ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ AI ਇੰਜਨ ਲਈ ਭਾਰਤ ਦੀ ਖੋਜ

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵ-ਪੱਧਰੀ AI ਇੰਜਨ ਦੀ ਭਾਲ

ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧਦਾ-ਫੁੱਲਦਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੇ ਹਾਲੇ ਤੱਕ ਆਪਣਾ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ AI ਇੰਜਨ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੈਦਾ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।

ਭਾਰਤ, ਜਿਸ ਕੋਲ 5 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ IT ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਤਲਾਬ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ‘ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਹੀ ਗਲੋਬਲ AI ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਨੇ 2023 ਵਿੱਚ ChatGPT ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੀਡ ਕਾਇਮ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਚੀਨ ਨੇ ਜਲਦੀ ਹੀ DeepSeek ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕੀਤਾ, ਭਾਰਤ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਰਗੇ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਵੇ।

ਵਧ ਰਿਹਾ ਭਾਰਤੀ AI ਖੇਤਰ

ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਇੰਜਨ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਭਾਰਤ ਦਾ AI ਖੇਤਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। Tracxn ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤੀ AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ 7,114 ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ $23 ਬਿਲੀਅਨ ਇਕੁਇਟੀ ਫੰਡਿੰਗ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, ਭਾਰਤ ਸਰਕਾਰ ਨੇ ਇੰਡੀਆAI ਮਿਸ਼ਨ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ $1.21 ਬਿਲੀਅਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਸੀ ਵੱਡੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲਾਂ (LMMs) ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਲਾਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਗਲੋਬਲ AI ਅਖਾੜੇ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ

ਇੰਡੀਆAI ਮਿਸ਼ਨ ਦੇ CEO ਅਭਿਸ਼ੇਕ ਸਿੰਘ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਭਾਰਤੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਗਲੋਬਲ AI ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਘਰੇਲੂ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬੈਂਗਲੁਰੂ ਵਿੱਚ ਐਕਸਲ AI ਸੰਮੇਲਨ ਵਿੱਚ ਬੋਲਦੇ ਹੋਏ, ਸਿੰਘ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਰਕਾਰੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਨੈਸ਼ਨਲ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਆਫ਼ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਂਡ ਸਰਵਿਸ ਕੰਪਨੀਆਂ (NASSCOM), ਜੋ ਕਿ ਭਾਰਤ ਦੇ $283 ਬਿਲੀਅਨ ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। NASSCOM ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਮੈਨੇਜਰ ਸੰਚਾਰ ਸਤਿਆਕੀ ਮੈਤਰਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ AI ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੀ ਲੋੜ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

AI ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਇੰਡੀਆAI ਮਿਸ਼ਨ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ 15,916 ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਕਾਈਆਂ (GPUs) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ-ਤੀਬਰ AI ਗਣਨਾਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਇਹ ਵਾਧਾ ਜਨਤਕ-ਨਿੱਜੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਰਾਹੀਂ ਕੁੱਲ ਰਾਸ਼ਟਰੀ AI ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ 34,333 GPUs ਤੱਕ ਵਧਾਏਗਾ।

ਘਰੇਲੂ AI ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਵਾ ਦੇਣਾ

ਕਈ ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ Gan AI, Gnan AI, SarvamAI, ਅਤੇ Soket AI ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਭਾਰਤੀAI ਮਿਸ਼ਨ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਭਾਰਤੀ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। Sarvam AI, Fractal, ਅਤੇ CoRover AI ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਰ ਫਰਮਾਂ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨਵੀਨਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਮੈਤਰਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, AI ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਮੁੱਲ ਲੜੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਕਾਰ, ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮੀਆ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਭਾਰਤ ਦੀ AI ਚੜ੍ਹਾਈ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ

ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮਾਹਿਰ ਪਵਨ ਦੁੱਗਲ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਘਾਟ, ਐਡਵਾਂਸਡ GPUs ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ, ਅਤੇ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।

ਦੁੱਗਲ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਪਾੜਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਰਤੀ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਪੱਧਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਹੈ।

ਉਸਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ 2014 ਤੋਂ 2023 ਤੱਕ, ਅਮਰੀਕਾ ਨੇ ਉੱਦਮਾਂ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਵਿੱਚ $2.34 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਅਤੇ ਚੀਨ ਨੇ $832 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਰਤ ਨੇ ਇਸੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ $145 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ।

ਦੁੱਗਲ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਆਪਣਾ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਕਦਮ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਪਰ ਉਸਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਫੰਡਿੰਗ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਭਿੰਨਤਾ: ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀ

ਭਾਰਤ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਭਿੰਨਤਾ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਰੁਕਾਵਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਦੇਸ਼ ਦੀਆਂ 22 ਅਧਿਕਾਰਤ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 1,600 ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੋਲੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵੀ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਸੀਮਤ ਹੈ।

ਮੋਮੈਂਟਮ 91 ਦੇ ਯਸ਼ ਸ਼ਾਹ, ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਕੰਪਨੀ, ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਇੱਕ "ਭਾਰਤੀ" LLM ਲਈ ਮੁੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਇਸਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਭਾਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ।

ਸ਼ਾਹ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਕਿ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ-ਅਧਾਰਤ LLMs ਲਈ, ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਜਾਰੀ ਰਹੇਗਾ।

AI ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟਾਂ

ਅਪਸਕੁਆਇਰ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਜ਼ ਦੇ ਉਤਪਲ ਵੈਸ਼ਨਵ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਡਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ, ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਨਿਯਮਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੀਮਤ GPU ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ।

ਵੈਸ਼ਨਵ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬੌਧਿਕ ਪੂੰਜੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ GPUs ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਡੇਟਾ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਧੀਰਜ ਵਾਲੀ ਪੂੰਜੀ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਤਾਇਨਾਤੀ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ LLM ਨੂੰ ਦੋ ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ AI ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਗੋਤਾਖੋਰੀ

ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ AI ਇੰਜਨ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਭਾਰਤ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਲ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਰੁਕਾਵਟ: ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਰੁਕਾਵਟ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਵਨ ਦੁੱਗਲ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ, ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਐਡਵਾਂਸਡ GPUs, ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੋਕ ਹੈ। GPUs AI ਦੇ ਕਾਮੇ ਹਨ, ਜੋ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੀਬਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਭਾਰਤ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੀਮਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਸਿੱਧੀ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਕਲਾਉਡ ਸਮਰੱਥਾ ਬੁਝਾਰਤ: ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ

ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਸਬੰਧਤ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ, ਸਟੋਰੇਜ, ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਵੱਧ ਰਿਹਾ ਹੈ, AI ਵਰਕਲੋਡਸ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਅਤੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਮਾਨਤਾ ਭਾਰਤੀ AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਅਤੇ ਸਕੇל ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਫੰਡਿੰਗ ਫੈਕਟਰ: ਨਿਵੇਸ਼ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ

ਭਾਰਤ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ AI ਲੀਡਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਪਾੜਾ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ। ਉੱਦਮ ਪੂੰਜੀ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੋਟੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ AI-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਉੱਦਮ ਫੰਡਿੰਗ ਦੀ ਸਾਪੇਖਿਕ ਘਾਟ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ AI ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਮਾਹੌਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਘਰੇਲੂ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਪੂੰਜੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਟੈਲੇਂਟ ਟੈਂਗੋ: AI ਮਾਹਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਰਤ ਕੋਲ IT ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਤਲਾਬ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਭਾਰਤ ਨੂੰ AI-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ, ਵਿਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਤਜਰਬੇਕਾਰ AI ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੀਵੰਤ ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ: ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ AI ਦਾ ਜੀਵਨ ਖੂਨ ਹੈ। AI ਮਾਡਲ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਭਾਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ।

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ: ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ

AI ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ AI ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਢਾਂਚਿਆਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਦੇਣਦਾਰੀ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਮੌਕੇ ਅਜੇ ਵੀ ਭਰਪੂਰ ਹਨ: ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ

ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਖਿਡਾਰੀ ਬਣਨ ਦੀ ਅਥਾਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਦੇਸ਼ ਦੀ ਵੱਡੀ ਆਬਾਦੀ, ਵਧ ਰਹੀ ਆਰਥਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਵਧ ਰਹੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ AI ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਜਾਊ ਜ਼ਮੀਨ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਾਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਇਸ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

• ਰਣਨੀਤਕ ਨਿਵੇਸ਼: AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਵਧਾਉਣਾ।
• ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਵਿਕਾਸ: ਇੱਕ ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨਾ।
• ਡੇਟਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਡੇਟਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
• ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ: ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ AI ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਜੋ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
• ਸਹਿਯੋਗੀ ਭਾਈਵਾਲੀ: ਸਰਕਾਰ, ਉਦਯੋਗ, ਅਕਾਦਮੀਆ ਅਤੇ ਸਿਵਲ ਸੁਸਾਇਟੀ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਭਾਰਤ ਇੱਕ ਵਧਦਾ-ਫੁੱਲਦਾ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੀਵਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ AI ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰੀ AI ਇੰਜਨ ਦੀ ਭਾਲ ਔਖੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਭਾਵੀ ਇਨਾਮ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹਨ, ਜੋ ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਇੱਕ AI ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।