2026 में AI की दिशा तय करने वाले 20 लोग
तर्क के नए वास्तुकार
टेक्नोलॉजी सेक्टर में सत्ता का पदानुक्रम अब कोड लिखने वालों से हटकर उन लोगों के पास चला गया है जो विचार के बुनियादी ढांचे के मालिक हैं। वर्तमान युग में, प्रभाव को सोशल मीडिया फॉलोअर्स या सार्वजनिक उपस्थिति से नहीं मापा जाता है। इसे फ्लॉप्स, किलोवाट और प्रोप्राइटरी डेटा सेट में मापा जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दिशा तय करने वाले बीस लोग सभी जाने-माने नाम नहीं हैं। कुछ ब्रसेल्स में रेगुलेटर हैं, तो कुछ ताइवान में सप्लाई चेन मैनेजर। उनमें एक समानता है: वे औद्योगिक युग के बाद से सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी बदलाव की बाधाओं को नियंत्रित करते हैं। हम अब चुटकुले सुनाने वाले चैट बॉट्स के युग से आगे निकल चुके हैं। हम अब ऐसे एजेंटिक सिस्टम के युग में हैं जो बिना मानवीय निगरानी के जटिल वर्कफ़्लो को निष्पादित करते हैं। इस बदलाव ने सत्ता को पहले से कहीं अधिक कम हाथों में केंद्रित कर दिया है। इस छोटे समूह द्वारा लिए गए निर्णय तय करेंगे कि अगले दशक के लिए धन कैसे वितरित किया जाएगा और सत्य को कैसे सत्यापित किया जाएगा। ध्यान इस बात से हट गया है कि ये सिस्टम क्या कह सकते हैं, बल्कि इस पर आ गया है कि वे क्या कर सकते हैं। यह वैश्विक प्रभाव की नई वास्तविकता है।
रिसर्च लैब से परे
आम जनता अक्सर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक स्थिर क्षेत्र के रूप में देखती है जहां प्रगति अचानक छलांग में होती है। वास्तविकता यह है कि यह ऑप्टिमाइज़ेशन और इंफ्रास्ट्रक्चर स्केलिंग का एक निरंतर संघर्ष है। इस क्षेत्र को आकार देने वाले लोग लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स से एजेंटिक वर्कफ़्लो में बदलाव पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। कुछ साल पहले, प्राथमिक लक्ष्य मशीन को इंसान जैसा बनाना था। आज, लक्ष्य मशीन को एक विश्वसनीय कर्मचारी की तरह काम करने के लिए प्रेरित करना है। इस बदलाव ने यह बदल दिया है कि किसके पास सबसे अधिक प्रभाव है। हम 2010 के दशक की शुरुआत में हावी रहे शुद्ध रिसर्च वैज्ञानिकों से दूर होते देख रहे हैं। नए पावर प्लेयर्स वे हैं जो रॉ मॉडल और तैयार प्रोडक्ट के बीच की खाई को पाट सकते हैं। वे वे लोग हैं जो यह पता लगा रहे हैं कि इन मॉडल्स को लोकल हार्डवेयर पर कैसे चलाया जाए और API कॉल्स की लेटेंसी को लगभग शून्य तक कैसे कम किया जाए। वे डेटा सेंटर्स को चालू रखने के लिए आवश्यक भारी ऊर्जा अनुबंधों पर बातचीत करने वाले लोग भी हैं।
