2025 को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के लिए एक निर्णायक वर्ष के रूप में याद किया जाएगा, जो तर्क, उन्नत मल्टीमॉडलिटी, मॉडल दक्षता और एआई हार्डवेयर में अभूतपूर्व अनुसंधान द्वारा चिह्नित है।
यह वह वर्ष भी था जब एआई शोधकर्ता सुर्खियों में आए थे, जिनमें से कई को मेटा जैसे तकनीकी दिग्गजों द्वारा नवगठित अनुसंधान प्रयोगशालाओं के कर्मचारियों के लिए आक्रामक रूप से आगे बढ़ाया गया था। शीर्ष एआई प्रतिभा को सुरक्षित करने के लिए आकर्षक वेतन और मिलियन-डॉलर के साइनिंग बोनस की पेशकश की गई थी, जिनका शिकार किया जा रहा था और पेशेवर एथलीटों की तरह ही तीव्रता से व्यापार किया जा रहा था।
वाइब-कोडिंग से लेकर सामान्य बुद्धिमत्ता की परिभाषा तक, इस वर्ष कई शोध विषयों पर भी गहन बहस छिड़ गई। शोधकर्ताओं की बढ़ती संख्या ने यह भी सवाल उठाया कि क्या अकेले बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का प्रशिक्षण और स्केलिंग हमें कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) तक ले जा सकता है – बुद्धि की एक काल्पनिक स्थिति जहां एआई सिस्टम मनुष्यों के बराबर या उससे बेहतर कार्य करते हैं।
जैसा कि ओपनएआई के संस्थापकों में से एक, इल्या सुतस्केवर ने हाल ही में कहा, “…कुछ अर्थों में हम अनुसंधान के युग में वापस आ गए हैं।” यहां वर्ष की एआई सफलताओं और खोजों के मुख्य अंश दिए गए हैं जो और भी अधिक गेम-चेंजिंग 2026 के लिए मंच तैयार कर सकते हैं।
1. डीपसीक की लागत और ऊर्जा-कुशल मॉडल
जनवरी 2025 के अंत में, चीनी एआई स्टार्टअप डीपसीक ने अपना ओपन-वेट एआई मॉडल, डीपसीक आर1 लॉन्च किया, जिससे एआई शेयरों में बड़े पैमाने पर बिकवाली शुरू हो गई क्योंकि निवेशकों को चिंता थी कि यह कम संसाधनों का उपयोग करते हुए अग्रणी ओपनएआई और Google द्वारा विकसित मॉडल के समान प्रदर्शन कर सकता है।
एक ही सत्र में एनवीडिया के शेयरों में 17 फीसदी की गिरावट आई और चिप बनाने वाली दिग्गज कंपनी के मार्केट कैप से करीब 600 बिलियन डॉलर का नुकसान हुआ, जिससे यह किसी अमेरिकी कंपनी के लिए एक दिन में सबसे बड़ी गिरावट बन गई।
लेकिन बाजार की प्रतिक्रिया से परे, का शुभारंभ डीपसीक आर1 ने सिलिकॉन वैली में स्तब्ध कर दिया क्योंकि इसने पारंपरिक धारणा को चुनौती दी कि अगले चरण – “अनुमान” – को प्राप्त करने से पहले एलएलएम की “प्रशिक्षण” प्रक्रिया कितनी निवेश-गहन है।
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अनुमान उस प्रक्रिया को संदर्भित करता है जिसके द्वारा एआई मॉडल इंटरनेट से बड़ी मात्रा में निकाले गए डेटा पर प्रशिक्षण के बाद प्रश्नों के उत्तर उत्पन्न करते हैं। इसने एआई विकास में एक प्रमुख परिवर्तन बिंदु को चिह्नित किया, क्योंकि कंपनी ने आसवन, विशेषज्ञों के मिश्रण (एमओई), और मल्टी-हेड अव्यक्त ध्यान (एमएलए) जैसी उन्नत मशीन सीखने की तकनीकों के संयोजन से कम उन्नत एनवीडिया एच 20 जीपीयू से अधिक गणना निकालने के तरीके ढूंढे।
डीपसीक की सफलता का जश्न इसलिए भी मनाया गया क्योंकि इसके वी3 और आर1 रीज़निंग मॉडल ओपन-वेट थे, जिसका अर्थ है कि कोई भी उन्हें स्थानीय रूप से अपने हार्डवेयर पर तैनात कर सकता है। इसके शोधकर्ताओं ने मॉडल विकास प्रक्रिया का विवरण देने वाला एक तकनीकी पेपर भी प्रकाशित किया।
