सोना बीएलडब्ल्यू प्रेसिजन फोर्जिंग्स (सोना कॉमस्टार) ने एक महत्वाकांक्षी रणनीति प्रस्तुत की है जिसका उद्देश्य पिछले दशक में हासिल की गई दस गुना राजस्व वृद्धि को दोहराना है। यह रणनीति रोबोटिक्स, भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), परिसंपत्ति अधिग्रहण और नई गतिशीलता प्रौद्योगिकियों के कार्यान्वयन पर आधारित है।
वित्तीय वर्ष 2025 के लिए कंपनी के ₹3,555 करोड़ के राजस्व के आधार पर, इसी तरह की विकास प्रवृत्ति का मतलब अगले दशक में लगभग ₹35,000 करोड़ का कारोबार होगा, हालांकि कंपनी ने आधिकारिक तौर पर राजस्व लक्ष्य घोषित नहीं किया है।
इसके अलावा, कंपनी ने पहली तिमाही के मजबूत समेकित परिणाम बताए। 30 जून को समाप्त हुई तिमाही में राजस्व पिछले वर्ष की तुलना में 54% बढ़कर ₹1,310 करोड़ हो गया। ब्याज, कर, मूल्यह्रास और परिशोधन से पहले की कमाई (ईबिटडा) 49% बढ़कर ₹303 करोड़ हो गई, और शुद्ध लाभ 45% बढ़कर ₹181 करोड़ हो गया।
नए प्लान को 'सोना कॉमस्टार 2.0' नाम देते हुए, कंपनी ने आगामी दशक के लिए तीन प्रमुख रणनीतिक प्राथमिकताओं की पहचान की है। इनमें आंतरिक विस्तार और अधिग्रहण दोनों के माध्यम से नए उत्पाद क्षेत्रों के निर्माण में तेजी लाना; पूर्वी बाजारों में उपस्थिति को गहरा करना; और विद्युतीकरण के साथ दूसरे दीर्घकालिक तकनीकी क्षेत्र के रूप में बुद्धिमान और जुड़े हुए सिस्टम बनाना शामिल है।
रणनीति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा रोबोटिक्स और भौतिक एआई के क्षेत्र में एक नए क्षेत्र की शुरुआत है, जो कंपनी के ऑटोमोटिव और रेलवे प्रणालियों से परे विविधीकरण को चिह्नित करता है। यह व्यवसाय रोबोटिक प्लेटफार्मों के लिए महत्वपूर्ण घटकों और उपप्रणालियों के उत्पादन, धारणा स्टैक के विकास और इंजीनियरिंग सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करेगा, और अंततः स्वतंत्र पूर्ण कार्यात्मक रोबोटिक प्लेटफार्मों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करेगा। कंपनी ने बताया कि उसे इस नए क्षेत्र के लिए कुल ₹600 करोड़ के तीन ऑर्डर मिल चुके हैं, जिससे इस नए क्षेत्र के लिए ऑर्डर पोर्टफोलियो ₹800 करोड़ तक पहुंच गया है। एक स्वायत्त मोबाइल रोबोट (एएमआर) का प्रोटोटाइप भी पेश किया गया था, और अपने स्वयं के एएमआर प्लेटफॉर्म का विकास प्रगति पर है।
कंपनी ने जापानी कंपनी डेंसो के साथ हाल ही में घोषित साझेदारी पर भी प्रकाश डाला। यह सहयोग विद्युतीकरण के पोर्टफोलियो में एक महत्वपूर्ण अंतर को भरता है, उच्च वोल्टेज इलेक्ट्रिक और हाइब्रिड पावरट्रेन प्रौद्योगिकियों तक पहुंच प्रदान करता है। समझौते के अनुसार, डेंसो चार पहिया वाहनों के लिए संयुक्त उद्यम के प्रबंधन को नियंत्रित करेगा, जबकि सोना कॉमस्टार दोपहिया और तिपहिया वाहनों पर केंद्रित उद्यम पर प्रबंधकीय नियंत्रण बनाए रखेगा।
