Cover दो विकल्प जो यह तय कर रहे हैं कि एशिया AI के युग में कैसे आगे बढ़ेगा
दो विकल्प जो यह तय कर रहे हैं कि एशिया AI के युग में कैसे आगे बढ़ेगा
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वर्ल्ड बैंक की 'वर्ल्ड डेवलपमेंट रिपोर्ट 2026: द प्रॉमिस ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' से प्रेरित, यह लेख उन दो विकल्पों पर प्रकाश डालता है जो यह तय कर रहे हैं कि एशिया AI के युग में कैसे प्रवेश करेगा
सिंगापुर में, अनुसंधान क्षमता को उन भाषाई अंतरालों को भरने पर केंद्रित किया गया है जिन्हें वैश्विक AI मॉडल पूरी तरह से संबोधित नहीं करते हैं। मलेशिया में, डेटा केंद्रों का विस्फोट संसाधनों की सीमा और बुनियादी ढांचा महत्वाकांक्षाओं के वास्तविक मूल्य पर सवाल खड़ा करता है। ये दो मामले दर्शाते हैं कि AI के युग में नेतृत्व को इस आधार पर मापा जाता है कि कोई देश किस क्षमता में निवेश करने का सही चुनाव करता है और समाज इसके लिए क्या कीमत चुकाने को तैयार है।
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अधिकांश वर्तमान चर्चाओं में, AI को अक्सर एक बड़े पैमाने की दौड़ के रूप में बताया जाता है: देशों को डेटा केंद्रों की संख्या, उन्नत चिप्स की मात्रा, बुनियादी मॉडल को प्रशिक्षित करने की क्षमता और AI कंप्यूटिंग में निवेश के स्तर से आंका जाता है। उद्यम भी अक्सर तैनात किए गए AI उपकरणों या स्वचालित प्रक्रियाओं की संख्या द्वारा अपनी “AI तत्परता” का प्रदर्शन करते हैं।
Above कंपनियां सूचनाओं को संकलित करने से लेकर ग्राहकों के साथ बातचीत तक, कार्यों को संभालने के लिए AI का उपयोग कर रही हैं
कंपनियां सूचनाओं को संकलित करने से लेकर ग्राहकों के साथ बातचीत तक, कार्यों को संभालने के लिए AI का उपयोग कर रही हैं
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यह दृष्टिकोण सही है, क्योंकि AI को एक मूल्य श्रृंखला पर बनाया जा रहा है जिसमें अभूतपूर्व पूंजी, डेटा और बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। शीर्ष AI सुपरकंप्यूटरों के लिए हार्डवेयर की लागत लगभग 1.9 गुना प्रति वर्ष की दर से बढ़ रही है; 2025 के मध्य तक, अकेले कोलोसस सुपरकंप्यूटर के हार्डवेयर की लागत 7 बिलियन अमरीकी डालर से अधिक होने का अनुमान है। अमेरिका में बड़े पैमाने के AI निगमों द्वारा 2026 में बुनियादी ढांचे पर 750 बिलियन अमरीकी डालर से अधिक खर्च करने की उम्मीद है, जो कई विकासशील अर्थव्यवस्थाओं के नाममात्र जीडीपी से भी अधिक है।
लेकिन यह दौड़ का तर्क ही AI को सबसे बड़े सिस्टम बनाने की क्षमता के साथ जोड़ देता है। 'वर्ल्ड डेवलपमेंट रिपोर्ट 2026' तीन स्तरों के माध्यम से एक अलग दृष्टिकोण का प्रस्ताव करती है: अपनाना (adopt), मौजूदा तकनीक का उपयोग करना; अनुकूलन (adapt), जरूरतों और स्थानीय संदर्भ के अनुसार तकनीक को समायोजित करना; और आगे बढ़ना (advance), सीधे अग्रणी AI विकास में भाग लेना। अधिकांश विकासशील अर्थव्यवस्थाओं के लिए, “अनुकूलन” वह क्षेत्र हो सकता है जो सबसे अधिक मूल्य पैदा करता है: वैश्विक तकनीक के इतना करीब कि पूरी प्रणाली को फिर से बनाने की आवश्यकता न हो, लेकिन इतनी सक्रियता कि तकनीक स्थानीय भाषा, डेटा, संस्थानों और जरूरतों को समझ सके।
यह दृष्टिकोण दिखाता है कि AI नेतृत्व को यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि उनका संगठन या देश मूल्य श्रृंखला में कहाँ खड़ा होना चाहिए, किन क्षमताओं में निवेश करना चाहिए और किन महत्वाकांक्षाओं को अस्वीकार करना चाहिए। सिंगापुर और मलेशिया के मामले एक ही समस्या के दो पहलू दिखाते हैं: क्या बनाना है और कहाँ तक बनाना है।
Above AI के वैश्विक प्रसार और विकास को लेकर हर देश अपनी रणनीति बना रहा है
