भारताचं AI स्वप्न: स्थानिक हार्डवेअरला मोठा फटका, खर्च आणि उत्पादन क्षमतेचं आव्हान

AI मध्ये जागतिक नेतृत्व करण्याचं भारताचं ध्येय

केंद्रीय मंत्री अश्विनी वैष्णव यांच्या नेतृत्वाखाली भारत आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) पायाभूत सुविधांसाठी एक जागतिक केंद्र बनण्याची महत्त्वाकांक्षी योजना आखत आहे. या योजनेला गुगलच्या विशाखापट्टणम येथील मोठ्या AI हबच्या उद्घाटनाने अधिक बळ मिळालं आहे. पुढील पाच वर्षांत पूर्ण होणाऱ्या या $15 अब्ज डॉलर्सच्या प्रकल्पात अदानी ग्रुप आणि भारती एअरटेलसारखे मोठे खेळाडूही सहभागी आहेत. यातून भारताचा IT सेवांवरील भर बदलून आता डिजिटल पायाभूत सुविधांच्या निर्मितीवर लक्ष केंद्रित केलं जाईल, जेणेकरून AI तंत्रज्ञानात भारत आघाडीवर राहू शकेल.

स्थानिक हार्डवेअर निर्मितीसमोरील आव्हानं

भारताच्या AI धोरणाचा एक महत्त्वाचा भाग म्हणजे 'स्थानिक पातळीवर निर्मिती'. मंत्री अश्विनी वैष्णव यांनी टेक कंपन्यांना भारतात सर्व्हर तयार करण्याचं आवाहन केलं आहे, कारण मोठ्या डेटा सेंटर्सना मोठ्या प्रमाणात हार्डवेअरची गरज भासणार आहे. तसेच, सेमीकंडक्टर असेंब्ली आणि टेस्टिंग (OSAT) मध्ये आयातीवरील अवलंबित्व कमी करण्याची तातडीची संधी आहे. जरी भारतीय OSAT कंपन्या चीन वगळता आग्नेय आशियातील स्पर्धकांशी जुळणारे दर देऊ लागल्या असल्या तरी, चीनच्या मोठ्या प्रमाणावरील उत्पादनामुळे आजही स्वस्त दरात वस्तू उपलब्ध होतात. सुची सेमिकॉनसारख्या कंपन्या विशेष पॅकेजिंगमध्ये विस्तार करत आहेत. मात्र, सातत्यपूर्ण आणि मोठ्या प्रमाणावर उत्पादन क्षमता वाढवण्यासाठी साधारणपणे 18 ते 36 महिने लागतात. सरकारच्या 'सेमिकॉन इंडिया प्रोग्राम' अंतर्गत अनेक OSAT प्रकल्पांना मंजुरी मिळाली असून, जागतिक सेमीकंडक्टर उत्पादन साखळीत भारताला स्थान मिळवण्यासाठी अब्जावधी डॉलर्सची गुंतवणूक अपेक्षित आहे. तरीही, सुरुवातीच्या योजनांपासून मोठ्या प्रमाणावरील उत्पादनापर्यंत पोहोचणं ही एक दीर्घ प्रक्रिया आहे.

विशाखापट्टणम: AI हबची नवी ओळख

विशाखापट्टणम हे भारतासाठी एक नवीन डिजिटल प्रवेशद्वार म्हणून विकसित केलं जात आहे, ज्याला 'AI-पट्णम' म्हणून ओळखलं जाईल. या दृष्टिकोनला शहरात येणाऱ्या तीन मोठ्या आंतरराष्ट्रीय सबसी केबल सिस्टम्सचा पाठिंबा आहे. या केबल डेटा ट्रान्सफरमधील विलंब कमी करण्यासाठी आणि रिअल-टाइम प्रोसेसिंगची मागणी करणाऱ्या AI कामांसाठी अत्यंत महत्त्वाच्या आहेत. यामुळे भारताची कनेक्टिव्हिटी अधिक मजबूत होईल, जी ऐतिहासिकदृष्ट्या मुंबई आणि चेन्नईवर केंद्रित होती. विशाखापट्टणम हे कॉम्प्युटिंग पॉवर, कनेक्टिव्हिटी आणि स्वच्छ ऊर्जा यांचा संगम असलेले एक एकीकृत डिजिटल हब म्हणून विकसित होत आहे. मात्र, डेटा सेंटर मार्केटमध्ये स्पर्धा खूप मोठी आहे. AWS, Equinix, NTT आणि Nxtra by Airtel सारखे मोठे खेळाडू लक्षणीय गुंतवणूक करून विस्तार करत आहेत. भारताची एकूण डेटा सेंटर क्षमता वेगाने वाढत असली तरी, जगात तयार होणाऱ्या डेटानुसार, जागतिक क्षमतेच्या तुलनेत भारताचा वाटा अजूनही कमी आहे.

