2025 का MAD (ML, AI, Data) उद्योग मानचित्र

 (mattturck.com)
38 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-11-07 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • एक इमेज में संक्षेपित 2025 MAD इंडस्ट्री मैप: Bubble & Build और इस साल की 25 थीम्स का विवरण
  • 2025 का AI·डेटा बाज़ार अत्यधिक गर्म निवेश और वास्तविक डिप्लॉयमेंट के सह-अस्तित्व के बीच, चैटबॉट-केंद्रित ढांचे से tools·memory·reasoning models से लैस agent systems की ओर बदल रहा है
  • 25 प्रमुख ट्रेंड्स के ज़रिए bubble, infrastructure, research, geopolitics, business, infrastructure, application सहित पूरे क्षेत्र में बदलाव को व्यवस्थित किया गया है
  • इस MAD लैंडस्केप में लोगो की संख्या 2,000+ से घटाकर लगभग 1,150 की गई है, और NVIDIA·Databricks·OpenAI जैसे hyperscalers और category leaders की हिस्सेदारी बढ़ाई गई है, ताकि बाज़ार के concentration को दर्शाया जा सके
  • नए agent stack और local AI (on-device LLM) सेक्शन जोड़े गए हैं, और open source क्षेत्र को पूरे स्ट्रक्चर में एकीकृत करके data–infrastructure–AI–agent–application के फ्लो को फिर से व्यवस्थित किया गया है
  • कुल मिलाकर यह bubble और वास्तविक निर्माण (Bubble & Build) एक साथ आगे बढ़ने वाली बाज़ार संरचना है, जिसमें energy·distributed infrastructure·agentization प्रमुख धुरी बनकर उभरे हैं

अवलोकन और संपादकीय दिशा

  • 2025 संस्करण का MAD Landscape, 2012 के बाद 11वां संस्करण है, और इसमें अब तक का सबसे बड़ा संरचनात्मक पुनर्गठन किया गया है
    • लोगो की संख्या 2,000+ से घटाकर लगभग 1,150 कर दी गई है ताकि पठनीयता बढ़े, और hyperscalers तथा category leaders को अधिक जगह दी जा सके
    • open source बॉक्स हटाया गया है, और उसकी जगह agent stack·local AI सेक्शन जोड़े गए हैं
  • नतीजतन, data से infrastructure, ML/AI, agent और application तक जाने वाली सरल और स्पष्ट layer संरचना बनती है
  • यह high-resolution PDF और searchable interactive version - mad.firstmark.com के रूप में उपलब्ध है

