2026 में AI की स्थिति को समझाने वाले ग्राफ

• AI Index 2026 एक ऐसी रिपोर्ट है जो benchmark performance, investment, public perception, compute, carbon emissions जैसे संकेतकों के आधार पर AI के समग्र रुझान को संकलित करती है
• उल्लेखनीय AI models की रिलीज़ अमेरिका और industry-केंद्रित रही, जबकि चीन ने industrial robot installations में स्पष्ट बढ़त दर्ज की
• दुनिया भर की AI compute capacity 2022 के बाद से हर साल 3 गुना से अधिक बढ़ी है, और Nvidia GPU इस समय कुल क्षमता का 60 प्रतिशत से अधिक हिस्सा रखते हैं
• multimodal LLM और agentic AI की benchmark performance तेज़ी से बढ़ी, लेकिन analog clock पढ़ने जैसे सामान्य कार्यों में सटीकता अब भी कम रही
• 2025 में AI investment 581 billion dollars से ऊपर जाकर नए रिकॉर्ड पर पहुँचा, जबकि रोजगार पर प्रभाव, regulation पर भरोसा, और public acceptance देश और metric के अनुसार काफ़ी अलग दिखे

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2026 AI Index रिपोर्ट के मुख्य संकेतक

• Stanford की 400 पन्नों से अधिक की AI Index 2026 रिपोर्ट benchmark scores, investment, public perception आदि कई कोणों से AI की स्थिति को संकलित करती है
• अग्रणी AI model performance लगातार तेज़ी से बढ़ रही है, और OpenAI व Anthropic जैसी बड़ी AI कंपनियाँ इस साल के बाद के हिस्से में IPO की ओर बढ़ रही हैं
• AI के प्रति विरोध भी जारी है, खासकर अमेरिका में जहाँ local governments नए data center development पर restrictions या पूर्ण ban स्वीकार करना शुरू कर रही हैं
• 2021 से 2025 तक के पिछले वर्षों की रिपोर्टिंग के बाद, 2026 में AI की स्थिति को समेटने वाले रुझानों का चयन किया गया है

AI models में अमेरिका की बढ़त

• पिछले 10 वर्षों में उल्लेखनीय AI models की रिलीज़ में अमेरिका ने नेतृत्व किया है, और 2025 में भी यह रुझान जारी रहा
  • Epoch AI के अनुसार, 2025 में अमेरिका-आधारित संगठनों ने 50 उल्लेखनीय models जारी किए
  • चीन का output इस अंतर को कम करना शुरू कर चुका है
• उल्लेखनीय models का लगभग पूरा हिस्सा industry से आया
  • 2025 में industry द्वारा जारी किए गए उल्लेखनीय models की संख्या 87 रही
  • academia और government institutions को मिलाकर अन्य स्रोतों से रिलीज़ सिर्फ़ 7 रहीं
• लंबे समय में industry का हिस्सा काफ़ी बढ़ा है
  • industry द्वारा जारी models अब सभी उल्लेखनीय models के 90 प्रतिशत से अधिक हैं
  • 2015 में यह 50 प्रतिशत से कम था, और 2003 में 0

robotics deployment में चीन की बढ़त

• उल्लेखनीय AI models की संख्या में अमेरिकी कंपनियाँ आगे हैं, लेकिन robotics deployment में चीन की स्पष्ट बढ़त है
  • International Federation of Robotics के data के अनुसार, 2024 में चीन में industrial robot installations की संख्या 295,000 रही
  • Japan में लगभग 44,500, और अमेरिका में 34,200 installations हुईं

