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2026 के लिए 5 AI भविष्यवाणियाँ: एजेंट, चिप्स और ऐतिहासिक Exit

SaaSpocalypse से मॉडल-विशिष्ट सिलिकॉन तक, 2026 में AI की दिशा के बारे में पाँच साहसिक भविष्यवाणियाँ — लगभग 50% सही होने की संभावना के साथ।

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2026 के लिए 5 AI भविष्यवाणियाँ — (स्वाभाविक रूप से) 50% सही होने की संभावना के साथ

ईमानदारी से कहूँ तो, मैं काफी सोच-विचार कर रहा था कि भविष्यवाणियों का लेख लिखूँ या नहीं। अपनी सह-संस्थापक Hyeonji Hwang से निजी तौर पर बात करना एक बात है; सार्वजनिक रूप से लिखना बिल्कुल अलग बात है।

सही निकले तो लोग कहते हैं “यह तो स्पष्ट था”। गलत निकले तो शर्मिंदगी। लेकिन 2026 की शुरुआत से जो कुछ हो रहा है, उसकी गति असामान्य है, इसलिए मैंने अपने विचार व्यवस्थित करने का फैसला किया।

1. डेवलपर्स (और दरअसल सभी लोग) इस साल रिप्लेस नहीं होंगे — लेकिन इस साल से नई योग्यताएँ खोजनी शुरू करनी होंगी

सीधे मुद्दे पर: केवल कोडिंग कौशल से टिके रहने का युग समाप्त हो रहा है। जो हो रहा है वह प्रतिस्थापन नहीं, बल्कि भूमिकाओं की पुनर्परिभाषा है।

बायोइंजीनियरिंग में पढ़ाई करने वाले व्यक्ति के रूप में, कुछ दिन पहले एक खबर ने मुझे हिला दिया। मानव जीनोम अनुक्रमण की लागत 25 साल पहले $2.7 अरब (ह्यूमन जीनोम प्रोजेक्ट) थी। 5 साल पहले यह $1,000 हो गई। इस हफ्ते, Element Biosciences ने $100 का उपकरण VITARI पेश किया। बायोटेक्नोलॉजी में भी — जो सबसे धीमे बदलने वाले क्षेत्रों में से एक है — गति इतनी है। अधिकांश उद्योग इससे भी तेजी से बदलेंगे।

और सॉफ्टवेयर तो बहुत तेज है। मोबाइल युग में, डिवाइस बदलने के चक्र धीमे थे इसलिए अनुकूलन का समय मिलता था। AI के साथ, चीजें रोजाना बदलती हैं। यही सॉफ्टवेयर की प्रकृति है।

  • 2024 Cursor का प्रसार → Bolt और Lovable से फुल-स्टैक ऐप निर्माण → कारपैथी की “वाइब कोडिंग” → 2025 Claude Code, Opus 4.5, Gemini 3.0 Pro → जनवरी 2026 SaaSpocalypse। केवल दो साल में यहाँ तक पहुँच गए
  • SaaSpocalypse: सिर्फ फरवरी के पहले हफ्ते में, सॉफ्टवेयर सेक्टर से $285 अरब का बाजार पूँजीकरण गायब हो गया। Anthropic के Claude Cowork प्लगइन ने आग लगाई। यह वैसा ही लगता है जैसा ChatGPT लॉन्च (दिसंबर 2022) के तुरंत बाद 2023 की शुरुआत में था
  • अमेरिका में इन्फ्रास्ट्रक्चर सॉफ्टवेयर इंजीनियर अभी भी कम हैं, लेकिन अन्य भूमिकाएँ सांख्यिकीय रूप से पहले से प्रभावित हो रही हैं। जूनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियर की नौकरियाँ 2023 की तुलना में 45% कम हो गई हैं

अब आगे, सूचना के प्रवाह के साथ बने रहना भी केवल उन कुछ लोगों के लिए संभव होगा जो दर्जनों एजेंट एक साथ चलाते हैं। मैंने डेवलपर्स का उदाहरण दिया, लेकिन सभी को वैकल्पिक योग्यताएँ विकसित करनी शुरू कर देनी चाहिए — आउटसोर्स सेल्स कौशल, सोशल मीडिया संवाद कौशल, स्थिर निवेश आय प्रबंधन, आदि।

2. सॉफ्टवेयर केवल डेटा स्रोत प्रदाता या AI प्लान पैकेजिंग के रूप में ही बचेगा

सीधे मुद्दे पर: आसान विकास का मतलब है आसान प्रतिलिपि। सॉफ्टवेयर का मूल्य “क्या बनाते हो” से बदलकर “किस डेटा तक पहुँच है” और “कौन से मॉडल किस कीमत पर दे सकते हो” हो गया है।

