महान संगम: कैसे एआई हर सीमा को जोड़ता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने अपनी दक्षता बढ़ाने, लागत घटाने और उत्पादकता बढ़ाने की संभावनाओं से दुनिया को जलाया है।

जबकि कई लोगों के लिए AI का मतलब चैटबॉट्स से है, जनरेटिव AI टूल्स जैसे ChatGPT की पहुँच और लोकप्रियता के कारण, तकनीक बहुत अधिक व्यापक है, और इसके लाभ चिकित्सा, विनिर्माण, रोबोटिक्स, स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा, जलवायु विज्ञान, वित्त, कानून, साइबर सुरक्षा और उससे आगे तक फैले हुए हैं। तकनीक बहुत अधिक व्यापक है

समस्या‑समाधान और निर्णय‑लेने जैसी मानव संज्ञानात्मक कार्यों की नकल करके, AI इन उद्योगों की मूलभूत प्रणालियों को बदलने का वादा करता है, जहाँ बढ़ती संख्या में संगठन सक्रिय रूप से AI की क्षमताओं का अन्वेषण कर रहे हैं।

एक हालिया मैकिन्से सर्वेक्षण ने उजागर किया कि AI का उपयोग केवल प्रौद्योगिकी क्षेत्र में ही नहीं, जहाँ यह पहले ही 90% से अधिक हो गया है, बल्कि लगभग हर उद्योग में बढ़ रहा है।

दस में से नौ उत्तरदाताओं ने कहा कि उनके संगठन नियमित रूप से AI का उपयोग कर रहे हैं, हालांकि यह अभी भी प्रयोगात्मक चरण में है। पायलट चरण में होने के बावजूद, उत्तरदाताओं ने लागत और राजस्व लाभों की रिपोर्ट की, जिसमें 64% ने कहा कि AI उन्हें नवाचार करने में सक्षम बना रहा है।

यह बढ़ती अपनाने की दर दर्शाती है कि इतनी प्रारंभिक अवस्था में भी AI डिजिटल परिवर्तन का एक प्रमुख सक्षम बन रहा है।

आज के वैश्विक रूप से परस्पर जुड़े और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में, AI व्यवसायों को बिग डेटा, क्लाउड कंप्यूटिंग और इंटरनेट ऑफ थिंग्स जैसी विभिन्न डिजिटल तकनीकों की शक्ति को harness करने की अनुमति देता है। प्रभावी रूप से, यह एक संगम तकनीक के रूप में कार्य करता है, अन्य तकनीकों के विकास और एकीकरण को तेज़ करता है ताकि उनका संयुक्त प्रभाव उनके भागों के योग से अधिक हो।

इन बातों के साथ, चलिए विभिन्न क्षेत्रों में कुछ आकर्षक AI प्रगति पर नज़र डालते हैं, जहाँ प्रत्येक यह दिखाता है कि यह दुनिया को कैसे बदल रहा है।

नीचे तीन डोमेनों का एक त्वरित स्नैपशॉट है जहाँ AI का संगम पहले से ही मापनीय है।

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एआई गट माइक्रोबायोम को मानव स्वास्थ्य (और CAD जोखिम) से जोड़ता है

AI की मदद से वैज्ञानिकों ने अब गट बैक्टीरिया के जटिल पारिस्थितिकी तंत्र और उनके रासायनिक संकेतों को डिकोड कर लिया है, जिससे बैक्टीरिया और मानव स्वास्थ्य के बीच छिपे हुए संबंधों का पता चल रहा है। नई उन्नत AI प्रणाली कैंसर, मोटापा और नींद विकारों के अध्ययन में पारंपरिक मॉडलों से बेहतर साबित हुई है, और प्रत्येक व्यक्ति के माइक्रोबियल प्रोफ़ाइल के आधार पर उपचार को अनुकूलित करने में बड़ी संभावनाएँ दिखाती है, जिससे व्यक्तिगत चिकित्सा का रूपांतरण संभव हो रहा है।

AI की छिपे हुए पैटर्न को उजागर करने की क्षमता विशेष रूप से उल्लेखनीय है, जैसा कि वॉटरलू विश्वविद्यालय के अध्ययन¹ में दिखाया गया, जहाँ AI‑संचालित विश्लेषण ने रूटीन रक्त परीक्षणों में ऐसे पैटर्न पहचाने जो जीवन‑रक्षक भविष्यवाणियों को किफायती और सुलभ बनाते हैं।

