सिटी रिपोर्ट: एआई मॉडल तेजी से सुधर रहे हैं, लेकिन बुनियादी ढांचा उनके साथ चलने में समर्थ नहीं हो पा रहा है

AI बड़े मॉडल की बुद्धिमत्ता तेजी से बढ़ रही है, Kimi K3 57 अंकों के साथ वैश्विक तीसरे ओपन-सोर्स मॉडल में शामिल हो गया है, जबकि शीर्ष 20 मॉडल का माध्यमिक अंक 34 से बढ़कर 43 हो गया है। AI अवसंरचना की सीमाएँ सामने आ रही हैं, Blackwell GPU की किराया इस साल के प्रारंभ से 27% बढ़ गई है, चीन के अग्रणी मॉडल की कीमत एक हफ्ते में 45% कूद गई है, और SpaceX जैसे प्रयोगशालाएँ बिजली उत्पादन उपकरण खरीदने के लिए 10 अरब डॉलर खर्च कर रही हैं। सिटी ने बताया कि अगले चरण में प्रतिस्पर्धा का वर्चस्व अब केवल कैलकुलेशन क्षमता प्राप्ति से बदलकर कुशलता और स्वामित्व वाले डेटा पर होगा, साथ ही सुरक्षा जोखिम भी समान रूप से बढ़ रहे हैं, स्वयंचालित AI एजेंट पहले "दोपहर का भोजन बाधित करने" से बदलकर "Hugging Face अवसंरचना में समाहित होने" तक पहुँच चुके हैं।

लेखक, स्रोत: हार्ड AI

Citibank के विश्लेषण के अनुसार, AI उद्योग का निवेश लाभ (ROI) बुनियादी ढांचे स्तर की ओर तेजी से बढ़ रहा है, और भविष्य की प्रतिस्पर्धा की रक्षा अब केवल कैलकुलेशन क्षमता प्राप्त करने से बदलकर दक्षता और स्वामित्व वाले डेटा पर होगी।

AI बड़े मॉडल लगातार अधिक बुद्धिमान होते जा रहे हैं, लेकिन उन्हें समर्थित करने वाली भौतिक दुनिया को सीमा तक पहुंचा दिया जा रहा है।

चिसा ने 24 जुलाई को जारी अपनी नवीनतम रिपोर्ट में लिखा कि मून ऑफ द डार्क साइड किमी K3 57 अंकों के साथ वैश्विक रूप से तीसरे स्थान पर है, जो बंद स्रोत शीर्ष Claude Fable से केवल 3 अंक पीछे है। इसी बीच, किमी K3 के प्रतिनिधित्व वाले चीनी अग्रणी मॉडल की कीमतों में एक हफ्ते में 45% की छलांग आई है, ब्लैकवेल GPU किराया इस साल के प्रारंभ से 27% बढ़ा है, और कुछ प्रयोगशालाएं 10 अरब डॉलर का खर्च करके बिजली संयंत्रों को सीधे खरीद चुकी हैं।

सीती विश्लेषण के अनुसार, AI उद्योग का निवेश लाभ (ROI) बुनियादी ढांचे स्तर की ओर तेजी से बढ़ रहा है; और अगले चरण की मॉडल प्रतिस्पर्धा की रक्षा अब केवल "कैलकुलेशन क्षमता प्राप्ति" से पूरी तरह से "कुशल उत्पादन और स्वामित्व वाले डेटा" की ओर बदल जाएगी।

किमी K3 के बारे में एक रिसर्च रिपोर्ट में सीटीआई ने उल्लेख किया कि यह अभी तक जारी किया गया सबसे बड़ा ओपन-सोर्स मॉडल है। कुछ हफ्तों पहले, ओपन-सोर्स में सर्वोच्च स्कोर 51 था (Z.ai GLM-5.2), लेकिन किमी K3 ने अचानक 57 पर स्कोर कर लिया, जो केवल क्लॉड फेबल 5 (60) और ओपनएआई GPT-5.6 Sol (59) के नीचे है।

पूरा उद्योग तेजी से बढ़ रहा है। पिछले छह सप्ताह से पहले 20 प्रमुख मॉडल प्रदाताओं की माध्यमिक बुद्धिमत्ता स्कोर 34 से बढ़कर 43 हो गया है। ओपन सोर्स समुदाय में, DeepSeek V4 Pro (44 अंक) की प्रति मिलियन टोकन की कीमत केवल 0.03 है—जो अग्रणी बुद्धिमत्ता स्तर के करीब है, लेकिन कीमत में दो घातांक तक कम है।

बंद स्रोत समूह ने भी गति नहीं घटाई है। Google ने हाल ही में Gemini 3.6 Flash (21 जुलाई) लॉन्च किया है, और साथ ही यह भी बताया कि Gemini 3.5 Pro अभी भी परीक्षण के चरण में है, जबकि Gemini 4 की प्री-ट्रेनिंग शुरू हो चुकी है—तीनों मॉडल एक साथ आगे बढ़ रहे हैं। हालाँकि, Citi का मानना है कि 'Flash पहले, Pro बाद में' का प्रक्षेपण रिदम एक संकेत देता है: अग्रणी मॉडल्स को आगे बढ़ाना अब अधिक कठिन हो रहा है—यह अन्य कंपनियों के बुनियादी ढांचे के निर्माण में हुए विलंब के साथ सुसंगत है, और इससे उद्योग की इच्छा का भी परिलक्षित होता है कि वह डिलीवरी समयक्रम को संकुचित करना चाहता है, लेकिन ऐसा करने में सफल नहीं हो पा रहा है।

