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Meta के सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने आर्टिफिशियल सुपरइंटेलिजेंस की दौड़ में शीर्ष शोधकर्ताओं और अधिकारियों को भर्ती करने के लिए अरबों डॉलर खर्च करते हुए अभूतपूर्व एआई टैलेंट अधिग्रहण अभियान शुरू किया है। Scale AI में 14.3 अरब डॉलर का निवेश कर उसके सीईओ अलेक्ज़ेंडर वांग को लाने के बाद, Meta अब Safe Superintelligence के डैनियल ग्रॉस और GitHub के पूर्व सीईओ नैट फ्रीडमैन को भी जोड़ रहा है। यह आक्रामक रणनीति Meta के लिए एक बड़ा बदलाव है, जहां सुपरइंटेलिजेंस के रास्ते को लेकर आंतरिक असहमति है—मुख्य एआई वैज्ञानिक यान लेकुन बड़े भाषा मॉडल के दृष्टिकोण को लेकर संशय में हैं।

भारत ने अपनी राष्ट्रीय AI कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर को 34,000 से अधिक GPU तक विस्तार कर देश की AI क्षमताओं में महत्वपूर्ण प्रगति की है। इस पहल के तहत, सोकेट AI भारत का पहला ओपन-सोर्स 120-बिलियन-पैरामीटर भाषा मॉडल विकसित कर रहा है, जिसे भारतीय भाषाओं के लिए अनुकूलित किया गया है। यह विस्तार भारत की AI संप्रभुता के प्रति प्रतिबद्धता और पारंपरिक पश्चिमी केंद्रों के बाहर वैश्विक AI अनुसंधान केंद्र के रूप में उभरती स्थिति को दर्शाता है।

वैज्ञानिक अब अत्याधुनिक एआई-संचालित फेसियल रिकग्निशन तकनीक का उपयोग हंपबैक व्हेल्स की विश्व महासागरों में होने वाली लंबी प्रवास यात्राओं के दौरान ट्रैकिंग और निगरानी के लिए कर रहे हैं। यह नवोन्मेषी प्रणाली व्हेल्स की पूंछ पर मौजूद अद्वितीय निशानों का विश्लेषण कर व्यक्तिगत व्हेल्स की पहचान करती है और 70,500 से अधिक व्हेल्स का अभूतपूर्व वैश्विक डाटाबेस तैयार करती है। यह तकनीक शोधकर्ताओं को इन विशाल समुद्री जीवों की भोजन और प्रजनन स्थलों के बीच यात्रा के दौरान निगरानी करने में सक्षम बनाती है, जिससे जनसंख्या प्रवृत्तियों, स्वास्थ्य स्थितियों और पर्यावरणीय खतरों के प्रति उनकी प्रतिक्रियाओं की महत्वपूर्ण जानकारी मिलती है।

मेटा ने डेटा लेबलिंग कंपनी स्केल एआई में $14.3 बिलियन का निवेश करते हुए 49% हिस्सेदारी हासिल की है और इसके 28 वर्षीय सीईओ अलेक्ज़ांडर वांग को मेटा की नई 'सुपरइंटेलिजेंस' यूनिट का नेतृत्व करने के लिए शामिल किया है, जो एजीआई विकास पर केंद्रित है। इस रणनीतिक साझेदारी ने एआई उद्योग में हलचल मचा दी है, क्योंकि ओपनएआई और गूगल जैसे प्रतिस्पर्धी अब स्केल एआई के साथ अपने संबंध कम कर रहे हैं, मेटा की डेटा तक नई पहुँच को लेकर चिंताओं के चलते। यह बड़ा निवेश सीईओ मार्क जुकरबर्ग की 2025 के लिए मेटा की शीर्ष प्राथमिकता के रूप में एआई को घोषित करने के अनुरूप है, क्योंकि कंपनी उद्योग के अग्रणी खिलाड़ियों के साथ अंतर कम करने का प्रयास कर रही है।

माइक्रोकंट्रोलर आधारित टाइनी मशीन लर्निंग से आगे बढ़कर अब और अधिक उन्नत टाइनी डीप लर्निंग एज कंप्यूटिंग की क्षमताओं को बदल रही है। इस प्रगति में मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन, समर्पित न्यूरल एक्सेलेरेशन हार्डवेयर और ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग टूल्स जैसी तकनीकी नवाचारों का योगदान है, जिससे सीमित संसाधनों वाले डिवाइसेज़ पर भी जटिल एआई मॉडल तैनात किए जा सकते हैं। यह उपलब्धि हेल्थकेयर मॉनिटरिंग, औद्योगिक सिस्टम और कंज़्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में क्लाउड कनेक्टिविटी के बिना ही एआई की पहुंच को काफी बढ़ा रही है।

