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印度科学家:能称霸硅谷,但救不了印度

04/29 09:50
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作者:陈彬/叶子凌,编辑:陈彬

2020年,莫迪给“印度梦”提供了一个具体的目标:Atmanirbhar Bharat,翻译过来就是“自力更生的印度”。为了实现这一愿景,印度政府抄了隔壁邻居的作业,准备在科技领域搞出一番事业。

第二年,印度政府推出了雄心勃勃的“半导体计划”,加入补贴大战。2023年6月,印度又进一步修订了该计划,明确表示将补贴50%的建厂支出。

受益于此,今年2月,印度陆续收到了3家半导体工厂的建设计划。

3月13日,3家总价值高达125万亿卢比(折合约1.49万亿美金)的工厂,同时直播了开工仪式。莫迪远程了参与3场庆典,并当场放下豪言,“印度在半导体领域成为世界大国的日子不远了[2]。”

眼看着主流经济体围绕半导体与AI穷兵黩武,印度显然也不甘人后。

印度人确实有不服的底气:毕竟印度裔“统治”硅谷,早已是个人尽皆知的秘密。如今,随着产业政策准备就绪,莫迪梦想的“Atmanirbhar Bharat”,似乎触手可得。

舞台中央的印度人

印度人在科技领域的影响力,其实超乎了很多人的想象。毫不夸张地说,大模型能够席卷全球,印度人贡献了1/4的功劳。

众所周知,如今所有大模型的“祖师爷”,是2017年谷歌提出的Transformer。不同于此前的RNN、CNN等算法,Transformer能够处理更大规模的数据。

OpenAI的GPT、DALL·E,以及Sora这三个大模型,都站在了Transformer的肩膀上。

而这一跨时代的突破,源自一个印度人的好奇心[3]。

2017年初,印度裔计算机科学家阿西什(Ashish Vaswani),萌生了一个想法。

彼时,谷歌机器翻译的原理,是逐个阅读句子中的每个单词,再依次转换成另一种语言。阿西什认为,这种方式“太笨了”,理论上应该有更高效的方案。

没过多久,阿西什遇到了两位志同道合的谷歌科学家。一番头脑风暴后,有人想到可以利用注意力机制,让机器能够一次性阅读整个句子。阿西什的大学校友、印度妹子妮基(Niki Parmar)在听闻了这个想法,也选择入伙。

最终,共有8名科学家先后加入到了这场研究,也就是如今大名鼎鼎的“Transformer八子”。

其中,印度裔有2位,也就是阿西什和妮基,分别是论文的一作和三作。

事实上,印度裔在AI领域的成就,远不仅于此。

如今万众瞩目的OpenAI,同样能找到印度人活跃的身影。OpenAI的文生图模型DALL·E,正是由年轻的印度技术天才Aditya Ramesh,带队开发出来的。后来,他还先后参与了GPT-4、Sora的研究。

特斯拉自动驾驶负责人Ashok Elluswamy,超级计算机Dojo前负责人Ganesh Venkataramanan,也都长了一副标准的印度式脸庞。

对于这些印度裔的活跃,美国早习以为常。甚至连描写科学家日常生活的美剧《生活大爆炸》,都不忘加入一位研究天体物理学的印度主角。

在建设“美好硅谷”的一线,无数印度裔科学家、研究员、工程师,正撸起袖子挥洒汗水。

不仅如此,给这些印度科研人员“提供弹药”的,也是熟悉的老乡。

例如微软的纳德拉,谷歌的“劈柴哥”皮查伊,Adobe的山塔努(Shantanu Narayen),都投资了大把的AI项目。

纳德拉和山塔努还出自同一所中学,两人的名字都在印度海得拉巴公立学校的杰出校友名单上。

去年8月,X账号“World of Statistics”统计了21家由印度人担任CEO的大型企业。除了前文提到的三家,其中还包括了YouTube、IBM、美光等耳熟能详的名字。

美国人在评论区盛赞“印度是个勤劳的民族”。马斯克也转发了这条推文,给出了“Impressive(印象深刻)”的评价。

然而,当越来越多印度游子在美国走上人生巅峰,一条看不见的利益纽带也在悄然崛起。

警惕那个印度高管

今年2月,富士康母公司鸿海集团办了场50周年晚会,各路产业大佬悉数到场。觥筹交错之际,一张印度面孔格外突出——他是苹果高级运营副总裁萨比(Sabih Khan)。这个名字读上去不太文明的印度人,是苹果供应链的幕后管理者。

对于萨比的捧场,鸿海的高管们或许心情相当复杂。

近些年,在他的带领下,iPhone供应链开始大举往印度等新兴市场迁移,富士康成为了开路先锋。

然而,印度并没有成熟的材料、设备供应商,毫无科技制造基础。再加上一言不合就罢工,富士康为印度工厂支付了许多额外的成本。一个苹果高管坦言,在中国被惯坏了,一时接受不了落差。“印度除了劳动力,其他一切都很贵[6]。”

