वर्षों से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की लोकप्रिय समझ को इस विचार से आकार दिया गया है कि यह केवल सॉफ्टवेयर है जो कार्यों को स्वचालित या तेज करता है। लेकिन एनवीआईडीआईए के प्रबंध निदेशक, दक्षिण एशिया, विशाल धूपर का सुझाव है कि यह दृष्टिकोण एआई के विकास में वास्तविक आधार बिंदु को याद करता है।
यह सफलता अकेले कोड की पंक्तियों से नहीं आई, बल्कि उस हार्डवेयर से आई जिसने आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क को बड़े पैमाने पर काम करने योग्य बनाया, धूपर ने एक फायरसाइड चैट के दौरान साझा किया। टेकस्पार्क्स 2025की संस्थापक और सीईओ श्रद्धा शर्मा के साथ आपकी कहानी.
उन्होंने अपनी बात स्पष्ट करने के लिए एक सरल सादृश्य का उपयोग करते हुए समझाया कि सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बीच का संबंध अन्योन्याश्रित है।
“इसके बारे में सोचें। हर कोई कहता है कि ईंधन महत्वपूर्ण है, लेकिन अगर कोई इंजन नहीं होता, तो आप इसका उपभोग कैसे करते? अब, हर कोई कहता है कि एक इंजन है, लेकिन अगर कोई ईंधन नहीं होता, तो आप इसे कैसे चलाएंगे? यह सिर्फ इस पर निर्भर करता है कि आप इसे कैसे देखते हैं,” धूपर ने कहा।
दशकों से, शोधकर्ताओं को पता था कि वे तंत्रिका नेटवर्क क्या करना चाहते हैं, लेकिन उनके पास उन मॉडलों को उपयोगी बनाने के लिए पर्याप्त रूप से सीखने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति का अभाव था। एल्गोरिदम नए नहीं थे; उन्हें प्रशिक्षित करने की क्षमता थी.
उन्होंने कहा, “60 वर्षों तक हम धारणा की समस्या का समाधान ढूंढते रहे। हमने तंत्रिका नेटवर्क बनाया, हमारे पास पर्याप्त डेटा था, हम कोशिश करते रहे।” “और अचानक टोरंटो में प्रतिभाशाली लोगों के एक समूह ने पता लगाया… कंप्यूटर वह सॉफ़्टवेयर लिखेगा जिसे कोई इंसान नहीं लिख सकता। और इसे GPU के माध्यम से हल किया गया।”
निर्णायक मोड़ आकस्मिक नहीं था. वाणिज्यिक भुगतान स्पष्ट होने से बहुत पहले से ही NVIDIA अपने समानांतर कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म CUDA (कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर) का निर्माण कर रहा था। उस समय, कई लोगों को यह एक महंगा, अनावश्यक दांव जैसा लगा।
उन्होंने याद करते हुए कहा, “CUDA को ऐसे समय में पेश किया गया था जब हर कोई कहता था कि एक कंपनी के रूप में आप अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहे हैं, आप इसमें लागत क्यों जोड़ रहे हैं। छह साल तक हम CUDA को आगे बढ़ाने का प्रयास कर रहे थे।” 2012 में जब हार्डवेयर में गहरी सीख आई, तभी उद्योग को एहसास हुआ कि क्या बदल गया है: “संपूर्ण मानवता तर्कसंगत हो गई है।”
बुद्धि का औद्योगीकरण
धूपर ने एआई में वर्तमान क्षण को तकनीकी उन्नयन के रूप में नहीं, बल्कि बुद्धिमत्ता के उत्पादन और वितरण में बदलाव के रूप में वर्णित किया। केवल डेटाबेस या खोज इंजन से जानकारी संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के बजाय, एआई सिस्टम अब वास्तविक समय में नए उत्तर उत्पन्न करते हैं। यह सूचना पहुंच से खुफिया विनिर्माण की ओर कदम का प्रतीक है।
“आज, हम वास्तव में एक प्रश्न पूछते हैं, सिस्टम सोचता है और एक नया उत्तर उत्पन्न करता है जो कभी-कभी आपको आश्चर्यचकित करता है, आपकी बुद्धि को बढ़ाता है,” उन्होंने समझाया। “आज तक, हम मूल रूप से वेबपेजों या डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करते थे। आज, सिस्टम उत्पन्न करता है।”
