सॉफ्टवेयर के रूप में काम: क्यों मानव जैसे रोबोट अब अर्थव्यवस्था में सबसे कठिन मुद्रा बनते जा रहे हैं
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प्रकाशित तिथि: 30 नवंबर, 2025 / अद्यतन तिथि: 30 नवंबर, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
सॉफ्टवेयर के रूप में काम: क्यों मानव रोबोट अब अर्थव्यवस्था में सबसे कठिन मुद्रा बन रहे हैं - छवि: Xpert.Digital
नए कार्य की संरचना: रोबोटिक्स में मानव सदृश अमेरिकी अवांट-गार्डे का आर्थिक मूल्यांकन
विनिर्माण क्षेत्र में व्यवधान: स्वचालन की दौड़ में कौन जीतेगा - विशेषज्ञ या ऑलराउंडर?
वैश्विक अर्थव्यवस्था अनिवार्य रूप से एक जनसांख्यिकीय निर्णायक बिंदु की ओर बढ़ रही है जो औद्योगिक मूल्य सृजन के मौजूदा नियमों को अमान्य कर देगा। जैसे-जैसे औद्योगिक देशों में कामकाजी उम्र की आबादी घटती जा रही है और आपूर्ति श्रृंखलाएँ तेज़ी से अस्थिर होती जा रही हैं, मानव-सदृश रोबोट एक भविष्यदर्शी दृष्टिकोण से एक तात्कालिक आर्थिक आवश्यकता में बदल रहा है। हम वर्तमान में न केवल तकनीकी प्रगति देख रहे हैं, बल्कि एक पूरी तरह से नए परिसंपत्ति वर्ग का जन्म भी देख रहे हैं: श्रम अब सॉफ्टवेयर बन रहा है, मापनीय हो रहा है और जैविक सीमाओं से मुक्त हो रहा है।
लेकिन स्वचालित भविष्य का रास्ता कोई एकाकी नहीं है। टेस्ला के क्रांतिकारी वर्टिकल इंटीग्रेशन से लेकर फ़िगर एआई के शुद्ध बुद्धिमत्ता पर केंद्रित छह अग्रणी अमेरिकी खिलाड़ियों का गहन विश्लेषण, विनिर्माण के भविष्य पर छह मौलिक रूप से अलग-अलग दांवों को उजागर करता है। जहाँ हार्डवेयर अनिवार्य रूप से एक वस्तु बनता जा रहा है और कीमतों में भारी गिरावट का सामना कर रहा है, वहीं डेटा भौतिक दुनिया के "नए तेल" के रूप में उभर रहा है। अब सवाल यह नहीं है कि रोबोट आएंगे या नहीं, बल्कि यह है कि किसका व्यावसायिक मॉडल पूंजीगत व्यय (कैपेक्स) और परिचालन दक्षता (ऑपेक्स) के बीच की महत्वपूर्ण सीमा को सबसे पहले पार करेगा।
निम्नलिखित विश्लेषण अमेरिका के "मानव-सदृश अवांट-गार्डे" की रणनीतियों का विश्लेषण करता है। यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि टेस्ला छोटी कारों से भी सस्ते रोबोट क्यों बनाना चाहता है, एजिलिटी रोबोटिक्स जानबूझकर हेड्स क्यों छोड़ता है, और बोस्टन डायनेमिक्स के अस्तित्व के लिए हाइड्रोलिक्स को छोड़ना क्यों ज़रूरी था। बाज़ार पर किसका दबदबा है: व्यावहारिक विशेषज्ञ का या दूरदर्शी सामान्यज्ञ का? नए काम के युग में आपका स्वागत है।
के लिए उपयुक्त:
हार्डवेयर एक वस्तु (बड़े पैमाने पर उत्पादित उत्पाद) क्यों बनता जा रहा है और डेटा भौतिक दुनिया का नया तेल क्यों बन गया है?
