AI का जलवा $630B तक पहुँचा, स्वीडन की अर्थव्यवस्था से आगे

बड़ी टेक कंपनियों का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में निवेश बढ़ रहा है, जिसमें Alphabet और Amazon जैसी कंपनियां पूंजीगत व्यय में भारी वृद्धि की योजना बना रही हैं, जो कुल मिलाकर $630 बिलियन से अधिक है। यह अभूतपूर्व खर्च, मुख्य रूप से AI कंप्यूटिंग को बढ़ाने पर केंद्रित है, जिससे निवेशकों में चिंताएं बढ़ी हैं, जैसा कि फॉर्च्यून ने बताया है। साथ ही, शोधकर्ता AI अनुकूलन में प्रगति कर रहे हैं, जैसे कि एक नई तकनीक जो GPU कर्नेल को मानव विशेषज्ञों की तुलना में दोगुना तेजी से अनुकूलित कर सकती है।

Alphabet 2026 में अपने पूंजीगत व्यय को लगभग $185 बिलियन तक दोगुना करने की योजना बना रहा है, जबकि Amazon का इरादा capex पर $200 बिलियन खर्च करने का है, जो वॉल स्ट्रीट के अनुमानों से अधिक है। Meta पूरे साल के capex में $135 बिलियन तक की वृद्धि का अनुमान लगाता है। AI में यह केंद्रित निवेश एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है, क्योंकि कंपनियां अपने संसाधनों को विभिन्न रणनीतिक दांवों में फैलाने के बजाय एक ही उद्देश्य पर केंद्रित कर रही हैं, जैसा कि फॉर्च्यून ने रिपोर्ट किया है।

AI विकास के क्षेत्र में, स्टैनफोर्ड, Nvidia और Together AI के शोधकर्ताओं ने टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग टू डिस्कवर (TTT-Discover) विकसित किया है, जो एक ऐसी तकनीक है जो मॉडल को अनुमान प्रक्रिया के दौरान प्रशिक्षण जारी रखने की अनुमति देती है। इस विधि ने उन्हें एक महत्वपूर्ण GPU कर्नेल को मानव विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए समाधानों की तुलना में दोगुना तेजी से चलाने के लिए अनुकूलित करने में सक्षम बनाया है, जैसा कि वेंचरबीट ने बताया है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक "जमे हुए" मॉडल प्रतिमान को चुनौती देता है, जहां अनुमान के दौरान पैरामीटर स्थिर रहते हैं।

AI में तेजी से हो रही प्रगति नए प्लेटफार्मों और उपकरणों के उद्भव में भी स्पष्ट है। Moltbook, AI एजेंटों के लिए एक सोशल नेटवर्क, ने जल्दी ही लोकप्रियता हासिल की, जिसने 1.7 मिलियन से अधिक एजेंटों को आकर्षित किया, जिन्होंने 250,000 से अधिक पोस्ट प्रकाशित किए और 8.5 मिलियन से अधिक इंटरैक्शन उत्पन्न किए, जैसा कि MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू ने रिपोर्ट किया है। एक अन्य विकास Monty है, जो Rust में लिखा गया एक न्यूनतम, सुरक्षित Python इंटरप्रेटर है, जिसे AI द्वारा उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस उपकरण का उद्देश्य LLMs द्वारा उत्पन्न Python कोड को चलाने के लिए एक सुरक्षित और कुशल वातावरण प्रदान करना है, जैसा कि हैकर न्यूज़ ने रिपोर्ट किया है।

ये विकास AI परिदृश्य की गतिशील प्रकृति को उजागर करते हैं, जिसमें महत्वपूर्ण वित्तीय निवेश नवाचार और नए उपकरणों और प्लेटफार्मों के निर्माण को बढ़ावा दे रहे हैं। जैसे-जैसे कंपनियां AI में संसाधन डालना जारी रखती हैं, तकनीक की क्षमताओं और अनुप्रयोगों के तेजी से विस्तार की उम्मीद है।