एआई उद्योग 5.0: जेफ बेजोस (अमेज़न) का 6.2 बिलियन डॉलर का प्रोजेक्ट प्रोमेथियस कैसे एआई को कारखानों तक पहुंचा रहा है
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प्रकाशित तिथि: 21 नवंबर, 2025 / अद्यतन तिथि: 21 नवंबर, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
एआई उद्योग 5.0: जेफ बेजोस (अमेज़न) का 6.2 बिलियन डॉलर का प्रोजेक्ट प्रोमेथियस कैसे एआई को कारखानों तक पहुँचा रहा है - क्रिएटिव इमेज: एक्सपर्ट.डिजिटल
भौतिक एआई - अंतरिक्ष से असेंबली लाइन तक: प्रोजेक्ट प्रोमेथियस का लक्ष्य हमारी वास्तविकता को नया आकार देना है
जब उद्यमशीलता की भावना भौतिक दुनिया से मिलती है - डॉट-कॉम युग के बाद सबसे बड़ा प्रयोग
जेफ बेजोस तकनीकी जगत के संचालन मंच पर वापसी कर रहे हैं। जुलाई 2021 में अमेज़न के सीईओ पद से हटने के बाद, यह उद्यमी एक बार फिर अपने पिछले उपक्रमों से हटकर एक नई कंपनी में नेतृत्व की भूमिका निभा रहा है। प्रोजेक्ट प्रोमेथियस के साथ, बेजोस एक एआई स्टार्टअप के सह-सीईओ की भूमिका निभा रहे हैं, जो 6.2 बिलियन डॉलर की सीड फंडिंग के साथ, दुनिया भर में सबसे ज़्यादा फंडिंग पाने वाले शुरुआती स्टार्टअप्स में से एक है। इस राशि का एक बड़ा हिस्सा सीधे बेजोस की अपनी संपत्ति से आता है, लेकिन अन्य निवेशक और कंपनियां भी भौतिक अर्थव्यवस्था में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य पर इस अभूतपूर्व दांव में हिस्सा ले रही हैं।
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस को सिर्फ़ फंडिंग का आकार ही नहीं, बल्कि इसकी रणनीतिक दिशा भी ख़ास बनाती है। प्रमुख एआई कंपनियों ओपनएआई, एंथ्रोपिक या एक्सएआई के विपरीत, जो मुख्य रूप से टेक्स्ट-आधारित एप्लिकेशन, चैटबॉट और डिजिटल असिस्टेंट के लिए अपने मॉडल विकसित करती हैं, बेजोस का नया उद्यम इंजीनियरिंग, एयरोस्पेस और ऑटोमोटिव उद्योग में औद्योगिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित है। फोकस में यह बदलाव एआई क्षेत्र में एक बुनियादी बदलाव का प्रतीक है: विशुद्ध रूप से डिजिटल क्षेत्र से हटकर भौतिक प्रक्रियाओं और वास्तविक दुनिया के उत्पादन वातावरण के साथ सीधे संपर्क की ओर।
सह-सीईओ के रूप में, बेजोस, प्रभावशाली वैज्ञानिक पृष्ठभूमि वाले भौतिक विज्ञानी और रसायनज्ञ विक बजाज के साथ काम करते हैं। बजाज ने अल्फाबेट की स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी सहायक कंपनी वेरिली की स्थापना में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई थी, और गूगल के सह-संस्थापक सर्गेई ब्रिन के साथ मिलकर गूगल एक्स में काम किया था, जो एक प्रसिद्ध नवाचार केंद्र है जिसे "मूनशॉट फ़ैक्टरी" के नाम से भी जाना जाता है। बेजोस की परिचालन उत्कृष्टता और मापनीयता के साथ-साथ बजाज की वैज्ञानिक गहराई और अत्यधिक जटिल तकनीकी प्रणालियों के विकास में उनके अनुभव का संयोजन, प्रोजेक्ट प्रोमेथियस की महत्वाकांक्षा को दर्शाता है कि वह केवल एक और एआई स्टार्टअप न बनकर, औद्योगिक मूल्य सृजन में एक मौलिक परिवर्तन की शुरुआत करे।
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस की भर्ती रणनीति इस महत्वाकांक्षा को प्रभावशाली ढंग से रेखांकित करती है। स्टार्टअप ने पहले ही लगभग सौ उच्च योग्य कर्मचारियों को नियुक्त किया है, जिनमें ओपनएआई, डीपमाइंड और मेटा के प्रमुख शोधकर्ता शामिल हैं। यह आक्रामक प्रतिभा अधिग्रहण एआई क्षेत्र में एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है: शीर्ष दिमागों की लड़ाई एक वास्तविक हथियारों की दौड़ बन गई है। कई स्रोतों के अनुसार, ओपनएआई के शीर्ष शोधकर्ता कुल वार्षिक वेतन एक करोड़ डॉलर से अधिक कमा सकते हैं, जबकि गूगल डीपमाइंड कभी-कभी अपने प्रमुख शोधकर्ताओं के लिए प्रति वर्ष बीस करोड़ डॉलर तक की पेशकश करता है। इन विशिष्ट प्रतिभाओं की कमी दुनिया भर में कुछ दर्जन से लेकर अधिकतम एक हज़ार व्यक्तियों तक होने का अनुमान है, जिनके पास वास्तव में अगली पीढ़ी के बड़े भाषा मॉडल और औद्योगिक एआई सिस्टम विकसित करने का कौशल है।
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता का रणनीतिक पुनर्गठन
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस का भौतिक अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय केवल एक विशिष्ट रणनीति से कहीं अधिक है। यह वर्तमान एआई प्रतिमान की सीमाओं के बारे में एक बुनियादी समझ को दर्शाता है। जीपीटी-4, क्लाउड और जेमिनी जैसे बड़े भाषा मॉडल मुख्य रूप से इंटरनेट डेटा पर प्रशिक्षित किए गए थे, जिसका अनुमान लगभग दस ट्रिलियन टेक्स्ट टोकन है। हालाँकि यह डेटासेट विशाल है, फिर भी यह सीमित है। अग्रणी एआई प्रयोगशालाओं ने हाल के वर्षों में इस संसाधन का काफी हद तक उपयोग कर लिया है। इसलिए एआई नवाचार की अगली लहर के लिए नए डेटा स्रोतों और प्रशिक्षण विधियों की आवश्यकता है जो स्थिर इंटरनेट सामग्री से प्राप्त होने वाली जानकारी से आगे बढ़ें।