वैश्विक अर्थव्यवस्था एक जनसांख्यिकीय निर्णायक बिंदु की ओर बढ़ रही है जो औद्योगिक मूल्य सृजन की नींव को अपरिवर्तनीय रूप से बदल देगा। जैसे-जैसे औद्योगिक राष्ट्र पुराने होते जाते हैं और दोहराव वाले, खतरनाक या शारीरिक रूप से कठिन कामों के लिए श्रम की उपलब्धता तेज़ी से घटती जाती है, श्रम लागत और आपूर्ति श्रृंखला में अस्थिरता बढ़ती जाती है। इस व्यापक आर्थिक शून्य में, मानवरूपी रोबोट की संभावना एक विज्ञान कथा से एक कठोर आर्थिक आवश्यकता में बदल गई है। हम वर्तमान में न केवल तकनीकी सफलताओं को देख रहे हैं, बल्कि एक बिल्कुल नए परिसंपत्ति वर्ग के उद्भव को भी देख रहे हैं: सॉफ्टवेयर के रूप में श्रम। हालाँकि, छह प्रमुख अमेरिकी खिलाड़ियों के विश्लेषण से पता चलता है कि कोई एक अखंड बाजार नहीं है, बल्कि विनिर्माण के भविष्य पर छह बिल्कुल अलग दांव हैं। अब सवाल यह नहीं है कि रोबोट आएंगे या नहीं, बल्कि यह है कि किसका आर्थिक मॉडल सबसे पहले महत्वपूर्ण लागत-लाभ सीमा को पार करेगा। निम्नलिखित विश्लेषण इन अग्रदूतों की रणनीतियों, शक्तियों और जोखिम प्रोफाइल का विश्लेषण करता है।
आर्थिक खाई के रूप में ऊर्ध्वाधर एकीकरण
जब पैमाने की अर्थव्यवस्थाएं तंत्रिका नेटवर्क से मिलती हैं
टेस्ला ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स बाज़ार में एक पारंपरिक रोबोटिक्स कंपनी की तरह नहीं, बल्कि रोबोट बनाने वाली एक बड़े निर्माता के रूप में प्रवेश कर रही है। ऑप्टिमस (जनरेशन 2 और भविष्य की पीढ़ियाँ) के पीछे की आर्थिक रणनीति पूरी तरह से वर्टिकल इंटीग्रेशन और स्केलिंग के माध्यम से लागत में आमूल-चूल कमी के सिद्धांतों पर आधारित है। जहाँ प्रतिस्पर्धी अक्सर हार्मोनिक ड्राइव ट्रांसमिशन या विशेष सेंसर जैसे महंगे खरीदे गए पुर्ज़ों पर निर्भर करते हैं, वहीं टेस्ला इन-हाउस एक्ट्यूएटर्स, बैटरी सेल और इंफ़रेंस चिप्स विकसित करती है। यह कोई तकनीकी विवरण नहीं, बल्कि प्रमुख आर्थिक लीवर है: 20,000 डॉलर से कम कीमत वाली इकाई के दीर्घकालिक लक्ष्य को प्राप्त करने का यही एकमात्र तरीका है। यदि यह मूल्य बिंदु प्राप्त हो जाता है, तो ग्राहकों के लिए निवेश पर लाभ (ROI) की गणना मौलिक रूप से बदल जाएगी। एक रोबोट जिसकी कीमत एक छोटी कार से भी कम है, वह कम उत्पादकता के साथ भी, एक साल से भी कम समय में अपनी लागत निकाल लेगा, अगर उसे केवल एक ही कार्य शिफ्ट में काम करना पड़े।
हालाँकि, असली बदलाव हार्डवेयर में नहीं, बल्कि सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर के क्रांतिकारी दृष्टिकोण में निहित है। टेस्ला एक एंड-टू-एंड न्यूरल नेटवर्क पर निर्भर करता है जो वीडियो डेटा को बिना किसी मध्यवर्ती नियम-आधारित अनुमान के सीधे नियंत्रण आदेशों में परिवर्तित करता है। कारों के लिए पूर्ण स्व-ड्राइविंग (FSD) के विकास से उधार लिया गया यह दृष्टिकोण अत्यधिक डेटा-भूखा है, लेकिन सैद्धांतिक रूप से असीम रूप से स्केलेबल है। जब ऑप्टिमस कोई कार्य सीखता है, तो सभी इकाइयाँ इस क्षमता को "ओवर द एयर" अपना सकती हैं। हालाँकि, बड़े पैमाने पर उत्पादन में देरी—वर्तमान में 2025 के लिए वादा किए गए हज़ारों के बजाय सैकड़ों का उत्पादन किया जा रहा है—प्रोटोटाइप और प्रक्रिया स्थिरता के बीच भारी अंतर को दर्शाता है। आर्थिक दृष्टिकोण से, ऑप्टिमस अभी भी भविष्य पर एक दांव है: एलोन मस्क का यह कथन कि यह क्षेत्र कंपनी के मूल्य का 80 प्रतिशत हिस्सा हो सकता है, एक बैलेंस शीट पूर्वानुमान से कम और एक AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी के रूप में टेस्ला का पुनर्मूल्यांकन करने का एक प्रयास अधिक है। जोखिम "सामान्य उद्देश्य" के जाल में निहित है: हर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक रोबोट अक्सर शुरुआत में कोई भी काम इतनी अच्छी तरह से नहीं कर पाता कि कोई विशिष्ट आर्थिक अतिरिक्त मूल्य प्रदान कर सके। फिर भी, टेस्ला एकमात्र ऐसी कंपनी है जिसके पास लाखों की संख्या में बड़े पैमाने पर उत्पादन का स्पष्ट रास्ता है, जो लंबे समय में एक अपूरणीय लागत लाभ (बेची गई वस्तुओं की लागत) में तब्दील हो सकता है।
शरीर और बड़े भाषा मॉडल का सहजीवन
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फ़िगर एआई हाल के दशकों के धीमे, अकादमिक रोबोटिक्स विकास के विपरीत है। कथित तौर पर $40 बिलियन के मूल्यांकन और माइक्रोसॉफ्ट, एनवीडिया और जेफ बेजोस जैसे निवेशकों के साथ, फ़िगर "सिलिकॉन वैली स्पीड" सिद्धांत का प्रतीक है। फ़िगर की मुख्य आर्थिक परिकल्पना यह है कि मेक्ट्रोनिक्स नहीं, बल्कि बुद्धिमत्ता ही सीमित कारक रही है। ओपनएआई के साथ अपनी साझेदारी के माध्यम से, फ़िगर चैटजीपीटी की अर्थगत समझ को सीधे भौतिक क्रियाओं में बदलने का प्रयास करता है। इससे प्रोग्रामिंग और अंतःक्रिया में आने वाली बाधाएँ काफी कम हो जाती हैं: जब एक कारखाना कर्मचारी रोबोट को प्राकृतिक भाषा में निर्देश दे सकता है, तो तैनाती की लागत बहुत कम हो जाती है।
बीएमडब्ल्यू के स्पार्टनबर्ग संयंत्र में फ़िगर 02 की तैनाती इस बारे में पहला ठोस आँकड़ा प्रदान करती है। यह तथ्य कि एक रोबोट ने 11 महीने की पायलट परियोजना में 30,000 वाहनों के उत्पादन में योगदान दिया, इसकी तकनीकी व्यवहार्यता का एक मज़बूत संकेत है। हालाँकि, "हस्तक्षेप" का पैमाना आर्थिक रूप से अधिक प्रासंगिक है। जब तक किसी मानव को बार-बार हस्तक्षेप करना पड़ता है, रोबोट कोई विकल्प