भारत का AI गेम बदला! अब बड़े मॉडल की रेस से हटकर 'फैलाव' पर जोर, निवेश से मिलेगा बूस्ट!

AI में भारत की नई रणनीति: 'फैलाव' पर ज्यादा ध्यान

भारत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में एक नया और दमदार कदम उठा रहा है। देश अब सिर्फ बड़े AI मॉडल (LLMs) बनाने की दौड़ में शामिल होने के बजाय, AI को सभी उद्योगों में प्रभावी ढंग से फैलाने (Diffusion) और अपनाने (Adoption) पर अपना पूरा जोर लगा रहा है। Microsoft India Development Centre के प्रेसिडेंट राजीव कुमार जैसे लीडर्स के अनुसार, यह रणनीति AI के व्यावहारिक इस्तेमाल पर केंद्रित है। इस प्लान को तीन मुख्य स्तंभों पर खड़ा किया जा रहा है: मजबूत इंफ्रास्ट्रक्चर का निर्माण, बड़े पैमाने पर वर्कफोर्स ट्रेनिंग (कर्मचारी प्रशिक्षण), और व्यवसायों द्वारा AI को तेजी से अपनाना। इसका मकसद भारत की बढ़ती डेवलपर कम्युनिटी की ताकत का इस्तेमाल करना और कंप्यूटिंग पावर की कमी को चतुराई से निपटना है, जिससे भारत ग्लोबल AI रेस में अपनी एक अलग पहचान बना सके।

निवेश से भारत के AI मार्केट को मिलेगी रफ्तार

इस AI क्रांति को बड़े निवेश का सहारा मिल रहा है। Microsoft ने भारत के AI इकोसिस्टम में अगले चार सालों (2026-2029) में $17.5 बिलियन का भारी-भरकम निवेश करने का ऐलान किया है, जो एशिया में उनका अब तक का सबसे बड़ा निवेश है। इससे पहले भी $3 बिलियन का वादा किया जा चुका है। इस फंड का इस्तेमाल क्लाउड और AI इंफ्रास्ट्रक्चर को बढ़ाने के लिए किया जाएगा, जिसमें हैदराबाद में 2026 के मध्य तक चालू होने वाला एक नया बड़ा डेटा सेंटर भी शामिल है। अनुमान है कि भारतीय AI मार्केट में जबरदस्त उछाल आएगा। यह मार्केट 2024 में अनुमानित USD 21.65 बिलियन से बढ़कर 2035 तक USD 257.45 बिलियन तक पहुंच सकता है। इसमें 2025 से 2035 तक सालाना करीब 25.24% की ग्रोथ देखने को मिलेगी। हेल्थकेयर, फाइनेंस और रिटेल जैसे सेक्टर्स में AI के बढ़ते इस्तेमाल, सरकारी योजनाओं और AI स्टार्टअप्स की बढ़ती संख्या इस ग्रोथ को रफ्तार दे रही है। उदाहरण के लिए, Sarvam AI एक बड़े फंडिंग राउंड के बाद $1.5 बिलियन के वैल्यूएशन के करीब पहुंच रहा है, जो लोकल AI सॉल्यूशंस में निवेशकों का गहरा भरोसा दिखाता है। Krutrim ने भी अच्छी-खासी फंडिंग जुटाई है, जो इस सेक्टर की गतिशीलता को दर्शाता है। ग्लोबल स्तर पर, 2024 में कंपनियों ने AI में $150 बिलियन का निवेश किया है, जो भारत को एक बढ़ते हुए महत्वपूर्ण बाजार के रूप में स्थापित करता है।

डेवलपर पावरहाउस: 'सॉवरेन AI' को दे रहा है उड़ान

भारत का डेवलपर समुदाय AI के विकास में एक बड़ा एसेट है। 2026 तक GitHub पर भारत की मौजूदगी 27 मिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है, जिससे यह दुनिया का सबसे बड़ा ओपन-सोर्स डेवलपर बेस बन जाएगा और 2030 तक अमेरिका को पीछे छोड़ सकता है। AI टूल्स और सरकारी ट्रेनिंग प्रोग्राम्स इस विस्तार को और मजबूती दे रहे हैं। 'Sovereign AI' (यानी देश के नियंत्रण वाली AI) को ग्लोबल पॉलिटिक्स और स्थानीय भाषाओं के लिए AI की जरूरत के चलते तेजी से बढ़ावा मिल रहा है। स्टार्टअप्स और सरकारी प्रोजेक्ट्स 'Indic Models' विकसित कर रहे हैं, जो भारतीय भाषाओं और जरूरतों के हिसाब से तैयार किए जा रहे हैं। Sarvam AI का Sarvam-1 मॉडल कई भारतीय भाषाओं को सपोर्ट करता है, और BharatGen जैसे प्रोजेक्ट्स भारतीय जरूरतों पर केंद्रित मल्टीमॉडल LLMs बनाने का लक्ष्य रखते हैं। Tech Mahindra भी अपने TeNo प्लेटफॉर्म के साथ सॉवरेन LLMs को आगे बढ़ा रहा है। यह लोकल इनोवेशन पश्चिमी AI मॉडलों के दबदबे को चुनौती दे रहा है, पूर्वाग्रहों को दूर कर रहा है और भारतीय भाषाओं व संस्कृति का सही प्रतिनिधित्व कर रहा है।

