AI युग की ड्राइविंग शक्ति, मॉडल से टोकन में बदल चुकी है

पिछले दो वर्षों में, AI उद्योग के पहले चरण की कहानी मुख्य रूप से बड़ी कंपनियों द्वारा शुरू की गई "बड़े मॉडल युद्ध" पर केंद्रित थी। पैरामीटर संख्या अरब से ट्रिलियन तक पहुँच गई, प्रशिक्षण लागत करोड़ों डॉलर से दसों मिलियन डॉलर तक बढ़ गई, और GPU क्लस्टर कई हजार कार्ड से कई लाख कार्ड तक विस्तारित हुए। सभी यही चर्चा कर रहे थे कि किसका मॉडल अधिक शक्तिशाली है, कौन AGI के सबसे करीब है, जैसे कि AI प्रतिस्पर्धा का अंतिम लक्ष्य केवल बड़े मॉडल के प्रदर्शन से प्रकट होता है।

और 2026 में, AI उद्योग के ड्राइवर लॉजिक बदल गए हैं। JPMorgan की हालिया रिपोर्ट के अनुसार, भविष्य में AI बुनियादी ढांचे के निरंतर विस्तार को नहीं, बल्कि विशाल AI इन्फरेंस (Inference) की मांग ड्राइव करेगी। भविष्य में सबसे अधिक कैलकुलेशन पावर का उपयोग केवल बड़े मॉडल्स के प्रशिक्षण में नहीं, बल्कि विश्वभर में फैले AI Agents में होगा। प्रत्येक कॉल, प्रत्येक इंटरैक्शन, प्रत्येक कार्य निष्पादन मूल रूप से Token का उपयोग करता है। AI उद्योग 'मॉडल एज' से 'Token इंडस्ट्रियल एज' में स्थानांतरित हो रहा है।

क्योंकि भविष्य में AI दुनिया को चलाने का वास्तविक ईंधन केवल मॉडल ही नहीं, बल्कि Token के चारों ओर बनने वाली उत्पादन, वितरण, नियोजन और उपभोग प्रणाली होगी। खासकर जब AI Agent बड़े पैमाने पर दिखाई देने लगेंगे, तो Token कैसे वास्तविक समय में उत्पन्न होंगे, क्रॉस-रीजनल वितरित होंगे, गतिशील रूप से नियोजित होंगे और कुशलता से उपभोग किए जाएंगे, यह पूरे AI उद्योग का सबसे महत्वपूर्ण नया प्रश्न बन जाएगा।

जैसा कि हुआंग रेन्शुन ने हाल ही में प्रस्तावित किया है, AI एक साधारण सॉफ्टवेयर उद्योग नहीं है, बल्कि बिजली और इंटरनेट की तरह एक बुनियादी ढांचा है। उनके 'पांच स्तरों वाले केक' ढांचे में, AI उद्योग को ऊर्जा, चिप, बुनियादी ढांचा, मॉडल और अनुप्रयोग पांच स्तरों में विभाजित किया गया है। और जबकि AI उद्योग 'प्रशिक्षण काल' से 'अनुमान काल' में धीरे-धीरे स्थानांतरित हो रहा है, GoodVision AI पूरे AI आर्थिक श्रृंखला को Token के चारों ओर घूमने वाली 'सात स्तरों वाली केक संरचना' के रूप में समझने की प्रवृत्ति रखता है:

पहला स्तर: बिजली — AI युग की ऊर्जा आधारशिला
द्वितीय स्तर: AIDC—टोकन फैक्ट्री
तीसरा स्तर: GPU — टोकन के उत्पादन की मशीन
चौथा स्तर: LLM—टोकन उत्पादन इंजन
पांचवां स्तर: टोकन वितरण — AI युग का 'बिजली ग्रिड'
छठा स्तर: टोकन अनुकूलन और बुद्धिमान नियोजन—AI युग का मस्तिष्क
सातवाँ स्तर: AI एजेंट—टोकन उपभोग अंतिम बिंदु

ऊर्जा, GPU से लेकर AIDC, एज नोड्स, और मॉडल इन्फरेंस तथा स्मार्ट स्केड्यूलिंग तक, AI उद्योग एक अभूतपूर्व 'टोकन औद्योगिक प्रणाली' का निर्माण कर रहा है।

लेकिन इस चरण में, यह प्रणाली अभी बहुत अपरिपक्व है।

कुछ के पास सबसे उन्नत GPU है, लेकिन ऊर्जा से सीमित हैं; कुछ विशाल AIDC बनाते हैं, लेकिन कुशल स्केड्यूलिंग की कमी है; कुछ शक्तिशाली AI Agent विकसित करते हैं, लेकिन उच्च निष्कर्षण लागत और लेटेंसी का सामना करते हैं; कुछ के पास एज नोड हैं, लेकिन वे एक समन्वित सहयोगी नेटवर्क नहीं बना पाते। पूरी श्रृंखला हालांकि तेजी से विकसित हो रही है, लेकिन सभी स्तरों के बीच अभी भी कई अलगाव, अतिरिक्तता और कार्यक्षमता की सीमाएँ मौजूद हैं।

