عالمی معیار کے AI انجن کی تلاش میں بھارت

بھارت کی ایک عالمی معیار کے AI انجن کی تلاش

اگرچہ بھارت میں AI اسٹارٹ اپس کا ایک ترقی پذیر ایکو سسٹم موجود ہے، لیکن ابھی تک اس نے عالمی سطح پر مسابقتی AI انجن تیار نہیں کیا ہے، جس کی وجہ سے AI قیادت کے حصول میں درپیش چیلنجز اور مواقع کے بارے میں سوالات جنم لے رہے ہیں۔

بھارت، جس میں 50 لاکھ سے زائد آئی ٹی پیشہ ور افراد کا وسیع پول موجود ہے اور تعلیم میں مصنوعی ذہانت (AI) پر بڑھتی ہوئی توجہ دی جارہی ہے، تیزی سے بدلتی ہوئی عالمی AI ریس میں مقابلہ کرنے کے لیے بالکل تیار نظر آتا ہے۔ اگرچہ ریاست ہائے متحدہ امریکہ نے 2023 میں ChatGPT کے ساتھ ابتدائی برتری حاصل کی، اور چین نے DeepSeek کے ساتھ تیزی سے اس کی پیروی کی، لیکن بھارت نے ابھی تک کوئی موازنہ بڑا لسانی ماڈل (LLM) تیار نہیں کیا ہے جو انسانی جیسی مواصلات کی نقل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہو۔

ابھرتا ہوا بھارتی AI منظرنامہ

ایک فلیگ شپ AI انجن کی عدم موجودگی کے باوجود، بھارت کا AI سیکٹر نمایاں ترقی کا تجربہ کر رہا ہے۔ Tracxn کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ بھارتی AI منظرنامے میں 7,114 اسٹارٹ اپس شامل ہیں، جنہوں نے مجموعی طور پر 23 بلین ڈالر کی ایکویٹی فنڈنگ حاصل کی ہے۔ AI کی صلاحیت کو تسلیم کرتے ہوئے، بھارتی حکومت نے IndiaAI مشن کا آغاز کیا ہے، جس میں تقریباً 1.21 بلین ڈالر مختص کیے گئے ہیں تاکہ مقامی بڑے ملٹی موڈل ماڈلز (LMMs) اور اہم شعبوں میں ڈومین سے متعلق بنیادی ماڈلز کی ترقی اور تعیناتی کو فروغ دیا جاسکے۔

عالمی AI میدان میں نیویگیٹ کرنا

IndiaAI مشن کے سی ای او ابھیشیک سنگھ کے مطابق، بھارتی اسٹارٹ اپس کو عالمی AI پاور ہاؤسز کے ساتھ مؤثر طریقے سے مقابلہ کرنے کے لیے گھریلو منڈیوں سے آگے دیکھنا چاہیے۔ بنگلورو میں Accel AI سربراہی اجلاس میں بات کرتے ہوئے، سنگھ نے اس بات پر زور دیا کہ اگرچہ ابتدائی حکومتی حمایت قیمتی ہے، لیکن ماڈل ٹریننگ میں عالمی نقطہ نظر پر طویل مدتی کامیابی کا انحصار ہے۔

نیشنل ایسوسی ایشن آف سافٹ ویئر اینڈ سروس کمپنیز (NASSCOM)، جو بھارت کی $283 بلین کی ٹیک انڈسٹری کی نمائندگی کرتی ہے، عالمی سطح پر تسلیم شدہ AI ماڈل کی تعمیر کی پیچیدگی اور وسائل کی شدت کو تسلیم کرتی ہے۔ NASSCOM کے سینئر مینیجر مواصلات ستیہ کی میترا نے تیزی سے آگے بڑھنے اور ایک منفرد AI شناخت قائم کرنے کی ضرورت پر زور دیا۔

AI تحقیق کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے، IndiaAI مشن نے حال ہی میں 15,916 گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPUs) کا اضافہ کرنے کا اعلان کیا ہے، جو متوازی پروسیسنگ-انٹینیو AI حساب کے لیے ضروری ہیں۔ یہ اضافہ پبلک پرائیویٹ پارٹنرشپ کے ذریعے کل قومی AI کمپیوٹنگ کی صلاحیت کو 34,333 GPUs تک بڑھا دے گا۔