नहीं, बल्कि एक महँगा उपकरण है। बीएमडब्ल्यू में रिपोर्ट की गई दक्षता वृद्धि दर्शाती है कि फ़िगर स्वायत्तता के इस महत्वपूर्ण बिंदु तक अपेक्षा से तेज़ी से पहुँच रहा है। फ़िगर की रणनीति का उद्देश्य अपनी विशाल पूँजीगत आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उद्योग जगत के दिग्गजों के साथ साझेदारी के माध्यम से तेज़ी से बाज़ार में प्रवेश करना है। यहाँ जोखिम राजस्व के सापेक्ष मूल्यांकन में निहित है। फ़िगर को यह साबित करना होगा कि वह निवेशक पूँजी के अधीर होने से पहले प्रसिद्ध पायलट परियोजना से व्यापक बेड़े की तैनाती में परिवर्तन कर सकता है। टेस्ला के विपरीत, फ़िगर की अपनी विनिर्माण क्षमताएँ नहीं हैं, जो इसे आपूर्ति श्रृंखला की समस्याओं के प्रति अधिक संवेदनशील बनाती हैं, लेकिन यह नई हार्डवेयर तकनीकों पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करने में सक्षम है। वे गति खरीदने के लिए नवाचार खरीदते हैं।
'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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इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:
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अपने डिजिट मॉडल के साथ, एजिलिटी रोबोटिक्स इस क्षेत्र में संभवतः सबसे व्यावहारिक और वर्तमान में सबसे आर्थिक रूप से व्यवहार्य रणनीति अपना रहा है। जहाँ अन्य लोग रोबोटों को बटलर या सामान्य प्रयोजन के कर्मचारी बनाने का सपना देखते हैं, वहीं एजिलिटी ने एक ही, अरबों डॉलर के क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित किया है: इंट्रालॉजिस्टिक्स में मानकीकृत कंटेनरों (टोट्स) को ले जाना। शुरुआती मॉडलों में मानव सिर या पाँच जोड़ों वाले हाथों को न रखने का निर्णय कोई तकनीकी कमी नहीं थी, बल्कि लागत में कमी और मज़बूती के लिए एक सचेत विकल्प था। लॉजिस्टिक्स में, रोबोटों को उनके सौंदर्य या मानवरूपी रूप के लिए नहीं, बल्कि "प्रति घंटे पिक्स" और अपटाइम के लिए भुगतान किया जाता है।
एजिलिटी की निर्णायक आर्थिक सफलता "रोबोट्स-एज़-ए-सर्विस" (RaaS) मॉडल की स्थापना है। GXO लॉजिस्टिक्स के साथ अनुबंध और स्पैन्क्स में इसकी तैनाती के माध्यम से, एजिलिटी समूह की पहली कंपनी बन गई जिसने अनुसंधान निधि से प्राप्त न होने वाला महत्वपूर्ण, आवर्ती राजस्व अर्जित किया। RaaS मॉडल ग्राहक के लिए जोखिम को पूंजीगत व्यय (CapEx) से परिचालन व्यय (OpEx) में स्थानांतरित कर देता है, जिससे प्रवेश की बाधा नाटकीय रूप से कम हो जाती है। जब एजिलिटी एक मानव कर्मचारी की तुलना में दो साल से भी कम समय में निवेश पर प्रतिफल (ROI) प्रदर्शित कर सकती है, जो प्रति घंटे $30 