उपयोगकर्ता के नजरिए से, यह मायने नहीं रखता कि कोई चीज मूल है या नकल। मुकदमे सिर्फ समय बर्बाद करते हैं, इसलिए दुरुपयोग बढ़ रहा है। AI युग में जो मूल्यवान है, वह डेटा है जिसे मॉडल सीखने में कठिनाई अनुभव करते हैं लेकिन जिसे अनुमान के समय रियल-टाइम में खींचा जा सकता है।

यह रुझान जनवरी में ही स्पष्ट हो गया था।

डेटा स्रोत अधिग्रहण — कनेक्शन, ट्रेनिंग नहीं

  • Perplexity ने BlueMatrix के साथ साझेदारी कर संस्थागत निवेशक वित्तीय अनुसंधान डेटा को सीधे अपने Enterprise उत्पाद में एकीकृत किया (13 जनवरी को घोषित)
  • Manus ने SimilarWeb के साथ साझेदारी कर वेब/ऐप ट्रैफिक डेटा को MCP सर्वर से जोड़ा ताकि AI एजेंट सीधे विश्लेषण कर सकें (उसी दिन घोषित)
  • ऐसे डेटा को सुलभ बनाना, उस पर ट्रेनिंग करने से कहीं अधिक प्रभावी है। वर्षों से डेटा संचित करने वाली कंपनियों को पछाड़ना बेहद कठिन है

मॉडल एक्सेस पैकेजिंग — $100-200/माह से $10,000+ का मूल्य

  • Claude Max $100-200/माह, ChatGPT Pro $200/माह, Higgsfield $149-249/माह — API से सीधे $200-400 का उपयोग, प्लान में पैक करके “इस कीमत में इतना मूल्य?” की धारणा बनाई जा रही है
  • Anthropic के एक प्रोडक्ट लीडर ने “$500/माह प्लान भी विचाराधीन” बताया, जो प्रीमियम सब्सक्रिप्शन की मजबूत माँग दर्शाता है
  • Seedance 2.0, GPT-3.5-Codex आदि — किसी से भी तेज और प्रभावी कीमत पर विशेष मॉडल एक्सेस देना AI सॉफ्टवेयर का एकमात्र शेष मूल्य है

निष्कर्ष: अनुमान के पहले भाग में सेवा योग्य डेटा API बनाओ, AI मॉडल एक्सेस अधिकार पैकेज करो, या एंटरप्राइज आउटसोर्सिंग तेजी से करो। दूसरे भाग का विश्लेषण अर्थहीन है — AI पहले से बेहतर और सस्ता करता है।

3. AI एजेंट 5वें हार्डवेयर बूम को जन्म देंगे (हार्डवेयर अब एजेंट के लिए है)

सीधे मुद्दे पर: अब सिर्फ इंसानों को ही डिवाइस की जरूरत नहीं — एजेंट को भी चाहिए। यह PC → मोबाइल → डेटा सेंटर → AI हाइपरस्केलर के बाद 5वाँ हार्डवेयर माँग चक्र है।

OpenClaw ने यह बात निर्णायक रूप से स्पष्ट कर दी। ऑस्ट्रियाई डेवलपर Peter Steinberger द्वारा बनाया गया यह ओपन-सोर्स पर्सनल एजेंट 72 घंटों में 60,000 GitHub स्टार पर पहुँचा और अब 1,45,000 से अधिक हो चुका है। यह WhatsApp, Telegram और Slack जैसे मैसेजिंग ऐप्स के माध्यम से ईमेल प्रबंधन, शेड्यूलिंग, वेब ब्राउजिंग और शॉपिंग स्वचालित रूप से करता है। DigitalOcean ने एक-क्लिक डिप्लॉयमेंट जारी किया और Raspberry Pi ने आधिकारिक गाइड प्रकाशित किया।

समस्या यहाँ से शुरू होती है।

  • एजेंट को उपयोगकर्ता की जरूरत पर तत्काल प्रतिक्रिया देनी होती है, इसलिए प्रत्येक एजेंट को अपना डिवाइस (या इंस्टेंस) चाहिए
  • एक व्यक्ति-एक एजेंट की अवधारणा से ही वर्तमान कंप्यूटिंग माँग दोगुनी हो जाती है। अगर एक व्यक्ति 10 या 100 पर्सनल एजेंट चलाए तो?
  • डिवाइस = कंप्यूटिंग पावर (CPU) + स्टोरेज (DRAM, SSD) + नेटवर्क उपकरण। सर्वर या Mac Mini पर चलते हैं, हर एजेंट/उपयोगकर्ता अपने Docker कंटेनर में
  • लेगेसी चिप्स इसमें से कुछ काम संभाल सकती हैं, जो चीनी कंपनियों के लिए बड़ा अवसर पैदा करता है। Samsung और SK Hynix का संकोच के बाद फैब विस्तार फिर से शुरू करना शायद इसी से जुड़ा है

(Feat. Samsung, SK Hynix, TSMC, SanDisk: Nvidia के उदाहरण की तुलना में, मूल्यांकन अभी भी सस्ते हो सकते हैं। लेकिन Nvidia से अलग, चीन एक विकल्प के रूप में मौजूद है — और यही जाल है।)

