विश्व-स्तरीय एआई इंजन की भारत की खोज

भारत के विश्व-स्तरीय एआई इंजन की खोज

जबकि भारत एक संपन्न एआई स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र का दावा करता है, इसने अभी तक अपना वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धी एआई इंजन तैयार नहीं किया है, जो एआई नेतृत्व की अपनी खोज में चुनौतियों और अवसरों के बारे में सवाल उठाता है।

5 मिलियन से अधिक आईटी पेशेवरों के विशाल पूल और शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पर बढ़ते जोर के साथ भारत तेजी से विकसित हो रही वैश्विक एआई दौड़ में प्रतिस्पर्धा करने के लिए पूरी तरह से तैयार प्रतीत होता है। जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका ने 2023 में चैटजीपीटी के साथ शुरुआती बढ़त हासिल की, और चीन ने जल्दी से डीपसीक का अनुसरण किया, भारत ने अभी तक एक तुलनीय लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) विकसित नहीं किया है जो मानव जैसी संचार का अनुकरण करने में सक्षम है।

उभरता हुआ भारतीय एआई परिदृश्य

एक प्रमुख एआई इंजन की अनुपस्थिति के बावजूद, भारत का एआई क्षेत्र महत्वपूर्ण वृद्धि का अनुभव कर रहा है। ट्रैक्टन के आंकड़ों से पता चलता है कि भारतीय एआई परिदृश्य में 7,114 स्टार्टअप शामिल हैं, जिन्होंने सामूहिक रूप से 23 बिलियन डॉलर की इक्विटी फंडिंग हासिल की है। एआई की क्षमता को पहचानते हुए, भारत सरकार ने इंडियाएआई मिशन शुरू किया है, जिसमें स्वदेशी लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल (एलएमएम) और महत्वपूर्ण क्षेत्रों में डोमेन-विशिष्ट मूलभूत मॉडल के विकास और तैनाती को बढ़ावा देने के लिए लगभग 1.21 बिलियन डॉलर आवंटित किए गए हैं।

वैश्विक एआई क्षेत्र में नेविगेट करना

इंडियाएआई मिशन के सीईओ अभिषेक सिंह के अनुसार, भारतीय स्टार्टअप्स को वैश्विक एआई पावरहाउस के साथ प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा करने के लिए घरेलू बाजारों से आगे देखना होगा। बेंगलुरु में एक्सेल एआई समिट में बोलते हुए, सिंह ने जोर दिया कि जबकि प्रारंभिक सरकारी समर्थन मूल्यवान है, दीर्घकालिक सफलता मॉडल प्रशिक्षण में एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य पर निर्भर करती है।

नेशनल एसोसिएशन ऑफ सॉफ्टवेयर एंड सर्विस कंपनीज (नैसकॉम), जो भारत के 283 बिलियन डॉलर के तकनीकी उद्योग का प्रतिनिधित्व करती है, एक विश्व स्तर पर मान्यता प्राप्त एआई मॉडल के निर्माण की जटिलता और संसाधन गहनता को स्वीकार करती है। नैसकॉम के वरिष्ठ प्रबंधक संचार सत्यकी मैत्रा ने तेजी से आगे बढ़ने और एक अनूठी एआई पहचान स्थापित करने की आवश्यकता पर जोर दिया।

एआई अनुसंधान क्षमताओं को बढ़ावा देने के लिए, इंडियाएआई मिशन ने हाल ही में 15,916 ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) जोड़े हैं, जो समानांतर प्रसंस्करण-गहन एआई गणना के लिए आवश्यक हैं। यह संवर्धन सार्वजनिक-निजी भागीदारी के माध्यम से कुल राष्ट्रीय एआई कंप्यूटिंग क्षमता को 34,333 जीपीयू तक बढ़ा देगा।

होमग्रोन एआई इनोवेशन का विकास

गन एआई, ज्ञान एआई, सर्वमएआई और सोकेट एआई सहित कई स्टार्टअप इंडियाएआई मिशन के समर्थन से भारतीय संदर्भ के अनुरूप मूलभूत मॉडल विकसित कर रहे हैं। सर्वम एआई, फ्रैक्टल और कोरोवर एआई जैसी अन्य कंपनियां विशिष्ट क्षेत्रों में एआई नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं।

मैत्रा के अनुसार, एआई सफलता प्राप्त करने के लिए कंप्यूटर और डेटा गवर्नेंस, मॉडल प्रशिक्षण और व्यावहारिक तैनाती को शामिल करते हुए एक व्यापक मूल्य श्रृंखला स्थापित करने के लिए सरकार, उद्योग और शिक्षा जगत के बीच सहयोगात्मक प्रयासों की आवश्यकता है।

भारत की एआई चढ़ाई में आने वाली चुनौतियाँ

एक प्रमुख साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ पवन दुग्गल का सुझाव है कि भारत को उच्च-अंत एआई हार्डवेयर की कमी, उन्नत जीपीयू तक सीमित पहुंच और अपर्याप्त क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधनों जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है, जो सभी बड़े पैमाने पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

