कृत्रिम बुद्धिमत्ता
एआई और रोबोटिक्स दो अलग-अलग आर्थिक भविष्य बनाते हैं
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जैसे-जैसे अधिक सक्षम एआई उभर रहा है, कई कर्मचारियों में स्वचालन द्वारा प्रतिस्थापित होने के बारे में भारी और उचित चिंता उत्पन्न हुई है। यह दबाव विशेष रूप से सेवा कार्यों और सफ़ेद कॉलर नौकरियों में दिखाई देता है, जो अब तक स्वचालन के दबाव से अधिकांशतः सुरक्षित रहे हैं (उदाहरण के लिए विनिर्माण की तुलना में)।
इसी बीच, रोबोटिक्स, जिसे कभी-कभी भौतिक एआई की अवधारणा के साथ मिलाया जाता है, को एआई तैनाती के अगले कदम के रूप में सराहा जा रहा है।
लेकिन व्यवहार में, “सॉफ़्टवेयर एआई” और “भौतिक एआई”, जिसमें औद्योगिक रोबोट शामिल हैं, दोनों का उत्पादकता और नौकरी बाजार पर प्रभाव एक-दूसरे से बहुत अलग हो सकता है, और यह जरूरी नहीं कि सॉफ़्टवेयर एआई ही असमानताएँ पैदा करने में सबसे खराब हो।
ब्राज़ील के विश्वविद्यालय साओ पाउलो और ऑस्ट्रिया के वियना विश्वविद्यालय ऑफ़ इकॉनॉमिक्स एंड बिज़नेस के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया एक नया अध्ययन इन अंतरों को 52 देशों में मॉडल किया।
उन्होंने पाया कि जबकि रोबोट और एआई दोनों आर्थिक वृद्धि को बढ़ाते हैं, रोबोट वेतन असमानता को बढ़ाते हैं जबकि एआई इसे कम करता है। उन्होंने अपने निष्कर्ष 1 में प्रकाशित किए, शीर्षक “औद्योगिक रोबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में देशों के बीच कौशल प्रीमियम” के तहत।
स्वचालन, एआई, रोबोटिक्स और नौकरियां
स्वचालन में एक और कदम
अधिकांश लोगों द्वारा अक्सर भूल दिया जाता है, दुनिया ने पहले एआई/रोबोटिक क्रांति की लहर पहले ही देखी है, जहाँ 1993 से 2023 के बीच कार्यरत औद्योगिक रोबोटों की संख्या विश्व स्तर पर 689% बढ़ी।
और एक नई स्वचालन लहर अर्थव्यवस्था को प्रभावित करने वाली है, क्योंकि 2013 से 2023 के बीच कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में निजी निवेश 1159% बढ़ा (और उसके बाद और भी अधिक)।
ऐतिहासिक रूप से, औद्योगिक रोबोटों के माध्यम से स्वचालन ने मुख्यतः नियमित कार्यों में कम कुशल कर्मचारियों को प्रतिस्थापित किया। इससे “कौशल प्रीमियम” बढ़ा, अर्थात उच्च कुशल और कम कुशल कर्मचारियों के बीच वेतन अंतर, जिससे असमानता बढ़ी।
इसलिए चल रहे एआई तैनाती और नई रोबोटिक्स तकनीक के लिए इस कौशल प्रीमियम को मापना महत्वपूर्ण है, ताकि उनके व्यापक आर्थिक प्रभाव और विशेष रूप से नौकरी बाजार एवं वेतन असमानता को समझा जा सके।
जबकि रोबोट नौकरियों को, विशेष रूप से कम कुशल नौकरियों को, प्रतिस्थापित कर सकते हैं, वे कार्यबल पर व्यापक प्रभाव भी डाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, ब्राज़ील में रोबोट अपनाने से महिला और कुशल कर्मचारियों का अनुपात अन्य भागों की तुलना में बढ़ा।
इसी बीच, 453 कॉलेज-शिक्षित पेशेवरों पर एक अन्य अध्ययन ने दिखाया कि चैटजीपीटी तक पहुंच से उत्पादकता में वृद्धि होती है, जो कम कुशल कर्मचारियों में उच्च कुशल कर्मचारियों की तुलना में अधिक स्पष्ट है।
अतः अंततः, स्वचालन का प्रभाव, चाहे वह रोबोट हो या एआई, मुख्य रूप से इस पर निर्भर करता है कि वह किन कर्मचारियों को प्रतिस्थापित करता है और किन कर्मचारियों को सशक्त बनाता है।
अंतर-देशीय डेटा सेट
शोधकर्ताओं ने 52 देशों से डेटा एकत्र किया, जिनमें 34 को उच्च-आय वाले, 12 को उच्च-मध्यम आय वाले और 6 को निम्न-मध्यम आय वाले माना गया। नमूना 2019 के डेटा को शामिल करता है।
