चीन के प्रमुख स्थानीय सेवा प्लेटफॉर्म, मेइटुआन, जो मुख्य रूप से भोजन वितरण के लिए जाना जाता है, ने एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है: इसने लॉन्गकैट-2.0 नामक एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को प्रशिक्षित किया है, जिसमें 1.6 ट्रिलियन पैरामीटर हैं। इस मॉडल को पूरी तरह से घरेलू एआई चिप्स का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था।
लॉन्गकैट-2.0 दुनिया का पहला ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल बन गया है जिसने चीन में निर्मित चिप्स पर प्रशिक्षण और अनुमान दोनों किए हैं। इस मॉडल का पैमाना इसे वैश्विक स्तर पर सबसे बड़े भाषा मॉडल की श्रेणी में रखता है। हालांकि, अधिक महत्वपूर्ण पहलू यह है कि यह चीनी एआई पारिस्थितिकी तंत्र और भोजन वितरण प्लेटफॉर्म के संचालन से मिलने वाले अप्रत्याशित लाभों के बारे में दर्शाता है।
मेइटुआन प्रतिदिन करोड़ों ऑर्डर संसाधित करता है। प्रत्येक ऑर्डर के लिए जटिल शहरी परिस्थितियों में सैकड़ों कूरियरों, विक्रेताओं और ग्राहकों के लिए वास्तविक समय में गतिशील रूटिंग की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, बीजिंग में दोपहर के व्यस्त घंटों के दौरान तीन किलोमीटर के दायरे में सैकड़ों कूरियर और हजारों ऑर्डर एक साथ होते हैं। इसके अलावा, सिस्टम को रेस्तरां में व्यंजनों के पकने की गति, सड़क दुर्घटनाओं, लिफ्ट विफलताओं और पते में बदलाव जैसे कई चर पर विचार करना होता है, जिसके लिए मिलीसेकंड स्तर पर पुन: अनुकूलन की आवश्यकता होती है।
ये वास्तविक लॉजिस्टिक्स डेटा, जो एक दशक से अधिक की अवधि में संचित किए गए हैं, एक प्रशिक्षण संसाधन का प्रतिनिधित्व करते हैं जिसे सिंथेटिक डेटासेट द्वारा दोहराया नहीं जा सकता है। लॉन्गकैट-2.0 की वास्तुकला विशेष रूप से इस वास्तविकता के लिए अनुकूलित है: इसका 1 मिलियन टोकन का संदर्भ विंडो एजेंट कोडिंग कार्यों के लिए पूरे कोडबेस को संसाधित करने की अनुमति देता है, और मॉडल का ट्रिलियन स्केल इसे वास्तविक समय में डिस्पैचमेंट के दौरान चरम मामलों के संयोजन विस्फोट से निपटने में सक्षम बनाता है।
50,000 घरेलू एआई चिप्स का उपयोग चीनी सेमीकंडक्टर पारिस्थितिकी तंत्र के लिए एक सफलता का प्रतीक है। लॉन्गकैट-2.0 से पहले आम धारणा यह थी कि घरेलू चिप्स अभी भी उन्नत प्रणालियों के पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए तैयार नहीं हैं। 50,000 चिप्स के संचालन का समन्वय, जहां एक घटक की विफलता पूरी प्रशिक्षण प्रक्रिया को पटरी से उतार सकती है, ने विशाल इंजीनियरिंग चुनौतियों पर काबू पाने की मांग की।
मेइटुआन की प्रेरणा केवल डिलीवरी को अनुकूलित करने से कहीं अधिक है। लॉन्गकैट का आधार मॉडल आंतरिक एआई एजेंटों को शक्ति प्रदान करने के लिए उपयोग किया जाता है जो कोड उत्पन्न करते हैं (EvoCUA), साथ ही खोज और सिफारिश प्रणालियों और स्व-विकसित संचालन के लिए भी उपयोग किया जाता है। सिलिकॉन से लेकर मॉडल तक पूरे स्टैक के स्वामित्व के कारण, मेइटुआन गोपनीय परिचालन डेटा को कंपनी के भीतर बनाए रखता है, जबकि अपनी प्लेटफॉर्म की क्षमताओं की धारणा को बदलने वाली क्षमताएं बढ़ाता है।