गट बैक्टीरिया हमारे स्वास्थ्य में प्रमुख भूमिका निभाते हैं, न केवल पाचन और रोग‑रोकथाम में बल्कि प्रतिरक्षा और यहाँ तक कि हमारे मूड में भी। नए शोध ने पाया कि हमारा गट माइक्रोबायोम² कोरोनरी आर्टरी रोग के विकास को भी प्रभावित कर सकता है, जो हर साल लगभग 20 मिलियन लोगों की जान लेता है।

मानव गट स्पष्ट रूप से आकर्षक है, लेकिन यह ट्रिलियन‑संख्या में माइक्रोऑर्गेनिज़्म का एक जटिल पारिस्थितिकी तंत्र भी है। गट में मौजूद बैक्टीरिया प्रजातियों की विशाल संख्या और उनके मानव रसायन विज्ञान के साथ अंतःक्रिया वैज्ञानिकों के लिए उनके प्रभाव को समझना चुनौतीपूर्ण बनाती है।

लेकिन एक क्रांतिकारी कदम में, टोक्यो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने इस समस्या को हल करने के लिए AI की ओर रुख किया।

उन्होंने एक AI प्रणाली बनाई जो यह समझ सके कि कौन‑से बैक्टीरिया कौन‑से मेटाबोलाइट्स उत्पन्न करते हैं, ये छोटे अणु रासायनिक संदेशवाहक के रूप में कार्य करते हैं और हमारे शरीर में परिसंचरित होते हैं, मेटाबोलिज़्म, प्रतिरक्षा और मस्तिष्क कार्य को प्रभावित करते हैं, और विभिन्न रोगों में बैक्टीरिया‑मेटाबोलाइट संबंध कैसे बदलते हैं।

“इन बैक्टीरिया‑रासायनिक संबंधों को सटीक रूप से मैप करके, हम संभावित रूप से व्यक्तिगत उपचार विकसित कर सकते हैं। कल्पना कीजिए कि हम एक विशिष्ट बैक्टीरिया को उगाकर लाभकारी मानव मेटाबोलाइट्स उत्पन्न कर सकें या लक्षित थेरेपी डिजाइन कर सकें जो इन मेटाबोलाइट्स को बदलकर रोगों का इलाज करें।”

– प्रोजेक्ट रिसर्चर टुंग डैंग, त्सुनोदा लैब, डिपार्टमेंट ऑफ बायोलॉजिकल साइंसेज़

वे विकसित किया गया एक बेयesian न्यूरल नेटवर्क है जिसका नाम VBayesMM है³, जो ट्रिलियन‑संख्या बैक्टीरिया और मेटाबोलाइट्स के जटिल अंतःक्रिया से अर्थपूर्ण पैटर्न पहचानने की चुनौती को हल करता है।

यह बेयesian दृष्टिकोण का उपयोग करके यह पहचानता है कि कौन‑से बैक्टीरिया समूह विशेष मेटाबोलाइट्स को सबसे अधिक प्रभावित कर रहे हैं। इसके अलावा, यह अपनी भविष्यवाणियों में अनिश्चितता को मापता है ताकि किसी भी गलत निष्कर्ष से बचा जा सके, जिससे वैज्ञानिकों को अधिक सटीक और भरोसेमंद अंतर्दृष्टि मिलती है।

वैरिएशनल बेयesian माइक्रोबायोम मल्टीओमिक्स (VBayesMM) दृष्टिकोण का उपयोग करके, टीम ने प्रमुख माइक्रोबियल प्रजातियों को तेज़ी और सटीकता से पहचाना, जिससे अधिक सटीक अनुमान प्राप्त हुए। वैरिएशनल इनफ़रेंस के कार्यान्वयन ने कंप्यूटेशनल बाधाओं को दूर किया, जिससे बड़े डेटा सेटों का स्केलेबल विश्लेषण संभव हुआ।

टीम अगली बार अधिक व्यापक रासायनिक डेटा सेटों के साथ काम करेगी ताकि बैक्टीरिया उत्पादों की पूरी श्रृंखला को कैप्चर किया जा सके और जब मेटाबोलाइट डेटा बैक्टीरिया डेटा से अधिक विस्तृत हो तो सटीकता में गिरावट की समस्या को दूर किया जा सके।