रिपोर्टिंग तिमाही के दौरान सोना कॉमस्टार ने अपने भविष्य के व्यवसाय पोर्टफोलियो का निर्माण जारी रखा। कंपनी ने उत्तरी अमेरिका के एक यात्री कार निर्माता से ₹640 करोड़ की हाइब्रिड ट्रांसमिशन प्रोग्राम जीता, भारतीय इलेक्ट्रिक दोपहिया वाहन निर्माता से ₹90 करोड़ के दो पहिया ड्राइव इंजन के दो प्रोजेक्ट जीते, और आंतरिक दहन इंजन वाली यात्री कारों के लिए ₹210 करोड़ की डिफरेंशियल ट्रांसमिशन प्रोग्राम जीती। जून के अंत तक, कुल ऑर्डर पोर्टफोलियो ₹24,000 करोड़ रहा, जो वित्तीय वर्ष 2026 के राजस्व का लगभग 5.4 गुना है, जिसमें इलेक्ट्रिक वाहन कार्यक्रम ₹15,400 करोड़ थे, जो कुल ऑर्डर का लगभग दो-तिहाई है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की स्वायत्तता में पहले की अपेक्षा से काफी तेज वृद्धि दर दिखाई दे रही है, जो हर 8 महीनों में दोगुना होने से बदलकर हर 4.7 महीनों में दोगुना हो गई है। स्वायत्त अवधि की घातांकीय वृद्धि 2025 की शुरुआत से 2026 की शुरुआत तक सालाना 1400% की विशाल वृद्धि तक पहुंच गई, और फिर 2026 की पहली छमाही में ही इसमें 560% की और वृद्धि हुई।
2025 में एआई की स्वायत्तता 15 मिनट से कम के समय तक सीमित थी, लेकिन जून 2026 तक, एआई बिना मानवीय हस्तक्षेप के 4-5 घंटे तक स्वतंत्र रूप से काम कर सकता है, जो 16-20 गुना आश्चर्यजनक वृद्धि है। क्षमताओं में सबसे बड़ी सफलताएं मिथोस प्रीव्यू (नया) और जीपीटी-5.5-साइबर ने प्रदर्शित की हैं, जो अपने सर्वोत्तम प्रयासों में सभी 32 चरणों को पूरा करने के करीब पहुंच रहे हैं, जो प्रभावी रूप से एम9 चेकपॉइंट (नेटवर्क का पूर्ण अधिग्रहण) तक पहुंच रहे हैं।
यह देखा गया कि 10 मिलियन टोकन की सीमा पार करने के बाद पुरानी मॉडल में सुधार बंद हो जाता है, यह दर्शाता है कि कम्प्यूटेशनल शक्ति बढ़ाने से प्रदर्शन नहीं बढ़ता है। इसके विपरीत, नवीनतम मॉडल तेजी से स्केल करना जारी रखते हैं, अधिक टोकन खपत को उच्च कार्य निष्पादन मेट्रिक्स में बदल देते हैं।
ग्राफ दिखाते हैं कि एआई अब जटिल बहु-चरणीय साइबर हमलों को स्वचालित रूप से निष्पादित कर सकता है, जो साधारण वेब एक्सप्लॉइट्स (एम5) से परे जाकर उन्नत निरंतरता (एम7), बुनियादी ढांचे के उल्लंघन (एम8) और नेटवर्क नियंत्रण तक पहुंच रहा है।
मासिक डाउनलोड की कुल संख्या घातीय रूप से बढ़ी है: नवंबर 2024 में आधार स्तर 15 हजार से बढ़कर जनवरी 2026 तक 11.8 मिलियन हो गई है (लगभग 780 गुना वृद्धि)। कार्रवाई उपकरणों (Action tools) के हिस्से में लगातार वृद्धि हुई है, जो एक बहुत ही अनुमानित प्रवृत्ति का पालन करता है। कंप्यूटर उपयोग क्रियाओं की श्रेणी का सबसे बड़ा हिस्सा है, जो डेटा का प्रभावशाली 49.6% घेरता है। शेष हिस्सा सॉफ्टवेयर एक्सटेंशन (9.2%), कोड निष्पादन (4.2%) और एजेंट/मानव इंटरैक्शन (1.5%) जैसी अन्य श्रेणियों में वितरित किया गया है।
