https://youtu.be/yCtEakxbeQE?si=3026sMnioL-0ctmH
рднाрд░рддीрдп AI рд╕ंрд░рдЪрдиा
рд╕्рд╡рдпंрдкूрд░्рдгрддा, рд╕рдХ्рд╖рдорддा рдЖрдгि рдХाрд░्рдпрдХ्рд╖рдорддेрдЪा рдоाрд░्рдЧ
рез. рдк्рд░рд╕्рддाрд╡рдиा: рдЕрдм्рдЬाрд╡рдзींрдЪा рдЕрдбрдерд│ा
рд╕рдз्рдпा рдЬрдЧрднрд░ाрдд 'рдЖрд░्рдЯिрдлिрд╢िрдпрд▓ рдЗंрдЯेрд▓िрдЬрди्рд╕' (AI) рдЪ्рдпा рдХ्рд╖ेрдд्рд░ाрдд рдоोрдаी рд╕्рдкрд░्рдзा рд╕ुрд░ू рдЖрд╣े. рд╣ी рдк्рд░рдЧрддी рдоोрдЬрдг्рдпाрд╕ाрдаी рдк्рд░рдЪंрдб рд╡ीрдЬ рдЖрдгि рдЕрдлाрдЯ рдбेрдЯाрдЪा рд╡ाрдкрд░ рдХेрд▓ा рдЬाрдд рдЖрд╣े. рдпाрдоुрд│े рдПрдХ рдЕрд╕ा рдЕрдбрдерд│ा (Moat) рддрдпाрд░ рдЭाрд▓ा рдЖрд╣े, рдЬिрдеे рдлрдХ्рдд рд╢्рд░ीрдоंрдд рджेрд╢ рдХिंрд╡ा рдХंрдкрди्рдпाрдЪ рдЯिрдХू рд╢рдХрддाрдд. рднाрд░рддाрд╕ाрдаी рд╣े рдзोрдХ्рдпाрдЪे рдЖрд╣े, рдХाрд░рдг рдЬрд░ рдЖрдкрдг рдкрд░рджेрд╢ी рддंрдд्рд░рдЬ्рдЮाрдиाрд╡рд░ рдЕрд╡рд▓ंрдмूрди рд░ाрд╣िрд▓ो, рддрд░ рдЖрдкрдг рдХाрдпрдо рдд्рдпांрдЪ्рдпाрд╡рд░ рд╡िрд╕ंрдмूрди рд░ाрд╣ू. рд╣ा рдЕрд╣рд╡ाрд▓ рднाрд░рддाрд╕ाрдаी рдПрдХ 'рддिрд╕рд░ा рдоाрд░्рдЧ' рд╕ुрдЪрд╡рддो—рдкрд░рджेрд╢ी рддंрдд्рд░рдЬ्рдЮाрди рд╡ाрдкрд░рдг्рдпाрдкेрдХ्рд╖ा рд╕्рд╡рддःрдЪे 'рд╕्рд╡рджेрд╢ी AI' рддрдпाрд░ рдХрд░рдгे.
реи. рдмुрдж्рдзिрдордд्рддेрдЪे рдХेंрдж्рд░ीрдХрд░рдг
рд╕ंрдЧрдгрдХीрдп рд╢рдХ्рддी рдЖрдгि рдбेрдЯाрдЪे рдЕрдбрдерд│े: AI рддрдпाрд░ рдХрд░рдг्рдпाрд╕ाрдаी рджोрди рдоोрдаे рдЕрдбрдерд│े рдЖрд╣ेрдд:
- рд╣ाрд░्рдбрд╡ेрдЕрд░рдЪा
рдЕрдбрдерд│ा: рд╢рдХ्рддिрд╢ाрд▓ी AI рдоॉрдбेрд▓ рдмрдирд╡рдг्рдпाрд╕ाрдаी рд╣рдЬाрд░ो
'GPUs' (рдк्рд░рдЧрдд рдЪिрдк्рд╕) рд▓ाрдЧрддाрдд. рднाрд░рддाрд▓ा
рдпा рдЪिрдк्рд╕ рдоिрд│рд╡рдг्рдпाрдд
рдЕрдбрдЪрдгी рдпेрдд рдЖрд╣ेрдд, рдЬ्рдпाрдоुрд│े
рд╣े рдХाрдо рдорд╣ाрдЧ
рдЖрдгि рдХрдаीрдг рдЭाрд▓े рдЖрд╣े.
