भारत, स्टेम प्रतिभा के अपने विशाल पूल के साथ, एआई नवाचार को चलाने के लिए अच्छी तरह से तैनात है

जीपीयू के लिए भारत की पहुंच पारंपरिक रूप से एक चुनौती है, जिसमें एनवीआईडीआईए जैसी यूएस-आधारित कंपनियों द्वारा नियंत्रित अधिकांश उन्नत चिप्स हैं।

जबकि डीपसेक जैसे मॉडल साबित करते हैं कि बड़े पैमाने पर कम्प्यूट पावर के बिना सफलताएं संभव हैं, पैमाने पर एआई की सेवा करना एक प्रमुख बाधा है

जनवरी 2025 में, एआई परिदृश्य ने चीन में विकसित एक बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) डीपसेक आर 1 के उद्भव के साथ एक भूकंपीय बदलाव देखा।

पिछले एआई सफलताओं के विपरीत, डीपसेक आर 1 ने बेहतर क्षमताओं के साथ दुनिया को नहीं बल्कि इसकी संसाधन दक्षता के साथ नहीं देखा।

जबकि Openai, Google और मेटा के अग्रणी मॉडल प्रशिक्षण के लिए दसियों हजार GPU पर निर्भर थे, दीपसेक R1 को कथित तौर पर केवल कुछ हजार की आवश्यकता थी, लंबे समय से चली आ रही विश्वास को चुनौती देते हुए कि संकलन शक्ति AI सफलता का अंतिम निर्धारक है।

दीपसेक की सफलता एक महत्वपूर्ण सवाल उठाती है: क्या भारत एक समान एआई व्यवधान विकसित कर सकता है?

इसका उत्तर देने के लिए, हमें एआई सफलता में योगदान करने वाले चार प्रमुख कारकों की जांच करनी चाहिए: नवाचार, शक्ति, डेटा गुणवत्ता और सेवारत क्षमता।

नवाचार: क्या भारत डीपसेक की सफलताओं से मेल खा सकता है?

दीपसेक की उल्लेखनीय दक्षता अपने अभिनव दृष्टिकोण से उपजी है, विशेषज्ञों (एमओई) मॉडल और मल्टी-हेड अव्यक्त ध्यान के मिश्रण का लाभ उठाती है। यह सफलता क्रूर-बल कंप्यूटिंग शक्ति के बजाय अत्याधुनिक एआई अनुसंधान के महत्व पर प्रकाश डालती है।

स्टेम प्रतिभा के अपने विशाल पूल के साथ भारत, एआई नवाचार को चलाने के लिए अच्छी तरह से तैनात है। देश में गणित और कंप्यूटर विज्ञान में उत्कृष्टता की एक मजबूत परंपरा है, और इसका आईटी क्षेत्र दुनिया में सबसे उन्नत में से एक है।

एआई की सफलताओं को इंजीनियरों की एक सेना की आवश्यकता नहीं है – बस एक मुट्ठी भर शानदार दिमागों को उपन्यास योगदान देने के लिए। भारत की बौद्धिक पूंजी को देखते हुए, कोई कारण नहीं है कि भारतीय शोधकर्ता एआई दक्षता में एक समान सफलता प्राप्त नहीं कर सकते।

COMPUTE POWER: क्या भारत में आवश्यक संसाधन हैं?

दीपसेक आर 1 की मूल कंपनी, हाई-फ्लाइर, एक अच्छी तरह से वित्त पोषित चीनी हेज फंड, कथित तौर पर हजारों जीपीयू के मालिक हैं। जबकि डीपसेक आर 1 को कुछ हजार जीपीयू का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, इसके बेस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली वास्तविक संख्या स्पष्ट नहीं है।

यदि यह वास्तव में न्यूनतम गणना संसाधनों की आवश्यकता है, तो यह एआई विकास में एक प्रमुख बदलाव का संकेत देगा।

GPUs तक भारत की पहुंच पारंपरिक रूप से एक चुनौती रही है, जिसमें NVIDIA जैसी अमेरिका-आधारित कंपनियों द्वारा नियंत्रित अधिकांश उन्नत चिप्स हैं।

हालांकि, भारत एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर में प्रगति कर रहा है, जिसमें सरकार की पहल घरेलू अर्धचालक उत्पादन को बढ़ावा देने के लिए है। यदि AI दक्षता सफलताएं जारी रहती हैं, तो GPU संसाधनों की भारत की सापेक्ष कमी एक अड़चन से कम हो सकती है।

डेटा गुणवत्ता: क्या भारत उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट को क्यूरेट कर सकता है?

