उज्जैन टाइम्स ब्यूरो
नई दिल्ली/टेक डेस्क | Ujjain Times
भारत ने वैश्विक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है। Stanford University के Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI) के Global AI Vibrancy Tool 2025 में भारत को दुनिया का तीसरा सबसे मजबूत AI ecosystem माना गया है। भारत से आगे केवल संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन हैं।
Stanford के इस आकलन में भारत का Vibrancy Score 21.59 है, जबकि अमेरिका 78.6 और चीन 36.95 के साथ पहले और दूसरे स्थान पर हैं। भारत की रैंकिंग में यह उल्लेखनीय सुधार है और देश ने वैश्विक AI प्रतिस्पर्धा में अपनी मौजूदगी मजबूत की है। Stanford का 2025 संस्करण 2024 तक के उपलब्ध डेटा पर आधारित है।
| रैंक | देश | AI Vibrancy Score |
|---|---|---|
| 🥇 1 | 🇺🇸 अमेरिका | 78.6 |
| 🥈 2 | 🇨🇳 चीन | 36.95 |
| 🥉 3 | 🇮🇳 भारत | 21.59 |
भारत का तीसरे स्थान पर पहुंचना महत्वपूर्ण है क्योंकि Stanford का framework केवल किसी देश के एक AI उत्पाद या एक कंपनी की क्षमता को नहीं मापता। यह पूरे राष्ट्रीय AI ecosystem की व्यापकता और गति का आकलन करता है।
हालांकि, आंकड़ों का दूसरा पहलू भी उतना ही महत्वपूर्ण है: रैंकिंग में तीसरा स्थान और तकनीकी क्षमता में बराबरी, दोनों अलग बातें हैं।
अमेरिका का स्कोर भारत से कई गुना अधिक है और चीन भी भारत से काफी आगे है। इसलिए भारत की उपलब्धि को उत्सव के साथ-साथ एक स्पष्ट रणनीतिक संकेत के रूप में भी देखना चाहिए—भारत अब शीर्ष देशों में शामिल है, लेकिन शीर्ष दो देशों के बराबर पहुंचने के लिए अभी लंबा रास्ता तय करना है।
Stanford HAI का Global AI Vibrancy Tool देशों के AI ecosystem की तुलना करने के लिए बनाया गया एक व्यापक framework है। 2025 संस्करण में 36 देशों की समग्र रैंकिंग की गई है।
यह assessment AI ecosystem को कई प्रमुख क्षेत्रों में देखता है, जिनमें शामिल हैं:
Research & Development
Responsible AI
Economy
Talent
Policy & Governance
Public Opinion
Infrastructure
Stanford के अनुसार, यह tool देशों की AI क्षमता का बहुआयामी आकलन करता है और नीति-निर्माताओं, उद्योग, शोधकर्ताओं तथा अन्य हितधारकों को यह समझने में मदद करता है कि किसी देश का AI ecosystem किस दिशा में आगे बढ़ रहा है।
भारत की AI यात्रा की सबसे बड़ी ताकत उसकी विशाल तकनीकी प्रतिभा और डिजिटल क्षमता है।
भारत के पास दुनिया के सबसे बड़े software और IT talent pools में से एक है। पिछले दो दशकों में भारतीय IT उद्योग ने वैश्विक स्तर पर software engineering, cloud, data और digital services में मजबूत क्षमताएं विकसित की हैं। अब यही आधार AI adoption और AI development के लिए महत्वपूर्ण पूंजी बन रहा है।
भारत की बढ़ती स्थिति के पीछे कई कारक महत्वपूर्ण हैं:
भारत में बड़ी संख्या में engineers, developers और technology professionals मौजूद हैं। AI, machine learning और data science में training और participation तेजी से बढ़ रही है।