为了盘活印度工厂,富士康只得外派中国工程师,去印度手把手教学。

赴印建设工厂,是苹果公司战略转型的结果。然而,随着2019年印度高管萨比开始掌管供应链,转型明显提速了。

萨比走马上任的的第二个月,《印度时报》就爆料,苹果将通过富士康等合作伙伴向印度投资10亿美元[7]。彼时,99%的iPhone都在中国组装;但到了2023年,印度已经分走了13%的iPhone组装工作[8]——如此急切,相当耐人寻味。

在美国科技产业中,向来不乏萨比这般心系家乡的印度人。另一个更典型的例子,是外号“印度张忠谋”的塔克尔(Randhir Thakur)。

去年年初,塔克尔辞掉了英特尔晶圆制造负责人的职位,返乡加入印度第一大企业塔塔集团,领导旗下的半导体公司。但在离职前,塔克尔早已和莫迪勾搭上,探讨过“如何发展印度半导体”[9]。

在他的带领下,塔塔电子收购了纬创的印度工厂,成为首家打入苹果供应链的印度企业。

事实上,外部的利益输送,对印度的发展起到了相当重要的助推作用。一个冷知识,印度人有着浓厚的乡土情结。哪怕生活在不同国家,拥有不同种姓,仍旧对国家有着高度的认同感。

因此,美国印度裔常常会通过侨汇输出、购买政府债券、返乡投资创业等方式,竭尽所能地援助家乡建设。

2010年时,曾有国内学者调研美国印裔组织,对方给出了一组令人瞠目结舌的数据:自2005年起,美国印度裔移民对印度各行业的直接投资,每年都不少于150亿美元[10]。

这些构成了印度大搞科技产业的底气。

然而,在结构性困境面前,海外游子的真金白银,并没法让盐碱地开出玫瑰。

科技施工队

当印度人活跃在科技舞台中央时,印度却尴尬地发现,自己只能站在舞台边缘看着。究其原因,在于印度本土的科技产业,本质是服务导向的。

简单来说,印度科技公司的商业模式,大多只是根据甲方的外包订单需求,提供技术开发等服务,而不是自己研发一款改变社会的产品。翻译成人话就是,只会帮甲方爸爸写代码。

例如印度科技巨头Infosys,正是靠“IT外包”生意发的家。

Infosys的主要收入来源,是金融IT服务,即帮助全球各地的银行搭建和维护数字化系统,包括网上数字银行、客户数据追踪、内部管理平台等等。如今,世界500强企业中,超1/3都是Infosys的客户。

不同于产品导向的产业,服务导向的本质,是成为全球的“科技施工队”。

它们所面临的多是较为基础的工程问题,不需要考虑创新与研发投入,只管堆工程师即可。世界银行的数据显示,2020年印度企业研发费用占GDP的比例,仅为0.65%。相比之下,中国是2.41%,美国是3.47%[11]。

碰巧,印度又有丰富的“工程师红利”:当地拥有约343.1万IT工程师,人数全球排名第2,但薪资水平却排到了60名[12]。

2021年,Deloitted的调查报告曾提到,印度是全球大多数行业选择IT外包的首选[13]。服务型科技产业的蓬勃发展,让印度一种较为简单粗暴的方式,分到了产业革命的蛋糕。

然而,无数历史经验证明,“Easy Money”总是会伴随着相应的代价。

大力发展服务型科技产业,令印度陷入了一个非常诡谲的困境:尽管印度企业活跃在全球各地的“施工现场”,但印度至今没有自己的“高速公路”。

Infosys市值突破700亿美金的当下,印度人仍旧用着小米手机,在Ins上社交,靠ChatGPT办公。

由此可见,印度科技产业的底色,实际与莫迪理想中的“Atmanirbhar Bharat”截然相反。

近期蓬勃发展的印度AI产业,也陷入了类似的困境。过去4年,印度AI初创公司激增,数量已经超过了70家。超过95%的公司,都扎堆在模型微调、本地部署、定制开发等“施工队”环节。

其中,单是开发代码生成工具的初创企业,就有20家以上。

这些企业所提供的服务,几乎全都仰赖GPT、Gemini、Llama等美国基础模型[14]。仅有极个别公司,准备打造印度本土的基础模型。

然而,印度专家认为,可能需要3-5年,它们才能打造出GPT-3.5水准的大模型[16]。

困于施工队模式的背后,固然有很多历史因素。其中最关键的一点在于,远在产业建设之前,印度已经被美国抽干了。

被抽干的国家

今年年初,美国智库机构MacroPolo,发布了一份《全球AI人才追踪报告》。其中,关于印度的数据,相当耐人寻味:2022年时,共有7%的顶尖AI研究员是印度裔;然而,他们中的大多数,并没有返乡就业[18]。

美国仿佛一张巨大的过滤网,将印度最顶尖的科技人才,都筛到了自己的篮子里。

“有本事别待印度”,如今已是印度民间的一种共识。

著名人类学教授项飙,在其著作《全球“猎身”,世界信息产业和印度的技术劳工》中曾提到,如果一个印度人失去了美国的工作,往往会面临乡亲父老的集体拷打:“如果你在美国都找不到工作,你在印度怎么找得到呢?[19]”

