4 Feb 2026·Source: The Hindu

5 min

EconomyScience & TechnologyEDITORIAL

एआई का अगला निवेश चक्र अनुप्रयोगों का है

एआई निवेश बुनियादी ढांचे के खर्च से आगे बढ़कर लाभदायक अनुप्रयोगों की ओर बढ़ रहा है।

Photo by Igor Omilaev

संपादकीय विश्लेषण

एआई उद्योग बुनियादी ढांचे के निवेश से लाभदायक अनुप्रयोगों की ओर बढ़ रहा है। लेखक का तर्क है कि ध्यान वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों और व्यावसायिक मॉडल पर होना चाहिए, न कि केवल प्रौद्योगिकी पर।

मुख्य तर्क:

एआई उद्योग एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है, जो बुनियादी ढांचे के निवेश से लाभदायक अनुप्रयोगों की ओर बढ़ रहा है।
2025 में, कंपनियों ने एआई बुनियादी ढांचे पर लगभग $320 बिलियन खर्च किए, लेकिन फाउंडेशन मॉडल व्यवसायों का लाभ मार्जिन कम है।
इसके विपरीत, व्यवसायों ने 2025 में एआई अनुप्रयोगों पर $19 बिलियन खर्च किए, जो कुल सॉफ्टवेयर बाजार का 6% से अधिक है।
निवेशक तेजी से वास्तविक ग्राहकों और सिद्ध व्यावसायिक मॉडल वाली कंपनियों में रुचि रखते हैं।

निष्कर्ष

एआई निवेश को वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों और व्यावसायिक मॉडल पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, न कि केवल प्रौद्योगिकी पर। नीति निर्माताओं को प्रयोग की अनुमति देने के लिए सख्त नियमों से बचना चाहिए, लेकिन उन अधिग्रहणों की समीक्षा करनी चाहिए जो बड़ी कंपनियों को संभावित प्रतिद्वंद्वियों को दबाने से रोकते हैं।

नीतिगत निहितार्थ

नीति निर्माताओं को प्रयोग की अनुमति देने के लिए सख्त नियमों से बचना चाहिए, लेकिन उन अधिग्रहणों की समीक्षा करनी चाहिए जो बड़ी कंपनियों को संभावित प्रतिद्वंद्वियों को दबाने से रोकते हैं। एक्वी-हायर की प्रवृत्ति अक्सर कर्मचारियों को फंसा देती है और उस ऊर्जा और नवाचार को नुकसान पहुंचा सकती है जिसकी क्षेत्र को आवश्यकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उद्योग एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है, जो बुनियादी ढांचे के निवेश से लाभदायक अनुप्रयोगों की ओर बढ़ रहा है। 2025 में, कंपनियों ने एआई बुनियादी ढांचे पर लगभग $320 बिलियन खर्च किए, लेकिन फाउंडेशन मॉडल व्यवसायों का लाभ मार्जिन कम है। इसके विपरीत, व्यवसायों ने 2025 में एआई अनुप्रयोगों पर $19 बिलियन खर्च किए, जो कुल सॉफ्टवेयर बाजार का 6% से अधिक है। यह खर्च वास्तविक बाजार मांग को दर्शाता है, जिसमें कम से कम 10 एआई उत्पाद वार्षिक आवर्ती राजस्व में $1 बिलियन से अधिक उत्पन्न कर रहे हैं। निवेशक तेजी से वास्तविक ग्राहकों और सिद्ध व्यावसायिक मॉडल वाली कंपनियों में रुचि रखते हैं। 2025 की तीसरी तिमाही तक, एआई अनुप्रयोगों से जुड़े 265 निजी इक्विटी सौदे हुए, जो पिछले वर्ष की तुलना में 65% की वृद्धि है। वास्तविक मूल्य विभागीय एआई खंड में उभर रहा है, जिसमें कोडिंग उपकरण $7.3 बिलियन के बाजार में $4 बिलियन का योगदान करते हैं। फाउंडेशन मॉडल परिदृश्य स्वयं अनुप्रयोग कहानी को दर्शाता है, जिसमें एंथ्रोपिक अब कोडिंग अनुप्रयोगों पर हावी होकर उद्यम एलएलएम खर्च का 40% हिस्सा ले रहा है। अगला चरण प्रतिस्पर्धा, कॉपीराइट और गोपनीयता के बारे में सवाल उठाएगा। नीति निर्माताओं को प्रयोग की अनुमति देने के लिए सख्त नियमों से बचना चाहिए, लेकिन उन अधिग्रहणों की समीक्षा करनी चाहिए जो बड़ी कंपनियों को संभावित प्रतिद्वंद्वियों को दबाने से रोकते हैं।

मुख्य तथ्य

AI infrastructure spending (2025): $320 billion

AI applications spending (2025): $19 billion

AI coding tools market share: $4 billion (of $7.3 billion)

Anthropic enterprise LLM spending share: 40%

UPSC परीक्षा के दृष्टिकोण

GS Paper III (Economy): Investment trends in emerging technologies

GS Paper II (Governance): Ethical and regulatory aspects of AI

Potential for questions on government policies related to AI and technology

दृश्य सामग्री

Key AI Investment Statistics (2025)

Presents key statistics related to AI investment trends in 2025.

