एआई का गुरुत्वाकर्षण केंद्र बदल रहा है, और इतना ही नहीं पैसा भी

एक दुनिया की सबसे बड़ी ऑटोमेकर के एआई-संचालित सेवा केंद्र की कल्पना करें। यह प्रणाली सुंदर रूप से काम करती है। जब एक कार बे में प्रवेश करती है, तो एआई मैकेनिक पहले से ही अपना काम कर चुका है, वाहन डेटा के माध्यम से छानबीन करके उस सेवा कॉन्फ़िगरेशन को उजागर करता है जिसकी उसे आवश्यकता है।

इस सुंदर एज़ एप्लिकेशन को विकसित करने में तीन साल लगे और इसमें एक छोटी सेना के इंजीनियरों की आवश्यकता थी। यह 10 डीलरशिप पर चलता था।

जब इसे 12,000 स्थानों पर स्केल करने का समय आया, तो टीम ने जो कुछ भी सीखा, वह यह था कि एआई को तैनात करने वाले प्रत्येक उद्यम के लिए यही बात है: कुछ स्मार्ट बनाना आसान हिस्सा है। इसे हज़ारों स्थानों पर स्केल करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा है जिसे अधिकांश उद्योग अभी भी समझने की कोशिश कर रहे हैं।

कुछ स्मार्ट बनाने और वास्तव में इसे वहां तैनात करने के बीच का अंतर एआई की वर्तमान परिभाषित चुनौती है। और यह अगली प्रौद्योगिकी निवेश लहर की दिशा में जा रहा है।

बादल की शर्त बदल रही है

लगभग 20 वर्षों के लिए, उद्यम सॉफ़्टवेयर प्लेबुक सरल था: सब कुछ बादल में ले जाएं। डेटा और अनुप्रयोगों को केंद्रीकृत करें और नियंत्रित करें। यह कार्य प्रवाह के प्रबंधन के लिए बहुत अच्छी तरह से काम किया, और निवेशकों ने इसे उदार रूप से पुरस्कृत किया।

लेकिन अर्थशास्त्र बदल रहे हैं। एसएएएस राजस्व बहुमूल्य, जो महामारी के दौरान 18-20x के आसपास पहुंच गया था, 2016 के बाद से देखे गए स्तरों में बस गया है। सार्वजनिक एसएएएस कंपनियों के लिए मध्य राजस्व वृद्धि 2025 के अंत में लगभग 12% तक गिर गई। निवेशकों ने अभी भी सॉफ़्टवेयर में रुचि नहीं खोई है, लेकिन उन्होंने एक कठिन प्रश्न पूछना शुरू कर दिया है: एआई वास्तव में कहां रिटर्न उत्पन्न करता है?

उत्तर बढ़ती तरह से बादल में नहीं है।

बुद्धिमत्ता का जाल

वैश्विक एआई निवेश 2026 के अंत तक $2.5 ट्रिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। चार सबसे बड़ी अमेरिकी प्रौद्योगिकी कंपनियां अकेले इस साल पूंजी व्यय पर लगभग 725 अरब डॉलर खर्च करने के लिए ट्रैक पर हैं, जो साल-दर-साल 77% की वृद्धि है, और प्रौद्योगिकी के इतिहास में सबसे बड़ा एकल-वर्ष का बुनियादी ढांचा निर्माण। यह पैसा बादल बुनियादी ढांचे में बहुत अधिक प्रवाहित हो रहा है डेटा केंद्रों, जीपीयू और प्रशिक्षण समूहों का समर्थन करने के लिए।

लेकिन दुनिया का अधिकांश संचालन डेटा डेटा केंद्रों में उत्पन्न नहीं होता है। यह खुदरा स्थानों पर, फैक्ट्री फ्लोर पर, तेल रिग पर, अस्पतालों के अंदर, शिपिंग वेसल पर और ऊर्जा ग्रिड पर उत्पन्न होता है। उन वातावरण में, निर्णय लेने के लिए मिलीसेकंड की आवश्यकता होती है और दूरस्थ सर्वर को डेटा भेजना व्यावहारिक नहीं है।

