### विश्लेषण 2 मार्च, 2025 को, The Kobeissi Letter ने अमेरिकी सरकार के खर्च में ब्लॉकचेन तकनीक की ओर एक महत्वपूर्ण संभावित बदलाव के बारे में ट्वीट किया, जो एलोन मस्क के 2 फरवरी, 2025 के प्रस्ताव पर आधारित है। इस योजना में वार्षिक अमेरिकी खर्च के $6

S&P 500 ने पिछले 28 महीनों में एक अद्भुत बुल रुन का अनुभव किया है, जो मुख्य रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में हुई प्रगति द्वारा संचालित है। इस उभार ने विभिन्न क्षेत्रों में AI की परिवर्तनकारी क्षमता के लिए बड़े पैमाने पर निवेशकों की उत्सुकता उत्पन्न की है। इस बढ़ते AI निवेश का एक प्रमुख लाभार्थी है पैलेंटियर टेक्नोलॉजीज (PLTR), जो सरकारी और व्यावसायिक संस्थाओं को बड़े पैमाने पर आंकड़ों का प्रबंधन और व्याख्या करने में मदद करता है। अधिक सुलभ डेटा विज्ञान उपकरणों के साथ, संगठन निर्णय लेने की प्रक्रिया में सुधार कर सकते हैं। पैलेंटियर की वृद्धि विशेष रूप से इसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म (AIP) के लॉन्च के बाद उल्लेखनीय रही है, जिससे दो वर्षों में 50% राजस्व वृद्धि और शेयर मूल्य में दस गुना वृद्धि हुई है, जिसके परिणामस्वरूप हालिया गिरावट के बावजूद $204 बिलियन का मार्केट कैप मिला है। हालांकि, इसके शेयर मूल्य में परिलक्षित उच्च अपेक्षाएँ यह संकेत देती हैं कि छोटे वित्तीय गलतियों के लिए पैलेंटियर को भी और गिरावट का सामना करना पड़ सकता है। इसके विपरीत, दो अन्य AI शेयर 2026 तक पैलेंटियर को मूल्य में पार कर सकते हैं। 1

**टेस्ला की रणनीतिक चालें: स्टॉक स्प्लिट और ब्लॉकचेन के माध्यम से निवेश का लोकतंत्रीकरण** टेस्ला ने एक साहसिक स्टॉक स्प्लिट रणनीति पेश की है, जिसका लक्ष्य एक व्यापक दर्शकों के लिए, जिसमें रोज़मर्रा के निवेशक और प्रमुख खिलाड़ी शामिल हैं, निवेश को अधिक सुलभ बनाना है। यह पहल बाजार की तरलता को बढ़ाने, व्यापार की मात्रा को बढ़ाने और शेयर की कीमतों को स्थिर करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिससे टेस्ला की इलेक्ट्रिक वाहन क्षेत्र में नेतृत्व की स्थिति मजबूत होती है। शेयरों को अधिक सस्ती इकाइयों में बांटने के माध्यम से, टेस्ला छोटे निवेशकों को आकर्षित करने का प्रयास कर रही है, जिससे बाजार में भागीदारी बढ़ती है और मांग बढ़ती है। ऐप्पल और अमेज़ॅन जैसी कंपनियों द्वारा किए गए ऐतिहासिक स्टॉक स्प्लिट के समान, यह कदम भविष्य की वृद्धि में विश्वास का संकेत है और निवेशकों के उत्साह के माध्यम से बाजार पूंजीकरण को बढ़ा सकता है। इसके अतिरिक्त, टेस्ला स्टॉक ट्रेडिंग में सुधार के लिए ब्लॉकचेन तकनीक का एकीकरण कर रही है, जिससे दक्षता, पारदर्शिता, और लेनदेन की गति में सुधार होता है। ब्लॉकचेन की विकेंद्रीकृत प्रकृति बिचौलियों को कम करती है, शुल्कों को घटाती है, और त्वरित लेनदेन निपटान सुनिश्चित करती है, पारंपरिक ट्रेडिंग में सामान्य अक्षमताओं को दूर करती है। यह तकनीकी दृष्टिकोण न केवल लेनदेन को सत्यापित और अपरिवर्तनीय बनाकर सुरक्षा में सुधार करता है, बल्कि अन्य तकनीकी कंपनियों को नवोन्मेषी वित्तीय समाधान अपनाने की ओर प्रेरित करने के लिए स्थित है। जैसे-जैसे इलेक्ट्रिक वाहनों के प्रति मांग बढ़ती है, टेस्ला की टिकाऊ तकनीकी पर केंद्रित दृष्टिकोण इसके वित्तीय रणनीतियों को पर्यावरण-संवेदनशील लक्ष्यों के साथ संरेखित करने की प्रतिबद्धता को और दर्शाता है। भविष्य की ओर देखते हुए, टेस्ला की रणनीतियाँ तकनीक और वित्त के अन्य फर्मों के लिए एक मॉडल के रूप में कार्य कर सकती हैं, विशेषकर जब स्थिरता निवेश निर्णयों में महत्व प्राप्त कर रही है। निवेशकों को नवोन्मेषी क्षेत्रों की अस्थिरता के बीच अपने पोर्टफोलियो को विविधता देना चाहिए और टेस्ला की पहलों द्वारा प्रभावित बाजार प्रवृत्तियों के प्रति सतर्क रहना चाहिए। संक्षेप में, टेस्ला की क्रांतिकारी दृष्टिकोण संभवतः निवेश परिदृश्य को पुनः आकार देगी, पहुँच, दक्षता, और टिकाऊ तकनीक के बीच संतुलन स्थापित करेगी। वैश्विक वित्तीय समुदाय ध्यानपूर्वक देख रहा है, जबकि टेस्ला निवेश के भविष्य को पुनर्परिभाषित कर रहा है।

