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April 6, 2026, 2:30 p.m.
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2026 सीएमओ सर्वेक्षण: विपणन में आर्थिक निराशावाद के बीच एआई अपनाने में तेजी

Brief news summary

2026 CMO सर्वेक्षण दर्शाता है कि आर्थिक अनिश्चितता और आंतरिक बाधाओं के कारण विपणन का परिदृश्य चुनौतीपूर्ण हो गया है। अमेरिकी सीमेंट मार्केटिंग नेताओं का आत्मविश्वास 2020 के बाद सबसे निचले स्तर पर गिर गया है, जिससे ग्राहक प्राप्ति से ध्यान केंद्रित करने की रणनीति में बदलाव हुआ है। विपणन बजट आमतौर पर कंपनी की कुल आय का 9% है, हालांकि खर्च में वृद्धि धीमी हो रही है। कड़े बजट के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने में दो वर्षों में दोगुनी वृद्धि हुई है, जिसने सामग्री निर्माण, व्यक्तिगतकरण और विश्लेषण को बदल दिया है, जिसमें 40% कंपनियां जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन का उपयोग कर रही हैं। हालांकि, बहुत सी कंपनियों को बजट में बाधाएँ, एकीकरण चुनौतियाँ और प्रतिभा की कमी का सामना करना पड़ रहा है, जिसके कारण एआई के इस्तेमाल और उसकी तत्परता के बीच की खाई काफी बढ़ रही है। प्रशिक्षण और भर्ती में निवेश घट रहे हैं, जबकि मांग बढ़ रही है। विपणन भूमिकाएं विस्तारित हो रही हैं, लेकिन वित्त के साथ कमजोर सहयोग से अल्पकालिक फोकस बढ़ रहा है बजाय दीर्घकालिक स्थिरता के। संगठन चैनलों का विविधीकरण कर रहे हैं और लक्षित, आंतरिक जुड़ाव पर जोर दे रहे हैं। दीर्घकालिक विपणन मूल्य बढ़ रहा है, जो एक वर्ष तक टिकने वाले रिटेंशन लाभों से प्रेरित है। सफलता का रहस्य प्रतिभा और तकनीक को मिलाने और तत्काल परिणामों और स्थायी प्रभाव के बीच संतुलन बनाने में है।

