印度投资1037亿加速AI发展,重点布局大语言模型

简介: 【2月更文挑战第24天】印度投资1037亿加速AI发展,重点布局大语言模型

ed50a49e714262136f1a930ca5e9d520.jpg
在当今这个信息爆炸的时代,人工智能已经成为了推动全球科技发展的重要引擎。印度,作为一个拥有庞大人口基数和巨大市场潜力的国家,近年来在AI领域的发展可谓是雄心勃勃。为了在全球AI竞争中占据一席之地,印度政府近期宣布了一项前所未有的投资计划——“IndiaAI使命”,这一计划的总投资高达1037.192亿卢比,约合人民币90.13亿元,其规模之大,足以显示印度在AI发展上的坚定决心。

“IndiaAI使命”的核心在于推动AI技术的广泛应用和发展,实现AI技术的本土化和服务于印度社会经济的双重目标。这一使命的实施将由数字印度公司(DIC)旗下的“IndiaAI”独立业务部门(IBD)负责,其任务是全面提升印度在AI领域的研发和应用能力。在这一宏伟蓝图下,印度政府将从多个方面着手,以确保AI技术能够在印度生根发芽,并为国家的未来发展提供强大动力。

首先,印度政府将投资建设一个强大的AI计算基础设施,这包括超过10000个GPU的算力项目。这一基础设施的建设将为印度的AI初创公司和研究生态系统提供必要的硬件支持,为AI技术的研究和开发提供坚实的基础。这不仅是对AI技术硬件层面的投资,更是对印度未来科技创新能力的一次重要投资。

其次,印度政府计划设立AI市场,这是一个旨在促进AI技术商业化应用的平台。通过提供AI即服务(AIaaS)和预训练模型,印度政府希望能够降低AI技术的门槛,让更多的企业和开发者能够轻松地利用AI技术,从而推动印度AI产业的快速发展。这一措施将极大地促进AI技术的普及和应用,为印度的数字化转型提供强有力的支持。

在技术研发方面,IndiaAI创新中心将承担起开发和部署本土大型多模态模型(LMM)和领域特定基础模型的重任。这些模型的开发将增强印度在大语言模型等关键领域的自主研发能力,提升印度在全球AI领域的竞争力。大语言模型作为AI领域的重要分支,对于提升机器的自然语言处理能力具有重要意义,印度政府对此的重视程度可见一斑。

为了支持AI技术的创新,IndiaAI数据集平台将简化高质量非个人数据集的获取流程。数据是AI技术发展的基石,高质量的数据集对于训练和优化AI模型至关重要。印度政府通过简化数据获取流程,旨在降低AI研究和开发的难度,加速AI技术的创新步伐。

在应用开发方面,IndiaAI应用开发计划将针对中央部委、州政府部门等的需求,推动AI技术在关键领域的应用,并开发具有社会经济转型潜力的AI解决方案。这表明印度政府不仅关注AI技术的研发,更注重其在实际应用中的价值,希望通过AI技术解决社会经济问题,推动国家的全面发展。

为了降低AI行业的进入门槛,IndiaAI未来技能项目将增加高等教育中的人工智能课程,并在二线和三线城市设立数据和人工智能实验室。这一措施将有助于培养更多的AI人才,为印度AI产业的发展提供坚实的人才基础。

同时,IndiaAI创业融资项目将为深度科技AI初创公司提供支持,简化融资渠道,促进AI项目的实施。资金是创业公司发展的关键,印度政府通过提供融资支持,鼓励更多的创业者投身于AI领域,推动创新项目的实施。

据IT行业机构Nasscom的预测,到2027年,印度人工智能市场预计将达到170亿美元,约合人民币1224亿元,复合年均增长率将达到25%~35%。这一预测不仅显示了印度AI市场的潜力,也反映了印度政府在AI领域投资的前瞻性和战略性。

印度政府的这一举措,不仅体现了对AI技术的高度重视,也反映了其对未来发展的深远考虑。通过投资建设基础设施、推动技术研发、简化数据获取、培养人才、提供融资支持等多方面的措施,印度正在为AI技术的全面发展打下坚实的基础。这将有助于印度在全球AI竞争中占据有利地位,同时也将为印度的经济社会发展带来深远的影响。随着AI技术的不断进步和应用,印度有望在不久的将来成为全球AI领域的一股重要力量。

