Modelli linguistici addestrati in hindi, data center nazionali, GPU sviluppate in casa: l’India ha avviato la sua sfida all’intelligenza artificiale con una strategia chiara e ambiziosa.
L’obiettivo è costruire un ecosistema di intelligenza artificiale “sovrano”, accessibile, linguisticamente inclusivo e in grado di generare impatto reale sulla vita quotidiana dei suoi oltre 1,4 miliardi di cittadini.
La spinta arriva da un lato dal governo centrale, che ha annunciato un piano nazionale per l’IA dal valore di oltre un miliardo di dollari, e dall’altro da un settore privato sempre più attivo, con startup, grandi conglomerati e centri di ricerca impegnati nello sviluppo di modelli linguistici, infrastrutture e applicazioni verticali. A questo si aggiunge il desiderio di emanciparsi dalle piattaforme e dai modelli sviluppati all’estero, inaccessibili o inadatti a rispondere alle peculiarità culturali e linguistiche indiane.
Un modello indiano per l’IA
Il cuore di questa corsa non è tanto la replica di modelli come ChatGPT o Claude, quanto la creazione di strumenti nati e pensati per l’India, capaci di comprendere lingue locali, riconoscere contesti rurali, funzionare in ambienti a bassa connettività e offrire risposte pertinenti alla realtà sociale del Paese.
Il punto di partenza è la lingua. In India si parlano 22 lingue ufficiali e centinaia di dialetti e i modelli internazionali, anche se performanti, sono spesso addestrati su testi prevalentemente in inglese o in lingue occidentali, risultando così poco efficaci nel comprendere e generare contenuti in hindi, tamil o bengali. Per questo stanno nascendo modelli linguistici locali ottimizzati per il contesto indiano, con architetture neurali con miliardi di parametri, cioè variabili interne che rappresentano le connessioni tra parole, concetti e strutture grammaticali.
Alcuni di questi modelli, come Sarvam o Krutrim, stanno dimostrando una sorprendente capacità di interpretare testi multilingue, rispondere a domande in lingue miste e adattarsi ai differenti stili comunicativi regionali. Sono, inoltre, progettati per essere più leggeri, utilizzabili anche su dispositivi mobili in aree dove la rete è instabile o l’hardware è poco potente.
Infrastrutture e potenza di calcolo: la via verso la sovranità
Lo sviluppo di IA complesse necessita di una base infrastrutturale solida, in particolare centri di calcolo dotati di GPU (unità di elaborazione grafica) di fascia alta, indispensabili per addestrare e far funzionare modelli su larga scala.
L’India ha annunciato importanti investimenti in questo senso, con la costruzione di data center e l’acquisto di migliaia di GPU avanzate. Si lavora anche a soluzioni nazionali, come il server Adipoli, un progetto interamente indiano che integra chip locali e dimostra una crescente autonomia nella produzione tecnologico.
Parallelamente, nel settore privato, colossi come Reliance Jio, Tata e Infosys stanno collaborando con aziende globali per sviluppare architetture cloud, servizi AI e piattaforme dedicate a specifici settori: agricoltura, finanza, sanità, istruzione. L’ecosistema delle startup è in pieno fermento, con oltre 70 imprese nate solo nel 2024 con focus specifico sulla GenAI (intelligenza artificiale generativa).
L’IA come strumento per lo sviluppo
A differenza di molti Paesi occidentali, dove è spesso percepita come minaccia occupazionale o potenziale rischio etico, in India l’IA viene considerata – almeno per ora – una leva per accelerare lo sviluppo e colmare divari.
L’uso dell’intelligenza artificiale in campo sanitario ne è un esempio emblematico: grazie a sensori, algoritmi predittivi e droni automatizzati, alcune regioni stanno combattendo in modo proattivo la diffusione di malattie endemiche come dengue, malaria e chikungunya. L’IA è in grado di individuare focolai, mappare ristagni d’acqua sospetti e guidare in tempo reale interventi sanitari mirati, in un Paese dove la medicina preventiva resta spesso carente.
Anche nel settore agricolo si sperimentano sistemi predittivi per l’analisi del suolo, la previsione dei raccolti e la gestione dell’irrigazione. Nell’istruzione, modelli personalizzati ispirati a ChatGPT aiutano gli studenti con spiegazioni su misura, adattate al livello di preparazione e alla lingua parlata.
Una corsa sì globale, ma con regole ancora da scrivere
L’ascesa dell’India nell’IA si inserisce in un contesto internazionale sempre più competitivo. Mentre gli Stati Uniti dominano la scena grazie a giganti come OpenAI, Google DeepMind e Anthropic, e la Cina punta a un controllo statale e centralizzato dell’IA, l’India si propone come una combinazione tra innovazione privata, investimento pubblico e orientamento inclusivo.
Tuttavia, manca ancora una cornice normativa chiara che disciplini l’etica, la privacy dei dati, l’uso nei settori sensibili. Le competenze avanzate non sono ancora sufficientemente diffuse, soprattutto al di fuori dei poli urbani. E resta il rischio che lo sviluppo dell’IA si concentri nelle mani di pochi attori, trascurando l’inclusione delle comunità più fragili o delle lingue meno rappresentate.
La corsa indiana all’intelligenza artificiale è, infatti, un progetto strategico che riguarda la sovranità digitale, la capacità di determinare il proprio futuro tecnologico senza dipendere da piattaforme estere, ma anche la costruzione di una identità digitale autenticamente locale.
In un Paese che ospita un sesto della popolazione mondiale, l’IA non può essere un prodotto d’importazione: deve essere uno strumento creato dall’interno, con l’ambizione di riflettere la pluralità culturale, linguistica e sociale dell’India contemporanea.