परिचय: 2026 सीएमओ सर्वेक्षण से अंतर्दृष्टि 2026 का सीएमओ सर्वेक्षण आधुनिक विपणन के जटिल परिदृश्य को उजागर करता है, जहाँ बढ़ती रणनीतिक महत्वता आर्थिक दबावों और संगठनात्मक सीमाओं के साथ टकरा रही है। जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को अपनाने की गति तेज हो रही है और विपणन के दीर्घकालिक मूल्य को स्पष्ट किया जा रहा है, विपणक 2020 के बाद अपने सबसे अधिक निराशावादी हैं, जिससे सतर्कता, दक्षता और मापनीय रिटर्न की ओर बदलाव हो रहा है। अमेरिका के वरिष्ठ मार्केटिंग नेताओं के बीच किए गए इस सर्वेक्षण में विपणन के बीच मौजूद तनाव को रचनात्मकता और संयम, विस्तार और सम्मिलितकरण के बीच देखा गया है। आर्थिक निराशावाद रणनीति को नए सिरे से आकार दे रहा है एक मुख्य निष्कर्ष है आर्थिक आशावाद में तेज गिरावट — आधे से अधिक विपणक ने तिमाही-दर-तिमाही खराब भावना व्यक्त की है, जो महामारी के बाद से सबसे कम है। यह निराशावाद निर्णयों को प्रभावित कर रहा है क्योंकि कंपनियाँ टैरिफ और सूक्ष्म अर्थव्यवस्था दबावों के कारण कीमतें बढ़ा रही हैं, और अधिक कंपनियां निवेश कम कर रही हैं बजाय बढ़ाने के। परिणामस्वरूप, विपणक ग्राहक बनाए रखने को प्राथमिकता दे रहे हैं, नए बाजारों के बजाय मौजूदा ग्राहकों पर खर्च कर रहे हैं। ड्यूक विश्वविद्यालय के फूका स्कूल की प्रोफेसर और सर्वेक्षण निदेशक क्रिस्टिन मूमरन कहती हैं: “अस्थिरता का सामना करते हुए, विपणक अपनी जानी-पहचानी चीजों की ओर वापस लौट रहे हैं।” AI को अपनाने में तेजी आर्थिक चुनौतियों के बावजूद, दो वर्षों में AI का उपयोग दोगुना हो गया है, और जनरेटिव AI तेजी से बढ़ रहा है। अब AI कंटेंट सृजन, व्यक्तिगत पेशकश, और डेटा विश्लेषण में मुख्य भूमिका निभा रहा है। उल्लेखनीय है कि 40% कंपनियां जेनरेटीव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (GEO) का उपयोग कर रही हैं, जो पिछले सर्वेक्षणों में मौजूद नहीं था। विपणक अपेक्षा करते हैं कि तीन वर्षों में AI मार्केटिंग गतिविधियों में से आधे से अधिक को संचालित करेगा, और उन्होंने बिक्री उत्पादकता, ग्राहक संतुष्टि, और लागत दक्षता में सुधार की रिपोर्ट दी है। विपणन तकनीक में क्रियान्वयन का अंतर हालांकि, तकनीक का अपनाना संगठनात्मक तैयारी से आगे है। वर्तमान में कोई भी विपणन तकनीक उच्च प्रदर्शन मानदंडों को पूरा नहीं करती, और प्रगति दो वर्षों से रुकी हुई है। बाधाएँ ढांचागत हैं—सीमित बजट, एकीकरण की कठिनाइयाँ, प्रतिभा की कमी, और पर्याप्त समय का अभाव। मूमरन बल देते हैं कि तकनीक में निवेश और क्षमता विकास के बीच संगति आवश्यक है। क्षमताएं विकसित करने में मांगों की तुलना में देरी AI, विश्लेषण, और तकनीकी कौशल के लिए बढ़ती मांग और संसाधनों में निवेश के बीच असमंजस है। प्रशिक्षण बजट विपणन खर्च का केवल 3. 