बीजिंग (रायटर) - चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप ज़ीपु एआई ने हाल ही में 1 बिलियन युआन (137

### विश्लेषण 3 मार्च, 2025 को, राष्ट्रपति ट्रम्प ने अपने स्वयं के मेमकॉइन 'ट्रम्पकॉइन' लॉन्च किया, जो क्रिप्टो बाजारों में अचानक उतार-चढ़ाव के दौरान हुआ (स्रोत: कोबेइसि लेटर, 3 मार्च, 2025)। 10 बिलियन टोकनों के प्रारंभिक आपूर्ति के साथ, ट्रम्पकॉइन ने सुबह 9:00 बजे ईएसटी में व्यापार करना शुरू किया, और पहले घंटे में $0

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने ऐसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण मील के पत्थर हासिल किए हैं जैसे शतरंज, जहाँ आमतौर पर खेल में लगभग 40 चालें होती हैं। शोधकर्ताओं ने अब एक नया AI मॉडल बनाया है जो दुनिया के कुछ सबसे चुनौतीपूर्ण गणितीय समस्याओं को हल करने के लिए तैयार किया गया है, जिसमें हजारों से लाखों कदमों की आवश्यकता होती है। वे प्रस्तावित करते हैं कि यह उन्नत एल्गोरिदम अंततः दुर्लभ लेकिन प्रभावशाली घटनाओं की पहचान करने में मदद कर सकता है, जैसे तूफानों और वित्तीय पतन। गणितीय समस्याओं को हल करने में AI की क्षमता बढ़ती जा रही है। उदाहरण के लिए, Google DeepMind का AlphaProof 2024 के अंतरराष्ट्रीय गणित ओलंपियाड में सिल्वर मेडलिस्ट के बराबर प्रदर्शन किया, जबकि OpenAI का o3 सिस्टम विभिन्न गणित और प्रोग्रामिंग मानकों पर मजबूत परिणाम दिखाया। हाल ही में एक अप्रकाशित अध्ययन में कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की एक टीम ने जटिल गणितीय समस्याओं का परीक्षण किया है जो पेशेवर गणितज्ञों को दशकों से परेशान कर रही हैं। कैलटेक के प्रोफेसर सर्गेई गुकोव ने बताया कि जबकि गणित ओलंपियाड की समस्याओं में आमतौर पर लगभग 30 या 40 कदम होते हैं, वे अधिक उन्नत, अनुसंधान स्तर की चुनौतियों का लक्ष्य बना रहे हैं जिनमें अधिक संख्या में कदम शामिल होते हैं। गुकोव ने आशा व्यक्त की कि AI अंततः मिलेनियम पुरस्कार समस्याओं को हल करने में सक्षम हो सकता है, हालांकि उन्होंने स्वीकार किया कि यह अत्यधिक महत्वाकांक्षी हो सकता है। वर्तमान में, ध्यान उन समस्याओं पर है जो कई वर्षों से विद्वानों को पहेली बनती आ रही हैं। अध्ययन किए गए विषयों में से एक था एंड्रयूज-कर्टिस अनुमान, जो 60 वर्ष पहले प्रस्तावित एक संयोजनात्मक समूह सिद्धान्त की समस्या है, जिसे रूबिक के घन के एक जटिल संस्करण के समान बताया गया है। हालाँकि मुख्य अनुमान को साबित नहीं किया गया, AI ने संबंधित संभावित प्रतिवाद उदाहरणों को सफलतापूर्वक निराधारित किया, जो 25 वर्षों से अनसुलझे थे, जिससे अनुमान की वैधता को मजबूती मिली। शोधकर्ताओं ने इन जटिल गणितीय समस्याओं के लिए अप्रत्याशित समाधानों की खोज की, जिन्हें पारंपरिक मॉडल जैसे DeepSeek या ChatGPT खोजने में कठिनाई महसूस करते थे। उन्होंने सामान्य उत्तरों के बजाय "सुपर-मूव्स", या अद्वितीय कदमों के अनुक्रम की तलाश की, जो सांख्यिकीय रूप से दुर्लभ हैं। पुनर्बलन शिक्षण का उपयोग करते हुए, उन्होंने AI को क्रमिक रूप से कठिन समस्याओं पर प्रशिक्षित किया, जिसे उन्होंने एकल GPU पर कुशलतापूर्वक किया। गुकोव ने बताया कि नए एल्गोरिदम की अनुप्रयोग केवल शुद्ध गणित तक ही सीमित नहीं हैं, जैसे दुर्लभ विसंगतियों या "ब्लैक स्वान" घटनाओं की पहचान करना, जिनका महत्वपूर्ण परिणाम हो सकता है। इन दुर्लभ घटनाओं के लिए भविष्यवाणियों की क्षमताओं में सुधार करके, यह शोध बेहतर सामाजिक तैयारी और शमन रणनीतियों में मदद कर सकता है।