AI इंफ्रास्ट्रक्चर खर्च: $320 Billion
AI एप्लीकेशन खर्च: $19 Billion
प्राइवेट इक्विटी डील (AI एप्लीकेशन): 265+65%

और जानकारी

पृष्ठभूमि

AI क्रांति, जो देखने में हाल ही की लगती है, की जड़ें दशकों पहले तक फैली हुई हैं। शुरुआती दौर में AI इंफ्रास्ट्रक्चर, हार्डवेयर और बुनियादी एल्गोरिदम विकसित करने पर जोर दिया गया था। इस अवधि में अनुसंधान और विकास में महत्वपूर्ण निवेश हुआ, जिससे आज हम जो एप्लिकेशन देखते हैं, उसकी नींव रखी गई। शुरुआती AI सिस्टम ज्यादातर नियम-आधारित थे और उनमें आधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल की सीखने की क्षमता का अभाव था। समय के साथ, कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा उपलब्धता में प्रगति ने न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग के उदय को बढ़ावा दिया। इससे नियम-आधारित सिस्टम से डेटा-संचालित मॉडल की ओर बदलाव आया जो जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम थे। विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित शक्तिशाली फाउंडेशन मॉडल का विकास एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर था, जिससे AI को कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला करने में सक्षम बनाया गया। हालाँकि, इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने और बनाए रखने से जुड़ी उच्च लागत ने उनकी लाभप्रदता के बारे में सवाल उठाए हैं। वर्तमान परिदृश्य विभिन्न क्षेत्रों में AI के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर बढ़ते जोर को दर्शाता है। यह बदलाव AI समाधानों की बढ़ती मांग से प्रेरित है जो ठोस व्यावसायिक मूल्य प्रदान कर सकते हैं। कंपनियां अब कार्यों को स्वचालित करने, निर्णय लेने में सुधार करने और नए उत्पादों और सेवाओं को बनाने के लिए AI को तैनात करने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। इस प्रवृत्ति को क्लाउड-आधारित AI प्लेटफॉर्म और टूल की उपलब्धता से और गति मिली है, जिससे व्यवसायों के लिए AI को अपनाना और अपनी गतिविधियों में एकीकृत करना आसान हो गया है।

नवीनतम घटनाक्रम

हाल के वर्षों में विभिन्न क्षेत्रों में AI अनुप्रयोगों के विकास और तैनाती में तेजी देखी गई है। COVID-19 महामारी ने स्वास्थ्य सेवा में AI को अपनाने में तेजी लाई, जिसमें निदान से लेकर दवा की खोज तक के अनुप्रयोग शामिल हैं। इसी तरह, खुदरा और ई-कॉमर्स उद्योगों ने ग्राहक अनुभवों को निजीकृत करने और आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने के लिए AI का लाभ उठाया है। ये रुझान व्यवसायों को बदलने और दक्षता में सुधार करने की AI की क्षमता की बढ़ती मान्यता को उजागर करते हैं। हालाँकि, AI की तेजी से प्रगति ने नैतिक विचारों और संभावित सामाजिक प्रभावों के बारे में भी चिंताएँ बढ़ा दी हैं। एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह, नौकरी विस्थापन और AI प्रौद्योगिकियों के दुरुपयोग जैसे मुद्दों पर नीति निर्माताओं और शोधकर्ताओं द्वारा सक्रिय रूप से बहस की जा रही है। यह सुनिश्चित करने के लिए मजबूत नियामक ढांचे और नैतिक दिशानिर्देशों का विकास महत्वपूर्ण है कि AI का उपयोग जिम्मेदारी से और समाज के लाभ के लिए किया जाए। नीति आयोग जैसी संस्थाएँ भारत में AI नीति परिदृश्य को आकार देने में सक्रिय रूप से शामिल हैं। आगे देखते हुए, AI का भविष्य कई प्रमुख रुझानों से आकार लेने की संभावना है। व्याख्या योग्य AI (XAI) पर बढ़ते ध्यान से AI सिस्टम अधिक पारदर्शी और समझने योग्य हो जाएंगे। एज AI का उदय, जिसमें उपकरणों पर स्थानीय रूप से डेटा संसाधित करना शामिल है, तेजी से और अधिक कुशल AI अनुप्रयोगों को सक्षम करेगा। इसके अलावा, AI का अन्य तकनीकों, जैसे ब्लॉकचेन और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के साथ अभिसरण, नई संभावनाओं को खोलेगा और नवीन समाधान बनाएगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

1. What are the key facts about AI investment trends in 2025 that are important for the UPSC Prelims exam?

In 2025, AI infrastructure spending reached $320 billion, while AI applications spending was $19 billion. This indicates a shift towards applications. Also, remember that at least 10 AI products generated over $1 billion in annual recurring revenue.

