चीन और अमेरिका ने अपना AI बना लिया, लेकिन इस पर भारत की तैयारी कहां पहुंची है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के बढ़ते बाजार में कई बड़े देशों ने बाजी लगाई है.चीन के AI प्लेफॉर्म DeepSeek ने ChatGPT और मेटा एआई जैसे प्लेटफॉर्म की चिंताबढ़ा दी है. इस बीच भारत के संदर्भ में भी AI की चर्चा होने लगी है. बहस छिड़ गई हैकि AI के मामले में चीन और अमेरिका आगे निकल गए हैं, लेकिन भारत में इस तकनीक कोलेकर क्या हो रहा है. बात करेंगे कि AI तकनीक को विकसित करने के लिए देश की क्यातैयारी है. ये भी बताएंगे कि भारत में AI की बात आते ही इंफोसिस कंपनी और उसकेपूर्व CEO विशाल सिक्का की चर्चा क्यों हो रही है.लेटेस्ट अपडेट तो यही है कि भारत सरकार अगले कुछ महीनों में ताकतवर और सस्ते AIमॉडल लॉन्च करने की तैयारी में है. पिछले दिनों इलेक्ट्रॉनिक्स एंड आईटी मिनिस्टरअश्विनी वैष्णव ने बताया कि केंद्र सरकार इसकी तैयारी पिछले साल से ही कर रही है.मार्च 2024 में 10,372 करोड़ रुपये के बजट के साथ 'IndiaAI Mission' को मंजूरी मिलीथी. 2024-25 में इस मिशन को 551.75 करोड़ रुपये दिए गए. बजट पेश होने से पहले 31 जनवरी को जब राष्ट्रपति द्रौपदी मुर्मू ने संसद को संबोधितकिया, तब भी उन्होंने भारत के एआई मिशन की चर्चा की. इस मिशन का उद्देश्य है- AI सेसंबंधित तकनीकों को मजबूत करना. आईटी मंत्री ने कहा कि ‘इंडिया एआई मिशन’ भारतीयभाषाओं में देश को एआई समाधान देने के करीब पहुंच गया है.किसी देश के लिए अपना AI बनाना जरूरी क्यों है?ऐसा देखने को मिला है कि जो AI प्लेटफॉर्म जिस देश में बना है, वो उस देश के बारेमें ज्यादा सटीक और विश्वसनीय जानकारी देता है. कुछ विवादास्पद विषयों पर येप्लेटफॉर्म उन देशों को ज्यादा तरजीह देते हैं, जहां उनका विकास हुआ. मसलन कि कईमामलों में देखा गया है कि DeepSeek चीन से जुड़े विवादों का गोलमोल जवाब देता है.या जवाब देता ही नहीं. ChatGPT को लेकर भी शुरू में ऐसे ही सवाल उठे थे.ये भी पढ़ें: DeepSeek की वो बातें जो बताती हैं कि ये है तो ‘चाइना का माल’भारत की डायवर्सिटी और यहां की भाषाओं को ध्यान में रखकर तैयार किया गया AI मॉडल,स्थानीयता के मामले में ज्यादा मददगार साबित हो सकता है. हालांकि, इसके लिए बेहतरतकनीक को विकसित करने की जरूरत है.AI तकनीक पर दो तरह की राय हैं AI के बाजार में उतरने के फिलहाल दो तरीके हैं. एक कि देश में AI का फाउंडेशन तैयारहो. यानी एक AI मॉडल बनाया जाए जिससे दूसरे AI प्रोडक्ट्स बनाए जाएंगे. जैसे-चैटबोट, इमेज जेनरेटर, वीडियो जेनरेटर, हेल्थ ट्रैकर्स… भारत के संदर्भ में जानकारइस पर बंटी हुई राय रखते हैं. एक पक्ष कहता है कि हमें AI का बेस तैयार करने में औरपैसा नहीं लगाना चाहिए. इसकी जगह दूसरे देशों में पहले से तैयार किए गए AI मॉडल काइस्तेमाल करना चाहिए. और उसी मॉडल से दूसरे प्रोडक्ट्स बनाने चाहिए.जबकि कुछ लोग इस बात पर जोर देते हैं कि भारत के बारे में निष्पक्ष और सटीक जानकारीके लिए देश में ही AI मॉडल बनाए जाने चाहिए. इसी को और आसान करें तो ये कहा जाता हैकि भारत में AI मॉडल तैयार हो और उसका सर्वर भी भारत में ही हो. यानी AI को जोजानकारी दी जाए उसका डेटा सेंटर हमारे ही देश में हो.भारत कहां खर्च करने वाला है हजारों करोड़ रुपये?अश्विनी वैष्णव ने बताया कि ‘इंडिया एआई मिशन’ के 10,372 करोड़ रुपये के बजट काबड़ा हिस्सा देश में LLM मॉडल को विकसित करने में खर्च किया जाएगा. LLM का मतलब‘लार्ज लैंग्वेज मॉडल’. आसान भाषा में कहे तो किसी AI को अपनी भाषा सीखने के लिएसबसे जरूरी चीज LLM है. इसके तहत AI को एक साथ बहुत सारा डेटा दिया जाता है. उसडेटा के सहारे AI इंसानों की भाषा की ट्रेनिंग लेता है. उसी आधार पर यूजर्स केइनपुट को समझता है और फिर कॉन्टेंट बनाता है.