निम्न-आय वाले देशों को शामिल नहीं किया गया, क्योंकि इन देशों में औद्योगिक रोबोट उपयोग और एआई निवेश बहुत कम होता है। अध्ययन के लिए विभिन्न स्रोतों को एकत्र किया गया।
परम्परागत भौतिक पूंजी स्टॉक को अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष (2025) डेटाबेस से प्राप्त किया गया।
कम कुशल और उच्च कुशल श्रम पर डेटा अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन (2025) से प्राप्त किया गया।
औद्योगिक रोबोटों का स्टॉक अंतर्राष्ट्रीय रोबोटिक्स फेडरेशन (2023) से प्राप्त किया गया, और प्रति रोबोट औसत कीमत को क्रय शक्ति समानता (PPP) द्वारा समायोजित किया गया।
एआई तैनाती के प्रॉक्सी के रूप में एआई प्रौद्योगिकियों में निवेश, सेंटर फॉर सिक्योरिटी एंड इमर्जिंग टेक्नोलॉजी और यू.एस. ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स के डेटा के साथ, Our World in Data प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रोसेस किया गया।
विश्व भर में कौशल प्रीमियम
औसत कौशल प्रीमियम 1.44 है, जो बेल्जियम (BEL) में देखे गए मान के करीब है। सबसे कम अनुमानित मान 0.68 है, जो रूस (RUS) और आइसलैंड (ISL) में देखे गए मान के करीब है, जबकि सबसे अधिक मान, 4.28, जापान (JPN) में देखा गया है।
बड़ी तस्वीर यह दर्शाती है कि अधिक रोबोट स्टॉक वाले देशों में कौशल प्रीमियम अधिक होता है। हालांकि, कौशल प्रीमियम और एआई निवेश के बीच का संबंध महत्वपूर्ण नहीं है।
स्रोत: World Development
कौशल प्रीमियम का अधिक गहराई से विश्लेषण करने पर, शोधकर्ताओं ने पाया कि:
- उच्च जीडीपी वाले अर्थव्यवस्थाओं में उच्च और निम्न कुशल कर्मचारियों के बीच वेतन अंतर अधिक होता है।
- उच्च आय वाले देशों में सामान्यतः उच्च कुशल कर्मचारियों का हिस्सा अधिक और कौशल प्रीमियम कम होता है, जबकि मध्य आय वाले अर्थव्यवस्थाओं में अधिक परिवर्तनशीलता देखी जाती है।
- उच्च उत्पादकता (कुल कारक उत्पादकता (TFP) के अनुसार मापी गई) वाले देशों में उच्च कुशल और निम्न कुशल कर्मचारियों के बीच वेतन अंतर छोटा होता है।
स्रोत: World Development
इन डेटा से एक और अंतर्दृष्टि, यद्यपि अपेक्षित, यह है कि जीडीपी और रोबोट स्टॉक के बीच सकारात्मक संबंध है। यही बात जीडीपी और एआई निवेश के लिए भी लागू होती है।
स्रोत: World Development
जबकि विवरण प्रत्येक देश की व्यक्तिगत आर्थिक स्थिति और उसके कार्यबल के उच्च/निम्न कौशल मिश्रण पर निर्भर करता है, औसतन, प्रति कार्यकर्ता रोबोट स्टॉक में 1% वृद्धि से प्रति कार्यकर्ता जीडीपी में 0.29% की वृद्धि जुड़ी होती है। कम विकसित देशों, जिनमें प्रति कार्यकर्ता रोबोट स्टॉक कम है, जैसे पाकिस्तान (PAK), पेरू (PER), मिस्र (EGY), और कोलंबिया (COL), रोबोट उपयोग में वृद्धि से सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं।
स्रोत: World Development
इसी बीच, एआई निवेश में प्रत्येक 1% वृद्धि के लिए प्रति कार्यकर्ता जीडीपी में वृद्धि लगभग नगण्य थी, केवल 0.03%।
असमानता के संदर्भ में, प्रति कार्यकर्ता रोबोट स्टॉक में 1% वृद्धि औसतन कौशल प्रीमियम में 0.23% की वृद्धि से जुड़ी है। वहीं, एआई निवेश में 1% वृद्धि कौशल प्रीमियम में 0.018% की कमी से जुड़ी है, जो दर्शाता है कि एआई असमानता को कम कर सकता है, विशेष रूप से उच्च आय वाले देशों में।
| प्रौद्योगिकी वृद्धि | प्रति कार्यकर्ता जीडीपी में मॉडल किया गया परिवर्तन | कौशल प्रीमियम में मॉडल किया गया परिवर्तन |
|---|---|---|
| 1% increase in robots per worker | +0.29% | +0.23% |
| 1% increase in AI investment per worker | +0.03% | -0.018% |
एआई और रोबोटिक्स का विलयन?
