在当今数字化时代,印度正酝酿着一场前所未有的变革——人工智能(AI)产业正以惊人的速度崛起。
19日的英媒《金融时报》中，微软、亚马逊、数十亿美元、AI四个关键词同时降落在了印度身上，世界领先的AI中心或将诞生。
这个曾经的"阿三"老哥,是否有朝一日能在AI领域完成"变形记",给处于竞争地位的中国制造一个的“惊喜”呢?
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要论印度发展AI的底气,非得提到这个国家13亿的人口基数。
没错,印度和中国一样,都是"人口大国",拥有庞大的劳动力资源。
印度人的平均年龄仅为28岁,而且有超过6.5亿的人口在25岁以下,可以说是一个名副其实的"年轻国家"。
作为对比,欧洲人口虽然只有印度的一半,但平均年龄已经达到44岁。
年轻的人口结构,意味着印度在未来几十年拥有充足的劳动力储备,为AI产业发展提供了得天独厚的人口红利。
不过,光有人还不行,得有设备。
近年来,随着互联网和移动宽带在印度的快速普及,AI技术逐渐找到了用武之地。
据印度官方数据显示,目前印度已有超过7.9亿的手机网民,而且大多使用的是成本低廉的数据套餐。
手机上网成本低,网民基数大,对于需要海量数据喂养的AI应用来说,这简直是天大的好消息。
想象一下,如果从这庞大的用户群中,提取有价值的数据进行建模分析,会产生多大的商业价值,这可能就是那些美国科技巨头竞相来印度淘金的原因吧。
但是,仅仅依靠人口和数据,并不足以让印度在AI领域独领风骚。
更重要的是,印度还拥有一套"独门秘籍"——数字公共基础设施。
先说Aadhaar身份认证系统。
这个堪称"全民身份证"的数字化平台,从2009年启动,到目前已经覆盖了12亿印度公民,占到总人口的89%。
与传统的身份证不同,Aadhaar采用了指纹、虹膜等生物特征作为身份验证手段,大大提高了认证的准确性和安全性。
而且,Aadhaar是一个开放的API系统,任何政府部门、银行、电信运营商等机构,都可以方便地接入并使用Aadhaar提供的身份认证服务,大幅降低了各行业的数字化成本。
以银行业为例,过去印度有近2亿的"无银行账户"人群,主要是因为开户手续繁琐、文化程度偏低等原因。
但有了Aadhaar之后,这些问题迎刃而解。
据统计,仅2014至2017年,就有超过3亿印度人通过Aadhaar验证,开通了他们人生的第一个银行账户。
而且,这些新开户的用户80%分布在农村地区,65%没有接受过正规教育,52%月收入不足2000卢比。
可以说,Aadhaar让印度社会的"数字化红利",真正惠及到了最底层的民众。
除了身份认证,Aadhaar还为印度的社会福利体系提供了有力支撑。
过去,由于缺乏统一的身份信息系统,印度的补贴发放效率低下,而且存在大量的"离职不离补"、"死亡不死补"等"僵尸账户",据估计每年因此浪费的公共资金高达110亿美元。
但通过与Aadhaar系统对接,政府可以精准锁定补贴对象,并采用生物识别等技术手段防止冒领,资金浪费问题得到大幅改善。
在Aadhaar的基础上,印度还进一步推出了eKYC(Know Your Customer)电子认证平台。
用户只需在Aadhaar验证的前提下,通过指纹等方式授权,即可实现身份信息的电子化采集和验证,整个过程最快只需几秒钟。
这就极大地简化了银行开户、电信入网、租房买房等各类业务的审核流程,提高了服务效率,也避免了实体资料传递过程中的隐私泄露风险。
紧接着,让我们再来看看印度的支付体系建设。
说到移动支付,不少人第一反应可能是微信、支付宝,但其实,印度的统一支付接口(UPI)也是一个"大杀器"。
这个由印度央行主导,并聚合了100多家银行的移动支付平台,于2016年正式上线,短短几年时间,就以每月百亿笔的交易量,跃居全球第一。
那么,UPI为什么能取得如此惊人的成绩呢?关键就在于,它极大地降低了移动支付的门槛。