यहीं पर प्रोजेक्ट प्रोमेथियस की भूमिका आती है। केवल डिजिटल डेटा से AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने के बजाय, यह स्टार्टअप ऐसे तरीके विकसित कर रहा है जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तविक दुनिया के प्रयोगों और भौतिक अंतःक्रियाओं के माध्यम से सीखती है। यह दृष्टिकोण खोज की वैज्ञानिक प्रक्रिया पर आधारित है: परिकल्पनाएँ बनाना, प्रयोग करना, परिणामों का मूल्यांकन करना और सफलताओं व असफलताओं, दोनों से सीखना। पीरियोडिक लैब्स जैसी कंपनियों के साथ इसके घनिष्ठ संबंध कोई संयोग नहीं हैं। पीरियोडिक लैब्स का लक्ष्य स्वायत्त प्रयोगशालाएँ बनाना है जहाँ AI वैज्ञानिक स्वतंत्र रूप से सामग्री अनुसंधान कर सकें, प्रयोगात्मक डिज़ाइन और रोबोट-सहायता प्राप्त निष्पादन से लेकर डेटा विश्लेषण तक। यह स्टार्टअप पहले ही आंद्रेसेन होरोविट्ज़, एनवीडिया, जेफ बेजोस और एरिक श्मिट जैसे निवेशकों से तीन सौ मिलियन डॉलर जुटा चुका है, और उच्च-तापमान सुपरकंडक्टर, सेमीकंडक्टर कूलिंग सिस्टम और एयरोस्पेस के लिए उन्नत सामग्री जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोगों पर काम कर रहा है।
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस का औद्योगिक फोकस महत्वपूर्ण आर्थिक और तकनीकी लाभ का वादा करता है। कंप्यूटर तकनीक में, एआई पहले से ही चिप डिज़ाइनों में तेज़ी ला रहा है। उदाहरण के लिए, एनवीडिया लाखों सेल्स वाली जटिल सिलिकॉन चिप्स के लेआउट को कुछ ही घंटों में अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करता है—एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें पहले हफ़्तों या महीनों का समय लगता था। एयरोस्पेस में, एआई-समर्थित प्रणालियाँ अत्यधिक जटिल घटकों के संयोजन में पूर्वानुमानित रखरखाव, स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण और स्वायत्त रोबोटिक्स की क्षमता प्रदान करती हैं। एयरबस जैसी कंपनियाँ पहले से ही सटीक ड्रिलिंग और लचीली असेंबली इकाइयों के लिए सात-अक्षीय रोबोटिक प्रणालियों का उपयोग कर रही हैं जो विमान के धड़ पर रेल के साथ चलती हैं और मिलीमीटर परिशुद्धता के साथ काम करती हैं।
ऑटोमोटिव उद्योग में, प्रोजेक्ट प्रोमेथियस का एक और प्रमुख क्षेत्र, एआई विनिर्माण और वाहनों की कार्यक्षमता, दोनों में क्रांति ला रहा है। बीएमडब्ल्यू जैसी कार निर्माता कंपनियाँ अपने संयंत्रों को तथाकथित आईफैक्ट्रीज़ में बदलने की दिशा में आगे बढ़ रही हैं, जहाँ डिजिटल ट्विन्स, रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीम और एआई-संचालित अनुकूलन उत्पादन क्षमता को एक नए स्तर पर ले जा रहे हैं। टेस्ला, जिसे अक्सर उद्योग 5.0 का अग्रदूत माना जाता है, न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ अत्यधिक स्वचालित उत्पादन लाइनों का उपयोग करती है और स्वायत्त ड्राइविंग क्षमताओं को और विकसित करने के लिए अपने एआई सिस्टम को लाखों घंटों के बेड़े-व्यापी वीडियो फुटेज के साथ प्रशिक्षित करती है। पारंपरिक निर्माताओं और नए खिलाड़ियों के बीच का अंतर केवल तकनीक में ही नहीं, बल्कि पुनरावृत्ति की गति और उत्पादन एवं उत्पाद विकास को मौलिक रूप से डिजिटल बनाने की इच्छा में भी निहित है।
औद्योगिक एआई क्षमता का भू-राजनीतिक आयाम
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस के फोकस क्षेत्रों के चुनाव को वैश्विक आर्थिक गतिशीलता की पृष्ठभूमि में भी समझना होगा। संयुक्त राज्य अमेरिका एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर में बड़े पैमाने पर निवेश कर रहा है। अकेले निजी कंपनियों ने 2023 में एआई अनुसंधान और विकास में 67 अरब डॉलर से अधिक का निवेश किया। चीन, हालांकि चिप प्रौद्योगिकियों में अमेरिकी निर्यात प्रतिबंधों से सीमित है, अन्य क्षेत्रों में तेजी से आगे बढ़ रहा है। यह देश एआई पेटेंट में दुनिया में अग्रणी है और हाल के वर्षों में विनिर्माण क्षेत्र में रोबोट घनत्व लगभग दोगुना हो गया है। यूरोप, और विशेष रूप से जर्मनी, संरचनात्मक घाटे से जूझ रहा है। जबकि जर्मनी वैश्विक एआई सूचकांक में सातवें स्थान पर है और एक मजबूत औद्योगिक आधार का दावा करता है, एआई में निजी निवेश 2023 में केवल €1.8 अरब तक पहुँच पाया - जो अमेरिका या चीन में जुटाए जा रहे निवेश का एक अंश मात्र है।
