Talent-Rich, Compute-Poor: A Layer Decomposition of India's Position in the Global AI Race

Kunstmatige intelligentie wordt vaak besproken als een enkele, hoogstaande race waarbij naties naar een finishlijn sprinten, met de Verenigde Staten en China die momenteel de leiding hebben. Om te begrijpen wie er wint, vertrouwen experts op samengestelde indices, die lijken op rapportcijfers die veel verschillende factoren combineren—zoals het aantal onderzoekers dat een land heeft, hoeveel geld er wordt geïnvesteerd in nieuwe bedrijven en hoe krachtig de computers van een land zijn—tot één enkele score. Deze scores helpen overheden en bedrijven te beslissen waar ze hun inspanningen op moeten richten, maar ze kunnen soms de chaotische realiteit daaronder verbergen. Een land kan een topconcurrent lijken op een lijst omdat het een enorm aantal geschoolde werkers heeft, zelfs als het niet beschikt over de zware machines die nodig zijn om de meest geavanceerde systemen te bouwen. Dit creëert een verwarrend beeld voor een land als India, dat regelmatig wordt aangehaald als een wereldwijde grootmacht wat betreft engineeringtalent, maar zelden wordt gezien als een ontwikkelaar van de grensverleggende AI-modellen die de koppen halen.

Een nieuw rapport van Alfredo Merlet probeert deze verwarring op te helderen door voorbij de uiteindelijke ranglijsten te kijken om precies te zien waar India staat ten opzichte van de wereldleiders. De auteur gebruikte twee belangrijke, onafhankelijke beoordelingen van het wereldwijde AI-landschap: de Stanford Global AI Vibrancy Tool, die de algehele energie en activiteit van het AI-ecosysteem van een land meet, en de Oxford Insights Government AI Readiness Index, die evalueert hoe goed een overheid voorbereid is om deze technologieën te gebruiken. Door de scores van deze instrumenten op te splitsen in hun afzonderlijke onderdelen, onthult de studie een scherpe en specifieke realiteit. India verliest de race niet op elk gebied; het presteert in feite uitzonderlijk goed op het menselijke aspect. Het land loopt echter dramatisch achter op de fysieke en financiële middelen die nodig zijn om de krachtigste AI-systemen te trainen.

Het onderzoek begon door de officiële scores te nemen die India op de derde plaats in de wereld plaatsen volgens de Stanford-tool en op de 27e plaats volgens de Oxford-index, en vervolgens te vragen wat die cijfers eigenlijk betekenden. De onderzoeker behandelde het gat tussen India en de Verenigde Staten als een puzzel, waarbij het totale verschil werd opgesplitst in verschillende lagen: de diepte van de economie en het aantal bedrijven, de beschikbaarheid van rekenkracht en infrastructuur, het volume van onderzoek en nieuwe modellen, de kwaliteit van de beroepsbevolking en de kwaliteit van het overheidsbeleid. Wanneer deze lagen werden gewogen volgens de eigen formules van de oorspronkelijke auteurs, kwam er een duidelijk patroon naar voren. Het enorme verschil tussen India en de Verenigde Staten wordt bijna volledig gedreven door een gebrek aan kapitaal en rekenkracht.

In de Stanford-beoordeling beslaan het gat in economische diepte en computerinfrastructuur meer dan zestig procent van de afstand tussen India en de Verenigde Staten. In de Oxford-beoordeling vormen deze zelfde factoren bijna 57 procent van het gat. Daarentegen is het talentgat vrijwel niet-existent. Wanneer men kijelt naar de beschikbaarheid van geschoolde werkers, ligt de score van India zo dicht bij die van de Verenigde Staten dat het verschil minder dan één procent bijdraagt aan het totale gat in de Stanford-ranglijst. In de Oxford-ranglijst beslaat talent slechts ongeveer vijf procent van de afstand. Dit betekent dat India niet achterloopt omdat het geen slimme mensen of ingenieurs tekort komt; het loopt achter omdat het de dure, energieverslindende hardware en de enorme financiële investeringen mist die nodig zijn om deze te draaien.

De ruwe cijfers achter deze scores vertellen een nog dramatischer verhaal. In 2024 beschikten de Verenigde Staten over een computercapaciteit die ongeveer 220 keer groter was dan die van India. Terwijl de Verenigde Staten een private investering in kunstmatige intelligentie hadden van bijna 109 miljard dollar, bedroeg de private investering van India slechts 1,16 miljard dollar. Bovendien, terwijl de Verenigde Staten 47 opmerkelijke nieuwe AI-modellen hadden ontwikkeld en China 26, had India er geen enkele ontwikkeld die op de wereldwijde lijst verscheen. Toch, aan de menselijke kant, waren de relatieve talentpenetratie en de groei in AI-werving van India feitelijk hoger dan die in de Verenigde Staten. Het land heeft succesvol een wereldklasse beroepsbevolking opgebouwd die in staat is om technologie te implementeren en toe te passen, maar het heeft nog niet de industriële basis opgebouwd die vereist is om de grensverleggende technologie zelf te creëren.

Deze onbalans is in de loop van de tijd verschoven. Tussen 2017 en 2024, naarmate de algemene ranglijst van India verbeterde, veranderde de aard van het gat. Het land heeft de afstand in kennis en onderzoeksproductie sneller gedicht dan de afstand in activa. Bijgevolg is het resterende gat meer geconcentreerd geraakt in de gebieden van kapitaal en rekenkracht. De studie merkt op dat dit een stabiele configuratie is, consistent met hoe laatkomers vaak nieuwe technologische velden betreden: ze kunnen vooruitspringen in lagen met lage toetredingsdrempels, zoals onderwijs en diensten, maar ze worstelen om door te breken in lagen die een enorme schaal en zware investeringen vereisen, die momenteel worden gecontroleerd door de gevestigde leiders.

Het rapport benadrukt ook dat de beroemde "derde plaats" in de ranglijst voor India een zekere illusie is, gecreëerd door de manier waarop de data wordt gemeten. Wanneer de scores worden aangepast om naar de populatieomvang te kijken in plaats naar de totale nationale output, valt India naar de onderste plek van de 36 gerangschikte landen. Dit suggereert dat hoewel India in absolute termen een reus is, zijn voordeel wordt verwaterd wanneer het op basis van per persoon wordt bekeken. De studie stelt dat de huidige publieke programma's in India, die tot doel hebben een bepaalde hoeveelheid rekenkracht op te bouwen via publiek-private samenwerkingen, te klein zijn om een gat te dichten dat 220 keer zo groot is. Het gehele vijfjarige budget voor de nieuwe AI-missie is ongeveer gelijk aan slechts één jaar van India's eigen private investering, en het vertegenwoordigt slechts een fractie van wat de Verenigde Staten in een enkel jaar investeren.

Uiteindelijk concludeert het onderzoek dat India niet de AI-race op alle fronten aan het verliezen is; het voert simpelweg een andere race. Het land is sterk in talent en in het vermogen om technologie te verspreiden en te gebruiken, maar is structureel beperkt door een gebrek aan grensverleggende activa. De bevindingen suggereren dat als India echt wil concurreren aan de absolute top, het een enorm tekort aan rekenkracht en kapitaal moet aanpakken, een uitdaging waar de huidige beleidsmaatregelen nog niet groot genoeg voor zijn. De kracht van het land ligt in zijn mensen en zijn digitale infrastructuur, maar zonder een overeenkomstige sprong in hardware en investeringen, zal het een talentrijk maar rekenkrachtarm land blijven, in staat om de beste tools te gebruiken, maar nog niet in staat om ze zelf te bouwen.