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'मेक इन इंडिया' AI की नींव
प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी ने भारत को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के विकास और इस्तेमाल का ग्लोबल हब बनाने का बड़ा विज़न पेश किया है। उन्होंने अंतरराष्ट्रीय भागीदारों से "भारत में डिज़ाइन करने और दुनिया को डिलीवर करने" का आह्वान किया है। इस महत्वाकांक्षा को हाल ही में हुए इंडिया AI इम्पैक्ट समिट 2026 में भी प्रमुखता से दिखाया गया, जिसने भारत को ग्लोबल साउथ में एक लीडर और दुनिया के मंच पर एक बड़ा खिलाड़ी के तौर पर पेश किया।
सरकार की प्रतिबद्धता इंडियाAI मिशन जैसी बड़ी पहलों से और मजबूत होती है, जिसके लिए अगले पांच सालों में ₹10,300 करोड़ का आवंटन किया गया है। इसका मकसद कंप्यूटिंग पावर बढ़ाना और सस्ती दरों पर रिसर्च के मौके उपलब्ध कराना है। हाल ही में 38,000 मौजूदा यूनिट्स के अलावा 20,000 अतिरिक्त जीपीयू (GPU) जोड़ने की घोषणा AI इंफ्रास्ट्रक्चर को बड़ा बूस्ट देने का संकेत है। यह पहल AI को ज़्यादा लोगों तक पहुंचाने और विदेशी टूल्स से आगे बढ़कर स्वदेशी विकास को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखती है। समिट में भारतीय कंपनियों द्वारा लॉन्च किए गए तीन संप्रभु AI मॉडल, जिसमें भारतीय भाषाओं के लिए Sarvam AI के बड़े लैंग्वेज मॉडल शामिल हैं, घरेलू नवाचार क्षमता के बढ़ते कदम को दर्शाते हैं।
ग्लोबल AI रेस: भारत की स्थिति और कंपीटिशन
दुनिया भर में AI के क्षेत्र में भारत की तेज़ी से हुई तरक्की साफ दिखती है। स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी ने इसे अमेरिका और चीन के बाद AI वाइब्रेंस में तीसरे स्थान पर रखा है। यह तरक्की भले ही गति दिखाती है, लेकिन स्थापित AI दिग्गजों से मुकाबले के लिए अभी काफी लंबा सफर तय करना बाकी है। अमेरिका प्राइवेट इन्वेस्टमेंट, कंप्यूटिंग क्षमता और फाउंडेशन मॉडल डेवलपमेंट जैसे अहम क्षेत्रों में आगे है, जबकि चीन रिसर्च आउटपुट और पेटेंट जेनरेशन में बाज़ी मारता है। भारत का AI इकोसिस्टम अभी मैच्योर होने के बजाय तेज़ी से बढ़ रहा है। इस कंपीटिशन के माहौल में न सिर्फ AI की बुनियादी क्षमताओं में बड़ा निवेश जरूरी है, बल्कि स्वदेशी विकास पर भी खास ध्यान देना होगा, खासकर सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग जैसे क्षेत्रों में, जहाँ भारत एक उपभोक्ता से निर्माता बनने की ओर बढ़ रहा है। ग्लोबल AI मार्केट में जबरदस्त ग्रोथ की उम्मीद है, जो 2030 तक $1.81 ट्रिलियन तक पहुंच सकता है। एशिया पैसिफिक के सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले क्षेत्र बने रहने का अनुमान है। भारत का AI मार्केट अकेले 2025 तक $8 बिलियन का होने का अनुमान है और यह 40% के सीएजीआर (CAGR) से बढ़ने की उम्मीद है।
चुनौतियों का विश्लेषण (Bear Case)
इन महत्वाकांक्षी योजनाओं और सरकारी प्रयासों के बावजूद, भारत की AI उम्मीदों के सामने कई बड़ी सिस्टमैटिक चुनौतियाँ हैं। एक बड़ी चिंता विदेशी AI सिस्टम पर निर्भरता और उसके चलते मार्केट कंसंट्रेशन है। एक्सपर्ट्स का मानना है कि कुछ ग्लोबल खिलाड़ियों का अपस्ट्रीम डेटा लेयर्स पर दबदबा, और फाउंडेशन मॉडल व इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए भारी पूंजी की ज़रूरत, घरेलू स्टार्टअप्स के लिए बड़ी रुकावटें पैदा करती हैं।
इसके अलावा, भारत की इकोनॉमी का एक मुख्य आधार, आईटी सर्विसेज़ सेक्टर, डिसरप्शन के खतरे में है। एनालिस्ट्स का कहना है कि AI-संचालित ऑटोमेशन, खासकर एंथ्रोपिक और पालेंटिर जैसे एडवांस्ड मॉडल से, एप्लीकेशन सर्विसेज़ रेवेन्यू को स्ट्रक्चरली कम कर सकता है, जो आईटी कंपनियों की आय का 40-70% हिस्सा होता है। जबकि कुछ इसे एक बदलाव मान रहे हैं, वहीं कुछ रेवेन्यू पर दबाव और वैल्यूएशन पर निगेटिव असर के जोखिम को उजागर करते हैं, जिससे मौजूदा ग्रोथ अनुमानों में इस जोखिम को कम करके आंका गया है। भारत का R&D खर्च 2024 में जीडीपी का 0.6% है, जबकि चीन का 2.68% है, जो फंडामेंटल रिसर्च में निवेश के अंतर को दर्शाता है। इसके अलावा, ब्रेन ड्रेन, जीपीयू (GPU) तक अनिश्चित पहुंच और डेटा संप्रभुता से जुड़े भू-राजनीतिक तनाव घरेलू AI विकास को और जटिल बनाते हैं। ग्लोबल लीडर्स की तुलना में भारत में डेटा सेंटर की भी कमी है, जहाँ 274 डेटा सेंटर हैं, जबकि चीन में 364 और अमेरिका में 3,959 हैं।
भविष्य की राह
भारत अपने AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क को सात बुनियादी सिद्धांतों या 'सूत्रों' के ज़रिए आकार दे रहा है, जो विश्वास, मानव-केंद्रितता, निष्पक्षता और नवाचार पर रोक से ज़्यादा जोर देते हैं, साथ ही मौजूदा कानूनी ढाँचों का लाभ उठा रहे हैं। इंडियाAI मिशन जैसी पहलों और कंप्यूटिंग क्षमता का विस्तार करके एक मजबूत AI इकोसिस्टम बनाने पर सरकार का ध्यान एक दीर्घकालिक रणनीतिक प्रतिबद्धता को दर्शाता है। इस विज़न की सफलता वैश्विक नेताओं की तुलना में इंफ्रास्ट्रक्चरल और R&D के बड़े गैप को पाटने, एक वास्तविक प्रतिस्पर्धी घरेलू बाज़ार को बढ़ावा देने और इसके महत्वपूर्ण आईटी क्षेत्र पर AI के विघातक प्रभावों से निपटने पर निर्भर करेगी। अगले कुछ साल यह तय करने में महत्वपूर्ण होंगे कि क्या भारत अपनी महत्वाकांक्षा को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में स्थायी वैश्विक नेतृत्व में बदल सकता है।