भारताचे AI मिशन: केवळ भांडवल नाही, औद्योगिक पायाभूत सुविधांची गरज!

भारताचे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) मिशन हे केवळ भांडवल आणि डेटा सेंटर्सपुरते मर्यादित नाही. दीर्घकालीन वाढ समजून घेण्यासाठी गुंतवणूकदारांनी पायाभूत सुविधा पुरवणाऱ्या कंपन्या आणि मूलभूत तांत्रिक क्षमता विकसित करणाऱ्या कंपन्यांमधील अंतर ओळखावे.

काय घडले?

अलीकडील विश्लेषणानुसार, भारताच्या आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) क्षेत्रातील प्रगतीसाठी केवळ निधी उभारणे आणि डेटा सेंटर्स बांधणे पुरेसे नाही. यासोबतच एक मजबूत औद्योगिक आणि वैज्ञानिक पाया मजबूत करण्याची गरज आहे. 'इंडियाएआय मिशन' (IndiaAI Mission) संगणकीय क्षमता विकसित करण्याचे ध्येय ठेवत असले, तरी खरे तांत्रिक नेतृत्व मिळवण्यासाठी केवळ पायाभूत सुविधांपेक्षा बरेच काही आवश्यक आहे, असे समीक्षक म्हणतात. यासाठी सखोल संशोधन, मजबूत संस्था आणि केवळ तंत्रज्ञानाचा वापर न करता, खऱ्या अर्थाने नावीन्यपूर्ण उत्पादनांना पाठिंबा देणारा उत्पादन आधार (Manufacturing Base) आवश्यक आहे.

केवळ निधीवर लक्ष केंद्रित करणे पुरेसे नाही

गेली अनेक वर्षे, बाजारातील चर्चा केवळ भांडवली खर्च (Capital Expenditure) आणि संगणकीय क्षमतेवर (Compute Capacity) केंद्रित आहे. मात्र, केवळ आर्थिक दृष्टिकोन ठेवल्यास तांत्रिक आघाडी टिकवून ठेवण्यासाठी आवश्यक असलेल्या मूलभूत क्षमतांकडे दुर्लक्ष होऊ शकते. इतिहासात, अमेरिका आणि चीनसारखे देश जागतिक तंत्रज्ञान नेते बनले, कारण त्यांनी विद्यापीठे, संशोधन प्रयोगशाळा आणि दशकांपासून सुसंगत सार्वजनिक धोरणांमध्ये गुंतवणूक केली. सध्या भारतात सुरू असलेल्या चर्चेतून एक चिंता व्यक्त होत आहे की, संशोधन आणि बौद्धिक संपदा (Intellectual Property) यांसारखे 'सॉफ्टवेअर' स्थापित करण्यापूर्वीच देश AI च्या 'हार्डवेअर'वर लक्ष केंद्रित करत आहे. केवळ तंत्रज्ञान आयात करण्याऐवजी किंवा जागतिक कंपन्यांसाठी सर्व्हर होस्ट करण्याऐवजी, प्रयोगशाळा बांधणे आणि उच्च दर्जाचे STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) टॅलेंट टिकवून ठेवणे आवश्यक पावले म्हणून ओळखले जात आहेत.

औद्योगिक खोलीकडे वाटचाल

भारताचा AI क्षेत्रातील सामर्थ्य त्याच्या व्यापक औद्योगिकीकरणाशी जोडलेले आहे, असे मत वाढत आहे. ज्या अर्थव्यवस्थांनी आर्थिक सेवांकडे वळण्यापूर्वी आपला उत्पादन आधार तयार केला, त्यांच्या उलट भारताची आर्थिक वाढ मोठ्या प्रमाणावर सेवा-केंद्रित राहिली आहे. अर्थतज्ज्ञांच्या मते, या अकाली वित्तीयकरणामुळे (Financialization) तांत्रिक लवचिकता आणि रोजगारात अंतर निर्माण झाले आहे. डिजिटल प्लॅटफॉर्मचा ग्राहक बनण्यापासून ते आपल्या डिजिटल भविष्याचा निर्माता बनण्यापर्यंतचा प्रवास करण्यासाठी, देशाला अशा वातावरणाला प्रोत्साहन देण्याचे आव्हान आहे जिथे R&D ला आर्थिक अभियांत्रिकीपेक्षा (Financial Engineering) प्राधान्य दिले जाईल. नियामक गुंतागुंत आणि प्रशासकीय अडचणी अजूनही अशा अडथळ्या आहेत ज्यांना संस्थापक आणि नवोन्मेषकांना सामोरे जावे लागते. बऱ्याचदा, या अडचणींमुळे तांत्रिक यश मिळवण्यासाठी लागणारी ऊर्जा वाया जाते.

गुंतवणूकदार याकडे कसे पाहू शकतात?

सध्याच्या AI चर्चेत गुंतवणूकदार दोन प्रकारच्या कंपन्यांमध्ये फरक करण्यास शिकत आहेत. पहिल्या गटात वीज, बांधकाम आणि डेटा सेंटर रिअल इस्टेटसारख्या पायाभूत सुविधा पुरवणाऱ्या कंपन्यांचा समावेश आहे, ज्यांना तात्काळ भांडवली खर्चाचा फायदा होतो. या कंपन्या डिजिटल अर्थव्यवस्थेचे 'मालक' आहेत. दुसरा गट खऱ्या अर्थाने बौद्धिक संपदा, मालकीची मॉडेल्स आणि डीप-टेक सोल्युशन्स विकसित करणाऱ्या कंपन्यांचा आहे. दुसऱ्या गटासाठी उच्च संशोधन खर्च आणि अधिक अंमलबजावणीचा धोका आहे, परंतु संभाव्यतः दीर्घकालीन मूल्य अधिक आहे. बाजारातील सहभागी कंपन्या केवळ भागीदारीद्वारे AI ट्रेंडमध्ये सहभागी होत आहेत की पुढील दशकातील उत्पादकता परिभाषित करणाऱ्या मूलभूत क्षमता सक्रियपणे विकसित करत आहेत, हे पाहू शकतात.

गुंतवणूकदारांनी काय ट्रॅक करावे?

पुढे, गुंतवणूकदारांचे लक्ष प्रगतीच्या विशिष्ट मार्गांवर केंद्रित होऊ शकते. यामध्ये सरकारी-समर्थित AI संगणकीय पायाभूत सुविधांचे प्रत्यक्ष कार्यान्वयन आणि वापर, देशांतर्गत पेटंट फाइलिंगमधील वाढ आणि उच्च-स्तरीय अभियांत्रिकी प्रतिभा आकर्षित करण्याची व टिकवून ठेवण्याची खाजगी क्षेत्राची क्षमता यासारख्या बाबींचा समावेश असेल. याव्यतिरिक्त, संशोधन-केंद्रित कंपन्यांसाठी प्रशासकीय अडथळे कमी करणाऱ्या धोरणात्मक अद्यतनांचे निर्देशक आणि अल्प-मुदतीच्या डिजिटल सेवांऐवजी दीर्घकालीन औद्योगिक प्रकल्पांमध्ये खाजगी भांडवल प्रवाहित होण्याचे पुरावे यशाचे सूचक असतील. अंतिम चाचणी ही असेल की AI मिशन देशासाठी जागतिक बाजारात धोरणात्मक लाभ आणि आर्थिक मूल्य प्रदान करणारी चिरस्थायी बौद्धिक संपदा निर्माण करते की नाही.