मैं इसे लगातार उद्यमों के साथ अपने काम में देखता हूं। एक तेल और गैस कंपनी महीनों बिताती है एक भविष्यसूचक मॉडल का निर्माण करने के लिए कुएं के अनुकूलन के लिए, फिर इसे एक बड़े डेटा फ़ाइल में पैक करती है, इसे एक दूरस्थ साइट पर भेजती है और आशा करती है कि यह काम करेगी। एक खुदरा विक्रेता एआई के लिए इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए विकसित करता है, केवल यह पता लगाने के लिए कि इसे हज़ारों स्टोर में तैनात करना एक पूरी तरह से अलग समस्या है जो मॉडल को विकसित करने से है।

बुद्धिमत्ता प्रभावी रूप से बादल में कैद है। भौतिक दुनिया एक राउंड ट्रिप के लिए प्रतीक्षा नहीं करती है।

पैसा वास्तव में कहां जा रहा है

जेन्सन हुआंग इसे “भौतिक एआई” कहते हैं। क्वालकॉम इसे एज पर एआई के रूप में फ्रेम करता है जो आवश्यक हो रहा है। जब दो कंपनियां जो एआई हार्डवेयर अर्थशास्त्र को किसी से भी बेहतर समझती हैं, दोनों एक ही दिशा में इशारा कर रही हैं, तो यह ध्यान देने योग्य है।

यह बदलाव पहले से ही जमीन पर हो रहा है। तेल और गैस, ऑटोमोटिव, खुदरा और औद्योगिक क्षेत्रों में उद्यम एज पर एआई कार्यभार चला रहे हैं। वे जानते हैं कि एज एआई काम करता है, लेकिन इसके पैमाने पर संघर्ष करता है। विविध हार्डवेयर और वातावरण में हज़ारों तैनाती का प्रबंधन करना और क्षेत्र में मॉडल को अपडेट करना बिना संचालन में खलल डाले एक बड़ी चुनौती प्रस्तुत करता है।

निवेश मामला सीधा है: जब एआई को स्वायत्त रूप से काम करने की आवश्यकता होती है – एक निर्माण लाइन पर उत्पादों की जांच करना, एक पवन फार्म पर ऊर्जा उत्पादन का प्रबंधन करना, एक लॉजिस्टिक नेटवर्क में स्वायत्त प्रणाली का समन्वय करना – यह वहां चलने की आवश्यकता है जहां कार्रवाई है।

एप्लिकेशन से एजेंट तक

एक और बदलाव हो रहा है जो बुनियादी ढांचे की कहानी के नीचे हो रहा है, और यह मामला हो सकता है कि इससे भी ज्यादा मायने हों।

एजेंट पारंपरिक उद्यम अनुप्रयोगों की जड़ता को बदल रहे हैं। एक एजेंट एक स्थिर कोड नहीं है जो एक चीज़ करता है। यह एक प्रणाली है जो तर्क कर सकती है, असंरचित डेटा की व्याख्या कर सकती है और बिना विशेष रूप से प्रत्येक परिदृश्य के लिए प्रोग्राम किए जाने के बिना कार्रवाई कर सकती है। एक निर्माण लाइन पर गुणवत्ता की निगरानी के लिए एक अनुकूलित अनुप्रयोग बनाने के बजाय, आप एक एजेंट तैनात करते हैं जो वीडियो फीड की व्याख्या करता है, दोषों की पहचान करता है और मुद्दों को झंडा दिखाता है, सभी जबकि परिस्थितियों के बदलने पर अनुकूलन करता है। एक पूर्वानुमानिक रखरखाव प्रणाली को प्रत्येक उपकरण प्रकार के लिए स्क्रैच से कोडिंग करने के बजाय, आप एक तर्कसंगत मॉडल तैनात करते हैं जो सेंसर डेटा को संसाधित करता है और वास्तविक समय में निर्णय लेता है।

