एनवीडिया-रिलायंस सौदा : क्या भारत की एआई प्रगति उसकी तैयारी से आगे निकल जाएगी?
हालांकि नई नौकरियां पैदा होंगी, लेकिन इस बात पर संदेह है कि भारत हुआंग-अंबानी द्वारा परिकल्पित एआई पारिस्थितिकी तंत्र को बनाए रखने के लिए आवश्यक उन्नत प्रतिभाओं को कितनी जल्दी विकसित कर सकता है;
By : K Giriprakash
Update: 2024-10-24 17:45 GMT
AI Chipset : गुरुवार को घोषित एनवीडिया-रिलायंस साझेदारी ऐसे समय में हुई है जब भारत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और उन्नत कंप्यूटिंग में एक गंभीर खिलाड़ी के रूप में खुद को स्थापित करने के लिए उत्सुक है। हालांकि साझेदारी के बारे में अभी तक विस्तृत जानकारी की घोषणा नहीं की गई है, लेकिन इस घोषणा को भारत की सुपरकंप्यूटिंग क्षमताओं और भारतीय भाषाओं के लिए अनुकूलित एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को विकसित करने के लिए एआई बुनियादी ढांचे के निर्माण की दिशा में पहला कदम माना जा रहा है।
हालांकि कागज पर यह पहल आशाजनक लगती है, लेकिन आलोचक अभी भी यह निर्धारित करने में लगे हैं कि क्या भारत के पास, अपनी महत्वाकांक्षाओं के बावजूद, इस साझेदारी को उचित ठहराने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा, कार्यबल और मांग मौजूद है।
एलएलएम क्या हैं?
लेकिन सबसे पहले, एलएलएम कितने उपयोगी हैं, जो इस साझेदारी के परिणामों में से एक होगा? एलएलएम एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (मशीनों और कंप्यूटर प्रणालियों की ऐसी कार्य करने की क्षमता जिसके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है) है जो कंप्यूटरों को मानव भाषा को समझने और उसके साथ काम करने में मदद करती है, जैसे हम बात करते हैं या लिखते हैं। उन्हें किताबों, वेबसाइटों, समाचार लेखों और सोशल मीडिया जैसी चीज़ों से भारी मात्रा में टेक्स्ट खिलाकर प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रशिक्षण उन्हें शब्दों के एक साथ इस्तेमाल करने के पैटर्न सीखने में मदद करता है।
पूर्वानुमान उपकरण
एलएलएम को अपने फोन पर एक शानदार पूर्वानुमानित टेक्स्ट टूल के रूप में सोचें। जब आप टाइप करना शुरू करते हैं, तो आपका फोन आपके द्वारा लिखे गए शब्दों के आधार पर अगला शब्द सुझाता है। एलएलएम भी यही काम करते हैं, लेकिन बहुत बड़े पैमाने पर।
वे न्यूरल नेटवर्क नामक विशेष गणितीय तकनीकों का उपयोग करते हैं जो मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली की नकल करते हैं, जिससे वे शब्दों की भविष्यवाणी कर सकते हैं और ऐसे वाक्य बना सकते हैं जो स्वाभाविक लगते हैं - जैसे कि वे किसी व्यक्ति द्वारा लिखे या बोले गए हों।
यही बात LLM को इतना मूल्यवान बनाती है। वे निबंध लिख सकते हैं, सवालों के जवाब दे सकते हैं, भाषाओं का अनुवाद कर सकते हैं, वर्चुअल असिस्टेंट की तरह चैट कर सकते हैं और यहां तक कि लंबे टेक्स्ट का सारांश भी दे सकते हैं। हालांकि, वे इंसानों की तरह भाषा को सही मायने में "समझ" नहीं पाते हैं - वे बस उस विशाल मात्रा में टेक्स्ट से सीखे गए पैटर्न का पालन करते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था।
एआई उपकरणों को सुलभ बनाना
एलएलएम भारत जैसे भाषाई रूप से विविधतापूर्ण देश को बदल सकता है। वर्तमान में, कई मौजूदा एआई मॉडल अंग्रेजी या अन्य प्रमुख वैश्विक भाषाओं पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, जिससे क्षेत्रीय भाषाओं के लिए जगह खाली रह जाती है।