फार्मास्यूटिकल उद्योग, जो अपने सावधानीपूर्वक अनुसंधान और उन्नत औषधि विकास प्रक्रियाओं के लिए प्रसिद्ध है, अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के माध्यम से महत्वपूर्ण बदलाव का अनुभव कर रहा है। एआई कई अनुप्रयोगों को सुगम बनाता है, जिसमें रोग पहचान, औषधि खोज, क्लिनिकल ट्रायल ऑप्टिमाइजेशन, और उत्पादन दक्षता शामिल हैं, जो इस क्षेत्र में उपलब्ध विशाल जैविक, रासायनिक, और रोगी डेटा का लाभ उठाते हैं। एआई नवाचार को तेजी से आगे बढ़ा रहा है और औषधि विकास की लागतों को कम कर रहा है, जो पारंपरिक रूप से एक लंबी और महंगी प्रक्रिया है जिसमें एक दशक से अधिक समय और अरबों डॉलर लग सकते हैं। एआई के माध्यम से, कंपनियां रासायनिक यौगिकों और जैविक इंटरैक्शन के विस्तृत डेटा सेट का तेजी से विश्लेषण कर सकती हैं, जिससे स्क्रीनिंग प्रक्रियाएं बेहतर होती हैं और महंगे प्रयोगशालाई प्रयोगों की आवश्यकता कम होती है। इसके अलावा, एआई जीनोमिक डेटा में छिपे पैटर्नों का पता लगाने में सक्षम है, जिससे ऐसी औषधियों का डिजाइन किया जा सके जो रोगों को अणु स्तर पर लक्षित करती हैं। यह औषधि पुनः उपयोग में भी सहायता करती है; उदाहरण के लिए, एस्पिरिन की नई खून पतला करने वाली विशेषताएं और ओजेम्पिक का मधुमेह प्रबंधन और वजन घटाने के लिए दोहरी उपयोग दिखाते हैं कि कैसे एआई मौजूदा दवाओं का विश्लेषण करके नए चिकित्सीय संभावनाओं को पहचान सकता है, जिससे विकास के जोखिम कम होते हैं और रोगियों को उपचार तक पहुंच तेजी से मिलती है। क्लिनिकल ट्रायल, जो एक और जटिल पहलू है, एआई की क्षमताओं का लाभ उठा रहे हैं। यह प्रतिभागियों की भर्ती को अनुकूलित करता है, योग्य उम्मीदवारों की दक्षता से पहचान करता है और विविधता सुनिश्चित करता है, जो परिणामों की वैधता को बढ़ाता है। जैसे ही उम्मीदवारों का चयन किया जाता है, एआई टूल्स अध्ययन के डिज़ाइन को सुधारते हैं और रोगी प्रतिक्रियाओं की वास्तविक समय में निगरानी करते हैं,Trials निजीकृत कर, सफलता के दरों को बढ़ाते हैं, और अंततः प्रभावी उपचारों के बाजार में जल्दी पहुंच को सक्षम बनाते हैं। सटीक चिकित्सा के संदर्भ में, एआई चिकित्सा देखभाल की सटीकता और व्यक्तिगतकरण को बढ़ाता है। विस्तृत डेटा सेट—जिसमें आनुवंशिक डेटा और पिछले क्लिनिकल परिणाम शामिल हैं—का विश्लेषण करके, मशीन लर्निंग मॉडल औषधीय इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करते हैं और विभिन्न जनसंख्याओं में प्रभावशीलता का मूल्यांकन करते हैं। यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों की अनुमति देता है, जो दुष्प्रभावों को कम करता है और एक व्यक्ति की आनुवंशिक प्रोफाइल के साथ मेल खाने वाली व्यक्तिगत चिकित्सा को आगे बढ़ाता है। कुल मिलाकर, एआई औषधि खोज को तेजी से आगे बढ़ाकर, शोध प्रक्रियाओं को परिष्कृत करके, क्लिनिकल ट्रायल को अनुकूलित करके, और उत्पादन दक्षता को बढ़ाते हुए, लागतों को कम करते हुए और रोगी परिणामों में सुधार करते हुए फार्मास्यूटिकल परिदृश्य में क्रांति ला रहा है।