इस निवेश अंतराल के प्रतिस्पर्धात्मकता पर ठोस परिणाम हैं। केवल 47 प्रतिशत जर्मन कंपनियों ने अपने डेटा को एआई अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित किया है, जबकि ब्रिटेन में यह 74 प्रतिशत और अमेरिका में 64 प्रतिशत है। इसके अलावा, केवल 42 प्रतिशत जर्मन औद्योगिक कंपनियां अपनी उत्पादन प्रक्रियाओं में सक्रिय रूप से एआई का उपयोग करती हैं। जबकि 82 प्रतिशत कंपनियां प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए एआई को महत्वपूर्ण मानती हैं, उनके पास अक्सर आवश्यक डिजिटल बुनियादी ढांचे, डेटा विशेषज्ञता और बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन की क्षमता का अभाव होता है। यूरोपीय नवाचार परिदृश्य का विखंडन, एक सतर्क नियामक संस्कृति के साथ मिलकर, सफल एआई अनुप्रयोगों के तेजी से विस्तार में और बाधा डालता है।
एक सीधी तुलना से पता चलता है कि 2023 में दुनिया भर में स्थापित सभी नए औद्योगिक रोबोटों में से आधे से ज़्यादा चीन में स्थापित होंगे, जबकि यूरोप में केवल 17 प्रतिशत। औद्योगिक रोबोटों के सबसे बड़े यूरोपीय बाज़ार, जर्मनी में, साल-दर-साल वृद्धि मात्र सात प्रतिशत रही। ये आँकड़े दर्शाते हैं कि औद्योगिक निर्माण में स्वचालन और एआई एकीकरण यूरोप की तुलना में एशिया में कहीं अधिक तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। जर्मन टेक्नोलॉजी एंड इंजीनियरिंग कॉर्पोरेशन के सीईओ जैसे विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि जहाँ यूरोप उद्योग 4.0 की बात करना पसंद करता है, वहीं एशिया पहले से ही उद्योग 5.0 की ओर अग्रसर है - स्वायत्त कारखाने जहाँ रोबोट और एआई प्रणालियाँ बड़े पैमाने पर मानवीय हस्तक्षेप के बिना काम करती हैं।
इन विकासों के रणनीतिक महत्व को शायद ही कम करके आंका जा सकता है। औद्योगिक एआई न केवल उत्पादकता का कारक है, बल्कि संप्रभुता का भी विषय है। भौतिक उत्पादन की प्रमुख तकनीकों को नियंत्रित करने वाला व्यक्ति आपूर्ति श्रृंखलाओं, नवाचार की गति और आर्थिक स्वतंत्रता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। यूरोपीय संघ ने इसे पहचाना है और यह सुनिश्चित करने के लिए एआई इनोवेशन पैकेज, एआई फ़ैक्टरी और इन्वेस्टएआई सुविधा जैसे उपाय शुरू किए हैं कि वह पीछे न छूट जाए। 2026 तक, यूरोप में कम से कम 15 एआई फ़ैक्टरी चालू हो जाएँगी, जो एआई-अनुकूलित सुपरकंप्यूटरों से सुसज्जित होंगी और स्टार्टअप्स और एसएमई को कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुँच प्रदान करेंगी। दीर्घावधि में, पाँच एआई गीगाफ़ैक्टरी बनाने के लिए €20 बिलियन के यूरोपीय कोष की योजना बनाई गई है।
बेजोस की पोर्टफोलियो रणनीति: फिजिकल इंटेलिजेंस से लेकर टेनस्टोरेंट तक
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस किसी भी तरह से बेजोस का एआई और रोबोटिक्स में एकमात्र योगदान नहीं है। 2024 में, बेजोस ने कम से कम नौ एआई स्टार्टअप्स में निवेश किया, जिनमें से चार स्वायत्त रोबोटिक प्रणालियों में विशेषज्ञता रखते हैं। यह व्यापक निवेश रणनीति एक स्पष्ट सिद्धांत को उजागर करती है: एआई का भविष्य भौतिक दुनिया में निहित है, और रोबोटिक्स डिजिटल इंटेलिजेंस और वास्तविक दुनिया के बीच केंद्रीय इंटरफ़ेस का प्रतिनिधित्व करेगा।
सैन फ्रांसिस्को स्थित स्टार्टअप, फिजिकल इंटेलिजेंस ने नवंबर 2024 में बेजोस, ओपनएआई, थ्राइव कैपिटल और लक्स कैपिटल की भागीदारी से 400 मिलियन डॉलर का फंडिंग राउंड हासिल किया। यह कंपनी रोबोट के लिए सार्वभौमिक एआई सॉफ्टवेयर विकसित करती है, जिससे विभिन्न रोबोट प्लेटफॉर्म कपड़े तह करने, एस्प्रेसो बनाने या बॉक्स असेंबल करने जैसे जटिल कार्य सीख सकते हैं। कुछ ही हफ्तों बाद, अल्फाबेट के स्वतंत्र विकास कोष, कैपिटलजी के नेतृत्व में 600 मिलियन डॉलर का एक और फंडिंग राउंड हुआ, जिससे फिजिकल इंटेलिजेंस का मूल्यांकन 5.6 बिलियन डॉलर हो गया। कुछ ही महीनों में मूल्य में यह तीव्र वृद्धि एआई-संचालित रोबोटिक्स में निवेशक समुदाय की भारी रुचि को दर्शाती है।
बेजोस द्वारा किया गया एक और निवेश, फ़िगर एआई, वेयरहाउसिंग, मैन्युफैक्चरिंग, लॉजिस्टिक्स और रिटेल के कार्यों के लिए मानव जैसे रोबोट विकसित करता है। यह देखते हुए कि अमेज़न पहले से ही अपने पूर्ति केंद्रों में 7,50,000 से ज़्यादा रोबोट इस्तेमाल करता है, बेजोस के मौजूदा व्यावसायिक साम्राज्य के साथ इसका रणनीतिक संबंध स्पष्ट है। फ़िगर एआई को एक फंडिंग राउंड में 675 मिलियन डॉलर मिले, जिसमें बेजोस, एनवीडिया और माइक्रोसॉफ्ट जैसे निवेशक शामिल थे। कंपनी का लक्ष्य ऐसे रोबोट विकसित करना है जो इंसानों के साथ सुरक्षित और कुशलता से काम कर सकें और गतिशील वातावरण के अनुकूल ढल सकें।