दुनिया भर में AI compute की तेज़ बढ़ोतरी

• Epoch AI का कुल AI compute capacity metric, AI infrastructure विस्तार का एक प्रमुख संकेतक बताया गया है
• Nvidia की H100e performance को baseline मानने वाले ग्राफ़ में, दुनिया भर की AI compute capacity 2022 के बाद से हर साल 3 गुना से अधिक बढ़ी है
  • 2021 को tracking की पहली year मानें तो कुल AI compute में 30 गुना वृद्धि हुई
• इस विस्तार से Nvidia को सबसे बड़ा लाभ मिला
  • Nvidia GPU इस समय दुनिया की कुल AI compute capacity का 60 प्रतिशत से अधिक हिस्सा रखते हैं
  • अपने AI hardware डिज़ाइन करने वाली Amazon और Google उसके बाद आती हैं

AI training और inference के carbon emissions

• AI training प्रक्रिया के carbon emissions पहले भी चिंता का विषय रहे थे, और 2026 में भी यह चिंता जारी है
• नवीनतम frontier large language models की training से बहुत बड़े emissions का अनुमान है
  • xAI के Grok 4 की training emissions का अनुमान carbon equivalent के आधार पर 72,000 tons से अधिक है
  • OpenAI GPT-4 के लिए 5,184 tons, और Meta Llama 3.1 405B के लिए 8,930 tons का अनुमान है
• Ray Perrault ने कहा कि ये आँकड़े estimates हैं और इन्हें सावधानी से समझना चाहिए
  • “These estimates should be interpreted with caution”
  • Grok के मामले में Forbes article, xAI statements, और अन्य अप्रमाणित sources से निकाले गए inputs पर भारी निर्भरता होने के कारण uncertainty मौजूद है
  • Epoch AI ने Grok 4 के emissions का स्वतंत्र रूप से लगभग 140,000 tons CO₂ का और अधिक अनुमान दिया
• AI inference emissions भी बढ़ रहे हैं, और models के बीच अंतर भी बड़ा है
  • सबसे कम efficient inference model की emissions, सबसे efficient model से 10 गुना से अधिक हो सकती हैं
  • DeepSeek V3 के बारे में अनुमान है कि medium-length prompts के जवाब में यह लगभग 23 watts खपत करता है
  • Claude 4 Opus के लिए यह अनुमान लगभग 5 watts है

LLM benchmark performance में तेज़ी

• पिछले 10 वर्षों में AI model performance बहुत तेज़ी से सुधरी है, और ग्राफ़ में यह प्रगति और तेज़ होती दिखती है
• खासकर multimodal LLM नए benchmarks को लगभग तुरंत जीत लेने के स्तर तक पहुँच गए हैं
• agentic AI क्षेत्र में वृद्धि सबसे तीव्र है
  • चार्ट के दाएँ ओर की दो बहुत तीखी रेखाएँ autonomous computer use को मापने वाले OSWorld benchmark को दिखाती हैं
  • और autonomous coding को मापने वाले SWE-Bench Verified software engineering benchmark को
• Humanity’s Last Exam में भी performance तेज़ी से सुधरी है
  • 2025 Stanford AI Index में पहले स्थान पर रहे OpenAI o1 का accuracy rate 8.8 प्रतिशत था
  • इसके बाद accuracy बढ़कर 38.3 प्रतिशत तक पहुँची
  • अप्रैल 2026 तक top-scoring models जैसे Anthropic Claude Opus 4.6 और Google Gemini 3.1 Pro ने 50 प्रतिशत से अधिक स्कोर किया
• Ray Perrault ने benchmark और real-world performance के संबंध को लेकर सावधानी बरतने को कहा
  • “We generally lack measures of how well a system (or agent) needs to function in a particular setting”
  • उनका कहना था कि legal reasoning benchmark में 75 प्रतिशत accuracy होने भर से यह नहीं पता चलता कि कोई system वास्तव में law firm के काम के लिए उपयुक्त है या नहीं

healthcare में AI research का विस्तार

• medical research में AI adoption तेज़ी से बढ़ रहा है
• AI-आधारित drug discovery से संबंधित papers की संख्या पिछले 2 वर्षों में 2 गुना से अधिक बढ़ी है
• medical images और text को साथ संभालने वाले multimodal biomedical AI papers की संख्या 2 साल पहले की तुलना में 2.7 गुना हो गई है

