भारत का तकनीक खर्च विकास और एशिया प्रशांत डिजिटल बुनियादी ढांचा
स्रोत:द हिंदू ↗
क्यों मायने रखता है
APAC क्षेत्र के भीतर डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर और तकनीक अपनाने में भारत के उभरते प्रभुत्व को रेखांकित करता है, जो डेटा लोकलाइजेशन जैसी घरेलू नीतियों और AI तथा क्लाउड कंप्यूटिंग के तीव्र एकीकरण के आर्थिक प्रभावों को दर्शाता है।
सारांश
फॉरेस्टर (Forrester) की एक रिपोर्ट के अनुसार, 2026 में भारत के टेक खर्च (tech spending) में 13.4% की वृद्धि का अनुमान है, जिससे यह एशिया प्रशांत (APAC) क्षेत्र में सबसे तेज़ी से बढ़ता बाज़ार बन जाएगा। यह मज़बूत दोहरे अंकों की वृद्धि घरेलू उद्यमों की मांग, क्लाउड एडॉप्शन (cloud adoption) में तेज़ी और डेटा स्थानीयकरण (data localisation) नीतियों द्वारा संचालित है, जो महत्वपूर्ण ऑनशोर बुनियादी ढांचा निवेश को बढ़ावा दे रही हैं। इसके अतिरिक्त, सॉफ्टवेयर खर्च में भी तेज़ी आ रही है क्योंकि वेंडर्स अपने उत्पादों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को तेज़ी से एकीकृत कर रहे हैं। हालांकि, जबकि व्यापक APAC क्षेत्र द्वारा 2030 तक नई तकनीकों पर $437 बिलियन से अधिक खर्च करने का अनुमान है, इस गति को सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर की बढ़ती लागत, नियामक विखंडन (regulatory fragmentation), ऊर्जा व्यवधान और तकनीकी प्रतिभा की कमी जैसी बड़ी बाधाओं का सामना करना पड़ रहा है।
मुख्य बिंदु
- भारत के टेक खर्च (tech spending) में 2026 में 13.4% की वृद्धि होने का अनुमान है, जो 2025 के 13.7% से थोड़ा कम है, लेकिन यह एशिया प्रशांत (APAC) क्षेत्र में सबसे अधिक बना हुआ है।
- वृद्धि को मजबूत घरेलू उद्यम मांग, क्लाउड कंप्यूटिंग को तेजी से अपनाने और डेटा लोकलाइजेशन (data localisation) नियमों द्वारा संचालित ऑनशोर बुनियादी ढांचे के निवेश से गति मिल रही है।
- सॉफ्टवेयर खर्च बढ़ रहा है क्योंकि टेक्नोलॉजी वेंडर्स अपने उत्पादों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) क्षमताओं को शामिल कर रहे हैं, जिससे रिन्यूअल प्राइसिंग प्रभावित हो रही है।
- व्यापक APAC क्षेत्र द्वारा 2025 और 2030 के बीच नई तकनीक प्राप्त करने पर 437 बिलियन डॉलर से अधिक खर्च किए जाने की उम्मीद है।
- क्षेत्रीय तकनीकी खर्च के समक्ष आने वाली चुनौतियों में सॉफ्टवेयर मुद्रास्फीति, अस्थिर हार्डवेयर लागत, ऊर्जा आपूर्ति में व्यवधान, विनियामक विखंडन और प्रतिभा की कमी शामिल हैं।
महत्वपूर्ण शब्द
डेटा स्थानीयकरण
डेटा को उस देश की भौतिक सीमाओं के भीतर संग्रहीत (store) और संसाधित (process) करने की कानूनी अनिवार्यता जहाँ वह उत्पन्न हुआ है।
UPSC context
GS पेपर 2 और 3: डिजिटल संप्रभुता, DPDP अधिनियम 2023, और आंतरिक सुरक्षा/जांच हेतु पहुंच के लिए महत्वपूर्ण।
क्लाउड कंप्यूटिंग
इंटरनेट के माध्यम से IT संसाधनों—जैसे सर्वर, स्टोरेज और डेटाबेस—की ऑन-डिमांड डिलीवरी, जिसमें पे-एज-यू-गो (pay-as-you-go) मूल्य निर्धारण का उपयोग किया जाता है।
UPSC context
GS पेपर 3: ई-गवर्नेंस के लिए मुख्य अवसंरचना (MeghRaj/GI Cloud) और भारत का डिजिटल रूपांतरण।
डिजिटल अर्थव्यवस्था
डिजिटल प्रौद्योगिकियों, ऑनलाइन जुड़ाव और एक रणनीतिक संसाधन के रूप में डेटा के उपयोग से उत्पन्न होने वाली आर्थिक गतिविधि।
UPSC context
GS Paper 3: $1 ट्रिलियन के डिजिटल घटक के साथ $5 ट्रिलियन की अर्थव्यवस्था बनने के भारत के लक्ष्य के लिए केंद्रीय।
नियामक विखंडन
ऐसी स्थिति जहाँ विभिन्न क्षेत्राधिकारों में कई, अक्सर परस्पर विरोधी या अतिव्यापी (overlapping), कानून और मानक एक ही क्षेत्र को नियंत्रित करते हैं।
