Indien im Zentrum des KI‑Rennens – Wie neuromorphe Computertechnologie das Land an die Spitze treiben könnte

Die Künstliche‑Intelligenz‑(KI‑)Branche ist die Welt auf dramatische Weise verändert, da sie zu einem integralen Bestandteil von Unternehmen in allen Sektoren wird. 

Von Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzen, Fertigung und Lieferkette bis hin zu Bildungs-, Energie- und Unterhaltungsbranchen gibt es eine wachsende Nachfrage nach KI‑gestützten Werkzeugen. 

Laut PWC kann KI die Produktivität und das BIP‑Potenzial der globalen Wirtschaft transformieren, wobei die größten Gewinne zu erwarten sind in China und Nordamerika, was einem Gesamtwert von 10,7 Billionen $ entspricht.

Angetrieben durch diese wachsende Nutzung, wird der KI‑Markt voraussichtlich von 50 Mrd. $ im Jahr 2023 auf weit über 800 Mrd. $ bis zum Ende dieses Jahrzehnts wachsen, laut Statista.

Dieser KI‑Boom hat zu einem Wettbewerb zwischen großen Unternehmen geführt, die die leistungsstärksten KI‑Modelle weltweit entwickeln wollen, und Länder sind bestrebt, ihre eigenen konkurrierenden KI‑Systeme zu fördern.

Inmitten dessen hat sich Indien als wichtiger Akteur herauskristallisiert, wobei 92 % der Wissensarbeiter generative KI nutzen, verglichen mit dem deutlich niedrigeren globalen Durchschnitt von 75 %.

Ende letzten Monats stellte Asiens reichster Mann, Mukesh Ambani, Vorsitzender von Reliance Industries (RELIANCE.BO ), „JioBrain“ vor, eine Suite von KI‑Tools und -Anwendungen, um Unternehmen in Energie, Textilien und mehr zu transformieren. Das Telekommunikationsgeschäft von Reliance arbeitet derzeit mit dem Indian Institute of Technology (IIT) zusammen, um „Bharat GPT“ für indische Nutzer zu starten. 

“Wir müssen an vorderster Front bei der Nutzung von Daten stehen, wobei KI als Ermöglicher für einen quantensprunganhaften Sprung in Produktivität und Effizienz dient. “

– Mukesh Ambani

Nachdem Indien eine leistungsstarke IT‑Industrie im Wert von 250 Mrd. $ aufgebaut hat, richtet es nun den Fokus auf KI‑Dienstleistungen, die laut einem Bericht von Nasscom und BCG in den nächsten drei Jahren ein Volumen von 17 Mrd. $ erreichen könnten. 

Mit über 900 Millionen Internetnutzern hat sich Indien als „die Datenhauptstadt der Welt“ herauskristallisiert. Die Tatsache, dass so viele Daten öffentlich verfügbar sind, ist für Unternehmen äußerst vorteilhaft, da sie ihre eigenen KI‑Algorithmen schreiben können.

Allerdings werden Rechenleistung und geteilte Ressourcen benötigt, um die KI‑Industrie des Landes zu beschleunigen. Zu diesem Zweck hat die indische Regierung tausend GPUs beschafft, um KI‑Entwicklern Rechenkapazität bereitzustellen. 

Anfang dieses Jahres kam die erste Lieferung von Nvidia (NVDA ) ‑Chips in indische Rechenzentren, nachdem der CEO des weltweit größten Chipherstellers, Jensen Huang, Indien besucht und ein Gespräch mit Premierminister Narendra Modi sowie Technologie‑Führungskräften geführt hatte.

“Ihr habt die Daten, ihr habt das Talent. Das wird einer der größten KI‑Märkte der Welt werden.” 

– Huang sagte dem Premierminister damals

Ein Durchbruch: Das Gehirn nachahmen für smarteres Computing

Inmitten alledem haben Wissenschaftler am Centre for Nano Science and Engineering (CeNSe), Indian Institute of Science (IISc), Bangalore, Indien, einen bedeutenden Durchbruch in der neuromorphen Computertechnologie erzielt. Diese Technologie ahmt die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nach, um effizientere und intelligentere Computersysteme zu schaffen.

