मेटा के कर्मचारियों ने 30 दिनों में 60 ट्रिलियन से अधिक टोकन खपत किए, जिससे सिलिकॉन वैली में "टोकनमैक्सिंग" पर चर्चा शुरू हो गई, और अमेज़न के कर्मचारियों में भी "AI KPI" को बढ़ाने की घटनाएँ देखी गईं। राष्ट्रीय डेटा ब्यूरो के आंकड़ों के अनुसार, देश में टोकन की मांग दो साल में हजारों गुना बढ़कर 2024 की शुरुआत में प्रतिदिन 100 अरब से बढ़कर 2026 के मार्च तक प्रतिदिन 140 ट्रिलियन हो गई। उद्योग "मात्रा, लागत, मूल्य" के तीनों पहलुओं में अनियंत्रितता की स्थिति में है; टोकन चैट लागत से उत्पादन साधन बन गए हैं, लेकिन कंपनियाँ उनका वास्तविक मूल्य मापने में समर्थ नहीं हैं। सुपरफ्यूज़न ने WAIC 2026 पर FusionOne AI की घोषणा की, जो Token Factory के माध्यम से आर्थिक, सुरक्षा और सततता के तीन प्रमुख मुद्दों को हल करता है, और इसे अपने AI कोडिंग स्थिति और चुआंगहुईकांग स्वास्थ्य स्थिति में पहले ही कार्यान्वित किया जा चुका है।लेखक, स्रोत: न्यूज़िज़यन
Overnight, Tokenmaxxing became a hot topic in Silicon Valley!
कुछ महीनों पहले, मेटा ने अपने इंटरनेट पर एक रैंकिंग लिस्ट बनाई, जिसमें पूरी कंपनी के 85,000 से अधिक कर्मचारियों के टोकन खपत का पालन किया गया।
परिणामस्वरूप, चौंकाने वाला—
केवल 30 दिनों में, मेटा के कर्मचारियों ने 60 ट्रिलियन से अधिक टोकन जला दिए, शीर्ष पर एक व्यक्ति ने 281 अरब जलाए, और छोटे ज़ा भी 250 में नहीं आ सके।
स्रोत: सूचना
इसी तरह, अमेज़न के कर्मचारी भी 'AI KPI' को बढ़ाने के लिए बहुत जोश से काम करने लगे हैं, और कभी-कभी AI एजेंट को कुछ घंटों तक खाली में चलाते हैं, ताकि उनका स्थान ऊपर उठाया जा सके।
यह देखने में अजीब लगने वाली बैटल गेमिंग ने 2026 के लिए कॉर्पोरेट AI का छिपाव अचानक उतार दिया:
क्या जलाए गए टोकन की संख्या अधिक होने से वास्तव में अधिक मूल्य उत्पन्न होता है?
कोई जवाब नहीं दे सकता क्योंकि इसका मापन संभव नहीं है।
मनोरंजन के बाद, उद्योग में एक अजीब "त्रिगुण अनियंत्रितता" घुस गई: उपयोग अनियंत्रित, लागत अनियंत्रित, मूल्य अनियंत्रित।
बड़े मॉडल ने "अप्रयोग्य" से "प्रयोग्य" होने में केवल दो या तीन साल लगाए। लेकिन "प्रयोग्य" होने के बाद उभरने वाली समस्याएँ, "अप्रयोग्य" होने की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं।
टोकन बन गया «उत्पादन के साधन»
लेकिन यह मूल्य के बराबर नहीं है
इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, यह समझना आवश्यक है कि टोकन वास्तव में क्या बन गया है।
तीन साल पहले, टोकन केवल लोगों और एआई के बीच बातचीत की एक 'लागत इकाई' थे, जिसमें एक प्रश्न और एक उत्तर के लिए दर्जनों से सैकड़ों टोकन लगते थे।
2026 तक, तर्क पूरी तरह से उलट जाता है।