“हम VBayesMM को विविध रोगी जनसंख्या के विश्लेषण में अधिक मजबूत बनाने, बैक्टीरिया के ‘परिवार वृक्ष’ संबंधों को शामिल करके बेहतर भविष्यवाणी करने, और विश्लेषण के लिए आवश्यक कंप्यूटेशनल समय को और कम करने का लक्ष्य भी रखते हैं,” डैंग ने कहा। “क्लिनिकल अनुप्रयोगों के लिए, अंतिम लक्ष्य विशिष्ट बैक्टीरिया लक्ष्यों को उपचार या आहार हस्तक्षेप के लिए पहचानना है जो वास्तव में रोगियों की मदद कर सके, बुनियादी शोध से व्यावहारिक चिकित्सा अनुप्रयोगों की ओर बढ़ते हुए।”

निवेश योग्य पहलू: टेम्पस एआई के साथ प्रिसीजन मेडिसिन (TEM )

जीव विज्ञान की इस रोमांचक और जटिल दुनिया में, टेम्पस एआई व्यक्तिगत रोगी देखभाल के लिए AI‑सक्षम प्रिसीजन मेडिसिन समाधान प्रदान करने में अलग दिखता है।

• जीनोमिक्स: अगली पीढ़ी की अनुक्रमण (NGS) निदान, प्रोफाइलिंग, आणविक जीनोटाइपिंग और अन्य परीक्षण प्रदान करता है।
• डेटा: अपने लैब में उत्पन्न डेटा को संरचित और डी‑आईडेंटिफ़ाई करने में शामिल है, इससे पहले कि वह व्यावसायीकरण के लिए तैयार हो।
• AI एप्लिकेशन्स: निदान प्रदान करता है, मेडिकल डिवाइस के रूप में नया सॉफ़्टवेयर लागू करता है, और क्लिनिकल डिसीजन सपोर्ट टूल्स को तैनात करता है।

इस वर्ष, टेम्पस ने कुछ प्रमुख नियामक माइलस्टोन हासिल किए, जिसमें टेम्पस xR IVD डिवाइस के लिए FDA क्लियरेंस प्राप्त करना शामिल है, जो उन्नत RNA अनुक्रमण के माध्यम से दवा विकास को समर्थन देता है। परिणामस्वरूप, टेम्पस साझेदार अपने RNA अस्से का उपयोग करके “किस रोगी को कौन‑सी थेरेपी सबसे अधिक लाभ देगी” को अधिक सटीकता से पहचान सकते हैं और अधिक कुशल क्लिनिकल ट्रायल डिज़ाइन कर सकते हैं।

इसके अपडेटेड AI‑संचालित कार्डियक इमेज़ विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म, टेम्पस पिक्सेल, और AI सॉफ़्टवेयर टेम्पस ECG‑Low EF ने भी FDA 510(k) अनुमोदन प्राप्त किए, जिससे कंपनी की AI‑ड्रिवेन निदान में स्थिति मजबूत हुई।

12.73 बिलियन डॉलर के मार्केट कैप वाली कंपनी के शेयर वर्तमान में $72.52 पर ट्रेड हो रहे हैं, जो इस वर्ष लगभग 112% बढ़े हैं। सिर्फ पिछले महीने, TEM शेयर $100 के स्तर को पार कर गए।

वित्तीय स्थिति के संदर्भ में, टेम्पस ने हाल ही में Q3 2025 में राजस्व में 84.7% YoY वृद्धि दर्ज की, जो $334.2 मिलियन तक पहुंच गई, जबकि सकल लाभ 98.4% बढ़कर $209.9 मिलियन हो गया। उसी तिमाही में शुद्ध हानि $80 मिलियन रही। तिमाही के अंत में कंपनी के पास $764.3 मिलियन नकद और मार्केटेबल सिक्योरिटीज़ थे।

“हम न केवल अभूतपूर्व दर से बढ़ रहे हैं, बल्कि सकारात्मक समायोजित EBITDA तक पहुंचना एक महत्वपूर्ण माइलस्टोन है और हमारे मूल व्यवसाय की शक्ति को दर्शाता है,” टेम्पस के संस्थापक और CEO एरिक लेफकोफ़्स्की ने कहा। “सबसे कठिन बातों में से एक, और व्यवसाय मॉडल की स्थायित्व का संकेत, यह है कि हम व्यवसाय में पुनः निवेश की दर को धीमा कर सकते हैं और फिर भी वृद्धि बनाए रख सकते हैं, जो हमने इस तिमाही में हासिल किया।”

