AI इम्पैक्ट समिट 2026: स्वदेशी एआई मॉडल और डेटा सेंटर फंडिंग में भारत की बड़ी भूमिका

AI इम्पैक्ट समिट 2026 भारत के स्वदेशी एआई इम्पैक्ट समिट 2026 में एक सप्ताह से भी कम समय बचा है, और भारत सरकार स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम विकास में हासिल की गई महत्वपूर्ण सफलताओं को प्रदर्शित करने के लिए तैयार है। इस पांच दिवसीय शिखर सम्मेलन में स्टार्टअप्स, सरकारी संस्थाओं और राज्य एजेंसियों द्वारा विकसित स्वदेशी कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों पर जोर दिया जाएगा।

AI इम्पैक्ट समिट 2026 क्या है?

एआई इम्पैक्ट समिट कृत्रिम बुद्धिमत्ता नवाचार और नीतिगत दिशा पर केंद्रित एक प्रमुख राष्ट्रीय मंच है। इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (एमईआईटीवाई) के मार्गदर्शन में आयोजित इस शिखर सम्मेलन का उद्देश्य है,

• स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम मॉडल प्रदर्शित करें
• भारत में विकसित एआई उपकरणों को बढ़ावा दें
• सरकार और स्टार्टअप के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करें
• भारत के एआई इकोसिस्टम को मजबूत करें

यह शिखर सम्मेलन इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह भारत के एआई उपयोगकर्ता होने से एआई निर्माता बनने की दिशा में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है। स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम विकास विदेशी एआई मॉडलों पर निर्भरता को कम करता है और डेटा संप्रभुता को मजबूत करता है।

स्वदेशी LLM और SLM मॉडल में कौन से कार्यक्रम होंगे लॉन्च?

• सूत्रों के अनुसार, सर्वम के लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) को एआई इम्पैक्ट समिट के दौरान आधिकारिक तौर पर लॉन्च किया जा सकता है।
• इसके साथ ही, भारतीय स्टार्टअप और अनुसंधान संस्थानों द्वारा विकसित कई लघु भाषा मॉडल (एसएलएम) भी प्रदर्शित किए जाएंगे।
• लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) एक उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है जिसे विशाल डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि यह मानव-समान पाठ को समझ सके और उत्पन्न कर सके। विश्व स्तर पर इसके उदाहरणों में जीपीटी-शैली की प्रणालियाँ शामिल हैं।
• स्मॉल लैंग्वेज मॉडल (एसएलएम) एक हल्का और अधिक केंद्रित एआई मॉडल है , जिसे कम कंप्यूटिंग आवश्यकताओं के साथ विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम प्लेटफॉर्म के लॉन्च से शासन, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और फिनटेक क्षेत्रों में एआई अनुप्रयोगों को बढ़ावा मिलने की उम्मीद है।

सरकारी पहल: एआई डेटा सेंटर और बेसिक इंफ्रास्ट्रक्टर सपोर्ट

सरकार AI Impact Summit 2026 के दौरान एआई डेटा केंद्रों के लिए वित्तीय सहायता की घोषणा भी कर सकती है । एआई मॉडल को उच्च कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, और डेटा केंद्र एलएलएम और एसएलएम के प्रशिक्षण और तैनाती में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

अधिकारियों ने कथित तौर पर भाग लेने वाली कंपनियों को शिखर सम्मेलन से पहले अपनी एआई-सक्षम सेवाओं का व्यापक पूर्वाभ्यास करने का निर्देश दिया है। यह इस बात का संकेत है कि इस पर विशेष ध्यान दिया जा रहा है।

• तकनीकी तत्परता
• सुरक्षा अनुपालन
• वास्तविक समय के प्रदर्शन
• एआई उपकरणों की विश्वसनीयता

यदि भारत कृत्रिम बुद्धिमत्ता नवाचार में वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा करना चाहता है तो बुनियादी ढांचे का विकास आवश्यक है।

भारत की रणनीति

भारत द्वारा स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम विकास को बढ़ावा देना उसके व्यापक डिजिटल दृष्टिकोण के अनुरूप है। पिछले कुछ वर्षों में, सरकार ने इस पर जोर दिया है,

• डिजिटल इंडिया मिशन
• सेमीकंडक्टर विनिर्माण को बढ़ावा
• स्टार्टअप इकोसिस्टम का विकास
• डेटा स्थानीयकरण और डिजिटल संप्रभुता

एआई इम्पैक्ट समिट की मेजबानी करके सरकार भारत को एक महत्वपूर्ण एआई नवाचार केंद्र के रूप में स्थापित कर रही है। स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम मॉडल भारतीय भाषाओं, सांस्कृतिक संदर्भों और स्थानीय शासन की आवश्यकताओं के अनुरूप बेहतर अनुकूलन सुनिश्चित करेंगे।

LLM और SLM मॉडल

• लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (एलएलएम) विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम हैं जो टेक्स्ट उत्पन्न करने, प्रश्नों के उत्तर देने और जटिल भाषा संबंधी कार्यों को करने में सक्षम हैं ।
• इसके लिए विशाल कंप्यूटिंग अवसंरचना और उन्नत एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है।
• दूसरी ओर, स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स (एसएलएम) विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित होते हैं और छोटे उपकरणों या एंटरप्राइज सिस्टम पर चल सकते हैं।
• वैश्विक स्तर पर, एआई के विकास में अमेरिकी और चीनी कंपनियों का वर्चस्व रहा है।
• भारत का स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम निर्माण पर ध्यान केंद्रित करने का उद्देश्य निर्भरता को कम करना, नवाचार को बढ़ावा देना और राष्ट्रीय सीमाओं के भीतर डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करना है।

आधारित प्रश्न

प्रश्न: एआई इम्पैक्ट समिट 2026 मुख्य रूप से किस पर केंद्रित है?

ए) सेमीकंडक्टर निर्यात
बी) स्वदेशी एलएलएम और एसएलएम विकास
सी) क्रिप्टोकरेंसी विनियमन
डी) अंतरिक्ष प्रौद्योगिकी

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