एक एजेंट द्वारा एक कार्यालय का कार्य पूरा करने में लाखों टोकन खर्च होते हैं; जबकि कई बुद्धिमान एजेंट मिलकर एक कार्य करने पर एक लाखों टोकन खर्च हो जाते हैं।
टोकन केवल चैट का खर्च नहीं रह गया है, बल्कि यह व्यवसाय प्रक्रियाओं को पुनर्गठित करने का 'उत्पादन साधन' बन गया है।
अंकों में परिवर्तन अधिक आश्चर्यजनक है। राष्ट्रीय डेटा एजेंसी के आंकड़ों के अनुसार, घरेलू टोकन कॉल की मात्रा 2024 की शुरुआत में प्रतिदिन एक खरब से बढ़कर 2026 के मार्च तक प्रतिदिन एक सौ चालीस ट्रिलियन हो गई।
दो साल में यह एक हजार से अधिक गुना बढ़ गया, यह अब केवल एक वक्र नहीं है, बल्कि एक अचानक उठी हुई दीवार है।
दीवार के पीछे, चार प्रमाणित उच्च मूल्य वाले परिदृश्य हैं: AI Coding, AI for Science, मल्टीमॉडल वीडियो निर्माण, और जनरल ऑफिस एजेंट।
जिसमें AI कोडिंग सबसे तेज़ है, और केवल इस श्रेणी ने वैश्विक स्तर पर 50% से अधिक टोकन खपत की है।
स्रोत: OpenRouter द्वारा a16z के साथ जारी State of AI रिपोर्ट
लेकिन असली कुंजी ठीक उसी प्रश्न में छिपी है जो प्रस्तावना में पूछा गया था—जितने अधिक टोकन जलाए जाते हैं, क्या वह उतनी ही अधिक मूल्य की रचना करते हैं?
नहीं।
क्योंकि टोकन स्वयं एक「लागत」है, न कि「मूल्य」: यह एक नया लागत केंद्र है, जो केवल तभी मूल्य में परिवर्तित होता है जब Agent इसे वास्तविक रूप से उपयोग करे और व्यवसाय में लगाए।
असली लाभ केंद्र, Token लेकर काम करने वाले Agent हैं।
एक ऐसा टोकन जो बैकग्राउंड में बिना किसी काम के रैंकिंग बढ़ा रहा हो, और एक ऐसा टोकन जिसने औद्योगिक गुणवत्ता निरीक्षण पूरा किया हो, उत्पाद कोड लिखा हो और एक बीमारी का पता लगाया हो—दोनों का बुक वैल्यू समान है, लेकिन उनकी वास्तविक मूल्य में बहुत बड़ा अंतर है।
मेटा और अमेज़न के टॉप पर चढ़ने का यह अपवाद इसलिए है क्योंकि वे Token की "उत्पादन मात्रा" पर टक्कर मार रहे हैं, लेकिन "उपभोग की गुणवत्ता" को नज़रअंदाज़ कर रहे हैं।
इसलिए, कैलकुलेशन क्षमता को मापने वाला मापदंड भी माप इकाई बदल गया।
पहले देखा जाता था कि "एक यूनिट बिजली से कितने FLOPS प्राप्त होते हैं", जिसमें हार्डवेयर प्रदर्शन को मापा जाता था; आज, आधार मात्रा FLOPS से Token में बदल गई है, और मापने की छड़ी को मूल्य के अंत तक खींच लिया गया है—
WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES
पुरानी रूलर केवल यह मापती थी कि प्रति वाट बिजली कितनी कैलकुलेशन क्षमता उत्पन्न होती है; नई रूलर को अंत तक मापना होगा:
आपके द्वारा निवेश की गई प्रत्येक इकाई बिजली में से कितना हिस्सा वास्तविक रूप से Agent द्वारा उपयोग किया गया और मूल्य के रूप में प्राप्त हुआ।
निष्कर्ष स्वाभाविक है, चूंकि टोकन ने「चैट लागत」से「मूल्य श्रृंखला की कच्ची सामग्री」बन गया है, इसके चारों ओर की पूरी बुनियादी ढांचा—
