インドは国内能力を築きながら、一部の外国技術への依存を受け入れる現実的なAI政策を取るべきだと、アミット・カプール(Amit Kapoor)とモハマド・サード(Mohammad Saad)がAug. 26, 2026付のThe Economic Timesで書いた。コラムは、AI主権がインドの政策論争で中心的な目標であり続けている一方、米国がClaude Mythosへの外国からのアクセスを禁じ、米国と中国が最先端AIシステムを支配するなかで、その達成は難しくなったとしている。

両氏によれば、米国はClaude、ChatGPT、Geminiなどの最先端モデルで先行し、中国はDeepSeek、GLM、Kimi K3で追い上げている。インドはまだ同等のモデルを開発していない。最も有力なモデルとされるSarvamは数千億パラメータにとどまる一方、最先端モデルは数兆規模で、中国のオープンソースKimi K3は2.9兆パラメータを持つ。

インドの遅れは、研究支出、計算資源へのアクセス、半導体能力、リスクを取りにくい資本市場、環境制約、外国勢との競争の不足に起因するとされた。コラムは政府の取り組みとしてSemiconductor Mission 2.0、Anusandhan National Research Foundation、計算能力の拡大、人材育成を挙げたが、米中の投資規模に追いつくには時間がかかるとしている。今年のEconomic Surveyは、インドに対し、費用のかかる最先端AIの道を避け、地域の需要に合う小型モデルを重視するよう促したという。

米国からの外圧も強まっている。最先端AI企業のユーザー増加が計算能力の拡大をわずかに上回り、AIトークン価格を押し上げているためだ。両氏は、外国の基盤モデルを使ってAIラッパーやアプリケーションを作るインド企業が供給網ショックに直面し得るとし、米国が最先端モデルへの外国アクセスを拒んだことで、外国モデルへの依存はより不確実になったと述べた。

中国は別方向から圧力をかけている。米国モデルの数分の一の価格で、ベンチマークに近い性能を持つ安価なモデルを提供し、多くはオープンソースとして出しているからだ。コラムは、中国のオープンソースモデルはファインチューニング（特定用途向けの追加調整）が可能で、AlibabaはQwen AIを使って利用者を自社クラウドコンピューティング基盤へ引き寄せているとした。すでに米国企業と競うインド企業にとって、中国モデルはもう一つの競争上の課題となる。

両氏は、米中対立が競合するAI圏を生む可能性があるとみている。米国は中国に厳しい半導体輸出規制を課し、同盟国にも同様の措置を採るよう求めてきた。NVIDIAは、仲介国を通じた中国へのチップ迂回を防ぐため、アジア顧客のホワイトリストを準備した。中国はWorld Artificial Intelligence Cooperation Organization、すなわちWAICOを設立しており、コラムはこれを中国中心のAIエコシステムの土台になり得るものと位置づけた。

コラムは、インドが「意味のない依存」ではなく「戦略的依存」を追求すべきだと主張する。小規模企業は自力でモデルを開発またはファインチューニングできない場合、高価な米国モデルを必要とする可能性がある一方、大企業は地域適応のために中国のオープンソースモデルを使えるという。両氏は、インドのより広い技術利益が必要とする場合、中国との地政学的緊張はいったん脇に置く必要があるかもしれないと述べた。

コラムは、インドがクローズドソースモデルを使う際にアプリケーション型AIからより多くの価値を引き出し、オープンソースモデルを国内のファインチューニング能力強化への道として使うことも求めた。インドは現在WAICOに参加していないが、政策立案者は新たなAI枠組みへのアクセスを探るべきだとしている。Sarvamのような主権モデルは、共有計算資源、技術的専門知識、知識移転を通じ、AnthropicやOpenAIとの提携から利益を得られる可能性がある。外国技術の利用は自立の代替にはならないため、国内の計算資源と研究はなお強化が必要だ。

インドは国内能力を築きながら、一部の外国技術への依存を受け入れる現実的なAI政策を取るべきだと、アミット・カプール(Amit Kapoor)とモハマド・サード(Mohammad Saad)がAug. 26, 2026付のThe Economic Timesで書いた。コラムは、AI主権がインドの政策論争で中心的な目標であり続けている一方、米国がClaude Mythosへの外国からのアクセスを禁じ、米国と中国が最先端AIシステムを支配するなかで、その達成は難しくなったとしている。

両氏によれば、米国はClaude、ChatGPT、Geminiなどの最先端モデルで先行し、中国はDeepSeek、GLM、Kimi K3で追い上げている。インドはまだ同等のモデルを開発していない。最も有力なモデルとされるSarvamは数千億パラメータにとどまる一方、最先端モデルは数兆規模で、中国のオープンソースKimi K3は2.9兆パラメータを持つ。

インドの遅れは、研究支出、計算資源へのアクセス、半導体能力、リスクを取りにくい資本市場、環境制約、外国勢との競争の不足に起因するとされた。コラムは政府の取り組みとしてSemiconductor Mission 2.0、Anusandhan National Research Foundation、計算能力の拡大、人材育成を挙げたが、米中の投資規模に追いつくには時間がかかるとしている。今年のEconomic Surveyは、インドに対し、費用のかかる最先端AIの道を避け、地域の需要に合う小型モデルを重視するよう促したという。

米国からの外圧も強まっている。最先端AI企業のユーザー増加が計算能力の拡大をわずかに上回り、AIトークン価格を押し上げているためだ。両氏は、外国の基盤モデルを使ってAIラッパーやアプリケーションを作るインド企業が供給網ショックに直面し得るとし、米国が最先端モデルへの外国アクセスを拒んだことで、外国モデルへの依存はより不確実になったと述べた。

中国は別方向から圧力をかけている。米国モデルの数分の一の価格で、ベンチマークに近い性能を持つ安価なモデルを提供し、多くはオープンソースとして出しているからだ。コラムは、中国のオープンソースモデルはファインチューニング（特定用途向けの追加調整）が可能で、AlibabaはQwen AIを使って利用者を自社クラウドコンピューティング基盤へ引き寄せているとした。すでに米国企業と競うインド企業にとって、中国モデルはもう一つの競争上の課題となる。

両氏は、米中対立が競合するAI圏を生む可能性があるとみている。米国は中国に厳しい半導体輸出規制を課し、同盟国にも同様の措置を採るよう求めてきた。NVIDIAは、仲介国を通じた中国へのチップ迂回を防ぐため、アジア顧客のホワイトリストを準備した。中国はWorld Artificial Intelligence Cooperation Organization、すなわちWAICOを設立しており、コラムはこれを中国中心のAIエコシステムの土台になり得るものと位置づけた。

コラムは、インドが「意味のない依存」ではなく「戦略的依存」を追求すべきだと主張する。小規模企業は自力でモデルを開発またはファインチューニングできない場合、高価な米国モデルを必要とする可能性がある一方、大企業は地域適応のために中国のオープンソースモデルを使えるという。両氏は、インドのより広い技術利益が必要とする場合、中国との地政学的緊張はいったん脇に置く必要があるかもしれないと述べた。

コラムは、インドがクローズドソースモデルを使う際にアプリケーション型AIからより多くの価値を引き出し、オープンソースモデルを国内のファインチューニング能力強化への道として使うことも求めた。インドは現在WAICOに参加していないが、政策立案者は新たなAI枠組みへのアクセスを探るべきだとしている。Sarvamのような主権モデルは、共有計算資源、技術的専門知識、知識移転を通じ、AnthropicやOpenAIとの提携から利益を得られる可能性がある。外国技術の利用は自立の代替にはならないため、国内の計算資源と研究はなお強化が必要だ。