首先,UPI采用了虚拟支付地址(VPA)的方式,用户只需将手机号与银行账户绑定,就能生成一个类似"用户名@银行名"的ID,而不需要填写冗长的卡号、户名等信息。
转账时,只要输入对方的VPA,再输入支付密码即可完成,整个过程简单快捷。
其次,UPI对商户也非常友好。
不同于传统POS机需要缴纳高额的押金和手续费,UPI完全基于二维码,商户加入的成本几乎为零。
再加上,UPI采用了实时支付结算机制,商户入账速度更快,资金周转效率大大提升。
凭借低门槛、低成本、高效率等优势,UPI迅速成为印度移动支付的"新基建",将一个曾经以现金为主的社会,推向了移动支付的新时代。
据统计,自上线以来,UPI已经为印度节省了超过200亿美元的现金管理成本,并创造了近80万个就业机会。
特别是在新冠疫情期间,UPI更是发挥了"无接触"支付的独特优势,有效降低了病毒传播风险。
正是得益于Aadhaar、UPI等数字化基础设施的先行布局,印度正在成为全球资本竞相追逐的"新风口"。
早在2020年,谷歌宣布将在未来5-7年内,向印度投资100亿美元,主要用于数字化基础设施、AI技术研发等领域。
而今年，亚马逊则计划斥资10亿美元,在印度建设两个大型云计算数据中心；微软也将在印度投资25亿美元,开展AI、IOT等技术的本地化应用。
谷歌CEO更是直言,"印度拥有庞大的人口数量,将成为全球最令人兴奋的科技市场之一。"
除了美国科技巨头,印度本土企业也在奋起直追。
信实工业集团正在孟买兴建一座占地30英亩的数据中心,总投资高达27亿美元,建成后将成为全亚洲单体规模最大的数据中心。
阿达尼集团则宣布,未来10年将在数据中心领域投资700亿美元,以支撑其在电商、金融、物流等领域的业务拓展。
可以说,在资本的加持下,印度的人工智能产业正迎来井喷式发展。
与发达国家不同,对于印度这样一个发展中大国而言,运用AI解决现实问题的需求更加紧迫。
医疗、教育、农业、可持续发展等领域,都亟需技术创新来破解难题。
比如,印度拥有22种官方语言、19500种方言,语言文化极其多样。
如何让AI听懂各地百姓的需求,让语音交互变得更加自然流畅,就是一个巨大的应用场景。
再比如,印度有超过1/4的人口不识字,如果AI能提供更加便捷友好的人机交互,就能大幅降低公共服务的使用门槛,让更多的弱势群体享受到实惠。
除了解决现实难题,印度政府对AI的发展也越来越重视。
2023年9月,印度政府就与社会各界合作,推出了专门面向农民的AI聊天机器人,为农民答疑解惑,提供种植技术指导。
据统计,该聊天机器人上线当天,就有超过50万农民用户参与互动。
未来,印度计划继续加大财政投入,制定国家AI发展战略,全面提升AI在医疗、教育、农业等重点领域的应用水平。
只是同中国一样,印度要在AI领域弯道超车,也面临着不少挑战。
一方面,印度在基础研究和"卡脖子"核心技术上,还有很大的追赶空间。
高性能芯片、云计算等关键基础设施,很大程度上依赖进口,自主可控的程度有待提高。
另一方面,不完善的电力基础设施,落后的营商环境等因素,也在一定程度上制约着AI产业的发展。
此外,印度虽然不缺人,但AI领域的高端人才仍然匮乏,人才培养和留存将是一个长期课题。
随着印度的加入,未来在语音识别、自然语言处理等细分领域,中国AI企业可能会面临更多的竞争压力。
在中美科技竞争日趋激烈的大背景下,印度很可能成为美国在AI领域遏制中国的重要棋子,加剧南亚地区的AI主导权之争。
面对印度的追赶,中国要保持AI强国地位,必须未雨绸缪。
在巩固人口和数据规模优势的同时,更要注重基础研究的原始创新,加大在算法、芯片等关键核心技术攻关。
而在这一过程中，内部激励和对外合作不可或缺。
AI浪潮来袭,前景光明,但也充满变数。
作为后发的印度能否实现弯道超车?作为领跑的中国又该如何巩固优势?两个亚洲巨人,正在这条赛道上你追我赶。
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