कैसे उत्पादित करें, कैसे गणना करें, कैसे प्रबंधित करें, सब कुछ फिर से शुरू करना पड़ेगा।
न मॉडल खराब है, न ही नींव सही है
समस्या ठीक इसी में है: टोकन की प्रकृति बदल गई है, लेकिन इसे समर्थन देने वाली नींव अभी भी पुराने तर्क के अनुसार बनाई गई है।
पिछले दशक में, व्यवसायों द्वारा सर्वर खरीदने का मानसिकता यह थी कि 'उपकरण खरीदें, सिस्टम इंस्टॉल करें, और चल जाए तो ठीक है।'
इस नई वैल्यू चेन में, यह मानसिकता पूरी तरह से असफल हो जाती है—
एकल मॉडल पर आधारित पुरानी बुनियादी ढांचा, आज के बहु-मॉडल, बहु-संस्करण और बहु-परिदृश्य संयोजन नियोजन के लिए उपयुक्त नहीं है।
और अधिक दुखद बात यह है कि कागज पर की गई गणना शक्ति ≠ प्रभावी Token है।
GPU उपयोग आमतौर पर 50% से कम है, परफॉर्मेंस अच्छा दिखता है, लेकिन वास्तविक बिजनेस लोड डालते ही सिस्टम फंस जाता है; लंबे दस्तावेज़ या लंबे कॉन्टेक्स्ट आते ही पूरा सिस्टम बंद हो जाता है।
और एजेंट के व्यापक उपयोग ने लंबे संदर्भ और उच्च समानांतरता को दैनिक बना दिया है। विज्ञापनों में दावा की गई प्रदर्शन क्षमता और वास्तविक उपयोग का अनुभव, दो अलग दुनियाएँ हैं।
सरल शब्दों में, पुरानी बुनियादी ढांचे FLOPS को मापते हैं, लेकिन स्थिर और प्रभावी Token नहीं बना पाते।
नई मूल्य श्रृंखला के साथ, व्यवसायों को वास्तव में तीन खाते बनाने होते हैं।
एक आर्थिक लेखा।
प्रत्येक रूपांतरण की दक्षता क्या है, प्रत्येक टोकन को मापा गया है, उसका कारण निर्धारित किया गया है, और उस पर नियंत्रण है। GPU का उपयोग 50% से कम है, जिसका मतलब है कि आधी बिजली बर्बाद हो रही है; यदि आप नहीं बता सकते कि टोकन ने क्या प्राप्त किया, तो आपका पैसा बेकार खर्च हो रहा है।
A secure ledger.
अधिकांश उद्योग ग्राहकों के लिए, यह नींव अभी भी अपने घर पर बनाई जानी चाहिए—डेटा बाहर नहीं जाता, मॉडल स्वयं नियंत्रित होता है, और एजेंट सुरक्षित सीमाओं के भीतर सीमित रहता है।
एक और सबसे अक्सर नजरअंदाज किया जाने वाला लगातार खाता।
चूंकि यह एक कारखाना है, तो सबसे बड़ी चिंता कभी बिजली का महंगा होना नहीं, बल्कि उत्पादन बंद हो जाना है।
खरीदे गए टोकन केवल सस्ते होने पर ही निर्भर नहीं होने चाहिए, बल्कि निश्चित क्षमता होनी चाहिए: महत्वपूर्ण बिजनेस को निम्न प्राथमिकता वाले कार्यों से विस्थापित नहीं किया जाना चाहिए, एक अत्यधिक लंबा दस्तावेज पूरे सिस्टम को नहीं रोक सकता, और मॉडल का साप्ताहिक अपडेट भी लगातार अपडेट रहना चाहिए।
ये तीनों खाते, जिन्हें बार-बार चर्चा की जा रही मॉडल परत पर नहीं, बल्कि नीचे की नींव पर हैं। विशिष्ट उद्योग में उतरते ही, दर्द स्पष्ट और तीखा हो जाता है:
निर्माण उद्योग चाहता है कि AI अनुसंधान और विकास, सिमुलेशन, गुणवत्ता जांच और उत्पादन योजना में घुस जाए, लेकिन ड्राइंग और प्रक्रिया डेटा जीवनरक्षक हैं, इसलिए केवल प्राइवेट डिप्लॉयमेंट ही संभव है। परिणामस्वरूप, उपकरण मिलने के बाद, पहला Token प्राप्त करने में एक या दो सप्ताह लग जाते हैं, और प्रत्येक मॉडल अपडेट करना जैसे खून बदलना होता है।
फाइनेंस टीमें रिस्क कंट्रोल, रिपोर्टिंग और स्मार्ट ऑपरेशन्स करना चाहती हैं, लेकिन कॉम्प्लायंस और डेटा सुरक्षा लाल रेखा हैं; वे पब्लिक क्लाउड की 'API के रूप में पैक किया गया, बंद करके उपयोग करने योग्य' सुविधा का लाभ नहीं उठा सकतीं, इसलिए उन्हें अपनी खुद की सिस्टम बनानी पड़ती है, जिसमें चयन, अनुकूलन, मॉनिटरिंग और समस्या निवारण सब कुछ खुद करना पड़ता है, जिसे AI के बाहर की IT टीमें संभाल नहीं सकतीं।
चिकित्सा सबसे उल्लेखनीय है, रिपोर्ट व्याख्या, सहायक निदान और मरीज़ ट्रैकिंग का मूल्य अमूल्य है, लेकिन मेडिकल रिकॉर्ड डेटा सोने से भी अधिक संवेदनशील है, इसे अस्पताल में ही रखना आवश्यक है, जबकि मॉडल का सप्ताहिक अपडेट होता है और व्यावसायिक उत्पाद अक्सर एक महीने पीछे रह जाते हैं, डॉक्टर और मरीज़ दोनों को प्रतीक्षा नहीं करनी चाहिए।
तीन उद्योग, तीन चेहरे, लेकिन दर्द एक ही प्रश्न की ओर इशारा करता है:
व्यवसायों को अब केवल मॉडल चलाने वाले हार्डवेयर की नहीं, बल्कि कैलकुलेशन क्षमता को स्थिर, सुरक्षित और मापने योग्य तरीके से प्रभावी टोकन में बदलने वाली एक «उत्पादन प्रणाली» की आवश्यकता है।
इस "उत्पादन प्रणाली" का वास्तव में एक नाम है: टोकन फैक्टरी।
एक "टोकन फैक्ट्री" दिखाई दी है
दूसरे शब्दों में, हर एक व्यवसाय को अपना खुद का Token Factory चाहिए।
WAIC 2026 पर, चाओजुबियान ने एक व्यावहारिक उत्तर प्रस्तुत किया।
इसकी मुख्य क्रिया उस मूल्य श्रृंखला को फिर से दोहराना नहीं है, बल्कि रूलर को उत्पादन लाइन में बदलना है।
हर ऑन-चेन ट्रांसफॉर्मेशन को एक विशिष्ट इंजीनियरिंग में लागू किया जाता है:
कैलकुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर (WATT → FLOPS): हार्डवेयर, लिक्विड कूलिंग और सुपर नोड्स, जो प्रति वाट बिजली से कितनी कैलकुलेशन पावर निकाली जा सकती है, यह तय करते हैं;
मॉडल और कैलकुलेशन सर्विस लेयर (FLOPS → TOKENS): इन्फरेंस त्वरण, समानांतर नियोजन और मॉडल आपूर्ति, यह तय करते हैं कि कैलकुलेशन को स्थिर और प्रभावी TOKEN में कैसे बदला जाए;
टोकन मेट्रिक्स और ऑपरेशन लेयर (टोकन्स → वैल्यूज): प्रत्येक टोकन को मापने योग्य और शासनयोग्य बनाएं, फिर इसे एजेंट के माध्यम से व्यावसायिक मूल्य में बदलें।
तीन स्तर गिर जाते हैं, और जिस लंबे समय तक जिम्मेदारी नहीं लेने वाली काला बॉक्स को समाप्त किया जा रहा है—
पिछले समय तक कंपनियाँ केवल श्रृंखला के दोनों छोरों पर ध्यान केंद्रित करती थीं, गणना क्षमता खरीदती थीं और परिणाम मांगती थीं, लेकिन मध्यवर्ती प्रत्येक परिवर्तन की दक्षता और लागत का कभी कोई ध्यान नहीं रखा गया।