मैक्रोइकॉनॉमिक्स और बाज़ार

  • 1. बिना ब्रेक की bubble dynamics
    – बाज़ार फिर से bubble में है, लेकिन 1999 जैसा नहीं; पूंजी प्रचुर है, valuations बहुत ऊंचे स्तर पर हैं, और खासकर agent, frontier AI, तेज़ी से बढ़ती कंपनियों पर "AI premium" लागू हो रहा है
    • जैसा कि paradigm shift में अक्सर होता है, capital expenditure/operating cost पहले झोंके जाते हैं; landing के लिए demand का बड़े पैमाने पर साकार होना ज़रूरी है, लेकिन आदतों में बदलाव समय लेता है और adoption असमान रहता है
    • कई टीमें 996 जैसी तीव्रता से काम कर रही हैं और shipping speed तेज़ कर रही हैं, लेकिन burnout risk भी बढ़ रहा है
    • 2025 का paradox यह है कि hype और fundamentals दोनों बढ़े हैं, और इतिहास बताता है कि fallout अक्सर reward से पहले आ सकता है
    • इस साल तनाव और acceleration दोनों महसूस हो रहे हैं
  • 2. Fragility: cyclicality और customer concentration
    – बड़े growth numbers के नीचे, काफी पैसा कुछ गिने-चुने players की ओर बह रहा है
    • कुछ deals cyclic दिखती हैं: OpenAI, NVIDIA के साथ बड़े GPU purchase agreements करता है, जबकि NVIDIA OpenAI में बड़े निवेश का वादा करता है; AMD के साथ भी अरबों डॉलर के chip deals हैं, जिनमें OpenAI के पास equity purchase option है
    • इसी तरह के pattern पूरे stack में फैल रहे हैं, जहां industry financing और supply contracts model labs, chip makers, cloud, और AI startups को पारस्परिक निर्भरता वाले नेटवर्क में जोड़ रहे हैं, जिससे "round-tripping" की चिंता पैदा होती है
    • customer concentration के कारण AI ecosystem की shock resilience घटती है: खर्च का बड़ा हिस्सा कुछ hyperscalers और frontier labs से होकर गुजरता है, और कई breakthrough vendors कुछ बड़े ग्राहकों पर निर्भर हैं
  • 3. बड़ी तस्वीर धुंधली है, लेकिन short-term outlook बेहद वास्तविक है
    – इस पर मतभेद हैं कि प्रगति ठहर रही है या हम अगली exponential growth wave को मिस कर रहे हैं; AGI/ASI तक पहुंचने का रास्ता परिभाषित नहीं है, उसकी परिभाषा भी अस्पष्ट है, और doomers की ढोलक भी अब धीमी पड़ गई है
    • दूसरी ओर short- से mid-term तक की स्थिति बेहद ठोस है: video, text, code के पार AI slop की बाढ़ आ रही है, और साथ ही नौकरियों को लेकर अधिक तात्कालिक चिंता भी पैदा हो रही है
    • कितना बदलाव होगा, कितनी जल्दी होगा, और किसके लिए होगा—ये तुरंत सामने खड़े सवाल हैं; मानवीय, राजनीतिक और सामाजिक प्रतिक्रियाएं तकनीकी गति से पीछे चल रही हैं
  • 4. शोध लैब बनाम incumbent कंपनियां: अलग balance sheet, एक ही प्रतिस्पर्धा
    – AI पर प्रभुत्व की लड़ाई पहले से कहीं अधिक तीखी है, और खेल का मैदान असमान है
    • Big Tech के पास विशाल deployment networks, बड़े product suites, और bundle sales, cycle-waiting, grinding के लिए बजट है
    • Google ने 2025 में headline AI launches की श्रृंखला के साथ स्पष्ट रूप से momentum वापस पाया है; Meta ने SuperIntelligence Lab के साथ अपनी महत्वाकांक्षा बढ़ाई है; दोनों विशाल revenue cores और लगभग असीम balance sheets पर काम कर रहे हैं