इस अध्ययन में, रोबोटिक्स और एआई को मुख्यतः दो पूरी तरह अलग श्रेणियों के रूप में माना गया है, क्योंकि रोबोट आमतौर पर असेंबली लाइनों जैसी सेटिंग्स में औद्योगिक रोबोट को दर्शाते हैं।
हालांकि, निकट भविष्य में, स्वचालन का अगला चरण भौतिक मशीनों को एआई प्रणालियों के साथ मिलाने में शामिल होगा, जो कर्मचारियों और रोबोटों को अधिक सक्षम बनाते हैं।
भौतिक एआई एआई के मॉडल किए गए असमानता-घटाने वाले प्रभाव को बनाए रखेगा या नहीं, यह अनिश्चित है। एक बार एआई उन मशीनों में एम्बेड हो जाता है जो भौतिक कार्य करती हैं, तो वह कर्मचारियों को बढ़ा सकता है, उन्हें प्रतिस्थापित कर सकता है, या दोनों कर सकता है। परिणाम इस पर निर्भर करेगा कि कौन से कार्य स्वचालित किए जाते हैं और क्या कर्मचारियों को मशीनों के साथ नई क्षमताएँ दी जाती हैं।
इसलिए संयुक्त प्रभाव बड़े पैमाने पर रोबोटिक तैनाती हो सकता है, जबकि ऐतिहासिक पूर्वानुमान की तुलना में वेतन असमानता पर इसका कुछ दबाव कम हो सकता है।
इसलिए स्वचालन के गहन बहस वाले आर्थिक प्रभाव न केवल इस पर निर्भर करेंगे कि कंपनियां कितना निवेश करती हैं, बल्कि इस पर भी कि वह निवेश कर्मचारियों को प्रतिस्थापित करता है या उनके कार्यक्षमता को विस्तारित करता है।
रोबोटिक्स और एआई में निवेश
NVIDIA कॉरपोरेशन
NVDA मूल्य चार्ट
NVIDIA (NVDA ) आज केवल एक गेमिंग ग्राफ़िक्स कार्ड निर्माता नहीं रहा, बल्कि एआई हार्डवेयर में वैश्विक नेता बन गया है, जिसने अपने पूर्व-स्थापित GPU को विशेष रूप से एआई कंप्यूट कार्यभार के लिए नए डिज़ाइनों में अनुकूलित किया है।
इसने इसे एआई प्रौद्योगिकी में निवेश के बूम का प्रमुख लाभार्थी बना दिया है, और यह दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनी है। लेकिन NVIDIA केवल कंप्यूट हार्डवेयर कंपनी से आगे भी विकसित हो रहा है।
कंपनी ने स्वयं “भौतिक एआई”, अर्थात हर जगह रोबोटिक शरीर में एआई का तैनाती, को आईटी प्रौद्योगिकी में अगला कदम माना है, और इस क्षेत्र में अपनी नेतृत्वता को मजबूत करने के लिए ठोस कदम उठाए हैं।
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305750X26002287?via%3Dihub
यह NVIDIA के कॉस्मोस फ्रेमवर्क से शुरू होता है, एक “वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल” जो न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके न केवल पाठ या संख्याओं को, बल्कि वास्तविक दुनिया को उसकी जटिलता और जटिल भौतिकी के साथ मॉडल करता है।
Cosmos एक “ओपन वर्ल्ड फाउंडेशन मॉडल (WFMs), गार्डरेल्स, और डेटा प्रोसेसिंग लाइब्रेरीज़ के साथ एक प्लेटफ़ॉर्म है, जो स्वायत्त वाहनों (AVs), रोबोट, और वीडियो एनालिटिक्स एआई एजेंटों के लिए भौतिक एआई के विकास को तेज करता है।”
कई रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहन कंपनियां पहले से ही अपने भौतिक एआई के विकास को तेज करने के लिए कॉस्मोस का उपयोग कर रही हैं।
स्रोत: NVIDIA
कंपनी इस मॉडल को इस संकेत के रूप में देखती है कि 2026 रोबोटिक्स के लिए चैटजीपीटी मोमेंट है, जहाँ यह क्षेत्र जिज्ञासा या शोध परियोजनाओं से अनुप्रयोगों की बढ़ती संख्या की ओर बढ़ता है।
https://www.nvidia.com/en-eu/ai/cosmos/
फिर NVIDIA ने AI-संचालित रोबोटों के प्रशिक्षण और तैनाती के लिए Isaac-GROOT और IsaacLab Arena विकसित किए। Isaac एक विज़न-भाषा-क्रिया मॉडल है जो विशेष रूप से मानवाकार रोबोटों के लिए बनाया गया है, पूर्ण-शरीर नियंत्रण और संदर्भात्मक समझ प्रदान करता है।
