Hindistan’ın Yapay Zeka Bağımsızlığına Doğru Atılan Adımlar ve Dilsel Zorluklar
Hindistan, teknoloji alanındaki küresel rekabette yapay zekada bağımsızlığını kazanmak için hızla ilerliyor. Ancak ülkenin çok dilli yapısı ve araştırma geliştirmeye yapılan yetersiz yatırımlar, temel yapay zeka modellerinin gelişimini zorlaştırıyor. Yine de hükümet, bu alanda geride kalmak istemiyor ve önemli adımlar atmaya başladı.
Hindistan’da Yapay Zeka Geliştirme Mücadelesi
Hindistan’ın Bangalore kentinde genç girişimci Adithya Kolavi, Çin merkezli DeepSeek’in kısa sürede ve düşük maliyetle geliştirdiği dil modelini görünce büyük bir heyecan yaşadı. Kolavi, bu gelişmenin Hindistan’ın daha az kaynakla nasıl rekabet edebileceğini gösterdiğine inanıyor. Ancak Abhishek Upperwal gibi erken dönem modellerin geliştiricileri, sınırlı kaynaklar nedeniyle projelerini bir ürün haline getirememenin hayal kırıklığını yaşıyor.
Ülke, ABD ve Çin’in gerisinde kalmasının temel nedenlerinden biri AR-GE’ye ayrılan düşük bütçeler. 2024’te GDP’nin yalnızca %0.65’i olan 25,4 milyar dolar, Çin’in 476,2 milyar doları ve ABD’nin 962,3 milyar dolarının çok gerisinde. Bu durum, derin teknolojilerde, örneğin yapay zeka algoritmaları ya da çip üretiminde Hindistan’ın bağımsız bir ekosistem kurmasını engelliyor.
Hindistan’da, hükümete bağlı DRDO ve ISRO gibi bazı kurumlar önemli araştırmalar yapmakla birlikte, bu çalışmalar genellikle sivil ve ticari kullanıma yansımıyor. Risk alan araştırmaların ticarileşmesini sağlayacak bağlantılar ve mekanizmalar eksik. Üstelik, yetenekli mühendislerin birçoğu, daha iyi imkanlar sunan yurtdışı ekosistemlere göç ediyor.
Hindistan’ın Dilsel Çeşitliliği ve Yapay Zeka Modelleri
Hindistan’ın yapay zekada karşılaştığı en büyük zorluklardan biri ülkenin geniş dil çeşitliliği. 22 resmi dil, yüzlerce lehçe ve çok sayıda çokdillilik durumu, tek dilli modellerin aksine çok daha karmaşık veri yapıları gerektiriyor. İnternet üzerindeki içeriklerin %99’dan fazlası İngilizce olup, Hint dillerindeki veriler oldukça sınırlı ve düzensiz.
Yapay zeka modelleri için metinleri anlamlandıran tokenizasyon sistemleri, Hint dillerindeki karmaşık yapılarla baş etmekte zorlanıyor. Örneğin Hint dil ailelerine özgü bitişik ve eklemeli kelime yapıları gibi özellikler, standart çözümlerle doğru işlenemiyor. Bu durumda modeller dilin anlamını yanlış yorumlayabiliyor veya hatalı metin üretebiliyor.
Hindistan’da Yapay Zeka Altyapısı ve Geleceğe Yönelik Çözümler
Hindistan hükümeti, Çin startup’ı DeepSeek’in açtığı rekabetle 2025 başında büyük bir atılım yaptı. Elektronik ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı (MeitY), kamu-özel iş birliğiyle toplam 19.000 GPU’luk hesaplama kapasitesi sağlayarak yerel modellerin geliştirilmesini teşvik etti. Bu hamleyle hükümet, 2025 yılı sonuna kadar 6 büyük ölçekli temel yapay zeka modeli ve 18 uygulama geliştirmeyi hedefliyor.
Öne çıkan projelerden biri, Sarvam AI’nın 70 milyar parametreli Hint dillerine optimize edilmiş modeli. Sarvam AI, bu model için 4.096 Nvidia H100 GPU’ya erişim sağladı ve model, Hint dilleri ile ses tanıma alanında önemli atılımlar vaat ediyor.
Yapay zeka geliştirmedeki başarıyı artırmak için Hindistan’da uygulanan stratejiler:
- Büyük ölçekli GPU altyapısının oluşturulması
- Hindistan’a özgü çok dilli veri havuzlarının geliştirilmesi
- Yerli tokenizasyon yöntemleri ve optimizasyon tekniklerinin kullanılması
- Yapay zeka alanında özel sektör ve devlet iş birliklerinin desteklenmesi
- Yeni AR-GE fonlarının ve derin teknoloji yatırımlarının artırılması
Buna karşın, henüz Hindistan’da geniş ölçekte just-in-time GPU erişimi ve açık kaynak modeller için ekosistem yeterince gelişmiş değil. Ayrıca, devlet destekli bazı modellerin kapalı kaynak yapısı tartışma yaratıyor. Ancak uzmanlar, ülkenin ekonomik avantajlarını kullanarak altyapı engellerinin hızla aşılabileceğini düşünüyor.
Sonuç olarak Hindistan, yapay zeka alanında küresel rekabetten ziyade kendi önceliklerine ve çok dilliliğine uygun çözümler üretme yolunda ilerliyor. Bu sayede hem küresel arenada söz sahibi olmaya çalışıyor hem de ülke içindeki geniş nüfusa erişimi artıracak, kültürel ve dilsel olarak kapsayıcı teknolojiler geliştirmeyi amaçlıyor.