कमाता है, तो यह निर्णय एक लॉजिस्टिक्स कंपनी के CFO के लिए एक सरल गणना बन जाता है। एजिलिटी के लिए चुनौती इस जगह को बचाए रखने में है। जैसे-जैसे टेस्ला या फिगर के "सामान्य प्रयोजन" रोबोट बेहतर होते जाएँगे, वे डिजिट के विशिष्ट कार्यों को संभाल सकते हैं। हालाँकि, एजिलिटी का दावा है कि अगले पाँच वर्षों में विशेषज्ञता और विश्वसनीयता ("ब्राउनफील्ड एकीकरण") सामान्य बुद्धिमत्ता के वादे से ज़्यादा लाभदायक होगी। वे सभी समस्याओं को कल हल करने की कोशिश करने के बजाय आज ही एक विशिष्ट समस्या का समाधान करते हैं।
के लिए उपयुक्त:
अनुसंधान प्रयोगशाला से विद्युत व्यावसायीकरण तक
बैलेंस शीट के लिए हाइड्रोलिक्स को दर्दनाक विदाई
वर्षों तक, बोस्टन डायनेमिक्स वायरल वीडियो और तकनीकी प्रतिभा का पर्याय रही, लेकिन आर्थिक अक्षमता का भी। पुरानी, हाइड्रोलिक एटलस एक इंजीनियरिंग चमत्कार थी, लेकिन व्यावसायिक उपयोग के लिए बहुत महंगी, रखरखाव में बहुत ज़्यादा और बहुत शोर करने वाली थी। अप्रैल 2024 में पूरी तरह से इलेक्ट्रिक एटलस में आमूल-चूल परिवर्तन ने एक शोध संस्थान से हुंडई के अधीन एक लाभ-उन्मुख कंपनी में अंतिम परिवर्तन को चिह्नित किया। यह कदम आर्थिक रूप से आवश्यक था: हाइड्रोलिक प्रणालियों की तुलना में इलेक्ट्रिक मोटर सस्ती, अधिक विश्वसनीय, स्वच्छ और रखरखाव में आसान होती हैं।
हुंडई समूह में एकीकरण बोस्टन डायनेमिक्स को एक अमूल्य लाभ प्रदान करता है: एक गारंटीकृत एंकर ग्राहक। हुंडई की "हज़ारों" रोबोट खरीदने की प्रतिबद्धता आपूर्ति श्रृंखला नियोजन सुरक्षा का एक ऐसा स्तर बनाती है जिसका स्टार्टअप केवल सपना देख सकते हैं। नए एटलस रोबोट में 360-डिग्री गति की स्वतंत्रता वाले जोड़ हैं, जो इसे मनुष्यों के लिए असंभव गतिविधियाँ करने में सक्षम बनाता है। आर्थिक रूप से, इसका मतलब है कि रोबोट कार्यस्थलों का उपयोग मनुष्य की तुलना में अधिक कुशलता से कर सकता है—इसे घूमने की ज़रूरत नहीं है, यह बस अपने धड़ को घुमाता है। इससे ऑटोमोटिव उत्पादन में चक्र समय में उल्लेखनीय कमी आ सकती है। बोस्टन डायनेमिक्स के लिए चुनौती अपार तकनीकी जटिलता और उच्च विकास लागत को प्रतिस्पर्धी बाजार मूल्य में बदलना होगा। उन्हें यह साबित करना होगा कि उनकी बेहतर गतिशीलता ऐप्ट्रॉनिक या एजिलिटी जैसी सरल प्रणालियों की तुलना में संभवतः अधिक कीमत को उचित ठहराती है। यह रोबोटिक्स के प्रीमियम सेगमेंट पर कब्जा करने का एक प्रयास है।
मानव-केंद्रित डिज़ाइन और सहयोगात्मक सुरक्षा
सुरक्षा ही अंतिम विक्रय बिंदु है