8% रह गया है; कर्मचारी संख्या का विकास वर्ष-दर-वर्ष आधा हो गया है। अधिकांश कंपनियाँ अभी भी आंतरिक रूप से क्षमताएँ बना रही हैं, जबकि बाह्य भागीदारी या अधिग्रहण की आवश्यकता बढ़ रही है। मूमरन पाते हैं कि विपणन की विकसित होती माँगों ने इस टिकाऊ आंतरिक ध्यान को नहीं बदला है, जिससे आकांक्षा और क्रियान्वयन में बढ़ता अंतर हो रहा है। बढ़ती जिम्मेदारियाँ, सीमित तालमेल विपणन का संगठन में कार्यक्षेत्र बढ़ रहा है—सीएमओ अधिकतर राजस्व बढ़ोतरी, ग्राहक अंतर्दृष्टि, और जनसंपर्क की देखरेख कर रहे हैं, और बोर्ड की भागीदारी भी बढ़ी है। फिर भी, वित्त के साथ सहयोग सीमित है, और सीएमओ-सीएफओ संबंध केवल मामूली सुधरे हैं। मूल्य दिखाने के दबाव के कारण, 70% से अधिक विपणक अल्पकालिक परिणामों को प्राथमिकता देते हैं, और उनके पास स्थापित रणनीतियों पर अधिक भरोसा है बजाय नवाचार के। मूमरन कहते हैं: “गहरे ग्राहक अंतर्दृष्टि में निवेश करने के बजाय, अधिकांश विपणक प्रदर्शन में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं ताकि मूल्य साबित किया जा सके।” बजट में कमी, खर्च प्रतिक्रियात्मक हो रहा है विपणन बजट अब कंपनी की आय का 9. 0% रह गया है, और खर्च में वृद्धि केवल 1. 7% हुई है। जब प्रदर्शन नीचे जाता है, तो कंपनियाँ लागत कम करती हैं बजाय निवेश करने के, जिससे विपणन पहले प्रभावित क्षेत्रों में से एक बन जाता है। एक रणनीतिक असंगति दिखाई देती है: भले ही ग्राहक बनाए रखने को प्राथमिकता दी जाती है, अधिग्रहण बजट अधिक ही हैं, भले ही परिणाम कमजोर हों। मूमरन नोट करते हैं, “ये पैटर्न सुझाव देते हैं कि विपणन खर्च के निर्णय अधिक प्रतिक्रियात्मक हैं बजाय रणनीतिक।” रणनीतिक संकुचन के बीच चैनल का विस्तार रोचक बात है कि, जबकि रणनीतियाँ इनर वर्ल्ड पर केंद्रित हैं—उत्पाद और ग्राहक—कंपनियाँ चैनल की मौजूदगी का विस्तार कर रही हैं—डिजिटल, सोशल, रिटेल मीडिया, और व्यक्तिगत संपर्क क्षेत्रों में। अधिकतर विपणक ने चैनल वृद्धि की है, जिसे मूमरन ग्राहक इंटरफेस में निवेश के रूप में देखते हैं, भले ही सतर्कता हो: “यह व्यापक चैनल विस्तार इस सर्वेक्षण के अंतर्मुखीपन के विपरीत है, जो दर्शाता है कि विपणक ग्राहक संपर्क बिंदुओं में निवेश को जरूरी मानते हैं, चाहे समय कठिन हो।” लंबी अवधि का मूल्य दबाव के बावजूद उभर रहा है बधाई के बावजूद, विपणन का दीर्घकालिक मूल्य मजबूत हो रहा है। ग्राहक बनाए रखना अधिग्रहण और ब्रांड निवेश से अधिक महत्व का हो गया है। मूमरन इस विपरीत स्थिति को उजागर करते हैं: “इतिहास में, अधिग्रहण और ब्रांड निवेश नेतृत्व करते थे, लेकिन अब संरक्षण हावी हो गया है।” विपणन का प्रभाव भी अधिक टिकाऊ है—माध्यमिक प्रभाव अवधि छह महीने है, और अधिक इसके एक साल या उससे अधिक समय तक चलने वाले हैं—जो संकेत देते हैं कि प्रस्तुतिकरण के साथ जब ध्यान दी जाती है तो संचित विपणन मूल्य को कम आंका जा सकता है। निष्कर्ष: विपणन के लिए एक मोड़ बिंदु 2026 का सीएमओ सर्वेक्षण विपणन को एक क्रॉसरोड पर दर्शाता है, जहाँ आर्थिक अनिश्चितता, सीमित संसाधन और उच्च उम्मीदें टीमें तकनीकी परिवर्तन के बीच संतुलन बना रही हैं। मुख्य चुनौती है संगठनीय क्षमताओं को तकनीकी महत्वाकांक्षाओं के साथ जोड़ना और अल्पकालिक दबावों का सामना कर दीर्घकालिक मूल्य सृजन के साथ संतुलन स्थापित करना। सफलता न केवल नवाचार को अपनाने में ही नहीं, बल्कि उन्हें प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए संरचनाएँ बनाने में भी है।