    • स्वतंत्र frontier labs को अपनी valuation सही ठहराने के लिए breakthrough की ज़रूरत है
    • नए नाम—SSI, Thinking Machines, Reflection—top tier में शामिल हुए हैं, और agent/reasoning को लेकर उत्साह बढ़ा है (हालांकि deployment barriers अब भी बने हुए हैं)
    • OpenAI स्पष्ट नेता है और लगातार war chest जुटा रहा है; Anthropic भी पीछे नहीं है, लेकिन सवाल है कि इस स्तर की capital intensity कितने समय तक चल सकती है
    • किसी भी स्थिति में फायदा users को है। incumbent कंपनियां bundled products देती हैं, और labs चकित कर देने वाली प्रगति कर रही हैं
  • 5. IPO और सार्वजनिक कंपनियां: window (चयनात्मक रूप से) खुली है
    – मार्च में CoreWeave की शुरुआत ने बाज़ार को वही दिया जिसकी उसे ज़रूरत थी: एक साफ-सुथरा AI infrastructure IPO, और इसके बाद शेयर ने अच्छा प्रदर्शन किया
    • Palantir तुलना का विवादास्पद केंद्र बना हुआ है, premium EV/NTM multiple (हाल में लगभग 80~90x) पर ट्रेड कर रहा है, जो late-stage filers को अधिक साहसी बना सकता है
    • आगे: Cohere ने कहा है कि वह "जल्द" IPO कर सकता है, Dataiku ने बैंकों का चयन कर लिया है, Cerebras ने नई funding के बाद अपना S-1 वापस ले लिया
    • शीर्ष 10 के आसपास के private AI players के लिए, capital access और strategic flexibility को देखते हुए listing का प्रोत्साहन बहुत कम है;
      लेकिन अगर Databricks(> $100B private) और frontier labs (OpenAI, Anthropic) अंततः सूचीबद्ध होते हैं, तो record-setting IPOs की उम्मीद की जा सकती है
  • 6. M&A: consolidation और talent war
    – बड़े players ने पूरा agent stack बनाने की कोशिश की, लेकिन यह उम्मीद से कठिन निकला; इसलिए वे खरीदारी पर निकले, हालांकि headline deals भी रुक गईं (Adobe–Synthesia, SoftBank–Agility)
    • इसलिए "buy vs. build" कोई स्वाभाविक विकल्प नहीं रह गया है
    • जो सफल रहे, वे surgical precision जैसे थे: ServiceNow–Moveworks($2.85B) enterprise agent क्षेत्र में; Salesforce–Informatica(लगभग $8B) data control plane को मजबूत करने के लिए
    • data infrastructure के भीतर भी consolidation चल रहा है: dbt Labs और Fivetran (all-stock; ≈$600M ARR) collection और transformation को एक ही छत के नीचे ला रहे हैं
    • सबसे शोरगुल वाली कहानी talent और acqui-hire की है: Meta खास तौर पर बहुत आक्रामक रहा है
      – उसने Scale AI का ~49% लगभग ~$14–15B में लिया, Alexandr Wang को superintelligence push में शामिल किया, फिर 9-digit compensation markers तय करने के बाद OpenAI researchers को भर्ती किया, जिससे हर कीमत पर retention की एक दुष्चक्र जैसी स्थिति बन गई
    • निष्कर्षतः, 2025 precision acquisitions, team acquisitions, और creative structures का वर्ष है
      • integration risk और antitrust scrutiny के बीच, सचमुच के बड़े deals अब भी दुर्लभ हैं

