27 अगस्त 2025 · 24-घंटे की AI रिपोर्ट: AI इंफरेंस की बढ़ती मांग, IBM-AMD क्वांटम साझेदारी, MongoDB की शानदार वित्तीय रिपोर्ट
पिछले 24 घंटों में, AI उद्योग में बड़े बदलाव हो रहे हैं। वैश्विक स्तर पर AI इंफरेंस की मांग में उछाल, IBM और AMD की क्वांटम-सेंट्रिक सुपरकंप्यूटिंग साझेदारी, और MongoDB की AI-चालित वित्तीय वृद्धि — ये तीनों रुझान मिलकर AI इंफ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूटिंग इनोवेशन और डेटाबेस इकोसिस्टम की नई दिशा तय कर रहे हैं।
1. AI इंफरेंस की मांग में भारी उछाल, Google और Microsoft कर रहे हैं वैश्विक नेतृत्व
डेटा के अनुसार, Google ने जुलाई 2025 में 980 ट्रिलियन से अधिक टोकन प्रोसेस किए, जो मई की तुलना में दोगुने हैं। Microsoft ने अपने Foundry API के माध्यम से FY2025 (जून तक) में 500 ट्रिलियन से अधिक टोकन प्रोसेस किए, जो साल-दर-साल 7 गुना वृद्धि है। ByteDance ने मई 2025 तक औसतन प्रति दिन 16.4 ट्रिलियन टोकन का उपयोग किया। जून के अंत तक, चीन में दैनिक टोकन खपत 30 ट्रिलियन तक पहुंच गई, जो 2024 की शुरुआत की तुलना में 300 गुना अधिक है।
टिप्पणी:
इंफरेंस (inference) चरण में टोकन खपत अब ट्रेनिंग की तुलना में कहीं अधिक है, जो इस बात का संकेत है कि AI मॉडल तेजी से रिसर्च से वास्तविक एप्लीकेशन की ओर बढ़ रहे हैं। इंफरेंस API से 70% तक का प्रॉफिट मार्जिन मिलता है, जिससे Google और Microsoft जैसी कंपनियों को बड़ी आमदनी हो रही है। Q2 2025 में Google Cloud की आय $13.6 बिलियन रही, जबकि Microsoft Azure AI की आय में 5x की वृद्धि हुई।
NVIDIA की नई तकनीकें जैसे Spectrum-XGS Ethernet और Jetson Thor भी दक्षता को और बेहतर बनाने में मदद करेंगी।
वर्तमान में, Microsoft Azure, OpenAI और कई अन्य AI कंपनियों को सेवा प्रदान कर रहा है, जबकि Google की Gemini का उपयोग करने वाली कंपनियों की संख्या 85,000 से अधिक हो चुकी है — यह दर्शाता है कि AI इंफरेंस की वैश्विक मांग कितनी बड़ी है। केवल मई में ByteDance की टोकन खपत लगभग 500 ट्रिलियन तक पहुंच गई, जो इसके मजबूत AI उपयोग मामलों को दर्शाता है। हालांकि, इतने बड़े पैमाने पर टोकन प्रोसेसिंग प्राइवेसी और रेगुलेटरी चुनौतियों को भी बढ़ा रही है।
2. IBM और AMD ने मिलकर विकसित किया क्वांटम-सेंट्रिक सुपरकंप्यूटिंग आर्किटेक्चर
IBM और AMD ने क्वांटम-सेंट्रिक सुपरकंप्यूटिंग (quantum-centric supercomputing) आर्किटेक्चर विकसित करने के लिए साझेदारी की है, जो क्वांटम कंप्यूटिंग को हाई-परफॉरमेंस कंप्यूटिंग (HPC) और AI इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ जोड़ता है। इस आर्किटेक्चर में, क्वांटम कंप्यूटर CPU, GPU और अन्य कंप्यूटिंग इंजनों के साथ मिलकर बड़े पैमाने पर AI वर्कलोड को संभालने के लिए एकीकृत होंगे।
टिप्पणी:
क्वांटम कंप्यूटर जटिल आणविक सिमुलेशन में उत्कृष्ट हैं, जबकि HPC और AI बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण में श्रेष्ठ हैं। दोनों का संयोजन उन समस्याओं का समाधान खोलता है जिन्हें पारंपरिक कंप्यूटिंग नहीं सुलझा सकती।
यह साझेदारी उद्योग में विश्वास को मजबूत करती है, लेकिन क्वांटम कंप्यूटिंग अभी शुरुआती चरण में है। इसके अलावा, AI और क्वांटम निवेश के आसपास बाजार में बबल बनने का खतरा है। यदि IBM और AMD AI के साथ क्वांटम को सफलतापूर्वक एकीकृत करते हैं, तो यह भविष्य में AI में बड़े ब्रेकथ्रू ला सकता है।
3. MongoDB की वित्तीय रिपोर्ट शानदार, AI ने Atlas की वृद्धि को बढ़ावा दिया
MongoDB ने FY2026 की Q2 रिपोर्ट में कुल $591.4 मिलियन का राजस्व दर्ज किया, जो साल-दर-साल 24% की वृद्धि है। सब्सक्रिप्शन राजस्व $572.4 मिलियन (+23%) और सेवाओं का राजस्व $19 मिलियन (+33%) रहा।
कंपनी का Q2 ग्रॉस प्रॉफिट $420 मिलियन रहा, जिसमें 71% का मार्जिन था, जो पिछले साल की समान अवधि के 73% से थोड़ा कम है। नॉन-GAAP ग्रॉस प्रॉफिट $436.4 मिलियन रहा, जिसमें 74% का मार्जिन था। ऑपरेशनल लॉस $65.3 मिलियन तक घटा, जबकि नॉन-GAAP ऑपरेटिंग इनकम $86.8 मिलियन रही (+65% YoY)। 31 जुलाई 2025 तक, MongoDB के पास $2.3 बिलियन नकदी और नकदी समतुल्य थे।
टिप्पणी:
MongoDB की AI रणनीति ने इसके क्लाउड डेटाबेस Atlas की तेज़ वृद्धि को बढ़ावा दिया। Q2 की कुल आय में से 74% Atlas से आई, जो साल-दर-साल 29% अधिक है। ग्राहकों की संख्या 59,900 तक पहुंच गई, केवल इस तिमाही में ही 2,800 नए ग्राहक जुड़े।
MongoDB का NoSQL डॉक्युमेंट डेटाबेस अपनी लचीलापन और उच्च प्रदर्शन के कारण AI वर्कलोड्स जैसे वेक्टर सर्च, जेनरेटिव AI डेटा स्टोरेज, और रियल-टाइम इंफरेंस के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।
AI इंफरेंस की तेज़ मांग ने MongoDB की सतत वृद्धि को बढ़ावा दिया है, लेकिन क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर विस्तार और AI फीचर विकास ने लागतों में भी वृद्धि की है। Google, AWS और Microsoft जैसी क्लाउड दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा करते समय MongoDB को अपनी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए नई रणनीतियां अपनानी होंगी।
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