如果数据是新的石油，那么印度就是世界上最大的油田。如今，印度产生的数据约占全球的20%，但用于存储和处理这些数据的数据中心仅占全球的2%。
随着人工智能个人电脑的出现，数据生成只会爆炸式增长。这就引出了一个问题——作为一个国家，我们准备好利用我们最重要的资源了吗?或者这是又一次浪费的机会?
我们与英特尔印度公司客户端计算集团、平台和系统总裁兼副总裁Gokul V Subramaniam，以及英特尔印度公司销售、营销和通信集团(SMG)副总裁兼常务董事Santhosh Viswanathan进行了对话，讨论如何利用印度的数据为自己谋利，以及如何设计印度的数据安全法律，以最好地利用这一资源。编辑摘录:
第一篇:考虑到人工智能现在很容易获得，网络安全正成为一个比以往任何时候都更大、更相关的问题。在这种情况下，人工智能个人电脑会给终端用户带来哪些机遇和挑战?
郭库尔•萨勃拉曼尼亚姆:如果你关注人工智能，你需要关注三件大事——模型、数据和生成的数据。我们可以在这方面做很多事情。
在《Lunar Lake》中，我们在处理器中加入了三个IP块。
第一个是合作伙伴安全引擎，主要针对操作系统层。例如，如果Microsoft在操作系统级别有需要验证的东西，那么它可以在安全的环境中与硬件一起很好地工作。所以当你运行模型和算法时，它对这一点很有帮助。
第二个是硅安全引擎，它主要用于您需要的身份验证。
然后第三个更接近于CSME，你想要有这些TPM驱动的东西。这三个都是内置的。
其中一个新特性是合作伙伴安全引擎，在该引擎中，操作系统甚至可以在硬件级别与系统一起工作。这样，即使在工厂，英特尔制造这些芯片的地方，或者他们制造产品的地方，或者正在构建的操作系统，这三个实体都不能看到用户数据。这就是PSC带来的安全级别。
我们也一直在关注人工智能驱动的安全方面。就像我说的，是模型，是模型中使用的数据，是生成的数据——这三者都需要这种程度的保护。
Santhosh Viswanathan:我认为人工智能个人电脑的概念也是为了确保私人数据的私密性。因为这是用户想要的。他们不想把数据放在他们觉得不安全的地方，他们不想分享属于他们的私人数据。
如果您可以运行llm，使用您的私有数据，并确保您获得对您有益的输出，那么整个概念将安全性提升到一个全新的水平。
早些时候，我给开发者和应用所有者提供数据，然后把它保存在安全的地方。现在作为一个用户，我不需要给他们数据。我仍然可以使用我的数据进行处理，并找出我可以用它做得最好的方法。
我认为这是一个非常有趣的安全角度，这不仅仅是我们如何加强基于硬件的安全，也是我如何确保用户能够放心地确保他们自己的数据，这些数据存储在他们自己的安全设备中，是他们保留而不共享的东西。
FP:我们正在看到一种趋势芯片制造商和原始设备制造商更关注设备上的人工智能，而不是云计算sed AI。是什么导致了这种转变?用户真的应该关心他们的数据是在云端处理，还是在设备本身处理吗?
Santhosh Viswanathan:这有两个部分。以印度为例。我们产生了世界上20%的数据，但只有2%的服务器，我们根本没有足够的服务器容量。我们的容量在1到3千兆瓦之间。我们当然需要建设能力，这本身是不够的。
美国有些城市的容量比我们国家的还要大。当然，我们需要建立足够的基础设施来处理我们最宝贵的资源。我相信数据是我们最宝贵的资源，因为它将推动我们现在的数字经济。无法将这些数据存储在本国境内是一个巨大的风险。
如果我们要利用我们最宝贵的资源，我们有两个选择。首先，我们去建造，规模也特别大。第二，也是更重要的一点，我们在数据产生的那一刻就开始处理它。
这就是为什么我们必须建立计算能力，并以更分布式的方式使用计算，而不是把它集中在这些只关注大问题的大型人工智能工厂中。
我们必须以一种不局限于单一领域的方式来想象人工智能，不局限于一个在云端或数据中心完成的大引擎——你必须想象人工智能无处不在。
所以模型变得更小，更实用。更大的车型将不得不为更小的车型提供动力。你开始利用数据，你开始建立智能，改变每个人的生活。这种可扩展的人工智能将对我们的社会产生更大的影响。这就像你的Aadhaar或UPI -神话般的例子。它改变了规模的方式。
对于我们来说，要成为一个人工智能国家，我们利用人工智能的最好方法就是让人工智能无处不在。为此，重要的是要把最终用户设备作为起始源，就像我们专注于构建数据中心一样。
Gokul Subramaniam:至于终端用户是否关心云还是本地，我认为当人们做出这样的决定时，有两个重要的事情要考虑——延迟和数据安全
未来几年，每台个人电脑都将变成一台人工智能电脑，就像我们整个社会从功能手机变成智能手机一样。我认为，有了人工智能个人电脑，这种转变将发生得更快。
当这种情况发生时，我们将需要网络有能力将所有内容推送到云端，或者，总是需要在本地处理内容。
此外，总会有一些用例的用户希望将自己的数据安全地保存在本地，而不是将其转移到云端。
假设你是一个制作视频内容的人——一位老师或导师，他用一种特定的语言教学，但希望他们的视频在印度被处理成五种不同的语言，并希望同时发布。这样的人不希望为每种不同的语言不断地将文件发送到云，并且单独下载每个文件并耗尽所有的数据上限。
他们可能希望在本地的pc上完成这一切，因为可能存在延迟、安全性和财务问题。他们将需要为数据支付更多的费用，甚至可能需要更高的带宽。所有这些都发挥了作用。
桑索什•维斯瓦纳坦:我认为帕特(英特尔首席执行官)在他的边缘计算三大定律(边缘计算三大定律)中解释得很好。物理定律，你不能只是在云中上下移动数据;成本法则或经济法则，即持续发送数据并在基于云的引擎中处理数据在经济上是不可行的;最后是国家的法律，在这里你不想扰乱数据的主权，你把数据发送到远离它产生的地方。这些是管理边缘计算的定律。
外交政策:英航基于此，印度在这方面的数据政策应该是怎样的?
Santhosh Viswanathan:这又有两个方面。首先，我们必须把数据视为我们最宝贵的资源——从很多方面来说，它就像新的石油，唯一的问题是，石油是一种有限的资源，而且受地理位置的限制。
另一方面，数据是动态的。我们有14亿人，他们正在产生各种各样的数据。我们需要将其应用到我们的行业中，在我们的中小型企业中，数据将无处不在。我们将成为一个比世界上其他任何人都更加数据丰富的社会。
第二步是保护你的资产，你如何保护你的资产?您可以通过拥有适当容量的正确基础设施来保护您的资产。你需要能够支持公私合作伙伴关系的数字基础设施，然后由他们来建造基础设施。然而，更重要的是，你开始寻找创新的方法来利用这些数据并确保处理这些数据。
所以，这是两者的结合，作为一个社会，我们需要努力帮助我们利用这些信息。
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希望本篇文章《英特尔的Gokul Subramaniam和Santhosh Viswanathan阐述：人工智能个人电脑如何助力印度的数据主权》能对你有所帮助！
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本文概览：如果数据是新的石油，那么印度就是世界上最大的油田。如今，印度产生的数据约占全球的20%，但用于存储和处理这些数据的数据中心仅占全球的2%。...