- рдбेрдЯाрдЪा
рдЕрдбрдерд│ा: рдЗंрдЯрд░рдиेрдЯрд╡рд░ीрд▓ рдоाрд╣िрддी рдЖрддा рдЦाрд╕рдЧी
рд╣ोрдд рдЖрд╣े. рдЬ्рдпांрдЪ्рдпाрдХрдбे рд╕्рд╡рддःрдЪा
рдбेрдЯा рдЖрд╣े, рддेрдЪ рдЖрддा
рд╢рдХ्рддिрд╢ाрд▓ी рдЖрд╣ेрдд.
рднाрд░рддीрдп рднाрд╖ांрдЪी рдХрдорддрд░рддा: рд╕рдз्рдпाрдЪे AI рдоॉрдбेрд▓्рд╕ рдкाрд╢्рдЪाрдд्рдп рд╡िрдЪाрд░ांрд╡рд░ рдЖрдзाрд░िрдд рдЖрд╣ेрдд. рднाрд░рддाрдЪी рдк्рд░рдоुрдЦ рднाрд╖ा рдЕрд╕рд▓ेрд▓्рдпा рд╣िंрджीрдЪा рд╡ाрдЯा рдЬाрдЧрддिрдХ рдбेрдЯाрд╕ेрдЯрдордз्рдпे рез% рдкेрдХ्рд╖ाрд╣ी рдХрдоी рдЖрд╣े. рдЬोрдкрд░्рдпंрдд рдЖрдкрдг рдЖрдкрд▓्рдпा рднाрд╖ांрдордз्рдпे AI рдмрдирд╡рдд рдиाрд╣ी, рддोрдкрд░्рдпंрдд рдд्рдпाрдЪा рдлाрдпрджा рд╕ाрдоाрди्рдп рднाрд░рддीрдпांрдиा рд╣ोрдгाрд░ рдиाрд╣ी.
рей. 'рдЗंрдбिрдпा AI' рдоिрд╢рди: рд╕्рд╡рдпंрдкूрд░्рдгрддेрдХрдбे рдкाрдКрд▓
реирежреирем рдЪ्рдпा рд╕ुрд░ुрд╡ाрддीрд▓ा рднाрд░рдд рд╕рд░рдХाрд░рдиे рдпाрд╕ाрдаी резреж,рейренрез рдХोрдЯी рд░ुрдкрдпांрдЪी рддрд░рддूрдж рдХेрд▓ी рдЖрд╣े. рдлेрдм्рд░ुрд╡ाрд░ी реирежреирем рдкрд░्рдпंрддрдЪी рдк्рд░рдЧрддी:
- рд╕ंрдЧрдгрдХीрдп
рд╢рдХ्рддी: рейрео,режрежреж GPUs рдЙрдкрд▓рдм्рдз
рдХрд░ूрди рджेрдг्рдпाрдд рдЖрд▓े рдЖрд╣ेрдд
рдЖрдгि рд╕्рдЯाрд░्рдЯрдЕрдк्рд╕рдиा рддे рд╕рд╡рд▓рддीрдЪ्рдпा рджрд░ाрдд
(₹ремрел рдк्рд░рддि рддाрд╕) рджिрд▓े
рдЬाрдд рдЖрд╣ेрдд.
- рд╕्рд╡рджेрд╢ी
рдоॉрдбेрд▓्рд╕: 'рд╕рд░्рд╡рдо AI' рдЖрдгि 'рдЧ्рдпाрди AI' рд╕ाрд░рдЦ्рдпा
резреи рд╕ंрд╕्рдеांрдЪी рдиिрд╡рдб
рд╕्рд╡рддःрдЪे рдоॉрдбेрд▓्рд╕ рдмрдирд╡рдг्рдпाрд╕ाрдаी рдХेрд▓ी
рдЖрд╣े.