और केवल तभी, जब ये सात स्तरों की बुनियादी ढांचा वास्तव में एक साथ जुड़ जाएंगे, सहयोग करेंगे और जुड़ जाएंगे, तभी AI उद्योग आज के 'उपकरण युग' से वास्तव में बुद्धिमान दुनिया के 'व्यापक अपनाये जाने के युग' की ओर बढ़ेगा।

पहली परत का केक: बिजली — AI युग की ऊर्जा

औद्योगिक क्रांति में कोयला और तेल के लिए लड़ा गया, इंटरनेट युग में ट्रैफिक और सर्वर के लिए, और AI युग में, सबसे नीचे का युद्ध ऊर्जा की ओर वापस आ रहा है।

क्योंकि AI अंततः बिजली का उपयोग करता है। एक बड़े AI डेटासेंटर की बिजली खपत एक मध्यम आकार के शहर के बराबर हो चुकी है। विश्वभर में निर्माणाधीन AIDC (AI डेटासेंटर) एक ही समस्या का सामना कर रहे हैं: GPU खरीदे जा सकते हैं, भूमि बनाई जा सकती है, लेकिन बिजली की आपूर्ति और ग्रिड व्यवस्थापन के साथ पीछे रह जाते हैं।

इसीलिए, अधिकांश AI कंपनियाँ ऊर्जा अवसंरचना पर फिर से ध्यान केंद्रित करने लगी हैं। GTC 2026 पर, हुआंग रेन्यून ने भविष्य के डेटासेंटर को 'टोकन फैक्ट्री' के रूप में परिभाषित किया। इस फैक्ट्री की सबसे ऊपरी श्रृंखला एक सुपर ऊर्जा उद्योग को जन्म देगी।

चीन बाजार में, यांग्त्ज़े इलेक्ट्रिक पावर, चाइना न्यूक्लियर पावर, चाइना ग्वांगहेई, थ्री गॉर्जेस एनर्जी, लोंगयुआन पावर, हुआडियान न्यू एनर्जी जैसी कंपनियाँ क्रमशः जल ऊर्जा, परमाणु ऊर्जा, पवन ऊर्जा और सौर ऊर्जा जैसे मुख्य ऊर्जा क्षेत्रों क代表 करती हैं। इनमें, परमाणु ऊर्जा और जल ऊर्जा स्थिर बिजली आपूर्ति क्षमता के कारण AIDC के लिए सबसे महत्वपूर्ण आधारभूत ऊर्जा बन रही हैं; जबकि पवन ऊर्जा और सौर ऊर्जा AI उद्योग की हरी बिजली और ESG की मांग में वृद्धि के कारण लाभान्वित हो रही हैं। 'पूर्वी संख्या, पश्चिमी कैलकुलेशन' और बड़े AI डेटा केंद्रों के निर्माण के साथ-साथ, नवीकरणीय ऊर्जा सुविधाओं और कैलकुलेशन केंद्रों के बीच सह-संबंध तेजी से मजबूत हो रहा है।

अमेरिकी बाजार में, NextEra Energy, Dominion Energy, Duke Energy, Southern Co., Exelon जैसे पारंपरिक ऊर्जा विशालक भी AI डेटा केंद्रों के विस्तार से लाभान्वित हो रहे हैं। इनमें, NextEra उत्तरी अमेरिका का हरित बिजली नेता है; Dominion उत्तरी वर्जीनिया के "डेटा केंद्र कॉरिडोर" के मुख्य ट्रांसमिशन संसाधनों को नियंत्रित करता है; और Exelon अपनी परमाणु ऊर्जा की स्थिर बिजली आपूर्ति क्षमता के कारण, AI युग की "24x7 उच्च स्थिरता वाली बिजली" की मांग के महत्वपूर्ण लाभार्थी है। समग्र रूप से, वैश्विक बिजली उद्योग पारंपरिक सार्वजनिक उपयोगिता से धीरे-धीरे AI बुनियादी ढांचे के युग की केंद्रीय संसाधन परत में विकसित हो रहा है।

सामान्य रूप से, इस स्तर की प्रतिस्पर्धा पारंपरिक ऊर्जा कंपनियों के "बिजली की कीमत प्रतिस्पर्धा" से नीचे के AI डेटा केंद्रों, क्लाउड फर्मों और ऊर्जा कंपनियों के बीच "बिजली के लॉक-इन अधिकार की प्रतिस्पर्धा" में बदल रही है। जो लंबे समय तक, स्थिर और कम लागत वाली ऊर्जा को लॉक कर सकता है, वह टोकन उत्पादन का पहला ड्रैगन बॉल हासिल कर लेता है।

दूसरा स्तर: AIDC — टोकन कच्चा माल कारखाना

एकल GPU का कोई मतलब नहीं है, वास्तविक रूप से महत्वपूर्ण बड़े पैमाने पर क्लस्टर हैं। इसलिए AIDC उभरा।