目录
相关文章
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
用图灵测试检验AI尤其是大语言模型,真的科学吗?
【9月更文挑战第25天】《Does GPT-4 Pass the Turing Test?》一文评估了先进AI模型GPT-4的图灵测试表现。尽管GPT-4在某些对话中成功迷惑了参与者,但其整体成功率仅为41%,低于人类的63%。图灵测试作为评估AI语言能力的工具依然有效,但存在局限性,如无法评估AI的认知机制且受主观判断影响。此外,测试还引发了关于AI智能及伦理的讨论。
205 6
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
DiffSensei:AI 漫画生成框架,能生成内容可控的黑白漫画面板,支持多角色和布局控制
DiffSensei 是一个由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学共同推出的AI漫画生成框架,能够生成可控的黑白漫画面板。该框架整合了基于扩散的图像生成器和多模态大型语言模型(MLLM),支持多角色控制和精确布局控制,适用于漫画创作、个性化内容生成等多个领域。
69 18
DiffSensei:AI 漫画生成框架,能生成内容可控的黑白漫画面板,支持多角色和布局控制
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Llama 3.3:Meta AI 开源新的纯文本语言模型,专注于多语言对话优化
Meta AI推出的Llama 3.3是一款70B参数的纯文本语言模型,支持多语言对话,具备高效、低成本的特点,适用于多种应用场景,如聊天机器人、客户服务自动化、语言翻译等。
65 13
Llama 3.3:Meta AI 开源新的纯文本语言模型,专注于多语言对话优化
|
10天前
|
数据采集 人工智能 编解码
书生·万象InternVL 2.5:上海 AI Lab 开源的多模态大语言模型,超越了目前许多商业模型
书生·万象InternVL 2.5是由上海AI实验室OpenGVLab团队推出的开源多模态大语言模型系列。该模型在多模态理解基准(MMMU)上表现优异,超越了许多商业模型,适用于图像和视频分析、视觉问答、文档理解和多语言处理等多个领域。
56 7
书生·万象InternVL 2.5:上海 AI Lab 开源的多模态大语言模型,超越了目前许多商业模型
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 缓存
【AI系统】推理内存布局
本文介绍了CPU和GPU的基础内存知识,NCHWX内存排布格式,以及MNN推理引擎如何通过数据内存重新排布进行内核优化,特别是针对WinoGrad卷积计算的优化方法,通过NC4HW4数据格式重排,有效利用了SIMD指令集特性,减少了cache miss,提高了计算效率。
33 3
|
18天前
|
存储 人工智能 缓存
【AI系统】布局转换原理与算法
数据布局转换技术通过优化内存中数据的排布,提升程序执行效率,特别是对于缓存性能的影响显著。本文介绍了数据在内存中的排布方式,包括内存对齐、大小端存储等概念,并详细探讨了张量数据在内存中的排布,如行优先与列优先排布,以及在深度学习中常见的NCHW与NHWC两种数据布局方式。这些布局方式的选择直接影响到程序的性能,尤其是在GPU和CPU上的表现。此外,还讨论了连续与非连续张量的概念及其对性能的影响。
42 3
|
23天前
|
存储 人工智能 编译器
【AI系统】昇腾数据布局转换
华为昇腾NPU采用独特的NC1HWC0五维数据格式,旨在优化AI处理器的矩阵乘法运算和访存效率。此格式通过将C维度分割为C1份C0,适应达芬奇架构的高效计算需求,支持FP16和INT8数据类型。此外,昇腾还引入了NZ分形格式,进一步提升数据搬运和矩阵计算效率。AI编译器通过智能布局转换,确保在不同硬件上达到最优性能。
47 3
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
现在是投资实施Agentic AI的最佳时机吗?
现在是投资实施Agentic AI的最佳时机吗?
|
5天前
|
人工智能 API Windows
免费部署本地AI大语言模型聊天系统:Chatbox AI + 马斯克grok2.0大模型(简单5步实现,免费且比GPT4.0更好用)
本文介绍了如何部署本地AI大语言模型聊天系统,使用Chatbox AI客户端应用和Grok-beta大模型。通过获取API密钥、下载并安装Chatbox AI、配置模型,最终实现高效、智能的聊天体验。Grok 2大模型由马斯克X-AI发布,支持超长文本上下文理解,免费且易于使用。
33 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在金融领域的应用:智能投资顾问
【10月更文挑战第31天】随着AI技术的快速发展,智能投资顾问在金融领域的应用越来越广泛。本文介绍了智能投资顾问的定义、工作原理、优势及未来发展趋势,探讨了其在个人财富管理、养老金管理、机构风险管理及量化交易中的典型应用,并分析了面临的挑战与机遇。智能投资顾问以其高效、低成本、个性化和全天候服务的特点,正逐步改变传统投资管理方式。
下一篇
DataWorks