ਪੂਰਵ NITI Aayog CEO ਅਮਿਤਾਭ ਕਾਂਤ ਨੇ ਭਾਰਤ ਦੀ AI ਵਿੱਚ ਮਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੱਸੀ ਹੈ। ਦੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ $200 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ **22%** ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਕੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ AI ਹੱਬ ਬਣਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਭਾਰਤ ਦੇ ਸਾਬਕਾ NITI Aayog CEO, ਅਮਿਤਾਭ ਕਾਂਤ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਦੇਸ਼ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਗਲੋਬਲ ਮੰਜ਼ਿਲ ਬਣਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ 'BT India@100' ਈਵੈਂਟ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਭਾਰਤ ਨੂੰ AI ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਰਗੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਉਪਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਭਾਰਤ ਦੀ ਵੱਡੀ ਟੈਕਨੀਕਲ ਵਰਕਫੋਰਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਕੰਟਰੀਬਿਊਟਰ ਵਜੋਂ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਮੁਤਾਬਕ, ਭਾਰਤ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਲਗਭਗ 22% ਡਾਟਾ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਵੇਗਾ, ਜੋ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤ ਸਾਬਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ, ਦੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ $200 ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਇਨਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਬੂਮ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਘਰੇਲੂ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਨਾ ਕਿ ਵਿਦੇਸ਼ੀ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦਾ ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, AI 'ਤੇ 'ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ-ਪਹਿਲਾਂ' (application-first) ਇਸ ਸ਼ਿਫਟ ਦੇ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਸਰ ਹਨ। ਭਾਰਤੀ IT ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਫਰਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇਨਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ, ਕੂਲਿੰਗ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਸਾਰੀ, ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਇਨਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਲਈ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਕੁਝ ਜੋਖਮਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਯੂਟਿਲਿਟੀ ਗਰਿੱਡਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਵੀ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਭਾਰਤ ਸਿਰਫ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਫਰਮਾਂ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਰਥਿਕ ਲਾਭ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਚਿੰਤਾ ਟੈਲੈਂਟ ਗੈਪ (talent gap) ਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਹੁਨਰਮੰਦ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਆਮਦ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਮੰਗ ਮੌਜੂਦਾ ਸਪਲਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਘਾਟ ਟੈਕ ਫਰਮਾਂ ਲਈ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੁਨਾਫੇ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਖੇਤਰ ਇਹਨਾਂ ਇਨਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ, ਘਰੇਲੂ ਡਿਜੀਟਲ ਪਬਲਿਕ ਇਨਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ AI ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨੀਤੀ ਬਦਲਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।