कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) बाजार का मुख्य केंद्र 'शिक्षण' से 'तर्क' की ओर स्थानांतरित हो रहा है, और भारतीय राष्ट्रीय तंत्रिका नेटवर्क प्रसंस्करण इकाई (NPU) दक्षिण कोरिया की AI संप्रभुता और औद्योगिक प्रतिस्पर्धात्मकता को निर्धारित करने वाली मुख्य शक्ति के रूप में तेजी से उभर रही है। सरकार सार्वजनिक क्षेत्र में बड़े पैमाने पर NPU रूपांतरण परियोजना शुरू कर रही है, और घरेलू कंपनियां देशीय NPU और बड़े भाषा मॉडल (LLM) को जोड़कर वास्तविक जीवन की सेवाओं में सफलतापूर्वक लागू कर रही हैं, जिससे AI आपूर्ति श्रृंखला आत्मनिर्भरता का एक नया युग खुल रहा है।
आज (19 जुलाई 2026) के अनुसार, AI बाजार का केंद्रबिंदु मॉडल शिक्षण से आगे बढ़कर वास्तविक सेवा कार्यान्वयन के लिए 'तर्क' की ओर स्थानांतरित हो गया है। NPU इस AI तर्क कार्य के लिए विशेष है और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) की तुलना में कम बिजली खपत और उच्च लागत प्रभावशीलता के फायदे हैं। यह एनवीडिया GPU-केंद्रित मौजूदा AI हार्डवेयर पारिस्थितिकी तंत्र के लिए एक नया विकल्प प्रस्तुत करता है।
सरकार घरेलू NPU को AI संप्रभुता सुरक्षित करने की मुख्य हार्डवेयर के रूप में स्वीकार कर रही है और सार्वजनिक क्षेत्र में इसके प्रसार में तेजी ला रही है। विशेष रूप से, इस वर्ष से पांच वर्षों में लगभग 50,000 सार्वजनिक CCTV को NPU-आधारित AI निगरानी प्रणाली में परिवर्तित करने की परियोजना चल रही है, और रक्षा क्षेत्र में भी नौसेना CCTV प्रतिस्थापन परियोजना कार्यान्वित की जा रही है। किम ईन-जू, कोरिया इंटेलिजेंस इंफॉर्मेशन सोसाइटी प्रमोशन एजेंसी (NIA) के मुख्य निदेशक, ने 14 जुलाई को कहा कि "घरेलू NPU हमारी तकनीक के साथ AI बुनियादी ढांचे को विकसित और संचालित करने के लिए AI संप्रभुता का मुख्य आधार है," और जोर दिया कि सार्वजनिक क्षेत्र में अग्रणी अपनाना प्रारंभिक बाजार का प्रवेश द्वार होगा।
निजी क्षेत्र में, घरेलू NPU और LLM के सफल संयोजन के उदाहरण AI आत्मनिर्भरता की संभावना को बढ़ा रहे हैं। 15 जुलाई को, घरेलू AI कंपनी अपस्टेज (LLM 'सोला'), NPU विकासकर्ता पेरियोसा AI (NPU 'रेनिगेड'), और पोर्टल 'दैम' ऑपरेटर AXZ ने सहयोग परिणाम घोषित किए। 'सोला' LLM को 'रेनिगेड' NPU पर चलाकर, दैम की वास्तविक समय खोज सारांश सेवा पर लागू करने के परिणामस्वरूप, प्रति दिन लगभग 500 मिलियन टोकन को संसाधित करते हुए एनवीडिया GPU के समान प्रदर्शन को लागू किया गया। यह टोकन प्रसंस्करण लागत में काफी कमी कर सकने को प्रमाणित करता है और घरेलू AI बुनियादी ढांचे की आर्थिकता और दक्षता को साबित करता है।
