AI只為說英語的人服務嗎？

同樣一個問題，用印地語問，比用英語問貴5倍。這不是翻譯費用，而是AI處理語言的底層結構問題——而這個問題，正在深刻影響誰能真正使用AI、誰又被排除在外。

語言不平等，是AI世界的隱形門檻

Sarvam AI共同創辦人Vivek Raghavan在開發印度語言模型時發現：印地語的同一句話，需要比英語多3至4倍的token（AI處理語言的基本單位）。這意味著每一次用印度語言與AI互動，成本都遠高於英語使用者。

這個技術細節背後，是一個更大的結構性問題。印度擁有超過1,600種方言和22種官方語言，能流利使用英語的人口只佔少數。如果AI系統繼續以英語為中心，技術紅利將只流向城市菁英，而非真正需要幫助的農村居民、基層醫療工作者與學生。

Sarvam AI的回應是從根本解決問題：重新設計印度語言的token處理機制，大幅降低成本，並開發出旗艦模型「SarvamM」——一個擁有240億參數、支援10種印度語言、可在低階智慧型手機與低速網路上運行的大型語言模型（LLM）。

「精實AI」：用最少資源，解決最大問題

Sarvam AI的設計哲學源自印度理工學院馬德拉斯分校（IIT Madras）在2020年啟動的AI4Bharat計畫，核心概念是「LeanSpark」：在成本、頻寬與基礎設施三重限制下，解決大規模社會問題。這與印度Aadhaar生物識別身分系統和UPI統一支付介面的設計邏輯一脈相承。

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在醫療領域，Sarvam AI部署了支援多語言的語音對話代理，讓農村病患能透過WhatsApp以母語諮詢醫師、預約掛號，無需高階設備或穩定網路。系統可整理病患症狀、提供診斷建議、協助分流，成為醫療資源匱乏地區的低成本AI助理。

在教育領域，旗艦模型能理解「code-mixed」查詢（即混合使用多種語言的表達方式），以學生母語提供個人化教學，並將數學與程式課程適配至各地區的教育脈絡。Raghavan的願景是：「讓每個印度孩子口袋裡都有一位家教，每個印度成年人手中都有一位私人醫師。」

開源專案「OpenHathi」則採取更務實的路徑：不從零建構模型，而是將Meta的LLaMA與法國的Mistral等現有模型「嫁接」印度語言能力，大幅降低開發門檻，讓本地開發者能在此基礎上建立醫療、金融等垂直領域的專用模型。

競爭對手Krutrim由Ola共同創辦人Bhavish Aggarwal於2023年4月創立，以2兆token訓練，支援22種印度語言，同樣以不需超級電腦的高效架構為設計核心，目標市場涵蓋學校、新創公司與政府服務。

為什麼這對亞洲市場至關重要？

印度的「主權AI」浪潮發生在一個關鍵時刻：OpenAI、Google、Meta等美國科技巨頭主導全球生成AI發展，各國開始意識到在語言、數據與文化上對外依賴的風險。「主權AI」不再是政治口號，而是實際的技術戰略選擇。

對於華語世界而言，這個趨勢有其特殊的參照意義。中國大陸已有百度、阿里、騰訊等企業投入中文大模型開發，但在東南亞的越南語、泰語、馬來語，乃至台灣的繁體中文、台語混用場景，是否也存在類似的語言token不平等問題？這些市場的本地AI生態系統是否足夠成熟？

更值得思考的是商業模式。Sarvam AI選擇了營利模式，相信唯有市場競爭與資本投入，才能真正實現規模化影響。這與部分「公益科技」的邏輯形成對比——在資源有限的新興市場，哪種模式更能持續？

印度的「精實AI」路徑，或許正在為整個全球南方——包括東南亞、非洲、中東——提供一套可複製的藍圖。對於在這些市場布局的投資者與企業而言，這不只是一個技術故事，更是一個市場機會的訊號。