कोरवीव: कंपनी की प्रोफाइल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए इसके बुनियादी ढांचे का महत्व
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कोरवीव: कंपनी की प्रोफाइल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए इसके बुनियादी ढांचे का महत्व

जेन्सेन हुआंग, एनवीडिया के सीईओ से संबंधित अस्थिरता और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बुनियादी ढांचे के वित्तपोषण को लेकर निवेशकों की चिंता के माहौल में बाजार खुलने से पहले कोरवीव के शेयरों में 6.3% की गिरावट दर्ज की गई।

यह गिरावट ध्यान आकर्षित करती है क्योंकि कोरवीव विभिन्न एआई अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल क्षमता प्रदान करती है। कंपनी का प्रदर्शन दर्शाता है कि क्षेत्र के विकास को लेकर संदेह उन कंपनियों को कैसे प्रभावित करते हैं जो इस बुनियादी ढांचे को चालू रखने के लिए जिम्मेदार हैं।

कोरवीव एक क्लाउड कंप्यूटिंग प्रदाता के रूप में कार्य करती है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के लिए प्रोसेसिंग पावर प्रदान करने पर केंद्रित है। इसका व्यापार मॉडल उन निगमों के विकास से गहराई से जुड़ा हुआ है जिन्हें इन तकनीकों को बनाने और चलाने के लिए बड़ी मात्रा में कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है।

यह कंपनी नियोक्लाउड्स नामक समूह से संबंधित है। अल्फाबेट, अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट जैसी स्थापित दिग्गजों के विपरीत, ये कंपनियां अधिक नई हैं और अपने संचालन को कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे की आपूर्ति पर केंद्रित करती हैं। उन्हें इस बाजार में काम करने के लिए अपने स्वयं के एआई मॉडल विकसित करने की आवश्यकता नहीं है; वे डेवलपर्स और अन्य कंपनियों को सेवाएँ प्रदान करते हैं जो पहले से ही ऐसी तकनीकों के साथ काम कर रही हैं।

इस संदर्भ में, कोरवीव एंथ्रोपिक और ओपनएआई जैसे संगठनों के लिए एक स्वतंत्र भागीदार के रूप में कार्य करती है, जबकि बड़े क्लाउड प्रदाताओं के साथ प्रतिस्पर्धा भी करती है। इसका महत्व एक ऐसे क्षेत्र के लिए कम्प्यूटेशनल क्षमता प्रदान करने में निहित है जो अपने विस्तार के कारण लगातार अधिक प्रोसेसिंग की मांग करता है।

हालांकि, यह व्यापार मॉडल पर्याप्त वित्तीय निवेश की मांग करता है। ग्राहकों को दी जाने वाली क्षमता बढ़ाने के लिए, कोरवीव को चिप्स खरीदने और डेटा सेंटर बनाने की आवश्यकता होती है। चूंकि इन संरचनाओं के लिए पूंजी की आवश्यकता होती है, इसलिए ऋण की उपलब्धता और उससे जुड़ी लागत कंपनी की विस्तार योजनाओं को सीधे प्रभावित करती है।

निवेशकों की चिंता केवल शेयरों में गिरावट से कहीं अधिक है। कोरवीव के उच्च उपज वाले ऋण साधन, जिन्हें जंक बॉन्ड के रूप में वर्गीकृत किया गया है - जो अधिक जोखिम वाले पेपर होते हैं और इसलिए खरीदारों को आकर्षित करने के लिए उच्च ब्याज की आवश्यकता होती है - उनमें भी गिरावट आई है।

सोमवार को, कंपनी का सबसे अधिक कारोबार करने वाला बॉन्ड, जिसकी परिपक्वता 2032 है और ब्याज दर 9.625% है, मार्केटएक्सिस के आंकड़ों के अनुसार लगभग 15% रिटर्न दिखा रहा था। जब किसी बॉन्ड की कीमत कम होती है, तो उसकी उपज बढ़ जाती है, जो दर्शाता है कि निवेशक कंपनी को पैसा उधार देने के लिए अधिक मुआवजा मांग रहे हैं।

