Fala, meu povo! Estava lendo um artigo super interessante lá no site Technology Review sobre a movimentação da Índia no mundo da Inteligência Artificial. É uma história que mostra bem como a necessidade, ou um “chacoalhão” externo, pode acelerar as coisas de um jeito impressionante.

O gatilho, segundo o artigo, foi o lançamento de um modelo de linguagem gigante (LLM) chamado DeepSeek-R1 por uma startup chinesa. Esse modelo mostrou que dava pra construir algo de ponta com menos capital e em menos tempo do que os gigantes do Vale do Silício. Pra muita gente na Índia, isso foi tipo um espelho: “Se eles conseguiram, por que a gente não?”

Mas a realidade lá, como sempre, é um pouco mais complexa do que o entusiasmo inicial.

Os Gigantescos Desafios da Índia em IA

Não é novidade que a Índia é um hub de tecnologia, mas a gente precisa ser realista: o país ficou meio pra trás na criação de IA *própria*. E tem motivos claros pra isso:

• **Subinvestimento em P&D:** Historicamente, a Índia gasta bem menos do PIB em pesquisa e desenvolvimento do que países como China ou EUA. A musculatura pra inventar deep tech simplesmente não foi construída na mesma escala.
• **Mentalidade de Serviços:** O ecossistema tech indiano cresceu focado em ser o “back office” global pra software. Empresas gigantes se destacaram na entrega eficiente, mas a invenção não era a prioridade.
• **Fuga de Talentos:** Muito talento de ponta vai pra fora, pra ecossistemas que entendem e, crucialmente, *financiam* deep tech.
• **O Problema das Línguas:** Esse é talvez o mais único e complicado. A Índia tem 22 línguas oficiais e centenas de dialetos. Treinar um LLM que funcione pra *todos* é infinitamente mais difícil do que treinar um modelo em inglês ou mandarim, onde a quantidade de dados online é gigantesca e o texto é mais padronizado. É a tal “taxa linguística” que eles mencionam – o custo extra pra lidar com essa diversidade.

O Chacoalhão Chinês e a Resposta Rápida

O susto com o DeepSeek-R1 fez os policymakers indianos perceberem o tamanho do buraco na infraestrutura de IA. E a resposta veio rápida. O governo, através do Ministério de Eletrônica e TI (MeitY), correu atrás de capacidade computacional.

A sacada foi usar a infraestrutura privada de empresas locais e parceiras da AWS. De repente, eles tinham acesso a quase 19.000 GPUs a preços subsidiados, direcionadas pra projetos de IA fundamental. Isso abriu a porteira pra propostas de startups querendo construir seus modelos.

Em poucas semanas, já tinham dezenas de propostas. A coisa pegou fogo!

Anunciaram a meta de desenvolver seis modelos em larga escala até o fim de 2025, além de 18 aplicações focadas em setores chave como agricultura, educação e clima. E o mais notável: escolheram a startup Sarvam AI pra liderar o desenvolvimento de um modelo de 70 bilhões de parâmetros otimizado pras línguas e necessidades indianas.

Pra um país que historicamente patinou na pesquisa, a velocidade foi recorde. É a tal “convergência de ambição, talento e vontade política” que o artigo destaca.

Línguas, Computação e a Disputa Open vs. Closed

A questão das línguas é central. Menos de 1% do conteúdo online tá em línguas indianas (combinadas!). Tokenizers gringos se perdem nas estruturas complexas de línguas como Hindi ou Tamil. O desafio é gigante.

Mas tem gente boa resolvendo isso. A Sarvam AI, por exemplo, lançou um modelo open-source só pra Hindi (OpenHathi-Hi-v0.1). E o Pragna-1B, que mencionei lá em cima, usou uma técnica de “balanced tokenization” pra fazer um modelo menor (1.25B parâmetros) se comportar como um bem maior (tipo 7B parâmetros), especialmente pra Hindi e Gujarati. É a arte de fazer mais com menos, focando na eficiência.

Do outro lado, tem a Krutrim-2, que tá tentando construir um modelo multimodal de 12B parâmetros otimizado pra 22 línguas desde o zero, com tokenizer customizado e tudo mais. A aposta deles é que isso sirva de modelo pra todo o Global South.

A escassez de GPUs também é um problema global, mas na Índia, que importa a maioria dos chips, o custo é alto. Por isso, o foco tá na otimização via software, em modelos menores e fine-tuning eficiente. Isso é o que no artigo chamam de “supporting optimization science” – uma forma inteligente de trabalhar dentro das restrições. O ponto positivo é que construir data centers na Índia custa bem menos que em outros lugares, o que ajuda na infraestrutura física.

Outro debate quente é se os modelos financiados pelo governo devem ser open-source ou não. A Sarvam AI tá construindo o seu modelo principal como fechado, o que gerou controvérsia. Muita gente argumenta que soberania de verdade vem com abertura e transparência, citando o próprio DeepSeek-R1 que é open-source e permite que desenvolvedores do mundo todo adaptem ele com GPUs mais baratas.

A Estratégia da Missão IndiaAI e Onde Entra o Nosso Papo

Essa jogada da Sarvam AI e outras iniciativas fazem parte de um plano maior: a IndiaAI Mission. Uma iniciativa nacional de US$ 1.25 bilhão lançada pra construir infraestrutura, apoiar startups (principalmente em línguas indianas e setores chave), criar repositórios de dados e financiar P&D. É uma grana séria com foco em equipar os desenvolvedores locais.

E o objetivo final, segundo o artigo, parece menos ser a de “bater de frente” com OpenAI ou DeepSeek e mais a de buscar uma **autodeterminação estratégica**. Ou seja, construir a IA que funcione pro contexto deles, com os desafios e oportunidades únicas da Índia.

Teve um papo numa conferência da Meta lá em Bangalore onde o presidente da Infosys, Nandan Nilekani, disse algo que faz muito sentido dentro desse contexto: “Deixem os grandões do Vale (do Silício) fazerem os LLMs gigantes. Nós vamos usar isso pra criar dados sintéticos, construir small language models rapidamente e treiná-los com dados apropriados.”

Essa visão de focar na força (aplicações, dados locais) em vez de tentar dominar todas as camadas da pilha tecnológica (da fundação ao chip) é super interessante e alinha perfeitamente com o que a gente fala sobre **IA Vertical**.

É exatamente esse tipo de discussão sobre focar em problemas reais e aplicar a IA onde ela gera valor concreto que acontece na nossa comunidade. Se você tá pensando em como aplicar IA no seu negócio, entender qual a melhor abordagem (construir ou usar, focar em modelos menores ou maiores) ou simplesmente quer trocar ideia com quem tá na trincheira, clica no link pra entrar em contato e entre na comunidade IA Overflow. É lá que a gente discute esses pontos na prática.

Pra Onde Vai Essa Corrida?

Ainda tem muito desafio pela frente na Índia, desde a adoção dos modelos lançados até a infraestrutura de ponta. Mas a energia e a velocidade que eles colocaram nessa missão pós-DeepSeek são notáveis.

Essa história da Índia mostra que não existe uma única receita pra construir IA de ponta. Eles estão encontrando o próprio caminho, focado nas necessidades locais, na otimização e numa parceria público-privada que parece estar engrenando.

É um laboratório gigante de como construir IA pra um mundo complexo e multilíngue, com menos recursos do que os bilionários do Vale. Fiquem ligados, porque a Índia pode ensinar muito sobre como construir IA que funcione no “mundo real”, com os pés no chão e foco no que realmente importa.