एक बार यह एज एप्लिकेशन बनाने में वर्षों और डेवलपरों की टीमें लगती थीं, एजेंट उस समयरेखा को नाटकीय रूप से संकुचित कर सकते हैं।

यह इतना सरल क्यों नहीं है

लेकिन जैसा कि अधिकांश मामलों में, शैतान विवरण में है। जब एक व्यक्तिगत एआई एजेंट एक गलती करता है, तो यह एक अजीब ईमेल भेजता है। जब एक औद्योगिक एजेंट एक गलती करता है, तो यह एक उत्पादन लाइन को बंद कर सकता है या एक सुरक्षा खतरा पैदा कर सकता है। वही गुण जो एआई एजेंटों को लचीला और शक्तिशाली बनाता है वही है जो उद्यमों को सुरक्षा-संवेदनशील वातावरण में उन्हें तैनात करने के बारे में सावधान बनाता है।

एकल बिंदु ही चौंकाने वाला है। एक ऊर्जा सेवा कंपनी जिसने एक दशक बिताया है संचालन डेटा एकत्र करने के लिए एक स्वायत्त ड्रिलिंग अनुकूलन प्रणाली बनाने के लिए, उसने कुछ ऐसा बनाया है जिसे बदला नहीं जा सकता। यदि वह एजेंट समझौता हो जाता है, तो एक प्रतिद्वंद्वी रातोंरात संस्थागत ज्ञान के वर्ष प्राप्त करता है। यूरोपीय संघ के साइबर रेजिलिएंस एक्ट और विकसित हो रहे एनआईएसटी फ्रेमवर्क इन जोखिमों को संबोधित करने के लिए आगे बढ़ रहे हैं, लेकिन एज पर गार्डरेल को लागू करने के लिए प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचा अभी भी बनाया जा रहा है।

सुरक्षा और शासन एज एआई युग की विशेषताएं नहीं हैं। वे नींव हैं।

अगला बुनियादी ढांचा निर्माण

प्रत्येक प्रमुख कंप्यूटिंग युग को एक बुनियादी ढांचे के निर्माण द्वारा परिभाषित किया गया है। पीसी युग ने स्थानीय नेटवर्क और डेस्कटॉप बनाए। बादल युग ने डेटा केंद्र और सास प्लेटफ़ॉर्म बनाए। एआई युग भौतिक दुनिया में बुद्धिमत्ता चलाने के लिए बुनियादी ढांचा बना रहा है।

कंपनियां और निवेशक जो इस बदलाव को जल्दी पहचानते हैं अगले दशक के लिए तैनात होंगे। इसका मतलब न केवल एआई क्षमता में निवेश करना है, बल्कि उस ऑर्केस्ट्रेशन, सुरक्षा और तैनाती बुनियादी ढांचे में भी निवेश करना है जो एक कुशल मॉडल को एक विश्वसनीय औद्योगिक प्रणाली में बदल देता है।

मूल्य अगले चैटबॉट में नहीं है या अगले बादल-होस्टेड मॉडल में है। यह उस बुनियादी ढांचे में है जो कारखाने, तेल क्षेत्र, खुदरा नेटवर्क और हर जगह भौतिक दुनिया में एआई को संचालित करने के लिए पैमाने पर बनाता है जो प्रतीक्षा नहीं कर सकता।

कहीं न कहीं अभी एक और कंपनी खड़ी है जो उस ऑटोमेकर के खड़ी थी, जिसमें एक हाथ से साइटों पर चलने वाला एक शानदार अनुप्रयोग है, पायलट और पैमाने के बीच के चasm को देख रहा है। जो लोग उस अंतर को पाटेंगे वे अगले दशक की प्रतिस्पर्धी मोआत बनाएंगे।