Indian AI Firms: Big Tech ਦੇ ਜਾਲ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ Multi-Cloud ਵੱਲ ਵਧੇ

ਭਾਰਤੀ AI ਸੈਕਟਰ ਦਾ ਵੱਖਰਾ ਰਾਹ

ਭਾਰਤ ਦਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸੈਕਟਰ ਗਲੋਬਲ ਰੁਝਾਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਰਾਹ ਅਪਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਇਵਰਸੀਫਾਈਡ ਕਲਾਊਡ ਇਨਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। Esya Centre ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਮੁਤਾਬਕ, ਲਗਭਗ 90% ਭਾਰਤੀ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਊਡ ਸਟ੍ਰੈਟਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਕ ਇੱਕਲੇ ਵੱਡੇ ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ 227 ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕਲਾਊਡ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ

ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 62% ਆਪਣਾ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਈ ਛੋਟੇ ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਤੋਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਰਮਾਂ ਕੋਲ ਕਲਾਊਡ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਇਨਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਲਗਭਗ 99% ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਕਈ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਲਟੀ-ਕਲਾਊਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹਨ।

ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ

ਉਮੀਦ ਦੇ ਉਲਟ, ਰਿਪੋਰਟ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕੀਮਤ ਨਾਲੋਂ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਤਿੰਨ-ਚੌਥਾਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਕਾਰਕ ਲਾਗਤ ਤੋਂ ਅੱਗੇ "ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ" ਦਰਜੇ ਦੇ ਸਨ। ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਜੋ AI ਵਰਕਲੋਡ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕੀਲੇ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਜ਼ ਦਾ ਵਾਧਾ

ਭਾਰਤੀ AI ਸੈਕਟਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਲਗਭਗ 83% ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਜ਼, 67% ਪ੍ਰੋਪਰਾਈਟਰੀ ਮਾਡਲਜ਼, ਅਤੇ 63% ਕਸਟਮ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਪਲਾਏ ਵੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਇੱਕੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ 81% ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।

ਭਾਰਤ ਦੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਸੀਨ ਵਿੱਚ 2023 ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅੱਧ ਤੋਂ 2024 ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅੱਧ ਤੱਕ 3.6 ਗੁਣਾ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾੜੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਰਕਾਰੀ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨਿਯਮਾਂ, ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਸਨਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਐਕਟ (DPDPA), 2023 ਸੰਬੰਧੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ।

"ਸਰਵੇ ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਈਆਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰਗਰਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਹੈ," Esya Centre ਦੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ Meghna Bal ਨੇ ਕਿਹਾ। ਰਿਪੋਰਟ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਅਪਣੱਤ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਬਾਜ਼ਾਰ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਂ ਫੰਡਿੰਗ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕੁਸ਼ਲ AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਭਾਰੀ ਕਮੀ ਹੈ।