India’s AI Ambitions Span the Full Tech Stack

भारत तेज़ी से एक बड़े डिजिटल मार्केट से ग्लोबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) रेस में एक सीरियस दावेदार बन रहा है। कई देशों के उलट, जो AI की सिर्फ़ एक लेयर पर फोकस करते हैं—जैसे सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन या सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग—भारत की स्ट्रैटेजी ज़्यादा बड़ी है। इसकी महत्वाकांक्षाएं अब पूरे टेक्नोलॉजी स्टैक तक फैली हुई हैं, चिप्स और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर से लेकर फाउंडेशन मॉडल और रियल-वर्ल्ड AI एप्लिकेशन तक।

यह फुल-स्टैक अप्रोच एक लॉन्ग-टर्म विज़न दिखाता है: न सिर्फ़ AI टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करना बल्कि इसे बड़े पैमाने पर डिज़ाइन, बनाना और डिप्लॉय करना भी।

फाउंडेशन बनाना: चिप्स और कंप्यूट पावर

AI स्टैक के बेस में हार्डवेयर—सेमीकंडक्टर, GPU और हाई-परफॉर्मेंस डेटा सेंटर होते हैं। AI मॉडल को ट्रेनिंग और डिप्लॉयमेंट के लिए बहुत ज़्यादा कंप्यूटिंग रिसोर्स की ज़रूरत होती है। इसे समझते हुए, भारत ने घरेलू चिप मैन्युफैक्चरिंग को बढ़ावा देने और इंपोर्ट पर निर्भरता कम करने के लिए इंडिया सेमीकंडक्टर मिशन शुरू किया है।

बड़े भारतीय ग्रुप AI-रेडी डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर बढ़ा रहे हैं, जबकि Nvidia जैसे ग्लोबल चिप लीडर भारतीय कंपनियों में AI वर्कलोड को पावर देने वाले एडवांस्ड GPU सप्लाई कर रहे हैं। हार्डवेयर कैपेबिलिटी को मज़बूत करके, भारत सस्टेनेबल AI ग्रोथ के लिए नींव रख रहा है।

क्लाउड इकोसिस्टम को बढ़ाना

हार्डवेयर लेयर के ऊपर क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर है। आज AI डेवलपमेंट काफी हद तक स्केलेबल क्लाउड कंप्यूटिंग पर निर्भर करता है। Microsoft, Amazon और Google जैसी ग्लोबल टेक बड़ी कंपनियाँ बढ़ती डिमांड को पूरा करने के लिए भारत में AI-इनेबल्ड क्लाउड रीजन बढ़ा रही हैं।

ये प्लेटफॉर्म स्टार्टअप, कंपनियों और सरकारी एजेंसियों को अपना इंफ्रास्ट्रक्चर शुरू से बनाए बिना AI मॉडल को ट्रेन और डिप्लॉय करने की सुविधा देते हैं। क्लाउड सर्विसेज़ का तेज़ी से बढ़ना यह पक्का करता है कि AI टूल्स सभी साइज़ के बिज़नेस के लिए एक्सेसिबल हों।

इंडिजिनस AI मॉडल डेवलप करना

भारत सिर्फ इंफ्रास्ट्रक्चर पर ही नहीं रुक रहा है। यह लोकल ज़रूरतों के हिसाब से इंडिजिनस AI मॉडल के रिसर्च और डेवलपमेंट में भी इन्वेस्ट कर रहा है। अपनी भाषाई विविधता और बड़ी आबादी के साथ, भारत को ऐसे AI सिस्टम की ज़रूरत है जो कई भाषाओं और कल्चरल कॉन्टेक्स्ट को समझते हों।

सर्वम AI जैसे स्टार्टअप भारतीय भाषाओं के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए बड़े लैंग्वेज मॉडल पर काम कर रहे हैं। इस बीच, OpenAI जैसे ग्लोबल AI लीडर्स को भारत में बड़े पैमाने पर अपनाया गया है, जिसमें ChatGPT देश में सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होने वाले AI टूल्स में से एक बन गया है।

इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी नेटवर्क समेत एकेडमिक इंस्टीट्यूशन AI रिसर्च प्रोग्राम को मज़बूत कर रहे हैं और टैलेंट डेवलपमेंट में योगदान दे रहे हैं।

स्टार्टअप और इंडस्ट्री एप्लीकेशन को पावर देना

सबसे ऊपर एप्लीकेशन हैं—AI का दिखने वाला चेहरा। भारत का बढ़ता हुआ स्टार्टअप इकोसिस्टम AI को इन सेक्टर में इंटीग्रेट कर रहा है:

फिनटेक रिस्क असेसमेंट

हेल्थकेयर डायग्नोस्टिक्स

एग्रीकल्चर एडवाइजरी सिस्टम

एडटेक पर्सनलाइज़ेशन

सरकारी सर्विस ऑटोमेशन

आधार और UPI समेत भारत का मज़बूत डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर, बड़े पैमाने पर डेटासेट और सुरक्षित डिजिटल आइडेंटिटी फ्रेमवर्क देता है जो AI से चलने वाली सर्विस को तेज़ी से बढ़ाने में मदद करते हैं।

सरकारी स्ट्रैटेजी और पब्लिक पॉलिसी

भारत सरकार के IndiaAI मिशन और डिजिटल इंडिया पहल का मकसद AI तक पहुंच को डेमोक्रेटाइज़ करना, पब्लिक डेटा प्लेटफॉर्म बनाना और नैतिक AI प्रैक्टिस को बढ़ावा देना है। रेगुलेटरी सपोर्ट को फंडिंग इंसेंटिव के साथ मिलाकर, पॉलिसी बनाने वाले ज़िम्मेदार डेवलपमेंट स्टैंडर्ड बनाए रखते हुए इनोवेशन को तेज़ करने की कोशिश कर रहे हैं।

यह पब्लिक-प्राइवेट कोलेबोरेशन मॉडल उन उभरती अर्थव्यवस्थाओं के लिए एक ब्लूप्रिंट बन सकता है जो शुरू से AI इकोसिस्टम बनाना चाहती हैं।

एक स्ट्रेटेजिक फुल-स्टैक विज़न

भारत के अप्रोच को जो बात खास बनाती है, वह है इसकी इंटीग्रेटेड स्ट्रेटेजी। इकोसिस्टम की एक लेयर पर फोकस करने के बजाय, देश एक साथ इन पर काम कर रहा है:

सेमीकंडक्टर कैपेबिलिटी

डेटा सेंटर एक्सपेंशन

क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर

इंडिजिनस AI मॉडल

स्टार्टअप इनोवेशन

पब्लिक-सेक्टर AI डिप्लॉयमेंट

यह पूरी कोशिश एक साफ़ मकसद दिखाती है: सिर्फ़ AI टेक्नोलॉजी का यूज़र ही नहीं, बल्कि इसके डेवलपमेंट और डिप्लॉयमेंट में ग्लोबल लीडर बनना।