AI के वैश्विक प्रसार और विकास को लेकर हर देश अपनी रणनीति बना रहा है
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सिंगापुर: रणनीतिक मूल्य वाले अंतर का चुनाव
सिंगापुर के लिए बाजार के आकार, बड़े पैमाने पर डेटा या मॉडल विकसित करने के लिए वित्तीय क्षमता के मामले में अमेरिका या चीन के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करना मुश्किल है। हालाँकि, इस देश की ताकत अनुसंधान को व्यवस्थित करने, संस्थानों के निर्माण और राष्ट्रीय सीमाओं से परे जरूरतों को जोड़ने की क्षमता में निहित है। AI सिंगापुर द्वारा विकसित भाषा मॉडल, SEA-LION, इस भावना का एक उपयुक्त उदाहरण है।
Above सिंगापुर अपने रणनीतिक AI अनुसंधान के माध्यम से दक्षिण-पूर्व एशिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है
सिंगापुर अपने रणनीतिक AI अनुसंधान के माध्यम से दक्षिण-पूर्व एशिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है
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रिपोर्ट के अनुसार, 2020 से 2024 तक, दक्षिण-पूर्व एशिया में डेवलपर्स ने क्षेत्र के लिए 35 बड़े भाषा मॉडल घोषित किए। इनमें AI सिंगापुर का SEA-LION, अलीबाबा डैमो अकादमी का SeaLLM और सिंगापुर यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी एंड डिज़ाइन का Sailor शामिल है; प्रत्येक मॉडल 10 से अधिक दक्षिण-पूर्व एशियाई भाषाओं को संभाल सकता है। ये एक ऐसी आवश्यकता को दर्शाते हैं जिसे वैश्विक सिस्टम स्वचालित रूप से हल नहीं कर सकते: क्षेत्र की भाषाई और सांस्कृतिक विविधता।
रिपोर्ट बताती है कि मुख्य रूप से लैटिन वर्णमाला का उपयोग करने वाली भाषाओं पर प्रशिक्षित मॉडलों में अन्य लिपियों के टेक्स्ट को कई टुकड़ों में विभाजित करने की प्रवृत्ति होती है। यह प्रक्रिया संरचना, बारीकियों और उन भाषाओं के अर्थ को समझने की क्षमता को कम कर सकती है जो प्रशिक्षण डेटा में कम प्रतिनिधित्व वाली हैं। दूसरे शब्दों में, डेटा की कमी के कारण यह तय होता है कि किस समुदाय की तकनीक को सही समझा जाएगा, मॉडल में किस प्रकार का ज्ञान मौजूद है और किसे दूसरों द्वारा निर्धारित मानकों के अनुकूल होना पड़ेगा।
Above AI सिंगापुर के SEA-LION बड़े भाषा मॉडल के पीछे की टीम
AI सिंगापुर के SEA-LION बड़े भाषा मॉडल के पीछे की टीम
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इसलिए SEA-LION को एक तकनीकी परियोजना के बजाय एक रणनीतिक विकल्प के रूप में देखा जाना चाहिए। सिंगापुर उस अंतराल पर ध्यान केंद्रित करता है जिसे वैश्विक प्रदाता प्राथमिकता देने के लिए कम आर्थिक रूप से प्रेरित हैं, फिर अपनी शोध क्षमता का उपयोग करके एक ऐसा बुनियादी ढांचा बनाने के लिए करता है जो क्षेत्र के कई देशों की सेवा कर सके। सबसे महंगे स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, सिंगापुर ने एक ऐसा स्तर चुना है जिसमें उनकी स्थिति के लिए उच्च प्रसार मूल्य है।
AI अर्थव्यवस्था में, एक नेता वह संगठन हो सकता है जो बुनियादी ढांचे की परत बनाता है जो कई अन्य संस्थाओं को मूल्य बनाने में मदद करता है। क्षेत्र की भाषा को समझने वाला मॉडल शिक्षा, स्वास्थ्य, सार्वजनिक सेवाओं, व्यापार या संचार के लिए आधार बन सकता है। इसका मूल्य तब बढ़ता है जब इसे केवल एक बंद उत्पाद में रहने के बजाय अधिक डेवलपर्स, शोध संस्थानों और व्यवसायों द्वारा उपयोग किया जाता है।
इस मामले में, सिंगापुर एक ऐसी क्षमता का निर्माण करना चाहता है ताकि दक्षिण-पूर्व एशिया को वैश्विक AI सिस्टम में बेहतर प्रतिनिधित्व मिल सके।
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मलेशिया: निवेश गंतव्य से दीर्घकालिक क्षमता तक