भारत के AI skill ecosystem की ताकत का एक संकेत यह भी है कि देश AI skills के मामले में वैश्विक स्तर पर मजबूत स्थिति रखता है। सरकार ने भी Stanford Global AI Vibrancy ranking में भारत की प्रगति को R&D, talent और economy से जुड़ी बढ़ती क्षमता के रूप में रेखांकित किया है।
भारत का digital ecosystem—बड़ी digital population, व्यापक mobile connectivity और तेजी से बढ़ते digital services—AI applications के लिए एक विशाल प्रयोगशाला जैसा अवसर प्रदान करता है।
AI का उपयोग केवल Silicon Valley जैसे high-end technology products तक सीमित नहीं है। भारत में इसकी संभावनाएं:
स्वास्थ्य सेवाओं
शिक्षा
कृषि
भाषाई तकनीक
सरकारी सेवाओं
वित्तीय सेवाओं
logistics
manufacturing
जैसे क्षेत्रों में बड़े पैमाने पर मौजूद हैं।
भारत में enterprises और startups तेजी से AI solutions को अपनाने की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। सरकार और उद्योग दोनों AI को productivity, innovation और economic growth के महत्वपूर्ण इंजन के रूप में देख रहे हैं।
भारत की No. 3 ranking एक बड़ी उपलब्धि है, लेकिन score gap यह बताता है कि global AI leadership की असली लड़ाई अभी बाकी है।
यह अंतर केवल आंकड़ों का अंतर नहीं है। इसके पीछे कई गहरी संरचनात्मक क्षमताएं हैं—विशेष रूप से:
अत्याधुनिक AI models
विशाल computing infrastructure
GPUs और advanced chips
private capital
global technology companies
frontier research
data centers
semiconductor supply chains
Stanford के 2026 AI Index के अनुसार, frontier AI model development अभी भी काफी हद तक अमेरिका और चीन में केंद्रित है। अमेरिका AI investment और data-center infrastructure में विशेष रूप से मजबूत है, जबकि चीन research output, publications और industrial deployment जैसे कई क्षेत्रों में बड़ी क्षमता रखता है।
आज की AI दुनिया में केवल अच्छे engineers होना पर्याप्त नहीं है।
Large Language Models और अन्य frontier AI systems को विकसित करने के लिए विशाल मात्रा में computing power की आवश्यकता होती है। यही वह क्षेत्र है जहां GPUs, high-performance computing clusters, data centers और energy infrastructure महत्वपूर्ण बन जाते हैं।
भारत ने इस दिशा में कदम उठाए हैं। IndiaAI Mission के तहत देश में साझा AI compute capacity विकसित करने की दिशा में काम किया गया है। फरवरी 2026 तक सरकार के अनुसार 38,000 से अधिक GPUs common compute facility के लिए onboard किए जा चुके थे और भारतीय startups तथा academia को affordable access उपलब्ध कराने की दिशा में प्रयास किए जा रहे थे।
लेकिन वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा के लिए केवल शुरुआती infrastructure पर्याप्त नहीं होगा।
भारत को चाहिए:
अधिक बड़े AI compute clusters
विश्वस्तरीय data centers
सस्ती और विश्वसनीय ऊर्जा
advanced GPUs तक स्थिर पहुंच
domestic high-performance computing capability
AI का अगला दशक compute capacity की दौड़ भी होगा।
भारत आज AI adoption में तेजी से आगे बढ़ रहा है। लेकिन एक बड़ा रणनीतिक प्रश्न है:
क्या भारत दुनिया के सबसे शक्तिशाली AI models का निर्माता भी बनेगा?
