ఇండియా AI రంగంలో దూసుకుపోతోంది.. కానీ ముప్పు పొంచి ఉందా? విదేశీ టెక్ దిగ్గజాలకే లాభమా?

AI మౌలిక సదుపాయాలు.. విదేశీ కంపెనీలకు లాభాలెలా?

భారతదేశం డేటా సెంటర్లు, హార్డ్‌వేర్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) మౌలిక సదుపాయాలపై భారీగా ఖర్చు చేస్తోంది. అయితే, AIకి కీలకమైన కోర్ ఇంటెలిజెన్స్, ఫౌండేషనల్ మోడల్స్ చాలావరకు విదేశీ కంపెనీల ఆధీనంలోనే ఉన్నాయి. దీనివల్ల కోడింగ్ సహాయం నుంచి వ్యక్తిగత సూచనల వరకు ప్రతి AI వాడకానికి చిన్న మొత్తంలో డబ్బులు చెల్లించే "టోకెన్ టాక్స్" రూపంలో పెట్టుబడి దేశం దాటిపోతోంది. 2026 నాటికి గ్లోబల్ టెక్ లీడర్లు ట్రిలియన్ల డాలర్లు సంపాదిస్తారని అంచనా, ఇందులో భారత్ వంటి మార్కెట్ల నుంచి వచ్చే వాటా గణనీయంగా ఉంటుంది.

'Compute Deficit': ఇండియా AI పవర్ షార్టేజ్

దేశంలో AI గణన శక్తి (AI Computing Power) చాలా తక్కువగా ఉండటం ఒక పెద్ద సమస్య. Nvidia నిపుణుల ప్రకారం, ప్రపంచ AI గణన శక్తిలో భారతదేశం వాటా కేవలం 2% కన్నా తక్కువే. అమెరికా, చైనా కలిసి దాదాపు 60% వాటాను కలిగి ఉన్నాయి. ఈ కొరత వల్ల దేశీయ AI పరిశోధనలు పరిమితమై, విదేశీ వనరులపై ఆధారపడటం పెరుగుతోంది. చమురు, బంగారం వంటి భౌతిక వాణిజ్య లోటులా కాకుండా, ఈ డిజిటల్ ప్రవాహాన్ని ట్రాక్ చేయడం కష్టం, కానీ దీర్ఘకాలంలో ఇది భారీ ఆర్థిక పరిణామాలకు దారితీస్తుంది.

తమ సొంత AI సామర్థ్యాలను నిర్మించుకుంటున్న దేశాలు

అనేక దేశాలు ఇలాంటి ఆధారపడటాన్ని నివారించడానికి తమ సొంత AI సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేసుకుంటున్నాయి. ఉదాహరణకు, ఫ్రాన్స్ తన మిలిటరీ డేటా ఫ్రెంచ్ నియంత్రణలోనే ఉండేలా చూసుకుంటూ, యూరోపియన్ AI రంగంలో అమెరికా దిగ్గజాలకు పోటీగా Mistral AI కి ప్రభుత్వ మద్దతు అందిస్తోంది. UAE తన ఆర్థిక వ్యవస్థను వైవిధ్యపరచడానికి, స్వతంత్ర AI శక్తిని నిర్మించడానికి Falcon AI మోడల్స్‌లో భారీగా పెట్టుబడి పెడుతోంది. చైనా తన AI రంగాన్ని వేరుచేయడంపై దృష్టి సారించింది, 'స్వతంత్రంగా నియంత్రించగల' AI పరిశ్రమను సృష్టించడానికి చిప్స్, హార్డ్‌వేర్, అల్గారిథమ్స్‌లో స్వావలంబనకు ప్రాధాన్యత ఇస్తోంది.

