जर्मनी के 2030 तक एआई लक्ष्य: अठारह उपायों से एक भी लाभदायक एआई बाजार नहीं बनेगा – कंपनियों को वास्तव में क्या चाहिए

अधिक एआई, लेकिन प्रभाव बहुत कम? जर्मनी की अर्थव्यवस्था के लिए अब क्या मायने रखता है?

जर्मन सरकार की एआई पहल: फंडिंग किस प्रकार एक वास्तविक बाजार में तब्दील होगी

जर्मनी का लक्ष्य 2030 तक एक अग्रणी एआई राष्ट्र बनना है। जर्मन सरकार ने इसे हासिल करने के लिए 18 प्रमुख उपाय और महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित किए हैं: कंपनियों और सार्वजनिक प्राधिकरणों में एआई का उपयोग काफी अधिक बार किया जाना चाहिए और आर्थिक उत्पादन में इसका योगदान भी अधिक होना चाहिए। हालांकि, केवल राजनीतिक निर्णय, वित्तपोषण कार्यक्रम और अतिरिक्त डेटा केंद्र ही आर्थिक सफलता की गारंटी नहीं देते। महत्वपूर्ण कारक यह है कि क्या कंपनियां एआई के साथ उल्लेखनीय रूप से अधिक उत्पादक बन पाती हैं, क्या सार्वजनिक प्राधिकरण अपने कार्यों को बेहतर ढंग से पूरा कर पाते हैं और क्या प्रौद्योगिकी प्रदाता पायलट परियोजनाओं से टिकाऊ व्यावसायिक मॉडल विकसित कर पाते हैं।.

असल चुनौती यहीं पर है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग बढ़ रहा है, लेकिन प्रारंभिक प्रयोग और कार्यप्रवाह में इसके गहन एकीकरण के बीच अक्सर एक अंतर रह जाता है। विशेष रूप से लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) को उच्च लागत, सीमित मानव संसाधन और डेटा, सुरक्षा और तकनीकी एकीकरण से संबंधित जटिल समस्याओं का सामना करना पड़ता है। साथ ही, सरकार को यह स्पष्ट करना होगा कि वह एक विश्वसनीय ग्राहक और समर्थक के रूप में कहां कार्य कर सकती है और कहां नए कार्यक्रम मौजूदा सेवाओं की नकल मात्र हैं या निर्भरता पैदा करते हैं।.

यह लेख जर्मनी की एआई रणनीति का आर्थिक परिप्रेक्ष्य से विश्लेषण करता है: अनुप्रयोग से मूल्य सृजन की ओर संक्रमण में कौन-कौन सी बाधाएँ हैं? सार्वजनिक मांग, यूरोपीय आपूर्तिकर्ताओं और औद्योगिक सहयोगों की क्या भूमिका है? और हम यह कैसे निर्धारित कर सकते हैं कि वित्तपोषण उपाय वास्तव में प्रभावी हैं या नहीं? मुख्य निष्कर्ष यह है कि सफलता उपायों की संख्या पर निर्भर नहीं करती, बल्कि इस बात पर निर्भर करती है कि वे विशिष्ट बाधाओं को दूर करते हैं और मापने योग्य, टिकाऊ परिणाम प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं या नहीं।.

जर्मनी की एआई रणनीति की आर्थिक परीक्षा: राजनीतिक उपाय प्रतिस्पर्धी बाज़ार कैसे बनाते हैं

जर्मनी को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कार्यक्रमों के सबसे व्यापक संग्रह की आवश्यकता नहीं है। उसे ऐसी कंपनियों की आवश्यकता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ अधिक उत्पादक बनें, ऐसे सार्वजनिक संस्थानों की आवश्यकता है जो अपने कार्यों को अधिक प्रभावी ढंग से करें, और ऐसे प्रौद्योगिकी प्रदाताओं की आवश्यकता है जो दोहराए जाने योग्य समाधानों से व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडल विकसित करें। यही वह कारक है जो यह निर्धारित करेगा कि राष्ट्रीय एआई रणनीति आर्थिक रूप से सफल है या नहीं। राजनीतिक उपायों की संख्या इस बात का विश्वसनीय मापक नहीं है, ठीक उसी तरह जैसे वित्त पोषित परियोजनाओं की संख्या या घोषित डेटा केंद्रों का आकार नहीं है।.

2030 तक एआई-संचालित राष्ट्र बनने के अपने लक्ष्य के साथ, जर्मन सरकार ने 18 प्रमुख अंतर-विभागीय उपायों को समेकित किया है। सार्वजनिक रूप से घोषित लक्ष्यों में बड़ी कंपनियों में से कम से कम 80 प्रतिशत और लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) में 55 प्रतिशत एआई का उपयोग शामिल है। इसके अलावा, 90 प्रतिशत संघीय एजेंसियों को अपने मुख्य कार्यों के लिए कम से कम एक एआई एप्लिकेशन का उपयोग करना होगा। आर्थिक उत्पादन का दस प्रतिशत से अधिक एआई के उपयोग से उत्पन्न किया जाना है। ये उद्देश्य महत्वाकांक्षी हैं। हालांकि, क्या वे वास्तव में आर्थिक परिवर्तन को दर्शाते हैं, यह काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि उपयोग, मूल्य सृजन और सफलता को कैसे परिभाषित किया जाता है।.

कोई कंपनी टेक्स्ट असिस्टेंट का उपयोग करके एआई उपयोगकर्ता बन सकती है। लेकिन इसका यह मतलब नहीं है कि उसकी उत्पादन लागत कम हो जाएगी, बिक्री बढ़ जाएगी या नवाचार की दर में वृद्धि होगी। कोई सरकारी एजेंसी एआई की मदद से किसी एक प्रक्रिया को सहायता प्रदान कर सकती है, जबकि उसकी अधिकांश प्रक्रियाएं अपरिवर्तित रहेंगी। एआई-आधारित आर्थिक प्रदर्शन का सही आकलन तभी संभव है जब एआई प्रदाताओं के राजस्व, एआई-समर्थित गतिविधियों और वास्तव में सृजित अतिरिक्त मूल्य के बीच अंतर स्पष्ट किया जाए।.

इसलिए महत्वपूर्ण आर्थिक प्रश्न यह नहीं है कि जर्मनी ने पर्याप्त उपाय अपनाए हैं या नहीं। बल्कि यह है कि क्या ये उपाय सही बाधाओं को दूर करते हैं। इनमें मांग की कमी, अपर्याप्त रूप से संसाधित डेटा, उच्च एकीकरण लागत, अनिश्चित व्यावसायिक मॉडल और अनुसंधान परिणामों से विपणन योग्य उत्पादों में परिवर्तन की अत्यधिक धीमी प्रक्रिया शामिल हैं।.

एक प्रभावी एआई नीति को इन समस्याओं का अलग तरीके से समाधान करना होगा। इसे न तो उद्यमशीलता की हर कठिनाई को वित्तपोषण का मामला घोषित करना चाहिए और न ही इस धारणा पर निर्भर रहना चाहिए कि उपयुक्त बुनियादी ढांचे और विश्वसनीय ढांचागत स्थितियों के बिना बाजार स्वतः ही अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रतिस्पर्धी प्रदाताओं को जन्म देगा।.

वास्तविक अंतर प्रारंभिक उपयोग और आर्थिक पैठ के बीच निहित है।

उपलब्ध व्यावसायिक आंकड़ों से एक महत्वपूर्ण विकास का पता चलता है: जर्मनी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब केवल एक प्रायोगिक विषय नहीं रह गई है। 2025 तक, सर्वेक्षण की गई कंपनियों में से 26 प्रतिशत कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रही थीं। 10 से 49 कर्मचारियों वाले छोटे व्यवसायों के लिए यह आंकड़ा 23 प्रतिशत था, 50 से 249 कर्मचारियों वाले मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए यह 36 प्रतिशत था, और 250 या उससे अधिक कर्मचारियों वाले बड़े व्यवसायों के लिए यह 57 प्रतिशत था। ये आंकड़े सांख्यिकीय रूप से दर्ज आकार श्रेणियों को संदर्भित करते हैं और इन्हें सभी सूक्ष्म उद्यमों और स्व-रोजगार व्यक्तियों पर सीधे लागू नहीं किया जा सकता है।.