तमिल, कन्नड़, हिंदी, तेलुगु या मराठी जैसी भारतीय भाषाओं को समझने के लिए एलएलएम को प्रशिक्षित करने से देश के विभिन्न हिस्सों में एआई उपकरण अधिक सुलभ हो जाएंगे, जहां स्थानीय भाषाएं संचार का प्राथमिक साधन हैं।
इससे क्षेत्रीय भाषाओं में एआई-संचालित परामर्श को सक्षम करके स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों को सशक्त बनाया जा सकता है; स्थानीय भाषा की सामग्री के माध्यम से व्यक्तिगत शिक्षा प्रदान करके शिक्षा को सशक्त बनाया जा सकता है; तथा देशी भाषाओं में चैटबॉट के साथ सरकारी सेवाओं तक पहुंच में सुधार करके शासन को सशक्त बनाया जा सकता है।
चुनौतियां बहुत हैं
हालांकि, भारतीय भाषाओं के लिए एलएलएम बनाना चुनौतीपूर्ण है। इसके लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट, कंप्यूटिंग शक्ति और एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, जो मनुष्यों के स्वाभाविक रूप से संवाद करने और मशीनों द्वारा सूचना को संसाधित करने के बीच की खाई को पाटता है) में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो कम प्रतिनिधित्व वाली भाषाओं के लिए है - ऐसे क्षेत्र जहां एनवीडिया-रिलायंस जैसी साझेदारी बदलाव लाने का लक्ष्य रखती है।
NVIDIA के अत्याधुनिक ग्रेस हॉपर सुपरचिप्स (AI और उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक भारी कार्यभार को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए) और क्लाउड कंप्यूटिंग सिस्टम द्वारा संचालित डेटा सेंटर बनाने की योजना प्रभावशाली लगती है, लेकिन इसे क्रियान्वित करना एक और मामला है।
रिलायंस 2,000 मेगावाट की एआई-तैयार डेटा सेंटर क्षमता का लक्ष्य बना रहा है - जो एक बहुत बड़ा काम है। इस परिमाण के डेटा सेंटरों को हार्डवेयर और रियल एस्टेट, पावर ग्रिड और कूलिंग सिस्टम के साथ सहज एकीकरण और संचालन को बनाए रखने और बढ़ाने के लिए अत्यधिक विशिष्ट कार्यबल की आवश्यकता होती है। ऐसी बुनियादी ढांचा परियोजनाओं में अक्सर देरी होती है, और इस बात पर बहुत कम स्पष्टता है कि क्या रिलायंस इन महत्वाकांक्षी लक्ष्यों को उचित समय सीमा के भीतर पूरा कर सकता है।
तेजी से बुनियादी ढांचे को बढ़ावा देने की जरूरत
बुनियादी ढांचे पर तेजी से प्रगति के बिना, साझेदारी के प्रारंभिक चरण में ही रुक जाने का खतरा है। भारतीय भाषाओं के लिए एलएलएम विकसित करने पर सहयोग का ध्यान देश की भाषाई विविधता को मान्यता देता है। हालाँकि, इन भाषाओं को समझने और उनकी पूर्ति करने वाले AI मॉडल बनाना उतना सरल नहीं है जितना कि एल्गोरिदम (किसी समस्या को हल करने या किसी विशिष्ट कार्य को करने के लिए उपयोग किए जाने वाले चरण-दर-चरण निर्देश) में डेटा फीड करना।
यद्यपि भारत का तकनीकी कार्यबल बड़ा और अपेक्षाकृत अनुभवी है, फिर भी उसमें अत्याधुनिक एआई अनुसंधान के लिए आवश्यक विशिष्ट कौशल का अभाव हो सकता है, विशेष रूप से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग में।
हालांकि नई नौकरियाँ अवश्य ही पैदा होंगी, लेकिन इस बात पर संदेह है कि भारत एनवीडिया और रिलायंस द्वारा कल्पना की गई एआई पारिस्थितिकी तंत्र को बनाए रखने के लिए आवश्यक उन्नत प्रतिभाओं को कितनी जल्दी विकसित कर सकता है। नौकरियाँ पैदा करना एक बात है, लेकिन यह सुनिश्चित करना दूसरी बात है कि कार्यबल उन्हें आवश्यक विशेषज्ञता के साथ भरने के लिए तैयार है।
क्या भारतीय बाजार तैयार हैं?