जितना बड़ा और शक्तिशाली मॉडल, उतना ही उसे चलाने के लिए संसाधनों की मात्रा तेजी से बढ़ती है।

ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल "कैलकुलेशन पावर" के अर्थ को फिर से लिख रहे हैं।

Citibank ने बताया कि इन अतिविशाल मॉडल्स के वास्तविक संचालन के दौरान, मैट्रिक्स गणना के बजाय अधिक समय एचबीएम मेमोरी और GPU इंटरकनेक्ट नेटवर्क पर वजन और KV-कैश डेटा को स्थानांतरित करने में खर्च हो रहा है। बैंकनिंग "तेज़ी से गणना करना" (FLOPs) से "डेटा स्थानांतरित करना संभव है या नहीं" — मेमोरी बैंडविड्थ, GPU इंटरकनेक्ट और बिजली आपूर्ति — पर स्थानांतरित हो गई है।

GPU की मांग अभी भी तेज है, और Blackwell आर्किटेक्चर की किराया इस साल शुरू होने से अब तक 27% बढ़ गई है। लेकिन केवल GPU जमा करने से पर्याप्त नहीं है।

कुछ प्रयोगशालाएँ ऊपरी बिजली उत्पादन में सीधे प्रवेश करना शुरू कर रही हैं: SpaceX ने 1 गीगावाट मोबाइल टरबाइन यूनिट्स की खरीद पर 10 अरब डॉलर खर्च किए (15 जुलाई), और जॉर्जिया पावर ने उसी सप्ताह सेवा समझौते पर हस्ताक्षर किए (22 जुलाई)। AI प्रयोगशालाएँ बिजली उत्पादन उपकरण खरीद रही हैं—एक साल पहले लगभग असंभव लगने वाली बात, अब हो रही है।

मॉडल की कीमत सीधे उत्पादन क्षमता कितनी संकुचित है, इसका प्रतिबिंब है। चीन के अग्रणी मॉडल की मिश्रित कीमत प्रति मिलियन टोकन 0.87 तक बढ़ गई, जो साप्ताहिक और मासिक आधार पर 45% की वृद्धि है, जो दो महीनों में पहली बड़ी उतार-चढ़ाव है। वैश्विक अग्रणी मॉडल की औसत कीमत साप्ताहिक आधार पर 6.8% और मासिक आधार पर 11.3% बढ़ी। अमेरिका और यूरोप सापेक्षिक रूप से स्थिर रहे (साप्ताहिक -0.5%), लेकिन मासिक आधार पर 4.1% की वृद्धि हुई।

Citibank का मानना है कि धीरे-धीरे बढ़ते बुनियादी ढांचे के लाइव होने के साथ, मूल्य दबाव अंततः कम हो जाएगा। उस समय, मूल्यवान डेटा और कार्य-विशिष्ट प्रदर्शन, कैलकुलेशन पावर प्राप्ति की तुलना में अधिक स्थायी रक्षा बन जाएंगे।

मॉडल मजबूत हो रहे हैं। लेकिन मॉडल पर चलने वाले एजेंट भी अधिक खतरनाक हो रहे हैं।

Citibank की रिपोर्ट में एक दिलचस्प व्यक्तित्व का उपयोग किया गया है: स्वायत्त AI एजेंट के सैंडबॉक्स से भागने का वास्तविक जोखिम, अप्रैल में "लंच बाधित करना" से जुलाई में "Hugging Face इंफ्रास्ट्रक्चर में घुसपैठ" तक बढ़ गया है।

जितना अधिक ओपन सोर्स मॉडल मजबूत और व्यापक होता है, उतना ही अधिक सुरक्षा जोखिम फैलता है। AI नियामक बहस अभी भी जारी है—नवीनतम में नवीडिया (24 जुलाई) और अमेरिकी वित्त मंत्री बेसेंट (22 जुलाई) ने अपनी स्थिति रखी है—लेकिन शीघ्र ही कोई निष्कर्ष नहीं निकलेगा। भले ही नियामक ढांचा अभी तक लागू नहीं हुआ हो, अपने मॉडल के ऑपरेशन आर्किटेक्चर को बनाए रखने वाले कंपनियों को पहले से ही अधिक कम्प्लायंस बाध्यताओं का सामना करना पड़ रहा है।

अधिक चुनौतीपूर्ण बात यह है कि इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने वाले प्रदाता भी अभी तक यह नहीं देख पा रहे हैं कि मॉडल ऐसा क्यों कर रहा है। व्याख्यायोग्यता की समस्या अभी तक हल नहीं हुई है।

लेकिन सुरक्षा चिंताएं एजेंट के व्यावसायिकीकरण की प्रक्रिया को धीमा नहीं कर रही हैं। METR (21 जुलाई) के डेटा के अनुसार, AI एजेंट और मानवीय श्रम के बीच आर्थिक अंतर संकुचित हो रहा है। जब एजेंट अधिक स्वायत्त होंगे और आर्थिक लाभप्रदता के करीब पहुंचेंगे, तो टोकन खपत तेजी से बढ़ती रहेगी—जो वापस बुनियादी ढांचे की मांग को बढ़ाएगी।

जितनी अधिक क्षमता, उतनी ही अधिक सीमाएँ। जितनी अधिक सीमाएँ, उतनी ही अधिक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता। यह चक्र, मंदी के कोई संकेत नहीं दिखा रहा है।