इसके परिणामस्वरूप छोटी और बड़ी कंपनियों के बीच 34 प्रतिशत अंकों का अंतर आया। यह अंतर केवल औसत उपयोग दर को देखने से कहीं अधिक आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण है। बड़ी कंपनियां डेटा तैयार करने, तकनीकी एकीकरण, कानूनी समीक्षा और कर्मचारी प्रशिक्षण की लागत को अधिक कर्मचारियों और व्यावसायिक प्रक्रियाओं में बांट सकती हैं। उनके पास अक्सर अपने आईटी विभाग होते हैं और कई उपयोग मामलों का परीक्षण करने के लिए पर्याप्त वित्तीय भंडार भी होते हैं।.

एक छोटी कंपनी के लिए, एआई में प्रवेश करना एक बहुत बड़ा संगठनात्मक बोझ साबित हो सकता है। प्रबंधन को न केवल तकनीक का आकलन करना होता है, बल्कि प्रदाताओं का चयन करना, डेटा तक पहुंच को स्पष्ट करना और चल रही प्रक्रियाओं की सुरक्षा सुनिश्चित करना भी आवश्यक होता है। भले ही कोई एआई एप्लिकेशन तकनीकी रूप से सही ढंग से काम करे, समय की कमी और जिम्मेदारियों के अस्पष्ट होने के कारण उसका कार्यान्वयन विफल हो सकता है।.

उपयोग का प्रकार भी महत्वपूर्ण है। एआई का उपयोग करने वाली कंपनियों में से 27 प्रतिशत ने 2025 में कार्यप्रवाह स्वचालन या निर्णय लेने के लिए इन तकनीकों का उपयोग किया। 6 प्रतिशत ने मशीनों की स्वायत्त गति के लिए इनका उपयोग किया। ये आंकड़े स्पष्ट रूप से उन कंपनियों को संदर्भित करते हैं जो पहले से ही एआई का उपयोग कर रही हैं, न कि संपूर्ण व्यावसायिक क्षेत्र को। ये दर्शाते हैं कि सामान्य उपयोग दर और परिचालन प्रक्रियाओं में गहन एकीकरण अलग-अलग अवधारणाएं हैं।.

इससे आर्थिक नीतिगत कार्रवाई की आवश्यकता स्पष्ट होती है: जर्मनी को न केवल अधिक कंपनियों को एआई से परिचित कराना चाहिए, बल्कि उसे इसके आकस्मिक उपयोग से लेकर मजबूत, दोहराने योग्य और आर्थिक रूप से प्रासंगिक अनुप्रयोगों तक के संक्रमण को सुगम बनाना चाहिए।.

पाठ-आधारित उपकरण एक उपयोगी प्रारंभिक बिंदु हो सकता है। हालाँकि, उत्पादकता में अधिक वृद्धि अक्सर तभी होती है जब सूचना प्रवाह, जिम्मेदारियों और परिचालन प्रक्रियाओं में भी बदलाव किया जाता है। यह दूसरा चरण राजनीतिक सफलता के आँकड़ों के लिए अधिक चुनौतीपूर्ण, खर्चीला और कम सुविधाजनक है।.

कम प्रारंभिक बजट औद्योगिक कार्यान्वयन के लिए वित्तपोषण क्यों नहीं कर पाते?

कम फंडिंग वाले एआई प्रोजेक्ट्स पर चर्चा एक वास्तविक लागत-कटौती समस्या को उजागर करती है। एक संक्षिप्त ओरिएंटेशन टूल और उत्पादन के लिए तैयार एप्लिकेशन में महत्वपूर्ण अंतर होते हैं। उदाहरण के लिए, €2,000 का बजट एक स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यशाला, प्रारंभिक संभावित विश्लेषण या एक सरल मानक टूल की स्थापना के लिए पर्याप्त हो सकता है। हालांकि, यह सुरक्षा संबंधी उच्च आवश्यकताओं वाले एक अनुकूलित, एकीकृत समाधान के लिए एक व्यावहारिक फंडिंग ढांचा नहीं है।.

एक उदाहरण गणना से लागत का अंदाजा लगाया जा सकता है। यदि बाहरी सेवाओं के लिए प्रतिदिन €1,000 का शुल्क माना जाए, तो यह बजट दो कार्य दिवसों के लिए पर्याप्त है। इसमें से तैयारी, समन्वय, क्रियान्वयन और दस्तावेज़ीकरण का खर्च भी शामिल है। इससे गहन प्रक्रिया विश्लेषण, कई प्रणालियों का एकीकरण, मजबूत परीक्षण चरण और विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के प्रशिक्षण के लिए बहुत कम गुंजाइश बचती है। यह गणना केवल उदाहरण के लिए है और बाजार मूल्य का प्रतिनिधित्व नहीं करती है।.

इसलिए, समस्या ज़रूरी नहीं कि शुरुआती बजट कम होने में ही निहित हो। समस्या तब उत्पन्न होती है जब मार्गदर्शन उपकरण को कार्यान्वयन उपकरण समझ लिया जाता है। कम पैसों में व्यापक बदलाव की उम्मीद करने से दोनों पक्षों को निराशा ही हाथ लगती है: ग्राहक को उपयोगी समाधान नहीं मिलता और सेवा प्रदाता व्यवहार्य सेवा प्रदान नहीं कर पाता।.

एक सुव्यवस्थित सहायता मॉडल में परिपक्वता के विभिन्न स्तरों पर विचार करना आवश्यक होगा। सबसे पहले यह तय करना होगा कि कौन सा उपयोग आर्थिक रूप से लाभदायक है। इसके बाद स्पष्ट रूप से परिभाषित सफलता मानदंडों के साथ एक सीमित परीक्षण किया जाना चाहिए। तभी मौजूदा संचालन में एकीकरण के लिए वित्तपोषण किया जाना चाहिए। अतिरिक्त स्थानों, विभागों या ग्राहकों तक विस्तार करना एक बिल्कुल अलग कार्य है।.

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रारंभिक वित्तपोषण के बाद क्या होता है, यह बहुत मायने रखता है। एक बार का परामर्श दीर्घकालिक रूप से टिकाऊ बाजार का निर्माण नहीं करता है। किसी समाधान के आर्थिक लाभों का विश्वसनीय संकेत तभी मिलेगा जब कंपनियां अपने संसाधनों से उसे वित्तपोषित करने के लिए तैयार होंगी।.

इसलिए सार्वजनिक समर्थन का उद्देश्य यथासंभव अधिक से अधिक गैर-बाध्यकारी प्रारंभिक संपर्क स्थापित करना नहीं होना चाहिए, बल्कि स्व-वित्तपोषित अनुवर्ती निवेशों की ओर संक्रमण को सुगम बनाना होना चाहिए। ऐसे में, प्रवेश स्तर के कार्यक्रम की सफलता का आकलन जारी किए गए वाउचरों की संख्या से नहीं, बल्कि उनके उत्पादक अनुप्रयोगों, निरंतर उपयोग और कंपनी के लाभ में उनके स्पष्ट योगदान से किया जाएगा।.