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एआई सौर तूफानों की भविष्यवाणी कई दिनों पहले करता है—पावर ग्रिड और सैटेलाइट्स की सुरक्षा

एक AI मॉडल विकसित किया गया है जो सौर वायु की भविष्यवाणी कई दिनों पहले, मौजूदा तरीकों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ करता है, जिससे पावर ग्रिड, सैटेलाइट और नेविगेशन सिस्टम को व्यवधानकारी अंतरिक्ष घटनाओं से बचाया जा सके और हमारी महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे की लचीलापन बढ़े।

सौर वायु सूर्य द्वारा जारी किए गए लगातार चार्ज्ड पार्टिकल्स की धारा है। यह तब होता है जब सूर्य के मुड़े हुए चुंबकीय क्षेत्रों में तनाव उत्पन्न होता है, जिससे वे स्नैप होते हैं और फिर पुनः जुड़ते हैं, जिसके दौरान बड़ी मात्रा में ऊर्जा मुक्त होती है।

जब ये पार्टिकल्स गति पकड़ते हैं, तो वे पृथ्वी के वायुमंडल को बाधित कर सकते हैं। वे न केवल पावर ग्रिड को प्रभावित कर सकते हैं, बल्कि सैटेलाइट को कक्षा से बाहर खींच सकते हैं, जैसा कि 2022 में एक मजबूत सौर वायु घटना के दौरान हुआ, जब SpaceX ने अपने 40 स्टारलिंक सैटेलाइट खो दिए।

सौर तूफान, दूसरी ओर, और भी अधिक शक्तिशाली घटनाएँ हैं, जहाँ सूर्य ऊर्जा, पार्टिकल्स और चुंबकीय क्षेत्रों को आकाशगंगा में फेंकता है। जब ये पृथ्वी की ओर निर्देशित होते हैं, तो यह उसके चुंबकीय क्षेत्र में बड़े व्यवधान का कारण बनता है, जिसे जियोमैग्नेटिक स्टॉर्म कहा जाता है। यही वह कारण है जो सुंदर ऑरोरा बोरेलिस प्रदर्शित करता है, लेकिन साथ ही पावर आउटेज भी पैदा करता है।

Lloyd’s के नवीनतम सिस्टमिक‑रिस्क परिदृश्य अनुमान लगाता है कि एक गंभीर सौर तूफान वैश्विक अर्थव्यवस्था को पाँच वर्षों में लगभग $2.4 ट्रिलियन के नुकसान के संपर्क में ला सकता है, जिसमें आज के अनुमानित नुकसान लगभग $17 बिलियन हैं।

यह बेहतर पूर्वानुमान की तात्कालिक आवश्यकता को दर्शाता है। इसलिए, NYU अबू धाबी (NYUAD) के शोधकर्ताओं ने AI की मदद से यह काम किया।

उन्होंने एक AI मॉडल बनाया जो सौर वायु की भविष्यवाणी कर सकता है⁴ घटना के होने से चार दिन पहले तक, मौजूदा तरीकों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ। यह मॉडल NASA के सोलर डायनामिक्स ऑब्ज़र्वेटरी (SDO) से सौर वायु और अल्ट्रावायलेट छवियों के ऐतिहासिक रिकॉर्ड पर प्रशिक्षित किया गया है।

सूर्य की छवियों का विश्लेषण करके, सौर वायु में परिवर्तन से जुड़े पैटर्न का पता लगाकर, NYUAD टीम ने अपने पूर्वानुमान की सटीकता में वर्तमान ऑपरेशनल मॉडलों की तुलना में 45% सुधार हासिल किया। इसके अलावा, उन्होंने पिछले AI‑आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में 20% सुधार भी प्राप्त किया।

“यह उपग्रहों, नेविगेशन सिस्टम और पावर इन्फ्रास्ट्रक्चर की सुरक्षा में एक बड़ा कदम है, जिस पर आधुनिक जीवन निर्भर करता है,” अध्ययन के मुख्य लेखक दत्तराज धुरी ने कहा। “उन्नत AI को सौर अवलोकनों के साथ मिलाकर, हम शुरुआती चेतावनियाँ दे सकते हैं जो पृथ्वी और अंतरिक्ष में महत्वपूर्ण तकनीक को सुरक्षित रखने में मदद करती हैं।”