कोरवीव के शेयरों में महीने भर में लगभग 40% की गिरावट भी आई है। यदि 15% रिटर्न को नए पूंजी जुटाने की लागत माना जाता है, तो चिप्स खरीदने और डेटा सेंटर बनाने के वित्तपोषण को आर्थिक रूप से अस्थिर हो सकता है।

हालांकि, वित्तपोषण के वैकल्पिक रास्ते मौजूद हैं। डेटा सेंटर या मेटा जैसे बड़े ग्राहकों के लिए कम्प्यूटेशनल क्षमता आपूर्ति अनुबंधों द्वारा समर्थित ऋण और बॉन्ड ने कुछ असुरक्षित ऋणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया है। यह बताता है कि संसाधनों तक पहुंच पूरी तरह से अवरुद्ध नहीं है, हालांकि वित्तपोषण की लागत और शर्तें निगरानी के बिंदु बने हुए हैं।

हुआंग से जुड़ी उथल-पुथल एक ऐसे क्षेत्र में अनिश्चितता का तत्व जोड़ती है जो कोरवीव जैसी कंपनियों द्वारा बुनियादी ढांचे में निवेश बनाए रखने पर निर्भर करता है। उसी ट्रेडिंग सत्र में जिसमें क्लाउड प्रदाता के शेयरों में प्री-मार्केट में 6.3% की गिरावट आई थी, एनवीडिया के शेयरों में भी 6.8% की गिरावट आई।

यह समवर्ती गति का मतलब यह नहीं है कि एनवीडिया के नेतृत्व संकट ने कोरवीव की वित्तीय समस्याओं का कारण बना है। हालांकि, दोनों कंपनियां एआई बाजार की अपेक्षाओं के अधीन हैं: एनवीडिया इस बुनियादी ढांचे के लिए महत्वपूर्ण चिप्स प्रदान करता है, जबकि कोरवीव उन कंपनियों के लिए कम्प्यूटेशनल क्षमता का विपणन करती है जो इन तकनीकों का उपयोग करती हैं।

बाजार यह भी मूल्यांकन कर रहा है कि क्या प्रोसेसिंग की मांग विस्तार के लिए आवश्यक निवेश को बनाए रखने के लिए पर्याप्त होगी, बिना वित्तपोषण की लागत या सेवाओं की कीमतों को अत्यधिक फुलाए। उन कंपनियों के लिए जो बढ़ने के लिए ऋण पर निर्भर करती हैं, अधिक महंगा क्रेडिट नई उद्यमों से समझौता कर सकता है।

कोरवीव और नीबियस ग्रुप, एक डच कंपनी, उन कंपनियों में से थीं जिनके उस सप्ताह परिणाम जारी करने की योजना थी। निवेशक इस बात के संकेत का इंतजार कर रहे थे कि ये कंपनियां महंगे ऋणों पर अत्यधिक निर्भर हुए बिना अपने विस्तार और कम्प्यूटेशनल क्षमता को कैसे बढ़ाना योजना बना रही हैं।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मुख्य समस्या मॉडल में नहीं, बल्कि डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में निहित है
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मुख्य समस्या मॉडल में नहीं, बल्कि डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में निहित है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडलों की बढ़ती उपलब्धता के बावजूद, उन्हें विश्वसनीय वाणिज्यिक उत्पादों में बदलना एक जटिल कार्य बना हुआ है, खासकर जब उद्यम बिखरे हुए डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का सामना करते हैं।

TechSparks 2026 कार्यक्रम में, Couchbase के एशिया-प्रशांत क्षेत्र, जापान और भारत के बिक्री उपाध्यक्ष माइकल क्रोनिन ने YourStory के वरिष्ठ निदेशक रणनीतिक सामग्री और वीडियो शिवानी मुत्तन्ना के साथ चर्चा में भाग लिया। उन्होंने प्रयोगों से पूर्ण उत्पादन तक AI के संक्रमण, प्रबंधन की समस्याओं, ग्राहक अनुभव और AI नवाचारों में भारत की बढ़ती भूमिका पर चर्चा की।