सार्वजनिक धारणा और उद्योग की अंतर्निहित वास्तविकता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। अधिकांश लोग अभी भी मानते हैं कि हम एक एकल, संवेदनशील सुपरइंटेलिजेंस की ओर सीधे रास्ते पर हैं। वास्तविकता बहुत अधिक खंडित है। सबसे प्रभावशाली व्यक्ति वास्तव में हजारों विशिष्ट, संकीर्ण एजेंट बना रहे हैं। ये एजेंट मानवीय अर्थ में नहीं सोचते हैं। वे कानूनी खोज, प्रोटीन फोल्डिंग या लॉजिस्टिक्स रूटिंग जैसे विशिष्ट कार्यों को ऑप्टिमाइज़ करते हैं। उद्योग जनरल पर्पस टूल्स से हाई प्रिसिजन इंस्ट्रूमेंट्स की ओर बढ़ गया है। यह बदलाव मशीन गॉड के जन्म से कम नाटकीय है, लेकिन वैश्विक अर्थव्यवस्था के लिए यह कहीं अधिक प्रभावशाली है। इस बदलाव का नेतृत्व करने वाले लोग वे हैं जो समझते हैं कि उपयोगिता हमेशा नवीनता को मात देती है। वे रॉ compute density को दुनिया के सबसे बड़े निगमों के लिए मूर्त आर्थिक मूल्य में बदल रहे हैं।
कंप्यूट की भू-राजनीति
AI में प्रभाव अब राष्ट्रीय सुरक्षा और वैश्विक व्यापार से अविभाज्य है। इस सूची में शीर्ष पर मौजूद लोगों में सरकारी अधिकारी शामिल हैं जो तय करते हैं कि कौन से देश नवीनतम चिप्स खरीद सकते हैं। इनमें NVIDIA और TSMC जैसी कंपनियों के अधिकारी भी शामिल हैं जो इंटेलिजेंस के भौतिक उत्पादन का प्रबंधन करते हैं। दुनिया वर्तमान में उन लोगों में विभाजित है जो हाई-एंड सेमीकंडक्टर्स का उत्पादन कर सकते हैं और जो नहीं कर सकते। यह विभाजन एक नए प्रकार का लाभ पैदा करता है। वाशिंगटन या बीजिंग में एक नीतिगत बदलाव रातों-रात पूरे सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम की प्रगति को रोक सकता है। यही कारण है कि प्रभावशाली लोगों की सूची में पांच साल पहले की तुलना में अधिक राजनयिक और सप्लाई चेन विशेषज्ञ शामिल हैं। वे भौतिक परत के गेटकीपर हैं। उनके सहयोग के बिना, सबसे उन्नत एल्गोरिदम केवल कोड की लाइनें हैं जिनके पास चलने के लिए कोई जगह नहीं है।
इन बीस व्यक्तियों का वैश्विक प्रभाव श्रम बाजार तक फैला हुआ है। हम व्हाइट कॉलर उद्योगों में संरचनात्मक विस्थापन के पहले वास्तविक संकेत देख रहे हैं। OpenAI और Anthropic जैसी कंपनियों के लीडर्स सिर्फ टूल्स नहीं बना रहे हैं। वे एक प्रोफेशनल होने का मतलब फिर से परिभाषित कर रहे हैं। प्रबंधन और विश्लेषण की मध्य परतों को ऑटोमेट करके, वे सरकारों को शिक्षा और सामाजिक सुरक्षा जाल पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर कर रहे हैं। यह भविष्य के लिए कोई सैद्धांतिक समस्या नहीं है। यह अभी हो रहा है क्योंकि कंपनियां इन सिस्टम्स को अपने मुख्य ऑपरेशंस में एकीकृत कर रही हैं। इन बीस लोगों का प्रभाव हर फॉर्च्यून 500 कंपनी के बोर्डरूम में महसूस किया जाता है। वे बदलाव की गति निर्धारित कर रहे हैं, और वह गति वर्तमान में अधिकांश संस्थानों की अनुकूलन क्षमता से अधिक है। तेज और धीमे के बीच की खाई चौड़ी हो रही है, और ये वास्तुकार ही वे हैं जिनके पास नक्शा है।
एजेंटों के साथ रहना
