por Siddharth Raman y Ajay Shah
Business Standard, 22 de junio de 2026
Anthropic, una empresa estadounidense de inteligencia artificial, fue obligada recientemente por el gobierno de EE. UU. a restringir el acceso a su modelo más reciente, Fable, a personas no estadounidenses. Algunos en India ahora exigen un modelo de IA "soberano". ¿Necesita India su propio modelo de lenguaje de gran escala? ¿Deberían destinarse fondos gubernamentales a esta causa? Somos escépticos; creemos que estas propuestas son simplemente política industrial.
El pánico instintivo es comprensible. Nadie quiere quedar fuera de la carrera tecnológica. Pero la brecha entre el conocimiento indio y la frontera global no es nueva. La mayoría de los grandes hitos del conocimiento —el transistor, Internet o Unix— no se inventaron aquí. El Tejas indio utiliza un motor a reacción estadounidense. Con inyecciones de dinero público, ha comenzado en India algún trabajo de hardware de bajo nivel en semiconductores, lo que esperamos genere el resultado habitual de la política industrial.
Las empresas indias son líderes mundiales en servicios de TI. Pero culpar a los servicios de TI indios por no invertir en LLMs es como regañar a IndiGo por no fabricar motores a reacción. Las empresas de servicios de TI indias han capacitado a más de un millón de indios en el uso de la tecnología inventada en Occidente para atender a clientes en todo el mundo. Lo lograron sin estar en la frontera del conocimiento global. En cada paso del gran milagro de las exportaciones de servicios indios, existía el peligro de demandas nacionalistas o de política industrial por una CPU soberana, un sistema operativo soberano o discos duros soberanos. Los responsables de las políticas indias hicieron bien la globalización en ese período: las empresas de servicios de TI indias importaron tecnología occidental, exportaron software y servicios, y generaron un milagro económico para India.
Los controles de exportación extranjeros tampoco son nuevos. EE. UU. bloqueó la venta de una supercomputadora Cray para pronósticos meteorológicos a finales de la década de 1980. En la década de 1990, trataron el cifrado fuerte como un arma y sometieron al autor de PGP a una investigación penal. En 1999, reclasificaron los satélites de comunicaciones comerciales como municiones. El mismo mecanismo ahora limita la venta de GPU avanzadas a China (algo por lo que nosotros en India deberíamos estar agradecidos). Nada de esto interfirió con nuestro objetivo en India de lograr un alto crecimiento económico.
Lo nuevo con los LLMs es que el acceso a una tecnología novedosa ha llegado a manos de ciudadanos comunes. Millones tienen acceso a la tecnología más reciente, casi de inmediato, junto con sus contrapartes globales. Esto se siente emocionante. Una revolución de la IA financiada de forma privada que busca clientes a nivel global ha generado una nueva generación de entusiastas. Esto ha ayudado a crear más ruido en este campo en comparación con (por ejemplo) los controles de exportación de EE. UU. sobre tornos CNC.
Las empresas indias no se verán perjudicadas por no tener acceso a los modelos de frontera. Estos modelos son costosos, queman miles de dólares en tokens en pocas horas. Uno de nosotros está construyendo TheProfesseer, donde se utilizan LLMs para proporcionar análisis de litigios, lo que requiere procesar millones de órdenes judiciales indias. La escala exige eficiencia de costos, mediante el uso de modelos más antiguos, modelos de código abierto, etc. Ya sea que pensemos en atender clientes extranjeros o en construir en India, tener los modelos más recientes no es el cuello de botella. Las empresas indias tienen mucho más que hacer para aprovechar la revolución de la IA.
El argumento de defensa a favor de la "IA soberana" es débil. Compramos la mayor parte de nuestro equipo de defensa. Se podría decir: Queremos un dron militar donde cada componente esté fabricado en India \[enlace]. El costo sería prohibitivo y existe un alto riesgo de que esos drones militares pierdan batallas frente a rivales chinos. Tiene más sentido colaborar con nuestros aliados —Europa, Japón, Corea del Sur, Taiwán— que tienen exactamente el mismo objetivo (drones militares completamente seguros contra puertas traseras chinas o vulnerabilidades en la cadena de suministro). Defendemos mejor el interés indio mediante herramientas de compromiso, negociación y alianzas, en lugar de hacer IA soberana. Defendemos mejor el interés indio compartmentalizando los aspectos de defensa de la IA de la economía civil. Cuando Infosys construye sistemas de IA para J P Morgan, no tenemos que resolver el acceso de J P Morgan a chips o servicios en EE. UU.
El triunfo de EE. UU. en IA no ocurrió ni siquiera con un indicio de IA soberana. La palabra "IA soberana" solo la usan quienes no innovan en IA. La grandeza de EE. UU. es que Anthropic, Google y OpenAI son solo empresas privadas que innovaron por su cuenta, respaldadas por el mejor sistema financiero del mundo. Estas tres empresas surgieron como ganadoras de una carrera en la que 1000 empresas intentaron competir y 997 fracasaron. Lo que funcionó en EE. UU. fue el sistema financiero y el sistema de innovación, no la IA soberana.
La política industrial es incapaz de participar en ese proceso de descubrimiento. La política industrial nunca igualará la energía y la toma de riesgos de las personas privadas. Traducirá insumos coercitivos y financieros en malos resultados debido a la baja capacidad estatal en India. Será secuestrada por la economía política interna. Es irrelevante debido al reducido margen de recursos del estado indio.
¿Qué debería hacer entonces el estado indio en el campo de la IA? Sugerimos una Política Nacional de Liderazgo en IA que comprenda cuatro elementos:
- La contribución del estado indio al milagro de la TI fue en la construcción de capital humano. En lugares como los IIT, NCST, Ernet, IISc, etc., el estado indio invirtió en cientos de investigadores. Fueron la semilla de las personas que construyeron el milagro de la TI india. Deberíamos invertir en tales iniciativas de capital humano. Nuestro pensamiento sobre política de innovación ha mejorado desde entonces: ahora sabemos cómo traducir mejor el dinero público en ganancias para el país. Mashelkar, Shah y Thomas, 2024 han propuesto una política de innovación organizada en torno al dinero público enviado a universidades privadas y empresas privadas (en lugar de solo universidades estatales).
- Se requiere una revisión completa de las fricciones en la compra de equipos de TI y servicios en el extranjero, para que sea sencillo para cualquier persona en India conectarse al mundo con el uso libre de tarjetas de crédito, pagos transfronterizos, compras en comercio electrónico, etc. Necesitamos convertibilidad total en la cuenta corriente.
- Las finanzas son el cerebro de la economía. Se requieren reformas del sector financiero para impulsar la toma de riesgos por parte de empresas privadas que luego encontrarán su lugar en la cadena de suministro global de IA. Necesitamos convertibilidad total en la cuenta de capital, para que los vastos recursos y conocimientos del sistema financiero global remodelen la forma en que las empresas indias piensan sobre la estrategia empresarial en la era de la IA.
- Asociarnos con nuestros aliados para obtener equipos de defensa de clase mundial que no estén contaminados por China.