2. IMO 2025 में स्वर्ण पदक जीतने वाले AI मॉडल
जबकि एलएलएम व्यापक रूप से निबंध और पाठ के अन्य रूपों को सेकंडों में तैयार करने की क्षमता के लिए जाने जाते हैं, शोधकर्ता कई वर्षों से गणित की समस्याओं को हल करने के लिए एआई मॉडल भी विकसित कर रहे हैं।
2025 में प्रगति का एक स्पष्ट संकेत देखा गया क्योंकि दो एआई मॉडल – ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित – ने स्वर्ण पदक जीतने के लिए पर्याप्त उच्च स्कोर हासिल किया। अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (आईएमओ) 2025हाई स्कूल के छात्रों के लिए एक प्रतिष्ठित गणित प्रतियोगिता।
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यह पहली बार था कि किसी एआई मॉडल ने इस प्रकार की समस्याओं पर इतनी उच्च स्तर की सफलता हासिल की, और शुद्ध गणित में प्रगति को तेज कर सकता है और क्रिप्टोग्राफी और अंतरिक्ष अन्वेषण जैसे क्षेत्रों में लंबे समय से चली आ रही, अनसुलझी अनुसंधान चुनौतियों को हल करने में भी मदद कर सकता है।
3. वायरल स्टूडियो घिबली कला प्रवृत्ति के पीछे एआई छवि जनरेटर
2025 में एआई छवि जनरेटर में नाटकीय रूप से सुधार हुआ, जो अमूर्त प्रस्तुतिकरण और गड़बड़ समामेलन के युग से आगे बढ़कर ऐसे दृश्य उत्पन्न करने में सक्षम है जो कहीं अधिक सुसंगत, विस्तृत और यथार्थवादी हैं।
मार्च में, ओपनएआई ने ‘चैटजीपीटी के लिए छवियां’ नामक एक नई सुविधा जारी की, जिससे अनजाने में एआई टूल का उपयोग करने वाले लोगों में अपनी सेल्फी, पारिवारिक चित्रों, शादी की तस्वीरों और अपने पालतू जानवरों की तस्वीरों को घिबली कला के रूप में जाने जाने वाले परिचित सौंदर्य में एनिमेटेड छवियों में बदलने का उन्माद पैदा हो गया।
वायरल सोशल मीडिया ट्रेंड के कारण चैटजीपीटी उपयोगकर्ताओं में रिकॉर्ड वृद्धि हुई, ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने मजाक में कहा कि उनके जीपीयू पिघल रहे हैं। मार्केट रिसर्च फर्म सिमिलरवेब के आंकड़ों के मुताबिक, औसत साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं ने इस साल पहली बार 150 मिलियन का आंकड़ा पार किया है, जो घिबली कला प्रवृत्ति से प्रेरित है।
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चैटबॉट के भीतर मूल छवि जनरेटर OpenAI के GPT-4o मॉडल द्वारा संचालित था। इसने उच्च गुणवत्ता वाली छवियों का मंथन किया क्योंकि GPT-4o ने अन्य एआई मॉडल द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रसार प्रक्रिया के बजाय छवि प्रतिपादन के लिए चरण-दर-चरण, ऊपर से नीचे ऑटोरेग्रेसिव दृष्टिकोण अपनाया। एक और उल्लेखनीय विशेषता कलाकृति उत्पन्न करने के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में मौजूदा फोटो या अपलोड की गई छवि का उपयोग करने की मॉडल की क्षमता थी।
4. मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (एमसीपी) का आलिंगन
2025 में कई एआई कंपनियों ने एआई एजेंटों, एलएलएम-संचालित स्वायत्त प्रणालियों पर केंद्रित ब्राउज़र, शॉपिंग टूल और अन्य उत्पाद भेजे जो स्वयं कार्यों को पूरा करने में सक्षम हैं। जबकि प्रमुख उद्यमों ने उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई एजेंटों को अपनाया है, रोजमर्रा, उपभोक्ता-संबंधित कार्यों के लिए उनका व्यापक उपयोग अभी भी शुरू नहीं हुआ है।
