भारत की संप्रभु एआई रणनीति: क्या विक्रम मॉडल सफल होंगे?

19 फरवरी, 2026 को, बेंगलुरु स्थित स्टार्टअप, सर्वम एआई, ने एआई इम्पैक्ट समिट में "विक्रम" का अनावरण किया, जो भारत के पहले संप्रभु बड़े भाषा मॉडल (LLMs) हैं। एक ऐसे राष्ट्र के लिए जो विदेशी प्लेटफार्मों पर डिजिटल निर्भरता कम करने की आकांक्षा रखता है, यह घोषणा एक परिवर्तनकारी क्षण का संकेत दे सकती है। लेकिन क्या तकनीक का अनावरण इसे व्यावहारिकता में प्रभावी बनाता है? भारत की संप्रभु एआई पहल के चारों ओर बहस—जिसका उदाहरण विक्रम है—दो प्रतिस्पर्धी आवश्यकताओं पर केंद्रित है: तकनीकी आत्मनिर्भरता प्राप्त करना और इस महत्वाकांक्षा के साथ जुड़े गहन अवसंरचनात्मक और संस्थागत बाधाओं को पार करना।

विक्रम मॉडल्स को क्या विशेष बनाता है?

सर्वम एआई, जिसकी स्थापना 2023 में हुई, भारत के विशिष्ट भाषाई, सांस्कृतिक और अवसंरचनात्मक संदर्भों को ध्यान में रखते हुए संप्रभु एआई पहल के माध्यम से कार्य करने का लक्ष्य रखता है। विक्रम मॉडल्स में ऐसे फीचर्स शामिल हैं जो उन्हें वैश्विक समकक्षों से अलग बनाते हैं:

• बहुभाषी संदर्भिकरण: ये मॉडल भारतीय भाषाओं और क्षेत्रीय बोलियों को प्रोसेस करने में उत्कृष्ट हैं, जो उन्हें शासन और सामाजिक अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाते हैं। उदाहरण के लिए, ये दस्तावेज़ों को प्रोसेस कर सकते हैं और देवनागरी, द्रविड़ और उर्दू लिपियों में वास्तविक समय में अनुवाद प्रदान कर सकते हैं।
• ऑफलाइन कार्यक्षमता: वैश्विक LLMs जैसे OpenAI के GPT-4 की तरह क्लाउड अवसंरचना पर निर्भरता के विपरीत, विक्रम के एज एआई सिस्टम स्थानीय उपकरणों पर भी बिना इंटरनेट के कार्य कर सकते हैं। यह ग्रामीण भारत के लिए एक महत्वपूर्ण प्रगति है, जहां 27% गांवों में कनेक्टिविटी एक निरंतर चुनौती बनी हुई है (TRAI डेटा के अनुसार)।
• मल्टीमोडल क्षमताएँ: विक्रम मॉडल्स पाठ, भाषण और दृश्य समझ को एकीकृत करते हैं, जो विविध अनुप्रयोगों के लिए नए रास्ते खोलते हैं—जैसे दूरदराज क्षेत्रों में स्वास्थ्य सेवा निदान या स्थानीय समुदायों के लिए अनुकूलित बहुभाषी ई-लर्निंग प्लेटफार्म।

अमेरिकी-प्रभुत्व वाले प्लेटफार्मों के लिए "भारत-प्रथम" विकल्प के रूप में प्रस्तुत, विक्रम मॉडल्स डेटा संग्रह, मॉडल प्रशिक्षण और शासन को भारत की सीमाओं के भीतर रखने के सिद्धांत को संप्रभु एआई के रूप में परिभाषित करते हैं। हालांकि, यह दृष्टिकोण न तो लागत-न्यूट्रल है और न ही जोखिम-मुक्त।

संप्रभु एआई का मामला

स्वदेशी एआई उपकरणों और प्लेटफार्मों के लिए तर्क तीन मजबूत स्तंभों पर आधारित है: रणनीतिक स्वायत्तता, डिजिटल समावेशन, और दीर्घकालिक आर्थिक लाभ। पहले, जैसे-जैसे भू-राजनीतिक प्रतिस्पर्धा तकनीकी नियंत्रण की ओर बढ़ती है, संप्रभु एआई भारत को अमेरिकी और चीनी कंपनियों जैसे Microsoft, OpenAI, या Baidu पर अत्यधिक निर्भरता से बचा सकता है। वैश्विक तकनीकी दिग्गजों द्वारा क्लाउड होस्टिंग और एआई एपीआई पर प्रभुत्व के चलते, महत्वपूर्ण डेटा सेट पर नियंत्रण बनाए रखना राष्ट्रीय सुरक्षा का मामला बन जाता है।