Dieser bedeutende Fortschritt kann Indien helfen, ein wichtiger Akteur im globalen KI‑Rennen zu werden und KI‑Computing für alle zugänglich zu machen und in ihre persönlichen Geräte zu integrieren.

Das ist zweifellos eine großartige Leistung, da das herkömmliche ‘Cloud‑Computing‑Modell’ große Rechenzentren erfordert, die viel Energie verbrauchen. Der Einsatz ressourcenintensiver Rechenzentren beschränkt ihre Nutzung auf eine kleine Gemeinschaft von Entwicklern.

Neuromorphe Hardware verspricht verbesserte Energieeffizienz und Platz für KI. Derzeit kann sie jedoch nur Operationen mit geringer Genauigkeit ausführen. Aufgaben wie NLP, das Training neuronaler Netze und Signalverarbeitung erfordern deutlich höhere Rechenauflösung und liegen derzeit außerhalb des Rahmens einzelner neuromorpher Schaltkreiselemente. 

Die jüngste Entwicklung der IISc‑Wissenschaftler kann jedoch tatsächlich dabei helfen und den Bereich in Richtung ‘Edge‑Computing’ bewegen, bei dem Datenverarbeitung und -speicherung näher an die Geräte verlagert werden, die Daten erzeugen und nutzen. Dies reduziert die Latenz, verbessert die Anwendungsleistung und spart Netzwerkkosten. 

Edge‑Computing ermöglicht zudem Echtzeitanwendungen sowie KI‑ und Machine‑Learning‑Anwendungen, große Datenmengen schneller und zuverlässiger zu verarbeiten. 

Veröffentlicht in Nature, die neueste Forschung von Professor Sreetosh Goswami am CeNSe, IISc, der eine Gruppe von Wissenschaftlern und Studenten leitete, entwickelte ein Halbleitergerät namens Memristor. Statt herkömmlicher Siliziumtechnologie wurde erstellt unter Verwendung eines metall‑organischen Films.

Der Einsatz von Molekülfilmen ermöglichte es den Forschern, freie Ionenbewegungen zu verfolgen, wodurch die Speicherpfade erweitert wurden.

Um kinetische Kontrollen über den molekularen Übergang zu etablieren, der die neuromorphen Eigenschaften in einem einzelnen Schaltkreiselement ermöglichte, setzten Wissenschaftler Spannungspulse ein und kartierten anschließend molekulare Bewegungen zu einem eindeutigen elektrischen Signal. Dies erzeugte ein umfangreiches ‘molekulares Tagebuch’ verschiedener Zustände.

“Durch diese freie Ionenbewegung wurden unzählige einzigartige Speicherzustände und -pfade erzeugt. Solche Zwischenzustände waren bisher unzugänglich, da die meisten digitalen Geräte nur zwei Zustände – hohen und niedrigen Leitwert – nutzen können.” 

– Professor Sreebrata Goswami, Vater von Prof. Sreetosh, ein Gastwissenschaftler am CeNSe

Diese Plattform, die die Kreativität der Chemie mit der Präzision der Elektrotechnik kombiniert, hat es uns ermöglicht, molekulare Kinetik sehr präzise innerhalb eines elektronischen Schaltkreises zu steuern, der von Nanosekunden‑Spannungspulsen angetrieben wird“, fügte er hinzu.

Die molekulare Veränderung war winzig, aber genau das ermöglichte den hochpräzisen und effizienten neuromorphen Beschleuniger. Dieser bahnbrechende Beschleuniger kann Daten am selben Ort speichern und verarbeiten.

So ermöglichte das Material im Grunde dem Halbleitergerät, die Art und Weise nachzuahmen, wie unser Gehirn Informationen mithilfe von Synapsen und Neuronen verarbeitet. Bei Integration in einen herkömmlichen Digitalcomputer steigerte der Memristor dessen Energie- und Geschwindigkeitsleistung um das Hundertfache und wurde damit zu einem energieeffizienten ‘KI‑Beschleuniger’.