रिसर्च और फ्रंटियर

  • 7. रीजनिंग + RL ही फ्रंटियर है
    – इस साल की सबसे बड़ी छलांग बड़े transformer नहीं, बल्कि मॉडल को इस तरह ट्रेन करना है कि वह computing को सोचने पर केंद्रित करे
    • DeepSeek R1 और "o-सीरीज़" स्टाइल मॉडल्स ने रीजनिंग के लिए reinforcement learning को लोकप्रिय बनाया—यानी tokens को reasoning के लिए आवंटित करना—जिससे math, code और multi-step planning में उल्लेखनीय प्रगति हुई
    • curriculum design, reward design, और tool-use feedback loop अब कच्चे model size से अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं
    • RL कोई रामबाण नहीं है—खराब rewards अब भी खराब आदतें सिखाते हैं—लेकिन सही तरह से scale करने पर यह pretraining को बेहद बड़ा leverage देता है
    • अगली चुनौती code और math से आगे बढ़कर उन उलझे हुए वास्तविक कामों तक generalize करना है, जहाँ "सही" और "गलत" हमेशा साफ़ नहीं होते;
      यहाँ business outcomes से लेकर human feedback और GDPVal जैसे नए benchmarks (end-to-end task chain scoring) तक, अधिक समृद्ध signals महत्वपूर्ण हैं
  • 8. क्या AI धीमा पड़ रहा है? विरोधी राय हमें ईमानदार बनाए रखती है
    – कुछ शीर्ष शोधकर्ताओं का मानना है—जिनमें MAD podcast के मेहमान भी शामिल हैं (Sholto Douglas, Julian Schrittwieser, Jerry Tworek)—कि अभी भी बहुत से low-hanging fruit बाकी हैं और मौजूदा pretraining + RL paradigm के साथ आने वाले वर्षों में भी प्रगति जारी रहेगी
    • दूसरे लोग सावधानी बरतने को कहते हैं: Andrej Karpathy का कहना है "agents 10 साल दूर हैं", Rich Sutton की Bitter Lesson यह तर्क देती है कि general methods + compute हाथ से की गई tuning पर भारी पड़ते हैं, और Yann LeCun world models तथा self-supervised prediction को एक अलग रास्ते के रूप में आगे बढ़ा रहे हैं
    • यह बहस स्वस्थ है: leaderboard theater कम हो रहा है, और संयम, red teaming, तथा वास्तविक काम ज़्यादा बढ़ रहे हैं
  • 9. तेज़ी से आगे बढ़ते फ्रंटियर: रचनात्मक विज्ञान करने वाली AI; रोबोटिक्स
    – हम लैब में "Move 37" जैसे आइडिया देख रहे हैं—मॉडल ऐसे non-intuitive hypotheses और paths सुझा रहे हैं जिन्हें इंसान पहले आज़माने के बारे में नहीं सोचते
    • AlphaFold 3 biomolecular interactions की ओर बढ़ चुका है; GNoME ने लगभग 22 लाख plausible crystals सामने रखे हैं; Yale × Google का Cell2Sentence-Scale 27B single-cell data से संभावित cancer treatment pathways संकेतित करता है
    • biology से आगे, robotics भी तेज़ी पकड़ रही है:
      robotics foundation models (बड़े pooled datasets पर प्रशिक्षित vision-language-action policies) रोबोट्स और tasks के बीच transfer को बेहतर बना रहे हैं,
      जबकि mobile manipulators अधिक real-world hours लॉग कर रहे हैं और autonomous lab equipment design–build–test loop को कस रहा है
    • क्या AI Nobel-स्तरीय breakthrough दे सकती है, या ऐसे field robots बना सकती है जो उपयोगी काम भरोसेमंद तरीके से करें?
      • दोनों ही हर तिमाही और करीब आते महसूस हो रहे हैं
  • 10. open source (open weights) टिका हुआ है—एक कठिन साल के बावजूद
    – DeepSeek के R1 moment (और open-weight derivatives) ने माहौल तय किया, लेकिन Llama 4 उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा और Meta ने permissive releases को लेकर अधिक सख्त रुख का संकेत दिया
    • Mistral में उतार-चढ़ाव रहा, फिर उसने momentum वापस पाया; Qwen3 चुपचाप कई stacks में "काफ़ी अच्छा" default platform बन गया
    • सकारात्मक पक्ष पर, AI2 लगातार वास्तविक assets ship करता रहा (OLMo/OLMo-2, Dolma-स्तर का data), और Reflection AI की funding ने "अमेरिका का DeepSeek" narrative को फिर से जगा दिया
    • enterprises अब भी control और residency चाहते हैं; और startups अब भी margin चाहते हैं
    • भविष्य hybrid दिखता है: जहाँ संभव हो open source की ओर route करो, और जहाँ ज़रूरत हो frontier तक spike करो
    • NPU हर जगह पहुँचने के साथ छोटे models महत्वपूर्ण भूमिका निभाएँगे;
      सबसे स्वस्थ stacks विविध बने रहते हैं—open और closed, cloud और device, बड़े और छोटे—बिना किसी धार्मिक युद्ध या vendor lock-in के

जियोपॉलिटिक्स (Geopolitics)

