ການພຸ່ງທະລຸຂອງ AI ຢູ່ອິນເດຍ: ຄວາມມຸ່ງມາດປາດຖະໜາ "ໂຮງງານ AI" ສໍາລັບປະຊາກອນ 1,4 ຕື້ຄົນ ຂອງ Sarvam, Krutrim, Haptik
ດ້ວຍປະຊາກອນ 1,4 ຕື້ຄົນ, ມີພາສາທາງການຫຼາຍສິບພາສາ ແລະ ໜຶ່ງໃນຸ່ມຊຸມຊົນຜູ້ພັດທະນາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນໂລກ, ອິນເດຍກໍາລັງພັດທະນາ AI ຂອງຕົນເອງດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ໜ້າຕົກໃຈ. ບົດຄວາມນີ້ຈະພາໄປເບິ່ງແບບຈໍາລອງພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຂອງອິນເດຍເຊັ່ນ Sarvam, Krutrim, ອານາຈັກ AI ການສົນທະນາຂອງ Haptik ແລະ Gupshup, ລວມທັງຄວາມມຸ່ງມາດປາດຖະໜາ "AI ແຫ່ງອຳນາດອະທິປະໄຕ" ຂອງອິນເດຍ.
ເວົ້າເຖິງເລື່ອງບຸກະລາກອນ AI, ທ່ານອາດຈະບໍ່ຮູ້ວ່າ: ວິສະວະກອນ ແລະ ເຖິງຂັ້ນຊີອີໂອ (CEO) ຂອງບໍລິສັດ AI ຊັ້ນນຳຫຼາຍແຫ່ງທົ່ວໂລກ ແມ່ນມາຈາກປະເທດອິນເດຍ. ແລະ ຕອນນີ້, ອິນເດຍບໍ່ພຽງແຕ່ສົ່ງອອກບຸກະລາກອນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງກຳລັງສ້າງອຸດສາຫະກຳ AI ທີ່ຄົບວົງຈອນຂຶ້ນເທິງຜືນແຜ່ນດິນຂອງຕົນເອງອີກດ້ວຍ. ພະລັງລະເບີດນີ້ ແມ່ນເປັນສິ່ງທີ່ຄວນພິຈາລະນາຢ່າງຈິງຈັງ.
AI ອຳນາດອະທິປະໄຕ: ອິນເດຍຕ້ອງການໂມເດວຂອງຕົນເອງ
ອິນເດຍມີພາສາທາງການຫຼາຍກວ່າ 20 ພາສາ ແລະ ມີປະຊາກອນ 1.4 ພັນລານຄົນ, ເຊິ່ງໂມເດວສາກົນແມ່ນยากທີ່ຈະຕອບສະໜອງໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນ. ດັ່ງນັ້ນ, ອິນເດຍຈຶ່ງເລີ່ມສ້າງໂມເດວຂະໜາດໃຫຍ່ (Large Model) ຂອງຕົນເອງ: ສະຕາທັບ (Startup) Sarvam AI ສຸມໃສ່ໂມເດວຫຼາຍພາສາສຳລັບອິນເດຍ, ສ່ວນກຸ່ມບໍລິສັດ Ola Krutrim ພັດທະນາທັງໂມເດວ ແລະ ຄລາວ AI ໄປພ້ອມໆກັນ, ໂດຍมีความພະຍາຍາມທີ່ຈະຄວບຄຸມພະລັງງານການປະມວນຜົນ (Compute) ไว้ໃນມືຂອງຕົນເອງ. ເບື້ອງຫຼັງນີ້ຄือนະໂຍບາຍ 'AI ອຳນາດອະທິປະໄຕ' ທີ່ຊັດເຈນຂອງລັດຖະບານອິນເດຍ ຄື: ຕ້ອງມີໂມເດວຂອງຕົນເອງ, ມີພະລັງການປະມວນຜົນຂອງຕົນເອງ ແລະ ມີອຳນາດອະທິປະໄຕດ້ານຂໍ້ມູນຂອງຕົນເອງ.