निवेश योग्य पहलू: IBM के साथ स्पेस-वेदर एआई (IBM )

$293.24 बिलियन के मार्केट कैप वाले IBM एक वैश्विक हाइब्रिड क्लाउड और AI सेवाओं के प्रदाता हैं, जो डेटा, एप्लिकेशन और पर्यावरण में डिजिटल परिवर्तन को सक्षम करने में मदद करते हैं।

कुछ महीने पहले, IBM ने NASA के सहयोग से अपना ओपन‑सोर्स AI मॉडल, ‘Surya’ अपना ओपन‑सोर्स AI मॉडल ‘Surya’ जारी किया, ताकि सौर अवलोकनों से एकत्रित डेटा को बेहतर समझा जा सके और यह भविष्यवाणी की जा सके कि सौर गतिविधि अंतरिक्ष तकनीक और पृथ्वी को कैसे प्रभावित करती है। Surya के साथ, कंपनी स्पेस वेदर फोरकास्टिंग रिसर्च में AI लागू कर रही है और टेलीकम्यूनिकेशन्स, पावर ग्रिड और GPS नेविगेशन को सूर्य के बदलते स्वभाव से उत्पन्न व्यवधानों से बचाने के लिए एक टूल प्रदान कर रही है।

लेखन के समय, IBM के शेयर $319 पर ट्रेड हो रहे हैं, जो YTD में 42.7% बढ़े हैं। इसका EPS (TTM) 8.07 है और P/E (TTM) 38.87 है। IBM 2.14% का डिविडेंड यील्ड देता है।

अपने हालिया तिमाही, 3Q25 में, कंपनी ने राजस्व में 9% वृद्धि दर्ज की, जो $16.3 बिलियन तक पहुंच गया। इसका GAAP सकल लाभ मार्जिन 57.3% और गैर‑GAAP ऑपरेटिंग लाभ 58.7% था। ऑपरेटिंग गतिविधियों से शुद्ध नकदी, meanwhile, $9.2 बिलियन थी, और $7.2 बिलियन फ्री कैश फ्लो रिपोर्ट किया गया।

“ग्राहक वैश्विक स्तर पर हमारी तकनीक और डोमेन विशेषज्ञता का उपयोग करके अपने संचालन में उत्पादकता बढ़ा रहे हैं और AI के साथ वास्तविक व्यापार मूल्य प्रदान कर रहे हैं।”

– CEO अर्जुन कृष्णा

IBM के AI बुक ऑफ़ बिज़नेस ने $9.5 बिलियन से अधिक का आंकड़ा पार किया, जो पिछले तिमाही में $7.5 बिलियन था।

जहाँ एआई विशेषज्ञों से बेहतर है: चिकित्सा, न्यूरोसाइंस और शिक्षा

शोधकर्ता पाते हैं कि AI लगातार विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

एक ऐसा क्षेत्र चिकित्सा है, जहाँ “ग्लूकोमा विश्व स्तर पर सबसे आम कारणों में से एक है जो दृष्टि हानि का कारण बनता है और जिसे ठीक नहीं किया जा सकता”, स्क्रीनिंग बहुत महंगी है। लेकिन AI समाधान हो सकता है इस समस्या का, जैसा कि डॉ. एंथोनी खवाजा, यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन इंस्टीट्यूट ऑफ़ ऑप्थाल्मोलॉजी के प्रोफेसर और नए अध्ययन के प्रमुख शोधकर्ता ने कहा, जिसमें रिपोर्ट किया गया कि एक प्रशिक्षित AI प्रोग्राम ने लगभग 90% समय में ग्लूकोमा वाले रोगियों की सही पहचान की, जबकि मानव ग्रेडर ने 81% की पहचान की।

इस अध्ययन में, मानव विशेषज्ञों और AI प्रोग्राम दोनों ने 6,300 से अधिक प्रतिभागियों का मूल्यांकन किया, जिनमें लगभग 700 के एक या दोनों आँखों में ग्लूकोमा था।