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April 6, 2026, 2:20 p.m.

मनुष्यों अभी भी वीडियो गेम्स में एआई को हरा सकते हैं

लोकप्रिय विज्ञान दैनिक न्यूज़लेटर की सदस्यता लें जिसमें छह दिन प्रतिदिन प्रगति, खोजें और DIY टिप्स जारी की जाती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल की प्रगति का अक्सर उनके गेमिंग कौशल से संकेत मिलता है। IBM का Deep Blue 1997 में विश्व को स्तब्ध कर गया जब उसने शतरंज के ग्रैंडमास्टर गैरी कास्पारोव को हराया, और लगभग दो दशक बाद, Google का AlphaGo एक मानव चैंपियन को गो में हराने में सफल रहा—जिसे कभी असंभव माना जाता था। तभी से, एआई ने बोर्ड गेम से वीडियो गेम तक प्रगति की है, रिइनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके, जो चैटबॉट्स जैसे ChatGPT को प्रशिक्षण देने के लिए भी महत्वपूर्ण है, और मशीनों को Atari गेम्स और डोटा 2 जैसे जटिल रणनीति खेलों में महारत हासिल करने में मदद करता है। हालांकि, एआई अभी भी जल्दी से विभिन्न अधिक खुली-ended गेम सीखने में संघर्ष करता है—एक ऐसा क्षेत्र जहां मनुष्यों का वर्चस्व है। जब किसी अज्ञात खेल का सामना होता है, तो मनुष्यों को जल्दी ही उसकी मूल बातें समझ आ जाती हैं, जबकि AI मॉडल अक्सर असफल रहते हैं, जैसा कि NYU के कंप्यूटर साइंस प्रोफेसर जूलियन टोगेलियस और सहयोगियों ने अपने हालिया पेपर में बताया है। यह अंतर मानवीय बुद्धिमत्ता और AI की वर्तमान क्षमताओं के बीच मौलिक फर्क को उजागर करता है, और यह दर्शाता है कि AI के पास अभी मानव स्तर या उससे ऊपर पहुंचने से पहले लंबा रास्ता तय करना है। खेल लंबे समय से AI के लिए आदर्श परीक्षण मैदान रहे हैं क्योंकि इनमें नियम predictable होते हैं, लक्ष्य स्पष्ट होते हैं, और मैकेनिक्स भी, जो रिइनफोर्समेंट लर्निंग के अनुकूल हैं—मॉडल बार-बार खेल खेलते हैं, और परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सुधार करते हैं। इस दृष्टिकोण ने DeepMind को 2015 में Atari खेलों में महारत हासिल करने में मदद की, और आज के बड़े भाषा मॉडल भी विशाल इंटरनेट डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। लेकिन, ये मॉडल केवल विशिष्ट कार्यों में ही अच्छा प्रदर्शन करते हैं जिनमें स्पष्ट सीमाएं होती हैं; खेलने में मामूली बदलाव से AI की प्रदर्शन क्षमता प्रभावित हो सकती है। जबकि AI किसी खास गेम में सुपरह्यूमन कौशल हासिल कर सकता है, तो भी उसे सुधार करना कठिन होता है। यह सीमा तब अधिक स्पष्ट हो जाती है जब आधुनिक गेम अधिक open-ended और अमूर्त हो जाते हैं। शतरंज की भांति, “Red Dead Redemption” जैसे ओपन-वर्ल्ड गेम्स में जटिल उद्देश्य होते हैं, जो सीधे लक्ष्यों की तुलना में नैतिक संघर्षों को दर्शाते हैं। मनुष्यों को इन सभी नुकीले पहलुओं को समझने में सहजता होती है; मशीनें ऐसा नहीं कर पातीं। यहां तक कि “Minecraft” जैसे सरल सैंडबॉक्स गेम्स में भी, AI बेसिक क्रियाएँ जैसे कूदना कर सकता है, लेकिन उसकी समझ सीधी नहीं होती। लेखक मानते हैं कि अच्छी तरह से डिजाइन किए गए खेल मानव की सहज बुद्धिमत्ता, सामान्य ज्ञान और अनुभव के साथ मेल खाते हैं—जो मनुष्यों ने वर्षों के वास्तविक दुनिया के अनुभव से अर्जित किया है। उदाहरण के लिए, बच्चे लगभग 18 से 24 महीनों के बीच वस्तुओं को पहचानना सीख लेते हैं, बस अनुभव के आधार पर, जबकि मशीनों को इसमें बहुत अधिक मार्गदर्शन चाहिए होता है। यह अनुभव आधारित श्रेष्ठता मनुष्यों को नए खेल तेजी से सीखने की अनुमति देती है। शोध से पता चलता है कि जिज्ञासा-प्रेरित रिइनफोर्समेंट लर्निंग वाला AI लगभग चार मिलियन कुंजी प्रेस—या लगभग 37 लगातार घंटे—में एक खेल पूरा कर सकता है, जबकि सामान्य मनुष्यों को नए यांत्रिकी को समझने में आमतौर पर 10 घंटे से भी कम लगते हैं। फिर भी, AI सामान्य गेमप्ले में प्रगति कर रहा है। 2023 में, Google DeepMind ने SIMA 2 नामक मॉडल लॉन्च किया, जो मौजूदा AI को उसके Gemini बड़े भाषा मॉडल से सोचने-समझने की क्षमता जोड़ता है, जिससे यह बेहतर तरीके से 3D खेलों को समझने और उनमें इंटरैक्ट करने में सक्षम हो गया—उन खेलों में भी, जिनमें वह विशेष रूप से प्रशिक्षित नहीं था। फिर भी, टोगेलियस और उनके सहयोगी चेतावनी देते हैं कि AI को मानव संवेगशीलता के स्तर पर पहुंचने से पहले अभी बहुत क्षेत्र तय करना है। वे एक मानक स्थापित करने का प्रस्ताव करते हैं, जिसमें ऐसा मॉडल हो जो बिना किसी पूर्व प्रशिक्षण के स्ट्रीम या iOS ऐप स्टोर पर टॉप 100 खेल खेलने और जीतने में सक्षम हो—और वह भी लगभग उतना ही समय में जितना एक मनुष्य लेता है। यह अभी भी एक कठिन कार्य है, जिसे वर्तमान AI तकनीकें न तो हल कर पा रही हैं और न ही शायद ही गंभीरता से प्रयास कर रही हैं। इस स्तर की सामान्यता प्राप्त करने का मतलब है कि AI को असली रचनात्मकता, आगे की योजना बनाना, और अमूर्त सोच दिखानी होगी—जो विशेष रूप से मानव बुद्धिमत्ता की विशेषताएं हैं। अंततः, “मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता” तक पहुँचने के लिए AI का असली परीक्षा कभी गहरे नकली (Deepfakes) बनाने या उथले उपन्यास लिखने में नहीं बल्कि विभिन्न और विविध खेलों को मनुष्यों जैसी सीखने की गति और समझ के साथ mastering करने में हो सकती है।