यह औद्योगिक क्रांति के स्टील रिफाइनरी, बिजली संयंत्र और असेंबली लाइनों की तरह है, जो हजारों GPU को एकत्रित करके स्थिर टोकन उत्पादन क्षमता बनाता है। लेकिन कारखानों की समस्याएँ भी शुरू हो गई हैं: पारंपरिक AIDC निर्माण चक्र अक्सर 18 से 36 महीने तक का होता है, और बिजली नेटवर्क की क्षमता बढ़ाने में और अधिक समय लगता है। जब AI की मांग घातीय रूप से बढ़ रही है, तो पुराने IDC के निर्माण की गति, नए टोकन अर्थव्यवस्था की आवश्यकताओं को पूरा करने में असमर्थ है।

अमेरिकी स्टॉक बाजार में, इक्विनिक्स वैश्विक रूप से अग्रणी डेटा सेंटर ऑपरेटरों में से एक है, जिसके पास 30 से अधिक देशों में 240 से अधिक डेटा सेंटर हैं। इसका मुख्य लाभ केवल सर्वर रूमों की संख्या नहीं है, बल्कि वैश्विक कनेक्टिविटी और निम्न लेटेंसी नेटवर्क संसाधन हैं, जिससे यह AI कैलकुलेशन के लिए एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा बन गया है।

डिजिटल रियल्टरी ने PlatformDIGITAL प्लेटफॉर्म के माध्यम से AI बुनियादी ढांचे में प्रवेश किया है, जिसके ग्राहक बड़े क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर और वित्तीय संस्थान हैं।

चीनी बाजार में, रुनज़े टेक्नोलॉजी एक बहुत ही प्रमुख AIDC ऑपरेटर है। इसका मुख्य व्यवसाय पारंपरिक IDC से AI कैलकुलेशन सेंटर की ओर बढ़ रहा है, और इसकी मुख्य प्रतिस्पर्धात्मक क्षमता बड़े पैमाने पर डेटासेंटर, बिजली संसाधनों और AIDC ऑपरेशन और रखरखाव क्षमता में है। ऑफियो डेटा, कैपिटल ऑनलाइन जैसी कंपनियाँ क्रमशः क्षेत्रीय डेटासेंटर, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और AI कैलकुलेशन होस्टिंग की दिशा में लगातार विस्तार कर रही हैं। स्वीटशॉक एडीसी व्यवसाय में सरकारी और उद्योग और अनुसंधान क्षेत्रों के साथ सहयोग पर ध्यान केंद्रित करता है।

दूसरी श्रेणी के खिलाड़ी "माइनिंग फार्म ट्रांसफॉर्मेशन" से आए हैं। CoreWeave, IREN, Applied Digital, Cipher Mining जैसी कंपनियाँ मूल रूप से क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग से जुड़ी थीं, लेकिन AI GPU की मांग में वृद्धि के साथ, उन्होंने AI कैलकुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर तेजी से रुख किया। IREN "हरी बिजली + AI कैलकुलेशन" मॉडल पर ध्यान केंद्रित करता है, जहाँ यह उच्च घनत्व वाले GPU डेटा सेंटर बनाने के लिए नवीकरणीय ऊर्जा का उपयोग करता है। Applied Digital और Cipher Mining भी पारंपरिक माइनिंग फार्म से AI हाई-परफॉरमेंस कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर में बदलाव कर रहे हैं।

इसके अलावा, एज डिवाइस, स्मॉल-स्केल, मॉड्यूलर AI Factory नए ट्रेंड बनने लगे हैं। जिस प्रकार इंटरनेट के युग में बड़े कंप्यूटर से क्लाउड कंप्यूटिंग की ओर जाना गया, उसी प्रकार AI की कैलकुलेशन क्षमता को भी अत्यंत बड़े केंद्रीय नोड्स से क्षेत्रीय एज नोड्स की ओर फैलाना होगा।

इसलिए, GoodVision AI ने एक अलग रास्ता चुना: अधिक हल्का, मॉड्यूलर और त्वरित रूप से प्रतिलिपि करने योग्य AI Factory बनाना। पारंपरिक बड़े AIDC की तुलना में, GoodVision AI अधिक रीजनल डिप्लॉयमेंट क्षमता, उच्च घनत्व वाले GPU क्लस्टर की दक्षता, और ऊर्जा और कैलकुलेशन के एकीकृत सहयोग पर जोर देता है।

इसका मूल तर्क एकल अतिरिक्त विशाल डेटासेंटर बनाना नहीं है, बल्कि वैश्विक उच्च जनसंख्या घनत्व वाले क्षेत्रों में AI Factory नोड्स का त्वरित अधिष्ठापन है, जो आमतौर पर 2-4 मेगावॉट के छोटे इन्फरेंस कैपेसिटी रूम होते हैं। यह मॉडल न केवल स्थानीय ऊर्जा संसाधनों तक तेजी से पहुंच प्रदान करता है, बल्कि भविष्य में AI इन्फरेंस की मांग के किनारे की ओर फैलने की प्रवृत्ति के लिए भी अधिक उपयुक्त है।