गूगल डीपमाइंड ने अल्फाजीनोम नामक एक क्रांतिकारी एआई सिस्टम पेश किया है, जो एक मिलियन डीएनए बेस पेयर तक का विश्लेषण कर जीन नियंत्रण और उत्परिवर्तन के प्रभावों की भविष्यवाणी कर सकता है। यह तकनीक जीनोमिक अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण छलांग है, जो रोगों की समझ और दवा विकास को बदल सकती है। अल्फाजीनोम हाल ही में सामने आई अन्य एआई नवाचारों में शामिल है, जिनमें स्वयं-सुधारने वाले भाषा मॉडल, मच्छर के आकार के निगरानी ड्रोन और स्वायत्त सीखने वाले फैक्ट्री रोबोट शामिल हैं।

गोल्डमैन सैक्स के विश्लेषकों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन को अमेरिकी विनिर्माण उत्पादकता में गिरावट को दूर करने का सबसे आशाजनक मार्ग बताया है, न कि टैरिफ को। उनकी हालिया रिपोर्ट के अनुसार, तकनीकी प्रगति फैक्ट्री निवेश को प्रोत्साहित करने और स्वचालन क्षमताओं को बढ़ाने के दोहरे लाभ प्रदान कर सकती है। हालांकि, विश्लेषक विनिर्माण मंदी के पूर्ण उलटफेर की भविष्यवाणी करने में सतर्क हैं, क्योंकि विनिर्माण में एआई अनुप्रयोग अभी भी विकसित हो रहे हैं।

अप्रैल में 30% की गिरावट के बाद, Nvidia ने जबरदस्त वापसी करते हुए अब तक के उच्चतम स्तर को छू लिया है और इस वर्ष अब तक 16% की वृद्धि दर्ज की है, जिससे AI चिप बाजार में उसकी असाधारण मजबूती साबित होती है। विश्लेषकों का अनुमान है कि Nvidia की आय इस वित्तीय वर्ष में लगभग 200 अरब डॉलर और अगले वर्ष 250 अरब डॉलर तक पहुँच सकती है, जबकि अगले तीन से पाँच वर्षों में उसकी कमाई लगभग 29% वार्षिक दर से बढ़ने की उम्मीद है। कंपनी का लगातार दबदबा विभिन्न उद्योगों में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर में हो रहे मजबूत और स्थायी निवेश को दर्शाता है।

वैज्ञानिकों ने एक क्रांतिकारी ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस विकसित किया है, जो ईईजी कैप से प्राप्त न्यूरल सिग्नलों को 70% से अधिक सटीकता के साथ पठनीय टेक्स्ट में बदल देता है। यह प्रणाली एक एआई मॉडल का उपयोग करती है, जो मस्तिष्क तरंगों को डिकोड करता है, और एक भाषा मॉडल इन सिग्नलों को सुसंगत वाक्यों में पुनर्निर्मित करता है। यह तकनीक पक्षाघात या बोलने में अक्षम लोगों के लिए नई उम्मीद लेकर आई है और उनके संवाद के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला सकती है।

रैंड कॉर्पोरेशन की नवीनतम रिपोर्ट, 27 जून 2025 को अपडेट की गई, बताती है कि 2030 तक वैश्विक एआई लीडर बनने की चीन की व्यापक रणनीति महत्वपूर्ण परिणाम दिखा रही है। 'फुल स्टैक: चीन की विकसित होती एआई औद्योगिक नीति' नामक इस विश्लेषण में बीजिंग द्वारा एआई टेक्नोलॉजी स्टैक के हर स्तर पर औद्योगिक नीति उपकरणों के उपयोग की समीक्षा की गई है। चीनी एआई मॉडल शीर्ष अमेरिकी मॉडलों के साथ प्रदर्शन का अंतर तेजी से कम कर रहे हैं, वहीं इलेक्ट्रिक वाहनों से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक कई क्षेत्रों में एआई अपनाने की रफ्तार तेज हो गई है।