इन व्यक्तियों के प्रभाव को समझने के लिए, एक बड़ी फर्म में एक सामान्य प्रोजेक्ट मैनेजर के जीवन के एक दिन पर विचार करें। पांच साल पहले, यह व्यक्ति ईमेल लिखने, मीटिंग्स शेड्यूल करने और रिपोर्ट तैयार करने में घंटों बिताता था। आज, उन कार्यों को उन प्लेटफॉर्म्स द्वारा समन्वित एजेंटों के एक नेटवर्क द्वारा संभाला जाता है जिन्हें इन बीस लोगों ने बनाया है। जब मैनेजर जागता है, तो एक एजेंट ने पहले ही उनके इनबॉक्स को छांट लिया होता है और पिछली बातचीत के आधार पर जवाब तैयार कर लिए होते हैं। एक अन्य एजेंट ने सॉफ्टवेयर बिल्ड की प्रगति की निगरानी की होती है और सप्लाई चेन में संभावित देरी को चिह्नित किया होता है। यह जादू नहीं है। यह agentic workflows का परिणाम है जिन्हें व्यवसाय की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार ट्यून किया गया है। मैनेजर अब एक करने वाला नहीं है। वे एक एडिटर और निर्णय लेने वाले हैं। दैनिक जीवन में यह बदलाव उद्योग के लीडर्स द्वारा किए जा रहे काम का सबसे दृश्य परिणाम है। उन्होंने सफलतापूर्वक टेक्नोलॉजी को ब्राउज़र टैब से हमारे जीवन की पृष्ठभूमि में स्थानांतरित कर दिया है।
प्रभाव क्रिएटर्स और डेवलपर्स के लिए भी उतना ही गहरा है। एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर आज ऐसे टूल्स का उपयोग करता है जो कोड के पूरे ब्लॉक का सुझाव देते हैं और पहले टेस्ट रन से पहले ही बग्स पकड़ लेते हैं। इसने उत्पादकता को कई गुना बढ़ा दिया है, लेकिन इसने प्रवेश के लिए बार भी ऊंचा कर दिया है। इस स्पेस को आकार देने वाले लोग वे हैं जिन्होंने तय किया कि इन टूल्स को कैसे ट्रेन किया जाना चाहिए और उन्हें किस डेटा का उपयोग करना चाहिए। यह हमें डेटा प्रोवेनेंस के मुद्दे पर लाता है। इन बीस लोगों का प्रभाव कॉपीराइट और बौद्धिक संपदा पर कानूनी लड़ाइयों में भी देखा जाता है। वे वे लोग हैं जिन्होंने तय किया कि पूरा इंटरनेट एक ट्रेनिंग सेट है। इस निर्णय के मानवीय रचनात्मकता के मूल्य पर स्थायी परिणाम हैं। हर बार जब कोई डिज़ाइनर जेनरेटिव टूल का उपयोग करता है, तो वे कुछ व्यक्तियों के निर्णयों पर निर्मित सिस्टम के साथ बातचीत कर रहे होते हैं। यहीं पर शक्ति निहित है। यह पूरी रचनात्मक अर्थव्यवस्था के लिए डिफॉल्ट्स सेट करने की शक्ति है। इन मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी नया सोना है, और खदानों को नियंत्रित करने वाले लोग दुनिया के सबसे शक्तिशाली लोग हैं।
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इस प्रभाव की वास्तविकता अक्सर साफ इंटरफेस और सरल ऐप्स के पीछे छिपी होती है। पर्दे के पीछे, इन सिस्टम्स की सटीकता और सुरक्षा बनाए रखने के लिए एक बड़ा ऑपरेशन चल रहा है। प्रमुख लैब्स में सुरक्षा और अलाइनमेंट टीमों का नेतृत्व करने वाले व्यक्ति भी CEOs जितने ही प्रभावशाली हैं। वे वे लोग हैं जो तय करते हैं कि AI को क्या कहने की अनुमति है और उसे क्या मना करना चाहिए। वे एक ऐसी मशीन के नैतिक मध्यस्थ हैं जिसकी अपनी