Tech Trends 2026 : प्रमाण का साल [49p स्लाइड]

• Gartner, Deloitte, a16z आदि लगभग 35 स्रोतों से संकलित 2026 का समग्र दृष्टिकोण
• आम तौर पर 2026 को वह साल माना जा रहा है जब AI 'दिलचस्प तकनीक' की छवि से आगे बढ़कर 'वास्तविक आर्थिक इकाई (Agent)' और 'भौतिक वास्तविकता (Physical AI/Robotics)' में प्रवेश करेगा, और साथ ही कंपनियां इन्फ्रास्ट्रक्चर लागत, सुरक्षा और ROI साबित करने जैसी व्यावहारिक चुनौतियों का सामना करेंगी

1. Arm (सेमिकंडक्टर और इन्फ्रास्ट्रक्चर दृष्टि)

Arm 2026 को वह समय मानता है जब computing केंद्रीकृत cloud से distributed intelligence की ओर शिफ्ट होगी, और उसने 20 तकनीकी पूर्वानुमान पेश किए हैं.

• हार्डवेयर नवाचार: एकल विशाल chip से modular chiplet (Chiplet) डिज़ाइन की ओर बदलाव तेज़ होगा, और 3D stacking तकनीक के ज़रिए performance scaling मुख्यधारा बनेगी. सुरक्षा अब विकल्प नहीं बल्कि अनिवार्यता होगी (Secure-by-design).
• AI इन्फ्रास्ट्रक्चर: cloud, edge और physical AI मिलकर सहयोगी सिस्टम बनेंगे, और data center को AI workload के लिए optimized custom silicon तथा system-level co-design के आधार पर परिभाषित किया जाएगा.
• Physical AI और रोबोट: world models (World Models) robot और autonomous system development के मुख्य उपकरण बनेंगे, और AI भौतिक दुनिया में perception, reasoning और action करने वाले agent के रूप में विकसित होगा.
• डिवाइस: smartphone में on-device AI standard बन जाएगा, जिससे वे cloud के बिना भी AI features चला सकेंगे, और डिवाइसों के बीच की सीमाएं मिटती हुई 'AI personal fabric (Personal Fabric)' का निर्माण होगा.

2. Gartner (रणनीतिक तकनीकी ट्रेंड)

Gartner ने 2026 के 10 प्रमुख strategic technology trends को 3 थीम में वर्गीकृत किया है: आधार निर्माण, तकनीकी एकीकरण और भरोसा सुनिश्चित करना.

• आधार निर्माण (The Architect): छोटे teams द्वारा software को तेज़ी से बनाने वाले AI-native development platforms, model training के लिए AI supercomputing platforms, और उपयोग में मौजूद data की सुरक्षा करने वाली confidential computing (Confidential Computing) उभरेंगी.
• तकनीकी एकीकरण (The Synthesist): specialized agents के सहयोग से चलने वाले multi-agent systems (MAS), खास उद्योगों के लिए domain-specific language models (DSLMs), और robot व drone सहित physical AI नई value पैदा करेंगे.
• भरोसा सुनिश्चित करना (The Vanguard): threats को पहले ही रोकने वाली proactive cyber security, content की प्रामाणिकता सत्यापित करने वाला digital provenance proof, AI application security को केंद्रीकृत करने वाले AI security platforms, और geopolitical risk से बचने के लिए data geopatriation अनिवार्य बनेंगे.

3. Deloitte (Tech Trends 2026)

Deloitte के अनुसार AI प्रयोग के चरण से आगे बढ़कर वास्तविक impact पैदा करने के दौर में प्रवेश कर चुका है, और उसने 5 प्रमुख trends बताए हैं.

• AI और robot का convergence: physical AI, robot को pre-programmed machines से learning और adaptation करने वाले systems में बदल देगा. अनुमान है कि 2035 तक 20 लाख humanoid robots अपनाए जाएंगे.
• Agent reality check: agent adoption की विफलता का कारण मौजूदा processes की केवल साधारण automation है. सफलता के लिए processes को मूल रूप से redesign करना होगा और agents को 'silicon-based workforce' की तरह manage करना होगा.
• इन्फ्रास्ट्रक्चर पुनर्गठन: AI inference cost में तेज़ वृद्धि के जवाब में cloud, on-premises और edge को जोड़ने वाली hybrid architecture standard बनेगी, और AI-dedicated data centers (AI Factories) उभरेंगे.
• संगठन का पुनर्निर्माण: तकनीकी संगठन AI-native रूप में पुनर्गठित होंगे, और CIO की भूमिका AI evangelist तथा orchestrator के रूप में विस्तृत होगी.
• सुरक्षा दुविधा: AI एक सुरक्षा खतरा भी होगा और रक्षा का साधन भी. 'machine speed' पर होने वाले हमलों से निपटने के लिए AI-based automated defense systems की ज़रूरत होगी.