ऐप्ट्रॉनिक अपने अपोलो रोबोट को हार्डवेयर के "आईफ़ोन मोमेंट" के रूप में पेश करता है: एक मानकीकृत प्लेटफ़ॉर्म जिस पर विभिन्न साझेदार अपने एप्लिकेशन (ऐप्स) विकसित कर सकते हैं। इसके पीछे आर्थिक तर्क एक प्लेटफ़ॉर्म इकोसिस्टम का है। प्रत्येक सॉफ़्टवेयर समाधान को इन-हाउस विकसित करने के बजाय, ऐप्ट्रॉनिक हार्डवेयर और ऑपरेटिंग सिस्टम प्रदान करता है। कंपोनेंट हैंडलिंग जैसे कम-कौशल वाले कार्यों को स्वचालित करने के लिए मर्सिडीज-बेंज के साथ साझेदारी जर्मनी और हंगरी के उच्च-मजदूरी वाले क्षेत्र में इस दृष्टिकोण को मान्य बनाती है।
एक विभेदक कारक नासा (वाल्किरी रोबोट) के साथ सहयोग की विरासत है, जिसने सुरक्षा और सहयोगात्मक डिज़ाइन पर ज़ोर दिया। फ़ैक्टरी वातावरण में, "सुरक्षा की लागत" को अक्सर कम करके आंका जाता है। अगर किसी रोबोट को पिंजरों या जटिल सुरक्षा अवरोधों की आवश्यकता होती है, तो स्थापना लागत और स्थान की आवश्यकता बढ़ जाती है। अपोलो को मनुष्यों के साथ सीधे सुरक्षित रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इससे इसे महंगे बुनियादी ढाँचे में बदलाव किए बिना मौजूदा उत्पादन लाइनों में इस्तेमाल किया जा सकता है। ऐप्ट्रॉनिक का लक्ष्य "सुलभ ऑल-राउंडर" खंड पर कब्ज़ा करना है। हालाँकि, फ़िगर या टेस्ला की तुलना में कम प्रतीत होने वाले वित्तपोषण के साथ, उन्हें अत्यधिक पूँजी दक्षता के साथ काम करना होगा। रोबोटों को सीधे बेचने और उन्हें लीज़िंग मॉडल के माध्यम से उपलब्ध कराने की उनकी रणनीति मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए बाज़ार में प्रवेश की बाधाओं को कम करने के उद्देश्य से एक लचीलापन प्रदर्शित करती है। अगर वे प्रदर्शन के मामले में एक स्पष्ट अद्वितीय विक्रय बिंदु स्थापित नहीं कर पाते हैं, तो बेहद सस्ते बड़े पैमाने पर उत्पादकों (टेस्ला) और अत्यधिक बुद्धिमान एआई रोबोट (फ़िगर) के बीच पिसने का खतरा है।
स्पर्शनीय बुद्धि और सार्वभौमिक स्वायत्तता का मार्ग
सच्ची स्वायत्तता केवल मानवीय हाथों से ही क्यों उत्पन्न होती है?
सैंक्चुअरी एआई रोबोटिक्स की समस्या को उसके सबसे चुनौतीपूर्ण पहलू, यानी हाथों से सुलझाता है। जहाँ अन्य कंपनियाँ गतिशीलता पर ध्यान केंद्रित करती हैं, वहीं सैंक्चुअरी का तर्क है कि मनुष्य का आर्थिक मूल्य मुख्यतः उसकी शारीरिक कुशलता में निहित है। एक रोबोट जो चल सकता है लेकिन कुछ भी पकड़ नहीं सकता, वह महज़ एक महंगा संदेशवाहक है। फ़ीनिक्स रोबोट के हाथ लगभग मानव गति सीमा के हैं, जिन्हें "कार्बन" एआई द्वारा नियंत्रित किया जाता है।