ग्लूकोमा ऑप्टिक नर्व को नुकसान के कारण होता है, आमतौर पर आँख के भीतर दबाव बढ़ने से, जो पूर्ण अंधेपन की ओर ले जा सकता है। मानव विशेषज्ञों और AI ने प्रतिभागियों के ग्लूकोमा जोखिम को वर्टिकल कप‑डिस्क अनुपात के आधार पर ग्रेड किया, जो इस रोग का एक प्रमुख माप है और दबाव बढ़ने से आँख की संरचना में होने वाले बदलावों को ट्रैक करता है।

अध्ययन के परिणामों के अनुसार, केवल 11% प्रतिभागियों की आँखों को ग्लूकोमा का संदेह था, जो नियमित स्क्रीनिंग में अपेक्षित अनुपात से मेल खाता है। शोधकर्ताओं ने कहा कि सटीकता को अन्य जोखिम कारकों, जैसे इंट्राओक्युलर प्रेशर, को शामिल करके और सुधारा जा सकता है।

एक अन्य अध्ययन⁵ में, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ने प्रस्तावित न्यूरोसाइंस अध्ययनों के परिणामों की भविष्यवाणी मानव विशेषज्ञों से अधिक सटीकता से की, जिससे AI की शोध को तेज़ करने की संभावनाएँ उजागर हुईं।

LLMs की प्रश्न‑उत्तर क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, अध्ययन ने जांचा कि क्या मॉडल ज्ञान को संश्लेषित करके भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

इसलिए, उन्होंने 15 विभिन्न जनरल‑पर्पज़ LLMs और 171 मानव न्यूरोसाइंस विशेषज्ञों का परीक्षण किया और पाया कि सभी LLMs ने न्यूरोसाइंटिस्ट्स से बेहतर प्रदर्शन किया। जबकि LLMs ने औसत 81% सटीकता हासिल की, मानव ने 63% औसत किया, जो सबसे उच्च स्तर की विशेषज्ञता पर भी केवल 66% तक बढ़ा। वहीं, न्यूरोसाइंस साहित्य पर LLM को प्रशिक्षित करने से उसकी सटीकता 86% तक बढ़ गई।

“हमें संदेह है कि बहुत जल्द वैज्ञानिक AI टूल्स का उपयोग अपने प्रश्न के लिए सबसे प्रभावी प्रयोग डिजाइन करने में करेंगे। जबकि हमारा अध्ययन न्यूरोसाइंस पर केंद्रित था, हमारा दृष्टिकोण सार्वभौमिक है और सभी विज्ञान में सफलतापूर्वक लागू होना चाहिए।”

– वरिष्ठ लेखक ब्रैडली लव, UCL मनोविज्ञान एवं भाषा विज्ञान के प्रोफेसर

कैम्ब्रिज शोधकर्ताओं के अनुसार, AI के पास स्पष्ट लाभ है भविष्यवाणी मॉडलिंग और डेटा विश्लेषण के मामले में। जब इसे समय पर बड़े पैमाने, विविधता और सत्यता वाले डेटा के साथ प्रदान किया जाता है, तो यह लागत और सप्लाई चेन को अनुकूलित कर सकता है, उच्च‑प्रदर्शन उत्पाद तेज़ी से डिजाइन कर सकता है, और वास्तविक‑समय में बाजार उतार‑चढ़ाव का जवाब दे सकता है।

“कॉर्पोरेट रणनीति में जनरेटिव AI को नजरअंदाज़ करना अब संभव नहीं है,” अध्ययन के सह‑लेखकों ने कहा।

यह केवल बर्फ़ के शीर्ष भाग है, क्योंकि अन्य अध्ययनों ने पाया कि एआई मूलभूत भाषा तंत्र में भी उत्कृष्ट है⁶ लेकिन थीमैटिक निरंतरता में कमी है जब एसे मूल्यांकन की बात आती है, मानव विशेषज्ञों को भेड़ में दर्द की पहचान⁷ में पीछे छोड़ते हुए, और त्वचा रोग विशेषज्ञों से मिलना या उनसे बेहतर⁸ छवि‑आधारित त्वचा रोग निदान में।

निवेश योग्य पहलू: Alphabet Inc. के माध्यम से Gemini अपनाना (GOOG )

AI की शक्ति में निवेश करने के मामले में, Alphabet एक योग्य विकल्प है, जिसने Google DeepMind और Google Research के माध्यम से AI में कई breakthroughs किए हैं।