ອາຈັກກະພັດ AI ສົນທະນາ
ສະໜາມຮົບ AI ທີ່ເຕີບໃຫຍ່ໄວທີ່ສຸດຂອງອິນເດຍແມ່ນການສົນທະນາ (Conversational AI). Haptik (ພາຍໃຕ້ກຸ່ມ Jio) ແລະ Gupshup ໄດ້ນຳເອົາການບໍລິການລູກຄ້າຂອງວິສາຫະກິດ, ການຕະຫຼາດ ແລະ ການເຮັດທຸລະກຳເຂົ້າມາໄວ້ໃນແອັບພລິເຄຊັນສົ່ງຂໍ້ຄວາມເຊັ່ນ WhatsApp, ເຊິ່ງຈັດການກັບປະລິມານຂໍ້ຄວາມມະຫາສານໃນແຕ່ລະເດືອນ. ໃນປະເທດທີ່ WhatsApp ເກືອບຈະເທົ່າກັບປະຕູສູ່ອິນເຕີເນັດ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ 'ການສົນທະນາຄືການຄ້າ' (Conversational Commerce) ປະເພດນີ້ມີມູນຄ່າສູງຫຼາຍ ແລະ ຍังເຮັດให້ນິນເດຍກາຍເປັນສູນກາງສຳຄັນລະດັບໂລກຂອງ AI ສົນທະນາ.
ຄວາມພ້ອມຂອງ "ໂຮງງານ AI"
ການພັດທະນາ AI ຂອງອິນເດຍມີເງື່ອນໄຂບາງຢ່າງທີ່ຄົນອື່ນຕ້ອງອິດສາ: ປະຊາກອນທີ່ໜຸ່ມແໜ້ນ ແລະ ມີຈຳນວນມະຫາສານ, ໜຶ່ງໃນຊຸມຊົນນັກພັດທະນາທີ່ໃຫຍ່ที่สุดໃນໂລກ, ພາສາອັງກິດທີ່ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ພ້ອມທັງພື້ນຖານໂຄງລ່າງດິຈິຕອນລະດັບຊາດເຊັ່ນ UPI (Unified Payments Interface) ທີ່ໄດ້ວາງຮາກຖານໄວ້. สิ่งນີ້ເຮັດให້ນິນເດຍມີຕົ້ນທຶນພຽງພໍທີ່ຈະປະກາດຕົນເອງວ່າເປັນ 'ໂຮງງານ AI' ຂອງໂລກ — ເຊິ່ງເປັນທັງໂຮງງານບຸກະລາກອນ ແລະ ຕ້ອງການເປັນຖານການຜະລິດແອັບພລິເຄຊັນ ແລະ ການບໍລິການ AI.
ສິ່ງທ້າທາຍໃນຄວາມເປັນຈິງ
ແນ່ນອນວ່າ ເສັ້ນທາງຂອງອິນເດຍບໍ່ໄດ້ຮາບພຽງ: ພະລັງງານການປະມວນຜົນ ແລະ ຊິບລະດັບສູງຍັງคงຕ້ອງເພິ່ງພາການນຳເຂົ້າ, ໂມເດວພື້ນຖານຂັ້ນສູງຍังມີຊ່ອງຫວ່າງເມື່ອທຽບກັບສະຫະລັດ ແລະ ຈີນ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີຫຼາຍພາສາແຕ່ການຈັດຣຽບຂໍ້ມູນຄຸນະພາບສູງແມ່ນວຽກງານທີ່ໃຫຍ່ຫຼວງ. ຄວາມຝັນຂອງ AI ອຳນາດອະທິປະໄຕ ຕ້ອງການເວລາ ແລະ ທຶນຮອນເພື່ອຕື່ມເຕັມເທື່ອລະກ້າວ.
ความໝາຍຕໍ່ກັບ ໄຕ້ຫວັນ (Taiwan)
ເລື່ອງລາວຂອງອິນເດຍມີຄວາມໝາຍສອງດ້ານສຳລັບໄຕ້ຫວັນ. ໜຶ່ງຄື ຕະຫຼາດ: ກະແສການຫັນເປັນດິຈິຕອນຂອງປະຊາກອນ 1.4 ພັນລານຄົນ ແມ່ນຕະຫຼາດສີຟ້າ (Blue Ocean) ທີ່ຜະລິດຕະພັນ ແລະ ການບໍລິການຂອງໄຕ້ຫວັນຄວນໄປລົງທຶນ. ສອງຄື ບົດຮຽນ: ອິນເດຍໃຊ້ 'AI ອຳນາດອະທິປະໄຕ + ການຄ້າການສົນທະນາ + ເງິນປັນຜົນຈາກນັກພັດທະນາ' ເພື່ອສ້າງເສັ້ນທາງຂອງຕົນເອງ, ເຊິ່ງພິສູດໃຫ້ເຫັນວ່າບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຕາມແບບແຜນຂອງ Silicon Valley, ກໍ່ສາມາດມີບົດບາດໃນຍຸກ AI ໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ໄຕ້ຫວັນກໍ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດແຂ็งຂອງຕົນເອງ ເພື່ອກຳນົດຍຸດທະສາດ AI ທີ່ເປັນຂອງຕົນເອງໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ອ່ານເພີ່ມເຕີມ: ອາຊຽນ AI ຜິດກຳລັງຂຶ້ນ.
