सुशांत सचदेवा ने भारत से बड़े आधार मॉडल पर अमेरिका और चीन के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय स्थानीय भाषाओं के लिए एआई मॉडल पर ध्यान केंद्रित करने का आग्रह किया। टोरंटो विश्वविद्यालय के ओपनएआई शोधकर्ता और अकादमिक सुशांत सचदेवा ने कहा कि भारत को बड़े आधार मॉडल विकसित करने में संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय भारतीय भाषाओं के लिए एआई मॉडल बनाने को प्राथमिकता देनी चाहिए।
सचदेवा ने ईटी को एक इंटरव्यू में बताया, “भारत को यह तय करने की जरूरत है कि वह एआई प्रक्रिया के किस चरण को फंड करना चाहता है। बुनियादी मॉडलों पर प्रतिस्पर्धा करना पूंजी गहन है और आप दुनिया में सबसे उन्नत सिस्टम बनाने वाली कंपनियों के खिलाफ हैं।” उन्होंने बेंगलुरु में इंफोसिस पुरस्कार 2025 समारोह के मौके पर ऐसा किया, जहां उन्हें शनिवार को इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान पुरस्कार मिला।
सचदेवा ने कहा कि भारत का सबसे बड़ा लाभ इसकी भाषाई विविधता और जनसंख्या पैमाने में है। उन्होंने कहा, “हिंदी या अन्य भारतीय भाषाएं बोलने वाले लोगों की संख्या कई विदेशी भाषाएं बोलने वालों की तुलना में बहुत अधिक है, लेकिन उन्हें वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों द्वारा पर्याप्त रूप से सेवा नहीं दी जाती है।”
सचदेवा के अनुसार, भारत के पास बुनियादी मॉडल विकसित किए बिना मजबूत स्थानीय भाषाई मॉडल बनाने की प्रतिभा और तकनीकी क्षमता दोनों है। उन्होंने कहा, “आपको ओपनएआई या अलीबाबा के साथ प्रतिस्पर्धा करने की ज़रूरत नहीं है। आप वास्तविक मूल्य प्रदान करने के लिए मौजूदा सार्वजनिक मॉडल और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा पर निर्माण कर सकते हैं।”
उनकी टिप्पणियाँ तब आई हैं जब भारत वैश्विक एआई दौड़ में खुद को स्थापित करने के लिए अपने प्रयास बढ़ा रहा है। पिछले हफ्ते, प्रधान मंत्री नरेंद्र मोदी ने एआई इम्पैक्ट समिट 2026 से पहले चुनिंदा भारतीय एआई स्टार्टअप के साथ बातचीत के दौरान स्थानीय सामग्री और क्षेत्रीय भाषाओं को बढ़ावा देने वाले स्वदेशी एआई मॉडल की आवश्यकता पर जोर दिया था।
देश में कई स्टार्टअप जैसे सर्वम एआई, क्रुट्रिम, ज्ञानी.एआई, फ्रैक्टल एनालिटिक्स आदि मूलभूत मॉडल बना रहे हैं और सरकार के इंडियाएआई मिशन द्वारा समर्थित हैं।
सचदेवा को एल्गोरिदम और सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में उनके योगदान के लिए इंफोसिस साइंस फाउंडेशन द्वारा सम्मानित किया गया था। उनका शोध भौगोलिक डेटा का उपयोग करके परिवहन नेटवर्क को अनुकूलित करने और स्थानों के बीच डेटा स्थानांतरण की दक्षता में सुधार करने जैसी समस्याओं पर केंद्रित है।
वह इस वर्ष अर्थशास्त्र, जीवन विज्ञान और भौतिक विज्ञान सहित छह विषयों में मान्यता प्राप्त 40 से कम उम्र के छह शोधकर्ताओं में से एक हैं।