कोई नैतिकता नहीं है। यह एक भारी जिम्मेदारी है जिसे अक्सर आम जनता द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है। जब एक AI हानिकारक छवि या पक्षपाती रिपोर्ट उत्पन्न करने से इनकार करता है, तो वह बहुत कम लोगों के समूह द्वारा लिखे गए नियमों के एक सेट का पालन कर रहा होता है। उनका प्रभाव अदृश्य है लेकिन पूर्ण है। वे डिजिटल दुनिया में जो संभव है उसकी सीमाओं को आकार दे रहे हैं। यह सिर्फ एक तकनीकी चुनौती नहीं है। यह एक दार्शनिक चुनौती है जो आने वाले दशकों के लिए मनुष्यों और मशीनों के बीच के संबंधों को परिभाषित करेगी।
इंटेलिजेंस की कीमत
इन सिस्टम्स की भारी ऊर्जा खपत का भुगतान कौन करता है? यह वह सवाल है जिसका जवाब उद्योग के सबसे प्रभावशाली व्यक्ति वर्तमान में देने की कोशिश कर रहे हैं। एक एकल AI क्वेरी की छिपी हुई लागत पारंपरिक खोज की तुलना में काफी अधिक है। जैसे-जैसे ये सिस्टम हमारे जीवन में अधिक एकीकृत होते जा रहे हैं, पावर ग्रिड पर दबाव एक प्राथमिक चिंता बन गया है। छोटे मॉड्यूलर रिएक्टरों और विशेष AI ऊर्जा समाधानों के लिए जोर देने वाले व्यक्ति नए पावर प्लेयर्स बन रहे हैं। हमें यह पूछना चाहिए कि क्या एक ऑटोमेटेड असिस्टेंट की सुविधा इसे चलाने के लिए आवश्यक डेटा सेंटर्स के पर्यावरणीय प्रभाव के लायक है। गोपनीयता का सवाल भी है। जैसे-जैसे हम अधिक व्यक्तिगत एजेंटों की ओर बढ़ रहे हैं, इन सिस्टम्स को हमारे अधिक व्यक्तिगत डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है। एक मॉडल द्वारा प्रोसेस किए जाने के बाद उस डेटा का मालिक कौन है? क्या इसे कभी पूरी तरह से डिलीट किया जा सकता है? ये वे कठिन प्रश्न हैं जिन्हें उद्योग अक्सर टेक्नोलॉजी के लाभों के बारे में बात करने के पक्ष में टाल देता है।
शीर्ष बीस लोगों का प्रभाव इस बात में भी देखा जाता है कि वे टेक्नोलॉजी की सीमाओं को कैसे संभालते हैं। हम वर्तमान में पारंपरिक मॉडल्स की स्केलिंग में एक ठहराव देख रहे हैं। अगला बड़ा कदम केवल अधिक GPUs जोड़ने के बजाय एल्गोरिदम दक्षता से आएगा। जो लोग कम में अधिक करने के तरीके खोज रहे हैं, वे ही विकास के अगले चरण का नेतृत्व करेंगे। वे वे लोग हैं जो AI को छोटी कंपनियों और विकासशील देशों के लिए सुलभ बनाएंगे। यह विकास का एक महत्वपूर्ण बिंदु है। यदि टेक्नोलॉजी सबसे बड़े निगमों के अलावा सभी के लिए बहुत महंगी बनी रहती है, तो यह वैश्विक असमानता में भारी वृद्धि का कारण बनेगी। जो लोग इन टूल्स तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए काम कर रहे हैं, वे उतने ही प्रभावशाली हैं जितने कि वे जिन्होंने पहले बड़े मॉडल्स बनाए थे। वे ही तय करेंगे कि क्या यह टेक्नोलॉजी कई लोगों के लिए एक उपकरण है या कुछ लोगों के लिए एक हथियार। खुला सवाल यह है: क्या हम एक ऐसा सिस्टम बना सकते हैं जो शक्तिशाली और वास्तव में विकेंद्रीकृत दोनों हो?