ວິທີເລືອກການແກ້ໄຂບັນຫາ AI ທີ່ເໝາະສົມກັບຕະຫຼາດອິນເດຍ
ການເລືອກການແກ້ໄຂບັນຫາ AI ທີ່ເໝາະສົມກັບຕະຫຼາດອິນເດຍ ຕ້ອງພิจາລະນາຈາກຫຼາຍປັດໄຈ, ລວມທັງການຮອງຮັບພາສາ, ຄວາມເໝາະສົມທາງວັດທະນະທຳ, ຄວາມສະອາດຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມລະບຽບກົດໝາຍທ້ອງຖິ່ນ. ສະພາບແວດລ້ອມຫຼາຍພາສາຂອງອິນເດຍໝາຍຄວາມວ່າ ການແກ້ໄຂບັນຫາ AI ໃດໆກໍຕາມ ຕ້ອງສາມາດຈັດການກັບຫຼາຍພາສາໄດ້, ລວມທັງພາສາອັງກິດ, ພາສາຮິນດີ ແລະ ພາສາທາງການອື່ນໆ ພ້ອມທັງພາສາພາກພື້ນອື່ນໆ. ພ້ອມດียวกันນີ້, ການແກ້ໄຂບັນຫາຍັງຕ້ອງສາມາດເຂົ້າໃຈ ແລະ ເຄົາລົບຄວາມແຕກຕ່າງທາງວັດທະນະທຳ ແລະ ສັງຄົມຂອງອິນເດຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄຸນະພາບ ແລະ ຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນກໍ່ແມ່ນປັດໄຈສຳຄັນ ເພາະຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນະພາບສູງແມ່ນພື້ນຖານໃນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ປັບປຸງໂມເດວ AI.
ກໍລະນີການນຳໃຊ້ AI ທົ່ວໄປ
ໃນອິນເດຍ, ກໍລະນີການນຳໃຊ້ AI ແມ່ນກວ້າງຂວາງຫຼາຍ, ລວມທັງແຕ່ບໍ່ຈຳກັດພຽງແຕ່: ການບໍລິການລູກຄ້າ, ການຕະຫຼາດ, ການບໍລິການດ້ານການເງິນ, ການດູແລສຸຂະພາບ ແລະ ອື່ນໆ. AI ສົນທະນາໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈເປັນພິເສດໃນດ້ານການບໍລິການລູກຄ້າ ແລະ ການຕະຫຼາດ ເພາະມັນສາມາດໃຫ້ປະສົບການຜູ້ໃຊ້ທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ สะดวกສະບາຍ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, AI ຍັງຖືກນຳໃຊ້ໃນຂະແໜງການບໍລິການດ້ານການເງິນ ເຊັ່ນ: ການປະເມີນສິນເຊື່ອ, ການຈັດການຄວາມສ່ຽງ ແລະ ອື່ນໆ. ການນຳໃຊ້ AI ໃນຂະແໜງການດູແລສຸຂະພາບ ລວມມີການບົ່ງມະຕິພະຍາດ, ການແພດສະເພາະບຸກຄົນ ແລະ ອື່ນໆ. ກໍລະນີການນຳໃຊ້ເຫຼົ່ານີ້ ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມแม่ນຍຳເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຊ່ວຍປັບປຸງປະສົບການຜູ້ໃຊ້ ແລະ ຄຸນະພາບຊີວິດອີກດ້ວຍ.