यदि पारंपरिक AIDC को औद्योगिक युग के एक बड़े स्टील रिफाइनरी के समान माना जाए, तो GoodVision AI द्वारा निर्मित कुछ ऐसा है जो AI युग का एक "क्षेत्रीय टोकन फैक्ट्री" के समान है—हल्का, अधिक लचीला, उपयोगकर्ता के निकटतम, और भविष्य के वैश्विक वितरित निष्कर्षण नेटवर्क की दिशा के अनुकूल।

तीसरा स्तर: GPU—टोकन का उत्पादन उपकरण

अगर बिजली ऊर्जा है, तो GPU उत्पादन उपकरण है। AI के प्रारंभिक वर्षों में, GPU मुख्य रूप से प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाते थे; लेकिन भविष्य में, अधिक आवश्यकता निष्कर्षण से आएगी। क्योंकि प्रशिक्षण केवल कुछ शीर्ष कंपनियों के लिए है, जबकि निष्कर्षण प्रत्येक एप्लिकेशन, प्रत्येक उपकरण और प्रत्येक एंडपॉइंट में घुल जाएगा। रोबोट को निष्कर्षण की आवश्यकता है, स्वयंचालित वाहन को निष्कर्षण की आवश्यकता है, AI चश्मे को निष्कर्षण की आवश्यकता है, और भविष्य में प्रत्येक AI Agent के बीच सहयोग भी वास्तविक समय में Token का उपभोग करता है।

NVIDIA अभी भी वैश्विक AI चिप उद्योग का निर्णायक केंद्र है। इसके H100, B200, Blackwell आदि GPU उत्पाद वर्तमान वैश्विक AI प्रशिक्षण और अनुमान के मानकों को लगभग परिभाषित करते हैं। इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि NVIDIA केवल चिप बेचने ही तक सीमित नहीं है, बल्कि CUDA, TensorRT, DGX, HGX जैसी सॉफ्टवेयर-हार्डवेयर प्रणालियों के माध्यम से एक पूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र बनाती है, इसलिए इसके प्रतिद्वंद्वी केवल GPU प्रदर्शन को ही नहीं, बल्कि पूरे AI सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र को चुनौती देने के लिए मजबूर हैं।

AMD वर्तमान में प्रमुख GPU प्रतिद्वंद्वी है, जिसके मुख्य उत्पादों में MI300X जैसे AI GPU शामिल हैं। NVIDIA की तुलना में, AMD अधिक खुले पारिस्थितिकी तंत्र और ROCm सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर जोर देता है, और AI डेवलपर्स और उद्यमगत ग्राहकों को अधिक खुले तरीके से आकर्षित करना चाहता है।

Broadcom और Marvell दूसरी राह का प्रतिनिधित्व करते हैं—ASIC और हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट। जैसे-जैसे AI निष्कर्षण के स्थितियाँ अधिक जटिल होती जा रही हैं, बढ़ती संख्या में कंपनियाँ अधिक ऊर्जा कुशलता और कम लागत प्राप्त करने के लिए कस्टम ASIC चिप्स का प्रयास कर रही हैं।

इंटेल ने सर्वर CPU और Gaudi AI एक्सेलरेटर कार्ड के माध्यम से AI बाजार में प्रवेश किया है और अपने CPU इकोसिस्टम का उपयोग करके AI बुनियादी ढांचे की प्रतिस्पर्धा में फिर से शामिल होना चाहता है।

चीनी बाजार में, Cambricon एक प्रमुख घरेलू AI चिप कंपनी है, जो सियुआन श्रृंखला के AI चिप्स को प्रमोट करती है और अपने स्वयं के AI फ्रेमवर्क Neuware का निर्माण करती है। Hygon Information AMD Zen आर्किटेक्चर की लाइसेंस प्राप्ति रखती है और DCU और AI इन्फरेंस बाजार पर ध्यान केंद्रित करती है।

मोर टेक्नोलॉजी, सुयुआन टेक्नोलॉजी, मूक्सी कॉर्पोरेशन, बिरेन टेक्नोलॉजी जैसी घरेलू GPU कंपनियाँ चीनी AI चिप्स के "घरेलू प्रतिस्थापन" की दिशा का प्रतिनिधित्व करती हैं। ये सामान्य रूप से CUDA इकोसिस्टम के साथ संगतता पर जोर देती हैं और घरेलू GPU क्लस्टर बनाने का प्रयास करती हैं।

CUDA इकोसिस्टम से लेकर HBM मेमोरी और टेंसर कोर तक, पूरे AI उद्योग का केंद्र वास्तव में "प्रति इकाई समय में टोकन उत्पन्न करने की दक्षता" को बढ़ाने में है। इसके साथ ही, GPU और इसके पीछे के सर्वर, ऑप्टिकल मॉड्यूल, तरल शीतलन, स्विच आदि बुनियादी ढांचे भी टोकन उत्पादन दक्षता से घनिष्ठ रूप से संबंधित हैं।