  • 11. चीन एक समानांतर AI stack तैयार कर रहा है
    – चीन NVIDIA और CUDA पर कम निर्भर एक end-to-end रास्ता बना रहा है:
    Huawei Ascend 910B/910C एक बढ़ती software layer (CANN, MindSpore) के नीचे,
    local data और policy के अनुरूप अपने models (DeepSeek, Qwen3, Kimi, ERNIE आदि) की परत के साथ
    • DeepSeek moment के बाद यह चीन के models के लिए बड़ा साल रहा, और Qwen तथा Kimi production में scale हुए,
      वे सिर्फ़ "काफ़ी अच्छे" स्तर पर नहीं हैं, बल्कि कई domains में प्रतिस्पर्धी हैं
    • export controls ने प्रगति को धीमा किया है, रोका नहीं;
      localization अब एक feature बन गई है, जिससे तकनीकी decoupling हो रही है: compatible, बढ़ती हुई self-sufficient, और कुछ क्षेत्रों में अग्रणी
  • 12. sovereign AI नारे से procurement तक पहुँच गई है
    – "local compute पर local models बनाना" अब hardware, budget, और वास्तविक buyers के समर्थन के साथ आ रहा है
    • UK ने Isambard-AI चालू किया और grid connection पूरा किया
    • IndiaAI ने 34,000 से अधिक GPUs पार किए और subsidized allocations शुरू कीं
    • Gulf देश G42 × Cerebras (Condor Galaxy) के ज़रिए राष्ट्रीय "AI factories" का विस्तार जारी रखे हुए हैं
    • यूरोप अपने champions तैयार कर रहा है—अब Mistral को ASML का समर्थन भी मिला है—और OpenAI sovereign मांगों को पूरा करने के लिए EU/UK data residency तैनात कर रहा है
  • 13. ऊर्जा compute की नई bottleneck बन रही है, और देश इसे समझ रहे हैं
    – GPU नहीं, बिजली नई bottleneck है
    • data center location का फ़ैसला अब megawatt contracts, water rights, और grid interconnects के आधार पर हो रहा है
    • सरकारें अब AI factories को वैसे आकर्षित कर रही हैं जैसे वे foundries को आकर्षित करती हैं
    • sovereign PPAs और nuclear/renewables co-location की उम्मीद की जा रही है (UK का Isambard-AI grid connection; Google – TVA/Kairos SMR pilot; Microsoft-Helion Fusion PPA)
    • power-first incentives यह तय करेंगे कि models कहाँ train होंगे और कौन से क्षेत्र AI deployment की दौड़ जीतेंगे
    • export controls अब भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन अब schedules kilowatts तय कर रहे हैं

AI बिज़नेस

  • 14. वितरण आविष्कार पर भारी पड़ता है (एक बार फिर)
    – AI-native startup की पूरी पीढ़ी हमारी अब तक की अपेक्षा से भी तेज़ी से बढ़ रही है
    • प्रोडक्ट social पर viral हो रहे हैं, और बोर्ड AI को लेकर लगातार चिंतित व उत्सुक है, जिससे ट्रायल और प्रयोगों की लहर तेज़ हो रही है
    • बचा हुआ सवाल टिकाऊपन (Durability) का है: क्या यह असली ARR है या churn होने वाली प्रयोगात्मक revenue?
    • incumbents के पास अक्सर distribution advantage होता है: iOS/Android, Windows Copilot, Chrome, Salesforce Einstein, ServiceNow Now Assist के साथ bundled assistants
      —लेकिन हमेशा ऐसा नहीं होता
    • partnerships और integrations curve को मोड़ सकते हैं:
      • Cursor, VS Code में गहराई तक जा रहा है;
      • Supabase, Lovable की लहर पर सवार है;
      • और शांत विजेता IDE, CRM, documents में भीतर तक समा रहे हैं
    • प्रोडक्ट तब सफल होते हैं जब वे creation moment पर मौजूद हों (writing, coding, case submission)
      • embedded होना "बेहतर" होने पर भारी पड़ता है, और यह वास्तविक usage के साथ scale कर सकता है
  • 15. margin और pricing: land grab से plane landing तक
    – usage बढ़ने पर और जब ग्राहक सबसे नए, सबसे स्मार्ट models चाहते हैं, तब लागत तेज़ी से बढ़ती है
    • कड़ी सच्चाई: अगर आप किसी और के frontier model के ऊपर बैठे हैं, तो growth आपको negative gross margin में धकेल सकती है
      — Windsurf और Cognition की कहानी यही चेतावनी देती है
    • VC funding land grab को फंड कर सकती है, लेकिन खराब unit economics को हमेशा के लिए कवर नहीं कर सकती
    • AI startup अब अनुकूलन कर रहे हैं: default में छोटे और सस्ते models, peak के लिए reserve capacity, और आक्रामक caching
    • प्रमुख approach अब outcomes के आधार पर pricing बनती जा रही है
      — जैसे प्रति closed case, प्रति resolved ticket
      — guaranteed throughput options के साथ, ताकि revenue वास्तविक परिणामों के साथ ट्रैक करे
    • विजेता वे होंगे जो cost discipline और वास्तविक value को मापने वाली pricing को एक साथ चलाएँ
  • 16. enterprise AI: demo की तुलना में build धीमा है (लेकिन commercialization जारी है)
    – enterprise deployment social media के शानदार demos की तुलना में धीमे चलते हैं
    • buyers autonomy लागू करने से पहले agent governance, citations, provenance, PII handling, audit trails, और enterprise systems के साथ गहरे integration चाहते हैं
    • use case definition और implementation में ठोस प्रगति हो रही है
      • AI customer service, AI coding, internal chatbots स्पष्ट विजेता हैं
      • कई industry- या company-specific strategies को पूरी तरह उभरने के लिए customization, data pipelines, और policy work की ज़रूरत है
    • "Accenture phase" अब पीछे छूट चुका है और अब arc दिखने लगी है
      — copilot से narrow agents और फिर managed automation तक
      — demand अब मज़बूत होती जा रही है
    • इस demand के बीच incumbents के पास deployment advantage है, और वे CRM/ERP/ITSM (Salesforce, ServiceNow, Microsoft) के भीतर "agent platform" लॉन्च कर रहे हैं
      • एक ही जगह guardrails, telemetry, और approvals bundled हैं
    • कुल मिलाकर global 2000 enterprise बाज़ार AI को खरीदने और deploy करने को लेकर गंभीरता से गर्म हो रहा है, लेकिन अभी उबाल पर नहीं पहुँचा है