Die letztendliche Skalierung der Technologie wird voraussichtlich ermöglichen, dass die komplexesten und großskaligen KI‑Aufgaben, wie das Training von LLMs, auf einem einfachen Consumer‑Laptop oder Smartphone durchgeführt werden können, anstatt Rechenzentren zu benötigen.

Steigerung der KI‑Fähigkeiten mit Memristor‑Technologie

Mit der steigenden Nachfrage nach schnelleren und effizienteren Smartphones stößt die digitale Berechnung auf Silizium‑Transistor‑Technologie bereits an ihre Grenzen. Zusätzlich zum Wachstum von KI besteht nun ein kritischer Bedarf an Innovationen, die die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Energieeffizienz heutiger Computersysteme deutlich verbessern können. 

Um ein solches Gerät zu schaffen, nutzten IISc‑Wissenschaftler das Metall‑organische-Film‑Verfahren für ihre Memristoren – ein In‑Memory‑Computing‑Ansatz, den Chiphersteller zur Problemlösung einsetzen, jedoch bislang ohne großen Erfolg – der wie der Neuron‑Synapsen‑Kreislauf des Gehirns funktioniert.

Während im Laufe der 2010er Jahre Unternehmen versuchten, das Gehirn nachzuahmen, setzten sie weiterhin Silizium‑Transistoren ein und erzielten keine signifikanten Fortschritte.

“In den 2020er Jahren verlagern sich die Forschungsinvestitionen zurück in die Wissenschaft, weil man erkennt, dass wir wesentlich grundlegendere Entdeckungen benötigen, um wirklich gehirninspirierte Computertechnologie zu erreichen. Wenn man einfach einen brutalen Ansatz verfolgt, Transistoren zu nutzen und bestimmte Algorithmen durchzusetzen, wird das nicht funktionieren.”

– Sreetosh sagte in einem Interview

In unserem Gehirn sind Gedächtnis und Verarbeitung nichts Ähnliches wie bei einem Digitalcomputer. Es gibt hier keine 0 und 1, die zur Informationsverarbeitung oder zur Aufteilung der Daten in kleine Stücke verwendet werden. Unser Gehirn verschlingt große Datenmengen, um Informationen zu verarbeiten, was die Anzahl der erforderlichen Schritte zur Antwortfindung drastisch reduziert und es äußerst energieeffizient macht. 

Die Kombination aus analoger Berechnung und Memristor‑Technologie macht neuromorphes Computing schnell und hocheffizient.

So speicherte und verarbeitete das Team Daten gleichzeitig in 16.520 Zuständen anstelle von nur zwei (Nullen und Einsen) Zuständen. Dies reduzierte die für die grundlegende Mathematik hinter KI‑Algorithmen erforderlichen Schritte, bei der Multiplikation von 64×64‑Matrizen, auf nur 64 Schritte, die sonst 262.144 Operationen erfordert hätten.

Um das Gerät zu testen, schloss das Team es an einen herkömmlichen Desktop‑Computer an und nutzte es anschließend, um die komplexe Aufgabe zu erledigen, das NASA‑Bild ‘Pillars of Creation’ mit den Daten des James‑Webb-Weltraumteleskops zu rekonstruieren. Die Aufgabe wurde deutlich schneller und mit wesentlich weniger Energie als bei einem normalen Computer erledigt.

Eine Energieeffizienz von 4,1 Tera‑Operationen pro Sekunde pro Watt (TOPS/W) wurde vom Team gemeldet, was 220‑mal effizienter ist als eine NVIDIA K80 GPU, mit erheblichem Spielraum für weitere Verbesserungen.

„Neuromorphes Computing hat über ein Jahrzehnt hinweg seinen Anteil an ungelösten Herausforderungen gehabt,“ bemerkte Sreetosh und fügte hinzu, dass das Team während seiner jahrzehntelangen Forschung und der „seltenen“ Entdeckung alle sechs Ausgangsherausforderungen lösen konnte und dabei „fast das perfekte System getroffen“ habe.