4. a16z (Andreessen Horowitz - निवेश और उद्योग दृष्टि)

a16z ने अपने partners के पूर्वानुमानों को संकलित कर इन्फ्रास्ट्रक्चर, apps, bio, gaming, crypto आदि पर व्यापक दृष्टि पेश की है.

• इन्फ्रास्ट्रक्चर और apps: unstructured multimodal data को structured बनाना enterprises की मुख्य चुनौती बनेगा, और 'promptless apps' उभरेंगी जहां AI उपयोगकर्ता की मंशा पहले से समझकर कार्रवाई करेगा. system of record की तुलना में agent execution layer अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगी.
• उद्योग: American Dynamism के साथ अमेरिकी manufacturing का पुनरुत्थान होगा, और factory, energy तथा logistics को AI-native रूप में फिर से बनाया जाएगा. साथ ही 'Healthy MAUs' की अवधारणा के तहत healthcare बीमारी के इलाज से prevention और monitoring की ओर शिफ्ट होगा.
• Crypto: privacy, blockchain की मुख्य moat बनेगी, stablecoin banking ledger systems को upgrade करेंगे और payments की mainstream बनेंगे. KYA (Know Your Agent) वित्तीय क्षेत्र की अनिवार्य प्रक्रिया बन जाएगी.
• gaming और media: AI world models storytelling के केंद्र में होंगे और ऐसे virtual worlds बनाएंगे जिन्हें उपयोगकर्ता सीधे explore और interact कर सकेंगे.

5. Menlo Ventures (enterprise generative AI दृष्टि)

• coding क्षमता से आगे: 2026 में AI रोज़मर्रा के programming tasks में इंसानों के performance से आगे निकल जाएगा.
• Jevon's Paradox: inference cost घटेगी, लेकिन usage तेज़ी से बढ़ेगा, जिससे enterprises का कुल AI spend उलटे बढ़ जाएगा.
• explainability और governance: agents की autonomy बढ़ने के साथ decision-making process को explain और monitor करने वाली capabilities mainstream बनेंगी.
• edge AI: लागत और privacy कारणों से models डिवाइसों (जैसे mobile) पर जाकर वहीं चलेंगे.

6. SAS (AI reality check)

• reality check का साल: 2026 वह 'accountability का साल' होगा जिसमें AI bubble की चिंता और pilot projects की विफलताओं के बीच वास्तविक ROI और ethical responsibility साबित करनी होगी.
• data center संकट: data centers में भारी निवेश के मुकाबले पर्याप्त returns न मिलने पर आर्थिक व्यवहार्यता पर सवाल उठ सकते हैं.
• CIO की भूमिका में बदलाव: CIO, technology provider से agent ecosystem को जोड़ने वाले Chief Integration Officer में बदल जाएगा.
• synthetic data प्रतिस्पर्धा: data की कमी की समस्या हल करने के लिए synthetic data, AI बढ़त दिलाने वाला strategic weapon बनेगा.

7. Christopher S. Penn (Almost Timely News)

• intelligence explosion: 2025 में ही AI models PhD-स्तर के विशेषज्ञों से अधिक बुद्धिमान हो चुके हैं, और 2026 में यह रुझान और तेज़ होगा. open source models, closed models के बराबरी के स्तर पर प्रतिस्पर्धा करेंगे.
• agents और tools: AI की web browser को सीधे नियंत्रित करने और tools इस्तेमाल करने की क्षमता में बड़ा उछाल आएगा, जिससे वास्तविक काम करने वाले agents आम हो जाएंगे.
• रोजगार पर असर: marketing, sales, development जैसे AI exposure वाले roles में entry-level hiring तेज़ी से घटेगी, और job market में संरचनात्मक बदलाव आएंगे.

8. Neontri: finance, fintech, ecommerce केंद्रित 16 trends

Neontri के अनुसार 2026 में AI साधारण tool से आगे बढ़कर strategic partner बनेगा, और उसने ठोस आंकड़ों के साथ पूर्वानुमान दिए हैं.