印度高级人才集体涌向美国,最早可以追溯至上世纪60年代。

彼时,由于印度国内经济停滞,大量高级知识技术型人才失业;恰巧此时,美国开始主动招揽海外的高级人才,并于1965年通过了新的移民法,放开了对亚裔的移民限制。

连现任微软CEO纳德拉的父亲,当年也一度想跑去美国读书。直到他获得了在印度首届政府当高级公务员的机会,这才作罢[5]。

当时的印度往美国“输送人才”,很大程度上是因为“离美国太近”。

毕竟,再爱国的印度人,也得考虑一日三餐与结婚买房。美国产业基础雄厚,又有大批老乡可以互相照应,语言还相通,很难不心动。到了90年代,随着计算机浪潮兴起,印度更加难以逃离“黑洞”的人才虹吸。

1995年,意识到计算机产业重要性的印度,在安得拉邦搞了一场“IT改革开放”。

改革的目标,是建立起雄厚的计算机产业,将当时的首府海得拉巴,建设成全球软件发展中心。然而,这场改革很快失控了。

彼时,美国的计算机巨头开始全球扩张,并将一部分外包订单分给了印度。这些外包订单的报酬,远远高于当时普通印度家庭的收入,“这不是在赚钞票,而是印钞票”。

在美刀与财富自由的诱惑下,无数印度年轻人立志要给“美国人打工”。

在他们眼中,最理想的生活,无外乎“在海得拉巴买房,在安得拉邦置地,在美国赚钱。[19]”

改革头几年,安得拉邦的软件产业并没有起飞;取而代之的,则是野草般涌现的IT培训班。

它们严格按照美国科技公司的工作要求设置课程,帮助印度人进入美国科技公司。当时,印度最大的IT培训机构NIIT,甚至在美国亚特兰大设立了课程研发中心,就是为了紧跟市场需求。

从最开始,美国就往印度身上扎了一根无形的管子。

印度最宝贵的资源,借由这根管子输送至美国,创造了一个又一个科技奇迹。而印度只能站在舞台边缘,一次次与最好的时代擦肩而过。

尾声

2000年,同样出生于安得拉邦的印度新人导演塞卡(Sekhar Kammula),以当地失控的改革为主题,拍了部名为《Dollar Dreams》的电影。

在电影中,几位学IT的年轻人,将美国视作“梦想之地”。

然而,在相继奔赴美国的过程中,有人变得高傲、世俗,有人开始以欺骗为生,渐渐失去了本心。仅有2位主角抗拒了诱惑,待在印度的农场,过着每天数鸡蛋的怡然生活。

塞卡的本意,是想讽刺急功近利的年轻人,推崇平平淡淡才是真。

在浪漫化的电影叙事中,《Dollar Dreams》是个好故事。然而,现代社会有着不一样的运转逻辑:农场的质朴生活,可以是一种个人选择,却不能是当下社会的唯一选择。

一个经济体的创新力,恰恰来源于此:它只是让满腔热血的年轻人,有机会过上“数鸡蛋”之外的人生。

《Dollar Dreams》最终大获成功,并拿到了国家级的电影奖项。彼时的人们不曾想到,这部电影将成为印度科技产业最悲伤的一则注脚。

参考资料

[1] 芯片巨头,又要抱团去印度了

[2] 印度离成为半导体大国的日子不远了,日经中文网

[3] Transformers: the Google scientists who pioneered an AI revolution,Financial Times

[4] Aditya Ramesh: The Inventor Of AI Text-To-Visual Tool Dall-E Has Indian Origins,HomeGrown

[5] 刷新:重新发现商业与未来,萨提亚·纳德拉

[6] Inside Foxconn’s struggle to make iPhones in India,Rest Of World

[7] Apple set to ring in $1 billion investment,india times

[8] 抢占iPhone生产份额,印度制造取代中国制造,纽约时报

[9] 一手半导体,一手苹果,塔塔「印度张忠谋」的产业大计,天下杂志

[10] 论美国印度裔族群的形成及特点,滕海区

[11] world bank data

[12] IT工程师薪资:日本降至26位,被中国超越,日经中文网

[13] 2021 Global Shared Services and Outsourcing Survey Report,Deloitted

[14] India's Generative AI Startup Landscape,Inc42

[15] India’s GenAI Boom — What Are VCs Looking For,Inc42

[16] Startups take to LLMs to bring GenAI smarts to Indian languages,The Economic Times

[17] 2000倍涨幅,靠外包产业成就的印度IT巨头,丫丫港股圈

[18] The Global AI Talent Tracker 2.0,MacroPolo

[19] 全球“猎身”,世界信息产业和印度的技术劳工,项飙

编辑:陈彬

视觉设计:疏睿

制图:疏睿

责任编辑:陈彬

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