स्किल्ड एआई रोबोट की संज्ञानात्मक क्षमताओं पर केंद्रित है। कंपनी ऐसे एआई सिस्टम विकसित करती है जो रोबोट को सीखने, अनुकूलन करने और स्वतंत्र निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं। सीईओ दीपक पाठक इस विकास को कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की ओर एक कदम बताते हैं, जो एआई का एक ऐसा रूप है जो न केवल विशिष्ट कार्यों में निपुणता प्राप्त करता है, बल्कि व्यापक, मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताएँ भी रखता है। स्किल्ड एआई को सीरीज़ ए फंडिंग राउंड में 300 मिलियन डॉलर मिले, जिसमें बेजोस ने भी भाग लिया था।
रोबोटिक्स स्टार्टअप्स के अलावा, बेजोस ने Perplexity AI में भी निवेश किया है, जो एक AI-संचालित सर्च इंजन है और गूगल के सीधे प्रतिद्वंद्वी के रूप में स्थापित है। Perplexity AI का मूल्यांकन जनवरी और अप्रैल 2024 के बीच $1 बिलियन से बढ़कर $3 बिलियन तक पहुँच गया, जिससे बेजोस एक्सपेडिशन्स का निवेश कुछ ही महीनों में दोगुना हो गया। इसके अलावा, बेजोस Tenstorrent का भी समर्थन करते हैं, जो एक चिप डिज़ाइन कंपनी है जिसका लक्ष्य AI हार्डवेयर में Nvidia के प्रभुत्व को चुनौती देना है। AI चिप्स की बढ़ती माँग के साथ, Tenstorrent खुद को उन कंपनियों के लिए एक किफ़ायती विकल्प के रूप में स्थापित कर रहा है जो Nvidia की कीमतें चुकाने के लिए तैयार नहीं हैं या असमर्थ हैं।
यह बहुआयामी निवेश रणनीति दर्शाती है कि बेजोस अपने सभी अंडे एक ही टोकरी में नहीं डाल रहे हैं, बल्कि कंपनियों का एक पूरा पारिस्थितिकी तंत्र बना रहे हैं जो एआई-संचालित भौतिक दुनिया के विभिन्न पहलुओं को कवर करता है: हार्डवेयर और संज्ञानात्मक क्षमताओं से लेकर रोबोट में व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक। यह व्यापक रणनीतिक ढाँचा एक ऐसी दुनिया की परिकल्पना है जहाँ एआई न केवल डिजिटल प्रक्रियाओं का अनुकूलन करता है, बल्कि शारीरिक श्रम को भी अपने हाथ में लेता है, मनुष्यों के लिए खतरनाक कार्यों को समाप्त करता है, और विनिर्माण, निर्माण, खनन और एयरोस्पेस जैसे उद्योगों में उत्पादकता में बदलाव लाता है।
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उद्योग फोकस: बी2बी, डिजिटलीकरण (एआई से एक्सआर तक), मैकेनिकल इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स, नवीकरणीय ऊर्जा और उद्योग
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भौतिक एआई का दशक: जो अभी कार्य करेंगे, वे जीतेंगे।
ब्लू ओरिजिन से संबंध: अंतिम परीक्षण मामले के रूप में अंतरिक्ष यात्रा
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस और बेजोस की अंतरिक्ष कंपनी ब्लू ओरिजिन के बीच संबंध स्पष्ट और रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है। ब्लू ओरिजिन महत्वाकांक्षी लक्ष्यों का पीछा कर रहा है: न्यू शेपर्ड के साथ उप-कक्षीय पर्यटन उड़ानें, न्यू ग्लेन के साथ कक्षीय प्रक्षेपण यान, और दीर्घकालिक रूप से, पृथ्वी से परे मानवीय उपस्थिति को सक्षम करने के लिए अंतरिक्ष अवसंरचना का निर्माण। इन सभी प्रयासों के लिए उच्च-परिशुद्धता विनिर्माण, विश्वसनीय स्वचालन और चरम वातावरण में जटिल प्रणालियों को संचालित करने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
एयरोस्पेस उद्योग ने हाल के वर्षों में एआई को व्यवस्थित रूप से एकीकृत करना शुरू कर दिया है। फ्राउनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर मैन्युफैक्चरिंग इंजीनियरिंग एंड ऑटोमेशन द्वारा किए गए अध्ययनों ने एयरोस्पेस उत्पादन में एआई के छह प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्रों की पहचान की है: इंजन के पुर्जों जैसे जटिल घटकों के निर्माण में पूर्वानुमानित गुणवत्ता, बड़े पैमाने की प्रणालियों और महत्वपूर्ण मशीनरी के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव, चरम स्थितियों में परीक्षण प्रक्रियाओं का स्वचालित मूल्यांकन, जनरेटिव एआई मॉडल के माध्यम से दस्तावेज़ीकरण गतिविधियों के लिए समर्थन, डिजिटल ट्विन्स का उपयोग करके गुणवत्ता नियंत्रण, और जोड़ और सतह परिष्करण प्रक्रियाओं का अनुकूलन। इनमें से प्रत्येक क्षेत्र दक्षता बढ़ाने और उत्पादन समय कम करने के साथ-साथ गुणवत्ता और विश्वसनीयता में सुधार करने की महत्वपूर्ण क्षमता प्रदान करता है।
