ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ AI ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ: ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿੱਕਾ

Vianai Systems ਦੇ CEO, ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿੱਕਾ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ AI ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਸਥਾਨਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਖਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਤਰਜੀਹ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਸਬੂਤ Sarvam ਵਰਗੇ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਲਈ ਘਰੇਲੂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਮਰਥਨ ਹੈ।

ਕੀ ਹੋਇਆ?

Vianai Systems ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ CEO, ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿੱਕਾ ਨੇ ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਸਵਦੇਸ਼ੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸੱਦਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਭਵਿੱਖ 'ਤੇ ਬੋਲਦਿਆਂ, ਸਿੱਕਾ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਭਾਰਤ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਦੇਸ਼ੀ AI ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਖਪਤਕਾਰ ਬਣ ਕੇ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਗਲੋਬਲ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?

ਭਾਰਤੀ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਘਰੇਲੂ IT ਦਿੱਗਜ ਅਤੇ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਫਰਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪੂੰਜੀ ਅਲਾਟ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿੱਕਾ ਨੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ "ਆਤਮ-ਨਿਰਭਰਤਾ" (ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰਤਾ) ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਥਾਨਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਉਦਾਹਰਨ HCLTech ਦਾ Sarvam AI ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਭਾਰਤ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਾਰਤੀ ਟੈਕ ਸੈਕਟਰ ਸੇਵਾ-ਕੇਵਲ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪਤੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹੋਏ, ਸਥਾਨਕ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵੱਲ ਵਧੇਰੇ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।

AI ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀਆਂ ਅਸਲੀਅਤਾਂ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਘਰੇਲੂ AI ਲਈ ਧੱਕਾ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਠੋਸ ਹੈ, ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਕਾ ਨੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਅਯੋਗਤਾ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਛੋਟੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਖਰਚ ਟਿਕਾਊ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਪੂੰਜੀ-ਸघन ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁਨਾਫੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਖੇਡ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੁਨਾਫਾ ਕਮਾਉਣ ਦਾ ਰਸਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਹੈ।

ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਚੁਣੌਤੀ

ਸਿੱਕਾ ਨੇ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਰੁਕਾਵਟ 'ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਈ: ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਗਲੋਬਲ ਕਮੀ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਸੀਮਤ ਪੂਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਾਰਤੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲਈ ਤੀਬਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਨਖਾਹ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਦਯੋਗ AI 'ਹਾਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨਜ਼' - ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਅਤੇ ਉੱਚ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਬੱਗ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇਹ ਸੰਚਾਲਨ ਜੋਖਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਜਾਂ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।

ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਸਵਦੇਸ਼ੀ AI ਲਈ ਇਹ ਸੱਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤੀ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਖੇਤਰ ਘਰੇਲੂ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਨਿਯਮਤ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਫੰਡਿੰਗ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਵਧਾਉਣਗੇ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਵੱਡੀਆਂ IT ਫਰਮਾਂ ਅਤੇ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਵਿਚਕਾਰ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦਾ ਵਧਦਾ ਰੁਝਾਨ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਖੇਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਵੀ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਉਤਸਾਹ ਅਕਸਰ ਉੱਚ ਉਮੀਦਾਂ ਵੱਲ ਖੜਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਨੇੜੇ-ਮਿਆਦ ਦੀ ਮਾਲੀਆ ਪੈਦਾਵਾਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ।

ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ AI ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਸੰਕੇਤਕਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵੱਲ ਸਰਕਾਰੀ ਨੀਤੀ ਅਪਡੇਟਸ ਅਤੇ ਖਾਸ ਬਜਟ ਅਲਾਟਮੈਂਟ ਦੇਖੋ, ਜੋ ਨਿੱਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦੂਜਾ, ਵੱਡੀਆਂ ਭਾਰਤੀ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ (R&D) ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ AI ਸਮਰੱਥਾ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਸਥਾਨਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘਰੇਲੂ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਰਥਪੂਰਨ ਮਾਲੀਆ ਪੈਦਾਵਾਰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਤਾਂ ਜੋ ਸਥਾਪਿਤ ਗਲੋਬਲ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣ ਸਕਣ।