IndiaAI Mission: 34,381 GPU, ₹92/घंटा में H100

नई दिल्ली, 7 जून 2026 (IT Samachar डेस्क): भारत सरकार के IndiaAI Mission ने अपनी compute क्षमता में अब तक 34,381 GPU जोड़ लिए हैं, जिन्हें 14 empanelled सेवा प्रदाताओं के ज़रिए स्टार्टअप और शिक्षा संस्थानों को सब्सिडी दरों पर दिया जा रहा है – व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला NVIDIA H100 चिप मात्र ₹92 प्रति घंटा में। यह जानकारी IT मंत्री अश्विनी वैष्णव ने लोकसभा में एक तारांकित प्रश्न के उत्तर में दी।

यह आँकड़ा भारत की उस रणनीति का केंद्र है जिसके तहत देश सस्ती, सॉवरेन (स्वदेशी) AI compute खड़ी कर रहा है ताकि स्टार्टअप और शोधकर्ता विदेशी hyperscaler के महँगे GPU किराये पर निर्भर न रहें। ₹10,000 करोड़ से अधिक (1 अरब डॉलर से ज़्यादा) के इस मिशन का मक़सद भारत को “ज़िम्मेदार और समावेशी AI” में वैश्विक अगुवा बनाना है।

compute और इंफ़्रास्ट्रक्चर की रफ़्तार

Storyboard18 की रिपोर्ट के अनुसार IndiaAI Compute pillar पर 34,381 GPU onboard हो चुके हैं, और इनके दाम hyperscaler की व्यावसायिक दरों से काफ़ी कम रखे गए हैं। इसके साथ मार्च 2025 में बीटा में आया AIKosh प्लैटफ़ॉर्म 890+ डेटासेट, 208 AI मॉडल और 13 development toolkit उपलब्ध कराता है, जहाँ अब तक 2.65 लाख से ज़्यादा विज़िट और 13,000 डाउनलोड दर्ज हुए हैं।

निजी क्षेत्र भी इसमें भारी निवेश कर रहा है। NVIDIA के अनुसार Yotta 20,000 से ज़्यादा NVIDIA Blackwell Ultra GPU पर आधारित “Shakti Cloud” बना रहा है, जबकि Larsen & Toubro (L&T) चेन्नई और मुंबई में gigawatt-स्तर की AI फ़ैक्ट्री खड़ी कर रहा है। E2E Networks चेन्नई के L&T Vyoma डेटा सेंटर में NVIDIA Blackwell क्लस्टर तैनात कर रहा है।

सॉवरेन फ़ाउंडेशन मॉडल किसे मिले

मिशन के Foundation Models कार्यक्रम को 500 से ज़्यादा प्रस्ताव मिले, जिनमें से पहले चरण में चार स्टार्टअप – Sarvam AI, Soket AI, Gnani AI और Gan AI – को भारतीय डेटा और भाषाओं पर बड़े multimodal मॉडल बनाने के लिए चुना गया। Outlook Business के मुताबिक़ सरकार फ़ाउंडेशनल मॉडल बनाने वाले स्टार्टअप को compute पर 100% तक सब्सिडी दे रही है।

इनमें Sarvam AI को सबसे बड़ा आवंटन – Yotta से 4,096 NVIDIA H100 GPU – मिला है। कंपनी अपनी Sarvam-3 शृंखला को ओपन-सोर्स कर रही है, जिसे 22 भारतीय भाषाओं, अंग्रेज़ी, गणित और कोड के लिए 3B, 30B और 100B पैरामीटर आकारों में NVIDIA NeMo फ़्रेमवर्क व Megatron-LM पर scratch से ट्रेन किया गया है। NVIDIA के मुताबिक़ इसके अलावा BharatGen ने 17-बिलियन-पैरामीटर का mixture-of-experts मॉडल बनाया है, और Gnani.ai ने अपने Nemotron-आधारित speech मॉडल पर inference लागत में 15 गुना कमी हासिल कर रोज़ 1 करोड़ से ज़्यादा कॉल संभालने की क्षमता पाई है।