कंप्यूटिंग पावर तक पहुंच और अपनाने की राह की चुनौतियां

AI की प्रगति के लिए कंप्यूटिंग पावर (GPU) कितनी अहम है, इसे समझते हुए IndiaAI Mission, GPUs की उपलब्धता को बड़े पैमाने पर बढ़ा रहा है। पहले से ही ₹10,372 करोड़ के बजट के साथ, 38,000 से ज्यादा GPUs रियायती दरों पर (लगभग $0.72 प्रति घंटा) उपलब्ध कराए जा रहे हैं, और 20,000 और जोड़ने की योजना है। इस पहल का लक्ष्य स्टार्टअप्स और शोधकर्ताओं के लिए हाई-परफॉरमेंस कंप्यूटिंग को आसानी से उपलब्ध कराना है। इंफ्रास्ट्रक्चर में सुधार के बावजूद, भारतीय व्यवसायों को AI अपनाने में कुछ चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। मुख्य समस्याओं में डेटा तक पहुंच और उसका विश्लेषण करने में दिक्कतें, कुशल लोगों की भारी कमी और निर्णय लेने में देरी शामिल हैं। सुरक्षा, डेटा की गुणवत्ता और गवर्नेंस से जुड़े मुद्दे भी बड़ी चुनौतियां पेश करते हैं, जिनके लिए मजबूत रिस्क मैनेजमेंट प्लान की जरूरत है।

चुनौतियां अभी बाकी: क्षमता का अंतर और जोखिम

हालांकि भारत में AI को अपनाने की दरें मजबूत हैं, 40% संगठनों ने वैश्विक औसत 28% की तुलना में महत्वपूर्ण या पूर्ण उपयोग की रिपोर्ट की है, फिर भी एक बड़ी क्षमता की खाई (Capability Gap) बनी हुई है। Deloitte की रिपोर्ट के अनुसार, केवल 0-4% भारतीय कंपनियों के पास उच्च AI विशेषज्ञता है, जो वैश्विक 2-8% से पीछे है। लागत या इंफ्रास्ट्रक्चर की बजाय, रेगुलेटरी और अनुपालन की मांगें (Regulatory and compliance demands), साथ ही बदलाव के प्रति प्रतिरोध (resistance to change) मुख्य बाधाएं हैं। ओपन-सोर्स तकनीकों पर अत्यधिक निर्भरता (स्टार्टअप्स का 76%) ग्लोबल टेक दिग्गजों पर निर्भरता पैदा कर सकती है, जिससे 'सॉवरेन्टी' (संप्रभुता) पर सीमित प्रभाव पड़ेगा। इसके अलावा, डिफ्यूजन पर फोकस, हालांकि व्यावहारिक है, अंतरराष्ट्रीय लीडर्स की तुलना में फाउंडेशनल मॉडल डेवलपमेंट में पीछे छूट जाने की छाप छोड़ने का जोखिम रखता है। IndiaAI Mission की महत्वाकांक्षी GPU योजनाओं की सफलता और प्रभावी वर्कफोर्स ट्रेनिंग, भारत की AI क्षमता को विदेशी सिस्टम पर अत्यधिक निर्भर हुए बिना या विशेषज्ञता की कमी का सामना किए बिना साकार करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

भारत के AI भविष्य का आउटलुक

भारत का AI मार्केट लगातार मजबूत ग्रोथ के लिए तैयार है। 2033 तक इसके USD 325,344.5 मिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। AI डिफ्यूजन पर देश का रणनीतिक जोर, इसके बढ़ते डेवलपर बेस और कंप्यूट की बढ़ती उपलब्धता के साथ मिलकर, इसे वैश्विक AI परिदृश्य में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में स्थापित करता है। सफलता के लिए विशेषज्ञता की खाई को पाटना, डेटा गवर्नेंस और सुरक्षा को मजबूत करना, और वास्तव में एक स्वतंत्र और अभिनव संप्रभु AI इकोसिस्टम का निर्माण करना आवश्यक है जो विश्व स्तर पर प्रतिस्पर्धा कर सके।