Sarvam AI का यूनिकॉर्न दर्जा भारत की संप्रभु AI रणनीति को बल देता है
भारत में संप्रभु कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण की दौड़ Sarvam AI की नई फंडिंग के बाद तेज होती दिख रही है। कंपनी का 1.5 अरब डॉलर का मूल्यांकन उसे देश का नया AI यूनिकॉर्न बनाता है, लेकिन विशेषज्ञों का कहना है कि पूर्ण स्वदेशी AI स्टैक बनाने की बड़ी चुनौती अब भी largely unresolved है।
हाइलाइट्स
- Sarvam AI ने Series B में 234 मिलियन डॉलर जुटाए, जिसमें HCLTech ने 150 मिलियन डॉलर निवेश कर 10.46 प्रतिशत हिस्सेदारी ली।
- सरकार का IndiaAI Mission स्टार्टअप्स को 34,000 GPU बाजार दर से लगभग 42 प्रतिशत कम पर उपलब्ध करवा रहा है, वर्ष के अंत तक 100,000 GPU लक्ष्य।
- Sarvam 105B और vision models भारत में बनाए गए हैं, लेकिन विशेषज्ञों के अनुसार संप्रभुता के लिए पूर्ण स्वदेशी क्लाउड, GPU और शोध इकोसिस्टम जरूरी है।
फंडिंग, रणनीतिक निवेश और सरकारी मिशन
Forbes India के अनुसार, बेंगलुरु स्थित Sarvam AI ने 15 जून को अपने Series B दौर में 234 मिलियन डॉलर जुटाने की घोषणा की, जिसमें HCLTech ने 150 मिलियन डॉलर का निवेश कर 10.46 प्रतिशत हिस्सेदारी ली। इस दौर में Bessemer Venture Partners के साथ मौजूदा निवेशक Khosla Ventures और Peak XV Partners भी शामिल हैं।HCLTech के मुख्य कार्यकारी अधिकारी C Vijayakumar ने प्रेस विज्ञप्ति में कहा कि Sarvam के AI मॉडल अनुसंधान और HCLTech की वैश्विक पहुंच को जोड़कर उद्यमों और सरकारों के लिए एक अलग full-stack AI मंच बनाया जा रहा है। यह जोर सुरक्षित, scalable और responsible AI समाधान देने की क्षमता पर है, खासकर उन ग्राहकों के लिए जिनके डेटा को राष्ट्रीय सीमाओं के भीतर रहना जरूरी है।
यह निवेश भारत के IndiaAI Mission की व्यापक दिशा के साथ भी जुड़ता है। 10,000 करोड़ रुपये समर्थित यह कार्यक्रम स्टार्टअप्स को बाजार दर से लगभग 42 प्रतिशत कम कीमत पर 34,000 GPU उपलब्ध करा रहा है और वर्ष के अंत तक इसे 100,000 GPU तक बढ़ाने की प्रतिबद्धता रखता है; अप्रैल 2025 में इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने Sarvam को भारत के sovereign LLM ecosystem के निर्माण के लिए चुना था।
पूर्ण स्वदेशी AI स्टैक की चुनौती
विशेषज्ञों का कहना है कि Sarvam की प्रगति महत्वपूर्ण है, लेकिन इसे भारत के संप्रभु AI लक्ष्य का अंतिम समाधान नहीं माना जा सकता। AI&Beyond के सह-संस्थापक Jaspreet Bindra के मुताबिक, सच्ची संप्रभुता केवल भारतीय कंपनी द्वारा मॉडल बनाने से नहीं आती, बल्कि ऊर्जा और chips से लेकर cloud infrastructure, foundation models और enterprise applications तक पूरे स्टैक पर नियंत्रण से आती है।कंपनी ने पिछले कुछ वर्षों में कई उपयोग मामलों पर काम बढ़ाया है। Sarvam 105B को भारत में शुरुआत से प्रशिक्षित किया गया है और रिपोर्ट के मुताबिक यह knowledge और agentic benchmarks पर बड़े reasoning models की बराबरी करता है या उनसे आगे निकलता है; Sarvam 30B consumer hardware पर चलता है, उसका vision model बीमा फॉर्म और भूमि अभिलेखों के 3.5 करोड़ से अधिक पन्नों का डिजिटलीकरण कर रहा है, और उसके voice agents कृषि एवं किसान कल्याण मंत्रालय के लिए 1.7 करोड़ किसानों से कृषि डेटा एकत्र कर चुके हैं।
फिर भी Bindra चेतावनी देते हैं कि भारत अब भी Nvidia GPU, U.S. cloud ecosystems और वैश्विक शोध पर काफी निर्भर है। उनके अनुसार सबसे बड़ी चिंता केवल डेटा नहीं, बल्कि विदेशी पहुंच पर निर्भरता है, क्योंकि भू-राजनीति, नियमन या व्यावसायिक प्राथमिकताओं के कारण यह पहुंच अचानक सीमित हो सकती है।
आगे की राह में Sarvam की तुलना Krutrim Cloud से भी होती है, जो भारत की foundation model महत्वाकांक्षाओं से जुड़ा दूसरा प्रमुख नाम रहा है, लेकिन उसने frontier model development से पीछे हटकर cloud infrastructure पर जोर बढ़ाया है। इससे यह संकेत मिलता है कि पांचों परतों वाला संप्रभु AI ढांचा खड़ा करना केवल एक मॉडल या एक कंपनी बनाने से कहीं अधिक कठिन काम है।
हमारी पिछली रिपोर्ट में सरकार और आरबीआई द्वारा विदेशी पूंजी प्रवाह बढ़ाने के लिए उठाए गए कदमों पर चर्चा की गई थी, जिनमें एफपीआई के लिए सरकारी बॉन्ड पर कर छूट, Fully Accessible Route का विस्तार और विदेशी मुद्रा तरलता बढ़ाने के उपाय शामिल थे। लेख में यह भी बताया गया था कि इन पहलों से भुगतान संतुलन और बैंकिंग फंडिंग दबाव कुछ हद तक घट सकता है, हालांकि आवश्यक मासिक पूंजी प्रवाह के मुकाबले इसे आंशिक समाधान माना गया।
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