ये चीजें न्वाडिया या ओपनएआई जैसी एआई एप्लिकेशन कंपनियों की तरह चमकदार नहीं हैं, लेकिन ये तय करती हैं कि पूरा एआई विश्व वास्तव में काम कर पाएगा या नहीं। जैसे औद्योगिक क्रांति के लिए सिर्फ भाप इंजन ही पर्याप्त नहीं था, बल्कि रेलवे, बिजली का जाल और बंदरगाहों की भी आवश्यकता थी। एआई क्रांति भी सिर्फ एक सॉफ्टवेयर क्रांति नहीं होगी। यह ऊर्जा, चिप, नेटवर्क, क्लाउड कंप्यूटिंग और बुनियादी ढांचे को कवर करने वाली एक वैश्विक उत्पादन श्रृंखला का उन्नयन होगी।

Vertiv डेटासेंटर UPS और बिजली प्रबंधन का वैश्विक नेता है, जो डेटासेंटर बिजली आपूर्ति, कैबिनेट वितरण और प्रिसिजन एयर कंडीशनिंग सिस्टम प्रदान करता है।

英维克是 A 股液冷和温控系统的龙头企业，客户包括 BAT 等大型互联网公司。随着 GPU 功率越来越高，液冷正成为 AIDC 的重要标配。

केंगहेंग इलेक्ट्रिक, केहुआ डेटा, केशिदा जैसी कंपनियाँ UPS, पावर सिस्टम और IDC पावर सप्लाई क्षेत्र में महत्वपूर्ण स्थिति रखती हैं।

नेटवर्क और ऑप्टिकल मॉड्यूल के क्षेत्र में, ZHONGJI XUANGCHUANG, XINYISHENG, TIANFU COMMUNICATION जैसी कंपनियाँ AI क्लस्टर के भीतर हाई-स्पीड कम्युनिकेशन की बढ़ती मांग से लाभान्वित हो रही हैं।

और सर्वर पूर्ण इकाई की दिशा में, डेल, एचपीई, अम्माइक्रो, लेनोवो, लांगचाओ इनफोर्मेशन जैसी कंपनियाँ AI सर्वर के बड़े पैमाने पर समाहितीकरण और वितरण का दायित्व निभा रही हैं।

यह स्तर अंतिम उपयोगकर्ताओं के सीधे सामने नहीं है, लेकिन यह तय करता है कि AI बुनियादी ढांचा वास्तव में स्थिर रूप से काम कर पाएगा या नहीं। तरल शीतलन, UPS, प्रकाश मॉड्यूल, स्विच, ऊर्जा संचयन और सर्वर पूर्ण इकाई, औद्योगिक युग की रेलवे, बिजली की नेटवर्क और बंदरगाहों की तरह, AI दुनिया के वास्तविक 'खुदाई करने वाले' व्यवसाय बन रहे हैं।

चौथी परत का केक: LLM—टोकन का उत्पादन इंजन

LLM (बड़ी भाषा मॉडल) यह निर्धारित करता है कि टोकन को कैसे समझा जाए, उत्पन्न किया जाए और संगठित किया जाए। पिछले दो वर्षों में, OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI, DeepSeek जैसी कंपनियों ने वैश्विक "बड़े मॉडल प्रतिस्पर्धा" को शुरू किया। पैरामीटर की संख्या अरब से ट्रिलियन तक पहुंच गई है, और मॉडल क्षमताएं टेक्स्ट जनरेशन से बढ़कर बहु-मॉडल, तर्क, कोड, एजेंट सहयोग और दीर्घकालिक स्मृति तक विस्तारित हो गई हैं।

लेकिन जैसे-जैसे उद्योग विकसित हो रहा है, बाजार भी इस बात को समझने लगा है: भविष्य में वास्तविक रूप से महत्वपूर्ण बात यह नहीं होगी कि किसके पास सबसे बड़ा मॉडल है, बल्कि यह होगा कि कौन अधिक कम लागत और अधिक दक्षता के साथ मॉडल को लगातार चला सकता है। क्योंकि मॉडल स्वयं सीधे मूल्य पैदा नहीं करता, वास्तविक मूल्य उस मॉडल के लगातार इस्तेमाल के बाद होने वाली निष्कर्षण प्रक्रिया से पैदा होता है।

इसका अर्थ यह भी है कि LLM पिछले «प्रदर्शन मॉडल क्षमता» से धीरे-धीरे AI दुनिया के «टोकन उत्पादन इंजन» में विकसित हो रहा है।

बंद स्रोत और खुले स्रोत मॉडल, जैसे OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Meta Llama, भविष्य के AI इकोसिस्टम के एंट्री पॉइंट के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं; जबकि DeepSeek जैसे नए खिलाड़ी, कम लागत और अधिक निष्कर्षण दक्षता के माध्यम से उद्योग की प्रतिस्पर्धा के पैटर्न को फिर से आकार दे रहे हैं। अब LLM स्तर की प्रतिस्पर्धा, केवल पैरामीटर संख्या की प्रतिस्पर्धा पर निर्भर नहीं रही है, और मूल्यांकन मानदंड धीरे-धीरे कई पहलुओं की तुलना पर स्थानांतरित हो रहे हैं:

टोकन लागत
Reasoning efficiency
संदर्भ क्षमता
मल्टी-एजेंट सहयोग
Long-term memory
मॉडल और बुनियादी ढांचे की सह-क्षमता

क्योंकि AI युग में वास्तविक रूप से महत्वपूर्ण बात यह नहीं है कि बड़े मॉडल "बुद्धिमान" हैं, बल्कि यह है कि मॉडल को वैश्विक स्तर पर लगातार, बड़े पैमाने पर और कम लागत से कैसे चलाया जा सकता है। GoodVision AI इस स्तर पर अपना स्वयं का अनुकूलन समाधान भी रखता है: बड़े मॉडल निर्माताओं के साथ सहयोग करके, बड़े मॉडल को AI Factory डेटासेंटर में स्थापित करके, पारंपरिक कंप्यूटिंग पावर किराए पर लेने के व्यवसाय से सीधे Token सेवाएं प्रदान करने की ओर जाना; इससे न केवल व्यवसाय की शुद्ध लाभमार्जिन बढ़ती है, बल्कि उपयोगकर्ता का उपयोग अनुभव भी अधिक अनुकूल होता है।

पांचवां स्तर: टोकन वितरण — AI युग का 'बिजली ग्रिड'

जब AIDC बन जाएगा, तो अगला प्रश्न उठता है: इन कैलकुलेशन क्षमताओं का विश्वभर में उपयोग कैसे किया जाए?

इसलिए, कैलकुलेशन शक्ति किराए पर लेने के प्लेटफॉर्म दिखाई देने लगे। वे AI के युग के "बिजली ग्रिड सिस्टम" की तरह हैं, जो मूल रूप से केंद्रीकृत GPU संसाधनों को विभाजित, वितरित करते हैं और फिर विकासकों, उद्यमों और AI अनुप्रयोगों को आवश्यकता के अनुसार किराए पर देते हैं।

AWS, Azure, Google Cloud, अलीबाबा क्लाउड और टेंसेंट क्लाउड अभी भी इस स्तर के सबसे शक्तिशाली खिलाड़ी हैं। उनके पास विश्व का सबसे बड़ा क्लाउड कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर है, और वे AI GPU संसाधनों को अपने IaaS प्रणाली में धीरे-धीरे शामिल कर रहे हैं।

लेकिन इसी बीच, एक श्रेणी के "AI-नेटिव क्लाउड" तेजी से उभर रहे हैं। CoreWeave, Nebius, Nscale जैसी कंपनियाँ AI प्रशिक्षण और अनुमान की आवश्यकताओं के आसपास GPU क्लाउड प्लेटफॉर्म बनाती हैं। पारंपरिक क्लाउड फर्मों की तुलना में, वे अधिक लचीले, AI कार्यों पर अधिक केंद्रित हैं और GPU क्लस्टर अनुकूलन में अधिक कुशल हैं।

CoreWeave वर्तमान में NeoCloud के सबसे प्रतिनिधित्वपूर्ण कंपनियों में से एक है। इसकी शुरुआत ईथरियम माइनिंग पर की गई थी, लेकिन बाद में इसने AI GPU क्लाउड सेवाओं पर पूरी तरह से ध्यान केंद्रित कर दिया है और अब यह NVIDIA की प्रमुख AI बुनियादी ढांचा कंपनी में से एक बन गई है।

डिजिटलओशन, वल्ट्र जैसे हल्के बादल प्लेटफॉर्म छोटे और मध्यम विकासकर्ताओं और स्टार्टअप्स के लिए हैं, जो त्वरित तैनाती और कम लागत वाली GPU सेवाओं पर जोर देते हैं।

चीनी बाजार में, बड़े कंपनियों के अलावा, UCloud, Kingsoft Cloud, Capital Online आदि कंपनियाँ GPU क्लाउड और AI कैलकुलेशन पावर लीजिंग बाजार के प्रमुख आपूर्तिकर्ता हैं। इस स्तर की प्रतिस्पर्धा प्रारंभिक बिजली ग्रिड के समान है: विखरे हुए कैलकुलेशन क्षमता को कैसे कुशलता से वितरित किया जाए।

छठी परत केक: टोकन अनुकूलन और बुद्धिमान नियोजन — AI युग का मस्तिष्क

यह शायद सबसे कम मूल्यांकित लेकिन सबसे महत्वपूर्ण 'केक' की परत है। AI एजेंट के उपयोग में विस्फोट के बाद, लोगों ने देखा कि सभी कार्यों के लिए सबसे महंगे बड़े मॉडल को कॉल करना आवश्यक नहीं है। कई सरल कार्य, स्थानीय मॉडल द्वारा पूरा किए जा सकते हैं; कई रीयल-टाइम कार्य, एज इन्फरेंस के लिए अधिक उपयुक्त हैं; और कई गोपनीयता संबंधी कार्य, बिल्कुल भी क्लाउड पर अपलोड नहीं किए जा सकते। "क्या कैलकुलेशन क्षमता उपलब्ध है" के प्रश्न के बाद, अब एक और प्रश्न उभरा है, जो है—"कैलकुलेशन क्षमता का उपयोग कैसे अधिक समझदारी से किया जाए?"