• enterprise adoption और spend: 80% से अधिक बड़े enterprises अपने core functions में AI deploy करेंगे, और global AI spend 2 trillion dollar से ऊपर जाएगा.
• hardware और इन्फ्रास्ट्रक्चर: enterprise hardware के 50% से अधिक हिस्से में AI embedded होगा, और local data processing standard बन जाएगी.
• intelligent automation: साधारण rule-based RPA (robotic process automation), AI के साथ मिलकर self-learning और decision-making वाली intelligent automation में बदलेगा, और internal audit का 80% AI में शिफ्ट हो जाएगा.
• synthetic data और long-term memory: 75% enterprises privacy protection के लिए synthetic data से AI को train करेंगे, और AI short-term memory से आगे बढ़कर long-term context बनाए रखने वाली 'persistent memory' हासिल करेगा.
• search में बदलाव: keyword search की जगह conversational search ले लेगी, जिससे पारंपरिक search volume 25% घट जाएगा.
• agent AI: enterprise apps का 40% autonomous agents को embed करेगा, जो केवल assist नहीं करेंगे बल्कि workflow manage करेंगे और decisions लेंगे.
• labor market: AI-related skills रखने वालों का wage premium 2 गुना हो जाएगा, और 17 करोड़ नई jobs पैदा होंगी.
• उद्योग-विशेष:
  • finance: hyper-personalization standard बनेगी, और AI chatbot बैंकिंग queries का 90% संभालेंगे.
  • retail: 2026 तक 75% retailers real-time inventory और pricing optimization के लिए multi-agent systems को अनिवार्य रूप से अपनाएंगे.

9. Ciklum: तकनीक को पुनर्परिभाषित करने वाले 5 trends

Ciklum 2026 को वह बिंदु मानता है जहां generative AI 'experiment' से 'execution' की ओर शिफ्ट होगा.

• agent AI का operationalization: agents prototype चरण से निकलकर customer service, logistics आदि में autonomously errors सुधारते हुए काम करना रोज़मर्रा की बात बन जाएगी.
• AI-native products: मौजूदा software में AI features जोड़ने (AI-enabled) के चरण से आगे बढ़कर reasoning models को core engine बनाने वाले 'AI-native' products legacy software की जगह लेंगे.
• अदृश्य इन्फ्रास्ट्रक्चर के रूप में hyper-personalization: personalization अब feature नहीं रहेगा, बल्कि user behavior और context को real-time में interpret करने वाला 'invisible infrastructure' बन जाएगा.
• enterprise memory: AI के context भूल जाने की समस्या हल करने के लिए past interactions और domain knowledge को जोड़ने वाली 'enterprise memory' मुख्य competitive moat बनेगी.
• org chart में AI: AI agents, औपचारिक roles और KPI वाले 'AI workers' के रूप में org chart का हिस्सा बनेंगे और इंसानों के साथ सहयोग करेंगे.

10. Digicrome: भविष्य गढ़ने वाले 10 AI trends

Digicrome 2026 को वह inflection point मानता है जहां AI 'essential' बन जाएगा.

• GenAI 3.0: content generation से आगे बढ़कर decision intelligence, planning और autonomous operations करने में सक्षम तीसरी पीढ़ी का generative AI enterprises का engine बनेगा.
• real-time AI framework: batch processing से हटकर real-time intelligence infrastructure डिजिटल backbone बनेगा.
• voice और vision UI का प्रभुत्व: input methods typing से 'बोलो और दिखाओ' मॉडल की ओर शिफ्ट होंगे, और voice व vision AI user experience (UX) पर हावी होंगे.
• cyber intelligence: defense systems AI-based 'proactive ecosystem' में बदलेंगे, जो autonomously threats detect और mitigate करेंगे.
• digital twin और personal AI: व्यक्ति के schedule, learning और health को manage करने वाला 'digital twin' स्तर का personal AI आम हो जाएगा.
• autonomous creativity: media में AI केवल tool नहीं बल्कि 'co-creator' के रूप में film production, music composition आदि में गहराई से शामिल होगा.

11. USAII (American AI Institute): ध्यान देने योग्य 10 trends

USAII का अनुमान है कि 2026 में AI autonomy और integration के केंद्र में विकसित होगा.

