एनवीडिया राष्ट्रीय तकनीकी पहल के बीच AI सौदों के साथ भारत में अपनी जड़ें मजबूत कर रहा है

Nvidia भारत में अपनी जड़ें मजबूत कर रहा है, क्लाउड प्रदाताओं, वेंचर कैपिटल फर्मों, अनुसंधान संस्थानों और AI स्टार्टअप्स के साथ व्यापक सौदों की घोषणा करते हुए, जैसे-जैसे देश वैश्विक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दौड़ में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में खुद को स्थापित कर रहा है।

ये घोषणाएं बुधवार को नई दिल्ली में भारत के AI Impact Summit के दौरान की गईं, जो विश्व नेताओं और शीर्ष तकनीकी अधिकारियों की एक सभा थी जिसका उद्देश्य AI के भविष्य को आकार देना था। Nvidia के CEO Jensen Huang के भाग लेने की उम्मीद थी लेकिन कंपनी द्वारा "अप्रत्याशित परिस्थितियों" के कारण वे भाग नहीं ले सके।

Nvidia ने कहा कि वह पांच वेंचर कैपिटल फर्मों, Peak XV, Z47, Elevation Capital, Nexus Venture Partners, और Accel India के साथ मिलकर विकास के विभिन्न चरणों में AI स्टार्टअप्स को खोजने और समर्थन देने का काम कर रहा है।

कंपनी ने कहा कि 4,000 से अधिक भारतीय AI स्टार्टअप्स पहले ही इसके वैश्विक Inception कार्यक्रम में शामिल हो चुके हैं, जो युवा कंपनियों को उत्पाद बनाने, बढ़ने और ग्राहकों तक पहुंचने में मदद करता है।

यह प्रयास भारत के बढ़ते स्टार्टअप बाजार के साथ मेल खाता है, जहां वेंचर निवेशक तकनीकी कंपनियों में पैसा लगा रहे हैं, एक मजबूत IPO बाजार से आकर्षित होकर जो ठोस रिटर्न दे रहा है। Cryptopolitan की रिपोर्ट के अनुसार, Nvidia देश भर में उभरती AI फर्मों को मार्गदर्शन देने के लिए $2 बिलियन India Deep Tech Alliance का संस्थापक सदस्य भी है।

घोषित सबसे बड़े सौदों में से एक में, भारतीय डेटा सेंटर कंपनी Yotta Data Services ने कहा कि वह Nvidia के नवीनतम Blackwell Ultra चिप्स का उपयोग करके एशिया के सबसे बड़े AI कंप्यूटिंग हब में से एक का निर्माण करेगी।

इस परियोजना की कुल लागत $2 बिलियन से अधिक होगी। सौदे के हिस्से के रूप में, Nvidia, Yotta के बुनियादी ढांचे के भीतर एशिया-प्रशांत के सबसे बड़े DGX Cloud क्लस्टर्स में से एक को चार साल के समझौते के तहत स्थापित करेगा जिसकी कीमत $1 बिलियन से अधिक है। यह सुविधा, जिसे Shakti Cloud के रूप में ब्रांडेड किया गया है, 20,000 से अधिक Nvidia Blackwell Ultra GPUs पर चलेगी और अगस्त तक लाइव होने की उम्मीद है।

यह नई दिल्ली के पास Yotta के परिसर में स्थित होगा, जिसमें मुंबई स्थित साइट से अतिरिक्त क्षमता आएगी। Yotta भारतीय अरबपति Niranjan Hiranandani के रियल एस्टेट समूह का हिस्सा है और पहले से ही पूरे भारत में तीन डेटा सेंटर परिसरों का संचालन करता है।

Nvidia ने यह भी कहा कि वह अन्य भारतीय क्लाउड प्रदाताओं, जिनमें Larsen and Toubro और E2E Networks शामिल हैं, के साथ मिलकर पूरे देश में AI कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करने के लिए काम कर रहा है।

ये निवेश भारत में AI खर्च में व्यापक उछाल का हिस्सा हैं।

दांव व्यवसाय से कहीं आगे जाते हैं। 2026 International AI Safety Report में पाया गया कि जबकि कुछ देशों में आधे से अधिक आबादी AI का उपयोग करती है, अफ्रीका, एशिया और लैटिन अमेरिका के अधिकांश हिस्सों में अपनाने की दर 10% से नीचे रहने की संभावना है। भारत इस अंतर में पूरी तरह से आता है।

समस्या का एक हिस्सा भाषा है। दुनिया के सबसे बड़े AI चैटबॉट भारत की सभी 22 आधिकारिक भाषाओं में काम नहीं करते हैं, देश भर में बोली जाने वाली सैकड़ों बोलियों की तो बात ही छोड़ दीजिए। ChatGPT और Claude वर्तमान में उनमें से लगभग आधे का समर्थन करते हैं। Google का Gemini नौ का समर्थन करता है।

"ऐसी तकनीक के बिना जो इन भाषाओं को समझती और बोलती है, लाखों लोग डिजिटल क्रांति से बाहर हैं, विशेष रूप से शिक्षा, शासन, स्वास्थ्य सेवा और बैंकिंग में," IIT मुंबई के प्रोफेसर Pushpak Bhattacharyya ने पिछली गर्मियों में BBC को बताया।

भारत की सरकार ने समस्या को पहचान लिया है और अपने AI Mission के माध्यम से इसे ठीक करने की कोशिश कर रही है, लेकिन प्रगति धीमी रही है। यहीं पर Nvidia एक प्रमुख चालक के रूप में उभरता है।

कंपनी भारतीय कंपनियों को अपने Nemotron मॉडल परिवार का उपयोग करके AI सिस्टम बनाने में भी मदद कर रही है, जिसका उपयोग संगठन चैटबॉट्स, वॉयस असिस्टेंट और AI एजेंट विकसित करने के लिए कर सकते हैं। मॉडल को भारत-विशिष्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है और देश की 22 से अधिक आधिकारिक रूप से मान्यता प्राप्त भाषाओं का समर्थन करते हैं।

कई भारतीय कंपनियां पहले से ही इस तकनीक का उपयोग कर रही हैं।

BharatGen, जिसे भारत सरकार का समर्थन प्राप्त है, ने 17-बिलियन-पैरामीटर AI मॉडल बनाया है। Gnani.ai इसका उपयोग भारतीय भाषाओं के लिए एक स्पीच मॉडल बनाने के लिए कर रहा है और अपनी इंफरेंस लागत को 15 गुना कम कर दिया है, अब प्रतिदिन 10 मिलियन से अधिक कॉल संभाल रहा है।

National Payments Corporation of India अपने डिजिटल भुगतान सिस्टम का समर्थन करने के लिए इसका उपयोग करने की खोज कर रहा है। Sarvam.ai ने तीन आकारों में मॉडल प्रशिक्षित किए हैं: 3 बिलियन, 30 बिलियन, और 100 बिलियन पैरामीटर, जो 22 भारतीय भाषाओं को कवर करते हैं।

पिछले साल सितंबर तक, भारत की सरकार ने $18 बिलियन मूल्य की सेमीकंडक्टर परियोजनाओं को मंजूरी दी है क्योंकि यह घरेलू चिप आपूर्ति श्रृंखला बनाने के लिए काम कर रही है। प्रधान मंत्री Narendra Modi के प्रशासन ने भारत को एक वैश्विक प्रौद्योगिकी महाशक्ति बनाने का लक्ष्य रखा है।

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