4. प्रत्येक AI मॉडल के लिए विशिष्ट चिप का युग आ गया है (The Model is the CHIP)

सीधे मुद्दे पर: सामान्य-उद्देश्य GPU युग के आगे, मॉडल-समर्पित सिलिकॉन का युग शुरू हो चुका है। जब अनुमान की गति खोज की गति के बराबर हो जाएगी, तो AI उपयोग का अनुभव मूलभूत रूप से बदल जाएगा।

टोरंटो स्थित Taalas ने HC1 का अनावरण किया — विशेष रूप से Llama 3.1 8B के लिए बना ASIC चिप। परिणाम: प्रति सेकंड 17,000 टोकन — Nvidia H200 से 73 गुना तेज और Cerebras से लगभग 10 गुना तेज। मॉडल वेट को सीधे ट्रांजिस्टर में उकेरकर, HC1 को न HBM की जरूरत है न लिक्विड कूलिंग की, और बिजली खपत 1/10 है।

Taalas ने कुल $21.9 करोड़ जुटाए हैं और HC2 में 20 अरब पैरामीटर मॉडल तक सपोर्ट की योजना है।

सभी कहते थे कि इन चिप्स में ऊर्जा दक्षता नहीं आएगी और ये स्केलेबल नहीं होंगी। फिर भी विशेषज्ञ चिप स्टार्टअप्स भारी पूँजी आकर्षित करते रहे:

  • 24 दिसंबर: Nvidia ने Groq की LPU तकनीक $20 अरब में लाइसेंस ली और प्रमुख प्रतिभाओं (संस्थापक Jonathan Ross, अध्यक्ष Sunny Madra) को लाया — वस्तुतः अधिग्रहण
  • Cerebras ने अपना IPO वापस लिया और $1 अरब से अधिक जुटाए, स्वतंत्र रास्ते पर कायम
  • मॉडल-विशिष्ट चिप्स केवल दो मास्क बदलकर लगभग 2 महीने में नए मॉडल के अनुकूल हो सकती हैं — फ्रंटियर मॉडल के साथ मिलकर, यह पूरी अनुमान लागत संरचना बदल सकता है

एक नया सेमीकंडक्टर युग स्पष्ट रूप से शुरू हो रहा है।

5. OpenClaw जैसा एक स्टार्टअप इस साल ऐतिहासिक Exit करेगा

सीधे मुद्दे पर: ओपन-सोर्स एजेंट इकोसिस्टम पर बनी सेवा 2026 में किसी बड़े अधिग्रहण का विषय बनेगी।

इस भविष्यवाणी का आधार एक पहले से स्थापित पैटर्न है।

स्थापित पैटर्न: Browser-use → Manus → Meta अधिग्रहण

  • 2025 में, ओपन-सोर्स Browser-use ने AI ऑटोमेशन की संभावना दिखाई
  • Manus ने Sonnet 4 को Browser-use के साथ मिलाकर एजेंट युग खोला (मार्च 2025)
  • परिणाम: सिर्फ 8 महीनों में $100M ARR। 29 दिसंबर को Meta ने Manus को $2 अरब से अधिक में अधिग्रहित किया — इतिहास के सबसे तेज यूनिकॉर्न Exit में से एक

अगले Exit की सामग्री: OpenClaw → pi-mono → ?

  • OpenClaw खुद ओपन-सोर्स था। इसके निर्माता Peter Steinberger ने 15 फरवरी को OpenAI में शामिल होने की पुष्टि की। OpenClaw फाउंडेशन के रूप में स्वतंत्र रहेगा
  • OpenClaw का इंजन pi-mono (Mario Zechner द्वारा विकसित, ~8,900 GitHub स्टार) पर्सनल एजेंट सेवाओं के कोर SDK के रूप में उभर रहा है
  • चीन में, Alibaba, Tencent और ByteDance सभी ने OpenClaw के लिए अनुकूलित एजेंट जारी किए हैं। Minimax M2.5, Kimi Claw जैसे मॉडल और सेवाएँ OpenClaw संगतता की ओर मुड़ रही हैं
  • उपयोगकर्ता अपेक्षाएँ “ChatGPT से पूछो” से “एजेंट को करने दो” की ओर जा रही हैं। डेटा एक्सेस अनुमतियों को थोड़ा भी ढीला करो और सुविधा भारी पड़ती है

मुझे विश्वास है कि pi-mono का असाधारण उपयोग करने वाली लगभग तीन सेवाएँ सामने आएँगी — और उनमें से एक का अधिग्रहण होगा।

अंतिम विचार

AI भविष्यवाणियाँ बदलाव की गति को देखते हुए सही साबित करना बेहद कठिन है। फिर भी, दिशा स्पष्ट होती जा रही है। केवल वे ही जो एजेंट युग के लिए तैयारी करेंगे, अवसर को पकड़ पाएँगे।

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