14 फ़रवरी 2026 · 24 घंटे की AI अपडेट: Grok का US शेयर 17.8%, Alibaba का CoPaw “लोकल-फर्स्ट”, Micron ने PCIe 6.0 SSD से बैंडविड्थ दोगुनी की
पिछले 24 घंटों में तीन बातें साफ़ हुईं: Grok वितरण के दम पर मुख्य प्रतिस्पर्धा में आ रहा है; पर्सनल असिस्टेंट “प्राइवेसी + कंट्रोल” वाले डिलीवरी मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं; और डेटा सेंटर में स्टोरेज बैंडविड्थ फिर से AI सिस्टम का हार्ड बॉटलनेक बन रही है।
1. Apptopia के अनुसार Grok का US मार्केट शेयर पिछले महीने 17.8% हुआ, दिसंबर में 14% और पिछले साल जनवरी में 1.9% था
टिप्पणी:
1.9% → 14% → 17.8% का पैटर्न बताता है कि Grok “एज एक्सपेरिमेंट” से निकलकर “मेनस्ट्रीम चॉइस” की रेंज में आ गया है, और यह ग्रोथ एक बार की उछाल नहीं बल्कि लगातार चढ़ाई जैसी दिखती है। X (Twitter) के फीड लूप में “स्क्रॉल→पूछो→और पढ़ो” वाला व्यवहार स्वाभाविक बनता है, इसलिए यह अलग चैट ऐप खोलने की बजाय “देखते-देखते पूछने” जैसा अनुभव देता है।
लेकिन तेज़ ग्रोथ के साथ जोखिम भी बढ़ता है: अनुचित जनरेशन पर रेगुलेटरी जांच, और “शॉक वैल्यू” पोज़िशनिंग का भरोसे पर असर। साथ ही Gemini और ChatGPT के मुकाबले क्षमता/स्थिरता में अंतर की धारणा बनी हुई है। शेयर बढ़ना शुरुआत है; भरोसा और टिकाऊ उपयोग असली परीक्षा है।
2. Alibaba Cloud Tongyi टीम ने CoPaw पर्सनल असिस्टेंट लॉन्च किया: लोकल और क्लाउड दोनों डिप्लॉयमेंट, और GitHub पर ओपन-सोर्स करने की योजना
टिप्पणी:
CoPaw को “लोकल-फर्स्ट, मल्टी-चैनल, प्रोएक्टिव हार्टबीट” के साथ पेश किया गया है, और इसमें मेमोरी सिस्टम (ReMe) व एक्स्टेन्सिबल स्किल्स फ्रेमवर्क (Skills) को मजबूत किया गया है। यहां मुकाबला मॉडल-साइज़ का नहीं, डिलीवरी का है: प्राइवेसी, कंट्रोल, सेटअप फ्रिक्शन, और पर्सनल डेटा/वर्कफ़्लो इंटीग्रेशन। लोकल डिप्लॉयमेंट “डेटा मेरे पास” की जरूरत को टार्गेट करता है, क्लाउड ऑनबोर्डिंग आसान बनाता है।
यदि ओपन-सोर्स रिलीज़ में प्लगइन/स्किल्स और परमिशन-सिक्योरिटी लेयर भी शामिल हुई, तो यह पर्सनल एजेंट का उपयोगी बेस बन सकता है। क्या आप CoPaw जैसे लोकल-फर्स्ट असिस्टेंट का इस्तेमाल करेंगे?
3. Micron ने PCIe 6.0 SSD का बड़े पैमाने पर उत्पादन शुरू किया: 28GB/s रीड, 14GB/s राइट—PCIe 5.0 NVMe से लगभग 2×
टिप्पणी:
ये नंबर PCIe 6.0 की बैंडविड्थ डबलिंग के साथ सीधे मेल खाते हैं, और Micron “सिस्टम-लेवल ऑप्टिमाइज़ेशन” (NAND, कंट्रोलर, DRAM कैश, फर्मवेयर) पर जोर दे रहा है। सीक्वेंशियल-हेवी वर्कलोड में—डेटा प्रीफेच और ट्रेनिंग चेकपॉइंट लिखना—इतनी बैंडविड्थ विंडो टाइम घटाकर क्लस्टर यूटिलाइज़ेशन बढ़ा सकती है।
AI में कंप्यूट जितना बढ़ता है, I/O स्लो होने पर उतना महंगा खाली समय बनता है। प्लेटफॉर्म सपोर्ट और पावर/थर्मल की लागतें अहम रहेंगी, लेकिन दिशा साफ़ है: एंटरप्राइज़ स्टोरेज फिर से AI क्रिटिकल पाथ पर लौट रहा है।
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