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर

  • 17. NVIDIA का दबदबा कायम है, लेकिन diversification अब हकीकत है
    – Blackwell GB200 racks अभी भी benchmark हैं, लेकिन buyers अब Google TPU, AMD MI350, और कुछ footprints में Intel Gaudi 3 भी जोड़ रहे हैं
    • rack-scale design के TCO को drive करने के साथ, price/performance और supply के लिए vendors को mix किया जा रहा है, और single-vendor monoculture के बजाय ज़्यादा स्मार्ट schedulers के तहत heterogeneous clusters चलाए जा रहे हैं
  • 18. local AI का उभार: device, near edge, private cloud
    – laptops और phones में नए NPU वास्तविक workloads को device पर ला रहे हैं: तेज़, multimodal, और by default private
    • जब workload बहुत बड़ा हो, तो वह सामान्य public endpoints के बजाय नज़दीकी या vendor-operated "private cloud" (जैसे Apple का Private Cloud Compute) में overflow करता है
    • LM Studio और Ollama जैसे tools local models को click-to-run बना रहे हैं
    • on-device तेज़ UX और व्यक्तिगत context संभालता है; cloud भारी inference और shared memory को संभालता है
    • factories, clinics, और cars में near-edge boxes bandwidth, privacy, और uptime की सुरक्षा करते हैं
    • सबसे अच्छे products device, edge, और cloud के बीच seamless handoff करते हैं
  • 19. agent stack इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर बन रहा है
    – apps के नीचे अब एक नया runtime मौजूद है: planners और tool calling, structured outputs और function catalogs, short/long-term memory (vector, graph), sandboxed tool execution, approvals, और stateful orchestration
    • इसके आसपास task-specific evaluators, policy/guardrails, tracing और cost telemetry, dataset/version control, और rollback मौजूद हैं
    • जो 2024 में "App Glue" जैसा लगता था, वह अब अपने खुद के SLA और procurement line वाले platform tier जैसा बन गया है
  • 20. compliance, security, और red team अब default हैं
    – security और compliance कोई checkbox नहीं, बल्कि production में AI चलाने की कीमत हैं
    • updated guidance (जैसे OWASP का LLM Top 10, prompt injection playbooks) अब baseline तय कर रहे हैं
      • data कहाँ से आया, यह दिखाना; prompt/tool/decision logs रखना; policy enforcement; और jailbreak resistance साबित करना
    • enterprises अब service delivery और storage जैसी layers से जुड़े attestations, audit trails, और स्पष्ट "break-glass(ओपन)" procedures की अपेक्षा करते हैं
    • अगर उसे evaluate, trace, और govern नहीं किया जा सकता, तो वह infrastructure नहीं है

डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर

  • 21. एक युग का अंत, consolidation की शुरुआत
    – "modern data stack" का unbundling अब consolidation की ओर ले जा रहा है:
    • dbt Labs और Fivetran का मेल
    • Databricks जैसे platforms build और buy को लगभग बराबरी से बाँटते हुए waterfront को कवर करते जा रहे हैं (batch और streaming, vector और graph, feature store, governance)
    • फ्रेमिंग अब "warehouse बनाम lakehouse" से हटकर object storage + open tables + neutral catalog को control plane मानने की ओर जा रही है
    • modeling, movement, features, evaluation datasets, lineage, और policies अब AI serving और agent runtimes के साथ मिल रहे हैं
    • व्यवहार में data infrastructure और AI infrastructure एक ही plane में सिमट रहे हैं, और उसी दरार में value लीक हो रही है
  • 22. फिर भी data fundamentals पहले से ज़्यादा महत्वपूर्ण हो गए हैं
    – मज़बूत tables और catalogs, quality और lineage, low-latency query engines अब agents, retrieval, और eval-first CI की पूर्वशर्त बन चुके हैं; ये अब बाद में सोचने वाली चीज़ें नहीं रहीं
    • graph और vector-augmented retrieval अब blog posts से आगे बढ़कर pattern बन चुके हैं
    • observability अब prompt, tools, और cost तक फैल चुकी है
    • compliance अब performance के समान plane पर है
    • इस क्षेत्र में नई ऊर्जा दिख रही है
      • ClickHouse की real-time analytics में बढ़त (अब vector के साथ) scale पर speed की demand दिखाती है
      • local और edge stacks को अब भी cloud memory को support करने के लिए साफ contracts चाहिए
    • data गायब नहीं हो रहा, बल्कि AI के control domain तक ऊपर उठाया जा रहा है