टोकन की मांग के घातीय वृद्धि के साथ, "उपयुक्त मॉडल को, उपयुक्त कैलकुलेशन पावर पर, उपयुक्त कार्य के लिए लागू करना" टोकन का उचित और कुशल उपयोग करने की कुंजी है। यही GoodVision AI द्वारा AI टोकन फैक्ट्री के अलावा एक महत्वपूर्ण दिशा है।

जैसे आज का बिजली प्रणाली: कुछ डिमांड बड़े ग्रिड से आती है; कुछ डिमांड छत के सोलर से आती है। और वास्तविक रूप से महत्वपूर्ण, बीच की इस «स्मार्ट स्केड्यूलिंग सिस्टम» है।

भविष्य के AI में भी समान संरचना होगी: सरल कार्य स्थानीय छोटे मॉडल द्वारा पूरा किए जाएंगे, जटिल कार्य क्लाउड-आधारित बड़े मॉडल को बुलाएंगे, उच्च गोपनीयता वाले कार्य एज ओर प्रोसेस किए जाएंगे, और उच्च समानांतरता वाले कार्य मिक्स्ड क्लाउड के माध्यम से गतिशील रूप से स्केड्यूल किए जाएंगे।

Goodvision AI के अलावा, Qingyun Technology, Lambda, OpenRouter, Fireworks AI जैसी कंपनियाँ टोकन ऑप्टिमाइजेशन और स्मार्ट स्केड्यूलिंग में अग्रणी हैं।

इस तह के "केक" और पिछली दो तहों के "केक" — AIDC और कैलकुलेशन लीजिंग के बीच, उच्च स्तर का ओवरलैप वाले प्लेयर्स मौजूद हैं। जब GPU संसाधन, क्षेत्रीय नोड्स और इन्फरेंस टास्क स्केल लगातार बढ़ते हैं, तो केवल "कैलकुलेशन धारण करना" लंबे समय तक बाधा बनने के लिए पर्याप्त नहीं है। बढ़ती संख्या में AIDC ऑपरेटर और GPU क्लाउड प्लेटफॉर्म यह समझने लगे हैं कि भविष्य में कुशलता और लाभक्षमता को निर्धारित करने वाला केवल GPU की संख्या नहीं होगा, बल्कि मॉडल, कैलकुलेशन और Token ट्रैफ़िक को कैसे डायनामिकली स्केड्यूल किया जाए।

इसलिए, जो अधिकांश मंच अभी तक AIDC और GPU क्लाउड को स्थापित कर रहे थे, वे अब 'स्मार्ट स्केड्यूलिंग लेयर' की ओर बढ़ रहे हैं। उदाहरण के लिए, चीनी बाजार में UCloud, Capital Online, Sunway Microelectronics जैसी कंपनियाँ अपने GPU क्लाउड सुविधाओं, मल्टी-क्लाउड संसाधनों और इन्फरेंस स्केड्यूलिंग क्षमताओं को जोड़ने का प्रयास कर रही हैं और धीरे-धीरे 'कैलकुलेशन पावर बेचने' से 'कैलकुलेशन पावर को अनुकूलित करने' की ओर बढ़ रही हैं।

सातवाँ स्तर केक: मॉडल और एजेंट — टोकन उपभोक्ता

यह स्तर उपयोगकर्ताओं के सबसे करीब है और सबसे अधिक ट्रैफ़िक प्राप्त करने में सक्षम है, लेकिन प्रतिस्पर्धा भी सबसे तीव्र है। GTC 2026 पर, हुआंग रेन्शुन ने एक ऐसा विचार प्रस्तुत किया: भविष्य में प्रत्येक कंपनी 'टोकन उत्पादक और टोकन उपभोक्ता' बन जाएगी।

एक AI एजेंट, जो एक साथ कई मॉडल, कई टूल और कई API को कॉल कर सकता है और लगातार निष्कर्ष निकालने, योजना बनाने और निष्पादित कर सकता है। इसका मतलब है कि भविष्य में AI द्वारा खपत किए जाने वाले Token की मात्रा, आज के मानव और AI के बीच होने वाली बातचीत की तुलना में कहीं अधिक होगी। वर्तमान में कुछ AI भारी उपयोगकर्ता, स्वयं बहु-एजेंट समानांतर और परस्पर कॉल सिस्टम बना रहे हैं, जो प्रतिदिन 10 अरब Token की खपत करने में सक्षम हैं।

भविष्य में AI का उपयोग 10 अरब लोग करेंगे, बल्कि 100 अरब और यहां तक कि 1000 अरब AI एजेंट एक साथ काम करेंगे और एक-दूसरे को कॉल करेंगे। और वास्तविक बाधा, "मॉडल क्षमता" से "टोकन स्केड्यूलिंग दक्षता" की ओर बदल जाएगी।