analog clock पढ़ने की सीमा

• कुछ क्षेत्रों में तेज़ प्रगति के विपरीत, analog clock पढ़ना और calendar समझना जैसे सामान्य कार्यों में कमज़ोरी बनी हुई है
• multimodal LLM की analog clock reading क्षमता को मापने वाले ClockBench में, सबसे अच्छा model भी केवल लगभग आधी बार सफल होता है
  • OpenAI GPT-5.4 की सही उत्तर देने की संभावना 50-50 है
• ज़्यादातर models का प्रदर्शन इससे बहुत कम रहा
  • Anthropic Claude Opus 4.6 की accuracy सिर्फ़ 8.9 प्रतिशत थी
  • साथ ही यह भी उल्लेख किया गया कि यही model Humanity’s Last Exam में top-level score दर्ज करता है
• Ray Perrault ने इसे एक अधिक सामान्य समस्या से जोड़ा
  • जब language, image, और voice tone जैसी अलग modalities के संयोजन वाले प्रश्न पूछे जाते हैं, तब भी language component अपेक्षा से कहीं अधिक प्रभाव डालता है
  • उन्होंने ऐसे research trends का ज़िक्र किया जो दिखाते हैं कि non-language information को लगभग पूरी तरह नज़रअंदाज़ किया जा सकता है

2025 में AI investment का रिकॉर्ड

• AI model performance में सुधार के साथ AI investment भी बढ़ा है
• AI analytics company Quid के data के अनुसार, 2025 में AI investment 581 billion dollars से अधिक पर पहुँचकर नया रिकॉर्ड बना
  • यह 2024 के 253 billion dollars से दोगुना से भी अधिक है
  • और पहले के उच्चतम 2021 के 360 billion dollars से भी काफ़ी ऊपर है
• 2021 के विपरीत, 2025 का यह रिकॉर्ड mergers and acquisitions नहीं बल्कि AI कंपनियों में private investment से संचालित था
• निवेश का अधिकांश हिस्सा अमेरिका में गया
  • पिछले वर्ष अमेरिका के भीतर AI investment 344 billion dollars से अधिक रहा

software engineers का AI पर फोकस

• GitHub पर AI-related projects की संख्या 2025 तक बढ़कर 5.58 million हो गई
  • यह 2020 की तुलना में लगभग 5 गुना है
  • और 2024 की तुलना में 23.7 प्रतिशत अधिक
• यह वृद्धि केवल AI-generated projects की बाढ़ जैसी नहीं दिखती
  • 10 से अधिक stars वाले projects की संख्या भी लगभग इसी गति से बढ़ी
  • सभी AI projects को मिले कुल stars भी लगभग इसी रफ़्तार से बढ़े
  • यह मानव भागीदारी का संकेत देता है
• लोकप्रिय उदाहरण के तौर पर open source agentic AI software OpenClaw का उल्लेख किया गया
  • इसे GitHub पर 352,000 stars मिले
• Ray Perrault ने माना कि AI bots या agent projects इस उत्साह को कुछ हद तक प्रभावित कर सकते हैं
  • “probably the intensity of GitHub use is highly correlated with the intensity of AI use”
  • उन्होंने Stanford report में शामिल न किए गए activity-tracking website Agents in the Wild का हवाला देते हुए कहा कि GitHub की अधिकांश activity अब भी इंसानों द्वारा की जाती प्रतीत होती है
• computer science papers में भी AI का उत्साह मज़बूत है
  • AI-related computer science papers की संख्या पिछले 10 वर्षों में 102,000 से 258,000 तक, यानी 2 गुना से अधिक बढ़ी
  • 2024 के अनुसार इनमें से 68 प्रतिशत से अधिक academia से आए
  • government और industry का हिस्सा क्रमशः लगभग 11.5 प्रतिशत और 12.5 प्रतिशत रहा
  • growth को machine learning, computer vision, और generative AI क्षेत्रों ने आगे बढ़ाया