UPSC context
GS पेपर 2: प्रौद्योगिकी क्षेत्र में ईज ऑफ डूइंग बिजनेस, नवाचार और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को प्रभावित करता है।
ग्लोबल कैपेबिलिटी सेंटर्स (GCCs)
बहुराष्ट्रीय निगमों (MNCs) द्वारा अनुसंधान एवं विकास (R&D), आईटी सेवाओं और हाई-एंड एनालिटिक्स जैसे विशेष कार्यों को निष्पादित करने के लिए स्थापित की गई इकाइयाँ।
UPSC context
GS पेपर 3: भारत के सेवा क्षेत्र की वृद्धि, उच्च-कौशल रोजगार और वैश्विक सॉफ्टवेयर निर्यात का महत्वपूर्ण चालक।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)
ऐसी तकनीक जो मशीनों को मानवीय बुद्धिमत्ता की आवश्यकता वाले कार्यों को करने में सक्षम बनाती है, जैसे कि सीखना, तर्क करना और समस्या-समाधान।
UPSC context
GS Paper 3: वैज्ञानिक नवाचार, नैतिक अभिशासन और श्रम एवं उत्पादकता के भविष्य पर इसका प्रभाव।
प्रारंभिक ट्रैप
डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम 2023 सख्त डेटा स्थानीयकरण को अनिवार्य बनाता है, जिसके तहत सभी व्यक्तिगत डेटा को विशेष रूप से भारतीय सर्वरों पर संग्रहीत करना आवश्यक है।
DPDP अधिनियम 2023 ने वास्तव में सख्त डेटा स्थानीयकरण (data localisation) को त्याग दिया है। यह डिफ़ॉल्ट रूप से सीमा पार डेटा हस्तांतरण की अनुमति देता है, और केवल सरकार द्वारा ब्लैकलिस्ट किए गए विशिष्ट देशों में हस्तांतरण को प्रतिबंधित करता है।
संबंधित अवधारणाएँ
डेटा लोकलाइजेशन और डेटा मिररिंग के बीच क्या अंतर है?
- डेटा स्थानीयकरण: यह अनिवार्य करता है कि विशिष्ट डेटा का संग्रह, प्रसंस्करण और भंडारण विशेष रूप से देश की संप्रभु सीमाओं के भीतर भौतिक रूप से स्थित सर्वरों पर ही किया जाना चाहिए।
- डेटा मिररिंग: डेटा को वैश्विक स्तर पर स्थानांतरित और संसाधित करने की अनुमति देता है, बशर्ते कि इसकी एक लाइव कॉपी या बैकअप को देश के भीतर स्थित सर्वरों पर सुरक्षित रूप से बनाए रखा जाए।
क्लाउड कंप्यूटिंग के तीन मुख्य सेवा मॉडल क्या हैं?
- IaaS (इंफ्रास्ट्रक्चर): इंटरनेट के माध्यम से वर्चुअलाइज्ड कंप्यूटिंग संसाधन जैसे कि वर्चुअल मशीन, स्टोरेज और नेटवर्क प्रदान करता है (जैसे कि AWS EC2)।
- PaaS (प्लेटफॉर्म): डेवलपर्स को अंतर्निहित हार्डवेयर प्रबंधित किए बिना एप्लिकेशन बनाने, परीक्षण करने और तैनात करने के लिए एक फ्रेमवर्क और परिवेश प्रदान करता है।
- SaaS (सॉफ्टवेयर): इंटरनेट के माध्यम से सदस्यता (सब्सक्रिप्शन) के आधार पर पूरी तरह से क्रियाशील सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन प्रदान करता है, जिसका प्रबंधन पूरी तरह से वेंडर (विक्रेता) द्वारा किया जाता है।
अंतर-विषय पैटर्न
व्यापार बाधाओं के रूप में AI मानक
जैसे-जैसे सॉफ्टवेयर वेंडर AI को शामिल कर रहे हैं, EU, US और भारत में विनियामक विखंडन (regulatory fragmentation) तेजी से गैर-टैरिफ बाधाओं के रूप में कार्य करेगा, जो सीधे तौर पर भारत की IT सेवा निर्यात प्रतिस्पर्धात्मकता को प्रभावित करेगा।
डेटा सेंटर बनाम नेट ज़ीरो
ऑनशोर इंफ्रास्ट्रक्चर और डेटा लोकलाइजेशन पर जोर भारत के नवीकरणीय ऊर्जा संक्रमण (renewable energy transition) के लिए चुनौती पेश करता है, क्योंकि नए AI-रेडी डेटा सेंटरों में बिजली, पानी और कूलिंग की भारी मांग होती है।
GS3 मुख्य परीक्षा में AI डेटा सेंटर्स की ऊर्जा की घातीय मांगों (exponential energy demands) को भारत के नेट जीरो लक्ष्यों और डेटा नीतियों के साथ जोड़ने वाले एक प्रश्न की अपेक्षा करें।
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