In der aktuellen Phase ist es nur ein Machbarkeitsnachweis, aber trotz des frühen Stands, ist die Tatsache, dass das Team eine Verbesserung um vier Größenordnungen gegenüber fortgeschrittenen Methoden erzielt hat, während es 460‑mal weniger Energie als digitale Computer verbraucht, Wissenschaftler glauben, dass dieser Fortschritt Indien zu einem bedeutenden Sprung im KI‑Hardware‑Bereich verhelfen kann.

Laut Navakanta Bhat, einem Silizium‑Elektronik‑Experten und Professor am CeNSE (der auch das Design des Projekts leitete):

“Was herausragt, ist, wie wir das komplexe Verständnis von Physik und Chemie in bahnbrechende Technologie für KI‑Hardware verwandelt haben. Im Kontext der India Semiconductor Mission könnte diese Entwicklung ein Wendepunkt sein, der industrielle, Verbraucher‑ und strategische Anwendungen revolutioniert. Die nationale Bedeutung solcher Forschung kann nicht genug betont werden.“ 

In der nächsten Phase wird das Team größere Arrays bis zu 256×256 bauen. Durch das Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie (MeitY) finanziert, zielt die Forschung weiter darauf ab, eine System‑on‑Chip‑Lösung zu entwickeln und zu demonstrieren und schließlich ein Startup zu inkubieren, um sie kommerziell zu machen, was voraussichtlich in den nächsten drei Jahren geschehen wird. 

Indien als globalen KI‑Führer positionieren 

Eine Kombination aus Forschungseinrichtungen, Startups und großen Technologieunternehmen treibt das signifikante Wachstum des KI‑Sektors in Indien voran. Es ist dank dieser Akteure, dass die theoretische KI erfolgreich in reale Anwendungen übersetzt wird.

Doch das ist nicht alles. Indiens rasant wachsender KI‑Sektor hat auch erhebliche Unterstützung von seiner Regierung erhalten, die mehrere strategische Politiken und Initiativen eingeführt hat, wie die Nationale KI‑Strategie, die KI‑Task‑Force und die KI‑Mission, um dessen Fortschritt zu beschleunigen. 

Durch die Erhöhung der Investitionen in Höhe von 1,25 Mrd. $ für die „IndiaAI Mission,“ fungiert die Regierung als Haupttreiber hinter Indiens KI‑Transformation.

Das Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie (MeitY), das den neuesten Durchbruch in der Computertechnologie am IISc finanziert hat, sucht im Rahmen der IndiaAI‑Mission nach KI‑Lösungen.

MeitY hat Anträge für KI‑Lösungen zur Bewältigung zentraler Herausforderungen in den Bereichen Klimawandel, Landwirtschaft, Gesundheitswesen und assistive Technologien ausgeschrieben. Die Bewerber durchlaufen mehrere Bewertungsrunden und erhalten nach Auswahl Mittel, um ihre Lösung weiterzuentwickeln und für den Einsatz der Regierung und der zugehörigen Einrichtungen über vier Jahre bereitzustellen.

Die Initiative wird im Rahmen der IndiaAI Application Development Initiative (IADI) durchgeführt, einer der sieben Säulen von IndiaAI. Das Ministerium hat im Antragsdokument bis zu fünfzehn Problemstellungen festgelegt. 

Andernorts hat AWS sieben indische Startups für sein globales Generative‑AI‑Accelerator‑Programm ausgewählt. Zu diesen Startups gehören Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models und Converse. Unter den 80 von AWS weltweit ausgewählten Unternehmen wurden die Startups wegen ihres innovativen KI‑Einsatzes und ihrer globalen Wachstumsambitionen ausgewählt. 

Alle ausgewählten Unternehmen erhalten Zugang zu den KI‑Chips des Unternehmens sowie zu dessen Computing‑ und Speichertechnologie. Sie erhalten außerdem AWS‑Credits, Schulungen und Mentoring, um ihren Einsatz von KI‑ und Machine‑Learning‑Technologien weiter zu fördern.

