在构建强大的人工智能（AI）能力上，雄心壮志是基石。然而，当雄心超越了实际，便可能陷入自欺欺人的幻境。印度本土AI公司Sarvam AI的经历，或许正是对这一点的深刻诠释。Sarvam AI曾立下豪言壮语，要打造一款真正属于印度的 大语言模型（LLM），一个主权模型，代表十亿人民的声音，理解“巴拉特”（印度）的文化，而不仅仅是英语。然而，其推出的Sarvam-M模型，却并未达到预期效果，引发了人们对印度 AI自主 战略的深刻反思。本文将深入探讨Sarvam AI的案例，剖析其中的 误区、迷思 ，并探讨印度 AI发展 的正确方向。

“主权”幻象：Sarvam-M的现实困境

Sarvam AI于2023年7月启动，目标宏伟：构建“印度自己的LLM”，一个主权模型，为十亿人发声，理解印度的文化。2024年4月，政府选择Sarvam领导这项任务。5月23日，Sarvam-M问世，这是一个拥有240亿参数的模型，声称能够理解10种印度语言。然而，实际体验却令人失望。作者将其比作贴着印度国旗三色标签的廉价Mistral模型，缺乏创新，只是简单的模仿。

作者以开发者的身份测试了Sarvam-M，希望它能像OpenAI或Claude一样，成为一个有用的“思考伙伴”，提供代码帮助和推理能力。然而，结果表明Sarvam-M在 推理、编码 和 对话 方面均表现不足，缺乏亮点和灵魂，如同政府部门的IRCTC（印度铁路餐饮旅游公司）一样，运行缓慢、笨拙且缺乏灵感。

相比之下，中国DeepSeek模型的发布，直接挑战了GPT-4在数学、推理和代码方面的能力，展现了真正的技术突破。Sarvam-M的推出，未能展现出其在这些核心能力上的优势，仅仅是现有技术的模仿，这与真正的 AI自主 相去甚远。这引出了第一个核心问题：盲目追求“印度制造”的LLM，是否真正符合印度的利益？

印度AI需求的真相：超越地域的普适性

Sarvam AI宣称要“为印度独特的需求定制智能”。然而，这种说法本身就存在 误区 。事实上，无论是班加罗尔还是波士顿，人们对AI的需求是普遍的：清晰的推理、快速的答案、可靠的代码和上下文相关的对话。真正的需求是通用 智能 ，而不是带有地域色彩的象征意义。

语言的本地化固然重要，但仅仅是 微调 的任务，而非从头构建一个全新的LLM的“主权任务”。将大量资源投入到重复造轮子的行为中，忽略了更重要的应用场景开发，是一种资源浪费。例如，Google Translate能够支持超过100种语言，证明了语言模型的通用性和可扩展性。印度更应该关注如何利用现有模型，结合本地语言和文化，开发出更实用的AI应用。

错失焦点：应用驱动，而非模型至上

构建一个新的模型仅仅为了宣称“我们也有自己的LLM”，这种逻辑是站不住脚的。除非新模型在推理、速度、数学、代码、保留、压缩和延迟等方面超越现有模型，否则只能是追逐影子。一个国家的人工智能能力，并非通过复制现有技术获得，而是通过重新定义其 应用 来实现。

真正的 AI发展 黄金点在于 应用 ，而非模型本身。印度应该将重点放在以下领域：

• 法律AI代理：为地方法院提供法律支持，简化法律流程，提高效率。
• 面向农民的作物咨询机器人：以泰米尔语等本地语言提供农业建议，帮助农民做出更明智的决策，提高产量。
• 面向中小企业的会计助手：以Hinglish（印地语和英语混合语）提供会计服务，降低中小企业的运营成本。
• 区域方言的健康诊断代理：提供初步的健康诊断，缓解医疗资源短缺问题。
• 低带宽学校的教育助手：为教育资源匮乏的地区提供个性化的学习支持。
• 工作流程自动化工具：为数百万用户提供自动化工具，提高工作效率。

模型本身是商品， 应用 才是力量。与其花费大量资源复制ChatGPT，不如构建真正能够改善民生的AI系统。这需要将目光从模型参数和基准测试上移开，转向实际的应用场景，真正解决印度社会面临的挑战。

项目X的启示：隐形AI的力量

作者正在进行的“项目X”就是一个很好的例子。项目X并非追求构建另一个模型或追求基准测试的克隆，而是致力于开发人们 实际使用 的工具，每天、无意识地使用。项目X的目标是让AI 隐形，而非大声喧哗，让AI 有用，而非具有民族主义色彩。

例如，可以通过AI驱动的智能推荐系统，帮助印度的电商平台更好地了解用户的需求，提高销售额。也可以通过AI驱动的交通管理系统，缓解城市交通拥堵，提高出行效率。这些看似不起眼的应用，却能够极大地改善人们的生活质量。

超越炒作：走向实际影响

Sarvam AI可能会不断改进，其开源社区也可能不断壮大，其模型最终可能会通过流畅性、逻辑性和代码方面的测试。这种发展值得期待，因为其背后的梦想是强大的。但为了实现这个梦想，印度必须将人工智能的雄心从虚荣的指标和主权口号中解放出来。

印度不需要“印度GPT”，而是需要 为印度人服务的GPT。应该在日常生活的边缘，在能够完成工作的工具中，在能够安静思考的系统中，构建智能。真正的革命不在于模型，而在于 如何使用模型。

印度AI的未来：以目标为导向

人工智能不是一场奖牌争夺战，而是我们自身系统的镜子。我们不能通过复制OpenAI来获胜，而是应该构建OpenAI所忽略的东西。例如，OpenAI目前主要服务于英语用户，而印度有数百万用户使用本地语言。印度可以专注于开发能够理解和生成本地语言的模型，为这些用户提供更好的服务。

未来属于那些超越模型，掌握当下的人。因此，对于Sarvam AI，我们应该超越炒作，关注其是否真正解决了印度社会面临的挑战。我们应该鼓励更多的创新者加入到 AI应用 开发的行列中来，共同推动印度人工智能的发展。

结语：AI的真正价值

AI自主 的道路并非一蹴而就，需要克服诸多 误区和迷思。Sarvam AI的案例提醒我们，不应盲目追求模型参数和基准测试，而应将重点放在 应用场景 的开发上。只有当AI真正融入到人们的日常生活中，解决实际问题，才能体现其真正的价值。印度 AI发展 的未来，在于以目标为导向，构建真正能够改善民生的智能系统。让我们一起超越炒作，共同探讨如何利用AI为印度创造更美好的未来。你对Sarvam AI有什么看法？试用了吗？印象深刻吗？失望吗？请留下你的反馈，让我们超越炒作，共同探讨。