स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने अपना व्यापक 2025 एआई इंडेक्स जारी किया है, जिसमें वैश्विक एआई परिदृश्य का शोध, तकनीकी प्रदर्शन, अर्थव्यवस्था और पर्यावरणीय प्रभाव के आधार पर डेटा-संचालित विश्लेषण प्रस्तुत किया गया है।
400 से अधिक पृष्ठों की इस रिपोर्ट में एआई अर्थव्यवस्था में एक चौंकाने वाला विरोधाभास सामने आया है। जहां एक ओर फ्रंटियर एआई मॉडल्स का प्रशिक्षण बेहद महंगा हो गया है—जैसे गूगल का जेमिनी 1.0 अल्ट्रा, जिसकी प्रशिक्षण लागत अनुमानित $192 मिलियन रही—वहीं इन मॉडलों के उपयोग की लागत में भारी गिरावट आई है। GPT-3.5 स्तर के प्रदर्शन वाले एआई मॉडल से क्वेरी करने की लागत नवंबर 2022 में प्रति मिलियन टोकन $20 थी, जो अक्टूबर 2024 तक घटकर सिर्फ $0.07 रह गई—यानी 18 महीनों में 280 गुना कमी।
इनफेरेंस लागत में आई इस भारी गिरावट का श्रेय हार्डवेयर दक्षता में उल्लेखनीय सुधार को जाता है। रिपोर्ट के अनुसार, एंटरप्राइज एआई हार्डवेयर की लागत हर साल 30% घटी है, जबकि ऊर्जा दक्षता में 40% वार्षिक सुधार हुआ है। इन रुझानों के चलते उन्नत एआई अपनाने की बाधाएं तेजी से कम हो रही हैं—अब 78% संगठन एआई का उपयोग कर रहे हैं, जबकि 2023 में यह आंकड़ा 55% था।
हालांकि, बड़े एआई मॉडलों के प्रशिक्षण का पर्यावरणीय प्रभाव तेजी से बढ़ रहा है। फ्रंटियर एआई मॉडल्स के प्रशिक्षण से कार्बन उत्सर्जन लगातार बढ़ा है—मेटा के Llama 3.1 के प्रशिक्षण से अनुमानित 8,930 टन CO2 उत्सर्जित हुआ, जो लगभग 500 औसत अमेरिकियों के वार्षिक उत्सर्जन के बराबर है। यही कारण है कि एआई कंपनियां अपने डेटा सेंटर्स के लिए कार्बन-मुक्त ऊर्जा के विश्वसनीय स्रोत के रूप में परमाणु ऊर्जा की ओर बढ़ रही हैं।
रिपोर्ट में वैश्विक एआई परिदृश्य में बदलती प्रवृत्तियों को भी उजागर किया गया है। जहां अमेरिका उल्लेखनीय एआई मॉडल्स के निर्माण में अपनी बढ़त बनाए हुए है (2024 में 40 मॉडल्स, चीन के 15 की तुलना में), वहीं चीनी मॉडल्स तेजी से प्रदर्शन का अंतर कम कर रहे हैं। शीर्ष अमेरिकी और चीनी मॉडलों के बीच का अंतर जनवरी 2024 में 9.26% था, जो फरवरी 2025 तक घटकर सिर्फ 1.70% रह गया।
जैसे-जैसे एआई उद्योगों को बदल रहा है, स्टैनफोर्ड का एआई इंडेक्स इस तेजी से विकसित हो रही तकनीक के अवसरों और चुनौतियों को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन बन गया है। निष्कर्ष बताते हैं कि जहां एआई का डिप्लॉयमेंट अधिक सुलभ और किफायती हो रहा है, वहीं उद्योग को और अधिक शक्तिशाली मॉडल्स के विकास से जुड़े बढ़ते पर्यावरणीय खर्चों का समाधान भी करना होगा।