हालाँकि, अंतरिक्ष अन्वेषण की चुनौतियाँ स्थलीय उत्पादन से कहीं आगे तक फैली हुई हैं। चंद्रमा या मंगल पर बुनियादी ढाँचा बनाने के लिए स्वायत्त रोबोटिक प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो निरंतर मानवीय नियंत्रण के बिना काम कर सकें। पृथ्वी और मंगल के बीच कई मिनटों का संचार विलंब वास्तविक समय में दूर-संचालन को असंभव बना देता है। इसके बजाय, रोबोटों को स्वतंत्र निर्णय लेने, अप्रत्याशित परिस्थितियों के अनुकूल ढलने और अनुभव से सीखने की आवश्यकता होती है। जर्मन रिसर्च सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की ट्रांसफिट जैसी परियोजनाओं ने अंतरिक्ष में सहकारी बुनियादी ढाँचे के विकास की नींव पहले ही रख दी है, जहाँ अंतरिक्ष यात्री और रोबोट "स्लाइडिंग ऑटोनॉमी" की अवधारणा के अनुसार एक साथ काम करते हैं—शुद्ध दूर-संचालन से लेकर अर्ध-स्वायत्त कार्यों से होते हुए पूर्ण स्वायत्तता तक।
बेजोस ने बार-बार इस बात पर ज़ोर दिया है कि मानवता का भविष्य पृथ्वी से आगे विस्तार में निहित है। इस दृष्टिकोण में स्वचालन एक केंद्रीय भूमिका निभाता है। खगोलीय पिंडों की सतह पर काम, चाहे आवास निर्माण हो, सौर पैनल लगाना हो, या उपकरणों का रखरखाव हो, रोबोट द्वारा इन कार्यों को संभालने पर अधिक लागत प्रभावी और सुरक्षित हो जाएगा। प्रोजेक्ट प्रोमेथियस के विकास, रोबोटिक प्रणालियों को कठोर वातावरण में स्वायत्त संचालन के लिए आवश्यक बुद्धिमत्ता से लैस करके, ऐसे परिदृश्यों में सीधे योगदान दे सकते हैं।
उदाहरण के लिए, एयरबस पहले से ही अंतरिक्ष में निर्माण और संयोजन पर काम कर रहा है। यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के लिए विकसित मेटल3डी मेटल 3डी प्रिंटर, अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर 1,200 डिग्री सेल्सियस तापमान पर धातु के पुर्जों को प्रिंट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि कक्षा में ही उपकरण, विकिरण सुरक्षा कवच और उपकरण बनाए जा सकें। भविष्य के संस्करणों में कच्चे माल के रूप में चंद्रमा की धूल या पुनर्चक्रित उपग्रह घटकों का भी उपयोग किया जा सकता है। तीन से चार वर्षों के भीतर, एयरबस अंतरिक्ष में संपूर्ण उपग्रहों का निर्माण और संयोजन करने की योजना बना रहा है। इस तरह के विकास दर्शाते हैं कि अंतरिक्ष में निर्माण, रोबोटिक्स और एआई का एकीकरण अब कोई दूर का भविष्य नहीं है, बल्कि इस पर सक्रिय रूप से काम किया जा रहा है।
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एआई बुलबुले का अर्थशास्त्र: उछाल या दुर्घटना?
एआई क्षेत्र में खगोलीय मूल्यांकन और निवेश की मात्रा अनिवार्य रूप से यह प्रश्न उठाती है कि क्या हम एक स्थायी परिवर्तन देख रहे हैं या एक सट्टा बुलबुला। ये आँकड़े प्रभावशाली भी हैं और चिंताजनक भी। निजी निवेश के लिए एक बाज़ार, फोर्ज ग्लोबल के अनुसार, बारह सबसे मूल्यवान निजी स्वामित्व वाली प्रौद्योगिकी कंपनियों का कागज़ी मूल्यांकन लगभग 1.3 ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच गया है, जो केवल एक वर्ष में लगभग दोगुना हो गया है। ओपनएआई 324 बिलियन डॉलर के साथ सबसे आगे है, उसके बाद एंथ्रोपिक 178 बिलियन डॉलर और एक्सएआई 90 बिलियन डॉलर के साथ दूसरे स्थान पर है। स्पेसएक्स, डेटाब्रिक्स, स्ट्राइप और एंडुरिल को मिलाकर, इन सात कंपनियों का मूल्य 2022 के अंत से चौगुना हो गया है।
एआई क्षेत्र में फंडिंग के दौर भी अभूतपूर्व हैं। 2025 में, केवल 19 एआई कंपनियों ने 65 अरब डॉलर जुटाए, जो कुल निजी बाजार फंडिंग का 77 प्रतिशत है। अमेरिकी उद्यम पूंजीपतियों ने एआई में 161 अरब डॉलर का निवेश किया, जो उनके कुल खर्च का लगभग दो-तिहाई है। एक ही क्षेत्र में यह संकेंद्रण सट्टेबाज़ी के ऐतिहासिक दौर की याद दिलाता है। अर्थशास्त्री 1990 के दशक के उत्तरार्ध के डॉट-कॉम बुलबुले जैसी स्थिति की चेतावनी देते हैं। उस समय, कंपनियों को बहुत ज़्यादा मूल्यांकन दिया जाता था, जबकि उनमें से कई के पास न तो मुनाफ़ा था और न ही व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडल। जब बुलबुला फटा, तो लगभग 5 ट्रिलियन डॉलर का बाजार मूल्य खत्म हो गया।
आलोचकों का तर्क है कि एआई की मौजूदा लहर भी इसी तरह के चेतावनी संकेत दे रही है। बढ़ते राजस्व के बावजूद, ओपनएआई लगातार बड़ी मात्रा में पूँजी खर्च कर रहा है। रिपोर्ट्स बताती हैं कि 2025 की पहली छमाही में घाटा कई अरब डॉलर का था, और 2028 तक कुल घाटा 44 अरब डॉलर तक पहुँच सकता है। 2029 तक ब्रेक-ईवन की स्थिति आने की उम्मीद नहीं है। डॉट-कॉम कंपनियों की तरह, मूल्यांकन अक्सर विकास की उम्मीदों और भविष्य के अनुमानों पर आधारित होते हैं, न कि वर्तमान लाभप्रदता के मानकों पर। एक और जोखिम सर्कुलर फाइनेंसिंग में छिपा है। एनवीडिया ओपनएआई जैसी कंपनियों में अरबों डॉलर का निवेश करता है, जो बदले में एनवीडिया चिप्स खरीदती हैं। यह चक्र कृत्रिम रूप से मूल्यांकन को बढ़ा देता है और प्रणालीगत निर्भरताएँ पैदा करता है।