दुग्गल वैश्विक समकक्षों की तुलना में एक महत्वपूर्ण निवेश अंतर की ओर भी इशारा करते हैं। जबकि भारतीय एआई स्टार्टअप में उद्यम पूंजी निवेश में वृद्धि हुई है, यह अमेरिका और चीन में देखे गए स्तरों की तुलना में काफी कम है।

उन्होंने कहा कि 2014 से 2023 तक, अमेरिका ने उद्यमों और स्टार्टअप में 2.34 ट्रिलियन डॉलर और चीन ने 832 बिलियन डॉलर का निवेश किया, जबकि भारत ने उसी अवधि के दौरान 145 बिलियन डॉलर का निवेश किया।

दुग्गल का मानना है कि भारत अपना खुद का एआई मॉडल बनाने की दिशा में प्रगति कर रहा है, लेकिन उसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे, धन, प्रतिभा, डेटा और नियामक चुनौतियों का समाधान करने की आवश्यकता है।

भाषाई विविधता: एक अनूठी चुनौती

भारत की भाषाई विविधता एआई विकास के लिए एक अनूठी बाधा प्रस्तुत करती है। अंग्रेजी देश की 22 आधिकारिक भाषाओं में से सिर्फ एक है, जिसमें 1,600 से अधिक बोली जाने वाली भाषाएँ भी हैं, जिनमें से कई का डिजिटल प्रतिनिधित्व सीमित है।

मोमेंटम 91 के यश शाह, जो एक कस्टम सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी है, इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि एक "भारतीय" एलएलएम के लिए प्राथमिक उपयोग मामला विभिन्न भारतीय भाषाओं में कार्य करने की क्षमता में निहित है। हालांकि, अधिकांश भारतीय भाषाओं के लिए गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटा की कमी के कारण यह वर्तमान में चुनौतीपूर्ण है।

शाह का सुझाव है कि अंग्रेजी-आधारित एलएलएम के लिए, अन्य कंपनियों और देशों के पास एक महत्वपूर्ण शुरुआत है जो शायद बनी रहेगी।

एआई उन्नति के लिए प्रमुख बाधाएँ

अपस्क्वायर टेक्नोलॉजीज के उत्पल वैष्णव जोखिम से बचने वाले निवेशकों, असंगत डेटा नियमों और एक सीमित जीपीयू आपूर्ति को प्रमुख बाधाओं के रूप में पहचानते हैं।

वैष्णव का मानना है कि भारत के पास प्रचुर मात्रा में बौद्धिक पूंजी है, जीपीयू अधिक सुलभ हो रहे हैं और बहुभाषी डेटा उपयोग की प्रतीक्षा कर रहा है। धैर्यपूर्ण पूंजी, स्पष्ट समस्या परिभाषाओं और प्रतिभा के रणनीतिक तैनाती के साथ, दो से तीन वर्षों में एक कॉम्पैक्ट, विश्व-स्तरीय एलएलएम लॉन्च किया जा सकता है।

भारत में एआई विकास के सामने आने वाली चुनौतियों में गहराई से उतरना

वास्तव में भारत की एक विश्व स्तरीय एआई इंजन बनाने की यात्रा को समझने के लिए, इसकी प्रगति में बाधा डालने वाली चुनौतियों के जटिल जाल का विच्छेदन करना महत्वपूर्ण है।

हार्डवेयर बाधा: एक महत्वपूर्ण अड़चन

जैसा कि पवन दुग्गल ने जोर दिया, अत्याधुनिक एआई हार्डवेयर, विशेष रूप से उन्नत जीपीयू तक पहुंच एक महत्वपूर्ण बाधा का प्रतिनिधित्व करता है। जीपीयू एआई के वर्कहॉर्स हैं, जो जटिल एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के कम्प्यूटेशनल रूप से गहन कार्यों को तेज करते हैं। भारत के भीतर इन संसाधनों की सीमित उपलब्धता तेजी से एआई विकास और नवाचार के लिए एक सीधी बाधा है।

क्लाउड क्षमता दुविधा: स्केलेबिलिटी चिंताएँ

हार्डवेयर सीमाओं से निकटता से संबंधित अपर्याप्त क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधनों का मुद्दा है। क्लाउड प्लेटफॉर्म स्केलेबल कंप्यूटिंग पावर, स्टोरेज और सेवाएं प्रदान करते हैं जो बड़े पैमाने पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने की विशाल डेटासेट और कम्प्यूटेशनल मांगों को संभालने के लिए आवश्यक हैं। जबकि भारत में क्लाउड अपनाने बढ़ रहा है, एआई वर्कलोड के लिए तैयार मजबूत और किफायती क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर की उपलब्धता प्रमुख एआई राष्ट्रों की तुलना में पिछड़ रही है। यह असमानता भारतीय एआई डेवलपर्स की अपने मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रयोग करने, पुनरावृति करने और स्केल करने की क्षमता को प्रभावित करती है।