Während das Land erhebliche Fortschritte macht, gibt es nach wie vor viele Hürden auf dem Weg zur KI‑Vorherrschaft. Indien muss den Mangel an Fachkräften und geeigneter Infrastruktur angehen, um sein Potenzial, ein globaler KI‑Führer zu werden, vollständig zu realisieren. 

Unternehmen, die Indiens KI‑Markt voranbringen

Der wachsende KI‑Markt in Indien hat dazu geführt, dass mehrere Unternehmen an der Weiterentwicklung von KI arbeiten. Beispielsweise wurde das KI‑Startup Krutrim in diesem Jahr Indiens erstes Unicorn, nachdem es 50 Mio. $ Finanzierung von Lightspeed Venture Partners und dem Milliardär Vinod Khosla erhalten hatte. Unterdessen hat Asiens zweitreichste Person, Gautam Adani, ein Joint‑Venture mit den VAE angekündigt, um KI zu erforschen und in digitale Dienstleistungen zu diversifizieren. 

Microsoft (MSFT ) unterstützt ebenfalls Initiativen in Indien, die darauf abzielen, 2 Millionen Menschen KI‑Kompetenzen zu vermitteln. Infosys, Wipro, Tech Mahindra (TECHM.BO ) und Larsen & Toubro (L&T) nutzen unter anderem KI in ihren Unternehmen. HCL Technologies (HCLTECH.BO ) hat hingegen eine Vereinbarung mit Chinas Foxconn zum Aufbau einer Chip‑Testanlage unterzeichnet.

Werfen wir nun einen Blick auf einen prominenten Namen in Indiens KI‑Industrie:

Tata Consultancy Services (TCS)

Das größte Softwareunternehmen Indiens, TCS, investierte im Juli dieses Jahres 1,5 Mrd. $ in eine Pipeline für generative KI‑Projekte. Dies folgt darauf, dass TCS im vergangenen Jahr eine dedizierte AI‑Cloud‑Geschäftseinheit gegründet hat. Außerdem gibt es die AI‑Experience‑Zone, die es Mitarbeitern ermöglicht, KI‑Lösungen zu entwickeln und zu testen. Bisher haben über 300.000 TCS‑Mitarbeiter eine grundlegende KI‑Schulung erhalten, während das Unternehmen derzeit mehr als 270 KI‑ und generative KI‑Projekte betreut.

TCS arbeitet zudem daran, die Halbleiterindustrie in Indien zu stärken und arbeitet mit Tata Electronics zusammen, um bis 2026 Chips zu entwickeln. Tata Electronics führt derweil die Fertigung mit zwei genehmigten Halbleiteranlagen an. Die erste Anlage im Wert von 11 Mrd. USD wird zusammen mit Taiwans Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) eingerichtet, mit dem Ziel, 50.000 Wafer pro Monat zu produzieren. Die zweite Anlage im Wert von 3,26 Mrd. USD wird eine Chip‑Montage‑ und Testanlage sein, die voraussichtlich in den kommenden Jahren in Betrieb gehen wird.

Was die Finanzen betrifft, hat TCS gemeldet einen Anstieg von +3,9 % im Jahresvergleich beim Umsatz auf US$7,51 Mrd. für das zweite Quartal 2024. Der Nettogewinn lag bei US$1,44 Mrd., während der Netto‑Cash‑Flow aus der operativen Tätigkeit US$1,34 Mrd. betrug. Das Unternehmen meldete zudem „sehr starkes“ Wachstum in den Schwellenländern, angeführt von Indien. 

Fazit

Indien, mit seiner jungen und digital versierten Bevölkerung, ist gut positioniert, das Wachstum von KI nicht nur lokal, sondern weltweit voranzutreiben. Der KI‑Markt in Indien wird tatsächlich auf 8 Mrd. $ bis 2025 prognostiziert. 

Durch fortlaufende Forschung und Entwicklung, wie vom IISc demonstriert, kann das Land ein wichtiger Akteur im KI‑Rennen werden. Aber damit Indien wirklich die Führung übernimmt, müssen alle Interessengruppen zusammenarbeiten, um die KI‑Reise des Landes zu unterstützen, ihr enormes Potenzial freizusetzen und KI vollständig zu transformieren.

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