टेक दिग्गजों की बात ही नहीं करनी पड़ती, Microsoft, Google, Meta, Amazon जैसी कंपनियाँ ऑफिस सिस्टम, सर्च, सोशल नेटवर्क और क्लाउड सेवाओं के माध्यम से AI क्षमताओं को धीरे-धीरे सभी उत्पादों में एकीकृत कर रही हैं।

एडोबी, सेल्सफोर्स, सर्विसनाउ, पैलेंटिर जैसी उद्योग-स्तरीय AI एजेंट और स्वचालित कार्यप्रवाह की ओर तेजी से बढ़ रही हैं। इसी बीच, हगिंग फेस AI के युग का 'गिटहब' बन रहा है। यह केवल मॉडल समुदाय ही नहीं, बल्कि वैश्विक AI विकास पारिस्थितिकी का एक महत्वपूर्ण अवसंरचना भी है।

चीनी बाजार में, केडा एक्सफेन, कुनलुन वानवेई, सैनलिउशियान, जिनशान ऑफिस, और सेंटिमेंट टेक्नोलॉजी जैसी कंपनियाँ AI असिस्टेंट, AI ऑफिस और AI एजेंट के चारों ओर निवेश कर रही हैं।

आज के AI उद्योग में, अभी भी एक अपूर्ण बुनियादी ढांचे के भीतर है।

कुछ के पास सबसे उन्नत GPU है, लेकिन ऊर्जा से सीमित हैं; कुछ विशाल AIDC बनाते हैं, लेकिन कुशल नियोजन की कमी है; कुछ शक्तिशाली मॉडल और एजेंट विकसित करते हैं, लेकिन उच्च निष्पादन लागत और लेटेंसी का सामना करते हैं; कुछ के पास एज नोड हैं, लेकिन एक समन्वित सहयोगी नेटवर्क बनाने में असमर्थ हैं।

बिजली, AIDC, GPU से लेकर LLM, टोकन वितरण, स्मार्ट स्केड्यूलिंग और AI एजेंट तक, पूरी AI श्रृंखला हालांकि तेजी से विकसित हो रही है, लेकिन इसके विभिन्न स्तरों के बीच अभी भी कई अलगाव, अतिरिक्तता और कार्यक्षमता की सीमाएँ मौजूद हैं।

और केवल तभी, जब यह "सात स्तरीय केक" पूरी तरह से बन जाए और कुशलतापूर्वक सहयोग करना शुरू कर दे, तभी AI उद्योग आज के "उपकरण युग" से वास्तविक रूप से बुद्धिमान दुनिया के "व्यापक अपनाये जाने के युग" में प्रवेश करेगा।

भविष्य की AI दुनिया में, केवल कुछ टेक गिगेंट्स ही बड़े मॉडल्स को प्रशिक्षित नहीं करेंगे, बल्कि अरबों AI एजेंट सतत ऑनलाइन रहेंगे, सतत सहयोग करेंगे, और सतत कैलकुलेशन शक्ति और टोकन का उपयोग करेंगे। प्रत्येक बातचीत, प्रत्येक निष्कर्ष निकालना, प्रत्येक टूल कॉल, और प्रत्येक स्वचालित कार्य निष्पादन के पीछे ऊर्जा, GPU, नेटवर्क, स्केड्यूलिंग सिस्टम और इन्फरेंस नोड्स का सहयोगपूर्ण संचालन होता है।

और इसका अर्थ है कि AI उद्योग पिछले "सॉफ्टवेयर लॉजिक" से धीरे-धीरे ऊर्जा, चिप, क्लाउड कंप्यूटिंग, एज नेटवर्क और स्मार्ट स्केड्यूलिंग को शामिल करने वाले एक सुपर इंडस्ट्रियल सिस्टम में विकसित हो रहा है।

जैसे औद्योगिक क्रांति के लिए केवल भाप इंजन ही पर्याप्त नहीं था, बल्कि रेलवे, बिजली का जाल और बंदरगाह भी आवश्यक थे; इंटरनेट क्रांति के लिए केवल पीसी ही पर्याप्त नहीं थी, बल्कि ऑप्टिकल फाइबर, डेटा सेंटर और क्लाउड कंप्यूटिंग भी आवश्यक थे। AI क्रांति का सच्चा परिपक्वता का संकेत केवल कोई एक ब्रेकआउट ऐप नहीं होगा, बल्कि वैश्विक स्तर पर एक ऐसा “स्मार्ट इंफ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क” होगा जो Token का निरंतर उत्पादन, वितरण, समन्वय और उपभोग कर सके।

और जब ये सात स्तरीय बुनियादी ढांचे अंततः एक साथ जुड़ जाएंगे, तो AI उद्योग की प्रतिस्पर्धा की तर्कशृंखला पूरी तरह से पुनर्गठित हो जाएगी। भविष्य की सबसे महत्वपूर्ण कंपनियाँ, शायद केवल सबसे बड़े मॉडल रखने वाली कंपनियाँ नहीं होंगी, बल्कि वे कंपनियाँ होंगी जो ऊर्जा, कैलकुलेशन, नेटवर्क, मॉडल और टोकन प्रवाह को जोड़ सकें।