भू-राजकारण आणि पुरवठा साखळीतील जोखीम

मंत्री वैष्णव यांनी भारताच्या भू-राजकीय फायद्यांवर भर दिला, ज्यामुळे भारताला 'विश्वासू भागीदार' म्हणून पाहिलं जाईल. जागतिक कंपन्यांसाठी स्थिर पुरवठा साखळी आणि बौद्धिक संपदेच्या संरक्षणाचा हा एक पर्याय आहे. मात्र, GPU सारख्या महत्त्वाच्या AI हार्डवेअरसाठी देशांतर्गत उत्पादनावर अवलंबून राहण्यात मोठे धोके आहेत. भारत GPU च्या कमतरतेचा, जास्त किमतींचा आणि लांब पुरवठा वेळेचा सामना करत आहे, जरी सरकार हजारो हाय-एंड GPU सर्व्हर खरेदी करण्याची आणि स्थानिक पर्याय विकसित करण्याची योजना आखत आहे. चीनच्या तुलनेत भारतात कामगार खर्च स्पर्धात्मक असला तरी, चीनची संपूर्ण पुरवठा साखळी आणि ऑटोमेटेड मॅन्युफॅक्चरिंग क्षमता जटिल हाय-टेक उत्पादनांसाठी गती आणि स्केलमध्ये फायदे देत आहेत.

डेटा सेंटर्ससाठी शाश्वतता लक्ष्यं

पायाभूत सुविधांच्या विकासासोबतच, भारताने डेटा सेंटर ऑपरेशन्ससाठी शाश्वततेची (Sustainability) आवश्यकता निश्चित केली आहे, ज्यात ऊर्जा कार्यक्षमता आणि पाणी संवर्धनावर भर दिला जातो. सरकारी धोरणे डेटा सेंटर्ससाठी नवीकरणीय ऊर्जेचा वापर करण्यास प्रोत्साहन देतात. तथापि, AI कार्यांच्या प्रचंड ऊर्जा गरजा, विशेषत: मोठ्या मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणासाठी, मोठ्या परिचालन आव्हाने निर्माण करतात.

भविष्यातील प्रमुख आव्हानं

भारताच्या AI पायाभूत सुविधांच्या महत्त्वाकांक्षी योजनेत अनेक अडथळे आहेत. हार्डवेअर निर्मितीसाठी 'स्थानिक पातळीवर निर्मिती' करण्याचा निर्देश, आयात अवलंबित्व कमी करण्यासाठी धोरणात्मकदृष्ट्या महत्त्वाचा असला तरी, जागतिक स्तरावर प्रस्थापित असलेल्या कंपन्यांशी स्पर्धा करणे कठीण आहे. आधुनिक उत्पादनासाठी मोठ्या गुंतवणुकीची आवश्यकता असते आणि सॉफ्टवेअर व डिझाइनमधील सामर्थ्यापेक्षा, या क्षेत्रात कुशल हार्डवेअर व्यावसायिकांची कमतरता आहे. GPU ची प्रचंड किंमत आणि मर्यादित उपलब्धता स्टार्टअप्स आणि संशोधकांना अडचणीत आणत आहे, तर मोठ्या कंपन्यांनाही स्केल आणि कार्यक्षमतेच्या समस्या भेडसावत आहेत. सेमीकंडक्टर आणि जटिल हार्डवेअरसाठी महत्त्वपूर्ण देशांतर्गत उत्पादन क्षमता मिळविण्यात अनेक वर्षे लागतील. यामुळे तात्काळ AI गरजा पूर्ण करण्यासाठी भारताची क्षमता यावर प्रश्नचिन्ह निर्माण होते. याशिवाय, अंमलबजावणीतील समस्या, नियामक बदल आणि गीगावॉट-स्केल डेटा सेंटर्ससाठी प्रचंड ऊर्जा आणि पाण्याची गरज या महत्त्वाकांक्षी प्रकल्पाला आणखी गुंतागुंतीचे बनवतात.