विशेषज्ञों की राय और भारत का दांव

NVIDIA के ग्लोबल फ़ील्ड ऑपरेशंस प्रमुख Jay Puri ने कंपनी ब्लॉग में लिखा कि “इंफ़्रास्ट्रक्चर लीडर्स से लेकर फ़्रंटियर मॉडल डेवलपर्स तक, भारत NVIDIA के साथ मिलकर पूरे देश में AI औद्योगिक क्रांति को आगे बढ़ा रहा है।” मिशन का तर्क सीधा है: 22 संवैधानिक रूप से मान्यता प्राप्त भाषाओं और 1.4 अरब से ज़्यादा आबादी वाले देश के लिए स्थानीय भाषाओं में काम करने वाले मॉडल अनिवार्य हैं। यही वजह है कि National Payments Corporation of India (NPCI) तक UPI Help Assistant के लिए Nemotron-आधारित मॉडल आज़मा रहा है, जबकि Tech Mahindra और Zoho जैसी कंपनियाँ भी अपने भारतीय-भाषा मॉडल इसी इंफ़्रास्ट्रक्चर पर खड़े कर रही हैं।

मिशन सिर्फ़ चिप और मॉडल तक सीमित नहीं है। Application Development Initiative के तहत स्वास्थ्य, कृषि और आपदा प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में 30 AI समाधान मंज़ूर हुए हैं, जिनमें भारतीय साइबर अपराध समन्वय केंद्र (I4C) के साथ बना CyberGuard AI Hackathon शामिल है। Safe & Trusted AI pillar के तहत privacy, explainability और governance पर पहले दौर में 8 परियोजनाएँ चुनी गई हैं, और सरकार ने IndiaAI Safety Institute बनाने के लिए Expression of Interest जारी किया है, जो machine unlearning और bias-mitigation जैसे विषयों पर शोध करेगा।

मुख्य तथ्य

compute: 14 प्रदाताओं से 34,381 GPU; H100 की दर ₹92/घंटा। फ़ाउंडेशन मॉडल: 500+ प्रस्ताव, पहले चरण में 4 स्टार्टअप चुने गए। टैलेंट: FutureSkills के तहत लक्ष्य 500 PhD, 5,000 PG, 8,000 UG; 174 ITI और polytechnic AI लैब के लिए नामित। वैश्विक मंच: भारत ने GPAI की अध्यक्षता की, G20 में सहमति बनाई, और फ़रवरी 2026 में AI Impact Summit की मेज़बानी की। स्टार्टअप: Station F और HEC Paris के साथ साझेदारी में 10 भारतीय AI स्टार्टअप को यूरोपीय बाज़ार में विस्तार का अवसर।

आगे क्या? (Outlook)

अगले 30-90 दिनों में तीन बातें अहम रहेंगी। पहला, चुने गए चार स्टार्टअप के सॉवरेन मॉडलों के शुरुआती रिलीज़ – ख़ासकर Sarvam का 120-बिलियन-पैरामीटर ओपन मॉडल और उसका Pravah प्लैटफ़ॉर्म। दूसरा, सरकार के दूसरे GPU tender की प्रगति, जिससे compute क्षमता और बढ़ेगी। तीसरा, FutureSkills के तहत AI टैलेंट – 500 PhD स्कॉलर, 5,000 PG और 8,000 UG का लक्ष्य, साथ ही Tier-2/Tier-3 शहरों में फैलते Data व AI Labs। ये क़दम तय करेंगे कि भारत का सॉवरेन AI दांव कितनी तेज़ी से ज़मीन पर उतरता है।

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स्रोत: NVIDIA Blog, Storyboard18 (लोकसभा उत्तर), PIB, Outlook Business, IndiaAI.gov.in (मार्च-जून 2026 तक की रिपोर्टिंग)।