گھریلو AI جدت طرازی کی کاشت

Gan AI، Gnan AI، SarvamAI، اور Soket AI سمیت کئی اسٹارٹ اپس IndiaAI مشن کی حمایت سے بھارتی تناظر کے مطابق بنائے گئے بنیادی ماڈلز کو فعال طور پر تیار کر رہے ہیں۔ Sarvam AI، Fractal، اور CoRover AI جیسی دیگر فرمیں مخصوص شعبوں میں AI جدت طرازی پر توجہ مرکوز کر رہی ہیں۔

میترا کے مطابق، AI میں کامیابی کے حصول کے لیے کمپیوٹر اور ڈیٹا گورننس، ماڈل ٹریننگ، اور عملی تعیناتی پر مشتمل ایک جامع ویلیو چین قائم کرنے کے لیے حکومت، صنعت اور تعلیمی اداروں کے درمیان باہمی تعاون کی کوششوں کی ضرورت ہے۔

بھارت کے AI عروج میں چیلنجوں پر قابو پانا

پون دگل، جو کہ ایک ممتاز سائبر سیکیورٹی ماہر ہیں، کا کہنا ہے کہ بھارت کو اعلیٰ درجے کے AI ہارڈ ویئر کی قلت، جدید GPUs تک محدود رسائی، اور ناکافی کلاؤڈ کمپیوٹنگ وسائل جیسے مسائل کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے، یہ سب بڑے پیمانے پر AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے بہت ضروری ہیں۔

دگل اس بات کی نشاندہی بھی کرتے ہیں کہ عالمی مقابلوں کے مقابلے میں سرمایہ کاری میں نمایاں فرق ہے۔ اگرچہ بھارتی AI اسٹارٹ اپس میں وینچر کیپیٹل کی سرمایہ کاری میں اضافہ ہوا ہے، لیکن یہ اب بھی امریکہ اور چین میں دیکھی جانے والی سطحوں سے کافی کم ہے۔

انہوں نے نوٹ کیا کہ 2014 سے 2023 تک، امریکہ نے 2.34 ٹریلین ڈالر اور چین نے 832 بلین ڈالر وینچرز اور اسٹارٹ اپس میں سرمایہ کاری کی، جبکہ بھارت نے اسی عرصے کے دوران 145 بلین ڈالر کی سرمایہ کاری کی۔

دگل کا خیال ہے کہ بھارت اپنا AI ماڈل بنانے کی جانب گامزن ہے لیکن اسے اہم انفراسٹرکچر، فنڈنگ، ٹیلنٹ، ڈیٹا اور ریگولیٹری چیلنجوں سے نمٹنے کی ضرورت ہے۔

لسانی تنوع: ایک منفرد چیلنج

بھارت کا لسانی تنوع AI ترقی کے لیے ایک منفرد رکاوٹ پیش کرتا ہے۔ انگریزی ملک کی 22 سرکاری زبانوں میں سے صرف ایک ہے، جس میں 1,600 سے زائد بولی جانے والی زبانیں بھی ہیں، جن میں سے بہت سی کی ڈیجیٹل نمائندگی محدود ہے۔

مومنٹم 91 کے یش شاہ، جو کہ ایک کسٹم سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کمپنی ہے، اس بات پر روشنی ڈالتے ہیں کہ ایک "بھارتی" LLM کے استعمال کا بنیادی معاملہ مختلف بھارتی زبانوں میں کام کرنے کی اس کی صلاحیت میں مضمر ہے۔ تاہم، یہ فی الحال زیادہ تر بھارتی زبانوں کے لیے معیاری تربیتی ڈیٹا کی قلت کی وجہ سے مشکل ہے۔

شاہ کا کہنا ہے کہ انگریزی پر مبنی LLMs کے لیے، دیگر کمپنیوں اور ممالک کے پاس ایک نمایاں برتری ہے جو غالباً برقرار رہے گی۔

AI پیشرفت میں کلیدی رکاوٹیں

اپسکوائر ٹیکنالوجیز کے اتپل وشنو نے خطرہ سے گریز کرنے والے سرمایہ کاروں، غیر مستقل ڈیٹا ریگولیشنز، اور GPUs کی محدود سپلائی کو بڑی رکاوٹوں کے طور پر شناخت کیا ہے۔

وشنوں کا خیال ہے کہ بھارت کے پاس وافر مقدار میں فکری سرمایہ موجود ہے، GPUs زیادہ قابل رسائی ہو رہے ہیں اور کثیر لسانی ڈیٹا استعمال کے منتظر ہیں۔ صابرانہ سرمایہ، واضح مسئلہ کی تعریفوں، اور ٹیلنٹ کی اسٹریٹجک تعیناتی کے ساتھ، ایک کمپیکٹ، عالمی معیار کا LLM دو سے تین سال میں لانچ کیا جا سکتا ہے۔