युवा एआई कंपनियों के लिए, अतिरिक्त परियोजना वित्तपोषण की तुलना में मांग अक्सर अधिक महत्वपूर्ण होती है।

किसी प्रौद्योगिकी प्रदाता के लिए, वित्तपोषण और ग्राहक राजस्व मौलिक रूप से भिन्न होते हैं। वित्तपोषण विशिष्ट विकास कार्यों के लिए होता है। दूसरी ओर, भुगतान करने वाला ग्राहक यह पुष्टि करता है कि कोई ठोस सेवा वास्तविक परिस्थितियों में पर्याप्त लाभ प्रदान करती है।.

यह अंतर पूरे बिजनेस मॉडल को प्रभावित करता है। नियमित आय से कर्मचारियों की योजना बनाने में मदद मिलती है, निवेशकों के साथ बातचीत करने की स्थिति बेहतर होती है और यह समझने में सहायता मिलती है कि ग्राहकों को वास्तव में किन सुविधाओं की आवश्यकता है। सफलतापूर्वक पूरा किया गया विकास प्रोजेक्ट मददगार हो सकता है, लेकिन लगातार उपयोग किया जाने वाला उत्पाद विकास के लिए अधिक मजबूत आधार होता है।.

विशेष रूप से एआई बाजार में, यह जोखिम बना रहता है कि कंपनियां एक स्केलेबल पेशकश तैयार किए बिना ही बहुत सारे व्यक्तिगत प्रदर्शन प्रोजेक्ट चलाती हैं। इसके परिणामस्वरूप, प्रत्येक नए ग्राहक को एक अनुकूलित समाधान मिलता है। राजस्व में वृद्धि हो सकती है, लेकिन कर्मचारियों की लागत भी उसी दर से बढ़ती है। कंपनी आर्थिक रूप से एक प्रोजेक्ट-आधारित सेवा प्रदाता ही बनी रहती है, भले ही वह बाहरी रूप से खुद को एक स्केलेबल सॉफ्टवेयर प्रदाता के रूप में प्रस्तुत करती हो।.

यह अपने आप में बुरा नहीं है। विशिष्ट परामर्श और एकीकरण भी मूल्यवान व्यावसायिक मॉडल हो सकते हैं। हालांकि, आर्थिक नीति के दृष्टिकोण से, उन कार्यक्रमों के बीच स्पष्ट अंतर करना आवश्यक है जो सेवाओं को वित्तपोषित करते हैं, मानकीकृत उत्पाद बनाते हैं, या मूलभूत प्रौद्योगिकी के विकास में सहायता करते हैं।.

स्केलेबल एआई प्रदाताओं के लिए, यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि क्या किसी समाधान को अन्य ग्राहकों तक अपेक्षाकृत कम अतिरिक्त प्रयास से पहुंचाया जा सकता है। इस संदर्भ में, पुन: प्रयोज्य इंटरफेस, मानकीकृत सुरक्षा सुविधाएँ और स्पष्ट रूप से परिभाषित संचालन मॉडल अक्सर किसी अन्य शानदार प्रदर्शन से अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।.

इसलिए, आर्थिक दृष्टिकोण से तैयार की गई एआई नीति को न केवल विकास गतिविधियों को बढ़ावा देना चाहिए, बल्कि उन परिस्थितियों में भी सुधार करना चाहिए जिनके तहत प्रायोगिक ग्राहक नियमित ग्राहक बन सकें। इसमें स्पष्ट आवश्यकताएं, विश्वसनीय भुगतान शर्तें, हस्तांतरणीय तकनीकी मानक और कार्यक्रम समाप्त होने पर भी मांग का न रुकना शामिल है।.

राज्य, एक प्रमुख ग्राहक के रूप में, नई निर्भरताएं पैदा किए बिना विश्वसनीय होना चाहिए।

जर्मन सरकार स्पष्ट रूप से राज्य को एआई मॉडल और अनुप्रयोगों के लिए एक संभावित प्रमुख ग्राहक के रूप में वर्णित करती है। यह एक तार्किक आर्थिक तंत्र पर आधारित है: सार्वजनिक संस्थानों को उच्च-प्रदर्शन वाले डिजिटल उपकरणों की आवश्यकता होती है, जबकि युवा प्रदाताओं को ठोस मांग, व्यावहारिक अनुभव और संदर्भों की आवश्यकता होती है। यदि दोनों पक्षों को प्रभावी ढंग से एक साथ लाया जाए, तो एक स्व-समर्थित बाजार उभर सकता है।.

हालांकि, किसी राज्य को मुख्य ग्राहक घोषित करना ही पर्याप्त नहीं है। उसकी मांग पूर्वानुमानित और आपूर्तिकर्ताओं के लिए आर्थिक रूप से प्रबंधनीय होनी चाहिए। यदि प्रत्येक संस्थान अपने स्वयं के तकनीकी समाधान अपनाता है, तो अनुकूलन लागत कई गुना बढ़ जाती है। एक आपूर्तिकर्ता व्यक्तिगत ग्राहक तो प्राप्त कर सकता है, लेकिन एक व्यापक आधार नहीं बना सकता।.

सामान्य इंटरफेस और पुन: उपयोग योग्य घटक इस समस्या को कम कर सकते हैं। दस्तावेज़ प्रसंस्करण में सहायता के लिए बनाए गए समाधान को प्रत्येक एजेंसी के लिए पूरी तरह से नया रूप देने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। साथ ही, विभिन्न व्यावसायिक आवश्यकताओं को भी ध्यान में रखना आवश्यक है। इसलिए मानकीकरण का अर्थ सभी प्रशासनिक प्रक्रियाओं को एक समान बनाना नहीं है, बल्कि सामान्य तकनीकी आधार तैयार करना है।.

राज्य को दो हितों के बीच संतुलन बनाए रखना होगा। एक ओर, यूरोपीय आपूर्तिकर्ताओं को बाज़ार में महत्वपूर्ण भागीदार के रूप में रणनीतिक रूप से विकसित करना लाभकारी हो सकता है। दूसरी ओर, इससे आर्थिक या तकनीकी रूप से अपर्याप्त उत्पादों की स्थायी खरीद की गारंटी नहीं मिलनी चाहिए। उत्पत्ति संबंधी निर्णय प्रदर्शन मूल्यांकन का विकल्प नहीं है।.

यहां तक ​​कि एक यूरोपीय प्रदाता भी अपने ग्राहकों के बीच मजबूत निर्भरता पैदा कर सकता है। बंद डेटा प्रारूप, मुश्किल से स्थानांतरित होने वाले अनुकूलन और अस्पष्ट स्विचिंग विकल्प, कंपनी के स्थान की परवाह किए बिना, समस्या बने रहते हैं। इसलिए, एआई के संप्रभु सार्वजनिक उपयोग के लिए न केवल एक विशिष्ट भौगोलिक उत्पत्ति बल्कि विनिमेयता और नियंत्रण भी आवश्यक है।.

सरकार एक अच्छा एंकर ग्राहक साबित हो सकती है यदि वह चुनौतीपूर्ण और व्यावहारिक आवश्यकताएँ निर्धारित करे, सफल समाधानों का विश्वसनीय रूप से उपयोग करे, और साथ ही यह सुनिश्चित करे कि भविष्य में प्रदाताओं को बदलना तकनीकी रूप से संभव हो। इससे प्रतिस्पर्धा और नवाचार के दबाव को कम किए बिना मांग उत्पन्न होती है।.

मिस्ट्रल यूरोप के लिए आशा की किरण है, लेकिन यह संप्रभुता की संपूर्ण रणनीति नहीं है।

मिस्ट्रल इस सवाल का एक बेहतरीन उदाहरण है कि क्या यूरोप अपने खुद के उच्च-प्रदर्शन वाले एआई प्रदाता तैयार कर सकता है। कंपनी मॉडल विकसित करती है और उन्हें उद्यमों के उपयोग के लिए उपलब्ध उत्पादों के साथ तेजी से जोड़ती है। एसएपी के साथ मिलकर, यह यूरोपीय व्यावसायिक ग्राहकों के लिए एक स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म पर काम कर रही है। इसका उद्देश्य मॉडल विकास, उद्यम सॉफ्टवेयर और नियंत्रणीय परिचालन वातावरण को एकीकृत करना है।.