दशकों से, बड़ी कंपनियों ने विशिष्ट कार्यों को हल करने के लिए विभिन्न डेटाबेस और अत्यधिक विशिष्ट समाधान लागू किए हैं। हालांकि प्रत्येक ने एक तत्काल समस्या का समाधान किया, परिणाम अक्सर डेटा का एक खंडित स्तर होता है, जो कई प्रणालियों से बना होता है जो एक दूसरे के साथ खराब तरीके से इंटरैक्ट करती हैं।

क्रोनिन इस विखंडन को AI को अपनाने में एक गंभीर बाधा मानते हैं। वह उद्योग अनुमानों का हवाला देते हैं कि AI विकास परियोजनाओं में से 70-80% कभी भी उत्पादन चरण तक नहीं पहुंचती हैं, और एमआईटी के एक अध्ययन से पता चला है कि ऐसी 95% परियोजनाएं लाभदायक नहीं बनती हैं।

Couchbase का परिचालन डेटा प्लेटफॉर्म इस समस्या को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कंपनियों को अपने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को समेकित करने में मदद करता है। सब कुछ एक बार में ठीक करने की कोशिश करने के बजाय, क्रोनिन ने कंपनियों को छोटी शुरुआत करने की सलाह दी, और डेटा स्तर के विखंडन से जूझ रहे संस्थापकों और उद्यमों को सबसे महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों को पहले चुनने की सलाह दी।

उन्होंने यूनाइटेड किंगडम के खुदरा विक्रेता Tesco का उदाहरण दिया, जिसका बेंगलुरु में एक बड़ा वैश्विक компетенस सेंटर (GCC) है। इस खुदरा विक्रेता की कई प्रणालियाँ ग्राहक अनुभव पर नकारात्मक प्रभाव डाल रही थीं, खासकर ब्लैक फ्राइडे और सप्ताहांत जैसे व्यस्त खरीदारी अवधियों के दौरान। Tesco ने एक इंस्टेंस और एक उपयोग के मामले से शुरुआत करके अपने डेटा स्तर को समेकित करना शुरू किया, इससे पहले कि वह अपने पूरे तकनीकी स्टैक पर प्रयास फैलाए। इस समेकन ने खुदरा विक्रेता को मिलीसेकंड से कम विलंबता के साथ प्रति सेकंड लाखों लेनदेन को संसाधित करने में सक्षम बनाया। क्रोनिन के अनुसार, यह उदाहरण दर्शाता है कि कंपनियां अपने पूरे संचालन पर बदलाव फैलाने से पहले एक उपयोग के मामले के माध्यम से विखंडन की समस्या का समाधान कैसे शुरू कर सकती हैं।

AI उत्पादों के विकास का दबाव कई उद्यमों को मॉडल और अनुप्रयोगों पर प्राथमिकता देने के लिए प्रेरित करता है। हालांकि, पायलट प्रोजेक्ट अक्सर नियंत्रित वातावरण में छोटे डेटासेट पर किए जाते हैं, जो संगठनों को वास्तविक उत्पादन की मांगों के लिए तैयार नहीं करता है। क्रोनिन ने मशीन ट्रैफिक के बढ़ते पैमाने पर ध्यान दिलाया। उन्होंने कहा: 'आठारह महीनों में मशीन ट्रैफिक ने इंटरनेट पर मानव ट्रैफिक को पीछे छोड़ दिया। यह AI का पैमाना है। यह मशीन गति का पैमाना है जिस पर उद्यमों को काम करना चाहिए।'

जब AI एप्लिकेशन वास्तविक दुनिया के वर्कलोड का सामना करते हैं, तो खंडित डेटा सिस्टम उन्हें बड़े पैमाने पर विश्वसनीय रूप से कार्य करने से रोक सकते हैं। AI एजेंटों के बढ़ते उपयोग से यह समस्या और बढ़ जाती है। चूंकि एजेंट अधिक स्वायत्त होते जा रहे हैं और निर्णय लेने के कार्यों को संभाल रहे हैं, इसलिए उद्यमों को यह सुनिश्चित करना होगा कि वे उचित शासन संरचनाओं के भीतर आवश्यक डेटा तक पहुंच सकते हैं।

