India memperluas akses AI, ketergantungan pada IIT dipersoalkan

India telah menempatkan perluasan akses sebagai inti kebijakan kecerdasan buatannya. Namun, ilmuwan Srijan Pal Singh menilai sumber daya dan ekspektasi masih terlalu bertumpu pada Indian Institutes of Technology (IIT). Ia meminta lebih banyak perguruan tinggi dan perusahaan swasta masuk ke arena pengembangan AI. Kritik itu menempatkan pemerataan institusi sebagai ukuran yang berbeda dari sekadar pertambahan kapasitas nasional.

Ketergantungan pada IIT menjadi sasaran kritik

Singh menyampaikan pandangannya dalam program “In Conversation” yang dipandu Salman Khurshid. Ia mengatakan India perlu mengalihkan fokus dari IIT ke lebih banyak perguruan tinggi agar muncul persaingan. Mantan penasihat Presiden A.P.J. Abdul Kalam itu juga meminta sektor swasta memperoleh ruang lebih besar. Menurut dia, pengembangan AI telah bergerak menjadi persaingan komersial, bukan hanya kegiatan riset kampus.

Singh tidak menolak capaian infrastruktur digital India. Ia menyebut Unified Payments Interface (UPI) sebagai keberhasilan, tetapi bukan tujuan akhir Digital India. Tolok ukur berikutnya, menurut argumennya, ialah kemampuan membangun teknologi dan memasukkannya ke tata kelola layanan dasar. Wawancara tersebut tidak menyajikan pembagian sumber daya antara IIT dan perguruan tinggi lain.

Program pemerintah sudah membawa rancangan akses luas

Pemerintah India meresmikan arah kebijakan itu melalui IndiaAI Mission pada Maret 2024. Press Information Bureau mencatat tujuh pilar yang mencakup komputasi, data, aplikasi, keterampilan, pembiayaan perusahaan rintisan, pusat inovasi, serta AI yang aman dan tepercaya. Pelaksanaannya memakai kemitraan pemerintah dan swasta. IndiaAI FutureSkills juga dirancang untuk memperluas pendidikan AI di kota besar serta kota yang lebih kecil.

Rancangan nasional itu berarti kritik Singh tidak muncul di ruang tanpa kebijakan. Persoalannya bergeser dari ada atau tidaknya program menjadi siapa yang benar-benar memperoleh akses. Dokumen awal menetapkan sasaran lebih dari 10.000 unit pemrosesan grafis atau GPU. Cakupan tersebut kemudian tumbuh jauh melampaui sasaran awal.

GPU dan data bertambah, distribusi pemakaian belum terlihat

Laporan pemerintah pada Februari 2026 menyebut lebih dari 38.000 GPU tersedia dengan tarif 65 rupee per jam. IndiaAI Mission juga telah menyediakan 1.050 unit pemrosesan tensor atau TPU. AIKosh, platform bersama untuk data dan model, memuat 7.541 kumpulan data serta 273 model dari 20 sektor. Angka tersebut menunjukkan pertumbuhan pasokan, tetapi belum menjelaskan sebaran pemakaian menurut institusi.

Jalur pendidikan menunjukkan upaya memperluas basis penerima. IndiaAI menargetkan dukungan bagi 500 mahasiswa doktoral, 5.000 mahasiswa pascasarjana, dan 8.000 mahasiswa sarjana. Hingga Juli 2025, lebih dari 200 mahasiswa menerima beasiswa dan 73 institusi menerima kandidat doktor. Pemerintah juga melaporkan 31 laboratorium data dan AI telah dibuka bersama mitra industri.

UPI menjadi pembanding, bukan bukti keberhasilan AI

Pemerintah India memakai UPI sebagai contoh infrastruktur digital yang terbuka dan inklusif. Singh memakai capaian yang sama untuk mengingatkan bahwa ambisi digital tidak boleh berhenti pada pembayaran. Keduanya bertemu pada gagasan tentang akses luas, tetapi berbicara dari ukuran yang berbeda. Keberhasilan jaringan pembayaran tidak otomatis membuktikan bahwa komputasi, data, dan talenta AI telah tersebar merata.

Ukuran pelaksanaan IndiaAI saat ini terutama berupa kapasitas, jumlah sumber daya, sasaran beasiswa, dan pembukaan laboratorium. Data itu belum memperlihatkan porsi GPU yang dipakai IIT, kampus non-IIT, perusahaan rintisan, atau lembaga publik. Dokumen yang ditelaah juga belum memuat hasil riset dan produk berdasarkan kelompok penerima. Karena itu, klaim tentang demokratisasi AI masih memerlukan data penggunaan dan keluaran yang lebih rinci.

Angka pelatihan tidak dipakai tanpa dasar penghitungan

Dalam wawancara, Singh menyebut hampir 25 juta jam pelatihan sebagai capaian India. Laporan yang memuat pernyataan itu tidak menjelaskan periode, penyelenggara, peserta, atau metode penghitungannya. Kami tidak menemukan sumber independen yang menguatkan angka tersebut. Laporan ini karena itu memakai data program pemerintah yang memiliki definisi lebih jelas.

Sampai artikel ini disusun, kami juga belum menemukan dokumen resmi dari lembaga di Indonesia yang membandingkan pemerataan infrastruktur AI publik India dengan Indonesia. Ketiadaan dokumen pembanding yang ditemukan membatasi penarikan pelajaran langsung bagi kebijakan Indonesia. Pengalaman India masih berguna sebagai pertanyaan kebijakan: apakah pertambahan kapasitas diikuti akses lintas institusi dan hasil yang bisa diukur.