AI का भविष्य केवल Chatbots और applications का उपयोग करने वालों का नहीं होगा। सबसे बड़ी strategic advantage उन देशों के पास होगी जो:
Foundation Models विकसित करेंगे
Large Language Models बनाएंगे
Multimodal AI systems विकसित करेंगे
AI agents तैयार करेंगे
scientific और industrial AI capabilities विकसित करेंगे
भारत ने indigenous foundation models के विकास की दिशा में भी कदम बढ़ाए हैं। फरवरी 2026 तक सरकार ने 12 teams को indigenous foundational models या Large Language Models विकसित करने के लिए shortlist किए जाने की जानकारी दी थी।
लेकिन अब चुनौती केवल models बनाने की नहीं, बल्कि उन्हें विश्वस्तरीय scale, reliability और commercial competitiveness तक पहुंचाने की है।
AI innovation अत्यधिक capital-intensive होती जा रही है।
एक frontier model को विकसित करने में जरूरत पड़ सकती है:
हजारों advanced chips
विशाल cloud infrastructure
बड़े research teams
high-quality datasets
लगातार model training और upgrades
अमेरिका की बड़ी ताकत उसके technology giants और venture capital ecosystem में है। Microsoft, Google, Amazon, Meta और अन्य कंपनियां AI infrastructure और research में भारी निवेश करने की क्षमता रखती हैं।
भारत में startups और technology companies तेजी से AI में प्रवेश कर रहे हैं, लेकिन global scale की AI race के लिए private investment का आकार और गति दोनों बढ़ाने होंगे।
भारत को एक ऐसा ecosystem बनाना होगा जहां:
deep-tech startups को लंबी अवधि की capital मिले
universities से technology spin-offs निकलें
Indian companies AI R&D में अधिक निवेश करें
domestic venture capital frontier technology को support करे
AI का software layer जितना महत्वपूर्ण है, hardware layer भी उतनी ही महत्वपूर्ण है।
आज के AI revolution की नींव में है:
Compute + Chips + Energy + Data Centers
यदि किसी देश के पास software talent तो है, लेकिन advanced chips और computing hardware के लिए वह पूरी तरह बाहरी supply chains पर निर्भर है, तो उसकी strategic autonomy सीमित हो सकती है।
भारत ने semiconductor ecosystem विकसित करने के लिए नीतिगत प्रयास शुरू किए हैं, लेकिन advanced AI chips के क्षेत्र में दुनिया के शीर्ष देशों तक पहुंचना एक दीर्घकालिक और अत्यंत कठिन लक्ष्य होगा।
भारत के लिए realistic रणनीति हो सकती है:
Semiconductor manufacturing ecosystem विकसित करना
Chip design में अपनी ताकत बढ़ाना
AI accelerators और specialised hardware पर research करना
Global supply chains के साथ strategic partnerships बनाना
Domestic AI infrastructure को मजबूत करना
AI models data से सीखते हैं।
भारत के पास विशाल linguistic, cultural और demographic diversity है। यह भारत को एक unique advantage दे सकती है।
लेकिन केवल data की मात्रा पर्याप्त नहीं है।
AI के लिए आवश्यक है:
high-quality data
properly labelled datasets
domain-specific datasets
भारतीय भाषाओं का data
सुरक्षित और privacy-aware data systems
भारत multilingual AI में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। देश की भाषाई विविधता ऐसे AI models के विकास का अवसर देती है जो केवल English-centric technology तक सीमित न हों।
AIKosha जैसे राष्ट्रीय initiatives curated datasets और foundation models तक पहुंच उपलब्ध कराने की दिशा में प्रयास का उदाहरण हैं।
भारत research output में मजबूत हो सकता है, लेकिन असली आर्थिक लाभ तब पैदा होता है जब research:
Laboratory → Product → Company → Industry → Global Market
की यात्रा पूरी करे।
यही AI research commercialisation की चुनौती है।
भारत को universities, IITs, research institutions और उद्योग के बीच अधिक मजबूत collaboration की आवश्यकता होगी।