वियना विश्वविद्यालय और अंतरराष्ट्रीय सहयोगियों के शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि छोटे पैमाने के फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटर मशीन लर्निंग के प्रदर्शन को उल्लेखनीय रूप से बढ़ा सकते हैं। नेचर फोटोनिक्स में प्रकाशित इस क्रांतिकारी अध्ययन में बताया गया है कि फोटोनिक प्रोसेसरों पर चलने वाले क्वांटम-संवर्धित एल्गोरिद्म विशिष्ट कार्यों में पारंपरिक प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। यह उपलब्धि एआई में क्वांटम लाभ के पहले व्यावहारिक उदाहरणों में से एक है, जो मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों की बढ़ती ऊर्जा मांग को संबोधित कर सकती है।

हांगकांग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक अत्याधुनिक स्वायत्त ड्रोन विकसित किया है, जो बिना GPS या पारंपरिक नेविगेशन सिस्टम के घने जंगलों में 45 मील प्रति घंटे तक की रफ्तार से उड़ सकता है। सेफ्टी-अश्योर्ड हाई-स्पीड एरियल रोबोट (SUPER) उन्नत 3D LiDAR तकनीक का उपयोग करता है, जिससे यह 2.5 मिलीमीटर जितनी पतली बाधाओं को भी 70 मीटर दूर से पहचान सकता है। यह बायोमिमेटिक तकनीक स्वायत्त उड़ान क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है, जो पक्षियों की जटिल वातावरण में तेज़ी और सटीकता से नेविगेट करने की प्राकृतिक क्षमता की नकल करती है।

वैज्ञानिक और एआई विशेषज्ञ 30 जून, 2025 को वाशिंगटन डी.सी. स्थित नासा मुख्यालय के बाहर विरोध प्रदर्शन करेंगे। वे ट्रंप प्रशासन द्वारा प्रस्तावित नासा के विज्ञान बजट में 47% कटौती का विरोध कर रहे हैं। यह कटौती कई एआई-संचालित अंतरिक्ष अन्वेषण पहलों को खतरे में डाल देगी और नासा के कर्मचारियों की संख्या लगभग एक-तिहाई तक घट सकती है। जहां मंगल ग्रह पर मानव मिशन के लिए बजट बढ़ाया गया है, वहीं आलोचकों का कहना है कि कुल मिलाकर यह कटौती अमेरिका की अंतरिक्ष तकनीक और एआई नवाचार में नेतृत्व क्षमता को गंभीर रूप से नुकसान पहुंचाएगी।

एंथ्रॉपिक ने अपने इकोनॉमिक फ्यूचर्स प्रोग्राम की शुरुआत की है, जिसका उद्देश्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के श्रम बाजार पर प्रभाव का अध्ययन करना और आने वाले आर्थिक परिवर्तन के लिए नीति सिफारिशें विकसित करना है। 27 जून को घोषित इस पहल के तहत $50,000 तक के शोध अनुदान दिए जाएंगे, वाशिंगटन डी.सी. और यूरोप में नीति संगोष्ठियों का आयोजन किया जाएगा, और एआई के आर्थिक प्रभाव को ट्रैक करने के लिए दीर्घकालिक डेटा सेट तैयार किए जाएंगे। यह कार्यक्रम ऐसे समय में आया है जब एआई के कारण रोजगार में संभावित व्यवधान को लेकर चिंता बढ़ रही है। एंथ्रॉपिक के सीईओ ने पहले चेतावनी दी थी कि एआई अगले पांच वर्षों में आधे एंट्री-लेवल श्वेतपोश नौकरियों को समाप्त कर सकता है।

एआई उद्योग में बुनियादी टिनी मशीन लर्निंग (TinyML) से अधिक उन्नत टिनी डीप लर्निंग (TinyDL) के कार्यान्वयन की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव देखा जा रहा है, खासकर सीमित संसाधनों वाले एज डिवाइसेज़ पर। यह बदलाव न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट्स, मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों और विशेष डेवेलपमेंट टूल्स में नवाचारों द्वारा प्रेरित है। इन प्रगति के चलते हेल्थकेयर, औद्योगिक निगरानी और कंज़्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स जैसे क्षेत्रों में माइक्रोकंट्रोलर आधारित जटिल एआई एप्लिकेशन संभव हो रहे हैं।

