Indiens KI-Strategie setzt auf kleine, effiziente Modelle

Indien steigt aus dem globalen Wettlauf um riesige KI-Großmodelle aus und setzt stattdessen auf maßgeschneiderte, kostengünstige Lösungen. Diese strategische Neuausrichtung soll die digitale Souveränität stärken und das Land zum globalen Anbieter erschwinglicher KI-Dienste machen.

Pragmatismus statt Größenwahn

Auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos verdeutlichte Indiens IT-Minister Ashwini Vaishnaw den Kurswechsel. Die Strategie fußt auf der Erkenntnis, dass rund 95 Prozent aller praktischen KI-Anwendungen weltweit bereits von kleineren, spezialisierten Modellen abgedeckt werden. „Die Rendite von KI entsteht durch die Anwendung in Unternehmen, nicht zwangsläufig durch das größte Modell“, so Vaishnaw. Statt Milliarden in den Wettbewerb um immer größere „Frontier-Modelle“ zu stecken, konzentriert sich die Regierung auf mittelgroße Modelle mit 20 bis 50 Milliarden Parametern. Diese sind deutlich günstiger zu trainieren und zu betreiben – und machen das Land unabhängiger von teuren und knappen Grafikprozessoren (GPUs).

Diese Vision einer „KI-Souveränität“ teilte IBM-Chef Arvind Krishna in Davos. Er betonte, dass kleinere Modelle rasant an Fähigkeiten zulegen und den Großteil des KI-Konsums ausmachen. Indien will nun die gesamte Wertschöpfungskette stärken – vom Halbleiterbau bis zur Entwicklung anwendungsorientierter Lösungen.

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Die „IndiaAI Mission“ schafft die Grundlagen

Die Regierung treibt die Strategie mit ihrer Flaggschiff-Initiative „IndiaAI Mission“ voran. Ein Herzstück ist der Aufbau einer gemeinsamen Recheninfrastruktur als Public-Private-Partnership. Diese soll etwa 38.000 GPUs bündeln und Start-ups, Forschern und Studierenden zu etwa einem Drittel der globalen Kosten zur Verfügung stellen. Damit senkt Indien die Einstiegshürden für Innovation erheblich.

Im Rahmen der Mission entwickelt das Land derzeit zwölf verschiedene KI-Modelle, von denen mindestens vier bald starten sollen. Mit 50 bis 120 Milliarden Parametern sollen sie den vielfältigen Bedarf von Unternehmen in verschiedenen Branchen decken. Die Initiative knüpft an Projekte aus dem Jahr 2025 an, darunter Modelle für alle 22 offiziellen Landessprachen und ein effizientes 8-Milliarden-Parameter-Modell für Hindi-Dialekte.

Maßgeschneidert für Sprachvielfalt und Inklusion

Der Fokus auf Small Language Models (SLMs) ist für ein Land mit hunderten Sprachen und Dialekten eine logische Entscheidung. Statt eines riesigen, monolithischen Modells sollen tausende spezialisierte SLMs für verschiedene Regionen, Sprachen und Industrien entstehen. Dies ist entscheidend für digitale Teilhabe, behördliche Dienstleistungen in Landessprachen und eine neue Welle lokal relevanter Inhalte.

Projekte wie BharatGPT verkörpern diesen Ansatz. Die Kooperation aus Start-ups, Regierungsplattformen und Hochschulen zielt nicht darauf ab, globale Benchmark-Tests zu gewinnen. Stattdessen soll sie typisch indische Probleme lösen – etwa Bürgern bei Behördengängen auf Hindi helfen oder einen Bahn-Chatbot auf Tamil betreiben. Durch den Vorrang einheimischer, kontextsensitiver Modelle will Indien eine KI-Infrastruktur schaffen, die vor allem der eigenen Bevölkerung in Schlüsselsektoren wie Landwirtschaft, regionalem Handel und Gesundheit dient.

Eine kalkulierte globale Strategie

Indiens Ausstieg aus dem Wettrennen um die größten Modelle ist eine konträre, aber durchdachte globale Positionierung. Das Land will nicht mit Tech-Giganten um die Vorherrschaft bei Grundlagenmodellen konkurrieren. Stattdessen peilt es die Rolle des dominanten Anbieters für KI-Dienste und Anwendungen an, die den Großteil des Weltmarkts ausmachen werden. Die Strategie ist auch ökonomisch klug: Minister Vaishnaw warnte in Davos vor der finanziellen Tragfähigkeit riesiger Modelle und möglichem Stress für überinvestierte Firmen.

Die boomende indische Start-up-Szene unterstützt den Kurs. Berichten zufolge investiert eine große Mehrheit der Start-ups aktiv in KI, der Deep-Tech-Sektor verzeichnet deutlich steigende Finanzierungen. Der anstehende Bundeshaushalt 2026 wird als entscheidend für die Strategie angesehen. Die Industrie erhofft sich gezielte Fördermittel und Anreize, um einheimische SLMs weiter zu beschleunigen.

Indiens KI-Reise geht von der Experimentier- in die Skalierungsphase. Die nationale Devise lautet: Effizienz nutzen, sprachliche Vielfalt einbeziehen und auf praktische Anwendungen fokussieren. Damit will das Land nicht nur an der KI-Revolution teilnehmen, sondern einer ihrer Hauptarchitekten bei der praktischen Umsetzung werden.

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