उदाहरण के लिए:
विश्वविद्यालयों में AI research
startups द्वारा commercialisation
industry द्वारा scale-up
सरकार द्वारा strategic support
का एक integrated ecosystem भारत की वैश्विक स्थिति को और मजबूत कर सकता है।
Stanford के 2026 AI Index के अनुसार, अमेरिका और चीन के leading AI models के बीच performance gap काफी कम हो गया है। दोनों देशों के models frontier AI race में लगातार प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।
यह भारत के लिए एक महत्वपूर्ण संकेत है।
AI की दुनिया अब केवल दो देशों तक सीमित नहीं रह सकती। Open-source models, software ecosystems और नए राष्ट्रीय AI programmes अन्य देशों के लिए भी प्रवेश के अवसर पैदा कर रहे हैं।
भारत के पास यहां एक विशेष अवसर है:
भारत AI को केवल एक विदेशी तकनीक के रूप में अपनाने वाला देश नहीं, बल्कि एक ऐसा देश बन सकता है जो अपनी भाषाओं, अपनी जरूरतों और वैश्विक बाजारों के लिए AI solutions विकसित करे।
भारत सरकार ने AI ecosystem के विकास के लिए IndiaAI Mission शुरू किया है, जिसका उद्देश्य देश में व्यापक AI क्षमता विकसित करना है।
इसमें प्रमुख क्षेत्रों पर ध्यान दिया गया है:
AI compute infrastructure
indigenous models
datasets
innovation
startups
research
skill development
सरकारी आंकड़ों के अनुसार, मिशन के तहत common compute facility और indigenous foundation models जैसे क्षेत्रों में प्रगति की जा रही है।
हालांकि, अगले चरण में execution की गुणवत्ता निर्णायक होगी।
भारत की AI strategy का अगला चरण छह प्रमुख क्षेत्रों पर केंद्रित होना चाहिए:
देश में बड़े पैमाने पर AI computing infrastructure विकसित करना।
भारतीय organizations को world-class foundation और frontier AI models विकसित करने के लिए सक्षम बनाना।
AI hardware और chip supply chain में घरेलू क्षमता बढ़ाना।
Deep-tech और AI research में long-term private investment को बढ़ावा देना।
भारतीय भाषाओं और विभिन्न क्षेत्रों के लिए सुरक्षित, उच्च गुणवत्ता वाले datasets विकसित करना।
Academic research को successful products और globally competitive companies में बदलना।
भारत का दुनिया के तीसरे सबसे मजबूत AI ecosystem के रूप में उभरना निस्संदेह एक बड़ी उपलब्धि है।
यह बताता है कि भारत अब केवल technology services का बड़ा केंद्र नहीं है, बल्कि AI के वैश्विक भविष्य में एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी बन चुका है।
लेकिन Stanford के score numbers एक आवश्यक वास्तविकता भी सामने रखते हैं:
भारत शीर्ष तीन में है, लेकिन शीर्ष दो से दूरी अभी भी काफी बड़ी है।
अमेरिका और चीन की तुलना में भारत को अपनी computing capacity, frontier models, semiconductor ecosystem, private investment और research commercialisation में कहीं अधिक तेजी से आगे बढ़ना होगा।
Talent है।
Digital scale है।
Software strength है।
Startup ecosystem है।
और AI adoption का विशाल अवसर है।
अब आवश्यकता इन सभी शक्तियों को जोड़कर एक ऐसी राष्ट्रीय AI क्षमता बनाने की है जो केवल तकनीक का उपयोग न करे, बल्कि तकनीक का निर्माण करे, उसे वैश्विक स्तर पर scale करे और AI के भविष्य को प्रभावित करे।
भारत वैश्विक AI की शीर्ष श्रेणी में प्रवेश कर चुका है। अब अगली चुनौती रैंकिंग में आगे बढ़ने से अधिक महत्वपूर्ण है—AI की मूलभूत तकनीकों, computing infrastructure, chips, capital और frontier innovation में वास्तविक गहराई पैदा करना।
भारत ने AI की दौड़ में अपनी जगह बना ली है। अब सवाल यह है कि क्या वह अगले दशक में AI तकनीक का केवल बड़ा उपयोगकर्ता रहेगा—या दुनिया के प्रमुख निर्माताओं में शामिल होगा।
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