'सेंसर' द्वारा प्रस्तुत धारणा श्रेणी ग्राफ के ऊपरी भाग का एक बड़ा और स्थिर हिस्सा बनाती है, जो कुल हिस्से का 31.7% है। तर्क पर केंद्रित उपकरण न्यूनतम निशान रखते हैं, जिसका नेतृत्व स्तर 2.1% पर विश्लेषण करता है, जबकि योजना और संसाधन प्रबंधन 1% से नीचे रहता है। वर्ष 2024 के अंत में, तर्क और सॉफ्टवेयर एक्सटेंशन उपकरणों का दृश्य अनुपात बहुत बड़ा था, लेकिन जैसे-जैसे कंप्यूटर उपयोग और सेंसर उपकरण 2026 तक स्केल हुए, वे धीरे-धीरे कम होते गए।
एजेंट अवलोकन से सक्रिय कार्रवाई की ओर बढ़ रहे हैं। अवधि की शुरुआत में अधिकांश उपकरण धारणा या विश्लेषण कार्यों का समर्थन करते थे, जैसे फ़ाइल पढ़ना या डेटा अनुरोध करना। 2025 के अंत तक, डाउनलोड पैटर्न उन उपकरणों की ओर स्थानांतरित हो गए जो एजेंटों को बाहरी प्रणालियों में प्रत्यक्ष कार्रवाई करने की अनुमति देते हैं, जैसे कोड निष्पादन या कार्रवाई में सहायता करने वाले कंप्यूटर उपकरणों का उपयोग करना। अब ये उपकरण उपयोग का बहुमत बनाते हैं, विशेष रूप से मान्यता प्राप्त कंपनियों द्वारा जारी किए गए।
पिछले एक साल में सार्वजनिक रूप से जारी किए गए एमसीपी उपकरणों की संख्या 35 गुना से अधिक बढ़ गई है - लगभग 5,000 से बढ़कर 177,000 हो गई है, जिसके साथ डाउनलोड गतिविधि में 175 गुना से अधिक की महत्वपूर्ण वृद्धि हुई है (80,000 से 14 मिलियन तक)। मानवता की अंतिम परीक्षा (Humanity’s Last Exam) पर एआई का प्रदर्शन वर्ष 2024 के अंत में 10% से कम से बढ़कर 2026 की शुरुआत में लगभग 50% हो गया है, जो 18 महीनों में लगातार, तेज वृद्धि दर्शाता है। इस परीक्षा में 50% की सीमा अभी भी दुर्गम बनी हुई है।
गूगल और ओपनएआई अग्रिम पंक्ति में नेता हैं। गूगल (जेमिनी 3/3.1 श्रृंखला) और ओपनएआई (जीपीटी-5 श्रृंखला) लगातार प्रदर्शन की ऊपरी सीमा निर्धारित करते हैं, ग्राफ पर उच्चतम आधार स्कोर प्रदान करते हैं। 2026 की शुरुआत तक, सबसे किनारे पर अंतर कम हो रहा है, क्योंकि एंथ्रोपिक (क्लाउड ओपस 4.7) और मेटा एआई (म्यूज स्पार्क) अग्रणी के पीछे 35-40% की सीमा में मजबूती से अनुसरण कर रहे हैं।
जुलाई 2025 के बाद एक स्पष्ट संरचनात्मक बदलाव आया, जब नई पीढ़ी के मॉडलों ने सफलतापूर्वक 20% की स्थायी प्रदर्शन सीमा को पार कर लिया, जो पिछली प्रणालियों को सीमित करती थी।