आर्थिक दृष्टिकोण से, यह संबंध तर्कसंगत है। केवल एक शक्तिशाली मॉडल से ही व्यावसायिक समस्या का समाधान नहीं हो जाता। इसके लिए प्रासंगिक डेटा तक पहुंच, मौजूदा सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकरण और अनुमतियों, लॉगिंग और उत्तरदायित्व के लिए स्पष्ट नियमों की आवश्यकता होती है। एक स्थापित एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्रदाता इस मामले में एक अलग-थलग मॉडल प्रदाता की तुलना में कहीं बेहतर बाज़ार पहुंच प्रदान कर सकता है।.

फिर भी, यूरोपीय एआई संप्रभुता को किसी एक कंपनी की सफलता के बराबर मानना ​​जोखिम भरा होगा। राष्ट्रीय या यूरोपीय स्तर पर पसंदीदा प्रदाता रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हो सकता है, लेकिन वह एक कंपनी ही है जिसके अपने आर्थिक हित, तकनीकी सीमाएं और वित्तीय जोखिम होते हैं।.

इसके अलावा, एक एआई प्रणाली में कई परतें होती हैं। यहां तक ​​कि एक यूरोपीय मॉडल को भी गैर-यूरोपीय हार्डवेयर पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, यह विशिष्ट एक्सेलेरेटर चिप्स पर निर्भर हो सकता है, या ऐसे बुनियादी ढांचे के माध्यम से संचालित हो सकता है जिसके आवश्यक घटक यूरोप के बाहर नियंत्रित होते हैं। इसलिए संप्रभुता कोई द्विआधारी गुण नहीं है।.

बल्कि, इसका आकलन मौजूदा निर्भरताओं के आधार पर किया जाना चाहिए, जिनमें से कौन सी आर्थिक रूप से स्वीकार्य हैं, और किन महत्वपूर्ण कार्यों के लिए विकल्प उपलब्ध हैं। यूरोपीय मॉडल विकल्पों को बढ़ाता है। हालांकि, यह स्वतः ही अन्य सभी निर्भरताओं को समाप्त नहीं करता है।.

इसलिए वस्तुनिष्ठ रूप से उचित स्थिति यह है: यूरोप को मिस्ट्रल जैसे उच्च प्रदर्शन वाले प्रदाताओं को एक वास्तविक प्रतिस्पर्धी विकल्प के रूप में विकसित और तैनात करना चाहिए। साथ ही, कई प्रदाताओं, खुले परिचालन विकल्पों और तकनीकी बदलाव की संभावनाओं की आवश्यकता है। वैध औद्योगिक नीति हित किसी नई एकल-प्रदाता रणनीति की ओर नहीं ले जाना चाहिए।.

औद्योगिक एआई को तब लोकप्रियता मिलती है जब यह ठोस प्रक्रिया संबंधी समस्याओं का समाधान करता है।

जर्मनी का औद्योगिक आधार आर्थिक दृष्टि से प्रासंगिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है। हालांकि, इसका लाभ केवल मशीनों की प्रचुरता में ही नहीं है। यह विशेषज्ञता, प्रक्रिया की समझ, ग्राहक संबंधों, तकनीकी डेटा और जटिल प्रणालियों के साथ वर्षों के अनुभव के परस्पर मेल में निहित है।.

एयरबस और मिस्ट्रल के बीच सहयोग इस तर्क का उदाहरण है। पहचाने गए अनुप्रयोग क्षेत्रों में औद्योगिक प्रक्रियाएं, तकनीकी दस्तावेज़ीकरण, इंजीनियरिंग, डिज़ाइन और विकास, परीक्षण और प्रमाणीकरण चरणों के दौरान एआई-समर्थित सहायता शामिल हैं। यह कोई एक सामान्य अनुप्रयोग नहीं है, बल्कि विशिष्ट कार्यों की एक श्रृंखला है, जिनमें से प्रत्येक की अपनी विशिष्ट गुणवत्ता और सुरक्षा आवश्यकताएं हैं।.

विशेष रूप से दिलचस्प वे कार्य हैं जिनमें विशेषज्ञ जानकारी खोजने, संकलित करने और सत्यापित करने में काफी समय व्यतीत करते हैं। यद्यपि तकनीकी दस्तावेजों का त्वरित मूल्यांकन स्वतः ही किसी नए उत्पाद के निर्माण की ओर अग्रसर नहीं होता, लेकिन इससे विकास कार्य में तेजी आ सकती है और सीमित विशेषज्ञ क्षमता को अधिक चुनौतीपूर्ण कार्यों के लिए मुक्त किया जा सकता है।.

इंट्रालॉजिस्टिक्स के मामले में भी यही बात लागू होती है। एक एआई एप्लिकेशन त्रुटि रिपोर्टों को व्यवस्थित कर सकता है, रखरखाव संबंधी जानकारी को समेकित कर सकता है, या संयंत्र में बार-बार आने वाली समस्याओं के विश्लेषण में सहायता कर सकता है। ऐसे में लाभ प्रभावशाली वाक् प्रसंस्करण क्षमताओं पर कम और वास्तविक संयंत्र और प्रक्रिया डेटा से जुड़ाव की गुणवत्ता पर अधिक निर्भर करता है।.

विभिन्न तकनीकी कार्यों को अलग-अलग रखना आवश्यक है। दस्तावेज़ीकरण और ज्ञान तक पहुँच के लिए भाषा मॉडल सहायक हो सकता है। किसी मशीन के प्रत्यक्ष नियंत्रण या सुरक्षा-संबंधी महत्वपूर्ण निर्णय के लिए अलग-अलग आवश्यकताओं को पूरा करना होता है। औद्योगिक AI के सभी अनुप्रयोग जनरेटिव भाषा प्रणाली नहीं होते।.

औद्योगिक कंपनियों, सॉफ्टवेयर प्रदाताओं और मॉडल डेवलपर्स के बीच मौजूदा साझेदारियाँ किसी अतिरिक्त, अमूर्त वित्तपोषण कार्यक्रम से कहीं अधिक मूल्यवान हो सकती हैं। हालाँकि, इनकी प्रभावशीलता का आकलन ठोस परिणामों के आधार पर ही किया जाना चाहिए। किसी प्रसिद्ध कॉर्पोरेट समूह का होना अपने आप में किसी कारगर समाधान का प्रमाण नहीं है।.

इसके अलावा, एक सफल औद्योगिक पारिस्थितिकी तंत्र में केवल बड़ी कंपनियों को ही शामिल नहीं किया जाना चाहिए। विशिष्ट मध्यम आकार के व्यवसायों, एकीकरणकर्ताओं और छोटी सॉफ्टवेयर कंपनियों को भी इंटरफेस और बाजारों तक पहुंच प्राप्त होनी चाहिए। अन्यथा, बंद प्लेटफॉर्म उभरेंगे, जिनके लाभ अर्थव्यवस्था में सीमित दायरे तक ही पहुंच पाएंगे।.

व्यापार विकास, बिक्री और विपणन में हमारी यूरोपीय संघ और जर्मन विशेषज्ञता - चित्र: Xpert.Digital

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उत्पादकता में वृद्धि केवल सभी अतिरिक्त लागतों को घटाने के बाद ही प्राप्त होती है।

एआई पर होने वाली कई चर्चाएँ केवल प्रोसेसिंग के दौरान बचाए गए समय पर ही केंद्रित होती हैं। यह आर्थिक मूल्यांकन के लिए पर्याप्त नहीं है। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि सभी अतिरिक्त लागतों और जोखिमों पर विचार करने के बाद क्या लाभ बचता है।.