ການນຳໃຊ້ຂັ້ນສູງ: ການລວມຕົວຂອງ AI ກັບເຕັກໂນໂລຊີອື່ນໆ
ການນຳໃຊ້ AI ຂັ້ນສູງ ລວມເຖິງການລວມຕົວເຂົ້າກັບເຕັກໂນໂລຊີອື່ນໆ ເຊັ່ນ: ອິນເຕີເນັດໃນທຸກສິ່ງ (IoT), ເທັກໂນໂລຊີບລັອກເຊນ (Blockchain), ຄລາວຄອມພິວຕິງ ແລະ ອື່ນໆ. ການລວມຕົວເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສ້າງກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ມີພະລັງຫຼາຍຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: မြို့ອັດສະລິຍະ (Smart City), ອຸດສາຫະກຳ 4.0 ແລະ ອື່ນໆ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການລວມຕົວຂອງ AI ແລະ IoT ສາມາດບັນລຸເຮືອນອັດສະລິຍະ, ການຈາລະຈອນອັດສະລິຍະ; ການລວມຕົວຂອງ AI ແລະ Blockchain ສາມາດບັນລຸການຈັດການຂໍ້ມູນ ແລະ ການເຮັດທຸລະກຳທີ່ປອດໄພ ແລະ プロ่งໃສ. ການລວມຕົວເຫຼົ່ານີ້ ບໍ່ພຽງແຕ່ເພີ່ມມູນຄ່າການນຳໃຊ້ AI ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຊຸກຍູ້ການພັດທະນາ ແລະ ນະວັດຕະກຳຂອງອຸດສາຫະກຳທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອີກດ້ວຍ.
ຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປ
ໃນການພັດທະນາ AI ຢູ່ອິນເດຍ, ຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປ ລວມມີບັນຫາຄຸນະພາບຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານພະລັງງານການປະມວນຜົນ ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ການຂາດແຄນບຸກະລາກອນ ແລະ ອື່ນໆ. ບັນຫາຄຸນະພາບຂໍ້ມູນແມ່ນຄໍຂວດທີ່ສຳຄັນໃນການພັດທະນາ AI ເພາະຂໍ້ມູນຄຸນະພາບສູງແມ່ນພື້ນຖານໃນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ປັບປຸງໂມເດວ AI. ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານພະລັງງານການປະມວນຜົນ ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງກໍ່ເປັນສິ່ງທ້າທາຍສຳຄັນ ເພາະການຄຳນວນ AI ຂະໜາດໃຫຍ່ຕ້ອງການການສະໜັບສະໜູນດ້ານພະລັງງານການປະມວນຜົນທີ່ແຂງແກ່ນ. ການຂາດແຄນບຸກະລາກອນແມ່ນອີກໜຶ່ງສິ່ງທ້າທາຍ ເພາະຄວາມຕ້ອງການບຸກະລາກອນຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ມີຫຼາຍກວ່າການສະໜອງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຜ່ານການລົງທຶນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການបູມບຸກະລາກອນ ແລະ ການສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງ.
ທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດ: ການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ນະວັດຕະກຳຂອງ AI
ໃນອະນາຄົດ, ການພັດທະນາ ແລະ ນະວັດຕະກຳຂອງ AI ຈະສືບຕໍ່ຊຸກຍູ້ການພັດທະນາເສດຖະກິດ ແລະ ສັງຄົມຂອງອິນເດຍ. ດ້ວຍຄວາມກ້າວໜ້າຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI, ກໍລະນີການນຳໃຊ້ໃໝ່ໆ ແລະ ຮູບແບບທຸລະກິດຈະສືບຕໍ່ປະກົດຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: Edge AI, Explainable AI ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ໆອື່ນໆ ຈະນຳມາເຊິ່ງໂອກາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆສຳລັບການພັດທະນາ AI. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງ AI ກໍ່ຈະກາຍເປັນຈຸດສຸມທີ່ສຳຄັນ ເພາະການນຳໃຊ້ AI ຕ້ອງຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ໃຊ້. ການພັດທະນາ AI ຂອງອິນເດຍຈຳເປັນຕ້ອງຊອກຫາເສັ້ນທາງຂອງຕົນເອງท่ามกลางທ່າອ່ຽງ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ ເພື່ອຊຸກຍູ້ການພັດທະນາ ແລະ ນະວັດຕະກຳ AI ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ເສຍຂອງການພັດທະນາ AI ຕ່າງໆໃນອິນເດຍ
