印度的人工智慧公司正在開發特別針對印度語言多樣性進行最佳化的模型。他們的模型能夠流暢處理印地語、泰米爾語、泰盧固語、孟加拉語等其他印度語言，達到全球模型一直難以應對的流暢度。
Sarvam AI 是對全球 AI 產業大多忽略的一個問題最可信的解答：究竟誰在為實際上被全球五分之一人口使用的語言建立基礎模型？Sarvam 深植於印度 AI 研究社群、政府合作，並擁有專為印度語言多樣性設計的產品架構，代表著一個商業機會與戰略要務。他們的成功或失敗將標誌 AI 革命是否真正實現全球化，還是僅僅停留在以英語為首、強行附加翻譯的現象。
印度擁有超過14億人口、22種官方認可語言與數百種方言——然而直到最近，印度開發者與企業所能使用的AI模型幾乎完全基於以英語為中心的訓練數據，而印度語言則僅作為後補措施被添加進來。Sarvam AI於2023年由Vivek Raghavan與AI4Bharat研究員Pratyush Kumar共同創立，旨在根本改變這種現狀。他們的假設直截了當卻雄心勃勃：印度不需要在矽谷模型上套用本地化外殼，而是需要從頭開始以印度語言數據訓練的基礎模型，由真正理解印地語、泰米爾語、泰盧固語、孟加拉語、馬拉地語、卡納達語等語言的語言結構、文化背景與實際使用模式的人員進行訓練。兩位創始人都曾在AI4Bharat（由印度理工馬德拉斯分校推動的研發計畫）中積累了豐富經驗，該計畫已產生多個對印度語言最重要的開放數據集與模型。
Sarvam並非憑空出現。印度的人工智慧生態系已持續多年累積動能，由政府計畫如印度人工智慧使命（India AI Mission，承諾投入逾10億美元於人工智慧基礎設施）、來自印度理工學院及其他機構的龐大工程人才池，以及全球人工智慧公司持續忽略的本土市場所推動。使用GPT-4或Claude處理印度語言任務的問題不僅在於翻譯品質——這些模型缺乏對切換語碼（日常對話中印地語與英語的不斷混合）、地方俚語、字形變異，以及在語言多樣社會中溝通的實用性等深層理解。Sarvam定位為能填補此缺口的公司，不是與OpenAI在英語基準上競爭，而是明確成為14億人實際每日使用的語言的最佳選擇。
Sarvam的模型系列包括Sarvam-1（針對印度語言優化的多語言LLM）、Sarvam-2B（為設備端部署設計的較小且高效變體），以及針對印度語言的語音辨識與文字轉語音的專用模型。其Saaras語音模型處理印度語音的特殊挑戰——語音多樣性、嘈雜環境，以及德拉威語與印歐語系語言家族的音韻複雜性——準確度遠非國際替代方案所能匹敵。公司亦開發了Sarvam API，提供針對印度企業與政府應用場景的翻譯、音標轉換與對話式AI功能。其方法高度依賴AI4Bharat所產生的開放源碼數據集與基準，形成良性循環，使學術研究直接投入商業產品。
Sarvam於2024年完成系列A融資，籌得4,100萬美元，由Lightspeed Venture Partners領投，Peak XV（原Sequoia India）與Khosla Ventures跟投。這使它成為印度資金最充足的AI新創公司之一，但或許比風險投資資金更重要的是與印度政府優先事項的戰略契合。印度人工智慧使命明確要求具備主權AI能力，而Sarvam專注於印度語言模型的定位，使其成為政府數位基礎設施專案的自然合作夥伴——例如需要以母語與公民溝通的Aadhaar規模服務。在全球AI景觀日益受到主權、數據治理與文化代表性等問題影響的背景下，Sarvam代表印度的押注：未來十億網際網路用戶最重要的AI模型，將不會在舊金山建造。