Nvidia ने AI चिप बाजार में अपनी बढ़त बरकरार रखते हुए Q1 2025 में रिकॉर्ड $44.1 अरब की आय दर्ज की है, जो साल-दर-साल 69% की वृद्धि है, भले ही चीन को निर्यात पर हालिया प्रतिबंध लगे हों। वहीं, AMD अपनी नई MI350 सीरीज़ के साथ रणनीतिक रूप से आगे बढ़ रही है, जिसके बारे में CEO लिसा सू का दावा है कि यह कुछ परिस्थितियों में Nvidia के उत्पादों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है। कुल AI चिप बाजार के 2028 तक $500 अरब से अधिक होने का अनुमान है, जिससे सेमीकंडक्टर दिग्गजों के बीच कड़ी प्रतिस्पर्धा बढ़ रही है।

चीनी एआई कंपनियां DeepSeek और Qwen, पश्चिमी एआई लीडर्स को कड़ी टक्कर दे रही हैं। इन कंपनियों के मॉडल्स Meta के Llama 3.1 और Anthropic के Claude 3.5 Sonnet के प्रदर्शन के बराबर या उससे बेहतर साबित हुए हैं। यह तेज़ प्रगति चीन की 2017 में शुरू हुई रणनीतिक एआई विकास योजना का परिणाम है, जिसने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को राष्ट्रीय प्राथमिकता बनाया। 2022 तक, चीन ने एआई से जुड़े अमेरिका की तुलना में चार गुना अधिक पेटेंट दाखिल किए, हालांकि अमेरिकी पेटेंट्स को आमतौर पर अधिक उद्धरण और अंतरराष्ट्रीय प्रभाव मिलता है।

डच लोकेशन टेक्नोलॉजी कंपनी TomTom ने सोमवार को घोषणा की कि वह अपनी वैश्विक कार्यबल का लगभग 10% यानी 300 नौकरियों में कटौती करेगी। यह कदम कंपनी की रणनीतिक दिशा में बदलाव और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एकीकरण का हिस्सा है। एम्स्टर्डम स्थित यह नेविगेशन अग्रणी कंपनी अपने संगठन को AI के साथ उत्पाद विकास में अपनाने के लिए पुनर्गठित कर रही है, जिससे एप्लिकेशन डेवलपमेंट, सेल्स और सपोर्ट से जुड़े पद सबसे अधिक प्रभावित होंगे। यह पुनर्गठन केवल लागत में कटौती नहीं, बल्कि डिजिटल मैपिंग के बदलते परिदृश्य में TomTom को प्रतिस्पर्धी बनाए रखने के लिए एक सोच-समझकर उठाया गया कदम है।

Pearson और Google Cloud ने एक बहुवर्षीय रणनीतिक साझेदारी की है, जिसके तहत AI-आधारित शैक्षिक टूल्स विकसित किए जाएंगे जो K-12 छात्रों के लिए सीखने को व्यक्तिगत बनाएंगे और शिक्षकों को डेटा-आधारित इनसाइट्स प्रदान करेंगे। यह सहयोग Pearson की शैक्षिक विशेषज्ञता और Google की उन्नत AI तकनीकों—जैसे Gemini मॉडल्स और LearnLM—को जोड़कर अनुकूलनशील शिक्षा अनुभव तैयार करेगा। यह महत्वपूर्ण गठबंधन शिक्षा को एक जैसे समाधान से आगे ले जाकर व्यक्तिगत सीखने की यात्रा की ओर ले जाने का लक्ष्य रखता है, जिससे छात्र AI-आधारित भविष्य के लिए तैयार हो सकें।

माइक्रोसॉफ्ट की AI for Good लैब ने GIRAFFE नामक एक ओपन-सोर्स एआई टूल लॉन्च किया है, जो जिराफ की अनूठी धब्बेदार आकृतियों के आधार पर उन्हें 90% से अधिक सटीकता के साथ पहचान सकता है। वाइल्ड नेचर इंस्टीट्यूट के सहयोग से विकसित यह तकनीक तंजानिया के संकटग्रस्त जिराफ आबादी की निगरानी में संरक्षणकर्ताओं की मदद करती है, जिनकी संख्या पिछले तीन दशकों में 50% से अधिक घट गई है। यह प्रणाली कैमरा ट्रैप और ड्रोन से प्राप्त हजारों छवियों को प्रोसेस कर प्रवास मार्ग, प्रजनन पैटर्न और आबादी के रुझानों पर महत्वपूर्ण डेटा प्रदान करती है।