インドにおける AI 戦略

by Siddharth Raman と Ajay Shah

Business Standard, 2026 年 6 月 22 日

アメリカの AI 企業 Anthropic は、最近、アメリカ政府によって、最新モデル Fable へのアクセスを非アメリカ人から遠ざけるよう強いられました。これを受けて、インド国内では「主権的」AI モデルを求める声が上がっています。インドは独自の大規模言語モデルを必要としているのでしょうか？政府資金をこの目的に割り当てるべきでしょうか？私たちは懐疑的です。そのような提案は単なる産業政策に過ぎないと考えています。

本能的なパニックは理解できます。誰も技術競争から締め出されたくはありません。しかし、インドの知識と世界の最前線との間にギャップがあることは、今に始まったことではありません。トランジスタ、インターネット、Unix といった知識の偉大なマイルストーンのほとんどは、ここで発明されたものではありません。インドの戦闘機 Tejas はアメリカのジェットエンジンを使用しています。公共資金の注入により、半導体に関するローエンドのハードウェア作業がインドで始まりましたが、これも通常の産業政策の結果を招くものと予想されます。

インド企業は IT サービス分野で世界をリードしています。しかし、インドの IT サービスが LLM に投資していないと非難するのは、IndiGo がジェットエンジンを製造していないと叱るようなものです。インドの IT サービス企業は、100 万人以上のインド人に対して、西洋で発明されたテクノロジーを活用して世界中の顧客にサービスを提供する方法を訓練してきました。彼らは世界の知識最前線に立つことなく、これを成し遂げました。インドの偉大なサービス輸出の奇跡のあらゆる段階で、主権的 CPU、主権的オペレーティングシステム、主権的ハードディスクを求めるナショナリズムや産業政策の要求の危険がありました。インドの政策立案者は、その時代にグローバリゼーションを正しく実行しました。インドの IT サービス企業は西洋の技術を輸入し、ソフトウェアとサービスを輸出し、インドに経済的奇跡をもたらしました。

外国の輸出規制も今に始まったことではありません。アメリカは 1980 年代後半、気象予報用の Cray スーパーコンピューターの販売を阻止しました。1990 年代には、強力な暗号化を兵器とみなし、PGP の作者を刑事捜査に引きずり込みました。1999 年には、商用通信衛星を軍需品に再分類しました。同じ仕組みが現在、中国への高度な GPU の販売を制限しています（これはインドとして感謝すべきことです）。これらはいずれも、高い経済成長を達成するというインドの目標を妨げるものではありませんでした。

LLM で新しいのは、新しいテクノロジーへのアクセスが一般市民の手に渡ったことです。何百万人もの人々が、世界中の同世代とほぼ同時に、最新のテクノロジーにアクセスできるようになりました。これはエキサイティングに感じられます。顧客を世界中に求める民間資金による AI 革命は、新たな熱狂的な世代を生み出しました。これは、（例えば）CNC 旋盤に対するアメリカの輸出規制と比較して、この分野でより多くの騒音を生み出すのに役立っています。

インド企業は、最先端モデルにアクセスできなくても損害を受けることはありません。これらのモデルは高価で、数時間で数千ドル相当のトークンを消費します。著者の一人は、訴訟分析を提供するために LLM を使用する TheProfesseer を構築しています。これには、何百万ものインドの裁判所命令を処理する必要があります。その規模は、古いモデルやオープンソースモデルなどを使用することで、コスト効率を要求します。外国の顧客にサービスを提供する場合でも、インドで構築する場合でも、最新モデルを持つことがボトルネックになるわけではありません。インド企業には、AI 革命を活用するために、他にもやるべきことがたくさんあります。

「主権的 AI」を支持する防衛論は弱いものです。私たちは防衛装備のほとんどを購入しています。すべての部品がインド製の軍事用ドローンが欲しいと言うことは可能です \[リンク]。しかし、コストは法外になり、そのような軍事用ドローンが中国の競合他社に戦闘で敗れるリスクは高いです。中国のバックドアやサプライチェーンの脆弱性から完全に安全な軍事用ドローンという、まったく同じ目的を持つ同盟国（ヨーロッパ、日本、韓国、台湾）と協力する方が理にかなっています。私たちは、主権的 AI を行うよりも、妥協、取引、同盟というツールを通じてインドの利益をよりよく追求します。AI の防衛的側面を民間経済から切り離すことで、インドの利益をよりよく追求します。Infosys が J P Morgan 向けに AI システムを構築する場合、J P Morgan のアメリカでのチップやサービスへのアクセスを解決する必要はありません。

アメリカの AI における勝利は、主権的 AI の兆候すらなく実現しました。「主権的 AI」という言葉は、AI イノベーションを行わない人々だけが使います。アメリカの偉大さは、Anthropic、Google、OpenAI が単なる民間企業であり、世界最高の金融システムに支えられて、自らの力で革新を起こしたことです。これら 3 社は、1000 社が競争し、そのうち 997 社が失敗したレースの勝者として浮上しました。アメリカで機能したのは、金融システムとイノベーションシステムであり、主権的 AI ではありません。

産業政策は、このような発見のプロセスに関与することはできません。産業政策は、民間人のエネルギーとリスクテイクに決して匹敵しません。インドの国家能力の低さにより、強制的かつ財政的なインプットを貧弱な成果に変えてしまいます。国内の政治経済に乗っ取られます。インド国家のわずかな資源の範囲のために、無関係です。

では、インド国家は AI の分野で何をすべきでしょうか？私たちは、4 つの要素からなる国家 AI リーダーシップ政策を提案します。

インド国家の IT の奇跡への貢献は、人材育成にありました。IIT、NCST、Ernet、IISc などの拠点で、インド国家は何百人もの研究者に投資しました。彼らは、インドの IT の奇跡を築いた人々の種子でした。私たちは、このような人材育成イニシアチブに投資すべきです。イノベーション政策に関する私たちの考え方はその後改善されました。現在では、公的資金を国の利益にどのように還元するかをよりよく理解しています。Mashelkar, Shah and Thomas, 2024 は、公的資金を（州立大学のみではなく）私立大学や民間企業に送ることを中心としたイノベーション政策を提案しています。
IT 機器や海外サービスの購入における摩擦を完全に見直し、インドの誰もがクレジットカード、国境を越えた支払い、電子商取引の購入などを自由に使用して、世界と容易に接続できるようにする必要があります。経常取引の完全な交換性が必要です。
金融は経済の頭脳です。金融セクターの改革は、民間企業によるリスクテイクを促進するために必要であり、それによって彼らは世界の AI サプライチェーンにおける自らの位置を見つけるでしょう。資本取引の完全な交換性が必要であり、それによって世界の金融システムの膨大なリソースと知識が、AI 時代におけるビジネス戦略についてインド企業が考える方法を再形成します。
同盟国と協力して、中国に汚染されていない世界クラスの防衛装備を入手する。