हुवावे का 2035 AI एजेंट अनुमान: बड़े आंकड़ों के पीछे कैसी तैयारी?

हुवावे की 2035 की तस्वीर में डिजिटल सेवाओं का केंद्र सिर्फ ऐप नहीं, बल्कि ऐसे AI एजेंट हैं जो जानकारी लेते हैं, तर्क करते हैं, जरूरत पड़ने पर दूसरे टूल इस्तेमाल करते हैं और लगातार संवाद करते हैं। कंपनी ने 16 सितंबर 2026 को Intelligent World 2035: Turning Vision into Action और Global Digitalization and Intelligence Index 2026 (GDII 2026) जारी किए। पहला दस्तावेज दस तकनीकी दिशाएं बताता है; दूसरा बुद्धिमान अर्थव्यवस्था की ओर बढ़ने के रास्तों पर केंद्रित है। 1017

अनुमान कितना बड़ा है?

हुवावे के मुताबिक 2035 में नौ अरब लोगों की वैश्विक आबादी के लिए 900 अरब AI एजेंट हो सकते हैं। कंपनी का अनुमान है कि दुनिया की सालाना टोकन खपत एक लाख गुना बढ़ेगी और कुल AI टोकन ट्रैफिक का 90% से अधिक एजेंटों से आएगा। टोकन वह इकाई है जिसमें AI मॉडल प्राप्त और तैयार की गई जानकारी को संसाधित करते हैं। 900 अरब एजेंटों का आंकड़ा हुवावे के पहले के Intelligent World 2035 दृष्टिकोण में भी था; यह आज सक्रिय एजेंटों की गिनती नहीं है। 7916

इन अनुमानों के पीछे बुनियादी ढांचे का सवाल है। कोई एजेंट यदि बार-बार जानकारी खोजे, तर्क करे और टूल चलाए, तो उसकी कंप्यूटिंग, स्टोरेज और नेटवर्क संबंधी जरूरतें एक बार पूछे गए सवाल से अलग हो सकती हैं। लेकिन वास्तविक मांग एजेंटों की बनावट और उनके इस्तेमाल पर निर्भर करेगी। हुवावे के आंकड़े हर संगठन के लिए सिद्ध क्षमता-आवश्यकता नहीं हैं। 69

दस दिशाएं, एक जुड़ी हुई रणनीति

1. भौतिक दुनिया तक AI और AGI: भाषा संबंधी, भौतिक परिवेश में काम करने वाली और वैज्ञानिक क्षमताओं पर शोध, ताकि AI केवल डिजिटल कामों तक सीमित न रहे। AGI से आशय व्यापक प्रकार के काम कर सकने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता से है। 8
2. बड़े कंप्यूटिंग क्लस्टर: SuperPoD जैसी व्यवस्था के जरिए क्लस्टर का पैमाना 100 गुना बढ़ाने और प्रति एजेंट-कार्य लागत 1,000 गुना घटाने का लक्ष्य। ये प्रस्तावित लक्ष्य हैं, हासिल परिणाम नहीं। 818
3. भरोसेमंद स्टोरेज और मेमोरी: डेटा को उपयोगी ज्ञान और स्मृति में बदलना, साथ ही जानकारी की वजह और स्रोत का पता लगाने की क्षमता बनाए रखना। 9
4. बुद्धिमान कनेक्टिविटी: संचार प्रणालियों में AI जोड़ना, ताकि एजेंटों के बीच आवश्यक संपर्क और अनुभव को सहारा मिल सके। 9
5. Tau Scaling के जरिए चिप डिजाइन: हुवावे के अनुसार चिप विकास में ज्यामितीय आकार घटाने के बजाय ‘समय’ को केंद्र में रखने की दिशा, जिससे देरी और ऊर्जा दक्षता पर काम किया जा सके। 817
6. एजेंट OS: एजेंटों के समन्वय, काम पूरा करने, मेमोरी और संपर्क के लिए उनके अनुरूप तकनीकी आधार। 917
7. उपकरणों में बुद्धिमत्ता: सेवाओं को एक ही डिवाइस तक सीमित रखने के बजाय अलग-अलग उपकरणों में उपलब्ध कराना। 1017
8. बुद्धिमान ड्राइविंग: वाहनों को ऐसी AI के इस्तेमाल का क्षेत्र मानना जो भौतिक दुनिया में काम करे और अधिक स्वायत्त हो सके। 410
9. AI डेटा सेंटर की दक्षता: बढ़ते AI ढांचे की बिजली आपूर्ति और कूलिंग संबंधी जरूरतों से निपटना। 10
10. एजेंट सुरक्षा और गोपनीयता: अधिक स्वायत्त रूप से काम करने वाले सॉफ्टवेयर के लिए नियंत्रण विकसित करना, न कि सुरक्षा को बाद का काम मानना। 110

इन दिशाओं को अलग-अलग उत्पादों की सूची के बजाय एक-दूसरे पर निर्भर व्यवस्था के रूप में पढ़ना बेहतर है: सक्षम एजेंटों को किफायती कंप्यूटिंग, भरोसेमंद मेमोरी, तेज संपर्क, ऊर्जा और उनके कामों पर नियंत्रण चाहिए। यह हुवावे की प्रस्तावित रणनीति है, इस बात का प्रमाण नहीं कि हर जगह एक ही तकनीकी ढांचा सही होगा। 810

संगठनों के लिए उपयोगी कसौटी

शुरुआत 900 अरब के वैश्विक अनुमान से नहीं, अपने काम के वास्तविक स्वरूप से करें। एजेंटों के संभावित इस्तेमाल पर ट्रैफिक और जवाब मिलने में लगने वाले समय का आकलन करें; केवल क्लस्टर के आकार के बजाय पूरा किए गए प्रति कार्य की लागत मापें। फिर देखें कि बिजली, कूलिंग, मेमोरी और नेटवर्क की सीमाएं नतीजे कैसे बदलती हैं। किसी व्यवस्था को अपनाने से पहले यह भी परखें कि एजेंट भरोसेमंद जानकारी कैसे बनाए रखेंगे और उनकी पहुंच व कार्रवाइयों पर नियंत्रण कैसे होगा। 100 गुना बड़े क्लस्टर और 1,000 गुना कम कार्य-लागत के लक्ष्य जांचने लायक दावे हैं, तैयार खरीद-निर्देश नहीं। 89