जैसे-जैसे दुनिया 2027 की ओर बढ़ रही है, एक महत्वपूर्ण वर्ष जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) से अधिकांश कार्यों में मानवीय क्षमताओं को पार करने की उम्मीद है, राष्ट्र इस परिवर्तन में अपना दावा पेश करने की होड़ में हैं।
AI परिदृश्य को बड़े पैमाने पर निवेश, अत्याधुनिक बुनियादी ढांचे और तेजी से कौशल विकास द्वारा आकार दिया जा रहा है, और जबकि भारत ने महत्वपूर्ण प्रगति की है, वैश्विक AI नेताओं के साथ तुलना भारतीय संदर्भ में और अधिक निवेश और नवाचार की तत्काल आवश्यकता को प्रकट करती है।
भारत बनाम AI में वैश्विक निवेश
वैश्विक स्तर पर, संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन जैसे देश AI विकास में अग्रणी हैं। अमेरिका ने Google, Microsoft और OpenAl जैसे निजी क्षेत्र के दिग्गजों द्वारा समर्थित AI अनुसंधान और नवाचार के लिए सालाना अरबों डॉलर आवंटित किए हैं। अकेले 2025 में, अमेरिकी संघीय सरकार ने AI अनुसंधान और उत्पाद विकास के लिए $500 बिलियन से अधिक की घोषणा की, जिसमें निजी कंपनियां इसमें निवेश करेंगी। इसी तरह, चीन ने AI को अपनी राष्ट्रीय रणनीति का आधार बनाया है, जिसमें बड़े पैमाने पर AI हब और प्रतिभा पाइपलाइन बनाने के साथ-साथ अनुसंधान, विकास और अनुप्रयोगों में सालाना अनुमानित $22 बिलियन आवंटित किए गए हैं। चेन के डीपसीक ने डीपसीक एआई की घोषणा करके दुनिया को चौंका दिया है, जो ओपन एआई की तुलना में 10% कम कीमत पर है और तेज़ परिणाम देने के लिए कम कंप्यूटिंग की आवश्यकता है।
इसके विपरीत, भारत का AI निवेश, हालांकि आशाजनक है, लेकिन अपेक्षाकृत मामूली है। भारत सरकार ने एआई पहलों के लिए $1.25 बिलियन का निवेश किया है, जिसमें कम्प्यूटेशनल क्षमताओं को बढ़ाने के लिए 10,000 जीपीयू खरीदने की योजना है। भारत के एआई और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में माइक्रोसॉफ्ट का $3 बिलियन का निवेश सही दिशा में एक और कदम है। हालाँकि, ये आँकड़े वैश्विक नेताओं द्वारा किए जा रहे निवेश की तुलना में कम हैं।
भारत को और निवेश की आवश्यकता क्यों है भारत की AI यात्रा एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। इसकी प्रगति के बावजूद, कई खामियां बनी हुई हैं, जिनके लिए अधिक आक्रामक निवेश रणनीति की आवश्यकता है।
आगे निवेश महत्वपूर्ण क्यों है, यहां बताया गया है:
1. बुनियादी ढांचे का विस्तार जबकि PARAM सुपरकंप्यूटर जैसी पहल सराहनीय हैं, भारत का कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचा अभी भी वैश्विक मानकों से पीछे है। GPT-4 या AlphaGo जैसे बड़े पैमाने के AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अपार कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। भारत को व्यवसायों, स्टार्टअप्स और शोधकर्ताओं के लिए अधिक उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग केंद्रों, किफायती क्लाउड बुनियादी ढांचे और GPU और TPU तक निर्बाध पहुंच की आवश्यकता है।
2. प्रतिभा विकास भारत हर साल बड़ी संख्या में इंजीनियर तैयार करता है, फिर भी एक छोटा प्रतिशत AI में विशेषज्ञता रखता है। जबकि अमेरिका और चीन जैसे देश रीस्किलिंग और अपस्किलिंग कार्यक्रमों में भारी निवेश करते हैं
3. मुख्य क्षेत्रों में AI का अनुप्रयोग भारत को कृषि, स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा में अनूठी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है, जिन्हें AI संबोधित कर सकता है। उदाहरण के लिए, AI फसल की पैदावार की भविष्यवाणी कर सकता है, रोग के शुरुआती निदान में सहायता कर सकता है और व्यक्तिगत शिक्षण समाधान प्रदान कर सकता है। हालाँकि, इन क्षेत्रों में AI को तैनात करने के लिए न केवल तकनीक में बल्कि जागरूकता और अपनाने में भी केंद्रित निवेश की आवश्यकता है।
4. वैश्विक प्रतिस्पर्धा यदि भारत खुद को वैश्विक AI हब के रूप में स्थापित करना चाहता है, तो उसे वैश्विक निवेश के पैमाने और गति से मेल खाना चाहिए। फंडिंग की कमी से भारत वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के प्रमुख अवसरों को खो सकता है। इसके लिए न केवल सरकारी पहल बल्कि AI स्टार्टअप और इनोवेशन इकोसिस्टम को फंड करने के लिए निजी क्षेत्र की भागीदारी की भी आवश्यकता है।
दुनिया से सबक चीन का दीर्घकालिक विजन चीन की राष्ट्रीय AI रणनीति समर्पित बुनियादी ढांचे से लैस “AI ज़ोन” बनाने, सर्वश्रेष्ठ वैश्विक प्रतिभाओं को आकर्षित करने और अनुसंधान को प्रोत्साहित करने पर केंद्रित है। भारत निवेशकों और शोधकर्ताओं को आकर्षित करने के लिए कर लाभ, अनुदान और सब्सिडी की पेशकश करते हुए बेंगलुरु, पुणे, जयपुर और हैदराबाद जैसे क्षेत्रों में AI हब स्थापित करके इस मॉडल को दोहरा सकता है।
अमेरिका में निजी क्षेत्र का प्रभुत्व अमेरिका में, निजी क्षेत्र AI की दौड़ में सबसे आगे है, जिसमें तकनीकी दिग्गज अनुसंधान और विकास में अग्रणी हैं। भारत के निजी क्षेत्र में अपार संभावनाएं हैं, लेकिन AI कोर विकास में बड़े पैमाने पर भागीदारी का अभाव है। निजी निवेश और सार्वजनिक-निजी सहयोग के लिए बढ़े हुए प्रोत्साहन इस क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।
यूरोप के नैतिक AI निवेश यूरोप ने खुद को नैतिक AI में अग्रणी के रूप में स्थापित किया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रौद्योगिकी सामाजिक आवश्यकताओं के अनुरूप है। भारत, अपनी विविध आबादी के साथ, AI समाधानों में निवेश करके प्रेरणा ले सकता है जो समावेशी, पारदर्शी और सभी के लिए सुलभ हैं।