ये भी पढ़ें: हफ्ते भर पुरानी चीनी DeepSeek ने इस अमेरिकी को 50 लाख करोड़ का झटकादे दियाफिलहाल भारत में AI की ट्रेनिंग के लिए ये चुनौतियां हैं- * इंफ्रास्ट्रक्चर. * अपना डेटा सेंटर्स. * डोमेस्टिक LLM. * ग्राफिक्स प्रोसेसर यूनिट (GPU).LLM में एक साथ इतने सारे डेटा को प्रोसेस करने के लिए पावरफुल प्रोसेसर की जरूरतपड़ती है. यानी LLM के विकास में ग्राफिक्स प्रोसेसर यूनिट (GPU) का अहम योगदानहोता है.भारत में कौन-सा GPU?सरकार ने 10 कंपनियों का चुनाव किया है जो 18,693 GPUs की सप्लाई करने वाली हैं. येकंपनियां हैं- 1. हीरानंदानी समूह की योटा (Yotta). 2. जियो प्लेटफॉर्म्स. 3. टाटा कम्युनिकेशंस. 4. E2E Networks. 5. सीएमएस कंप्यूटर्स. 6. Ctrls Datacenters. 7. लोकुज एंटरप्राइज सॉल्यूशंस. 8. नेक्स्टजेन डेटासेंटर. 9. ओरिएंट टेक्नोलॉजीज. 10. वेन्सिस्को टेक्नोलॉजीज.GPUs की संख्या का लगभग आधा सिर्फ Yotta कंपनी से आ सकता है. कंपनी ने 9,216 यूनिटGPUs की सप्लाई करने की इच्छा जताई है. आम तौर पर बड़ी कंपनियों को करीब 16 हजारGPU चिप्स की जरूरत पड़ी थी, जबकि DeepSeek का दावा है कि उन्होंने ये काम सिर्फ 2हजार चिप्स में पूरा किया है.बड़ी AI कंपनियों ने NVIDIA H100 का इस्तेमाल किया है, जो कि एक मजबूत GPU है.हालांकि, DeepSeek ने दावा किया है कि उन्होंने पुराने H800 (GPU) का इस्तेमाल कियाहै. और इसी कारण से उनकी लागत कम आई है. हालांकि, कई लोगों ने DeepSeek के इस दावेपर संशय जाहिर किया है.ये कंपनियां जिन GPUs को उपलब्ध कराने वाली है, उसमें NVIDIA H100 भी है. इसकेअलावा कई और GPUs भी हैं. इनके नाम हैं- Intel Gaudi 2, AMD MI300X, MI325 X, NVIDIA H100, NVIDIA H200, NVIDIA A100,NVIDIA, L40S, NVIDIA L4, AWS Inferentia2 and Aws Tranium. फिलहाल इन तैयारियों को लेकर अश्विनी वैष्णव का जो वादा है, वो इस प्रकार है,भारत का अपना AI फाउंडेशन मॉडल बनाने के लिए सरकार कम से कम 6 डेवलपर्स के संपर्कमें है. अगले 4 से 8 महीनों में भारत के पास अपना AI फाउंडेशन मॉडल होगा.हालांकि, उन्होंने ये स्पष्ट नहीं बताया कि सरकार किन कंपनियों के संपर्क में है औरफाउंडेशन तैयार करने का कितना खर्चा आएगा. डीपसीक का दावा है कि उसने महज 51 करोड़रुपये खर्च करके इस चैटबोट को तैयार किया है, जो META AI की लागत से 10 गुना कमहै. Vishal Sikka ने OpenAI में भविष्य देखा था कुल मिलाकर प्रोसेस कुछ इस तरह है- पहले आएंगे GPUs, फिर तैयार होगा LLM. इस बीचभारत को जरूरी इंफ्रास्ट्रक्चर और अपने डेटा सेंटर्स बनाने होंगे. लेकिन क्या इसतैयारी में देरी हुई? इसी सवाल पर इंफोसिस के पूर्व CEO विशाल सिक्का की चर्चा शुरूहो जाती है.साल 2015 में विशाल जब इंफोसिस के CEO थे, तब उन्होंने ChatGPT बनाने वाली कंपनीOpenAI में भविष्य देखा था. उनका अनुमान था कि OpenAI जो फाउंडेशन तैयार करेगा,उससे इंफोसिस को फायदा होगा. इसलिए जब दुनिया के बड़े उद्योगपतियों ने इस कंपनी कीमदद करने का फैसला किया तो उसमें सिक्का भी शामिल थे. इन लोगों ने OpenAI को 1बिलियन डॉलर का डोनेशन देने का वायदा किया था. ये लोग या कंपनियां इस प्रकार थे- 1. विशाल सिक्का. 2. एलन मस्क - टेस्ला. 3. अमेजन वेब सर्विसेज. 4. पीटर थील - पेपल. 5. सैम ऑल्टमैन - ओपेन एआई. 6. जेसिका लिविंगस्टन - वाई कॉम्बिनेटर. 7. रीड हॉफमैन - लिंक्डइन. 8. ग्रेग ब्रॉकमैन - (एक्स) स्ट्राइप.इसका तो पता नहीं कि इंफोसिस की ओर से उनके हिस्से का पैसा OpenAI को मिला या नहीं,लेकिन सिक्का ने इस कंपनी और इस तकनीक की खूब चर्चा की थी. मसलन 2017 में जबउन्होंने इस्तीफा दिया, तब भी इसका जिक्र किया था. उन्होंने अपने इस्तीफे में लिखाथा कि OpenAI के बनाए एक बोट ने बिल्कुल शुरू से (स्क्रैच से) एक ऑनलाइन गेम कीट्रेनिंग ली और दुनिया के अच्छे खिलाड़ियों को हरा दिया. उन्होंने उसी समय AI कोभविष्य की बड़ी ताकत बता दिया था.