इसके अलावा, विशेषज्ञों का मानना है कि बड़े भाषा मॉडलों में तेज़ी से प्रगति का युग तकनीकी सीमाओं के कारण नहीं, बल्कि इसलिए समाप्त हो रहा है क्योंकि यह अब आर्थिक रूप से व्यवहार्य नहीं रहा। लगातार बड़े होते जा रहे मॉडलों के प्रशिक्षण की लागत तेज़ी से बढ़ रही है, जबकि परिणामस्वरूप प्रदर्शन में सुधार कम हो रहा है। मैक्रोस्ट्रेटजी पार्टनरशिप के जूलियन गैरान का अनुमान है कि एआई में गलत निवेश अमेरिकी सकल घरेलू उत्पाद का 65 प्रतिशत है, जो 2008 के वित्तीय संकट से पहले आवास निर्माण से चार गुना और डॉट-कॉम बुलबुले से सत्रह गुना अधिक होगा। हालाँकि ऐसे पूर्वानुमान विवादास्पद हैं, लेकिन ये मौजूदा निवेश लहर की स्थिरता के बारे में बढ़ते संदेह का संकेत देते हैं।
दूसरी ओर, समर्थकों का तर्क है कि वर्तमान मूल्यांकन वास्तविक बुनियादी बातों पर आधारित हैं। अग्रणी एआई कंपनियाँ वास्तव में राजस्व अर्जित कर रही हैं और कुछ मामलों में, पहले से ही पर्याप्त अंतर्निहित परिसंपत्तियों पर 100, 200 या यहाँ तक कि 300 प्रतिशत की दर से बढ़ रही हैं। फोर्ज के सीईओ केली रॉड्रिक्स इस बात पर ज़ोर देते हैं कि निजी बाज़ार में यह अभूतपूर्व है। डॉट-कॉम बुलबुले के विपरीत, प्रमुख तकनीकी कंपनियाँ अपने एआई निवेशों का वित्तपोषण मौजूदा नकदी प्रवाह से कर रही हैं, न कि ऋण के माध्यम से। माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, अमेज़न और मेटा ने 2025 के लिए लगभग 400 बिलियन डॉलर के पूंजीगत व्यय की घोषणा की है, जो मुख्यतः एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए निर्धारित है। इन कंपनियों के पास स्थिर व्यावसायिक मॉडल हैं और वे दीर्घकालिक बाज़ार स्थिति सुरक्षित करने के लिए अलग-अलग क्षेत्रों में बड़े नुकसान को वहन कर सकती हैं।
इसके अलावा, वर्तमान चरण तकनीक की व्यापक प्रयोज्यता के मामले में पिछले बुलबुले से अलग है। एआई का उपयोग न केवल उपभोक्ता अनुप्रयोगों में किया जा रहा है, बल्कि यह विनिर्माण और स्वास्थ्य सेवा से लेकर ऊर्जा तक के उद्योगों में बदलाव ला रहा है। एआई को सफलतापूर्वक एकीकृत करने वाली कंपनियाँ मापनीय उत्पादकता वृद्धि, लागत में कमी और गुणवत्ता में सुधार प्राप्त करती हैं। सवाल यह नहीं है कि क्या एआई मूल्य सृजन करता है, बल्कि यह है कि अंततः उस मूल्य को कौन प्राप्त करता है और कौन से व्यावसायिक मॉडल प्रबल होते हैं।
औद्योगिक उपयोग के मामले: जहाँ प्रोजेक्ट प्रोमेथियस बदलाव लाता है
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस के विशिष्ट अनुप्रयोग उपरोक्त प्रमुख क्षेत्रों में सामने आने की संभावना है: कंप्यूटर प्रौद्योगिकी, एयरोस्पेस और ऑटोमोटिव उद्योग। इनमें से प्रत्येक क्षेत्र विशिष्ट चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है जिनका समाधान एआई-समर्थित समाधान कर सकते हैं।
कंप्यूटर तकनीक में, चिप डिज़ाइनों को तेज़ और अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। अरबों ट्रांजिस्टर वाले आधुनिक प्रोसेसर की जटिलता मैन्युअल डिज़ाइन प्रक्रियाओं को असंभव बना देती है। एआई एल्गोरिदम कुछ घंटों में लेआउट को अनुकूलित कर सकते हैं, जिसमें पहले महीनों लगते थे। इससे तेज़ पुनरावृत्ति चक्र, कम विकास लागत और प्रदर्शन के नए स्तर प्राप्त होते हैं। एनवीडिया जैसी कंपनियाँ पहले से ही अपने चिप्स डिज़ाइन करने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं, जिससे एक आत्म-सुदृढ़ीकरण चक्र का निर्माण होता है: बेहतर एआई चिप्स बेहतर एआई मॉडल सक्षम करते हैं, जो बदले में और भी बेहतर चिप्स डिज़ाइन करते हैं।
अंतरिक्ष उद्योग में अनेक अनुप्रयोग उपलब्ध हैं। पूर्वानुमानित रखरखाव महत्वपूर्ण प्रणालियों की विफलताओं को घटित होने से पहले ही रोक सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) समर्थित गुणवत्ता नियंत्रण, घटकों में दोषों का मानव निरीक्षकों की तुलना में पहले और अधिक विश्वसनीय रूप से पता लगा लेता है। स्वचालित परीक्षण मूल्यांकन, चरम स्थितियों में घटकों के सत्यापन को गति प्रदान करता है। रोबोट-सहायता प्राप्त संयोजन, इंजन के पुर्जों को जोड़ने या बड़े आकार के संरचनात्मक पुर्जों के निर्माण जैसे कार्यों में माइक्रोमीटर-स्तर की सटीकता प्रदान करता है। दीर्घावधि में, स्वायत्त रोबोटिक प्रणालियाँ निरंतर मानवीय पर्यवेक्षण की आवश्यकता के बिना चंद्रमा या मंगल ग्रह पर बुनियादी ढाँचे के निर्माण का कार्यभार संभाल सकती हैं।