- рднाрд░рдд-рдЬेрди (BharatGen): IIT рдмॉрдо्рдмेрдЪ्рдпा рдиेрддृрдд्рд╡ाрдЦाрд▓ी рднाрд░рддीрдп рд╕ंрд╕्рдХृрддी рдЖрдгि
рднाрд╖ा рд╕рдордЬрдгाрд░े AI рд╡िрдХрд╕िрдд рдХेрд▓े рдЬाрдд
рдЖрд╣े.
рек. рдоोрдаा рд╡ाрдж: рдирд╡ीрди рдоॉрдбेрд▓ рдХी рд╕ुрдзाрд░िрдд рдоॉрдбेрд▓?
рдпेрдеे рджोрди рд╡िрдЪाрд░рдк्рд░рд╡ाрд╣ рдЖрд╣ेрдд: рез. рд╕्рд╡рддःрдЪे рдоॉрдбेрд▓ рдмрдирд╡рдгे: рдХाрд╣ींрдЪ्рдпा рдорддे, рдкрд░рдХीрдп рджेрд╢ांрд╡рд░ рдЕрд╡рд▓ंрдмूрди рд░ाрд╣ू рдирдпे рдо्рд╣рдгूрди рд╢ूрди्рдпाрдкाрд╕ूрди рд╕्рд╡рддःрдЪे рдоॉрдбेрд▓ рдмрдирд╡рдгे рдЧрд░рдЬेрдЪे рдЖрд╣े. реи. рд╕ुрдзाрд░िрдд рдоॉрдбेрд▓ (Fine-Tuning): рдбॉ. рд╡िрдж्рдпाрд╕ाрдЧрд░ рдпांрдЪ्рдпाрд╕ाрд░рдЦ्рдпा рддрдЬ्рдЮांрдЪ्рдпा рдорддे, рд╢ूрди्рдпाрдкाрд╕ूрди рдоॉрдбेрд▓ рдмрдирд╡рдг्рдпाрдкेрдХ्рд╖ा рдЬрдЧाрдд рдЙрдкрд▓рдм्рдз рдЕрд╕рд▓ेрд▓्рдпा 'рдУрдкрди рд╕ोрд░्рд╕' рдоॉрдбेрд▓्рд╕рдиा рднाрд░рддीрдп рдЧрд░рдЬांрдиुрд╕ाрд░ рд╕ुрдзाрд░рдгे (Fine-tune) рдЬाрд╕्рдд рд╕ोрдкे рдЖрдгि рд╕्рд╡рд╕्рдд рдЖрд╣े.
"рддुрдо्рд╣ाрд▓ा рднाрд░рддाрд▓ा рдХेрд╡рд│ рд╢्рд░ीрдоंрдд рджेрд╢ांрдЪ्рдпा рд░ांрдЧेрдд рдмрд╕рд╡ाрдпрдЪे рдЖрд╣े рдХी рдЧрд░ीрдм рдоुрд▓ांрдиा рд╢िрдХрд╡ाрдпрдЪे рдЖрд╣े? рдЬрд░ рддुрдордЪे рдЙрдж्рджिрд╖्рдЯ рдЪुрдХрд▓े, рддрд░ рдЙрдд्рддрд░рд╣ी рдЪुрдХेрд▓." — рдбॉ. рд╡िрдж्рдпाрд╕ाрдЧрд░
рел. рдзोрд░рдгाрдд्рдордХ рд╢िрдлाрд░рд╕ी
рдЕрдм्рдЬाрд╡рдзी рд░ुрдкрдпे рдЦрд░्рдЪ рди рдХрд░рддा AI рдХ्рд╖ेрдд्рд░ाрдд рдЯिрдХрдг्рдпाрд╕ाрдаी рднाрд░рддाрдиे рдЦाрд▓ीрд▓ рдЧोрд╖्рдЯी рдХрд░ाрд╡्рдпाрдд:
- рд▓рд╣ाрди
рдоॉрдбेрд▓्рд╕рд╡рд░ рднрд░ рдж्рдпा (SLMs): рдЦूрдк рдоोрдаे рдоॉрдбेрд▓
рдмрдирд╡рдг्рдпाрдкेрдХ्рд╖ा рд╢ेрддी, рдЖрд░ोрдЧ्рдп рдЖрдгि
рд╢िрдХ्рд╖рдг рдпांрд╕ाрд░рдЦ्рдпा рдХ्рд╖ेрдд्рд░ांрд╕ाрдаी рд▓ाрдЧрдгाрд░े рдиेрдордХे рдЖрдгि
рд▓рд╣ाрди рдоॉрдбेрд▓्рд╕ рдмрдирд╡ा.