UPI విజయం నుంచి నేర్చుకోవాల్సిన పాఠాలు

ఇలాంటి డిపెండెన్సీ సవాళ్లను భారతదేశం గతంలోనూ అధిగమించింది. దీనికి ఒక కీలక ఉదాహరణ యూనిఫైడ్ పేమెంట్స్ ఇంటర్‌ఫేస్ (UPI). గ్లోబల్ కంపెనీలు పేమెంట్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను నియంత్రించడానికి అనుమతించకుండా, భారతదేశం తన సొంత డిజిటల్ సిస్టమ్‌ను నిర్మించింది. దాని కోర్ టెక్నాలజీపై యాజమాన్యాన్ని నిలుపుకుంది, స్థానిక కంపెనీలు దానిపై నిర్మించుకోవడానికి అనుమతించింది. ఈ వ్యూహం దేశీయ వృద్ధిని పెంచింది. AI విషయంలో కూడా ఇలాంటి విధానం పనిచేయగలదు. విదేశీ హార్డ్‌వేర్‌కు సబ్సిడీలు ఇవ్వడం కంటే, జాతీయ AI మోడల్స్, గణన శక్తిని నిర్మించే కన్సార్టియమ్‌లకు ప్రభుత్వం మద్దతు ఇవ్వాలి.

AIపై ఆధారపడటం ఆర్థికంగా ప్రమాదకరం

అద్దెకు తెచ్చుకున్న AI ఇంటెలిజెన్స్‌పై ఆధారపడటం భారతదేశ AI స్టార్టప్‌లకు భారీ నష్టాన్ని కలిగిస్తుంది. ఆర్థిక నమూనా నిలకడగా లేదు: తక్కువ సగటు ఆదాయం (Average Revenue Per User - ARPU) కలిగిన భారతదేశంలోని కంపెనీలు, విదేశీ AI ప్రొవైడర్లకు డాలర్లలో చెల్లించే ప్రతి-వాడకపు ఫీజులను భరించలేవు. ఇది ఉత్పత్తులను 'పైలట్ పర్గేటరీ'లో చిక్కుకునేలా చేస్తుంది. అవి పనిచేసినా, లాభదాయకంగా స్కేల్ కాలేవు, ఆవిష్కరణలకు ఆటంకం కలిగిస్తాయి. ప్రపంచవ్యాప్తంగా, కీలక AI లేయర్‌లను నియంత్రించే కంపెనీలు (అడ్వాన్స్‌డ్ చిప్స్, పెద్ద-స్థాయి కంప్యూటింగ్, AI మోడల్స్ వంటివి) ఎక్కువ ఆర్థిక ప్రయోజనాలను పొందుతాయి. ఈ రంగాలలో అమెరికా సంస్థలు ఆధిపత్యం చెలాయిస్తున్నాయి. ఈ కీలక పొరలను సొంతం చేసుకోకుండా, భారతదేశం విలువైన ఇంటెలిజెన్స్‌ను కాకుండా, శ్రామిక శక్తిని, హార్డ్‌వేర్‌ను మాత్రమే ఎగుమతి చేసే ప్రమాదం ఉంది.

మన AI భవిష్యత్తును మనమే నిర్మించుకోవాలి

ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, భారతదేశం కేవలం AIని ఉపయోగించడం నుండి దానిని నియంత్రించడం వైపు మారాలి. దీని అర్థం, మన సొంత AI మోడల్స్, గణన మౌలిక సదుపాయాలను అభివృద్ధి చేయడం. కంపెనీలు తమ స్వంత డేటాపై శిక్షణ పొందగల, స్థానికంగా అమలు చేయగల స్మాల్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (SLMs) ను అవలంబించాలి. ఇది విదేశీ గేట్‌కీపర్‌లపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది, గోప్యతను మెరుగుపరుస్తుంది. AI 2035 నాటికి భారతదేశ GDP కి వందల బిలియన్ల డాలర్లను జోడించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, కేవలం హార్డ్‌వేర్‌లో పెట్టుబడి పెట్టడం కాకుండా, దేశీయ AI సామర్థ్యాలలో పెట్టుబడి పెట్టడం ద్వారా మాత్రమే ఈ సామర్థ్యాన్ని చేరుకోగలం. ఎంపిక స్పష్టంగా ఉంది: హార్డ్‌వేర్‌కు సబ్సిడీలు ఇస్తూ లాభాలను విదేశాలకు పంపడమా, లేక కష్టమైన పని చేసి భారతదేశ AI భవిష్యత్తును నిర్మించుకోవడమా? భారతదేశం 2030 నాటికి చర్య తీసుకోకపోతే, దాని అత్యంత ఖరీదైన దిగుమతి చమురు లేదా ఎలక్ట్రానిక్స్ కాకుండా, 'మేధస్సు' కావచ్చు.