एक सरल उदाहरण से यह अंतर स्पष्ट हो जाता है। 100 कर्मचारियों वाली एक कंपनी इस एप्लिकेशन का उपयोग करके प्रति व्यक्ति प्रतिदिन दस मिनट बचाती है। 220 कार्य दिवसों के हिसाब से, यह लगभग 3,667 घंटे प्रति वर्ष होता है। 50 यूरो प्रति घंटे की कुल लागत मानते हुए, इससे अनुमानित संभावित समय मूल्य लगभग 183,000 यूरो प्रति वर्ष हो जाता है।.

हालांकि, इस समय की बचत से अपने आप अतिरिक्त लाभ या भुगतान लेनदेन में कमी नहीं आती। यदि बचे हुए मिनटों को कई कार्यों में बाँट दिया जाए, तो उनका उपयोग केवल आंशिक रूप से ही उत्पादक रूप से हो सकता है। इसके अलावा, लाइसेंसिंग लागत, कार्यान्वयन लागत, सहायता और निगरानी संबंधी खर्च भी होते हैं।.

यदि वार्षिक परिचालन लागत €60,000 मान लें और गणना की गई संभावित अवधि का केवल आधा ही वास्तव में उपयोग हो, तो प्रारंभिक कार्यान्वयन लागतों को छोड़कर वार्षिक लाभ लगभग €31,500 होगा। यह उदाहरण जानबूझकर काल्पनिक है ताकि यह दिखाया जा सके कि प्रारंभिक रूप से प्रभावशाली दिखने वाला सकल आंकड़ा गहन विश्लेषण करने पर कितना बदल सकता है।.

गुणवत्ता की दृष्टि से महत्वपूर्ण कार्यों में, त्रुटियों से न केवल समय की बर्बादी होती है, बल्कि गलत तकनीकी जानकारी से काम में दोबारा मेहनत, देरी या कानूनी जवाबदेही का जोखिम भी उत्पन्न हो सकता है। इसके विपरीत, त्रुटियों का बेहतर पता लगाने से ऐसे महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त हो सकते हैं जिन्हें मिनटों में तुरंत मापा नहीं जा सकता।.

इसलिए कंपनियों को एक ऐसे मूल्यांकन की आवश्यकता है जो समय, गुणवत्ता, गति और जोखिम को एक साथ समाहित करे। सार्थक मापदंडों में, उदाहरण के लिए, किसी प्रक्रिया का प्रसंस्करण समय, आवश्यक सुधारों की संख्या, दुर्लभ कुशल श्रमिकों का उपयोग या प्रति मामले की संसाधित लागत शामिल हैं।.

राजनीतिक कार्यक्रमों को सैद्धांतिक बचत की उच्चतम संभावना को पुरस्कृत करने के बजाय इस दृष्टिकोण का समर्थन करना चाहिए। आर्थिक दृष्टि से महत्वपूर्ण यह नहीं है कि एआई कितनी जल्दी डिज़ाइन तैयार करता है, बल्कि यह है कि पूरी प्रक्रिया कितनी कुशल हो जाती है, जिससे एक उपयोगी परिणाम प्राप्त होता है।.

यूरोपीय सहयोग पैमाने का मामला है, न कि कूटनीतिक प्रतिस्पर्धा का।

फ्रांस के प्रति अधिक झुकाव और कनाडा के साथ सहयोग को एकमात्र विकल्प मानकर चलना बहुत सरल दृष्टिकोण है। जर्मन सरकार अपने दृष्टिकोण के घटकों के रूप में यूरोपीय क्षमताओं और अंतरराष्ट्रीय साझेदारियों दोनों का हवाला देती है। इस संदर्भ में, कनाडा के साथ सहयोग और सुरक्षा-उन्मुख एआई विकास में लॉज़ीरो को समर्थन देना प्रमुखता से बताया गया है।.

आर्थिक दृष्टिकोण से, प्रत्येक साझेदारी का मूल्यांकन उसके विशिष्ट योगदान के आधार पर किया जाना चाहिए। एक बड़ा यूरोपीय बाज़ार बनाने और यूरोपीय मॉडल प्रदाताओं के साथ सहयोग करने में फ्रांस जर्मनी का स्वाभाविक भागीदार है। कनाडा कुछ अनुसंधान और प्रौद्योगिकी क्षेत्रों में अतिरिक्त विशेषज्ञता प्रदान कर सकता है।.

इसलिए, प्रासंगिक प्रश्न यह नहीं है कि किस देश को अधिक राजनीतिक ध्यान मिलता है। बल्कि यह है कि क्या सहयोग से प्रौद्योगिकी, कुशल श्रमिकों, ग्राहकों या पूरक ज्ञान तक पहुंच संभव होती है। परिचालन संबंधों के बिना साझेदारी केवल प्रतीकात्मक ही रह जाती है। दूसरी ओर, एक छोटा लेकिन उत्पादक सहयोग मापने योग्य लाभ उत्पन्न कर सकता है।.

साथ ही, अंतर्राष्ट्रीय सहयोग इस तथ्य को छिपा नहीं सकता कि यूरोप को अपनी आकार संबंधी समस्याओं का समाधान स्वयं ही करना होगा। विभिन्न तकनीकी आवश्यकताओं और अलग-अलग राष्ट्रीय बाजारों के कारण, एक यूरोपीय आपूर्तिकर्ता को प्रत्येक नए ग्राहक समूह के लिए महत्वपूर्ण समायोजन करने पड़ सकते हैं।.

किसी भी उभरती हुई एआई कंपनी के लिए, किसी अन्य राजनीतिक सहयोग ढांचे की तुलना में वास्तव में उपयोगी यूरोपीय बाजार अक्सर अधिक महत्वपूर्ण होता है। सामान्य आवश्यकताएं, हस्तांतरणीय प्रमाण और संगत अवसंरचनाएं राष्ट्रीय विशिष्टताओं को पूरी तरह से समाप्त किए बिना विस्तार को संभव बना सकती हैं।.

इसलिए एक कारगर रणनीति दो स्तरों को जोड़ती है: यह उन क्षेत्रों में यूरोपीय मांग और क्षमताओं को एकत्रित करती है जहां आकार महत्वपूर्ण है, साथ ही ठोस तकनीकी पूरक प्रदान करने वाले अंतरराष्ट्रीय भागीदारों के लिए भी खुली रहती है। खुलापन और रणनीतिक स्वतंत्रता परस्पर विरोधी नहीं हैं, बशर्ते निर्भरताओं का सचेत रूप से आकलन किया जाए।.

चिप निर्माण में विशेषज्ञता के लिए विशेषीकृत बुनियादी ढांचे और श्रम का स्पष्ट विभाजन आवश्यक है।

एआई चिप्स में अधिक स्वतंत्रता की इच्छा समझ में आती है। हालांकि, चिप डिजाइन, सेमीकंडक्टर अनुसंधान, विनिर्माण और एआई डेटा केंद्रों के संचालन को एक ही कार्य के रूप में मानने पर यह इच्छा अस्पष्ट हो जाती है।.

एक चिप का डिज़ाइन तैयार करना आवश्यक है। इसके डिज़ाइन के लिए उपयुक्त उपकरण और तकनीकी आधार आवश्यक हैं। वहीं, इसके निर्माण के लिए विशेष उपकरण, सामग्री और प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, भंडारण, पैकेजिंग तकनीकें और संपूर्ण कंप्यूटिंग प्रणालियों में एकीकरण भी महत्वपूर्ण कारक हैं। एक स्तर पर हुई प्रगति स्वचालित रूप से दूसरे स्तर पर मौजूद कमियों की भरपाई नहीं कर देती।.