ऑटोमोटिव उद्योग में, उत्पादन और उत्पाद दोनों का परिवर्तन सर्वोपरि है। विनिर्माण क्षेत्र में, AI-समर्थित रोबोटिक प्रणालियाँ लचीली उत्पादन लाइनें सक्षम बनाती हैं जो बदलते उत्पाद प्रकारों के साथ शीघ्रता से अनुकूलित हो सकती हैं। डिजिटल ट्विन्स उत्पादन प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं, बाधाओं की पहचान करते हैं और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करते हैं। पूर्वानुमानित रखरखाव डाउनटाइम को कम करता है और उपकरणों का जीवनकाल बढ़ाता है। उत्पाद स्तर पर, AI स्वचालित ड्राइविंग कार्यों के विकास में क्रांति ला रहा है। टेस्ला जैसी कंपनियाँ स्थिति की पहचान, निर्णय लेने और वाहन नियंत्रण में सुधार के लिए अरबों किलोमीटर के ड्राइविंग डेटा के साथ न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रही हैं। मर्सिडीज-बेंज और बीएमडब्ल्यू हाइब्रिड तरीकों पर भरोसा कर रही हैं जो उच्चतम सुरक्षा मानकों को सुनिश्चित करने के लिए AI को पारंपरिक सेंसर प्रणालियों के साथ जोड़ते हैं।
इन क्षेत्रों में एआई को एकीकृत करने से मापनीय दक्षता लाभ प्राप्त होते हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि एआई को लागू करने वाली विनिर्माण कंपनियाँ उत्पादकता में 20 से 40 प्रतिशत की वृद्धि प्राप्त करती हैं। पूर्वानुमानित रखरखाव संयंत्र की उपलब्धता को पाँच से 15 प्रतिशत तक बढ़ाता है और रखरखाव लागत को 25 प्रतिशत तक कम करता है। एआई के साथ गुणवत्ता नियंत्रण स्क्रैप दरों को कम करता है और उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार करता है, जिससे लागत कम होती है और ग्राहक संतुष्टि बढ़ती है। लॉजिस्टिक्स में, एआई मार्ग नियोजन, गोदाम स्वचालन और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को अनुकूलित करता है, जिसके परिणामस्वरूप डिलीवरी का समय कम होता है और परिचालन लागत कम होती है।
प्रतिस्पर्धी गतिशीलता: कौन हारता है, कौन जीतता है।
उपभोक्ता एआई से औद्योगिक एआई की ओर बदलाव के तकनीकी क्षेत्र में प्रतिस्पर्धात्मक गतिशीलता पर दूरगामी परिणाम होंगे। जो कंपनियाँ औद्योगिक अनुप्रयोगों में जल्दी निवेश करती हैं और आकर्षक समाधान विकसित करती हैं, वे महत्वपूर्ण बाजार हिस्सेदारी हासिल कर सकती हैं और दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकती हैं। हालाँकि, बाधाएँ बहुत अधिक हैं: औद्योगिक एआई के लिए न केवल तकनीकी उत्कृष्टता की आवश्यकता होती है, बल्कि संबंधित क्षेत्र की गहरी समझ, उत्पादन डेटा तक पहुँच और मौजूदा बुनियादी ढाँचे में समाधानों को एकीकृत करने की क्षमता भी आवश्यक है।
पारंपरिक औद्योगिक कंपनियों को अपनी स्थापित प्रक्रियाओं को डिजिटल बनाने और उन्हें एआई अनुप्रयोगों के लिए खोलने की चुनौती का सामना करना पड़ता है। इसके लिए आईटी अवसंरचना, डेटा प्रबंधन और कर्मचारी प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है। कई कंपनियाँ खंडित डेटा भंडारों, विषम प्रणालियों और अंतर-संचालन क्षमता की कमी से जूझती हैं। एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म और मज़बूत मानकों के बिना, एआई की क्षमता का दोहन नहीं हो पाता। स्टेलंटिस जैसी कंपनियों ने अपने कई ब्रांडों के डेटा को एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर केंद्रीकृत करके परिचालन पूर्वानुमानों की सटीकता बढ़ाई है और विसंगतियों को कम किया है।
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस जैसी स्टार्टअप और टेक्नोलॉजी कंपनियों को नए आर्किटेक्चर और सोच के तरीकों के साथ शुरुआत करने का फ़ायदा मिलता है। वे पुरानी प्रणालियों के बोझ तले दबे नहीं होते और आधुनिक एआई विधियों को शुरू से ही एकीकृत कर सकते हैं। साथ ही, अक्सर औद्योगिक उत्पादन परिवेशों और ग्राहक नेटवर्क तक उनकी पहुँच कम होती है। इसलिए साझेदारियाँ और सहयोग बेहद ज़रूरी हैं। प्रोजेक्ट प्रोमेथियस ने अग्रणी एआई प्रयोगशालाओं से शीर्ष प्रतिभाओं की भर्ती की है, जो इस स्टार्टअप को तकनीकी बढ़त देता है, लेकिन इसकी सफलता अंततः इस तकनीक को वास्तविक दुनिया के औद्योगिक परिवेशों में लागू करने और स्पष्ट रूप से अतिरिक्त मूल्य प्रदान करने की इसकी क्षमता पर निर्भर करेगी।