मलेशिया एक अलग दिशा का प्रतिनिधित्व करता है: भौतिक बुनियादी ढांचे में गहराई से भाग लेना जो AI अर्थव्यवस्था को चला रहा है। 'वर्ल्ड डेवलपमेंट रिपोर्ट 2026' के अनुसार, 2025 में डेटा केंद्र दुनिया भर में नई निर्माण परियोजनाओं में कुल प्रत्यक्ष विदेशी निवेश का पांचवां हिस्सा रखते हैं। मलेशिया, थाईलैंड और भारत के साथ, इस प्रकार के बुनियादी ढांचे में निवेश प्रवाह में दुनिया के शीर्ष दस देशों में शामिल है। यह देश AI सहायक उत्पादों के उच्च निर्यात मूल्य वाली विकासशील अर्थव्यवस्थाओं के समूह में भी आता है, जो इलेक्ट्रॉनिक्स, सेमीकंडक्टर और डेटा केंद्र उपकरण श्रृंखला में अपनी स्थिति के लिए धन्यवाद है।
जब मलेशिया डेटा केंद्रों में निवेश आकर्षित करता है, तो वह आवश्यक बुनियादी ढांचे की परत में अपनी जगह बनाने की कोशिश कर रहा है। यह क्लाउड कंप्यूटिंग और AI की तेजी से बढ़ती जरूरतों के साथ मौजूदा इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग की ताकत को जोड़ने का एक अवसर है। हालांकि, निवेश का पैमाना सिर्फ शुरुआत है।
Above मलेशिया डेटा केंद्रों के लिए एक प्रमुख निवेश गंतव्य के रूप में उभर रहा है
मलेशिया डेटा केंद्रों के लिए एक प्रमुख निवेश गंतव्य के रूप में उभर रहा है
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वर्ल्ड बैंक नोट करता है कि डेटा केंद्रों की रोजगार सृजन क्षमता का अभी भी मूल्यांकन किया जाना बाकी है, जबकि इस प्रकार के बुनियादी ढांचे के लिए बिजली, पानी और अन्य संसाधनों की काफी आवश्यकता होती है। समस्या यह निर्धारित करने की है कि कौन सी स्थितियां उन निवेश प्रवाह को आंतरिक क्षमता में बदलने में मदद करती हैं। एक डेटा केंद्र अल्पकालिक विकास में योगदान दे सकता है; दीर्घकालिक रणनीतिक मूल्य तब अधिक होगा जब यह मानव संसाधन प्रशिक्षण को बढ़ावा दे, आपूर्तिकर्ता नेटवर्क का विस्तार करे, परिचालन क्षमता बढ़ाए और घरेलू व्यवसायों को उच्च मूल्य स्तरों में भाग लेने में सक्षम बनाए।
यह औद्योगिक परिवर्तन के चरणों में एक परिचित समस्या है। एक नेता को एक ही समय में पैमाने के अवसर और प्रसार की गुणवत्ता देखनी चाहिए। ट्रैक किए जाने वाले संकेतकों में प्रशिक्षित विशेषज्ञों की संख्या, स्थानीय व्यवसायों की भागीदारी का स्तर, अनुसंधान पारिस्थितिकी तंत्र के साथ जुड़ने की क्षमता और अर्थव्यवस्था में रखा गया मूल्य का हिस्सा शामिल है। एक ही बुनियादी ढांचा परियोजना बहुत अलग परिणाम पैदा कर सकती है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इसे व्यापक विकास रणनीति में कैसे रखा गया है।
एक ही क्षेत्र के लिए दो विकल्प
सिंगापुर और मलेशिया दोनों AI बुनियादी ढांचे में निवेश कर रहे हैं; सिंगापुर ज्ञान के बुनियादी ढांचे में निवेश करता है: भाषा, डेटा और तकनीक को क्षेत्र के लिए अधिक उपयुक्त बनाने की क्षमता। जबकि मलेशिया भौतिक बुनियादी ढांचे को आकर्षित करता है: डेटा केंद्र, ऊर्जा और भंडारण और प्रसंस्करण क्षमता।
पैमाना एक स्थिति बना सकता है, लेकिन स्थिति तभी क्षमता बनती है जब देश के पास चुनाव का अधिकार हो, ज्ञान जमा हो और भागीदारी की शर्तें तय हों। इसके विपरीत, एक अपेक्षाकृत छोटी परियोजना अभी भी व्यापक प्रभाव पैदा कर सकती है यदि वह सही अंतराल को हल करती है और कई अन्य संस्थाओं के लिए आधार बन जाती है।
'वर्ल्ड डेवलपमेंट रिपोर्ट 2026' से पता चलता है कि अधिकांश अर्थव्यवस्थाओं को लाभ उठाने के लिए सीधे AI के सबसे महंगे स्तर तक पहुंचने की आवश्यकता नहीं है। जो उपलब्ध है उसका उपयोग करना, उन्हें संदर्भ के अनुसार अनुकूलित करना, और केवल तभी खरोंच से विकास करना जब लक्ष्य, संसाधन और रणनीतिक मूल्य वास्तव में स्पष्ट हों: ये तीन रणनीतियाँ हैं जो AI के अत्यधिक प्रसार के युग में अनुशासित नेतृत्व की क्षमता को दर्शाती हैं।
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