इस संदर्भ में बेल्जियम का अनुसंधान केंद्र इमेक एक प्रमुख यूरोपीय केंद्र है। नैनोआईसी पायलट लाइन 2.5 बिलियन यूरो के नियोजित संयुक्त निवेश से जुड़ी है और इसका उद्देश्य कंपनियों, स्टार्टअप्स, विश्वविद्यालयों और डिजाइन एवं सिस्टम प्रदाताओं को उन्नत प्रौद्योगिकी और प्रोटोटाइपिंग तक पहुंच प्रदान करना है।.

फरवरी 2026 में, इस विस्तार के तहत imec ने 2,000 वर्ग मीटर का अतिरिक्त क्लीनरूम क्षेत्र खोला। यह परियोजना स्पष्ट रूप से यूरोपीय स्तर पर आयोजित की गई है और इसमें जर्मनी स्थित फ्राउनहोफर सहित कई भागीदार केंद्र शामिल हैं। जर्मनी भी वित्त पोषण करने वाले भागीदार देशों में से एक है। इसलिए, यह धारणा कि राष्ट्रीय अनुसंधान और imec का बढ़ता उपयोग मौलिक रूप से वैकल्पिक दृष्टिकोण हैं, इस अंतर्संबंध को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित नहीं करती है।.

आर्थिक दृष्टि से एक समझदारी भरा तरीका श्रम विभाजन है, जिसमें विशिष्ट, बड़े पैमाने के बुनियादी ढांचे का उपयोग केंद्रित तरीके से किया जाता है, साथ ही अनुसंधान और व्यवसायों के लिए व्यापक पहुंच सुनिश्चित की जाती है। एक साथ कई स्थानों पर महंगी सुविधाएं बनाना अक्षमतापूर्ण हो सकता है। इसके विपरीत, अत्याधुनिक बुनियादी ढांचा तब तक किसी काम का नहीं है जब तक छोटी कंपनियां व्यावहारिक रूप से उस तक पहुंच न सकें।.

इसलिए, सही सवाल ये हैं: वास्तव में किन कौशलों की कमी है? अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रासंगिक क्षमताएं पहले से कहां मौजूद हैं? युवा कंपनियां डिजाइन उपकरण, परीक्षण सुविधाएं और विनिर्माण साझेदार कैसे प्राप्त कर सकती हैं? और कौन से अनुप्रयोग दीर्घकालिक रूप से भारी विकास लागत को उचित ठहराते हैं?

एक सफल सेमीकंडक्टर रणनीति के लिए प्राथमिकताओं का निर्धारण आवश्यक है। इसमें मूल्य श्रृंखला के प्रत्येक चरण का पूर्णतः राष्ट्रीय स्तर पर प्रतिनिधित्व करना आवश्यक नहीं है, बल्कि महत्वपूर्ण दक्षताओं को सुरक्षित करना और पूरक कौशल तक विश्वसनीय पहुंच बनाना महत्वपूर्ण है।.

अनुसंधान अपरिहार्य है, लेकिन इसके वित्तपोषण के लिए अलग-अलग सफलता मापदंडों की आवश्यकता होती है।

लंबी शोध परियोजनाओं की आलोचना में एक वैध बिंदु निहित है जब यह प्रासंगिकता की कमी और सार्वजनिक धन के अस्पष्ट उपयोग पर केंद्रित होती है। हालांकि, यह निष्कर्ष निकालना गलत होगा कि वैज्ञानिक प्रशिक्षण प्रत्यक्ष कॉर्पोरेट वित्तपोषण की तुलना में स्वाभाविक रूप से कम मूल्यवान है।.

अनुसंधान और उद्यमशीलता विकास अलग-अलग कार्य करते हैं। मौलिक अनुसंधान से ऐसा ज्ञान उत्पन्न होता है जिसका आर्थिक अनुप्रयोग प्रारंभ में खुला होता है। दूसरी ओर, बाजार-उन्मुख विकास परियोजना को यह अधिक स्पष्ट रूप से समझाने में सक्षम होना चाहिए कि किस समस्या का समाधान किया जा रहा है और भविष्य में इसका क्या उपयोग हो सकता है।.

दोनों का मूल्यांकन एक ही मापदंड से करना गलत होगा। यदि प्रत्येक शोध परियोजना का मूल्यांकन केवल अल्पकालिक राजस्व के आधार पर किया जाए, तो ज्ञान के दीर्घकालिक अवसर खो जाएंगे। इसके विपरीत, यदि प्रत्येक अनुप्रयोग-उन्मुख परियोजना का मूल्यांकन केवल वैज्ञानिक प्रकाशनों के आधार पर किया जाए, तो आर्थिक व्यवहार्यता गौण हो जाएगी।.

किसी व्यक्ति या परियोजना की गुणवत्ता का आकलन उसके विश्वविद्यालय के प्रकार या केवल एक अंक से विश्वसनीय रूप से नहीं किया जा सकता। औद्योगिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए, व्यावहारिक अनुभव, व्यवस्थित परीक्षण और अनुप्रयोग क्षेत्र की अच्छी समझ, उच्च स्तरीय सैद्धांतिक ज्ञान जितनी ही महत्वपूर्ण हो सकती है।.

असल समस्या अक्सर बदलावों में ही छिपी होती है। शोध निष्कर्षों को तकनीकी रूप से स्थिर करना, उत्पादों में रूपांतरित करना और वास्तविक ग्राहक आवश्यकताओं से जोड़ना आवश्यक है। यह कार्य न तो पारंपरिक बुनियादी शोध है और न ही नियमित बिक्री। इसके लिए अलग कौशल और अक्सर अलग तरह की फंडिंग की भी आवश्यकता होती है।.

इसलिए, एक संतुलित नीति को वैज्ञानिक गुणवत्ता की रक्षा करते हुए ज्ञान हस्तांतरण को गंभीरता से लेना चाहिए। स्पष्ट जिम्मेदारियों वाली संयुक्त परियोजनाएं, अनुसंधान और उद्योग के बीच अस्थायी कर्मचारियों का आदान-प्रदान, और उपयोग अधिकारों का पारदर्शी प्रबंधन किसी अन्य संगठनात्मक वित्तपोषण स्तर से अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं।.

एआई सुरक्षा संस्थान को सार्वजनिक जोखिमों का समाधान करना चाहिए, न कि मौजूदा बाजारों को विस्थापित करना चाहिए।

जर्मन सरकार ने जर्मन एआई सुरक्षा संस्थान (एआईएसआई) को विश्लेषणात्मक और परिचालन संबंधी कार्य सौंपे हैं। इसका उद्देश्य नियामक प्राधिकरण बनना नहीं है, बल्कि प्रौद्योगिकी विश्लेषण, जोखिम मूल्यांकन और रणनीतिक परामर्श के लिए उत्कृष्टता केंद्र बनना है। इसमें समाज, अर्थव्यवस्था और राष्ट्रीय सुरक्षा से संबंधित स्थितिजन्य जागरूकता और प्रारंभिक चेतावनी जानकारी शामिल है।.

जिम्मेदारियों का यह परिसीमन आर्थिक मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। सार्वजनिक सुरक्षा जनादेश किसी विशिष्ट कंपनी उत्पाद के परीक्षण से भिन्न होता है। प्रणालीगत जोखिम, नए आक्रमण कारक या सुरक्षा संबंधी घटनाक्रमों के लिए ऐसी जानकारियों की आवश्यकता हो सकती है जिनका पूर्ण वित्तपोषण कोई भी निजी ग्राहक नहीं करेगा।.

यहां सरकारी हस्तक्षेप का एक उचित कारण है। यदि बेहतर जोखिम मूल्यांकन से कई हितधारकों को लाभ होता है, लेकिन कोई भी पूरी लागत वहन नहीं करना चाहता, तो एक सार्वजनिक संस्था सेवाओं में मौजूद कमी को पूरा कर सकती है।.

