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Deloitte के रोहित तंदन ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर, स्वायत्तता और विकास के पहलुओं पर चर्चा की

Deloitte में मैनेजिंग डायरेक्टर और AI & Insights प्रैक्टिस लीडर रोहित तंदन ने भारत के लिए एक वास्तविक संप्रभु AI इकोसिस्टम की रोडमैप की रूपरेखा पेश की, जिसमें हाइब्रिड क्लाउड मॉडल, स्थानीय भाषा AI, इन्फ्रास्ट्रक्चर की गहराई और तेजी से बदलते वैश्विक क्रम में रणनीतिक नियंत्रण शामिल है

बिजनेस वर्ल्ड ब्यूरो 4 months ago

BW Businessworld के साथ एक विशेष बातचीत में, Deloitte के मैनेजिंग डायरेक्टर और AI & Insights प्रैक्टिस लीडर रोहित टंडन ने संप्रभु AI के विकसित हो रहे परिदृश्य और इसके भारत तथा व्यापक वैश्विक इकोसिस्टम पर प्रभाव पर गहन दृष्टिकोण साझा किया. अपने अनुभव के आधार पर, तंदन ने यह बताया कि कैसे राष्ट्र और उद्यम डेटा नियंत्रण, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर और AI तैनाती रणनीतियों पर पुनर्विचार कर रहे हैं, ऐसे युग में जहां डिजिटल संप्रभुता एक भू-राजनीतिक और आर्थिक आवश्यकता बन गई है. AI फैक्ट्रियों की अवधारणा से लेकर स्थानीय रूप से प्रासंगिक मॉडल बनाने की अनूठी चुनौतियों तक, चर्चा एक संपूर्ण चित्र पेश करती है कि एक वास्तविक सॉवेरन AI इकोसिस्टम बनाने के लिए क्या आवश्यक है.

क्या आप अपने सॉवेरन AI दृष्टिकोण का विस्तार कर सकते हैं? यह अवधारणा कैसे पेश की गई और समय के साथ कैसे विकसित हुई, और आज इसका व्यावहारिक अर्थ क्या है?
जब आप वैश्विक परिदृश्य को देखते हैं, तो यह विचार कि किसी देश या क्षेत्र को अपने डेटा पर पूर्ण नियंत्रण होना चाहिए, लंबे समय से रहा है. इसलिए डेटा सेंटर और भंडार देश की सीमाओं के भीतर स्थापित किए गए हैं.

अब, AI आने के साथ, उस डेटा को AI सिस्टम के लिए उपलब्ध कराना आवश्यक है. अगर ये AI इंजन किसी अन्य देश में हैं, सीमा के पार, तो आपके पास एक संप्रभु वातावरण प्रदान करने की क्षमता वास्तव में मौजूद नहीं है. इसलिए यदि आप किसी देश का डेटा, भारत की जानकारी चाहे वह रक्षा, जनसंख्या या स्वास्थ्य से संबंधित हो AI के लिए उपलब्ध कराना चाहते हैं, तो आपको AI को डेटा के पास लाना होगा बजाय इसके कि डेटा को AI तक ले जाएँ. यही सॉवेरन AI वातावरण की ओर पूरी बदलाव है. और यह केवल भारत के बारे में नहीं है; यह पूरी दुनिया में हो रहा है.

सॉवेरन क्लाउड पर उद्यम और सरकार की व्याख्याएँ कैसे भिन्न होती हैं? और नियामक आवश्यकताएँ, भू-राजनीतिक विचार और संचालन प्राथमिकताएँ उन भिन्नताओं को कैसे आकार देती हैं?
एक चीज जो अब हो रही है, वह यह है कि पिछले 10–15 वर्षों में, सभी क्लाउड पर चले गए. अब यह हाइब्रिड वातावरण बन रहा है. हाइब्रिड वातावरण का अर्थ है कि आप जिस प्रकार का कार्य कर रहे हैं और डेटा के प्रकार के आधार पर, आपका कुछ डेटा ऑन-प्रिमाइसेस रहेगा, कुछ क्लाउड पर होगा, और कुछ किसी पार्टनर के साथ को-लोकेटेड हो सकता है, जो आपके स्वामित्व में न हो लेकिन फिर भी उसी क्षेत्र के भीतर हो सकता है.