इस साझेदारी के तहत उन्नत एआई समाधानों को अपनाने और लागू करने के लिए भारतीय बाजारों की तत्परता के बारे में भी संदेह है। कृषि, स्वास्थ्य सेवा और विनिर्माण सहित कई क्षेत्रों ने अभी-अभी एआई के साथ प्रयोग करना शुरू किया है। सवाल सिर्फ़ यह नहीं है कि क्या ये उद्योग एआई से लाभ उठा सकते हैं, बल्कि यह भी है कि क्या वे ऐसी तकनीकों में निवेश करने और उन्हें सार्थक रूप से एकीकृत करने के लिए तैयार हैं।
यह मानते हुए कि एआई समाधानों की मांग अपेक्षित पैमाने पर पूरी होनी चाहिए, वास्तविक जोखिम यह है कि निर्मित किए जा रहे बुनियादी ढांचे का कम उपयोग किया जाएगा, जिससे यह परियोजना एक परिवर्तनकारी छलांग के बजाय एक महंगा प्रयोग बन जाएगी।
यह साझेदारी भारत की विदेशी तकनीक पर निरंतर निर्भरता को भी उजागर करती है। जबकि सरकार ने तकनीकी आत्मनिर्भरता की आवश्यकता पर जोर दिया है, एनवीडिया की सुपरचिप्स और क्लाउड सेवाओं पर निर्भरता दर्शाती है कि भारत किस तरह से अंतरराष्ट्रीय प्रौद्योगिकी प्रदाताओं से बंधा हुआ है।
यह निर्भरता इस बारे में चिंता पैदा करती है कि क्या भारत भविष्य में अपने उन्नत कंप्यूटिंग हार्डवेयर का विकास और निर्माण कर सकता है। अल्पावधि में, एनवीडिया को भारत के बाजार और डेटा परिदृश्य तक महत्वपूर्ण पहुंच प्राप्त होती है, जिससे वह अपने आप को इसके डिजिटल बुनियादी ढांचे में और अधिक एकीकृत कर लेता है। यह सहयोग रिलायंस को तकनीकी बढ़त प्रदान कर सकता है, लेकिन यह कोर प्रौद्योगिकी के लिए बाहरी आपूर्तिकर्ताओं पर देश की निर्भरता को कम करने में बहुत कम मदद करता है।
दीर्घकालिक रिटर्न का लक्ष्य
एनवीडिया और रिलायंस संभवतः दीर्घकालिक रिटर्न की उम्मीद कर रहे हैं, लेकिन क्या उन रिटर्न से भारत को व्यापक रूप से लाभ होगा, यह एक खुला प्रश्न है।
रिलायंस के लिए, यह साझेदारी उसके मुख्य दूरसंचार व्यवसाय से आगे बढ़ने का एक तरीका है, जो खुद को भारत के एआई पारिस्थितिकी तंत्र में एक केंद्रीय खिलाड़ी के रूप में स्थापित करता है। हालाँकि, यह कदम कितना कारगर होगा, यह सिर्फ़ तकनीकी महत्वाकांक्षा से कहीं ज़्यादा पर निर्भर करेगा। इस बीच, एनवीडिया को बढ़ते बाज़ार में अपनी मौजूदगी बढ़ाने और भारत के डेटा और प्रतिभा तक पहुँच बनाने से फ़ायदा मिलता है, जिससे एआई में उसका वैश्विक प्रभुत्व मज़बूत होता है।
विश्लेषकों का कहना है कि सरकार ने घरेलू विनिर्माण को बढ़ावा देने और आयात पर निर्भरता कम करने की उम्मीद में एआई और सेमीकंडक्टर पहल का समर्थन किया है, लेकिन साझेदारी के लिए उद्योगों में समन्वित क्रियान्वयन, प्रतिभा विकास में निरंतर निवेश और शहरी केंद्रों से परे बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है। इन तत्वों के बिना, साझेदारी मौजूदा असमानताओं को बढ़ाने का जोखिम उठाती है, जिसमें एआई के लाभ कुछ क्षेत्रों तक ही सीमित रहते हैं जबकि देश के बाकी हिस्से इसके लिए संघर्ष करते हैं।
अंततः, एनवीडिया-रिलायंस सहयोग में नौकरियां पैदा करने और आगे निवेश आकर्षित करने की क्षमता है, लेकिन यह तभी संभव होगा जब कंपनियां बुनियादी ढांचे के विकास को बाजार की तत्परता और कार्यबल क्षमता के साथ संरेखित कर सकें।