इस नई क्षमता ने डेटा सेंटरों की भूमिका बदल दी है। वे उस रूप में विकसित हुए हैं जिसे धूपर एआई फ़ैक्टरियाँ कहते हैं: न केवल भंडारण केंद्र बल्कि ऐसी सुविधाएँ जो सक्रिय रूप से बुद्धिमत्ता का उत्पादन करती हैं।
उन्होंने कहा, “डेटा केंद्र एआई कारखाने बन गए हैं। और ये एआई कारखाने मूल रूप से टोकन का उत्पादन करते हैं। और टोकन नई मुद्रा हैं। और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह बुद्धि का औद्योगीकरण है।”
भारत की AI क्षमता
धूपर ने तर्क दिया कि भारत वैश्विक एआई दौड़ में निर्णायक बढ़त रखता है: डेटा, प्रतिभा और घरेलू मांग का एक अनूठा संयोजन। लेकिन ये संपत्तियां नेतृत्व में तभी तब्दील होंगी जब देश डेटा को इंटेलिजेंस में बदलने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे का निर्माण करेगा।
उन्होंने कहा, “अंतिम खेल यह है कि हम आधिकारिक तौर पर 22 भाषाएं बोलने वाले 1.4 अरब लोगों को कैसे सेवा प्रदान करते हैं।” “हमारी अपनी सामान्य समझ है, अपनी संवेदनशीलता है… यह पश्चिमी दुनिया से नहीं किया जा सकता। इसे यहीं करना होगा।”
उन्होंने इस बात पर ज़ोर दिया कि इसकी नींव एआई फ़ैक्टरियाँ हैं: राष्ट्रीय स्तर की कंप्यूटिंग शक्ति जो देश को भारतीय संदर्भों के अनुरूप मॉडलों को प्रशिक्षित करने और तैनात करने की अनुमति देती है।
“आपको टोकन का उत्पादन करने के लिए एआई कारखानों की आवश्यकता होती है और हम में से प्रत्येक के लिए खुफिया जानकारी लाने के लिए एक ग्रिड होता है। ठीक उसी तरह जैसे बिजली को हर घर तक पहुंचने के लिए एक ग्रिड की आवश्यकता होती है।”
उन्होंने रोडमैप को स्पष्ट रूप से रेखांकित किया: तेजी से कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे का निर्माण, डेटासेट को साफ और व्यवस्थित करना, और समाज को एआई को खतरे के बजाय उत्पादकता गुणक के रूप में अपनाने के लिए प्रोत्साहित करना।
उन्होंने कहा, “पहली चीज जो मैं करूंगा वह बुनियादी ढांचे के निर्माण की गति को तेज करना है…दूसरा काम डेटासेट की गति को तेज करना और उन्हें साफ करना है…तीसरा काम इसे पूरी तरह से अपनाना है।”
खुफिया जानकारी का निर्यात
धूपर ने इस बात पर भी प्रकाश डाला कि सॉफ्टवेयर निर्यातक के रूप में भारत की लंबे समय से चली आ रही प्रतिष्ठा विकसित होने की ओर अग्रसर है। श्रम और कोड निष्पादन क्षमता का निर्यात करने के बजाय, भारत स्वयं बुद्धिमत्ता का निर्यात कर सकता है: एआई मॉडल, सिस्टम और इसके पैमाने और बाधाओं के आधार पर समाधान।
भाषाई विविधता, सामर्थ्य और ढांचागत सीमाओं को संबोधित करने वाले मॉडल का निर्माण करके, भारत ऐसी प्रौद्योगिकियां बनाता है जो स्वाभाविक रूप से वैश्विक दक्षिण के अधिकांश हिस्से की सेवा करती हैं। अफ्रीका, एशिया और लैटिन अमेरिका के देशों में समान बाधाएं हैं और वे भारतीय-विकसित एआई को उसी तरह अपनाएंगे जैसे कई देश पहले से ही यूपीआई को अपना रहे हैं।
उन्होंने कहा, “आपका आईपी हमारे जैसे देशों के साथ आदान-प्रदान किया जा सकता है। और इसलिए आप वैश्विक दक्षिण के लिए बेंचमार्क होंगे।”
यह दुनिया का बैक ऑफिस होने से लेकर खुफिया उत्पादन का वैश्विक स्रोत बनने की ओर बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।
“हम एक ऐसा राष्ट्र बन गए हैं जो न केवल सॉफ्टवेयर निर्यात कर रहा है, हम खुफिया जानकारी भी निर्यात करते हैं। लोग यहां आते हैं। और इस तरह हम खुफिया जानकारी की वैश्विक राजधानी बने हुए हैं।”
ज्योति नारायण द्वारा संपादित