शासन के निहितार्थ पर विचार करें। भारत की बहुभाषी संरचना ई-गवर्नेंस योजनाओं जैसे PMGDISHA या आरोग्य सेतु के कार्यान्वयन में एक बार-बार बाधा रही है। विक्रम के भाषा-निष्पक्ष मॉडल सेवा वितरण में अंतराल को बंद करने में मदद कर सकते हैं, संभवतः लाखों लोगों को डिजिटल बहिष्कार के किनारों से बाहर निकाल सकते हैं।

आर्थिक लाभ भी अनदेखा नहीं किया जाना चाहिए। 2024 की एक नैसकॉम रिपोर्ट ने अनुमान लगाया कि एआई 2030 तक भारतीय अर्थव्यवस्था में $500 बिलियन का योगदान कर सकता है, मुख्य रूप से कृषि, स्वास्थ्य सेवा, और MSMEs में क्षेत्रीय उत्पादकता में सुधार के माध्यम से। संप्रभु एआई उच्च कौशल वाले क्षेत्रों—डेटा एनोटेशन, मॉडल प्रशिक्षण, और एआई नैतिकता—में रोजगार सृजन को भी उत्प्रेरित कर सकता है, जिससे भारत के जनसंख्या लाभ के अनुरूप मानव पूंजी को मजबूत किया जा सके।

विफलताएँ: सेमीकंडक्टर्स से संदेह तक

हालांकि, महत्वाकांक्षाएँ सीमाओं का सामना करती हैं। संप्रभु एआई एक पूंजी- और ज्ञान-गहन उद्यम है। आज भारत उन्नत सेमीकंडक्टर आपूर्ति तक निरंतर पहुंच की कमी का सामना कर रहा है, जो एआई मॉडल प्रशिक्षण अवसंरचना के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि सरकार ने सेमीकंडक्टर निर्माण के लिए उत्पादन से जुड़े प्रोत्साहन (PLI) योजना के तहत ₹76,000 करोड़ की प्रतिबद्धता जताई है, कोई भी घरेलू फैब अभी तक चालू नहीं हुआ है। ऐसी महत्वपूर्ण हार्डवेयर के बिना, सर्वम एआई को Nvidia GPUs या Google Tensor सिस्टम को महत्वपूर्ण लागत पर आयात करने पर निर्भर रहना होगा।

डेटा भी एक दोधारी तलवार है। भारत की 22 आधिकारिक भाषाओं में उच्च गुणवत्ता वाले, एनोटेटेड डेटा सेट मुश्किल से मौजूद हैं, और जहां उपलब्ध हैं, वहां भी अक्सर पूर्वाग्रह या असंगतताओं का सामना करना पड़ता है। इससे नैतिक प्रश्न उठते हैं: क्या ऐसे अधूरे डेटा पर "प्रशिक्षित" मॉडल गलत सूचना या हानिकारक पूर्वाग्रहों को कम कर सकते हैं? इतिहास यहाँ दयालु नहीं है—Google का BERT लिंग और जातीय पूर्वाग्रहों से संघर्ष करता रहा है, भले ही इसे एक बेहतर डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया हो।

सरकार की एआई को प्रभावी ढंग से विनियमित करने की क्षमता के बारे में भी संस्थागत संदेह है। इलेक्ट्रॉनिक्स और आईटी मंत्रालय की राष्ट्रीय एआई रणनीति जैसे नीति ढांचे के बावजूद, भारतीय नियम प्रतिक्रियाशील बने हुए हैं, पूर्वानुमानात्मक नहीं। एआई जैसे तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में, विनियमन में अंतर—या इससे भी बदतर, अत्यधिक केंद्रीकरण—नवाचार को बुरी तरह कमजोर कर सकता है, जबकि डेटा गोपनीयता या श्रम विस्थापन के वास्तविक चिंताओं को संबोधित करने में विफल रह सकता है।