खंडित सिस्टम संचार और प्रबंधन को बाधित कर सकते हैं, जिससे एजेंटों की स्वायत्त रूप से कार्य करने की क्षमता सीमित हो जाती है। क्रोनिन ने उद्यमों से AI में निवेश वितरण के दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने का भी आग्रह किया। हालांकि मॉडल तेजी से विकसित हो रहे हैं, कॉर्पोरेट डेटा एक महत्वपूर्ण संपत्ति बना हुआ है। उन्होंने जोर देकर कहा: 'मॉडल किराए पर लिए जा सकते हैं। आज का सर्वश्रेष्ठ मॉडल कल का अखबार है। उद्यम के लिए वास्तविक संपत्ति डेटा है।'

जैसे ही उद्यमों ने महसूस करना शुरू किया कि खंडित डेटा उनकी AI पहलों को धीमा कर रहा है, उनमें से कई ने मौजूदा सिस्टम को जोड़ने के लिए एपीआई और कनेक्टर्स जोड़कर प्रतिक्रिया दी। हालांकि, क्रोनिन ने चेतावनी दी कि ऐसा तरीका मुख्य समस्या को हल करने के बजाय अतिरिक्त जटिलता पैदा कर सकता है। प्रत्येक अतिरिक्त कनेक्शन विलंबता, जोखिम बढ़ाता है और एक और संभावित विफलता बिंदु बनाता है।

इसके बजाय, उन्होंने डेटा स्तर को समेकित करने की सिफारिश की ताकि AI एप्लिकेशन और एजेंट उससे अधिक सीधे इंटरैक्ट कर सकें, डेटा को ग्राहकों के करीब ला सकें। क्रोनिन के अनुसार, भारत में बड़े GCC सहित कई उद्यम अब डेटा विखंडन को दूर करने के लिए अपनी वास्तुकला की समीक्षा कर रहे हैं। इन परिवर्तनों के बिना, AI विकास में आगे का निवेश उन्हीं समस्याओं को जन्म दे सकता है।

डेटा समेकन ग्राहक अनुभव को भी बेहतर बना सकता है, जिससे सिस्टम बढ़ती मांग को संभालने, सुलभ बने रहने और तेजी से प्रतिक्रिया करने में मदद मिलती है। चूंकि ग्राहक AI-आधारित सेवाओं से अधिक की उम्मीद करते हैं, इसलिए परिधि पर डेटा की उपस्थिति अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है।

क्रोनिन ने उल्लेख किया कि एशिया-प्रशांत क्षेत्र में व्यावसायिक संस्कृतियां भिन्न होती हैं, लेकिन डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर का विखंडन AI को अपनाने के लिए एक सामान्य समस्या बनी हुई है। साथ ही, भारत AI नवाचार और निर्णय लेने का एक महत्वपूर्ण केंद्र बन रहा है। उन्होंने उल्लेख किया कि Couchbase के शीर्ष 50 वैश्विक ग्राहकों में से 80% का भारत में महत्वपूर्ण उपस्थिति है, और उनके अधिकांश AI नवाचार और नेतृत्व इस देश में आधारित हैं। Couchbase भी भारत में अपनी उपस्थिति का विस्तार कर रहा है, अपने एशिया-प्रशांत मुख्यालय को बेंगलुरु स्थानांतरित कर रहा है। भारत में Couchbase के कॉर्पोरेट ग्राहकों में एयर इंडिया, एयरटेल, बिगबास्केट और महिंद्रा फाइनेंस शामिल हैं। क्रोनिन के अनुसार, वैश्विक व्यवसाय में भारत की भूमिका लागत बचत से परे चली गई है; यहां नवाचार, नेतृत्व और महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय अधिक बार हो रहे हैं। उन्होंने एयर इंडिया के अगली पीढ़ी के मनोरंजन प्लेटफॉर्म का उल्लेख किया, जो Couchbase पर बनाया जा रहा है। इस प्लेटफॉर्म का उद्देश्य विमान में नेटवर्क कनेक्टिविटी की अनुपस्थिति में भी यात्रियों को व्यक्तिगत खरीदारी और मनोरंजन अनुभव प्रदान करना है। क्रोनिन के लिए, यह परियोजना दर्शाती है कि भारतीय उद्यम वास्तविक परिचालन स्थितियों में ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे करते हैं।