بھارت میں AI ڈویلپمنٹ کو درpesh چیلنجوں میں مزید گہرائی میں غوطہ لگانا

بھارتی AI انجن کی تشکیل کی جانب بھارت کے سفر کو صحیح معنوں میں سمجھنے کے لیے، اس کی پیشرفت میں رکاوٹ ڈالنے والے چیلنجوں کے پیچیدہ جال کو سمجھنا ضروری ہے۔

ہارڈ ویئر کی رکاوٹ: ایک اہم رکاوٹ

جیسا کہ پون دگل نے زور دیا، جدید AI ہارڈ ویئر، خاص طور پر جدید GPUs تک رسائی ایک Significant Constraint کی نمائندگی کرتی ہے۔ GPUs AI کے ورک ہارس ہیں، جو پیچیدہ AI ماڈلز کی تربیت اور چلانے کے computationally intensive کاموں کو تیز کرتے ہیں۔ بھارت کے اندر ان وسائل کی محدود دستیابی براہ راست AI ڈویلپمنٹ اور جدت طرازی میں ایک رکاوٹ ہے۔

کلاؤڈ صلاحیت کا مخمصہ: Scalability کے خدشات

ہارڈ ویئر کی حدود سے قریبی تعلق ناکافی کلاؤڈ کمپیوٹنگ وسائل کا مسئلہ ہے۔ کلاؤڈ پلیٹ فارمز Scalable کمپیوٹنگ پاور، اسٹوریج، اور سروسز پیش کرتے ہیں جو بڑے پیمانے پر AI ماڈلز کی تربیت کے Huge ڈیٹا سیٹس اور کمپیوٹیشنل ڈیمانڈ کے ہینڈلنگ کے لیے ضروری ہیں۔ اگرچہ بھارت میں کلاؤڈ اپنانے میں اضافہ ہو رہا ہے، لیکن AI ورک لوڈ کے لیے تیار کردہ مضبوط اور سستے کلاؤڈ انفراسٹرکچر کی دستیابی معروف AI اقوام کے مقابلے میں پیچھے ہے۔ یہ تفاوت بھارتی AI ڈویلپرز کی ماڈلز کو مؤثر طریقے سے تجربہ کرنے، دہرانے اور اسکیل کرنے کی صلاحیت کو متاثر کرتا ہے۔

فنڈنگ کا عنصر: سرمایہ کاری کے فرق کو ختم کرنا

بھارت اور عالمی AI لیڈرز جیسے امریکہ اور چین کے درمیان سرمایہ کاری کا بہت بڑا فرق تشویش کا باعث ہے۔ وینچر کیپیٹل AI اسٹارٹ اپس کی ترقی کو ہوا دیتا ہے، جس سے انہیں ٹاپ ٹیلنٹ کو راغب کرنے، وسائل حاصل کرنے اور مہتواکانکشی پروجیکٹس کو آگے بڑھانے کے قابل بنایا جاتا ہے۔ بھارت میں AI پر مرکوز وینچر فنڈنگ کی نسبتاً قلت جدت طرازی کو روک سکتی ہے اور اسٹارٹ اپس کے لیے عالمی سطح پر مقابلہ کرنا مشکل بنا سکتی ہے۔ اس سے نمٹنے کے لیے AI کے لیے زیادہ سازگار سرمایہ کاری کا ماحول پیدا کرنے، ملکی اور غیر ملکی دونوں سرمایہ کاری کو راغب کرنے کی ضرورت ہے۔

ٹیلنٹ ٹینگو: AI کی مہارت کو فروغ دینا

اگرچہ بھارت میں آئی ٹی پروفیشنلز کا ایک بڑا پول موجود ہے، لیکن Specialized AI ٹیلنٹ کی دستیابی اب بھی ایک چیلنج ہے۔ جدید AI سسٹمز کی تعمیر اور تعیناتی کے لیے متنوع قسم کی مہارتوں کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، نیچرل لینگویج پروسیسنگ، کمپیوٹر وژن، اور ڈیٹا سائنس۔ اس ٹیلنٹ گیپ کو ختم کرنے کے لیے، بھارت کو AI سے متعلقہ تعلیم اور تربیتی پروگراموں میں سرمایہ کاری کرنے، بیرون ملک سے تجربہ کار AI پروفیشنلز کو راغب کرنے، اور ایک متحرک تحقیقی کمیونٹی کو فروغ دینے کی ضرورت ہے۔