चीन का समानांतर मार्ग: भारत क्या सीख सकता है

भारत संप्रभु एआई की आवश्यकता से जूझने में अकेला नहीं है। 2021 में, चीन ने वु दाओ 2.0 लॉन्च किया, जो बीजिंग एकेडमी ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा विकसित एक एआई मॉडल है और जिसे 1.75 ट्रिलियन से अधिक पैरामीटर पर प्रशिक्षित किया गया है—जो अमेरिकी समकक्षों के मुकाबले बड़े पैमाने पर है। हालांकि, जबकि इसका आकार प्रभावशाली था, वु दाओ का कार्यान्वयन मुख्य रूप से घरेलू रहा, जो कड़े सेंसरशिप मानदंडों द्वारा बाधित था, जिसने राज्य-निर्धारित सीमाओं के बाहर नवाचार को रोका। भारत को इस उदाहरण से सीखना चाहिए: स्वदेशी क्षमता को प्राथमिकता देना वैश्विक साझेदारियों के प्रति खुलेपन की कीमत पर नहीं आना चाहिए, जो अत्याधुनिक अनुसंधान और हार्डवेयर तक पहुंच के लिए आवश्यक हैं।

अवसर और जोखिम के बीच

जैसे-जैसे भारत की संप्रभु एआई यात्रा आगे बढ़ती है, विक्रम की स्थिति क्या है? इसकी विकेंद्रीकृत, ऑफलाइन कार्यक्षमता पर जोर भारत की विकास आवश्यकताओं के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। लेकिन इस वादे को परिणामों में बदलना दीर्घकालिक निवेश पर निर्भर करेगा—न केवल प्रौद्योगिकी में, बल्कि प्रतिभा पाइपलाइनों, सेमीकंडक्टर पारिस्थितिकी तंत्र, और नियामक पूर्वानुमान में। प्रमुख घोषणाओं के अलावा निरंतर वित्त पोषण, साथ ही चुस्त शासन तंत्र, यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि विक्रम अपनी पूरी क्षमता तक पहुँच सके।

यहाँ का विडंबना यह है कि जबकि संप्रभु एआई का विकास स्वायत्तता स्थापित करने का प्रयास करता है, इसकी कार्यान्वयन अभी भी सेमीकंडक्टर्स, डेटा सेट, और यहां तक कि परिचालन पूंजी के लिए वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं पर भारी निर्भरता होगी। यदि संप्रभु एआई एक और बयानी हो जाती है बिना इन प्रणालीगत सीमाओं को संबोधित किए, तो भारत नए रूप में अपनी मौजूदा निर्भरताओं को बनाए रख सकता है।

परीक्षा एकीकरण

प्रारंभिक MCQs:

1. निम्नलिखित में से कौन सा सर्वम एआई द्वारा विकसित विक्रम मॉडल्स की एक प्रमुख विशेषता नहीं है?
   A. पाठ, भाषण, और दृश्य समझ का एकीकरण
   B. भारतीय संदर्भों के लिए अनुकूलित बहुभाषी क्षमताएँ
   C. क्लाउड-आधारित अवसंरचना पर भारी निर्भरता
   D. एज उपकरणों के लिए ऑफलाइन कार्यक्षमता
   उत्तर: C
2. “संप्रभु एआई” का अर्थ है:
   A. एआई प्रौद्योगिकियाँ जो स्वायत्तता सुनिश्चित करने के लिए स्थानीय रूप से विकसित और शासित होती हैं
   B. कई देशों के बीच सहयोगात्मक एआई परियोजनाएँ
   C. एआई जो एक राष्ट्र की शासन व्यवस्था को स्वायत्त रूप से प्रबंधित करने में सक्षम है
   D. अंतर्राष्ट्रीय प्रोटोकॉल के तहत विकसित ओपन-सोर्स एआई
   उत्तर: A

मुख्य प्रश्न:

भारत की संप्रभु एआई पहलों, जैसे सर्वम एआई के विक्रम मॉडल्स, तकनीकी आत्मनिर्भरता और समावेशिता की द्वंद्वात्मक चुनौती को किस हद तक संबोधित करती हैं? इन पहलों की संरचनात्मक सीमाओं का मूल्यांकन करें जो इन लक्ष्यों को प्राप्त करने में बाधा डालती हैं।