परीक्षा युक्ति

Focus on the relative spending amounts to understand the trend.

2. What is the difference between AI infrastructure and AI applications, and why is this distinction important?

AI infrastructure refers to the hardware, software, and foundational models that support AI development. AI applications are the specific uses of AI in various sectors like healthcare, retail, and finance. The shift towards applications is important because it indicates that AI is moving from theoretical development to practical implementation and revenue generation.

3. How does the shift in AI investment towards applications impact common citizens?

The shift towards AI applications can lead to improved services and products in various sectors. For example, AI-powered healthcare diagnostics could become more accessible, and personalized retail experiences could become more common. This can improve the quality of life and create new opportunities, but also raises concerns about job displacement and data privacy.

4. Why is the focus shifting from AI infrastructure to AI applications?

The focus is shifting because while AI infrastructure required significant initial investment, the profit margins for foundation model businesses are thin. Investors are now seeking companies with proven business models and real customers, which are more likely to be found in AI applications.

5. What are the recent developments in AI investment as of the third quarter of 2025?

By the third quarter of 2025, there were 265 private equity deals involving AI applications, which represents a 65% increase from the previous year. This indicates a growing interest in AI applications from investors.

6. What is Annual Recurring Revenue (ARR) and why is it important in the context of AI applications?

Annual Recurring Revenue (ARR) is the value of recurring revenue normalized to a one-year period. It's important because it provides a clear picture of the sustained revenue generation capability of AI applications, making them attractive to investors.

7. According to the article, what are the key numbers to remember regarding AI investments in 2025 for the UPSC exam?

The key numbers to remember are: $320 billion spent on AI infrastructure and $19 billion spent on AI applications in 2025. Also, remember the 40% share of Anthropic in enterprise LLM spending.

8. What are the potential reforms needed to encourage investment in AI applications?

Reforms could include government incentives for companies developing AI applications, policies that promote data accessibility and sharing (while protecting privacy), and investments in education and training to create a skilled workforce. These reforms can de-risk investments and accelerate the development and deployment of AI applications.

9. Why is the topic 'AI Investment Shifts' in the news recently?

The topic is in the news because there is a noticeable shift in investment strategies within the AI industry. Investors are increasingly focusing on AI applications that demonstrate profitability and real-world value, rather than just infrastructure development.

10. What is the historical background to the current shift in AI investment?

The initial wave of AI development focused on building the underlying infrastructure, including hardware and foundational algorithms. This required significant investment. Now, with mature infrastructure, the focus is shifting towards applications that can generate revenue and provide tangible benefits.

बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)

1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) उद्योग के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. 2025 में, AI अनुप्रयोगों में निवेश AI इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश से अधिक हो गया। 2. फाउंडेशन मॉडल व्यवसायों को उनकी विशिष्ट प्रकृति के कारण उच्च लाभ मार्जिन की विशेषता है। 3. विभागीय AI खंड मुख्य रूप से कोडिंग टूल द्वारा संचालित है। उपरोक्त कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

A.केवल 1 और 2
B.केवल 1 और 3
C.केवल 2 और 3
D.1, 2 और 3

उत्तर देखें

सही उत्तर: B

कथन 1 सही है: 2025 में, व्यवसायों ने AI अनुप्रयोगों पर $19 बिलियन खर्च किए, जबकि लगभग $320 बिलियन AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर खर्च किए गए। इससे पता चलता है कि AI अनुप्रयोगों में निवेश AI इंफ्रास्ट्रक्चर से अधिक हो गया। कथन 2 गलत है: फाउंडेशन मॉडल व्यवसायों में पतला लाभ मार्जिन होता है, जैसा कि सारांश में उल्लेख किया गया है। कथन 3 सही है: कोडिंग टूल $7.3 बिलियन के विभागीय AI बाजार में $4 बिलियन का योगदान करते हैं, जो दर्शाता है कि वे इस खंड के प्राथमिक चालक हैं।

2. निम्नलिखित में से कौन सा क्षेत्र AI अनुप्रयोगों में बढ़ते निवेश से महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित नहीं हुआ है?

A.स्वास्थ्य सेवा
B.खुदरा
C.कृषि
D.वित्त