इसके अलावा, ट्रिलियन मॉडल की उपस्थिति एक व्यापक प्रवृत्ति का संकेत देती है: बाइटडांस, अलीबाबा, टेंसेंट और अब मेइटुआन जैसे चीनी इंटरनेट दिग्गज अपने स्वयं के डेटा भंडार पर भरोसा करते हुए अपनी एआई क्षमताओं का विकास कर रहे हैं। मेइटुआन के लिए, वितरण व्यवसाय ने आवश्यक डेटा प्रदान किया, और इस डेटा ने एक ऐसा मॉडल बनाने में मदद की जो संभावित रूप से कंपनी की गतिविधियों के सभी पहलुओं को बदल सकता है।
वैश्विक अर्थव्यवस्था वर्तमान वर्ष में बाजार व्यवस्था में एक महत्वपूर्ण बदलाव का अनुभव कर रही है। यह बदलाव बुनियादी ढांचे के लिए बड़े पैमाने पर दौड़ के कारण प्रेरित है, जिसके परिणामस्वरूप तकनीकी दिग्गजों ने पूंजीगत व्यय को ऐतिहासिक रूप से उच्च स्तरों तक घातीय रूप से बढ़ाया है। यह व्यापक कॉर्पोरेट वृद्धि को दर्शाता है, जिसमें जेनरेटिव एआई का कार्यान्वयन अभूतपूर्व पैमाने पर पहुंच गया है। हालांकि, उद्यमों में तेजी से अपनाने और जनता के सतर्क दृष्टिकोण के बीच एक तीव्र विरोधाभास देखा जाता है। यह व्यापक अवलोकन एआई पर खर्च किए गए अरबों डॉलर के वास्तविक डेटा, व्यवसाय में वास्तविक एकीकरण चरणों और लोगों के बदलते दृष्टिकोण का विश्लेषण करता है, विशाल तकनीकी आशावाद को बनी रहने वाली संरचनात्मक समस्याओं के साथ संतुलित करता है।
पिछले चार सबसे बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों ने एआई बुनियादी ढांचे में प्रतिस्पर्धा के कारण 2024 से 2026 की अवधि में अपने पूंजीगत व्यय में काफी वृद्धि की है। अमेज़ॅन लगातार सबसे बड़े खर्चों में स्थान बनाए रखता है, जो 2026 में 200 बिलियन डॉलर के शिखर पर पहुंच गया। 2026 में सभी कंपनियों के पूंजीगत व्यय रिकॉर्ड स्तर पर पहुंच गए: अमेज़ॅन ने 200 बिलियन डॉलर खर्च किए, गूगल ने 190 बिलियन डॉलर, और माइक्रोसॉफ्ट ने 190 बिलियन डॉलर खर्च किए।
मेटा ने अपने खर्च को लगभग दोगुना कर दिया, इसे 2025 में 70 बिलियन डॉलर से बढ़ाकर 2026 में 135 बिलियन डॉलर कर दिया। गूगल के खर्च, जो लंबे समय तक स्थिर रहे, 2024 में 53 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2026 में 190 बिलियन डॉलर हो गए, जो तीन गुना से अधिक की वृद्धि है। माइक्रोसॉफ्ट ने अपने खर्च को दस गुना से अधिक बढ़ा दिया, जो 2018 में 14 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2026 में 190 बिलियन डॉलर हो गया।
कम से कम एक व्यावसायिक फ़ंक्शन में एआई का उपयोग करने वाले संगठनों का प्रतिशत चार गुना से अधिक बढ़ गया है, जो 2017 में 20% से बढ़कर 2025 में 88% हो गया है। जेनरेटिव एआई का उपयोग केवल दो वर्षों में दोगुने से अधिक हो गया है, जो 2023 में 33% से बढ़कर 2025 में 79% हो गया है। हालांकि, 2025 तक, एआई का उपयोग करने वाले 62% संगठन अभी भी शुरुआती चरण के कार्यान्वयन में हैं, जिसमें प्रयोग (32%) और पायलट परियोजनाएं (30%) शामिल हैं। केवल 7% संगठन जो 2025 में एआई लागू कर रहे हैं, उन्होंने इस तकनीक को पूरी तरह से उद्यम की पूरी संरचना में लागू किया है।