सैंक्चुअरी की आर्थिक रणनीति एक ब्रिजिंग तकनीक के रूप में टेलीऑपरेशन पर केंद्रित होने के कारण अद्वितीय है। तत्काल पूर्ण स्वायत्तता का वादा करने के बजाय, सैंक्चुअरी रोबोटों को दूर से नियंत्रित करने के लिए वीआर रिग्स में मनुष्यों का उपयोग करता है, और इस प्रक्रिया में भारी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करता है। यह हर घंटे के काम को, जो अभी तक स्वायत्त रूप से नहीं किया गया है, एक मूल्यवान संपत्ति (डेटा) में बदल देता है। दुनिया के सबसे बड़े ऑटोमोटिव आपूर्तिकर्ताओं में से एक, मैग्ना के साथ साझेदारी, एक विशाल डेटा जनरेटर के रूप में कार्य करती है। आर्थिक रूप से कहें तो, यह एक "डेटा इंजन" की भूमिका है। रोबोट जितने अधिक दूर से काम करेंगे, एआई उतनी ही तेज़ी से सीखेगा, और स्वायत्तता की सीमांत लागत उतनी ही तेज़ी से घटेगी। यदि सैंक्चुअरी सार्वभौमिक ग्रैस्पिंग समस्या का समाधान कर लेता है, तो उनके पास संभावित रूप से सबसे बड़ा पता योग्य बाजार होगा, क्योंकि वे ऐसे कार्य (जैसे, बटन बंद करना, सॉफ्ट केबल रूट करना) कर सकते हैं, जिन्हें डिजिट जैसे कम-से-कम परिपूर्ण मोटर कौशल वाले रोबोट करने में विफल रहेंगे। जोखिम लाभप्रदता से पहले की लंबी विलंबता अवधि में निहित है: टेलीऑपरेशन महंगा है (1:1 मानव-से-रोबोट अनुपात), और यह शर्त कि एआई इतनी जल्दी सीख जाएगा कि मानव को लूप से बाहर कर देगा, जोखिम भरा है।
मानकीकरण की लड़ाई
इन छह कंपनियों की तुलना करने पर एक बुनियादी अंतर नज़र आता है: बाज़ार "हार्डवेयर-प्रथम" मास-मार्केट कंपनियों (टेस्ला), "सॉफ़्टवेयर-प्रथम" इंटेलिजेंस कंपनियों (फिगर, सैंक्चुअरी), और "यूटिलिटी-प्रथम" विशेषज्ञों (एजिलिटी) में बँट रहा है। आर्थिक रूप से, हम एक क्रूर एकीकरण देखेंगे। हार्डवेयर अनिवार्य रूप से कमोडिटीकरण के मूल्य दबावों के अधीन होगा - स्मार्टफ़ोन या पीसी की तरह। वास्तविक आर्थिक मूल्य सॉफ़्टवेयर और एकीकरण क्षमताओं की ओर स्थानांतरित हो जाएगा।
अल्पावधि (1-3 वर्ष) में, एजिलिटी रोबोटिक्स जैसी व्यावहारिक कंपनियों के पास वास्तविक नकदी प्रवाह उत्पन्न करने का सबसे अच्छा मौका है, क्योंकि वे जटिलता को कम करती हैं। मध्यम अवधि (3-7 वर्ष) में, टेस्ला अपनी उत्पादन क्षमता और लागत में कमी के माध्यम से सामान्य हार्डवेयर बाजार पर अपना दबदबा बना सकती है, और अन्य कंपनियों को विशिष्ट खिलाड़ियों या विशुद्ध सॉफ्टवेयर कंपनियों तक सीमित कर सकती है। सबसे बड़ी अज्ञातता अभी भी एआई मॉडलों की सीखने की गति है। यदि फिगर या सैंक्चुअरी मोटर कौशल के लिए "चैटजीपीटी क्षण" प्राप्त कर लेते हैं, तो हार्डवेयर गौण हो जाएगा, और "रोबोट मस्तिष्क" के लिए लाइसेंसिंग मॉडल अगले दशक का सबसे आकर्षक व्यवसाय मॉडल बन जाएगा। वैश्विक अर्थव्यवस्था के लिए, इसका मतलब है कि हम शारीरिक श्रम में कमी की शुरुआत में हैं जो उत्पादकता के मानकों को नए सिरे से परिभाषित करेगी।
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