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'AI का UPI': भारत की नई AI क्रांति की नींव
Dell Technologies India के मैनेजिंग डायरेक्टर मनीष गुप्ता ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के क्षेत्र में भारत को ग्लोबल लीडर बनाने के लिए एक अनोखा प्लान सामने रखा है। उन्होंने इसे 'AI का UPI' नाम दिया है। ठीक वैसे ही जैसे UPI ने डिजिटल पेमेंट्स में क्रांति ला दी, वैसे ही यह AI प्लेटफॉर्म भारत में AI इनोवेशन और डेवलपमेंट को बढ़ावा देगा। यह एक ऐसा इंटीग्रेटेड प्लेटफॉर्म होगा जो APIs के ज़रिए आसानी से एक्सेस किया जा सकेगा, जिससे स्टार्टअप से लेकर बड़ी कंपनियां और शैक्षणिक संस्थान तक, सभी AI सोल्यूशन्स बना सकेंगे।
भारत की AI में ग्लोबल पोजीशन
इस विजन को हकीकत बनाने के लिए सरकार भी कमर कस चुकी है। 'इंडिया AI मिशन' (India AI Mission) के तहत करीब ₹10,372 करोड़ का बड़ा फंड आवंटित किया गया है। इससे कंप्यूटिंग क्षमता (compute capacity) को मजबूत किया जाएगा और 'AI Kosh' जैसे प्लेटफॉर्म बनाए जाएंगे, जिनका लक्ष्य 7,000+ डेटासेट्स को होस्ट करना है। यह सब इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के AI वाइब्रेंसी टूल के अनुसार, भारत AI कॉम्पिटिटिवनेस में दुनिया में तीसरे स्थान पर है, सिर्फ अमेरिका और चीन से पीछे। सरकार हजारों GPUs (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स) भी खरीद रही है ताकि स्थानीय इनोवेटर्स को सस्ती कंप्यूटिंग पावर मिल सके।
फोकस यूजर्स से डेवलपर्स पर
मनीष गुप्ता का मानना है कि अब वक्त आ गया है कि हम एक अरब (billion) यूजर्स के बजाय एक मिलियन या 10 मिलियन डेवलपर्स तैयार करने पर ध्यान दें। यह AI के इस्तेमाल (consumption) से AI बनाने (creation) की ओर एक बड़ा कदम है। भारत की IT इंडस्ट्री में इंजीनियर्स की बड़ी संख्या को देखते हुए, यह एक मजबूत आधार प्रदान करता है। हालांकि, डेवलपर्स के लिए एक एकीकृत माहौल बनाने और क्षेत्रीय असमानताओं को दूर करने जैसी चुनौतियाँ अभी भी हैं।
एंटरप्राइज अडॉप्शन की असली बाधा: ROI
आम धारणा के विपरीत, कंपनियों के लिए AI अपनाने में सबसे बड़ी रुकावट सुरक्षा (security) नहीं, बल्कि AI के फायदों को असली, स्केलेबल और मुनाफे वाले (monetizable) उपयोग के मामलों (use cases) में बदलना है। भारत एंटरप्राइज AI/ML ट्रांजैक्शन्स में दुनिया में दूसरे स्थान पर है, लेकिन कई कंपनियां अभी भी शुरुआती दौर में हैं या पायलट प्रोजेक्ट्स से मिलने वाले रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (ROI) को ठीक से माप नहीं पा रही हैं। पायलट प्रोजेक्ट्स के बाद, उन्हें वास्तविक दुनिया की प्रक्रियाओं के साथ एकीकृत करने में मुश्किल आती है। इसलिए, सिर्फ प्रयोग (experimentation) से आगे बढ़कर, ठोस बिजनेस वैल्यू दिखाना सबसे जरूरी है।
रेगुलेशन और इनोवेशन का संतुलन
AI के विकास और रेगुलेशन के बीच संतुलन बनाना एक महत्वपूर्ण चुनौती है। डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन (DPDP) एक्ट, 2023, डेटा प्राइवेसी के लिए एक फ्रेमवर्क देता है, लेकिन AI से जुड़े खास जोखिमों जैसे एल्गोरिथम में पारदर्शिता की कमी, पूर्वाग्रह (bias) और ऑटोमेटेड फैसले, इन पर अभी और स्पष्टता की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करना होगा कि इनोवेशन की गति बनी रहे और साथ ही सुरक्षा व प्राइवेसी से समझौता न हो।
स्ट्रक्चरल और टैलेंट गैप की चुनौतियां
भारत AI में आगे बढ़ रहा है, लेकिन अभी भी कुछ बड़ी स्ट्रक्चरल कमजोरियां हैं। हमें एडवांस्ड चिप्स जैसी विदेशी टेक्नोलॉजी पर निर्भर रहना पड़ता है, जिससे सप्लाई चेन में रुकावट का खतरा बना रहता है। भारत का R&D पर खर्च (GDP का 0.65%) वैश्विक लीडर्स की तुलना में कम है। इसके अलावा, AI मॉडल के लिए जरूरी हाई-परफॉरमेंस कंप्यूटिंग क्षमता की बढ़ती मांग और हाई कैपिटल की जरूरत, घरेलू स्टार्टअप्स के लिए मुश्किलें पैदा करती हैं।
टैलेंट की बात करें तो, भारत में इंजीनियरों की बड़ी संख्या होने के बावजूद, एडवांस्ड AI और डेटा मैनेजमेंट स्किल्स में एक महत्वपूर्ण गैप है। इसके चलते हमें बाहरी पार्टनर्स पर निर्भर रहना पड़ता है।
भविष्य का रास्ता
Dell Technologies के AI सर्वर शिपमेंट्स और बैकलॉग में मजबूत डिमांड दिख रही है, $11.7 बिलियन का बैकलॉग है और पूरे साल के लिए AI सर्वर शिपमेंट गाइडेंस $20 बिलियन तक बढ़ाया गया है। हालांकि, डेल टेक्नोलॉजीज (DELL) के शेयर पर एनालिस्ट्स की राय मिली-जुली है। मॉर्गन स्टेनली (Morgan Stanley) ने $101 का टारगेट प्राइस रखा है, जबकि एवरकोर ISI (Evercore ISI) का आउटपरफॉरमेंस रेटिंग के साथ लक्ष्य थोड़ा कम है।
कुल मिलाकर, भारतीय AI मार्केट के 2032 तक $130 बिलियन से अधिक तक पहुंचने का अनुमान है। इस ग्रोथ को बनाए रखने के लिए विजन को हकीकत में बदलना, डेवलपर्स को सशक्त बनाना, ठोस ROI दिखाना और रेगुलेशन व इनोवेशन के बीच सही संतुलन बनाना बेहद जरूरी होगा।