स्पष्ट रूप से परिभाषित ग्राहक आवश्यकताओं के अनुरूप मानकीकृत परीक्षण सेवाओं के मामले में स्थिति अलग है। ऐसे मामलों में, निजी क्षेत्र की परीक्षण और परामर्श सेवाएं लाभकारी हो सकती हैं। सरकारी संस्था को स्पष्ट अतिरिक्त लाभ के बिना इन गतिविधियों को दोहराना नहीं चाहिए।.

अतः, व्यावहारिक चुनौती सटीक कार्य विभाजन में निहित है। सार्वजनिक प्राधिकरण व्यापक जोखिमों की जांच कर सकते हैं, परीक्षण विधियों को और विकसित कर सकते हैं और निष्कर्षों को सुलभ बना सकते हैं। इसके बाद निजी प्रदाता इस आधार पर विशिष्ट ऑडिट, कार्यान्वयन सहायता और नियमित निरीक्षण प्रदान कर सकते हैं।.

काम के दोहराव से बचना भी महत्वपूर्ण है। यदि कंपनियों को अलग-अलग ग्राहकों और संस्थानों के लिए बार-बार लगभग एक जैसे दस्तावेज़ तैयार करने पड़ते हैं, तो सुरक्षा में कोई खास वृद्धि किए बिना अतिरिक्त लागतें उत्पन्न होती हैं। मान्यता प्राप्त और हस्तांतरणीय परिणाम, अलग-अलग परीक्षण प्रक्रियाओं की बढ़ती संख्या की तुलना में आर्थिक रूप से अधिक लाभदायक होंगे।.

इसलिए, एक सुरक्षा संस्थान न तो स्वतः आवश्यक है और न ही स्वतः अनावश्यक। इसकी उपयोगिता इस बात पर निर्भर करती है कि क्या यह किसी स्पष्ट रूप से परिभाषित कमी को पूरा करता है, क्या इसके परिणाम व्यावहारिक रूप से लागू करने योग्य हैं, और क्या इसके कार्य बाजार में मौजूद मौजूदा उत्पादों से भिन्न हैं।.

अधिक कंप्यूटिंग क्षमता की आवश्यकता है, लेकिन अभी तक किसी व्यावसायिक मॉडल की आवश्यकता नहीं है।

जर्मन सरकार का लक्ष्य 2030 तक जर्मनी में डेटा सेंटर की कुल क्षमता को कम से कम दोगुना करना और एआई और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग की क्षमता को चार गुना करना है। इससे बुनियादी ढांचे की एक प्रमुख बाधा का समाधान हो जाएगा। हालांकि, अतिरिक्त क्षमता शुरू में आपूर्ति का प्रतिनिधित्व करती है और आर्थिक सफलता की गारंटी नहीं देती है।.

उपयोगकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण यह है कि उपयुक्त उपकरणों के साथ और अपेक्षित परिचालन स्थितियों में उचित मूल्य पर कंप्यूटिंग शक्ति उपलब्ध हो। एक मध्यम आकार के मशीन निर्माता को जरूरी नहीं कि किसी बड़े प्रशिक्षण प्रणाली तक सीधी पहुंच की आवश्यकता हो। उन्हें किसी विशेष अनुप्रयोग के लिए एक विश्वसनीय, किफायती वातावरण की आवश्यकता हो सकती है।.

प्रशिक्षण और निरंतर संचालन में भी अंतर करना आवश्यक है। एक बड़ा मॉडल विकसित करने के लिए अत्यधिक कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है। इसके विपरीत, एक सीमित व्यावसायिक अनुप्रयोग को कभी-कभी छोटे मॉडल से भी चलाया जा सकता है। कौन सा आर्किटेक्चर आर्थिक रूप से व्यवहार्य है, यह कार्य, कार्यभार और गुणवत्ता आवश्यकताओं पर निर्भर करता है।.

इसलिए, क्षमता नियोजन को वास्तविक मांग विश्लेषण से जोड़ा जाना चाहिए। विचारणीय कारकों में बिजली आपूर्ति, ग्रिड कनेक्शन, शीतलन, उपलब्ध कुशल कर्मी और तकनीकी परिवर्तन की गति शामिल हैं। कोई संयंत्र तकनीकी रूप से कुशल होते हुए भी अक्षमतापूर्वक कार्य कर सकता है यदि उसका उपयोग बहुत कम रहता है।.

इसके विपरीत, भविष्य में होने वाले सभी अनुप्रयोगों के निश्चित हो जाने तक निवेश करने का इंतजार करना भी उतना ही समस्याग्रस्त होगा। अक्सर, पूरी मांग पूरी होने से पहले ही बुनियादी ढांचा तैयार करना आवश्यक हो जाता है। इसलिए, लचीली अवधारणाएं, विविध उपयोग मॉडल और निवेश जोखिम का पारदर्शी वितरण अत्यंत महत्वपूर्ण हैं।.

आर्थिक मापदंड केवल स्थापित क्षमता ही नहीं होना चाहिए। वास्तविक उपयोग, सार्थक कंप्यूटिंग कार्य की प्रति लागत, उपलब्धता और छोटे व्यवसायों के लिए पहुंच भी समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। अवसंरचना तभी प्रतिस्पर्धी लाभ बनती है जब वह उन उत्पादक गतिविधियों को संभव बनाती है जो अन्यथा संभव नहीं होतीं या बुरी तरह प्रभावित होतीं।.

अच्छी एआई नीति के लिए कम प्रतीकात्मक संख्याओं और बेहतर प्रभाव डेटा की आवश्यकता होती है।

घोषित लक्ष्य राजनीतिक नियंत्रण का आधार प्रदान करते हैं। हालांकि, इनमें यह जोखिम भी निहित है कि आसानी से मापी जा सकने वाली गतिविधियों को वास्तविक परिणाम मान लिया जाएगा।.

उपयोग दर प्रारंभ में यह दर्शाती है कि कोई तकनीक कितनी व्यापक है। यह इस बात की व्याख्या नहीं करती कि इसका उपयोग कितनी तीव्रता से किया जाता है या निवेश कितना लाभदायक है। वित्त पोषित कंपनियों की संख्या किसी कार्यक्रम की पहुंच को दर्शाती है। यह अभी तक यह साबित नहीं करती कि वित्त पोषण के बिना इन कंपनियों का प्रदर्शन खराब होता।.

यह अतिरिक्त प्रभाव महत्वपूर्ण है। यदि कोई कंपनी पहले से नियोजित निवेश को पूरी तरह से सार्वजनिक धन से वित्तपोषित करती है, तो परिणाम मात्र एक अप्रत्याशित लाभ हो सकता है। हालांकि, यदि समर्थन से एक आर्थिक रूप से व्यवहार्य कार्यान्वयन संभव हो पाता है जो अन्यथा किसी स्पष्ट बाधा के कारण विफल हो जाता, तो यह वास्तविक मूल्यवर्धन कर सकता है।.

इसलिए, विश्वसनीय मूल्यांकन के लिए किसी कार्यक्रम के शुरू होने से पहले ही अपेक्षित परिवर्तनों को परिभाषित करना आवश्यक होगा। प्रारंभिक कार्यक्रम के लिए, यह बाद में स्व-वित्तपोषित उपयोग हो सकता है। औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए, ध्यान उत्पादन समय, गुणवत्ता सुधार या त्रुटि दर में कमी पर केंद्रित हो सकता है। बुनियादी ढांचे के लिए, पहुंच और उपयोगिता प्रमुख कारक होंगे।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आधारित आर्थिक उत्पादन के दस प्रतिशत से अधिक के लक्ष्य आंकड़े के लिए एक स्पष्ट परिभाषा की आवश्यकता है। यदि एआई समर्थित प्रत्येक गतिविधि को पूरी तरह से शामिल किया जाता है, तो परिणाम केवल सृजित अतिरिक्त मूल्य पर विचार करने से भिन्न होगा। स्पष्ट परिभाषा के बिना, यह मापदंड राजनीतिक रूप से तो प्रभावशाली होगा, लेकिन विश्लेषणात्मक रूप से कमजोर होगा।.