April 6, 2026, 2:20 p.m.

अर्काइआ मार्केटिंग: एआई-संचालित एसईओ में नेतृत्व कर …

अर्काया जल्दी ही यूएस में प्रमुख एजेंसी के रूप में अपनी पहचान बना रहा है, जो AI-ड्राइव्ड विजिबिलिटी समाधानों में विशेषज्ञता रखती है। जैसे-जैसे डिजिटल माहौल तेजी से विकसित हो रहा है, वैसे-वैसे ChatGPT, Perplexity, Bing Copilot और Claude जैसे उन्नत AI इंजन का प्रभाव बढ़ रहा है, जो उपयोगकर्ताओं के लिए जानकारी प्राप्त करने और उससे बातचीत करने के तरीकों में क्रांति ला रहा है। इस महत्वपूर्ण बदलाव को देखते हुए, अर्काया कंपनियों को विश्वसनीय, प्रामाणिक स्रोत बनने में सक्षम बनाता है, जिन्हें इन परिष्कृत AI प्रणालियों द्वारा बार-बार संदर्भित किया जाता है। अर्काया की सफलता के केंद्र में एक विशिष्ट, नवीनतम कार्यप्रणाली है, जो जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (GEO), लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) SEO रैंकिंग, और AI SEO के सर्वोत्तम प्रथाओं जैसी अत्याधुनिक रणनीतियों का मेल है। इन तकनीकों का यह अनूठा संयोजन सुनिश्चित करता है कि ग्राहक का कंटेंट न केवल पारंपरिक सर्च इंजनों के लिए अनुकूलित हो, बल्कि AI-ड्राइव्ड प्लेटफार्मों के एल्गोरिदम और सूक्ष्मताओं के अनुरूप भी हो। जेनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (GEO) कंटेंट विस्टिबिलिटी के लिए एक नवीन दृष्टिकोण है। पारंपरिक SEO जहां मुख्य रूप से कीवर्ड प्रासंगिकता और बैकलिंक प्रोफाइल पर केंद्रित है, वहां GEO उस कंटेंट पर ध्यान केंद्रित करता है जिसे AI इंजन प्रामाणिक और बड़े भाषा मॉडल के संदर्भ में महत्वपूर्ण मानते हैं। यह दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि जब उपयोगकर्ता जानकारी प्राप्त करने या बातचीत के प्रश्नों में AI टूल का उपयोग करें, तो ग्राहक की उपस्थिति अधिक प्रभावशाली हो। इसके अतिरिक्त, अर्काया की LLM SEO रैंकिंग में विशेषज्ञता इन बड़े भाषा मॉडलों के लिए कंटेंट को ऑप्टिमाइज़ करने की जटिलताओं का सामना करती है, जो पारंपरिक सर्च एल्गोरिदम से काफी भिन्न हैं। इन मॉडलों का प्रोसेसिंग और जानकारी को प्राथमिकता देने के तरीके को समझते हुए, अर्काया व्यवसायों को उनकी डिजिटल मौजूदगी को AI-ड्राइव्ड कंटेंट खोज मॉडलों के अनुरूप बनाने में मदद करता है। AI SEO की सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करना एजेंसी की क्षमता को और भी मजबूत बनाता है कि वह नवीनतम मानकों के अनुरूप कंटेंट बनाये और प्रस्तुत करे, जो उन्नत AI प्रणालियों द्वारा स्थापित किए गए हैं। यह व्यापक रणनीति सुनिश्चित करती है कि ग्राहक की वेबसाइटें और सामग्री दृश्यता और प्रामाणिकता में प्रतियोगिता में इस तरह टिकी रहें कि AI तकनीकों का तेज़ी से विकास भी उन्हें पीछे न छोड़ सके। अर्काया की टीम में अनुभवी SEO और AI विशेषज्ञ शामिल हैं, जो उद्योग में नवीनतम प्रगति के साथ साथ रहते हैं। उनका सतत अनुसंधान और व्यावहारिक अनुभव उन्हें रणनीतियों को जल्दी अपनाने में सक्षम बनाता है, जिससे ग्राहक एक बढ़ते हुए AI-आधारित बाजार में आगे बने रह सकें। उन कंपनियों के लिए जो अपने डिजिटल फुटप्रिंट का विस्तार करना और AI पारिस्थितिकियों में स्वयं को विश्वसनीय स्रोत के रूप में स्थापित करना चाहती हैं, अर्काया एक प्रभावशाली साझेदारी प्रस्तुत करता है। उनकी सिद्ध विशेषज्ञता और नवाचारपूर्ण दृष्टिकोण उन्हें अगली पीढ़ी की AI तकनीकों के नए अवसरों और चुनौतियों का सामना करने में विशेष रूप से सशक्त बनाते हैं। जैसे-जैसे AI जानकारी की पहुंच और कंटेंट खोज को परिवर्तन कर रहा है, वैसे-वैसे अर्काया जैसी एजेंसियों की भूमिका जरूरी हो जाती है ताकि व्यवसाय प्रमुख AI प्लेटफार्मों से जुड़ सकें। वैज्ञानिक ज्ञान, तकनीकी कौशल और रणनीतिक दृष्टिकोण का मेल कर अर्काया अमेरिका और विश्व स्तर पर AI विजिबिलिटी सेवाओं के नए मानक स्थापित कर रहा है।

April 6, 2026, 2:20 p.m.