अगर टोकन फैक्टरी बनाने वाला कारखाना है, तो फ्यूजनवन एआई द्वारा प्रदान की गई पूरी "कारखाना निर्माण योजना" है।
FusionOne AI, एक AI एकीकृत समाधान, जो उद्यमों के लिए Token फैक्ट्री की अवधारणा को वास्तविकता में बदलने का माध्यम है।
इसकी स्थिति को "1+3+N" के रूप में सारांशित किया जा सकता है।
- एक एकीकृत आर्किटेक्चर: एक पूर्ण Token Factory आर्किटेक्चर, डेस्कटॉप, ऑफिस और डेटासेंटर स्तर पर समान अनुभव;
- 3 प्रमुख विशेषताएँ: सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के सहयोग से टोकन की क्षमता का अधिकतम उपयोग, AI Lab द्वारा T+0 की गणना क्षमता और मॉडल आपूर्ति, 7×24 घंटे निरंतर अभ्यास;
- N एकोसिस्टम स्थितियाँ: AI कोडिंग, एजेंट विकास से लेकर AI ऑफिस, AI शॉर्ट वीडियो, सरकारी कार्यालय, वित्तीय विपणन जोखिम नियंत्रण, स्मार्ट स्वास्थ्य देखभाल तक।
क्षमता पर आधारित, यह तीनों खातों के साथ ठीक से मेल खाती है जिन्हें यह हल करने का वादा करता है।
लागत खाते में, डायवर्सिफाइड कैपेसिटी को एकल उत्पादन लाइन के रूप में एकीकृत किया गया है, जो किसी एकल चिप पर निर्भर नहीं है; TokenOps प्रत्येक Token को मापनीय, प्रबंधनीय और अनुकूलनीय बनाता है।
लगातार अपडेट किए जाने वाले सिस्टम में, स्मार्ट इन्फरेंस एक्सिलरेशन इंजन थ्रूपुट को अधिकतम करता है, स्मार्ट QoS इंजन डिलीवरी की क्रमबद्धता को बनाए रखता है, और महत्वपूर्ण बिजनेस को निम्न प्राथमिकता वाले अनुरोधों से विस्थापित नहीं होने देता; साथ ही, 0-डे मॉडल की सदैव नवीनता के कारण उद्यम बदलावों के साथ कदम रख पाते हैं, और नए मॉडल तुरंत उत्पादन में शामिल हो जाते हैं।
सुरक्षित खाते पर, AgentCare ने Agent के लिए सुरक्षित सैंडबॉक्स और बुद्धिमान स्मृति सेट कर दी है, जिससे बुद्धिमान एजेंट वास्तविक प्रक्रियाओं में डालने का साहस कर सकते हैं।
इसके अलावा, एक बिंदु यह है कि पारिस्थितिकी को प्रतिलिपि किया जा सकता है, अल्ट्रा-पोलीमर AI लैब + फ्यूजनएक्सप्ले दूसरों द्वारा पहले ही बनाई गई राह को सीधे अपनाते हैं।
Token Factory लागू होने वाला है
हार्डवेयर से बचा नहीं जा सकता
AI को व्यावहारिक रूप देने के लिए, अंततः हार्डवेयर की आवश्यकता होती है।
यही वह बिंदु है जहाँ चाओजुबियान अपने कैलकुलेशन वेटरन के रूप में सबसे कम सहनशीलता दिखाता है: कोई भी इतना ही शानदार सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म, अंततः वास्तविक कैलकुलेशन बेस पर ही चलता है।
「1+3+N」 में वह «1» जमीन पर उतरता है, जो डेस्कटॉप, ऑफिस और डेटासेंटर स्तर के तीन प्रकार के Token Factory हैं।
नया टोकन उत्पादन प्लेटफॉर्म TokenBox™, जो इस क्षमता को, जो पहले केवल डेटा केंद्रों के लिए थी, पहली बार कार्यालय में लाता है!
The key is plug and play.