हाल ही में, Google DeepMind और AI‑संचालित शैक्षिक प्रौद्योगिकी कंपनी Eedi ने अन्वेषणात्मक शोध जारी किया⁹ जिसमें दिखाया गया कि मानव‑इन‑द‑लूप AI ट्यूटोरिंग मानव‑केवल समर्थन से बेहतर प्रदर्शन करती है।

यह परीक्षण पाँच यूके माध्यमिक विद्यालय कक्षाओं में किया गया, जहाँ मुख्य निर्देश LearnLM द्वारा दिया गया, जो Google का जनरेटिव AI मॉडल है जिसे शैक्षिक उपयोग के लिए फाइन‑ट्यून किया गया था। उन्होंने पाया कि मानव‑AI टीम छात्रों को तुरंत अपनी गलती सुधारने में 93% प्रभावी थी, जबकि केवल मानव ट्यूटोर ने 91.2% प्रभावीता दिखायी। टीम छात्रों के मूलभूत गलतफहमियों को दूर करने में भी समान रूप से सक्षम थी।

“ज्ञान स्थानांतरण” को मापते समय, जहाँ एक समस्या पर ट्यूटोरिंग का प्रभाव छात्र की नई समस्या को हल करने की क्षमता पर पड़ता है, केवल मानव ट्यूटोर ने सीखने में 4.5 प्रतिशत अंक सुधार किया, जबकि मानव‑AI टीम ने इसे 10 प्रतिशत अंक तक बढ़ाया।

“ये निष्कर्ष शिक्षा में जिम्मेदार, सुरक्षित और प्रभावी AI के लिए एक माइलस्टोन दर्शाते हैं। अगला कदम इस अन्वेषणात्मक पायलट को बड़े‑पैमाने के परीक्षण में स्केल करना है।”

– इरीना जुरेंका, Google DeepMind में रिसर्च साइंटिस्ट

इस बीच, टेक दिग्गज का मल्टीमॉडल AI मॉडल Gemini कई प्रगति कर रहा है, 2025 International Collegiate Programming Contest (ICPC) विश्व फाइनल में स्वर्ण पदक‑स्तर का प्रदर्शन हासिल किया, और International Mathematical Olympiad में स्वर्ण पदक जीत के बाद। Google का प्रमुख AI ऐप अब 650 मिलियन से अधिक मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को सेवा देता है।

इसलिए, Google AI नवाचार में गहराई से जुड़ा हुआ है, और इसने इस वर्ष लगभग 54% की शेयर वृद्धि की, अब $293 से थोड़ा ऊपर ट्रेड कर रहा है। $3.5 ट्रिलियन मार्केट कैप वाली कंपनी 0.29% का डिविडेंड भी देती है।

हाल ही में, इसने Q3 2025 के लिए $102.35 बिलियन राजस्व की रिपोर्ट की, जो क्लाउड व्यवसाय में मजबूत गति से प्रेरित था, जिसने AI की बढ़ती मांग से लाभ उठाया। कंपनी अब अपनी पूंजी व्यय को $91 बिलियन‑$93 बिलियन के बीच बढ़ाने की योजना बना रही है, जबकि पहले $75 बिलियन‑$85 बिलियन की अपेक्षा थी। अधिकांश खर्च इन्फ्रास्ट्रक्चर जैसे डेटा सेंटर पर जाता है।

अंतिम विचार

AI ने दुनिया को तूफान की तरह हिला दिया है, लेकिन अब यह एक अकेला नवाचार नहीं रहा। इसके बजाय, यह एक कनेक्टिव टिश्यू की तरह कार्य करता है जो कई परिवर्तनकारी तकनीकों को जोड़ता है। जैसा कि ऊपर बताया गया, यह हमें मानव माइक्रोबायोम के रहस्यों को डिकोड करने, सौर तूफानों की भविष्यवाणी करने और विज्ञान व चिकित्सा में विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करने में मदद कर रहा है। फिर भी ये breakthroughs केवल AI के मानव प्रयास के लगभग हर सीमा पर प्रभाव का एक छोटा हिस्सा दर्शाते हैं।

जैसे ही यह बिग डेटा, बायोटेक्नोलॉजी, क्लाउड कंप्यूटिंग, रोबोटिक्स और क्वांटम विज्ञान के साथ संगम करता है, AI खोज की गति को तेज़ कर रहा है और एकीकरण को सक्षम कर रहा है जो smarter सिस्टम और smarter दुनिया बना रहे हैं।

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संदर्भ

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