20 जनवरी 2025 · 24-घंटे AI अपडेट: Gemini “वॉल्यूम” में उड़ा, अब रिटेंशन पर असली परीक्षा; Zhipu का डिप्लॉय-फ्रेंडली “Hybrid Thinking” ओपन-सोर्स; और GTC 2026 का फोकस Physical AI + Inference
आज Google, Zhipu और NVIDIA की तीन खबरें एक ही दिशा दिखाती हैं: AI अब दूसरे चरण में है। सवाल सिर्फ “यह कर सकता है या नहीं” नहीं, बल्कि “क्या यह टिकाऊ, स्थिर, स्केलेबल और लागत-कुशल तरीके से डिलीवर हो सकता है।” डिस्ट्रीब्यूशन से यूज़ेज़ बढ़ता है, लेकिन लंबी दौड़ रिटेंशन, भरोसेमंदी और इन्फरेंस की कॉस्ट-कर्व तय करती है।
1. Gemini का उपयोग तेज़ी से बढ़ा; Enterprise के 8 मिलियन सब्सक्रिप्शन और 1,500 कंपनियों तक पहुंच—लेकिन गहराई और संतुष्टि चुनौती
टिप्पणी:
Gemini सिर्फ एक स्टैंडअलोन मॉडल नहीं है। यह Google Search, Gmail, Workspace, Chrome और Samsung Galaxy डिवाइसेज़ जैसे कोर टचपॉइंट्स में “बिना शोर” के घुसकर अपनाया जाता है। Google ने डिस्ट्रीब्यूशन और रीच साबित कर दी है। अगला चरण यह साबित करना है कि उपयोग “ट्रायल/शैलो यूज़” से “बिना इसके काम नहीं चलता” में बदलता है या नहीं।
8 मिलियन एंटरप्राइज़ सीट्स और 1,500 कंपनियों का कवरेज आकर्षक दिखता है, लेकिन इंडस्ट्री फीडबैक एक परिचित समस्या दिखाता है: बड़े पैमाने पर ग्राहक जोड़ना आसान, बारीक स्तर पर ऑपरेशन और संतुष्टि कठिन। एंटरप्राइज़ के लिए केवल क्षमता नहीं, बल्कि स्थिरता, लागत नियंत्रण और SLA-ग्रेड भरोसेमंदी निर्णायक होती है।
इसलिए असली KPI सीट-काउंट नहीं, बल्कि renewal rate, active seat ratio, और पायलट से कंपनी-वाइड विस्तार की गति है। “वॉल्यूम” में Gemini सफल दिख रहा है—अब चुनौती “गहराई और रिटेंशन” है।
2. Zhipu ने GLM-4.7-Flash ओपन-सोर्स किया: 30B कुल पैरामीटर, 3B एक्टिव—“Hybrid Thinking” के साथ कम लागत पर डिप्लॉयमेंट
टिप्पणी:
Zhipu का संदेश सीधा है: “उपयोगी reasoning” को कम लागत वाले, डिप्लॉय करने योग्य एंटरप्राइज़ कंपोनेंट की तरह बनाना, न कि सिर्फ बड़े क्लाउड-ओनली मॉडल की रेस में भागना। 30B कुल लेकिन 3B एक्टिव वाला डिज़ाइन इन्फरेंस में कंप्यूट और मेमोरी फुटप्रिंट घटाकर दक्षता बढ़ाता है।
यह एज डिवाइसेज़, प्राइवेट क्लाउड और हाई-कनकरेंसी वेब सर्विसेज़ जैसे संसाधन-सीमित वातावरण के लिए खास तौर पर आकर्षक है।
लेकिन जोखिम routing और “thinking” मैकेनिज़्म की स्थिरता में है: अगर कठिन टास्क में कभी “कम गहराई” या “कम सटीकता” दिखे, तो यूज़र को सीमा बहुत साफ़ महसूस होगी।
Zhipu ने API को मुफ्त खोला और MIT लाइसेंस (कमर्शियल उपयोग अनुमति) चुना—जो SMBs और इंडी डेवेलपर्स के लिए बाधा घटाता है, और क्लोज्ड/पेड मॉडल्स के मुकाबले अलग रास्ता दिखाता है।
3. NVIDIA ने GTC 2026 (16–19 मार्च 2026, San Jose) कन्फर्म किया: Physical AI, AI Factories, और Inference तीन मुख्य थीम
टिप्पणी:
GTC 2026 का “Physical AI + AI Factories + Inference” फोकस बताता है कि NVIDIA “कंटेंट जनरेशन” से आगे बढ़कर “एजेंट-ड्रिवन रियल-वर्ल्ड इंटरैक्शन” और इन्फरेंस के औद्योगिकीकरण पर दांव लगा रहा है।
कन्फर्म्ड पार्टिसिपेशन में Li Auto, Xiaomi, NIO, Great Wall, Alibaba जैसे चीनी ऑटो/टेक प्लेयर्स के साथ Tesla, Disney, Johnson & Johnson, Stanford, Together AI जैसी ग्लोबल संस्थाएं भी शामिल हैं।
कांसेप्ट से ज्यादा महत्वपूर्ण है मापने योग्य सुधार: थ्रूपुट, लेटेंसी, एनर्जी एफिशिएंसी, TCO और डिलीवरी का रिपीटेबल होना। क्या आप इस साल के GTC का इंतजार कर रहे हैं?
समापन:
Gemini ने डिस्ट्रीब्यूशन से वॉल्यूम जीत लिया, अब उसे रिटेंशन और डीप यूज़ साबित करना है। Zhipu “डिप्लॉयएबल reasoning” को ओपन-सोर्स और दक्षता के जरिए आगे बढ़ा रहा है। NVIDIA अगली लहर को इन्फरेंस स्केल और Physical AI में देख रहा है। अगले चरण में जीत शायद “प्रोडक्टाइज़ेशन + भरोसेमंदी + कॉस्ट-कर्व” से तय होगी। आपके हिसाब से सबसे तेज़ कंपाउंडिंग किसकी होगी: इकोसिस्टम डिस्ट्रीब्यूशन, डिप्लॉय-फ्रेंडली ओपन-सोर्स, या इंडस्ट्रियल इन्फरेंस प्लेटफॉर्म?
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