डेटासेंटर-लेवल के AI सर्वर्स का शोर इतना अधिक होता है कि ऑफिस में इसे सहन नहीं किया जा सकता, और उनके लिए रूम की सीमाएँ बहुत अधिक होती हैं; सामान्य वर्कस्टेशन फिर भी कमजोर प्रोसेसिंग पावर रखती हैं और बड़े मॉडल को संभाल नहीं पातीं।
TokenBox™ लिक्विड कूलिंग के साथ मुख्य लोड पर शोर को 35 डेसिबल तक कम करता है, जो किताबखाने के स्तर की शांति है, और एकल यूनिट पर 1.6T पैरामीटर के फ्लैगशिप बड़े मॉडल जैसे 'मैक्स-पावर डीपसीक V4' चलाया जा सकता है।
इसके अलावा, TokenFabric™ के माध्यम से एकल मशीन से बहु-नोड तक कुशलतापूर्वक कनेक्टिविटी प्राप्त करें, नए मॉडल के 0-दिन समर्थन के साथ, और हार्डवेयर को ब्लॉक्स की तरह लचीले ढंग से विस्तारित करें।
उन छोटे और मध्यम उद्यमों और समूह की शाखाओं के लिए, जो निजीकरण करना चाहते हैं लेकिन डेटासेंटर और AI ऑपरेशन टीम का समर्थन नहीं कर सकते, यह लगभग "टोकन का उपयोग बिजली और पानी की तरह सरल" का सपना, कोने में रखी जा सकने वाली एक मशीन में बदल देता है।
अगर टोकन फैक्टरी एक बिजली संयंत्र है, तो 'सुपर नोड' वह वास्तविक मशीन है जो बिजली उत्पन्न करती है।
यह वही समस्या हल करता है जो "कागजी हैशरेट ≠ प्रभावी टोकन" का गुंथा है।
पारंपरिक आर्किटेक्चर में, कई एक्सेलरेटर कार्ड अलग-अलग काम करते हैं, नोड्स के बीच संचार सुबह की भीड़ जैसा बंद हो जाता है, जिससे कैलकुलेशन क्षमता का पूरा लाभ नहीं उठाया जा सकता, और लंबे कॉन्टेक्स्ट आते ही सिस्टम अटक जाता है।
सुपर नोड का विचार एक पूरे कैबिनेट और कई कार्ड्स को एक उच्च गति से जुड़े हुए पूर्ण इकाई में जोड़ना है, जिसमें उच्च घनत्व, तरल शीतलन और एकीकृत आर्किटेक्चर का उपयोग करके संचार बॉटलनेक के कारण बर्बाद हो रही कैलकुलेशन क्षमता को पुनः प्राप्त किया जाता है।
सरल शब्दों में, एक जैसे चिप्स के समूह के साथ, दूसरे केवल पांच प्रतिशत ही निकाल सकते हैं, लेकिन यह आपको सीमा तक निकालने के लिए चाहता है।
对于需要在有限算力下支持数百上千人并发的大企业来说，这不是锦上添花，而是生死线。
डेटा सेंटर से लेकर कार्यालय और डेस्कटॉप तक, Super Fusion की कैलकुलेशन क्षमता बड़े समूहों से लेकर सुपर इंडिविडुअल्स तक के सभी स्थितियों को कवर करती है।
अपने आप पर पहले कार्रवाई करें
AI कोडिंग मुख्य क्षेत्र बन गया है
चाओ जूबियान की बातचीत की शक्ति इस बात में नहीं है कि यह क्या कहता है, बल्कि इस बात में है कि यह स्वयं पर क्या सफलतापूर्वक लागू करता है।
इसे अपने शब्दों में कहें, "जो मैं बेचता हूँ, उसका उपयोग मैं करता हूँ, और जो मैं उपयोग करता हूँ, उसे मैं बेचता हूँ।" ग्राहकों को प्रस्तावित करने वाला उत्पाद, आपके द्वारा पहले से पर्याप्त गहराई और व्यापकता से उपयोग किया गया होना चाहिए।
इसी अपने उपयोग के अनुभव, विधिविधान और उपकरण प्रणाली को स्थिर करने और उत्कृष्ट बनाने के बाद, चाओजुबियान ने FusionOne AI को बाहरी दुनिया के लिए प्रस्तुत किया।