| ຫົວຂໍ້ | ຂໍ້ດີ | ຂໍ້ເສຍ |
|---|---|---|
| ບຸກະລາກອນ | ປະຊາກອນທີ່ໜຸ່ມແໜ້ນ ແລະ ມີຈຳນວນມະຫາສານ, ໜຶ່ງໃນຊຸມຊົນນັກພັດທະນາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນໂລກ | ການຂາດແຄນບຸກະລາກອນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ລະດັບສູງ |
| ພາສາ | ສະພາບແວດລ້ອມຫຼາຍພາສາ, ສາມາດຮອງຮັບໄດ້ຫຼາຍພາສາ | ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ນຳມາໂດຍຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງດ້ານພາສາ ເຊັ່ນ: ຄຸນະພາບຂໍ້ມູນ ແລະ ການຮອງຮັບພາສາ |
| ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ | ພື້ນຖານໂຄງລ່າງດິຈິຕອນລະດັບຊາດ ເຊັ່ນ: UPI | ພະລັງງານການປະມວນຜົນ ແລະ ຊິບລະດັບສູງຍັງคงຕ້ອງເພິ່ງພາການນຳເຂົ້າ |
| ຕະຫຼາດ | ກະແສການຫັນເປັນດິຈິຕອນຂອງປະຊາກອນ 1.4 ພັນລານຄົນ, ທ່າແຮງຕະຫຼາດມະຫາສານ | ການແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດຮຸນແຮງ, ຕ້ອງການນະວັດຕະກຳ ແລະ ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ |
ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປ / ການທຳລາຍຄວາມເຊື່ອຜິດໆ
ຫຼາຍຄົນເຂົ້າໃຈຜິດວ່າການພັດທະນາ AI ຂອງອິນເດຍແມ່ນການລອກແບບຮູບແບບຂອງປະເທດອື່ນ, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ ອິນເດຍກຳລັງສ້າງເສັ້ນທາງຂອງຕົນເອງ. ນະໂຍບາຍ "AI ອຳນາດອະທິປະໄຕ" ແລະ ການພັດທະນາ AI ສົນທະນາຂອງອິນເດຍ ໄດ້ພິສູດໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສາມາດດ້ານນະວັດຕະກຳ ແລະ ຄວາມເປັນເອກະລາດຂອງອິນເດຍ. ພ້ອມດียวกันນີ້, การພັດທະນາ AI ຂອງອິນເດຍ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ບັນຫາໃນລະດັບເຕັກໂນໂລຊີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງຫຼາຍປັດໄຈເຊັ່ນ: ວັດທະນະທຳ, ສັງຄົມ ແລະ ເສດຖະກິດອີກດ້ວຍ. ການທຳລາຍຄວາມເຊື່ອຜິດໆເຫຼົ່ານີ້ ຈຶ່ງຈະສາມາດເຂົ້າໃຈການພັດທະນາ AI ຂອງອິນເດຍ ແລະ ທ່າແຮງໃນອະນາຄົດຂອງມັນໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດ: ວິທີການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງການແກ້ໄຂບັນຫາ AI ໃນອິນເດຍ
ການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງການແກ້
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
ອິນເດຍມີແບບຈໍາລອງຂະໜາດໃຫຍ່ (Large Model) ຂອງຕົນເອງບໍ?
ມີ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ Sarvam AI ທີ່ສຸມໃສ່ພາສາຫຼາກຫຼາຍຂອງອິນເດຍ ແລະ Krutrim ຈາກກຸ່ມບໍລິສັດ Ola ທີ່ພັດທະນາທັງແບບຈໍາລອງ ແລະ AI ຄລາວ, ເຊິ່ງຢູ່เบື້ອງຫຼັງນະໂຍບາຍ AI ອຳນາດອະທິປະໄຕຂອງອິນເດຍ.
ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງອິນເດຍໃນການພັດທະນາ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ປະຊາກອນໄວໜຸ່ມຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ, ໜຶ່ງໃນຸ່ມຊຸມຊົນຜູ້ພັດທະນາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນໂລກ, ການໃຊ້ພາສາອັງກິດຢ່າງກວ້າງຂວາງ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານດິຈິຕອນລະດັບຊາດເຊັ່ນ UPI.
ອິນເດຍປະສົບກັບສິ່ງທ້າທາຍຫຍັງແດ່ໃນການພັດທະນາ AI?
ພະລັງງານການປະມວນຜົນ ແລະ ຊິບລະດັບສູງຍັງຕ້ອງເພິ່ງພາການນໍາເຂົ້າ, ແບບຈໍາລອງພື້ນຖານຊັ້ນນໍາ, ຍັງມີຄວາມຫ່າງໄກເມື່ອທຽບກັບສະຫະລັດ ແລະ ຈີນ, ແລະ ການຮວບຮວມຂໍ້ມູນພາສາທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຍັງເປັນວຽກງານທີ່ໃຫຍ່ຫຼວງ.