एआई एजेंट वास्तविक सॉफ़्टवेयर सिस्टम में 77% तक कमजोरियों का पता लगाने में सक्षम हैं। हालांकि, अभी तक पता लगाए गए कमजोरियों में से 1% से कम को उन्नत एआई स्कैनिंग के माध्यम से पहचाना गया था, ठीक किया गया है। एआई-संचालित भेद्यता का पता लगाना अब सभी प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम और ब्राउज़रों को कवर करता है। फिर भी, केवल 12% एआई-जनरेटेड कोड पर पारंपरिक कोड के समान सुरक्षा मानकों को लागू करते हैं। लगभग 74% संगठन एआई कोड के लिए सुरक्षा मूल डेटा प्रदान करने में कठिनाई का सामना करते हैं।
44% कंपनियां एआई वर्कफ़्लो में तृतीय-पक्ष निर्भरताओं से संबंधित सुरक्षा घटनाओं की रिपोर्ट करती हैं। आधे से अधिक डेवलपर्स (59%) एआई कोड की सुरक्षा के बारे में चिंतित हैं। 65% उद्यम एआई कोडिंग सहायकों का उपयोग करते समय डेटा लीक के बारे में चिंतित हैं। एसक्यूएल इंजेक्शन और क्रॉस-साइट स्क्रिप्टिंग (एक्सएसएस) एआई कोड में सबसे आम दोषों में बने हुए हैं। एआई उपकरण 86% परीक्षण मामलों में एक्सएसएस को रोकते नहीं हैं, और एआई द्वारा उत्पन्न 88% परिदृश्यों में लॉग इंजेक्शन कमजोरियां दिखाई देती हैं। एआई का उपयोग करने वाले भंडार में एआई रहित परियोजनाओं की तुलना में गुप्त रिसाव का उच्च स्तर (6.4%) दिखाया गया है।
जावा में विफलता दर सबसे अधिक है, जो 71% से अधिक है, जो इसे इस तुलना में उच्चतम जोखिम वाली भाषा बनाता है। सी# 58% सुरक्षा पास दर और 42% विफलताओं पर पहुंचता है, जो एक अधिक संतुलित, लेकिन फिर भी मध्यम जोखिम प्रोफ़ाइल का संकेत देता है। जावास्क्रिप्ट 57% पास दर और 43% विफलताओं के साथ प्रदर्शन करता है, जो सुरक्षा मेट्रिक्स में सी# के करीब है। पायथन 62% के उच्चतम सुरक्षा पास दर और 38% की सबसे कम विफलता दर के साथ नेतृत्व करता है, जो अपेक्षाकृत अधिक विश्वसनीयता का संकेत देता है।
एआई द्वारा उत्पन्न कोड में मानव द्वारा लिखे गए कोड की तुलना में 2.7 गुना अधिक भेद्यता घनत्व होता है। मानव द्वारा लिखा गया कोड कॉर्पोरेट ऑडिट में 30-35% कम गंभीर दोष दिखाता है। एआई-जनरेटेड कोड के लिए सुरक्षा जांच कवरेज 20-30% कम है। एआई सहायक 40% से अधिक परीक्षण परिदृश्यों में असुरक्षित कोड उत्पन्न करते हैं, खासकर प्रमाणीकरण तर्क में। 56% डेवलपर्स स्वीकार करते हैं कि वे एआई-जनरेटेड कोड की लाइन-दर-लाइन समीक्षा शायद ही कभी करते हैं। 61% उद्यमों के पास एआई कोड के उपयोग को नियंत्रित करने वाली औपचारिक नीतियां नहीं हैं। 38% संगठन एआई-जनरेटेड कोड के माध्यम से आकस्मिक डेटा रिसाव की रिपोर्ट करते हैं। 50% संगठनों के पास एआई वर्कफ़्लो में संवेदनशील डेटा को संभालने के लिए नीतियां नहीं हैं।
