẫn là động lực, nhưng AI Yêu cầu quy mô và hệ sinh thái lớn hơn rất nhiều.
Thử thách chính là làm sao để AI vừa rẻ, vừa hữu dụng cho người dân Ấn Độ , không chỉ là thích ứng với mô hình phương Tây.
Ấn Độ đặt nhiều kỳ vọng vào mô hình nội dung AI như DeepSeek, nhưng đối mặt với rào cản về ngôn ngữ dữ liệu , hạ tầng tính toán và tài chính . Dù có các công ty khởi nghiệp như Sarvam, Karya và Krutrim dẫn đầu, Ấn Độ vẫn cần chiến lược dài hạn để xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện – nơi chính phủ, học thuật và thị trường tư nhân cùng hợp lực tạo chiến đấu.
Nguồn bài viết: https://songai.vn/posts/an-do-dang-...seek-la-cu-hich-nhung-hanh-trinh-con-gian-nan
Chính phủ đã phân bổ thêm 10,372 crore rupee (~1,25 tỷ USD) cho IndiaAI Mission , nhắm cung cấp hạ tầng tính toán, đào tạo kỹ năng và hỗ trợ khởi nghiệp AI.
Tuy nhiên, đào tạo LLM cần khối lượng dữ liệu để cung cấp năng lượng tính toán và chi phí đầu tư lớn – vượt quá ngân sách hiện có của Ấn Độ.
DeepSeek đã tiêu tốn chi phí cao hơn 1,3 tỷ USD , trong khi các tập đoàn lớn như Microsoft và Google bắt đầu đạt tới 80 tỷ USD/năm vào AI, tạo ra khoảng cách rất lớn.
Dù có nhiều tài năng, Ấn Độ đối mặt với kiếm máu chất xám và hệ sinh thái học thuật thiếu đầu tư nghiên cứu AI khó khăn.
Rào cản lớn nhất là dữ liệu: phần lớn nội dung web công khai hiện nay về tiếng Anh, khi Ấn Độ đa ngôn ngữ , nhưng người dùng vẫn duyệt web bằng tiếng Anh.
Các nước đơn ngữ như Trung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản có thế khi dữ liệu nội địa tập trung lợi hơn, giúp LLM phản ánh ánh văn hóa và ngôn ngữ tốt hơn.
Một số công ty khởi nghiệp như Sarvam AI (LLM 2 tỷ tham số, hỗ trợ 11 ngôn ngữ) và Karya (trả tiền cho người dùng để thu âm ngôn ngữ mẹ đẻ) đang cố gắng lấp đầy khoảng trống dữ liệu này.
Krutrim AI (được hỗ trợ bởi Ola) tận dụng tài xế làm “công nhân dữ liệu” , đóng góp vào hệ sinh thái ngôn ngữ bản địa.
Chính phủ cũng phát triển nền tảng riêng cho dữ liệu , nhưng chưa rõ nguồn, cách làm và gắn dữ liệu sẽ thực hiện như thế nào.
Nhiều chuyên gia như Nandan Nilekani (sáng lập Infosys) từng nghi ngờ hiệu quả chi phí của LLM, nhưng sau thành công của DeepSeek, ông công nhận rằng việc xây dựng LLM với 50 triệu USD là khả thi.
Tuy nhiên, ông vẫn nhấn mạnh rằng họ xây dựng một LLM duy nhất, nên bắt đầu tư vấn về các tầng hạ tầng, điện toán và đám mây AI , từ đó tạo điều kiện để thị trường tư nhân và học thuật cùng phát triển mô hình AI.
Bài học từ các lĩnh vực như không gian và Viễn thông – nơi Ấn Độ đạt được thành công nhờ chi phí thấp và sáng tạo địa phương – vẫn là động lực, nhưng AI Yêu cầu quy mô và hệ sinh thái lớn hơn rất nhiều.
Thử thách chính là làm sao để AI vừa rẻ, vừa hữu dụng cho người dân Ấn Độ , không chỉ là thích ứng với mô hình phương Tây.
Ấn Độ đặt nhiều kỳ vọng vào mô hình nội dung AI như DeepSeek, nhưng đối mặt với rào cản về ngôn ngữ dữ liệu , hạ tầng tính toán và tài chính . Dù có các công ty khởi nghiệp như Sarvam, Karya và Krutrim dẫn đầu, Ấn Độ vẫn cần chiến lược dài hạn để xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện – nơi chính phủ, học thuật và thị trường tư nhân cùng hợp lực tạo chiến đấu.Nguồn bài viết: https://songai.vn/posts/an-do-dang-...seek-la-cu-hich-nhung-hanh-trinh-con-gian-nan