फंडिंग फैक्टर: निवेश अंतर को पाटना

भारत और अमेरिका और चीन जैसे वैश्विक एआई नेताओं के बीच पर्याप्त निवेश अंतर चिंता का कारण है। उद्यम पूंजी एआई स्टार्टअप के विकास को बढ़ावा देती है, उन्हें शीर्ष प्रतिभाओं को आकर्षित करने, संसाधन प्राप्त करने और महत्वाकांक्षी परियोजनाओं को आगे बढ़ाने में सक्षम बनाती है। भारत में एआई-केंद्रित उद्यम निधि की सापेक्ष कमी नवाचार को दबा सकती है और स्टार्टअप के लिए वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करना मुश्किल बना सकती है। इसे संबोधित करने के लिए एआई, घरेलू और विदेशी पूंजी दोनों को आकर्षित करने के लिए एक अधिक अनुकूल निवेश जलवायु को बढ़ावा देने की आवश्यकता है।

प्रतिभा टैंगो: एआई विशेषज्ञता का पोषण

जबकि भारत में आईटी पेशेवरों का एक बड़ा पूल है, विशेष एआई प्रतिभा की उपलब्धता एक चुनौती बनी हुई है। अत्याधुनिक एआई सिस्टम बनाने और तैनात करने के लिए मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, कंप्यूटर विजन और डेटा साइंस सहित विभिन्न प्रकार के कौशल की आवश्यकता होती है। इस प्रतिभा अंतर को पाटने के लिए, भारत को एआई-विशिष्ट शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करने, विदेशों से अनुभवी एआई पेशेवरों को आकर्षित करने और एक जीवंत अनुसंधान समुदाय को बढ़ावा देने की आवश्यकता है।

डेटा कमियाँ: मात्रा और गुणवत्ता को संबोधित करना

उच्च गुणवत्ता वाले, लेबल किए गए डेटा की उपलब्धता एआई का जीवन रक्त है। एआई मॉडल पैटर्न सीखते हैं और उस डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। मुख्य क्षेत्रों में पर्याप्त डेटा की कमी, विशेष रूप से भारतीय भाषाओं में, एक महत्वपूर्ण बाधा है। इसके अलावा, डेटा गोपनीयता, सुरक्षा और नैतिक उपयोग सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। भारत को व्यापक डेटा रणनीतियों को विकसित करने की आवश्यकता है जो डेटा संग्रह, एनोटेशन, गवर्नेंस और पहुंच को संबोधित करते हैं।

नियामक बाधाएँ: अनिश्चितता को नेविगेट करना

एआई की तेजी से विकसित हो रही प्रकृति नियामक चुनौतियां प्रस्तुत करती है। दुनिया भर की सरकारें इस बात से जूझ रही हैं कि संभावित जोखिमों को कम करते हुए नवाचार को बढ़ावा देने के लिए एआई को कैसे विनियमित किया जाए। भारत में स्पष्ट और सुसंगत एआई नियमों की अनुपस्थिति एआई डेवलपर्स और निवेशकों के लिए अनिश्चितता पैदा करती है। डेटा गोपनीयता, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और दायित्व जैसे मुद्दों को संबोधित करने वाले अच्छी तरह से परिभाषित नियामक ढांचे की स्थापना जिम्मेदार एआई विकास को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण है।

अवसर अभी भी प्रचुर मात्रा में हैं: भविष्य के लिए एक विजन

चुनौतियों के बावजूद, भारत में वैश्विक एआई परिदृश्य में एक प्रमुख खिलाड़ी बनने की अपार क्षमता है। देश की बड़ी आबादी, बढ़ती अर्थव्यवस्था और बढ़ते डिजिटल अपनाने से एआई नवाचार के लिए एक उपजाऊ जमीन बनती है। इस क्षमता को साकार करने के लिए, भारत को निम्नलिखित पर ध्यान देने की आवश्यकता है:

• रणनीतिक निवेश: एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर, अनुसंधान और विकास और शिक्षा में निवेश बढ़ाना।
• प्रतिभा विकास: एक कुशल कार्यबल विकसित करने के लिए एआई शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों को मजबूत करना।
• डेटा पारिस्थितिकी तंत्र: मजबूत डेटा पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण जो डेटा संग्रह, साझाकरण और शासन की सुविधा प्रदान करता है।
• नियामक स्पष्टता: स्पष्ट और सुसंगत एआई नियमों की स्थापना जो नवाचार को बढ़ावा देते हैं और जोखिमों को कम करते हैं।
• सहयोगात्मक भागीदारी: सरकार, उद्योग, शिक्षा जगत और नागरिक समाज के बीच सहयोग को बढ़ावा देना।

इन चुनौतियों का समाधान करके और अपनी ताकत का लाभ उठाकर, भारत एक संपन्न एआई पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण कर सकता है जो आर्थिक विकास को बढ़ावा देता है, जीवन की गुणवत्ता में सुधार करता है और वैश्विक एआई क्रांति में योगदान देता है। एक विश्व स्तरीय एआई इंजन की खोज कठिन हो सकती है, लेकिन संभावित पुरस्कार बहुत अधिक हैं, जो भारत को एक एआई पावरहाउस में बदलने का वादा करते हैं।