2026 में सुरक्षा ऑडिट के दौरान, 73% एआई सिस्टम प्रॉम्प्ट इंजेक्शन कमजोरियों के प्रति संवेदनशील पाए गए। सामान्य एलएलएम परिनियोजन में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले 50-84% की दर से सफल हुए, कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर। अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों में 20-30% अधिक सफलता दर थी, क्योंकि दुर्भावनापूर्ण निर्देश विश्वसनीय स्रोतों में छिपे हुए थे। प्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन लगभग 45% हमलों का गठन किया, जबकि अप्रत्यक्ष इंजेक्शन 2026 में 55% से अधिक था। 2025 से 2026 की अवधि में बहु-चरणीय अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों में सालाना 70% से अधिक की वृद्धि हुई। डेवलपर सहायक के माध्यम से कोड इंजेक्शन उद्यमों में दर्ज किए गए प्रॉम्प्ट इंजेक्शन घटनाओं का 18% था। मल्टी-स्टेप वार्तालाप हेरफेर ने एकल प्रॉम्प्ट हमलों की तुलना में हमले की सफलता को 27% तक बढ़ा दिया। क्राउडस्ट्राइक की 2026 की रिपोर्टों ने 90 से अधिक संगठनों के खिलाफ प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों का दस्तावेजीकरण किया।
चैटजीपीटी ने केवल 5 दिनों में 1 मिलियन उपयोगकर्ताओं तक पहुंच गया (ओपनएआई)। 2023 की शुरुआत तक, चैटजीपीटी ने 100 मिलियन से अधिक मासिक उपयोगकर्ता जमा किए, और 2026 तक 900 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं तक पहुंच जाएगा। चैटजीपीटी कभी सबसे तेजी से बढ़ते उपभोक्ता एप्लिकेशन का रिकॉर्ड रखता था, जिसने लगभग दो महीने में 100 मिलियन उपयोगकर्ताओं तक पहुंच हासिल की थी। हालांकि, डीपसीक ने 2025 की शुरुआत में इस रिकॉर्ड को तोड़ दिया, डीपसीक-आर1 एप्लिकेशन लॉन्च होने के केवल 20 दिनों के भीतर 100 मिलियन उपयोगकर्ताओं से अधिक हो गया।
यूएस में पोस्ट की गई सभी नौकरियों में से 1.8% अब एआई क्षेत्र से संबंधित हैं। सेवा क्षेत्र एआई के लिए राजस्व का सबसे बड़ा जनरेटर बन गया, जिसने 2025 में कुल का 36.3% योगदान दिया। विशिष्ट तकनीकों के संबंध में, डीप लर्निंग एआई का सबसे लाभदायक क्षेत्र साबित हुआ, जो पूरे उद्योग राजस्व का थोड़ा अधिक चौथाई है। एआई तकनीकें दशक के अंत तक 15 ट्रिलियन डॉलर से अधिक का राजस्व बढ़ा सकती हैं।
महाद्वीपों के हिसाब से उत्तरी अमेरिका ने राजस्व का सबसे बड़ा हिस्सा लिया, जो उद्योग के कुल का 35.5% है। अनुमान है कि एआई 2030 तक पूरी वैश्विक अर्थव्यवस्था में $15.7 ट्रिलियन का योगदान देगा। 2025 तक, एआई 85 मिलियन नौकरियाँ खत्म कर सकता है, लेकिन 97 मिलियन नई बना सकता है, जिससे शुद्ध 12 मिलियन नौकरियों की वृद्धि होगी। 63% संगठन अगले तीन वर्षों में वैश्विक स्तर पर एआई को लागू करने की योजना बना रहे हैं। स्वायत्त वाहन वैश्विक राजस्व में 300 से 400 बिलियन डॉलर ला सकते हैं। लगभग दो तिहाई चिकित्सा पेशेवर अब निदान में सहायता के लिए कंप्यूटर सिस्टम का उपयोग करते हैं। एफडीए ने 1200 से अधिक 'एआई-सक्षम' चिकित्सा उपकरणों को मंजूरी दी है (एफडीए)।