एसएमएम टिन एक्सप्रेस: संस्थानों का प्रोजेक्ट AI ASIC श…

काउंटप्वाइंट रिसर्च ने एक रिपोर्ट प्रकाशित की है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चिप मार्केट में मजबूत विकास संभावनाओं को उजागर करती है, विशेषकर गैर-GPU सर्वर AI चिप सेक्टर—जिसे आमतौर पर AI ASICs (एप्लिकेशन-विशिष्ट इंटीग्रेटेड सर्किट्स) कहा जाता है। विश्लेषण तेज़ी से वृद्धि का अनुमान लगाता है, जिसमें उम्मीद की जा रही है कि 2027 तक AI ASIC शिपमेंट्स 2024 की तुलना में तीन गुना हो जाएंगे। यह विस्तार मजबूत मांग और इन विशेषीकृत AI चिप्स का व्यापक रूप से विभिन्न उद्योगों और अनुप्रयोगों में अपनापन दर्शाता है। अधिक ही, रिपोर्ट का अनुमान है कि 2028 तक AI ASIC शिपमेंट्स पारंपरिक GPU-आधारित AI चिप्स से अधिक हो जाएंगी। हालांकि GPUs (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स) AI गणनाओं में मुख्य भूमिका निभाते आए हैं—विशेषकर प्रशिक्षण और inference के लिए, इनके समानांतर प्रसंस्करण की क्षमताओं के कारण—AI ASICs विशेष रूप से AI कार्यभारों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो अधिक दक्षता और प्रदर्शन प्रदान करते हैं। यह विशिष्टता उन्हें डेटा केंद्रों और एज डिवाइसेस में तैनाती के लिए अत्यंत आकर्षक बनाती है। काउंटप्वाइंट रिसर्च का मानना है कि 2028 तक AI ASIC सेक्टर में शिपमेंट्स 15 मिलियन युनिट्स से अधिक हो जाएंगी, जो AI हार्डवेयर पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत है—जहां सामान्य प्रोसेसर जैसे GPUs से अधिक विशिष्ट ASICs, जो खास AI कार्यों के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए हैं, का पूर्ण प्रभुत्व बढ़ रहा है। यह परिवर्तन AI विकास के व्यापक रुझानों के अनुरूप है: जैसे-जैसे AI मॉडल और अधिक जटिल होते जा रहे हैं और गणना की आवश्यकताएँ बढ़ रही हैं, दक्ष, स्केलेबल हार्डवेयर समाधानों की आवश्यकता भी बढ़ती जा रही है। AI ASICs इन आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, उच्च गति, कम शक्ति खपत, और प्रदर्शन में वृद्धि प्रदान करके, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग कार्यों के लिए विशेष रूप से अनुकूलित हैं। इनकी बढ़ती प्राथमिकता के पीछे कई कारण हैं। इनके सर्किट-स्तर पर अनुकूलन, जैसे डीप लर्निंग inference के लिए, GPU की तुलना में ऊर्जा दक्षता को बेहतर बनाता है। साथ ही, सेमीकंडक्टर निर्माण और AI एल्गोरिदम में निरंतर प्रगति AI ASICs के तेजी से सुधार और नई AI आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलन को संभव बनाती है। उद्योग के खिलाड़ी और डेटासेंटर ऑपरेटर इन AI ASICs को अपनाने की दिशा में बढ़ रहे हैं, इन लाभों का पूरा लाभ उठाते हुए। यह बदलाव AI हार्डवेयर प्रदाताओं के प्रतिस्पर्धात्मक परिदृश्य को पुनः परिभाषित करेगा, और AI ASIC विकास पर केंद्रित कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण विकास अवसर पैदा करेगा। रिपोर्ट यह भी रेखांकित करती है कि AI ASICs का प्रभाव क्लाउड सर्विसेज, टेलीकम्युनिकेशन, ऑटोमोटिव, हेल्थकेयर और एज कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों में कितना बड़ा हो सकता है। इनकी स्केलेबिलिटी और विशिष्टता अधिक कुशल AI प्रसंस्करण की सुविधा प्रदान करती हैं, जिससे रीयल-टाइम एनालिटिक्स, स्वचालित प्रणाली और बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव संभव है। जैसे-जैसे AI तकनीकें उन्नत होती जा रही हैं और विभिन्न तकनीकी तथा सामाजिक क्षेत्रों में अभिन्न हो रही हैं, इन्हें समर्थन देने वाला हार्डवेयर भी विकसित होना चाहिए। 2027 तक AI ASIC शिपमेंट्स के तीन गुना होने और 2028 तक GPU शिपमेंट्स को पार करने का अनुमान AI हार्डवेयर परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत है। काउंटप्वाइंट रिसर्च के इन निष्कर्षों से पता चलता है कि AI ASICs भविष्य के AI इंफ्रास्ट्रक्चर में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे, अधिक लक्षित, कुशल, और शक्तिशाली AI प्रसंस्करण का मार्ग प्रशस्त करते हुए, जो वैश्विक AI गोद लेने व नवाचार को तेज करेगा।

April 6, 2026, 2:17 p.m.

गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक 10% बिक्री सहयोगी A…

2028 तक, बिक्री उद्योग में महत्वपूर्ण परिवर्तन की अपेक्षा है क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) तेजी से कार्यप्रवाह और समग्र दक्षता को बढ़ावा दे रहा है। अग्रणी अनुसंधान और सलाहकार फर्म गार्टनर का अनुमान है कि 10% बिक्री पेशेवर "ओवरएम्प्लॉयमेंट" में संलग्न होंगे, यानी वे कई नौकरियों को गोपनीय रूप से कर रहे होंगे, जो AI ऑटोमेशन द्वारा प्रदान किए गए समय बचत की सुविधा से संभव हो रहा है। AI का बिक्री में समावेश संचालन में क्रांति ला रहा है, çünkü यह कई मैनुअल, दोहराने वाले कार्यों को स्वचालित कर रहा है जो पहले बहुत समय और प्रयास लगाते थे। डेटा प्रविष्टि, लीड क्वालिफिकेशन, समय सारणी बनाना, और फॉलो-अप जैसी नियमित गतिविधियों का वर्तमान में AI औज़ारों द्वारा प्रबंधन किया जा रहा है, जिससे बिक्री प्रतिनिधियों को उच्च मूल्य वाले कार्यों जैसे संबंध बनाना और सौदे बंद करना पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। एक ताजा गार्टनर सर्वे के अनुसार, 41% बिक्री पेशेवर मानते हैं कि तकनीक ने उनके कार्य करने और कार्यभार को प्रबंधित करने की क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार किया है। हालांकि, इस विकास के साथ ही नई चुनौतियां भी उभर रही हैं। कई बिक्री कर्मचारी छुपकर कई भूमिकाएँ निभाने की संभावना को लेकर चिंता बढ़ रही है, जिससे उत्पादकता, वफ़ादारी, और कार्यबल प्रबंधन को लेकर सवाल उठते हैं। जैसे ही AI प्रभावी बन रहा है, बिक्री पेशेवर अपने बचाए गए समय का उपयोग अतिरिक्त नौकरी करने में कर सकते हैं, जिससे उनकी मुख्य पदों में उनकी प्रतिबद्धता और प्रभावशीलता कम हो सकती है। इस स्थिति से निपटने के लिए, गार्टनर ने मुख्य बिक्री अधिकारी और बिक्री प्रबंधकों को सलाह दी है कि वे प्रोत्साहन ढाँचों जैसे मुआवज़ा योजनाओं और कमीशन मॉडल को पुनः विचार करें, ताकि ये AI-प्रेरित बदलावों के साथ बेहतर मेल खाएं। विशिष्ट रूप से, गार्टनर सुझाव देता है कि कमीशन सीमाओं को हटा दिया जाए या बढ़ाया जाए, जो पारंपरिक रूप से अधिकतम कमाई को सीमित करते हैं और एक सीमा पर पहुंचते ही कार्यक्षमता में गिरावट का डर बना रहता है। यह दृष्टिकोण बिक्री कर्मियों को प्रेरित रखता है और उनके प्रयासों पर धीमी होती रिटर्न की भावना को रोकता है। इन तकनीक-आधारित कार्यप्रवाहों को अपनाते समय, संलग्नता बनाए रखना जरूरी है। जब बिक्री कर्मी अपनी बढ़ी हुई उत्पादकता का इनाम और प्रोत्साहन के रूप में महसूस करते हैं, तो वे कहीं और अतिरिक्त नौकरी खोजने की संभावना कम हो जाती है। जो कंपनियां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमताओं और अवसरों को ध्यान में रखते हुए मुआवज़ा योजनाओं को proactively समायोजित करेंगी, वे शीर्ष प्रतिभाओं को बनाए रखने और उच्च प्रदर्शन बनाए रखने में बेहतर स्थिति में होंगी। ओवरएम्प्लॉयमेंट का बढ़ना, कार्य घंटों, उत्पादकता अपेक्षाओं और हितों के टकराव से संबंधित स्पष्ट संचार और नीतियों की आवश्यकता को भी उजागर करता है। संगठनों को ऐसी दिशानिर्देश बनानी पड़ सकती हैं जो लचीलापन और जवाबदेही के बीच संतुलन बनाए रखें, ताकि बिक्री टीमें केंद्रित और कॉर्पोरेट उद्देश्यों के अनुरूप बनी रहें। व्यक्तिगत उत्पादकता में सुधार के अलावा, AI विपणन रणनीतियों, ग्राहक जुड़ाव के तरीकों, और संगठनात्मक संरचनाओं को भी बदल रहा है। रूटीन कार्यों का स्वचालन होने से, बिक्री टीमें रणनीतिक पहलों जैसे डेटा-आधारित निर्णय लेना, व्यक्तिगत ग्राहक संवाद, और नवाचारपूर्ण बाजार प्रवेश तकनीकों में अधिक समय लगा सकती हैं। अंत में, AI द्वारा प्रेरित ओवरएम्प्लॉयमेंट मेंバृद्धि अवसरों और चुनौतियों दोनों को प्रस्तुत करती है। जहां AI अधिक दक्षता लाता है, वहीं इसके सही प्रबंधन और प्रोत्साहन योजनाओं में संशोधन आवश्यक हैं ताकि कार्यबल की प्रतिबद्धता और वफ़ादारी कायम रह सके। जो कंपनियां इन बदलावों को कुशलता से नेविगेट करेंगी, वे AI के लाभों का भरपूर फायदा उठाने, बिक्री प्रदर्शन में सुधार करने और विकसित हो रहे बाज़ार में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाने में सक्षम होंगी।

April 6, 2026, 2:07 p.m.

एआई में सफल होना है तो आपको मूल बातों को ठीक से स…

बुद्धिमान व्यक्ति एवं संगठन अक्सर एआई को लेकर एक परिचित खामियों में फंस जाते हैं: यह गलत धारणा कि केवल अपनी मौजूदा प्रक्रियाओं पर एआई को परत-दर-परत लगाने से पहले की कई गलतियों को छिपाया जाएगा बजाय इसके कि वे सामने आ जाएं। वे “गंदगी इन, गंदगी आउट” के सिद्धांत को पूरी तरह समझते हैं, फिर भी वे खुद को खराब गुणवत्ता वाले डेटा, भ्रामकताओं और ग्राहकों की असंतुष्टि जैसे मुद्दों से मुक्त मानते हैं। उनका मानना है कि उनके डेटा की गुणवत्ता औसत से बेहतर है, भले ही उन्होंने बहुत कम निवेश किया हो, या कि किसी मानवी को शामिल करने से बाद में उटपुंझी समस्याओं का समाधान हो जाएगा।

April 6, 2026, 10:28 a.m.

सेल्सफोर्स ने धीमी वृद्धि का दृष्टिकोण दिया, एआई एजें…

सेल्सफोर्स इंक

April 6, 2026, 10:19 a.m.