इंफ्रास्ट्रक्चर स्टैक
पावर यूजर के लिए, इन बीस लोगों का प्रभाव उनके द्वारा हर दिन उपयोग किए जाने वाले टूल्स के तकनीकी विनिर्देशों में महसूस किया जाता है। हम मॉडल्स के लोकल निष्पादन की ओर एक बदलाव देख रहे हैं। यह कम लेटेंसी और बेहतर गोपनीयता की आवश्यकता से प्रेरित है। लैपटॉप और फोन के लिए अगली पीढ़ी के NPU हार्डवेयर को डिज़ाइन करने वाले व्यक्ति इस बदलाव के केंद्र में हैं। वे वे लोग हैं जो आपकी जेब में फिट होने वाले डिवाइस पर एक बिलियन पैरामीटर मॉडल चलाना संभव बना रहे हैं। इसके लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के बीच गहरे एकीकरण की आवश्यकता होती है। जो लोग इस खाई को पाट सकते हैं, वे ही भविष्य के यूजर एक्सपीरियंस को परिभाषित करेंगे। हम APIs के उपयोग के तरीके में भी बदलाव देख रहे हैं। ध्यान सरल अनुरोध और प्रतिक्रिया पैटर्न से हटकर लंबे समय तक चलने वाली प्रक्रियाओं की ओर बढ़ रहा है जो घंटों या दिनों तक जटिल कार्यों को संभाल सकती हैं। इसके लिए एक नए प्रकार के इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता है जो कई सत्रों में स्थिति और संदर्भ का प्रबंधन कर सके।
वर्तमान APIs की सीमाएं डेवलपर्स के लिए एक बड़ी बाधा हैं। जो लोग ऑर्केस्ट्रेशन लेयर्स की अगली पीढ़ी का निर्माण कर रहे हैं, वे ही इस समस्या का समाधान करेंगे। वे ऐसे सिस्टम बना रहे हैं जो कार्य के आधार पर स्वचालित रूप से विभिन्न मॉडल्स के बीच स्विच कर सकते हैं। इसे मॉडल रूटिंग के रूप में जाना जाता है, और यह आधुनिक AI स्टैक का एक प्रमुख हिस्सा है। यह डेवलपर्स को वास्तविक समय में लागत, गति और सटीकता को संतुलित करने की अनुमति देता है। गहन फोकस का एक और क्षेत्र लोकल स्टोरेज और रिट्रीवल है। वेक्टर डेटाबेस और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन का उपयोग मानक अभ्यास बन गया है। इन सिस्टम्स को ऑप्टिमाइज़ करने वाले लोग वे हैं जो बड़ी मात्रा में प्रोप्राइटरी डेटा वाले व्यवसायों के लिए AI को उपयोगी बना रहे हैं। वे एक जनरल पर्पस मॉडल को एक विशेष टूल में बदल रहे हैं जो किसी विशिष्ट कंपनी के बारे में सब कुछ जानता है। यह वह काम है जो एंटरप्राइज़ के लिए टेक्नोलॉजी को वास्तविक बनाता है। यह उन वास्तुकारों का काम है जो नई डिजिटल अर्थव्यवस्था की नींव बना रहे हैं।
अगला विकास
AI को आकार देने वाले व्यक्ति केवल सॉफ्टवेयर नहीं बना रहे हैं। वे मानव कार्य के भविष्य के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम बना रहे हैं। वे जो प्रभाव डालते हैं वह अभूतपूर्व है, और यह जिम्मेदारी के उस स्तर के साथ आता है जिसे हम अभी समझना शुरू कर रहे हैं। हम प्रारंभिक उत्साह से आगे बढ़ चुके हैं और गंभीर कार्यान्वयन के चरण में प्रवेश कर चुके हैं। ध्यान अब विश्वसनीयता, सुरक्षा और पैमाने पर है। जो लोग इन मोर्चों पर परिणाम दे सकते हैं, वे ही सूची में शीर्ष पर बने रहेंगे। वे ही तय करेंगे कि हम टेक्नोलॉजी के साथ और एक-दूसरे के साथ कैसे बातचीत करते हैं। याद रखने वाली सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह अभी भी एक विकसित हो रहा क्षेत्र है। नियम भविष्य के एक बहुत ही विशिष्ट दृष्टिकोण वाले लोगों के एक छोटे समूह द्वारा वास्तविक समय में लिखे जा रहे हैं। क्या वह दृष्टिकोण बाकी दुनिया की जरूरतों के साथ मेल खाता है, यह हमारे समय का सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न है। इस टेक्नोलॉजी का विकास हमें आश्चर्यचकित करना जारी रखेगा, लेकिन इसके पीछे के लोग इसकी सफलता या विफलता में सबसे महत्वपूर्ण कारक बने रहेंगे।
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