सरकारें उस हाइब्रिड संरचना के भीतर अलग स्तर चुनेंगी. कॉरपोरेट भी अलग स्तर चुनेंगे. कुछ नियामक उद्योग जैसे बैंकिंग, लाइफ साइंसेज और स्वास्थ्य देखभाल को अपने अधिकांश डेटा को ऑन-प्रिमाइसेस रखना होगा. उदाहरण के लिए, आज कई डेटा सेंटर सीधे उनके नियंत्रण में मौजूद हैं. इसलिए वे इस ओर अधिक रहेंगे.

सरकारों, दूसरी ओर, अपने काम के प्रकार के आधार पर कुछ लचीलापन रख सकती हैं. इसलिए, यह एकल मॉडल की बजाय विभिन्न दृष्टिकोणों की श्रृंखला होगी.

कंप्यूट, नेटवर्किंग, स्टोरेज और ऑर्केस्ट्रेशन लेयर में संप्रभु इन्फ्रास्ट्रक्चर के दायरे और मुख्य घटकों का वर्णन कर सकते हैं?
अब, हम इसे एक पाँच-स्तरीय केक के रूप में देख रहे हैं. शीर्ष स्तर उपयोग के मामलों का है, आप वास्तव में क्या बनाते और तैनात करते हैं. दूसरा स्तर वह सारा सॉफ़्टवेयर और प्लेटफॉर्म है जिसका आप उपयोग करके उन उपयोग मामलों और एजेंटिक समाधान का निर्माण करते हैं. इसके नीचे का स्तर ऑर्केस्ट्रेशन के टुकड़े हैं, यानी आप इन्फ्रास्ट्रक्चर को कैसे प्रबंधित और अनुकूलित करते हैं. GPUs, डेटा सेंटर बहुत महंगे हैं, इसलिए उन्हें कुशलतापूर्वक प्रबंधित और अनुकूलित करने के लिए सॉफ़्टवेयर का एक स्तर आवश्यक है.

इसके नीचे मूल इन्फ्रास्ट्रक्चर आता है, सभी GPUs, CPUs, TPUs और अन्य तीन-अक्षरों वाले संक्षेपाक्षर. और उसके नीचे एक बहुत महत्वपूर्ण स्तर है — ऊर्जा, कूलिंग और पावर, क्योंकि इन सभी डेटा सेंटरों को चलाने के लिए बहुत अधिक बिजली की आवश्यकता होती है. यही वह है जिसे हम लक्षित करते हैं.

राष्ट्रीय या क्षेत्रीय AI इन्फ्रास्ट्रक्चर स्वतंत्र रूप से बनाने बनाम वैश्विक या घरेलू खिलाड़ियों के साथ साझेदारी करने के निर्णय में प्रमुख आर्थिक और रणनीतिक विचार क्या हैं?
इन्फ्रास्ट्रक्चर के दृष्टिकोण से, हमने कुछ बहुत विस्तृत गणनाएँ की हैं कि किस स्तर पर किसी कॉरपोरेट के लिए अपना डेटा सेंटर रखना समझदारी है. यही एक चर है.

दूसरा कारक डेटा संवेदनशीलता है. यदि आपके पास PII या अन्य जानकारी है जिसे बाहरी दुनिया के लिए उजागर नहीं किया जा सकता, तो आपको इसे घर के भीतर प्रबंधित करना होगा, चाहे आर्थिक दृष्टि से कोई भी स्थिति हो.