AI कोडिंग, जो टीम के द्वितीय छमाही का मुख्य फोकस होगी, और सबसे अधिक प्रभावशाली क्षेत्र है।
कारण बहुत सरल है: सभी प्रमाणित उच्च मूल्य वाले स्थितियों में, प्रोग्रामिंग सबसे तेज़ है।
अद्भुत बात यह है कि चाओजुबियान ने केवल कहानी सुनाने तक ही सीमित नहीं रहा, बल्कि खुद को 'पहला ग्राहक' बना लिया।
सबसे उल्लेखनीय उदाहरण एक विकास टीम का है, जिसने पूरी तरह से कोई भी मैनुअल कोड नहीं लिखा—
तीन महीने में, 50 लाख पंक्तियों के स्तर का उत्पाद कोड डिलीवर करें।
इसके विकास के पथ को और अधिक दिलचस्प बनाता है: एक व्यक्ति के 'सुपर इंडिविजुअल' से लेकर एंटरप्राइज-लेवल प्रक्रियाओं और मल्टी-एजेंट ऑटोमेटेड स्केड्यूलिंग के अनुरूप 'सुपर प्रोजेक्ट' तक।
AI कोडिंग यहाँ केवल एक दक्षता बढ़ाने वाला उपकरण नहीं है, बल्कि उद्यम के शरीर में जम चुकी अनुसंधान और विकास की बुनियादी ढांचा है।
एक कंपनी जो अपने खून-पसीने में AI को शामिल कर चुकी है, वह AI के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर वापस आकर बात करती है, तो उसका भार स्वाभाविक रूप से अलग होता है।
AI के व्यावहारिक अनुप्रयोग का अर्थ, स्पष्ट हो गया है
और अपने आप को साबित करने से अधिक प्रभावी है, दूसरों द्वारा प्राप्त परिणाम।
चुआनयी हुआकांग ने तीस साल तक स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी पर काम किया है और इसके पास 7,000 स्वास्थ्य संस्थान और 25 करोड़ नागरिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड हैं।
वहाँ, मेडिकल AI एक-एक करके "छोटे और अच्छे" एजेंट्स में टूट चुका है—प्री-कंसल्टेशन, वार्ड राउंड, दबाव घाव जोखिम मूल्यांकन, स्पेशलिस्ट सहायता तक, सीन लगातार बढ़ रहे हैं, और Token की मांग घातीय रूप से बढ़ रही है।
टोकन को स्क्वाड और लाइन-लेवल पर पहुंचाना एक नया प्रश्न बन गया है।
For this, they searched for such tools for a full year.
टोकनबॉक्स™ द्वारा दिया गया उत्तर था कि उस कारखाने को उस आकार में समेट दिया जाए जिसे कमरे में रखा जा सके। इससे BsoftGPT+टोकनबॉक्स™ बना, जो चिकित्सा AI के लिए स्थानीय कैलकुलेशन बेसिस है।
AI के पहले हाफ में, मॉडल को चलाना होता है; दूसरे हाफ में, स्मार्टनेस को लगातार पैदा करना होता है, साथ ही लागत को ट्रैक करना, नियंत्रित करना और महत्वपूर्ण बिजनेस को संभालना होता है।
जब कैलकुलेशन क्षमता दुर्लभ नहीं रह जाती, तो वास्तविक रूप से दुर्लभ बात यह है कि कैलकुलेशन क्षमता, मॉडल और व्यवसाय को एक कुशल उत्पादन लाइन में व्यवस्थित करने की क्षमता।
जब हर एक व्यवसाय—चाहे एक कार्यालय हो या एक डेटा केंद्र—अपना खुद का Token Factory रख सके, तभी AI वास्तव में प्रयोगशाला से उत्पादन लाइन में प्रवेश करता है।
यही, शायद, "AI लागू करना" इन चार शब्दों का सबसे साधारण और सबसे मजबूत अर्थ है।