- рд▓ोрдХрд╕рд╣рднाрдЧाрддूрди
рд╕ुрдзाрд░рдгा: рдЙрдкрд▓рдм्рдз рдоॉрдбेрд▓्рд╕рдиा рд▓ोрдХांрдЪ्рдпा
рдЕрднिрдк्рд░ाрдпाрддूрди рдЕрдзिрдХ рд╣ुрд╢ाрд░ рдмрдирд╡ा.
- рд╕рд░рдХाрд░ी
рдкाрдпाрднूрдд рд╕ुрд╡िрдзांрдЪा рд╡ाрдкрд░: AI рд▓ा 'рдЖрдзाрд░', 'UPI' рдЖрдгि
'рднाрд╖िрдгी' рд╕ाрд░рдЦ्рдпा рд╕рд░рдХाрд░ी рдпंрдд्рд░рдгांрд╢ी
рдЬोрдбा.
- рд╡िрд╡िрдз
рдЧुंрддрд╡рдгूрдХ: рдлрдХ्рдд рдПрдХाрдЪ рддंрдд्рд░рдЬ्рдЮाрдиाрд╡рд░
рдЕрд╡рд▓ंрдмूрди рди рд░ाрд╣рддा
рд╡िрд╡िрдз рдкрд░्рдпाрдпांрдЪा рд╡िрдЪाрд░ рдХрд░ा.
рем. рдиिрд╖्рдХрд░्рд╖: рдЧ्рд░ाрд╣рдХाрдХрдбूрди рдиिрд░्рдоाрдд्рдпाрдХрдбे
рднाрд░рдд рд╕рдз्рдпा AI рд╡ाрдкрд░рдгाрд░ा рдЬрдЧाрддीрд▓ рддिрд╕рд░ा рдоोрдаा рджेрд╢ рдЖрд╣े. рдкрдг рдкुрдврдЪे реирек рдорд╣िрдиे рдард░рд╡рддीрд▓ рдХी рдЖрдкрдг 'рдиिрд░्рдоाрддे' рдмрдирдгाрд░ рдХी рдиाрд╣ी. рдЦрд░ी рд╕्рд╡рдпंрдкूрд░्рдгрддा рдоोрдаे рд╕ुрдкрд░ рдХॉрдо्рдк्рдпुрдЯрд░ рдЕрд╕рдг्рдпाрдд рдиाрд╣ी, рддрд░ рдЖрдкрд▓्рдпा рд▓ोрдХांрдЪ्рдпा рд╕рдорд╕्рдпा рд╕ोрдбрд╡рдг्рдпाрдд рдЖрд╣े. рднाрд░рддाрдиे 'рдлрдХ्рдд рдиाрд╡ाрд╕ाрдаी' рдк्рд░рдХрд▓्рдк рдХрд░рдг्рдпाрдкेрдХ्рд╖ा 'рд▓ोрдХांрдЪ्рдпा рдХाрдоाрдЪे' рдк्рд░рдХрд▓्рдк рдХेрд▓्рдпाрд╕ рдЖрдкрдг рдЬрдЧाрдЪे рдиेрддृрдд्рд╡ рдХрд░ू рд╢рдХрддो.
THE
INDIAN AI ARCHITECTURE
Sovereignty,
Scalability, and the Path to Efficiency
1.