उपभोक्ता उपयोग के क्षेत्र में, 2025 के अंत तक लगभग छह में से एक व्यक्ति जेनरेटिव एआई उपकरणों का उपयोग कर रहा था, और 35.49% लोग दैनिक रूप से एआई उपकरणों का उपयोग करते हैं। उपभोक्ताओं द्वारा एआई के उपयोग के सबसे लोकप्रिय तरीके पाठ/ईमेल के माध्यम से लोगों को जवाब देना (45%), वित्तीय प्रश्नों का उत्तर देना (43%), यात्रा मार्ग की योजना बनाना (38%), ईमेल लिखना (31%), साक्षात्कार की तैयारी करना (30%), सोशल मीडिया पोस्ट लिखना (25%), और जटिल या लंबे पाठ का सारांश देना (19%) हैं।
संयुक्त राज्य अमेरिका वैश्विक स्तर पर अग्रणी है, जो कुल एलएलएम टोकन का 47.17% हिस्सा है, जो बाजार का लगभग आधा है। अगला स्तर, जिसमें सिंगापुर (9.21%), जर्मनी (7.51%), और चीन (6.01%) शामिल हैं, बाजार हिस्सेदारी में एक महत्वपूर्ण गिरावट का प्रतिनिधित्व करता है, भले ही वे अगले सबसे बड़े खिलाड़ी हों। कुल मिलाकर, प्रौद्योगिकी क्षेत्र के 90% कर्मचारी एआई उपकरणों का उपयोग करते हैं।
वर्तमान में 88% कंपनियां कम से कम एक व्यावसायिक फ़ंक्शन में एआई का उपयोग कर रही हैं, और 83% कंपनियां एआई को अपनी योजनाओं में प्राथमिकता मानती हैं। दस में से नौ संगठन प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने के लिए एआई का समर्थन करते हैं। फोर्ब्स के आंकड़ों के अनुसार, व्यवसाय में एआई के सबसे आम अनुप्रयोग ग्राहक सेवा (56%), साइबर सुरक्षा और धोखाधड़ी प्रबंधन (51%), डिजिटल व्यक्तिगत सहायक (47%), ग्राहक संबंध प्रबंधन (46%), और इन्वेंट्री प्रबंधन (40%) हैं।
कंपनियां एआई का उपयोग क्यों नहीं करती हैं इसका सबसे आम कारण वित्त/लागत (51%) है। इसके अलावा, 43% कंपनियां प्रौद्योगिकी पर निर्भरता को लेकर चिंतित हैं, 35% तकनीकी कौशल की कमी को लेकर चिंतित हैं, और 80% इस बात को लेकर चिंतित हैं कि एआई का उपयोग साइबर हमलों के लिए किया जाएगा, और 78% व्यक्तिगत डेटा चोरी के लिए। प्रमुख कंपनियों में से 63% जेनरेटिव एआई का उपयोग करने के लिए क्लाउड सेवाओं पर बजट बढ़ा रहे हैं।
अधिकांश उपभोक्ता एआई के प्रति आशावादी हैं: 50% उपभोक्ता एआई को सकारात्मक रूप से देखते हैं, और 54% मानते हैं कि एआई ग्राहक अनुभव को बेहतर बना सकता है। 78% उत्तरदाताओं का मानना है कि जेनरेटिव एआई के लाभ जोखिमों से अधिक हैं। व्यवसाय मालिकों में से 97% का मानना है कि चैटजीपीटी का उपयोग उनके व्यवसाय में मदद करेगा, और लगभग तीन-चौथाई (74%) उम्मीद करते हैं कि एआई ग्राहकों के लिए उत्तर उत्पन्न कर पाएगा, उदाहरण के लिए चैटबॉट के माध्यम से।
विशेषज्ञ अनुमान लगाते हैं कि स्वचालन से नई नौकरियों का सृजन और प्रतिस्थापन होगा, और एआई के कारण उत्पादकता में वृद्धि अगले दस वर्षों में 1.5 प्रतिशत अंक तक बढ़ सकती है। इसके अलावा, एआई से प्रेरित वैश्विक वृद्धि बिना एआई स्वचालन की तुलना में लगभग 25% अधिक हो सकती है। अधिकांश बाजार प्रतिभागी एआई की क्षमता में आत्मविश्वास दिखाते हैं, हालांकि इसकी सुरक्षा और पूर्वाग्रह के संबंध में कुछ चिंताएं बनी हुई हैं।
