नई दिल्ली:

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निवेशक और उद्यमी निखिल कामथ ने कहा कि भारत को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उद्योग के हर हिस्से में अमेरिका और चीन के साथ प्रतिस्पर्धा करने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन वह उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जहां उसे फायदा है, जैसे कम लागत पर एआई सेवाओं का निर्माण।

एनडीटीवी वर्ल्ड समिट 2026 में बोलते हुए, कामथ ने बताया कि भारत को अमेरिका और चीन में विकसित किए जा रहे उन्नत एआई मॉडल बनाने में कठिनाई क्यों हो सकती है। उन्होंने कहा कि इन देशों के पास बहुत अधिक जोखिम वाली पूंजी तक पहुंच है, जो कंपनियों को नई प्रौद्योगिकियों में प्रयोग और निवेश करने की अनुमति देती है।

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एआई उद्योग में चिप्स और कंप्यूटिंग पावर से लेकर उन्नत एआई मॉडल, डेटा प्रदाता और एप्लिकेशन तक कई परतें हैं। कामथ ने कहा कि शीर्ष स्तर पर प्रतिस्पर्धा करना उन देशों की कंपनियों के लिए मुश्किल होगा जिनके पास समान मात्रा में पूंजी तक पहुंच नहीं है।

उन्होंने कहा, “मुझे नहीं लगता कि किसी भारतीय कंपनी या उन दो या तीन देशों के बाहर की किसी कंपनी के पास उस स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने का उचित मौका है, जहां इतनी अधिक जोखिम पूंजी है।” “यह वास्तव में कठिन होने वाला है। मुझे लगता है कि संभावना कम है।”

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हालाँकि, उनका मानना ​​है कि भारत के पास ऐसी AI कंपनियाँ बनाने का अवसर है जो व्यवसायों को सेवाएँ देने के लिए ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करती हैं। ये कंपनियां व्यवसायों को एआई सिस्टम को अधिक कुशलता से चलाने, कंप्यूटिंग लागत कम करने और अपने डेटा को निजी रखने में मदद कर सकती हैं। यह इसे उन कंपनियों के साथ साझा नहीं करता है जो उन्नत एआई मॉडल विकसित करते हैं।

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“क्या भारत एक महान अनुमान कंपनी बना सकता है जहां हम ओपन-सोर्स मॉडल के शीर्ष पर बैठें?” कामथ ने एक ऐसे क्षेत्र की ओर इशारा करते हुए पूछा जहां भारतीय कंपनियों को अवसर मिल सकते हैं।

डेटा सेंटर चलाने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे की स्थापना की लागत का जिक्र करते हुए, वह कहते हैं, “एक मेगावाट स्थापित करने की लागत शायद पश्चिम की तुलना में 30-40% सस्ती है।”

कामथ ने यह भी बताया कि दुनिया के कई हिस्सों की तुलना में भारत में बिजली काफी सस्ती है। ये लागत लाभ भारतीय कंपनियों को एआई बुनियादी ढांचे को अधिक किफायती ढंग से बनाने और संचालित करने में मदद कर सकते हैं।

हालाँकि, उन्होंने इस बात पर विचार किए बिना कि क्या ऐसे प्रयासों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त जोखिम पूंजी उपलब्ध है, एआई उद्योग की हर परत में क्षमताओं का निर्माण करने की कोशिश करने के प्रति आगाह किया।

कामथ ने व्यापार और आर्थिक विकास के प्रति चीन के दृष्टिकोण के बारे में भी बात की और कहा कि जिस तरह से विभिन्न राज्य एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं, उससे भारत सीख सकता है। उन्होंने कहा, “शायद हमें किसी ऐसे व्यक्ति से सीखना चाहिए जिसने कुछ अच्छा किया है।”

उन्होंने कहा, “जब मैं चीन में होता हूं, तो लगभग ऐसा महसूस होता है कि राज्य स्वयं पूंजीवादी है। प्रत्येक नगर पालिका या प्रत्येक प्रांत का मेयर दूसरे प्रांत के साथ प्रतिस्पर्धा करता है जैसे कि वह एक पूंजीवादी इकाई हो।”

उन्होंने बताया कि हालांकि चीन खुद को पूंजीवादी देश नहीं बताता है, लेकिन इसकी स्थानीय सरकारें निवेश आकर्षित करने और विकास को बढ़ावा देने के लिए अक्सर एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा करती हैं। कामथ ने कहा, “लोगों को जमीन रखने की इजाजत नहीं है लेकिन उनके पास लंबे पट्टे हैं। यह जमीन के मालिक होने जैसा है। एक चीज शायद हम बदल सकते हैं और चीन से सीख सकते हैं।”

उन्होंने आगे सुझाव दिया कि भारत के 28 राज्य समान दृष्टिकोण अपना सकते हैं, प्रत्येक राज्य व्यवसायों को आकर्षित करने और उद्यमिता को प्रोत्साहित करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर सकता है।

उन्होंने कहा, “शायद किसी राज्य का मुख्यमंत्री राज्य के सीईओ की तरह काम कर सकता है।”

कामथ ने भारतीय व्यवसायों को मुख्य रूप से घरेलू खपत पर निर्भर रहने के बजाय अंतरराष्ट्रीय बाजारों के लिए उत्पाद बनाने की आवश्यकता पर भी चर्चा की।

फाउंड्री के बारे में बोलते हुए, जिसका उद्देश्य उद्यमियों को उपभोक्ता ब्रांड बनाने में मदद करना है, उन्होंने कहा कि लक्ष्य ऐसे व्यवसाय बनाना है जो भारत के बाहर बेच सकें।

उन्होंने कहा, “हम ऐसे ब्रांड बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो भारत के बाहर भी बिक सकें। यही महत्वाकांक्षा है।”

उन्होंने कहा कि संयुक्त राज्य अमेरिका एक प्रमुख लक्ष्य था क्योंकि यह दुनिया का सबसे बड़ा उपभोक्ता बाजार है। विकसित किए जा रहे ब्रांड शैम्पू और टूथपेस्ट जैसी रोजमर्रा की उत्पाद श्रेणियों में काम कर सकते हैं।

कामथ ने पिछले शिखर सम्मेलन में माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्य नडेला के साथ हुई बातचीत को भी याद किया। नडेला ने कहा था कि भले ही वह भारतीय थे और अमेरिका में रहते थे, फिर भी वह भारतीय उत्पादों का इस्तेमाल कम ही करते थे, चाहे वह सॉफ्टवेयर, उपभोक्ता सामान या हार्डवेयर हो।