AI एजेंट्स को $15M की बढ़त, अमेज़न और गूगल AI दौड़ में आगे

गुरुवार को हुई घोषणा के अनुसार, अमेज़ॅन वेब सर्विसेज़ (एडब्ल्यूएस) ने तीन वर्षों में सबसे मज़बूत तिमाही वृद्धि दर्ज की, जिसमें 2025 की चौथी तिमाही में राजस्व $35.6 बिलियन तक पहुँच गया। यह साल-दर-साल 24% की वृद्धि दर्शाता है, जो क्लाउड सेवाओं की मज़बूत माँग का संकेत है। साथ ही, कंपनी ने 2026 में $200 बिलियन के पूंजीगत व्यय का अनुमान लगाया है, जो मुख्य रूप से एआई, चिप्स, रोबोटिक्स और लो अर्थ ऑर्बिट सैटेलाइट्स के लिए होगा।

एडब्ल्यूएस के राजस्व में उछाल, जिसकी वार्षिक राजस्व रन रेट $142 बिलियन है, इसके संचालन के महत्वपूर्ण पैमाने को उजागर करता है। अमेज़ॅन के सीईओ एंडी जेसी ने एक छोटे आधार पर उच्च प्रतिशत वृद्धि वाले प्रतिस्पर्धियों की तुलना में एक बड़े आधार पर वर्तमान विकास दर के बीच अंतर पर ध्यान दिया। यह वृद्धि ऐसे समय में हुई है जब तकनीकी उद्योग एआई बुनियादी ढांचे में भारी निवेश करना जारी रखे हुए है।

रेडिट ने भी एआई बूम का लाभ उठाने की अपनी योजनाओं का खुलासा किया, जिससे पता चलता है कि इसका एआई-संचालित सर्च इंजन इसके व्यवसाय के लिए एक बड़ा अवसर हो सकता है। अपनी चौथी तिमाही की अर्निंग कॉल के दौरान, कंपनी ने पारंपरिक और एआई सर्च को मर्ज करने का संकेत दिया, और कई प्रश्नों के लिए जेनरेटिव एआई सर्च की क्षमता को पहचाना। रेडिट के सीईओ स्टीव हफमैन ने कहा, "एक प्रकार का प्रश्न है जिसमें, मुझे लगता है, हम विशेष रूप से अच्छे हैं, मैं कहूँगा, इंटरनेट पर सबसे अच्छे हैं, जो ऐसे प्रश्न हैं जिनके कोई उत्तर नहीं हैं, जहाँ उत्तर वास्तव में बहुत से लोगों के कई दृष्टिकोण हैं।"

एआई पर ध्यान स्थापित तकनीकी दिग्गजों से परे भी है। Shopify में भुगतान के पूर्व इंजीनियरिंग निदेशक इलान ज़ेरबीब द्वारा स्थापित एक स्टार्टअप, सैपियोम ने एआई एजेंटों के लिए वित्तीय परत विकसित करने के लिए $15 मिलियन जुटाए। ज़ेरबीब का समाधान एआई-जनरेटेड एप्लिकेशन को बाहरी तकनीकी सेवाओं से जोड़ने की प्रक्रिया को सरल बनाने का लक्ष्य रखता है, जो गैर-तकनीकी रचनाकारों के सामने आने वाली चुनौतियों का समाधान करता है।

द वाशिंगटन पोस्ट के अनुसार, तकनीकी उद्योग का प्रभाव लगातार बढ़ रहा है, दुनिया के शीर्ष 10 सबसे अमीर लोगों में से सात सीधे तौर पर तकनीक से जुड़े हैं। यह प्रभुत्व विभिन्न क्षेत्रों में प्रौद्योगिकी, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और एआई के व्यापक एकीकरण में परिलक्षित होता है। कुछ उद्योग पर्यवेक्षकों के अनुसार, सबसे अधिक डेटा सेंटर और इसलिए सबसे अधिक कंप्यूट शक्ति का निर्माण करने की दौड़ को एआई परिदृश्य में सफलता के लिए एक प्रमुख रणनीति के रूप में देखा जाता है।