इसलिए, एक अच्छी रिपोर्टिंग प्रणाली में कुछ सार्थक प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) को पारदर्शी कार्यप्रणाली के साथ संयोजित किया जाना चाहिए। इसमें असफल परियोजनाएं और पूर्ण की गई पहलें भी शामिल हैं। एक ऐसी रणनीति जिसमें परिणाम की परवाह किए बिना हर कार्यक्रम जारी रहता है, वह अपने अनुभवों से सीखने में विफल रहती है।.

राजनीतिक उत्तरदायित्व को क्रियान्वयन क्षमता और स्पष्ट उत्तरदायित्वों के माध्यम से प्रदर्शित किया जाता है।

विभिन्न पीढ़ियों की एकतरफा आलोचना कृत्रिम बुद्धिमत्ता नीति की समस्याओं को समझाने के लिए अपर्याप्त है। तकनीकी दक्षता का निर्धारण आयु के आधार पर विश्वसनीय रूप से नहीं किया जा सकता। युवा निर्णयकर्ता सतही तर्क दे सकते हैं, जबकि अनुभवी नेता परिवर्तन को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में बेहतर होते हैं।.

अधिक महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि कौन सी योग्यताएँ राजनीतिक निर्णयों को प्रभावित करती हैं और परिणामों के लिए कौन जिम्मेदार है। एआई नीति के लिए तकनीकी ज्ञान, परिचालन प्रक्रियाओं की समझ और अनिश्चितता के बीच प्राथमिकता निर्धारित करने की क्षमता आवश्यक है।.

अर्थव्यवस्था को एक इकाई के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। मॉडल प्रदाता, क्लाउड कंपनियां, इंटीग्रेटर, औद्योगिक समूह और छोटे उपयोगकर्ता, सभी के हित अलग-अलग होते हैं। एक प्रदाता के लिए आकर्षक कार्यक्रम जरूरी नहीं कि पूरी अर्थव्यवस्था के लिए फायदेमंद हो।.

इसलिए कंपनियों की सक्रिय भागीदारी आवश्यक है, लेकिन यह स्वतंत्र मूल्यांकन का विकल्प नहीं है। अन्यथा, ऐसी नीतियों का खतरा है जो प्रतिस्पर्धा और उत्पादकता को मजबूत करने के बजाय मौजूदा व्यावसायिक मॉडलों की रक्षा करती हैं।.

जर्मन सरकार की परिकल्पना है कि उसकी एआई टास्क फोर्स उपायों के कार्यान्वयन का प्रबंधन जारी रखेगी और राज्य सचिव स्तर पर कम से कम तिमाही बैठकें करेगी। प्रभावी प्रबंधन सुनिश्चित होगा या नहीं, यह बैठकों की आवृत्ति पर नहीं, बल्कि निर्णय लेने की शक्तियों, बाध्यकारी जिम्मेदारियों और बाधाओं को दूर करने की वास्तविक क्षमता पर निर्भर करता है।.

इस संदर्भ में, जिम्मेदारी का अर्थ प्रतिरोध के बावजूद प्राथमिकताओं पर जोर देना भी है। हर अच्छे विचार को एक साथ वित्त पोषित नहीं किया जा सकता। हर मौजूदा संस्था को नए एआई कार्य की आवश्यकता नहीं होती। और शुरू किया गया हर कार्यक्रम अनिश्चित काल तक जारी रखने योग्य नहीं होता।.

एक कारगर रणनीति में बाजार खोलना, विशेषज्ञता हासिल करना और लगातार चयन करना शामिल है।

आर्थिक दृष्टिकोण से, जर्मनी की एआई नीति में तीन अलग-अलग कार्यों का संयोजन होना चाहिए।.

सबसे पहले, इसका व्यापक उपयोग आसान होना चाहिए। इसके लिए समझने योग्य समाधान, उपयुक्त प्रशिक्षण, आसानी से उपलब्ध ऑपरेटिंग मॉडल और डेटा एवं एकीकरण संबंधी समस्याओं के लिए सहायता आवश्यक है। विशेष रूप से छोटी कंपनियों को तब लाभ होता है जब सिद्ध समाधानों को हर बार नए सिरे से विकसित करने की आवश्यकता नहीं होती।.

इसके अतिरिक्त, इसे उन कंपनियों का समर्थन करना होगा जो अंतरराष्ट्रीय स्तर पर विस्तारित होने योग्य उत्पाद और मूलभूत प्रौद्योगिकियां विकसित करती हैं। इस कार्य के लिए अधिक वित्तीय संसाधनों, लंबी समयावधि और तकनीकी जोखिम उठाने की अधिक तत्परता की आवश्यकता है। इसे टुकड़ों में दिए जाने वाले डिजिटलीकरण वित्तपोषण से भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए।.

अंततः, राज्य को ऐसी सार्वजनिक अवसंरचना प्रदान करनी होगी जिसका वित्तपोषण व्यक्तिगत कंपनियां पर्याप्त रूप से नहीं कर सकतीं। इसमें विशिष्ट अनुसंधान अवसंरचनाएं, व्यापक सुरक्षा विश्लेषण और सामान्य तकनीकी मानक शामिल हैं।.

इन कार्यों के लिए अलग-अलग उपकरणों की आवश्यकता होती है। किसी विशिष्ट स्वचालन समस्या से जूझ रही छोटी कंपनी को राष्ट्रीय मॉडल रणनीति की आवश्यकता नहीं होती। इसके विपरीत, कोई यूरोपीय मॉडल डेवलपर केवल कुछ परामर्श वाउचर प्राप्त करके अंतरराष्ट्रीय स्तर पर प्रतिस्पर्धी नहीं बन सकता। और किसी सुरक्षा संस्थान का मूल्यांकन केवल उसके अल्पकालिक सॉफ्टवेयर राजस्व के आधार पर नहीं किया जाना चाहिए।.

अतः स्पष्ट दृष्टिकोण यह है कि जर्मनी को हर गतिविधि को एक सामान्य एआई लेबल के अंतर्गत संगठित करने के बजाय बाजार विकास, प्रौद्योगिकी विकास और सार्वजनिक कार्यों के बीच अधिक स्पष्ट अंतर करना चाहिए। मौजूदा उच्च-प्रदर्शन वाले सहयोगों को समर्थन मिलना चाहिए, बशर्ते वे अन्य कंपनियों के लिए पर्याप्त रूप से खुले रहें और मापने योग्य परिणाम प्रदान करें।.

जहां राज्य स्वयं मांग उत्पन्न करता है, वहां उसे विश्वसनीय रूप से कार्य करना चाहिए, और जहां अतिरिक्त संरचनाएं केवल मौजूदा आपूर्ति की नकल करती हैं, वहां संयम बरतना चाहिए। राष्ट्रीय स्तर पर हर क्षमता को पूरी तरह से दोहराने के प्रयास की तुलना में यूरोपीय विशेषज्ञता अक्सर अधिक समझदारीपूर्ण होती है।.

जर्मनी 2030 तक एक सशक्त एआई राष्ट्र बन पाएगा या नहीं, यह अंततः उपायों की सूची की पूर्णता पर निर्भर नहीं करता। महत्वपूर्ण यह है कि क्या कंपनियां अनुप्रयोगों से स्थायी लाभ प्राप्त करती हैं, कर्मचारी अधिक उत्पादक रूप से कार्य करते हैं और सार्वजनिक संस्थान अपनी सेवाओं में उल्लेखनीय सुधार करते हैं। कोई रणनीति तभी सफल होती है जब वह इन परिणामों को संभव बनाती है और अनावश्यक गतिविधियों को समाप्त करती है—न कि तब जब वह केवल और अधिक गतिविधियाँ जोड़ती जाती है।.

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