तीसरा कारक राजनीतिक विचार है. आप नहीं चाहते कि कुछ डेटा देश से बाहर जाए. स्पष्ट रूप से, रक्षा-संबंधी जानकारी बाहर नहीं जा सकती. सरकारी डेटा अक्सर बाहर नहीं जा सकता. यहां तक कि कुछ राज्य सरकारें भी नहीं चाहेंगी कि उनकी जानकारी उनके क्षेत्राधिकार से बाहर जाए. इन सभी के संयोजन से यह निर्धारित करने में मदद मिलती है कि हाइब्रिड दुनिया में आपके डेटा और AI कंप्यूट क्षमताओं की संरचना कैसे होनी चाहिए, जो भविष्य में संभावना है.

सॉवेरन AI पर ध्यान केंद्रित करते हुए, संप्रभु क्लाउड, सॉवेरन इन्फ्रास्ट्रक्चर और संप्रभु मॉडल कैसे अंतर्संबंधित हैं? और AI फैक्ट्रियाँ इस एंड-टू-एंड AI तैनाती रणनीति में कहाँ फिट होती हैं?
एक AI फैक्ट्री मूलतः पाँच-स्तरीय केक है. यही पूरी AI फैक्ट्री है. एक कंपनी इस पूरी AI फैक्ट्री को अकेले नहीं बना सकती. जब आप परस्पर निर्भरता की बात करते हैं, तो आपको Nvidia जैसी कंपनी से GPUs चाहिए. आपको अन्य कंपनियों से CPUs चाहिए. आपको 10 अलग-अलग कंपनियों से सॉफ़्टवेयर चाहिए. आपको हाइपरस्केलर्स का भी हिस्सा होना चाहिए. आपको स्थानीय भाषा मॉडल भी चाहिए.

भारत में, उदाहरण के लिए, केवल लगभग आठ प्रतिशत लोग अंग्रेज़ी में प्रवीण हैं. आप केवल वैश्विक भाषा मॉडल तैनात नहीं कर सकते और उम्मीद कर सकते हैं कि वे यहाँ काम करेंगे. आपको स्थानीय भाषाओं और बोलियों को समझने वाले स्थानीय मॉडल की आवश्यकता है.

पूरे इकोसिस्टम में प्रभावी पैठ बनाने के लिए, ऊर्जा और हार्डवेयर से लेकर कूलिंग, सॉफ़्टवेयर और सिस्टम तक, इंटीग्रेटर्स और कंसल्टेंट सभी को मिलकर इसे प्रदान करना होगा. यह एक ऐसा स्तर है जो हमने पहले कभी नहीं देखा.

कहा जाता है कि यह भारत के लिए दशक है. आप निकट भविष्य में भारत में AI कार्यान्वयन को कैसे देखते हैं?
भारत में AI अपनाने की बहुत बड़ी मात्रा होने वाली है. हमने पहले ही देखा कि जब मोबाइल फोन आए, तो हम मोबाइल डेटा के सबसे बड़े उपयोगकर्ताओं में से एक बन गए. यह एक प्राकृतिक अगला स्तर है कि अब इस डेटा को AI के लिए उपलब्ध कराया जाएगा, और अपनाना व्यापक होगा.

सच्चा सवाल यह है कि हम संसाधन, इन्फ्रास्ट्रक्चर और फंडिंग कितनी जल्दी प्राप्त कर सकते हैं ताकि इसे यहां संभव बनाया जा सके. और केवल यहां ही नहीं, हम बाकी क्षेत्र को भी दिखाने वाले होंगे कि इसे कैसे किया जाता है.

ऐसे फोरम के साथ, हमें अब एक ऐसे देश के रूप में मान्यता दी गई है जिसे आमंत्रण की आवश्यकता नहीं है. हम पहले से ही वहां हैं. हम AI नेताओं के बड़े वैश्विक इकोसिस्टम का हिस्सा हैं.

रीमा भादुरी, BW रिपोर्टर
लेखिका BW Businessworld में सीनियर एडिटोरियल लीड हैं. मुख्य रूप से मार्केटिंग, विज्ञापन, अनुभवजन्य मार्केटिंग और रिटेल पर लिखती हैं. वह BW Marketing World का वर्टिकल भी देखती हैं.)
 

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