डेटा किसी भी एआई मॉडल का एक महत्वपूर्ण घटक है। Openai, मेटा और दीपसेक जैसी कंपनियां अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट को क्यूरेट करने में भारी निवेश करती हैं। भारत, अपने विविध भाषाई और जनसांख्यिकीय परिदृश्य के साथ, एआई प्रशिक्षण के लिए विस्तार और उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट बनाने की क्षमता रखता है।

जबकि डेटा एक्सेस और प्रोसेसिंग क्षमताएं एक चुनौती बनी हुई हैं, देश के बढ़ते एआई पारिस्थितिकी तंत्र, जो सरकारी और निजी क्षेत्र की पहल द्वारा समर्थित हैं, इन अंतरालों को संबोधित करने के लिए अच्छी तरह से तैनात हैं।

कुंजी यह सुनिश्चित करेगी कि भारतीय एआई मॉडल प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए स्वच्छ, विविध और निष्पक्ष डेटा पर प्रशिक्षित हैं।

सेवारत क्षमता: सबसे बड़ी सड़क?

यहां तक ​​कि अगर भारत सफलतापूर्वक एक कुशल एआई मॉडल बनाता है, तो इसे पैमाने पर तैनात करने की चुनौती है। GPT-4 और GEMINI जैसे मॉडल एक साथ लाखों उपयोगकर्ताओं की सेवा करते हैं, जिसमें हजारों GPU द्वारा संचालित विशाल डेटा केंद्रों की आवश्यकता होती है और बिजली के गीगावाट का सेवन होता है।

जबकि दीपसेक ने प्रशिक्षण में दक्षता हासिल की हो सकती है, इसका व्यापक गोद लेना अभी भी अनुमान और तैनाती के लिए महत्वपूर्ण गणना संसाधनों की मांग करता है।

भारत का डेटा सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर में सुधार हो रहा है, लेकिन बड़े पैमाने पर एआई परिनियोजन एक चुनौती है। प्रशिक्षण के विपरीत, जहां दक्षता GPU निर्भरता को कम कर सकती है, अनुमान और सेवा को मजबूत, ऊर्जा-गहन बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।

एआई बुनियादी ढांचे में महत्वपूर्ण निवेश के बिना, भारतीय मॉडल व्यापक रूप से अपनाने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

नियामक और नैतिक विचार

प्रमुख एआई मॉडल कठोर सुरक्षा मूल्यांकन से गुजरते हैं और सामग्री मॉडरेशन, कॉपीराइट अनुपालन और नैतिक एआई के उपयोग से संबंधित सख्त नियमों का अनुपालन करते हैं। कम शासन की कमी के तहत काम करने वाले दीपसेक को तेजी से तैनाती में एक फायदा है।

भारत के एआई नियम विकसित हो रहे हैं, और किसी भी होमग्रोन एआई विघटनकर्ता को सार्वजनिक तैनाती से पहले जांच का सामना करना पड़ेगा। जिम्मेदार एआई विकास के लिए आवश्यक है, यह अधिक अनुमेय वातावरण में काम करने वाले मॉडल की तुलना में प्रगति को धीमा कर सकता है।

क्या भारत अगली गहरी बना सकता है?

भारत में कुशल एआई मॉडल बनाने के लिए प्रतिभा, नवाचार क्षमता और डेटा संसाधन हैं। हालांकि, शक्ति की कमी और बड़े पैमाने पर परिनियोजन बुनियादी ढांचे की आवश्यकता की गणना महत्वपूर्ण चुनौतियां पेश करती है। जबकि डीपसेक जैसे मॉडल साबित करते हैं कि बड़े पैमाने पर गणना शक्ति के बिना सफलताएं संभव हैं, पैमाने पर एआई की सेवा करना एक बड़ी बाधा है।

अंततः, भारत एआई में एक सफलता प्राप्त कर सकता है, लेकिन दुनिया को तूफान से लेने के लिए सिर्फ एक दुबले और कुशल मॉडल से अधिक की आवश्यकता होगी।

एआई बुनियादी ढांचे में निवेश, नियामक स्पष्टता, और तैनाती क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करना यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण होगा कि भारत न केवल एआई व्यवधानों का निर्माण करता है, बल्कि सफलतापूर्वक उन्हें वैश्विक स्तर पर तैनात करता है।