• prompt engineering का विकास: AI models के जटिल होने के साथ prompt engineering, business और technology को जोड़ने वाली मुख्य भूमिका बन जाएगी.
• physical AI (Physical AI): AI, robot, IoT और smart infrastructure के साथ मिलकर manufacturing, logistics और healthcare sites पर physical tasks करेगा.
• AGI (Artificial General Intelligence) का प्रारंभिक चरण: specific task तक सीमित न रहकर कई domains में सीखने और reasoning करने वाले AGI systems enterprises के cross-functional processes में आने शुरू होंगे.
• sovereign AI (Sovereign AI): data sovereignty और security के लिए देशों और enterprises द्वारा अपने infrastructure और models पर नियंत्रण रखने वाले sovereign AI की मांग तेज़ी से बढ़ेगी.
• invisible AI (Invisible AI): smart home और voice assistants की तरह ऐसा AI फैलेगा जो रोज़मर्रा की ज़िंदगी में इतनी स्वाभाविक तरह घुल-मिल जाएगा कि उपयोगकर्ता उसकी मौजूदगी को महसूस भी नहीं करेंगे.

12. Muteki Group: hype से partnership तक

Muteki Group 2026 को 'hype' नहीं बल्कि 'value' और 'infrastructure focus' का साल मानता है.

• tool से partner तक: AI साधारण tool नहीं रहेगा, बल्कि समस्या को साथ में परिभाषित करने और समाधान खोजने वाला 'partner' बन जाएगा.
• computing reality और infrastructure focus: edge AI की चर्चाओं के विपरीत, 2026 में AI infrastructure capacity का 2/3 data centers और enterprise servers में केंद्रित रहेगा.
• confidential computing (Confidential Computing): agent economy की नींव के रूप में encrypted अवस्था में data process करने वाली security technology अनिवार्य हो जाएगी.
• science में AI: hypotheses बनाना, simulation करना और experiments manage करना जैसे कार्यों के माध्यम से AI scientific discovery की गति को नाटकीय रूप से बढ़ाएगा, जहां 'MVP approach' लागू होगी.
• AI IQ का standardization: AI की reasoning क्षमता, accuracy और efficiency का समग्र मूल्यांकन करने वाले 'MIQ (Machine Intelligence Quotient)' जैसे standard metrics पेश किए जाएंगे.

13. Daffodil Software: business leaders के लिए guide

• autonomous AI (Autonomous AI): AI केवल prediction या generation से आगे बढ़कर पूरे workflow का ownership लेकर उसे execute करने के चरण में प्रवेश करेगा.
• RAG का enterprise standardization: hallucination की समस्या हल करने के लिए retrieval-augmented generation (RAG) enterprise AI की default setting बन जाएगी.
• GEO (Generative Engine Optimization): search engine optimization (SEO) की जगह, AI model के answers में brand की visibility सुनिश्चित करने वाला 'Generative Engine Optimization (GEO)' नया marketing battlefield बनेगा.
• नए AI roles: AI ethicist, AI trainer, model auditor जैसी तकनीक से आगे की नई AI भूमिकाएं अनिवार्य बनेंगी.

14. EY (Ernst & Young): 10 तकनीकी अवसर

• M&A और joint ventures: AI innovation की रफ्तार पकड़ने के लिए कंपनियां M&A और strategic alliances को सर्वोच्च प्राथमिकता देंगी.
• outcome-based pricing: AI द्वारा काम के automation के साथ software pricing, 'usage' आधारित मॉडल से 'actual outcome' आधारित मॉडल की ओर शिफ्ट होगी.
• AI FinOps: finance departments, AI adoption के ROI को साबित करने वाले engine की भूमिका निभाएंगे, और AI cost management (FinOps) संस्थागत रूप लेगा.

15. BlackRock (ब्लैकरॉक): global investment outlook

• physical constraints और energy: AI data centers की power demand तेज़ी से बढ़ने के साथ energy supply और land, AI expansion के मुख्य bottlenecks और investment opportunities बनेंगे.
• diversification का भ्रम: AI जैसा बड़ा trend बाज़ार को drive करेगा, इसलिए केवल कई assets में diversification कम प्रभावी होगा और active investment strategies की ज़रूरत बढ़ेगी.

ऊपर का विवरण लेखक Jeon Jong-hong द्वारा Facebook पर साझा की गई सामग्री को कॉपी-पेस्ट करके लिया गया है.