रोजगार पर AI के प्रभाव को लेकर अनिश्चितता

• generative AI के फैलाव के साथ रोज़गार असुरक्षा बढ़ी है, लेकिन मौजूदा data मिश्रित नतीजे दिखाता है
• ऐसे jobs जिन पर AI replacement risk अधिक माना जाता है, जैसे software developers और customer support agents, उनके लिए age group के अनुसार normalized headcount का ग्राफ़ दिया गया
  • entry-level jobs घटी हैं
  • mid-career और senior roles बने रहे या बढ़े हैं
• इन बदलावों को व्यापक आर्थिक रुझानों से अलग करके समझना कठिन है
  • रिपोर्ट कई पेशों में unemployment rate बढ़ने का उल्लेख करती है
  • अपेक्षा के विपरीत, जिन workers पर AI exposure सबसे कम है, उनकी unemployment rate में वृद्धि, सबसे अधिक AI-exposed workers से भी अधिक रही

AI के प्रति public perception में बदलाव

• Ipsos survey में पिछले कुछ वर्षों में AI के प्रति optimism हल्का लेकिन स्पष्ट रूप से बढ़ा है
  • “benefits outweigh the drawbacks” कहने वाले उत्तर 2024 के 55 प्रतिशत से बढ़कर 59 प्रतिशत हो गए
  • AI को “good understanding” होने की बात कहने वाले उत्तर 67 प्रतिशत से बढ़कर 68 प्रतिशत हुए
• इसी तरह के सवालों में overall acceptance नकारात्मकता की तुलना में अधिक सकारात्मक रही, लेकिन कुछ नकारात्मक भावनाएँ भी बढ़ीं
  • 52 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि AI इस्तेमाल करने वाले products और services उन्हें “nervous” बनाते हैं
• देशों के बीच अंतर काफ़ी बड़ा है
  • China, Malaysia, Thailand, Indonesia, Singapore सहित Southeast Asia के देश ज़्यादा सकारात्मक रुख़ दिखाते हैं
  • साल-दर-साल सबसे बड़ा positive shift Germany 12 प्रतिशत, France 10 प्रतिशत, the Netherlands 10 प्रतिशत में दिखा
  • Colombia में -6 प्रतिशत के साथ सबसे बड़ा negative shift दर्ज हुआ

AI regulation पर भरोसे में देशों के बीच अंतर

• AI के सकारात्मक प्रभाव में बढ़ते विश्वास के साथ, कुछ देशों में सरकारी regulation पर भरोसे की गहरी कमी भी साथ दिखती है
• खासकर अमेरिका, AI investment में अग्रणी होने के बावजूद, regulation trust में सबसे निचले स्तरों में है
  • Ipsos survey में सरकार की AI regulation पर भरोसा जताने वाले अमेरिकी उत्तरदाता सिर्फ़ 31 प्रतिशत थे
• कई European देशों और Japan में भी trust कम है
• Asia और South America के देशों में सरकार की AI regulate करने की क्षमता पर सबसे अधिक भरोसा दिखा
• अमेरिका और Colombia का अंतर विशेष रूप से ध्यान खींचता है
  • अमेरिका में AI regulation पर गहरा अविश्वास है, लेकिन अधिकांश उत्तरदाता मानते हैं कि AI के लाभ उसके नुक़सान से अधिक होंगे
  • Colombia में AI regulation पर भरोसा अधिक है, लेकिन AI के प्रति समग्र भावना बिगड़ी है
• मानो 2025 की AI narrative का एक लघु रूप हो, model performance की गुणवत्ता और social impact की perception कार्य और सवाल के अनुसार काफ़ी बदल जाती है