डे ड्रीम ने एआई-नेटिव एसईओ एजेंसी बनाने के लिए सीर…

डेड्रीम, एक नवीनतम AI-गैर-प्राकृतिक एजेंसी है जो ऑर्गेनिक सर्च पर केंद्रित है, ने अपनी सीरीज़ ए फंडिंग राउंड सफलतापूर्वक पूरी कर ली है, जिसमें उसने 15 मिलियन डॉलर जुटाए हैं ताकि विकास और नवाचार को तेज़ी से आगे बढ़ाया जा सके। इस राउंड का नेतृत्व वंडरको, एक प्रमुख निवेश फर्म, ने किया, जबकि फर्स्ट राउंड कैपिटल और बेसिस सेट वेंचर्स ने भी महत्वपूर्ण योगदान दिया। इस नवीनतम निवेश के साथ, डेड़्रीम की कुल फंडिंग अब 21 मिलियन डॉलर पहुंच गई है, जो उसके विकास में एक महत्वपूर्ण माइलस्टोन है। यह नई पूंजी कंपनी के महत्वपूर्ण क्षेत्रों को मजबूत बनाने के लिए रणनीतिक रूप से आवंटित की जाएगी। मुख्य रूप से, डेड़्रीम अपनी टैलेंट बेस का विस्तार करने का सोच रहा है, विभिन्न विभागों में शीघ्रता से भर्ती कर शीर्ष स्तर के पेशेवरों को आकर्षित करने के लिए जो उसकी मिशन को आगे बढ़ाएंगे। कार्यबल के विस्तार के अलावा, फंड्स का उपयोग उत्पाद विकास में भी किया जाएगा, जिससे डेड़्रीम अपने AI-आधारित खोज अनुकूलन टूल्स और सेवाओं की श्रृंखला में सुधार कर सके। ये प्रगति महत्वपूर्ण हैं क्योंकि कंपनी व्यापक बाजार में लॉन्च की तैयारी कर रही है, अपनी स्थिति को मजबूत करने के लक्ष्य के साथ। डेड़्रीम के सीईओ और सह-संस्थापक थुनुका करुणारत्ने ने प्रमुख वेंचर फर्मों से समर्थन पर खुशी व्यक्त की, और कहा कि यह कंपनी के विजन और तकनीक को मान्यता देता है। करुणारत्ने ने यह भी बताया कि जैसे-जैसे SEO का इकोसिस्टम विकसित हो रहा है, AI-गैर-प्राकृतिक एजेंसियों का महत्व भी बढ़ रहा है, और उन्होंने डेड़्रीम की प्रतिबद्धता पर बल दिया कि वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके ग्राहकों को श्रेष्ठ ऑर्गेनिक सर्च परिणाम प्रदान करता है। SEO उद्योग ने AI तकनीकों के समावेशन के साथ महत्वपूर्ण परिवर्तन देखा है, जिसने और अधिक सटीक, कुशल और स्केलेबल अनुकूलन रणनीतियों को सक्षम किया है। डेड़्रीम इस विकास के अग्रभाग में है, जो उन्नत AI मॉडल का उपयोग करके विशाल डेटा का विश्लेषण करता है, रुझान पहचानता है, और मॉडर्न सर्च इंजन एल्गोरिदम के अनुरूप अनुकूलन रणनीतियों को क्रियान्वित करता है। इस नए फंडिंग के साथ, डेड़्रीम अपने AI-आधारित सर्च अनुकूलन के क्षेत्र में एक प्रमुख बाजार नेता बनने की दिशा में तेजी से बढ़ रहा है। कंपनी की रणनीतिक प्राथमिकताएं में उसके टेक्नोलॉजी प्लेटफॉर्म का परिष्कार, ग्राहक आधार का विस्तार, और AI-संचालित सुधारों के साथ समग्र उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना शामिल है। वंडरको, फर्स्ट राउंड कैपिटल, और बेसिस सेट वेंचर्स जैसे प्रमुख निवेशकों के साथ साझेदारी न केवल वित्तीय समर्थन प्रदान करती है, बल्कि सहयोग, मेंटरशिप, और उद्योग विशेषज्ञों और संभावित ग्राहकों के व्यापक नेटवर्क तक पहुंच का भी अवसर देती है। आगे देखते हुए, डेड़्रीम का लक्ष्य AI-आधारित SEO हलकों की बढ़ती मांग का लाभ उठाना है, जो अधिक सटीकता, व्यक्तिगतता और स्केलेबिलिटी प्रदान करती है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिजिटल मार्केटिंग और सर्च इंजन की गतिशीलता को बदल रही है, वैसे-वैसे डेड़्रीम जैसी कंपनियां नवाचार को चलाने में और व्यवसायों को ऑनलाइन बेहतर दृश्यता और इंटरैक्शन प्राप्त करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। सारांश में, डेड़्रीम का सफल सीरीज़ ए फंडिंग राउंड उसकी अग्रणी सोच और organic search optimization में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बढ़ती महत्ता को दर्शाता है। मजबूत वित्तीय संसाधनों और स्पष्ट रणनीतिक दृष्टि के साथ, डेड़्रीम SEO क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति करने के लिए अच्छी तरह से स्थिति में है, अपने ग्राहकों को अधिक मूल्य प्रदान करने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से खोज अनुकूलन के भविष्य को फिर से परिभाषित करने के लिए।

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