क्रिप्टो एक्सचेंज की सबसे बड़ी हैकिंग ने एक्सचेंज सुरक्षा प्रणाली में भेद्यता का पता लगाया
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क्रिप्टो एक्सचेंज की सबसे बड़ी हैकिंग ने एक्सचेंज सुरक्षा प्रणाली में भेद्यता का पता लगाया

क्रिप्टो उद्योग में सबसे बड़ी चोरी से जुड़ी हालिया घटना ने क्रिप्टो एक्सचेंजों के सुरक्षा तंत्रों में एक गंभीर कमजोरी का पता लगाया। हालांकि Binance पर हमला, जिसकी लागत 6.3 बिलियन अमेरिकी डॉलर थी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित नहीं था, लेकिन एआई का विकास किसी भी क्रिप्टो एक्सचेंज की ग्राहकों की संपत्ति की सुरक्षा की गारंटी देने की क्षमता पर सवाल उठाता है।

दुनिया का सबसे बड़ा क्रिप्टो एक्सचेंज, Binance, ने अस्थायी रूप से निकासी संचालन रोक दिया है। एक्सचेंज ने अपने स्वयं के भंडार और उपयोगकर्ताओं के लिए सुरक्षित परिसंपत्ति कोष (SAFU) से सभी नुकसान की भरपाई करने का वादा किया है, जो एक आपातकालीन निधि के रूप में कार्य करता है। Binance अफ्रीका के प्रतिनिधियों ने शुक्रवार को बताया कि 'उपयोगकर्ताओं की संपत्ति सुरक्षित है'।

TRM Labs नामक विश्लेषणात्मक फर्म के आंकड़ों के अनुसार, हैकर ने गुरुवार, 29 अक्टूबर को Binance वॉलेट से 10 विभिन्न ब्लॉकचेन पर फंड स्थानांतरित कर दिए थे। इन लेनदेन का अधिकांश भाग दक्षिण अफ्रीका के समय के अनुसार 22:05 के लगभग 20 मिनट बाद किया गया था। TRM Labs द्वारा चुराए गए धन की कुल राशि का अनुमान 6.36 बिलियन डॉलर है, जो फरवरी 2025 में Bybit से चोरी हुए 1.5 बिलियन डॉलर से लगभग चार गुना अधिक है। Binance के अनुमान के अनुसार, यह राशि लगभग 6.3 बिलियन डॉलर है।

30 अक्टूबर की शुरुआत तक, TRM ने लगभग 2.7 बिलियन डॉलर को फ्रीज किया हुआ पाया, जो मुख्य रूप से स्थिर सिक्कों में था, जबकि Binance इस आंकड़े को लगभग 3 बिलियन डॉलर बताती है। हालांकि, हमलावर अभी भी एथेरियम और बिटकॉइन में लगभग 2.4 बिलियन डॉलर को नियंत्रित कर रहा है, जिसे कोई भी उत्सर्जक निकाय फ्रीज नहीं कर सकता है। यह राशि Binance द्वारा जनवरी में SAFU फंड में बनाए रखने की घोषणा किए गए 1 बिलियन डॉलर से दोगुनी से अधिक है।

चेक पॉइंट सॉफ्टवेयर टेक्नोलॉजीज में अफ्रीका के लिए सुरक्षा परामर्श प्रमुख, हैंड्रिक डी ब्रुइन ने टिप्पणी की कि 'हमलावरों ने एन्क्रिप्शन को हैक नहीं किया और न ही निजी कुंजियाँ चुराईं। उन्होंने उस सिस्टम पर कब्जा कर लिया जो कुंजियों को हस्ताक्षर करने के लिए इंगित करता है।' Binance के प्रारंभिक निष्कर्ष बताते हैं कि हमले की शुरुआत एक समझौता किए गए DevOps इंजीनियर के लैपटॉप से हो सकती है - जो एक्सचेंज की सॉफ्टवेयर प्रणालियों के विकास और संचालन के लिए जिम्मेदार कर्मचारियों में से एक है - जिससे हमलावर को निकासी अनुरोध भेजने की अनुमति देने वाली सेवा तक पहुंच मिली। Binance का दावा है कि उसे निजी कुंजियों के रिसाव का कोई सबूत नहीं मिला है।

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