DeepSeek应用在全球下载量居首 印度领跑

DeepSeek应用目前全球下载量居首（资料图）

财联社2月1日电，DeepSeek在140个市场的移动应用下载量排行榜上位居榜首，其中印度占新增用户的最大比例。

数据显示，自平台推出以来，印度的下载量占所有平台的15.6%。

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印度开始焦虑：为啥中国行，我们不行？

深度求索AI模型的横空出世，不仅让美国政府和硅谷侧目感叹，也令印度国内上下开始焦虑并反思：为什么中国可以，印度不可以？

据《经济时报》、《第一邮报》等多家印媒1月29日报道，深度求索推出的低成本大型语言模型，在全球人工智能界引起了震动，并在印度引发了要求建立本国AI语言模型的呼吁。

印度多名官员和学者表示，印度在硬件和人力等软件资源上并不逊于中美，但仍然没有在AI领域创建一个创新生态系统。有学者认为，其中与思维方式有关，印度并不重视基础创新。还有人称，政府干预的缺位以及受保护市场的缺乏，也是印度企业怯于参与AI竞争的原因之一。

同时，有印度学者表示，深度求索“低成本、高产出”的模式，“为所有发展中国家提供了一个有希望的替代方案”，同时也为印度AI发展带来独特机遇。

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“深度求索让世界对中国刮目相看，”印度专栏作家维平·拉布罗在社交媒体平台称，“我们应该问自己的问题是，为什么印度技术实力闻名遐迩，却不能开发出像深度求索这样的东西？”

拉布罗还提到：“这肯定不是资源问题，因为这个AI模型的制造成本几乎为零；也不是技术敏锐度问题，因为众所周知，印度技术人员比其他所有人都高出一筹……”

其实，拉布罗并非唯一一个发出“为什么中国可以，印度不可以”疑问的印度人。据印媒报道，随着深度求索掀起波澜，不少印度业内人士也在思考印度是否能够开发类似的AI模型。

首先，一些印度分析人士认为，印度需要在AI领域改变思维方式。

印度数据中心巨头Yotta的母公司印度地产集团Hiranandani首席执行官达尔尚·希兰南达尼表示，印度需要进行重大改革才能赶上全球AI竞赛的步伐。他说，印度并不缺乏先进芯片，“但我们还没有创建一个创新的生态系统，这是一个思维方式问题”。

希兰南达尼强调，印度政府“印度AI使命”计划应为初创企业提供GPU等关键资源。

近年来，印度政府大举投资AI，于去年成立国家级“印度AI使命”（India AI Mission）项目，旨在实现“让AI在印度扎根”和“让AI为印度服务”两大目标，预算达1037.192亿卢比（约90.13亿元人民币）。1月早些时候，微软公司宣布，计划在未来两年斥资30亿美元，扩建在印度的云计算和AI基础设施。

印度前电子和信息技术部国务部长拉吉夫·陈德拉塞卡尔同样称：“深度求索AI模型的出现表明，印度的计算能力永远无法成为长期的护城河……希望印度的人工智能初创企业能够在未来带来颠覆。”

拉布罗也指出，印度应改变思维，敢于与世界领先企业竞争。“仅仅试图把别人创造的东西做好，并不能让我们成为一个突破性的国家。我们需要投资于有助于我们自身利益的尖端研究。”

印度数据分析公司GTT董事长加内什·纳塔拉詹承认深度求索的潜力，同时发出警告称，在与中国大规模AI投资的竞争中，印度可能会面临艰巨的挑战。纳塔拉詹表示：“过去10年，中国一直在大力投资AI。中国和美国显然将成为AI领域的领导者。”

其次，印度业内人士还强调了政府干预对于AI发展的重要性。

印度AI初创公司Fractal联合创始人兼集团首席执行官斯里坎特·维拉马卡尼呼吁印度政府为企业发展提供助力。他说，印度企业已经拥有了先进芯片，“现在是采取行动的时候了”。

《经济时报》指出，培育类似于深度求索的印度AI企业，关键在于创建支持创新的生态系统、提供充足的资金，以及在研究人员和企业家中培养敢于冒险的心态。《第一邮报》进一步分析说，政府干预并为企业创建一个“受保护的市场”至关重要。

报道中，《第一邮报》引用了一名印度博主的观点：你必须先学会走路，然后才会跑。

这名博主称，与中国不同，印度并不存在一个“受保护的市场”，因此本国企业总是被“更便宜”“更好”的美国企业所取代。该博主继续表示，印度政府需要向本国企业提供国家基金，3年内资助约30亿美元，并且为企业提供容错空间，允许项目“在获得成功之前失败”。

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此外，不少印度企业家和学者认为，深度求索的成功为印度AI发展带来了独特的机遇。

印度“AI使命”项目顾问阿克里特·瓦伊什称：“这将激励更多团队和公司建立AI模型，公司投入成本也将会下降。”印度科技公司Tech Mahindra前首席执行官CP·古尔纳尼也表达了同样的看法，称现在所有人都有资格开发AI模型了。

GTT董事长纳塔拉詹同样表示，深度求索为所有发展中国家提供了一个有希望的替代方案。

印度信息技术公司NIIT前首席执行官阿尔温德·塔库尔进一步指出：“据报道，深度求索的成本比其他大型语言模型低90%至95%。成本壁垒的降低可能使高级AI模型更容易获得，这对于小公司、研究人员尤为有利。同时，开源性质可能会鼓励更多的合作和创新。”