英伟达在印度采用不同策略推进主权AI发展
在印度这个文化和经济多元化的国家，英伟达发现传统的GPU堆积策略并不适用，转而采用软件优先的本土化AI发展方案。
软件优先的本土化策略
与在美国市场不同，英伟达在印度的扩张并非依靠大量GPU硬件铺设。相反，该公司计划优先发展软件，随后再解决算力问题。英伟达采用数据优先的策略，制定了针对印度人口结构、文化和语言多样性的本土化AI计划。
英伟达南亚区董事总经理Vishal Dhupar表示："这里产生的数据，当整合到印度技术栈中时，会创建人口规模的技术栈，让公民受益并解决印度面临的教育、医疗、出行等重大挑战。"
针对印度特色的AI应用模式
印度政府明确指出，该国的AI消费模式与美国等国家不同。例如，农民并不需要访问大语言模型，而是可以通过在低功耗芯片上运行的针对性小型模型来解决问题。
英伟达针对印度主权AI的计划包括向印度开发者推广Nemotron等开放模型和开发工具。Dhupar说："开放模型能够增强主权AI，帮助我们的开发者在所做的一切中体现自己的语言、传统和文化。"
技术基础设施建设
英伟达去年让开发者能够使用Python编写CUDA程序，这在印度很受欢迎。这些代码间接帮助销售更多英伟达GPU，因为编写CUDA代码的开发者需要其图形芯片来执行AI负载。
该公司的Blackwell级GPU正在印度数据中心安装，尽管该国的基础设施还不如美国成熟。但印度有机会发展后GPU时代的AI基础设施环境，特别是考虑到电力和资源限制，这就是为什么它已经在为低功耗芯片和边缘处理的世界做准备。
低功耗芯片的前瞻布局
印度IT部长Ashwini Vaishnaw在上个月的世界经济论坛上提议直接跳到能够运行小型语言模型的低功耗芯片。
Vaishnaw的理由是，小型模型能以极低的成本解决95%的印度用户问题。此外，该国不希望成为AI泡沫的受害者，避免某个估值过高的AI公司崩溃对经济造成伤害。
本土化模型开发成果
英伟达的开源Nemotron模型在一些本土化模型的开发中发挥了作用，包括170亿参数的BharatGen，该模型为公共服务、农业、安全和文化保护等领域的应用提供动力。
英伟达还为印度中央数字支付系统统一支付接口(UPI)的AI应用做出了贡献，该系统因其速度和效率而受到赞扬。运营UPI的NPCI"正在探索使用英伟达Nemotron 3 Nano模型和自己的数据集来训练印度金融模型FiMi"。
英伟达的AI技术还与80亿参数模型Chariot(一个多语言通信平台)和Sarvam.ai(一个面向印度特定应用的多模态AI平台)有关联。
人才培养与产业合作
除此之外，英伟达正与印度密切合作，帮助培训下一代开发者并扶持新兴初创企业。例如，它正与印度政府的阿努桑丹国家研究基金会(ANRF)合作，在全国领先的学术机构中推进前沿AI研究。
该公司将为ANRF受资助机构提供免费的英伟达AI Enterprise软件访问权限，并通过英伟达AI技术中心提供专业技术指导。英伟达发言人表示："合作还将包括AI训练营、研讨会和黑客马拉松，以加强印度的AI研究生态系统。"
基础设施投资布局
Yotta正在其Shakti云中部署20000个英伟达Blackwell Ultra GPU，这符合印度的主权AI基础设施计划。拉森特博洛和E2E Networks也宣布了使用英伟达GPU创建新数据中心的计划。
英伟达已经在欧洲谈论其主权AI计划，包括建立GPU数据中心以及与电信、软件和工业公司建立合作伙伴关系。Gartner最近表示，欧洲在主权基础设施即服务方面的投资可能从2025年的69亿美元增长到2026年的126亿美元。
Q&A
Q1：英伟达在印度的AI发展策略与其他国家有什么不同？
A：英伟达在印度采用软件优先策略，而非传统的GPU硬件铺设。该公司专注于数据优先的方案，制定针对印度人口结构、文化和语言多样性的本土化AI计划，并推广开放模型和小型语言模型。
Q2：为什么印度选择小型语言模型而不是大语言模型？
A：印度IT部长认为小型模型能以极低成本解决95%印度用户的问题。例如农民不需要大语言模型，可通过在低功耗芯片上运行的针对性小型模型解决问题，这更适合印度的电力和资源约束条件。
Q3：英伟达如何支持印度本土AI模型开发？
A：英伟达通过开源Nemotron模型支持本土化开发，包括170亿参数的BharatGen模型，为公共服务、农业、安全和文化保护提供AI应用。同时还参与了印度统一支付接口UPI的AI应用开发。
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