भू-राजनीतिक आयाम प्रतिस्पर्धा को और तीव्र करता है। औद्योगिक एआई में पिछड़ने वाले देशों को न केवल आर्थिक नुकसान का जोखिम होता है, बल्कि तकनीकी संप्रभुता का भी नुकसान होता है। आपूर्ति श्रृंखलाएँ, उत्पादन क्षमताएँ और नवाचार क्षमताएँ तेजी से एआई तकनीकों में महारत हासिल करने पर निर्भर करती हैं। यूरोप एआई कारखानों, निवेश कार्यक्रमों और नियामक ढाँचों जैसी पहलों के माध्यम से अपनी स्थिति स्थापित करने का प्रयास कर रहा है, लेकिन राष्ट्रीय बाजारों के विखंडन पर काबू पाने और सफल तरीकों के विस्तार को सक्षम बनाने की चुनौती का सामना कर रहा है। यूरोप की सबसे बड़ी अर्थव्यवस्था के रूप में जर्मनी इसमें महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। ऑटोमोटिव, मैकेनिकल इंजीनियरिंग और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग उद्योग जर्मन अर्थव्यवस्था के केंद्रीय स्तंभ हैं और निरंतर एआई एकीकरण के माध्यम से अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता को सुरक्षित या विस्तारित कर सकते हैं।
भौतिक एआई का दशक
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस की घोषणा एआई क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। अब ध्यान विशुद्ध रूप से डिजिटल अनुप्रयोगों से हटकर भौतिक दुनिया में एआई के एकीकरण की ओर बढ़ रहा है। आने वाले वर्षों में यह प्रवृत्ति और तेज़ होगी। स्वायत्त रोबोट, स्मार्ट कारखाने, स्व-अनुकूलित उत्पादन प्रणालियाँ और एआई-संचालित बुनियादी ढाँचे आम हो जाएँगे। जो कंपनियाँ इस परिवर्तन को सफलतापूर्वक प्रबंधित करेंगी, वे अगले दशक की आर्थिक विजेता होंगी।
स्थापित औद्योगिक कंपनियों के लिए, इसका मतलब है कि वे अब अपने डिजिटल परिवर्तन को टाल नहीं सकतीं। डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, एआई विशेषज्ञता और स्वचालन में निवेश अब वैकल्पिक उन्नयन नहीं, बल्कि अस्तित्व के लिए आवश्यक हैं। टेस्ला, चीनी निर्माता और तकनीकी स्टार्टअप जैसी नई कंपनियाँ जिस गति से औद्योगिक प्रक्रियाओं में क्रांति ला रही हैं, उसमें कोई झिझक की गुंजाइश नहीं है। जो कंपनियाँ अभी कार्रवाई करती हैं, वे एआई द्वारा प्रदान की जाने वाली दक्षता वृद्धि और प्रतिस्पर्धात्मक लाभों का लाभ उठा सकती हैं। जो कंपनियाँ बहुत देर से प्रतिक्रिया करती हैं, उनके पीछे छूट जाने का जोखिम होता है।
निवेशकों के सामने यह सवाल है कि लंबे समय में कौन से व्यावसायिक मॉडल और तकनीकें प्रबल होंगी। एआई क्षेत्र में उच्च मूल्यांकन और निवेश की मात्रा निस्संदेह जोखिम पैदा करती है, लेकिन भौतिक अर्थव्यवस्था में एआई जो मूलभूत परिवर्तन ला रहा है वह वास्तविक और टिकाऊ है। जो कंपनियाँ औद्योगिक समस्याओं के सम्मोहक समाधान प्रस्तुत करती हैं, मज़बूत व्यावसायिक मॉडल विकसित करती हैं और स्केलेबल तकनीकें बनाती हैं, वे लंबी अवधि में सफल होंगी। जहाँ डॉट-कॉम बुलबुले ने खरबों डॉलर का बाजार मूल्य नष्ट कर दिया, वहीं अमेज़न और ईबे जैसी कंपनियाँ बची रहीं और ई-कॉमर्स के बाद के युग में अपना दबदबा बनाए रखा। एआई क्षेत्र में भी कुछ ऐसा ही हो सकता है।
समाज और राजनीति के लिए, औद्योगिक एआई के उदय का अर्थ है कि शिक्षा, अनुसंधान और बुनियादी ढाँचे पर पुनर्विचार करना होगा। भविष्य के कुशल श्रमिकों को तकनीकी विशेषज्ञता और विशिष्ट क्षेत्रों में एआई के उपयोग की समझ, दोनों की आवश्यकता है। विश्वविद्यालयों और अनुसंधान संस्थानों को व्यावहारिक समाधान विकसित करने के लिए उद्योग के साथ अधिक निकटता से सहयोग करना चाहिए। विनियमन को नवाचार को सक्षम बनाना चाहिए, न कि उसमें बाधा डालना चाहिए, साथ ही नैतिक मानकों, सुरक्षा और डेटा सुरक्षा को भी सुनिश्चित करना चाहिए। नवाचार को बढ़ावा देने और ज़िम्मेदारी से काम करने के बीच सही संतुलन बनाना मुश्किल है, लेकिन ज़रूरी भी।
प्रोजेक्ट प्रोमेथियस के सह-सीईओ के रूप में औद्योगिक एआई के क्षेत्र में प्रवेश करने का जेफ बेजोस का निर्णय केवल एक व्यक्तिगत वापसी से कहीं अधिक है। यह संकेत देता है कि तकनीकी क्रांति का अगला चरण शुरू हो गया है। अब सवाल यह नहीं है कि क्या एआई भौतिक दुनिया को बदल देगा, बल्कि यह है कि कितनी जल्दी और कौन इसका नेतृत्व करेगा। आने वाले वर्ष यह दिखाएंगे कि क्या प्रोजेक्ट प्रोमेथियस ऊँची उम्मीदों पर खरा उतर पाता है और क्या 6.2 बिलियन डॉलर की सीड फंडिंग भविष्य के लिए एक समझदारी भरा दांव है या केवल बढ़े हुए मूल्यांकन का एक और अध्याय है। हालाँकि, एक बात निश्चित है: औद्योगिक एआई में प्रभुत्व की दौड़ शुरू हो गई है, और दांव इससे ज़्यादा बड़ा नहीं हो सकता।
'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
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