एप्लिकेशन और एजेंट

  • 23. बड़े लैब और प्लेटफ़ॉर्म स्टैक के ऊपर की ओर बढ़ रहे हैं
    – frontier labs और मौजूदा कंपनियां सिर्फ model API से संतुष्ट नहीं हैं
    • OpenAI, Anthropic, Google/Gemini लगातार app-layer प्रोडक्ट लॉन्च कर रहे हैं
      • voice assistant, desktop app, team plan, mail, documents, CRM से जुड़े workflow builder आदि
    • इससे platform risk और सीधी प्रतिस्पर्धा पैदा होती है
      • अगर model vendor interface और bundle अपने नियंत्रण में ले ले, तो वह कल आपके क्षेत्र में भी प्रवेश कर सकता है
    • OpenAI ने इस दिशा में सबसे आगे बढ़कर काम किया है
      • domain experts (जैसे पूर्व bankers) को भर्ती कर workflows सिखा रहा है
      • ChatGPT के भीतर commerce rails जोड़ रहा है
        • ChatGPT-first browser लॉन्च कर रहा है
          — Anthropic team/project flows को और गहरा कर रहा है और Claude Code लॉन्च कर चुका है
    • Gemini consumer और Workspace surfaces को मजबूत कर रहा है
    • इसी बीच models, "wrapper" layer के बड़े हिस्से को अपने भीतर समाहित कर रहे हैं
      • first-party structured outputs, function calling, memory, browse/code/vision/voice tools, lightweight automation, यहां तक कि commerce भी
    • users को गति मिलती है
      — वे उन features का इस्तेमाल कर सकते हैं जो पहले से अच्छी तरह काम कर रही हैं
    • startups के लिए wrapper cycle है पतला → मोटा → फिर से और पतला
      • शुरुआती UI असली products (data bridge, workflow, compliance) में विकसित हुआ, लेकिन platform कई features को core में खींच लाते हैं
  • 24. Vibe coding 2025 की हिट है
    – coding agents, नई चीज़ होने से आगे बढ़कर रोज़मर्रा की आदत बन गए हैं
    — repository पढ़ना, sandbox spin up करना, change plan बनाना, PR खोलना, tests चलाना, diff समझाना
    — यहां तक कि "video coding" demos अब ऐसे agents दिखाते हैं जो screencast में UI को ऑपरेट करते हैं
    • adoption rate हैरान करने वाली है:
      • Cursor और Claude Code को अब तक के सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले developer tools में से एक के रूप में व्यापक रूप से उद्धृत किया जाता है
      • ये कुछ ही महीनों में 9-digit ARR trajectory दिखा रहे हैं
    • craft, autocomplete से निर्देश और review की ओर शिफ्ट हो गया है, और stack GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, Codeium/Windsurf, Devin आदि के साथ end-to-end workflows तक फैल गया है
    • product के लिहाज़ से Vercel v0, Lovable, Replit ने "Describe, then ship" को छोटी टीमों के लिए production loop में बदल दिया है
    • खासकर non-expert developers के लिए सवाल यह है कि stickiness कितनी मजबूत रहती है; शुरुआती cohorts का व्यवहार दिखाता है कि ये आदतें coding search जितनी टिकाऊ हो सकती हैं
  • 25. modality चमक रही है
    – image, video, audio एक नए gear पर पहुंच गए हैं: Veo3, Runway, Sora cinematic generation को आगे बढ़ा रहे हैं
    • ElevenLabs और Synthesia high-quality voice और avatar work को रोज़मर्रा की चीज़ बना रहे हैं
    • real-time voice agents धाराप्रवाह बातचीत बनाए रखते हैं और tools चलाते हैं
    • vision models अब नाज़ुक templates के बिना UI, charts, field photos का विश्लेषण करते हैं
    • video editors clips से सीधे sourced storyboard scenes तक पहुंच रहे हैं
    • इसी बीच Genie 3 से लेकर Fei-Fei Li group के नए काम तक, world models का लक्ष्य interactive environments में समझना और कार्रवाई करना है
      • यह creative software और operational software के बीच की रेखा धुंधली कर देता है
    • benchmark, "क्या यह captions जोड़ सकता है?" से बदलकर "क्या यह modes के बीच भरोसेमंद तरीके से perceive, plan, और act कर सकता है?" पर आ गया है
    • 2026 modality के लिए बड़ा साल होगा

समापन विचार

  • 2025 का MAD landscape ऐसे बाज़ार का नक्शा है जहां bubble-up और build-up, दोनों एक साथ चल रहे हैं
  • वास्तविकता को बेहतर दिखाने के लिए logos कम किए गए और weights जोड़कर इसे फिर से तैयार किया गया
  • hyperscalers और pure-play leaders edge पर मौजूद हैं, agents और data/control planes बीच में मिलते हैं, और सिर्फ GPU ही नहीं बल्कि power भी गति तय करती है
  • storylines पूरे topo map में एक-दूसरे से rhyme करती हैं
    • open weights लचीलापन बनाए रखते हैं, जबकि हर lab apps की ओर फैल रही है
    • data और AI infrastructure का विलय हो चुका है
    • demos पीछे छूट गए, लेकिन enterprise deployment हो रहा है
    • coding agents रोज़मर्रा की आदत बन गए हैं
  • यहां से horizon किसी एक release से बड़ा हो जाता है:
    distribution, margin, governance, और power consumption को संतुलित करते हुए intelligence infrastructure बनती है,
    और अगली लहर पूरे उद्योग को आगे बढ़ाने वाली compound advances में बदल जाएगी

संबंधित पढ़ाई

2 टिप्पणियां

 
ragingwind 2025-11-10

"वितरण, मार्जिन, गवर्नेंस और बिजली की खपत को समायोजित करने पर इंटेलिजेंस इंफ्रास्ट्रक्चर बन जाता है, और अगली लहर पूरे उद्योग को आगे बढ़ाने वाले एक जटिल विकास में बदल जाएगी" यह कब आएगी, पता नहीं, लेकिन जब यह व्यवस्थित हो जाएगी तो उसके ऊपर बहुत-सा माल और कई यात्री आ-जा सकेंगे।