महत्वपूर्ण बात यह है कि Isaac मॉडल की कंप्यूटिंग आवश्यकताएँ अपेक्षाकृत कम हैं, $3,500 की NVIDIA रोबोटिक्स चिप मॉड्यूल, Jetson AGX Thor, Isaac चलाने के लिए पर्याप्त है, जिससे मानवाकार रोबोट की कंप्यूट हार्डवेयर लागत उसके कुल मूल्य का बहुत छोटा हिस्सा बनती है। यह पावर मांग को भी सीमित करता है, जो इसका उपयोग करने वाले रोबोटों की अच्छी स्वायत्तता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।
NVIDIA® Jetson Thor™ सीरीज़ मॉड्यूल आपको भौतिक एआई और रोबोटिक्स के लिए अंतिम प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करते हैं, जो 40 W से 130 W के बीच पावर कॉन्फ़िगर करने योग्य 2070 FP4 TFLOPS एआई कंप्यूट और 128 GB मेमोरी प्रदान करते हैं। वे NVIDIA AGX Orin™ की तुलना में 7.5 गुना अधिक एआई कंप्यूट और 3.5 गुना बेहतर ऊर्जा दक्षता देते हैं।
औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए, NVIDIA का Omniverse है, जो औद्योगिक डिजिटल ट्विन और रोबोटिक्स सिमुलेशन जैसी भौतिक एआई अनुप्रयोगों के विकास के लिए लाइब्रेरी और माइक्रोसर्विसेज का संग्रह है।
अंत में, सभी प्रकार के भौतिक एआई टूल, रोबोट और कार्यों को समन्वयित करने के लिए NVIDIA OSMO है, एक “ऑर्केस्ट्रेटर” सॉफ़्टवेयर, जो विशेष रूप से भौतिक एआई के लिए बनाया गया है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा जनरेशन, प्रशिक्षण, सिमुलेशन, मूल्यांकन, और हार्डवेयर-इन-द-लूप परीक्षण सहित भौतिक एआई विकास के सभी चरणों में Isaac और Cosmos सहित कई एआई टूल को समन्वयित और संयोजित करने की अनुमति देता है।
यह विविधता NVIDIA को एआई और रोबोटिक्स दोनों के विस्तार को नए मिश्रित भौतिक एआई क्षेत्र में ले जाने के लिए सबसे अच्छा विकल्प बनाती है।
यह इसे पारंपरिक औद्योगिक रोबोट निर्माताओं की तुलना में बेहतर स्थिति में रखता है, जो अन्य अनुप्रयोगों के अनुकूल होने में संघर्ष कर सकते हैं। इसका एक अच्छा उदाहरण यह है कि ABB Robotics जैसी सर्वश्रेष्ठ कंपनियां भी अब NVIDIA के साथ अगली पीढ़ी के औद्योगिक रोबोटों के लिए साझेदारी कर रही हैं।
नया RobotStudio HyperReality, जो 2026 के दूसरे आधे में उपलब्ध होगा, उत्पादन को तेज़ और विश्वसनीय रूप से स्केल करने के तरीके को मूल रूप से बदल देगा, लागत को अधिकतम 40% तक घटाएगा और बाजार में समय को 50% तक तेज़ करेगा।
https://www.nvidia.com/en-eu/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/
समग्र रूप से, यह NVIDIA को भौतिक एआई की ओर बदलाव को नेविगेट करने में एक ईर्ष्यालु प्रतिस्पर्धी स्थिति प्रदान करता है।
हालांकि, संभावित निवेशकों को अन्य कारकों को भी ध्यान में रखना होगा, विशेष रूप से NVIDIA की पहले से ही विशाल बाजार पूंजीकरण, यह तय करने से पहले कि एआई और रोबोटिक्स में संभावित वृद्धि 2026 में बाजारों द्वारा कंपनी को दी गई मूल्यांकन गुणकों को उचित ठहराती है या नहीं।
(आप इन विषयों पर हमारे पूर्ण निवेश रिपोर्टों में अधिक पढ़ सकते हैं: Physical AI और Nvidia itself)
नवीनतम NVIDIA कॉरपोरेशन (NVDA) स्टॉक समाचार और विकास
संदर्भित अध्ययन
1. Marcos J. Ribeiro and Klaus Prettner. औद्योगिक रोबोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में देशों के बीच कौशल प्रीमियम. World Development. Volume 208, दिसंबर 2026, 107538. https://www.securities.io/nvidia-nvda-spotlight/