एआई एजेंटों के अभी भी धीमे और कम विश्वसनीय होने का एक कारण यह है कि उन्हें वेब से जानकारी को नेविगेट करने और खींचने का काम सौंपा जाता है, जो मशीनों के बजाय मनुष्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहीं पर मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (एमसीपी) आता है। यह चैटबॉट्स और एआई एजेंटों को बाहरी डेटा स्रोतों से सुरक्षित रूप से जुड़ने और वास्तविक कार्रवाई करने की अनुमति देता है।
हालाँकि एमसीपी को एंथ्रोपिक द्वारा 2024 में विकसित किया गया था, क्लाउड के पीछे एआई स्टार्टअप ने दिसंबर 2025 में लिनक्स फाउंडेशन को एमसीपी मानक दान किया था, जहां इसे नवगठित एजेंट एआई फाउंडेशन (एएआईएफ) द्वारा प्रबंधित किया जाएगा। AAIF में Google, Microsoft, AWS, Cloudflare और Bloomberg के समर्थन के साथ एंथ्रोपिक, ब्लॉक और OpenAI शामिल हैं।
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माइक्रोसॉफ्ट और गूगल जैसी प्रतिस्पर्धी बड़ी तकनीकी कंपनियों ने भी इस साल इंटरनेट संचालन में व्यापक, मौलिक बदलाव के हिस्से के रूप में अपनी सेवाओं के लिए एमसीपी के समर्थन की घोषणा की।
5. अंतरिक्ष में प्रशिक्षित पहला AI मॉडल
दिसंबर 2025 में, एनवीडिया समर्थित एआई स्टार्टअप स्टारक्लाउड ने घोषणा की कि उसने जीपीयू का उपयोग करके पहले जेनरेटर एआई मॉडल को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित किया है। पृथ्वी की निचली कक्षा में एक उपग्रह पर सवार. यह मॉडल Google के ओपन-वेट स्मॉल लैंग्वेज मॉडल (SLM) जेम्मा का एक परिष्कृत संस्करण है। इसे उपग्रह के टेलीमेट्री सेंसर के साथ भी एकीकृत किया गया है, जो इसकी ऊंचाई, अभिविन्यास, स्थान और गति को मापता है। इससे पृथ्वी पर उपयोगकर्ता उपग्रह के स्थान के बारे में चैटबॉट से पूछताछ कर सकते हैं और ‘मैं अफ्रीका से ऊपर हूं और 20 मिनट में, मैं मध्य पूर्व से ऊपर हो जाऊंगा’ जैसे अपडेट प्राप्त कर सकते हैं।
जेम्मा के अलावा, स्टारक्लाउड ने कहा कि उसने विलियम शेक्सपियर के संपूर्ण कार्यों पर ओपनएआई के संस्थापक सदस्य लेडी करपैथी द्वारा बनाई गई एसएलएम, नैनोजीपीटी को प्रशिक्षित करने के लिए अंतरिक्ष-आधारित एच100 चिप का उपयोग किया।
इस आलोचना के बीच कि डेटा केंद्रों और एआई बुनियादी ढांचे के लिए बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों की अतृप्त मांग पृथ्वी के संसाधनों पर दबाव डाल रही है, तकनीकी कंपनियां रोजाना लाखों लीटर पानी खींचे बिना या पृथ्वी पर पर्याप्त ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन पैदा किए बिना डेटा केंद्र बनाने और एआई मॉडल चलाने के लिए बाहरी अंतरिक्ष सहित आउट-ऑफ-द-बॉक्स समाधान तलाश रही हैं।
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यह प्रदर्शित करके कि एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया जा सकता है और कक्षा में सौर-पैनल-फिट उपग्रहों पर जीपीयू पर चलाया जा सकता है, स्टारक्लाउड दिखाता है कि विज्ञान-कल्पना जैसी अवधारणा उतनी विचित्र नहीं है जितनी लगती है। यह एक पूरी तरह से नए उद्योग के जन्म का प्रतीक हो सकता है। हालाँकि, अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना बाकी है और रास्ते में कई बाधाओं का समाधान करना बाकी है।