Introduction: The Moat of Billions
The
global AI race is currently defined by a "scaling paradigm" where
progress is measured in megawatts and trillions of parameters. This trajectory
has created a "Moat of Billions," concentrating intelligence
in the hands of a few entities with the capital to fund massive compute
clusters. For India, this centralisation is a strategic risk. If competitive AI
requires American-level spending and Western-centric data, India risks a new
form of technological dependency.
This
brief outlines a "third way"—a strategy that balances national
sovereignty with technical pragmatism, moving from a model of "AI
Consumption" to "Sovereign Creation."
2.
The Centralisation of Intelligence
Compute
& Data Barriers
The
scaling era has solidified two primary barriers to entry:
- The Hardware Moat: Training frontier models
requires tens of thousands of cutting-edge GPUs. India currently faces
Tier 3 chip export restrictions, making massive-scale training
prohibitively expensive and logistically complex.
- The Data Moat: As the "open"
internet closes (via scraping restrictions on platforms like Reddit and
Stack Overflow), proprietary, human-labelled data has become the new oil.
The
Indic Language Deficit
Current
global models reflect foreign cultural assumptions. Even Hindi, India's most
spoken language, has less than 1% representation in the datasets of frontier
models. Without domestic models, AI will remain a "black box" that
struggles to serve 1.4 billion citizens in their primary languages.
3.
The IndiaAI Mission: A Sovereign Push
In
early 2026, the Indian government transitioned from policy to execution. The IndiaAI
Mission (Phase 2.0) represents a ₹10,371 crore ($1.25 billion) commitment
to independence.
Key
Progress (as of February 2026):
- Compute Power: 38,000 GPUs have been
onboarded and made available to startups at a subsidised rate of ₹65/hour.
An additional 20,000 GPUs are currently being procured.
+1
- Indigenous Model Development: 12
organisations, including Sarvam AI, Soket AI, Gnani AI, and Gan AI,
have been shortlisted to build foundational models.
- The BharatGen Initiative: A sovereign
multimodal ecosystem led by IIT Bombay to ensure AI reflects Indian
cultural and linguistic nuances.
4.
The Great Debate: Foundational Models vs. Fine-Tuning
A
critical tension has emerged between Prestige and Purpose.
- The Case for Foundational Models: Proponents
argue that building from scratch is a strategic necessity to avoid
reliance on foreign IP and to control the "decision-making
logic" of the models.
- The Case for Fine-Tuning: Critics, including
Dr. Vidyasagar, argue that India should not "chase frontier
models." They contend that fine-tuning powerful open-source models
(like DeepSeek or Llama) provides 90% of the utility at 1%
of the cost. Running a model requires two orders of magnitude less compute
than training one.
+1
"Do
you want to say India is in an elite group, or do you want to teach children?
If you've got the objective wrong, the solution will be wrong." — Dr. Vidyasagar
5.
Strategic Recommendations
To
build a sustainable AI ecosystem without burning billions, India should adopt a
"Deployment-First" philosophy:
- Prioritise Small Language Models (SLMs):
Rather than chasing trillion-parameter generalists, focus on
sector-specific, task-optimised models for healthcare, agriculture, and
education.
- Master "Post-Training": Invest
heavily in Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and
fine-tuning. This allows India to "manufacture intelligence" on
top of existing open-source architectures.
- DPI Integration: Integrate AI with India’s Digital
Public Infrastructure (Aadhaar, UPI, Bhashini). This creates a
"Data Advantage" that foreign firms cannot replicate.
- Technoeconomic Hedging: Avoid betting on a
single architecture. Diversify investments across hybrid neuro-symbolic
systems and classic machine learning to solve real-world problems.
+1
6.
Conclusion: From Market to Maker
India
is already the world’s third-largest AI market by consumption. The next 24
months will determine if it becomes a top-tier maker. True sovereignty does not
lie in owning the world's largest supercomputer, but in owning the most
relevant solutions for its people. By pivoting from "prestige
projects" to "practical deployment," India can lead the Global
South in building AI that is both affordable and impactful.