ڈیٹا کی کمی: مقدار اور معیار سے نمٹنا

اعلیٰ معیار کے، لیبل شدہ ڈیٹا کی دستیابی AI کی لائف بلڈ ہے۔ AI ماڈلز ان ڈیٹا کی بنیاد پر پیٹرن سیکھتے ہیں اور پیشین گوئیاں کرتے ہیں جن پر انہیں تربیت دی جاتی ہے۔ اہم شعبوں میں، خاص طور پر بھارتی زبانوں میں، کافی ڈیٹا کی کمی ایک اہم رکاوٹ ہے۔ مزید برآں، ڈیٹا کی رازداری، تحفظ، اور اخلاقی استعمال کو یقینی بنانا بہت ضروری ہے۔ بھارت کو جامع ڈیٹا اسٹریٹجیز تیار کرنے کی ضرورت ہے جو ڈیٹا اکٹھا کرنے، تشریح، گورننس، اور رسائی سے نمٹیں۔

ریگولیٹری روڈ بلاکس: غیر یقینی صورتحال پر نیویگیٹ کرنا

AI کی تیزی سے ترقی پذیر نوعیت ریگولیٹری چیلنجز پیش کرتی ہے۔ دنیا بھر کی حکومتیں اس بات سے دوچار ہیں کہ AI کو کس طرح ریگولیٹ کیا جائے تاکہ ممکنہ خطرات کو کم کرتے ہوئے جدت طرازی کو فروغ دیا جا سکے۔ بھارت میں واضح اور مستقل AI ریگولیشنز کی عدم موجودگی AI ڈویلپرز اور سرمایہ کاروں کے لیے غیر یقینی صورتحال پیدا کرتی ہے۔ ڈیٹا کی رازداری، الگورتھمک تعصب، اور ذمہ داری جیسے مسائل سے نمٹنے والے اچھی طرح سے متعین ریگولیٹری فریم ورک قائم کرنا ذمہ دار AI ڈویلپمنٹ کو فروغ دینے کے لیے بہت ضروری ہے۔

مواقع اب بھی وافر ہیں: مستقبل کا ایک نظارہ

چیلنجوں کے باوجود، بھارت کے پاس عالمی AI منظرنامے میں ایک بڑا کھلاڑی بننے کی بے پناہ صلاحیت موجود ہے۔ ملک کی بڑی آبادی، بڑھتی ہوئی معیشت، اور بڑھتا ہوا ڈیجیٹل اپنانہ AI جدت طرازی کے لیے ایک زرخیز میدان تیار کرتا ہے۔ اس صلاحیت کو حقیقت میں بدلنے کے لیے، بھارت کو درج ذیل پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے:

• اسٹریٹجک نیویسٹمنٹ: AI انفراسٹرکچر، ریسرچ اینڈ ڈویلپمنٹ، اور ایجوکیشن میں سرمایہ کاری میں اضافہ۔
• ٹیلنٹ ڈیولوپمنٹ: ہنرمند افرادی قوت کو فروغ دینے کے لیے AI ایجوکیشن اور تربیتی پروگراموں کو مضبوط بنانا۔
• ڈیٹا ایکو سسٹمز: مضبوط ڈیٹا ایکو سسٹمز بنانا جو ڈیٹا اکٹھا کرنے، اشتراک کرنے اور گورننس کو آسان بنائیں۔
• ریگولیٹری کلیئریٹی: واضح اور مستقل AI ریگولیشنز قائم کرنا جو جدت طرازی کو فروغ دیں اور خطرات کو کم کریں۔
• کلیبولریٹو پارٹنر شپس: حکومت، صنعت، تعلیمی اداروں اور سول سوسائٹی کے درمیان تعاون کو فروغ دینا۔

ان چیلنجوں سے نمٹ کر اور اپنی طاقتوں سے فائدہ اٹھا کر، بھارت ایک ترقی پذیر AI ایکو سسٹم بنا سکتا ہے جو معاشی ترقی کو آگے بڑھاتا ہے، زندگی کے معیار کو بہتر بناتا ہے، اور عالمی AI انقلاب میں حصہ ڈالتا ہے۔ عالمی معیار کے AI انجن کی تلاش مشکل ہو سکتی ہے، لیکن ممکنہ انعامات بے پناہ ہیں، جو وعدہ کرتے ہیں کہ بھارت کو ایک AI پاور ہاؤس میں تبدیل کر دیا جائے گا۔