https://youtu.be/yCtEakxbeQE?si=3026sMnioL-0ctmH
भारतीय AI संरचना
स्वयंपूर्णता, सक्षमता आणि कार्यक्षमतेचा मार्ग
१. प्रस्तावना: अब्जावधींचा अडथळा
सध्या जगभरात 'आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स' (AI) च्या क्षेत्रात मोठी स्पर्धा सुरू आहे. ही प्रगती मोजण्यासाठी प्रचंड वीज आणि अफाट डेटाचा वापर केला जात आहे. यामुळे एक असा अडथळा (Moat) तयार झाला आहे, जिथे फक्त श्रीमंत देश किंवा कंपन्याच टिकू शकतात. भारतासाठी हे धोक्याचे आहे, कारण जर आपण परदेशी तंत्रज्ञानावर अवलंबून राहिलो, तर आपण कायम त्यांच्यावर विसंबून राहू. हा अहवाल भारतासाठी एक 'तिसरा मार्ग' सुचवतो—परदेशी तंत्रज्ञान वापरण्यापेक्षा स्वतःचे 'स्वदेशी AI' तयार करणे.
२. बुद्धिमत्तेचे केंद्रीकरण
संगणकीय शक्ती आणि डेटाचे अडथळे: AI तयार करण्यासाठी दोन मोठे अडथळे आहेत:
- हार्डवेअरचा
अडथळा: शक्तिशाली AI मॉडेल बनवण्यासाठी हजारो
'GPUs' (प्रगत चिप्स) लागतात. भारताला
या चिप्स मिळवण्यात
अडचणी येत आहेत, ज्यामुळे
हे काम महाग
आणि कठीण झाले आहे.
- डेटाचा
अडथळा: इंटरनेटवरील माहिती आता खासगी
होत आहे. ज्यांच्याकडे स्वतःचा
डेटा आहे, तेच आता
शक्तिशाली आहेत.
भारतीय भाषांची कमतरता: सध्याचे AI मॉडेल्स पाश्चात्य विचारांवर आधारित आहेत. भारताची प्रमुख भाषा असलेल्या हिंदीचा वाटा जागतिक डेटासेटमध्ये १% पेक्षाही कमी आहे. जोपर्यंत आपण आपल्या भाषांमध्ये AI बनवत नाही, तोपर्यंत त्याचा फायदा सामान्य भारतीयांना होणार नाही.
३. 'इंडिया AI' मिशन: स्वयंपूर्णतेकडे पाऊल
२०२६ च्या सुरुवातीला भारत सरकारने यासाठी १०,३७१ कोटी रुपयांची तरतूद केली आहे. फेब्रुवारी २०२६ पर्यंतची प्रगती:
- संगणकीय
शक्ती: ३८,००० GPUs उपलब्ध
करून देण्यात आले आहेत
आणि स्टार्टअप्सना ते सवलतीच्या दरात
(₹६५ प्रति तास) दिले
जात आहेत.
- स्वदेशी
मॉडेल्स: 'सर्वम AI' आणि 'ग्यान AI' सारख्या
१२ संस्थांची निवड
स्वतःचे मॉडेल्स बनवण्यासाठी केली
आहे.
- भारत-जेन (BharatGen): IIT बॉम्बेच्या नेतृत्वाखाली भारतीय संस्कृती आणि
भाषा समजणारे AI विकसित केले जात
आहे.
४. मोठा वाद: नवीन मॉडेल की सुधारित मॉडेल?
येथे दोन विचारप्रवाह आहेत: १. स्वतःचे मॉडेल बनवणे: काहींच्या मते, परकीय देशांवर अवलंबून राहू नये म्हणून शून्यापासून स्वतःचे मॉडेल बनवणे गरजेचे आहे. २. सुधारित मॉडेल (Fine-Tuning): डॉ. विद्यासागर यांच्यासारख्या तज्ञांच्या मते, शून्यापासून मॉडेल बनवण्यापेक्षा जगात उपलब्ध असलेल्या 'ओपन सोर्स' मॉडेल्सना भारतीय गरजांनुसार सुधारणे (Fine-tune) जास्त सोपे आणि स्वस्त आहे.
"तुम्हाला भारताला केवळ श्रीमंत देशांच्या रांगेत बसवायचे आहे की गरीब मुलांना शिकवायचे आहे? जर तुमचे उद्दिष्ट चुकले, तर उत्तरही चुकेल." — डॉ. विद्यासागर
५. धोरणात्मक शिफारसी
अब्जावधी रुपये खर्च न करता AI क्षेत्रात टिकण्यासाठी भारताने खालील गोष्टी कराव्यात:
- लहान
मॉडेल्सवर भर द्या (SLMs): खूप मोठे मॉडेल
बनवण्यापेक्षा शेती, आरोग्य आणि
शिक्षण यांसारख्या क्षेत्रांसाठी लागणारे नेमके आणि
लहान मॉडेल्स बनवा.
- लोकसहभागातून
सुधारणा: उपलब्ध मॉडेल्सना लोकांच्या
अभिप्रायातून अधिक हुशार बनवा.
- सरकारी
पायाभूत सुविधांचा वापर: AI ला 'आधार', 'UPI' आणि
'भाषिणी' सारख्या सरकारी यंत्रणांशी
जोडा.
- विविध
गुंतवणूक: फक्त एकाच तंत्रज्ञानावर
अवलंबून न राहता
विविध पर्यायांचा विचार करा.
६. निष्कर्ष: ग्राहकाकडून निर्मात्याकडे
भारत सध्या AI वापरणारा जगातील तिसरा मोठा देश आहे. पण पुढचे २४ महिने ठरवतील की आपण 'निर्माते' बनणार की नाही. खरी स्वयंपूर्णता मोठे सुपर कॉम्प्युटर असण्यात नाही, तर आपल्या लोकांच्या समस्या सोडवण्यात आहे. भारताने 'फक्त नावासाठी' प्रकल्प करण्यापेक्षा 'लोकांच्या कामाचे' प्रकल्प केल्यास आपण जगाचे नेतृत्व करू शकतो.
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.
No comments:
Post a Comment