साल 2030 तक हाइपरस्केल क्लाउड रेवेन्यू USD 1 ट्रिलियन सालाना से ज्यादा होने की उम्मीद

नई दिल्ली में 27 सितंबर को जारी ब्लैकॉक रिपोर्ट के अनुसार, साल 2030 तक हाइपरस्केल क्लाउड रेवेन्यू USD 1 ट्रिलियन सालाना से ज्यादा हो सकता है। यह वृद्धि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यानी AI सिस्टम को ट्रेन और रन करने के लिए जरूरी कंप्यूटिंग रिसोर्सेज की बढ़ती डिमांड के कारण होगी। रिपोर्ट में बताया गया है कि AI और ब्लॉकचेन आधारित डिजिटल एसेट्स के मिलने से कंप्यूटिंग कैपेसिटी एक जरूरी इकोनॉमिक रिसोर्स बनती जा रही है।
रिपोर्ट के अनुसार, कंप्यूटिंग पावर डिजिटल एसेट्स के लिए एक उभरता हुआ प्रमुख मार्केट है। इस मार्केट में प्रोसेसिंग कैपेसिटी पर स्टैंडर्डाइज्ड क्लेम फाइनेंसिंग और सेटलमेंट के लिए एक प्रैक्टिकल फ्रेमवर्क देते हैं। जैसे-जैसे ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर एजेंट अधिक सक्षम होते हैं, लिक्विड कंप्यूट मार्केट इन सिस्टम्स को सीधे हार्डवेयर इंफ्रास्ट्रक्चर का सोर्स ढूंढने, उसे ऑप्टिमाइज़ करने और उसके लिए भुगतान करने की अनुमति देते हैं।
- ब्लैकॉक रिपोर्ट के अनुसार साल 2030 तक हाइपरस्केल क्लाउड रेवेन्यू USD 1 ट्रिलियन सालाना से अधिक हो सकता है
- AI और ब्लॉकचेन आधारित डिजिटल एसेट्स के मिलने से कंप्यूटिंग कैपेसिटी एक जरूरी इकोनॉमिक रिसोर्स बन रही है
- बड़े भाषा मॉडल भाषा को संख्यात्मक मूल्यांकन के लिए टोकन में बदलते हैं और डिस्ट्रीब्यूटेड लेजर आर्थिक अधिकारों को रजिस्टर करते हैं
- एजेंटिक कॉमर्स के लिए प्रोग्रामेबल पेमेंट रेल्स की मांग है जिसके तहत ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर सिस्टम स्टेबलकॉइन्स और प्रोटोकॉल का उपयोग करते हैं
AI और डिजिटल एसेट्स का संबंध
कोर इंटीग्रेशन में AI और डिजिटल एसेट्स का एक अंतर्निहित स्ट्रक्चरल कनेक्शन है। रिपोर्ट में देखा गया है कि AI मशीन-नेटिव इंटेलिजेंस देता है, जबकि डिजिटल एसेट्स मशीन-नेटिव मनी की आपूर्ति करते हैं। एजेंटिक AI के उदय के साथ यह गतिशीलता केंद्र में आ जाती है। एजेंटिक AI उन सिस्टम्स को कहते हैं जो न्यूनतम मानव निगरानी के साथ बाहरी नेटवर्क पर कई चरणों वाले लक्ष्यों को निष्पादित करने में सक्षम होते हैं।
रिपोर्ट में कहा गया है कि AI मशीन-नेटिव इंटेलिजेंस का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि डिजिटल एसेट्स मशीन-नेटिव मनी का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह एलाइनमेंट एजेंटिक AI के उदय के साथ विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है। ब्लॉकचेन वह प्रोग्रामेबल इंफ्रास्ट्रक्चर देता है जो इंटेलिजेंस को इकोनॉमिक एक्टिविटी से जोड़ता है।
टोकनाइजेशन मॉडल और प्रोग्रामेबल पेमेंट रेल्स
रिपोर्ट में बताया गया है कि दोनों सेक्टर एक जैसे टोकनाइजेशन मॉडल का उपयोग करते हैं। लार्ज लैंग्वेज मॉडल भाषा को संख्यात्मक मूल्यांकन के लिए टोकन में पार्स करते हैं। इसके अलावा डिस्ट्रीब्यूटेड लेजर मशीन-वेरिफिएबल ट्रांसफर के लिए डिज़ाइन किए गए टोकन के रूप में आर्थिक अधिकारों को रजिस्टर करते हैं।
एजेंटिक कॉमर्स के लिए प्रोग्रामेबल पेमेंट रेल्स की मांग होती है। पारंपरिक फाइनेंशियल मैकेनिज्म जैसे ऑटोमेटेड क्लियरिंग हाउस और कार्ड चैनल ऑनबोर्डिंग नियम और लागत संरचनाएं पेश करते हैं जो लगातार होने वाले कम मूल्य के माइक्रोट्रांसपेक्शन के लिए कम उपयुक्त होते हैं। इसके परिणामस्वरूप ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर सिस्टम स्टेबलकॉइन्स और विशेष ट्रांसफर प्रोटोकॉल जैसे x402 और ACP का रुख करते हैं।
वर्तमान ऑपरेटिंग वातावरण की स्थिति
संभावित लाभ के बावजूद रिपोर्ट में इस बात पर जोर दिया गया है कि वर्तमान ऑपरेटिंग वातावरण अभी शुरुआती चरण में है। कंप्यूट क्लेम और एजेंट-संचालित ट्रांजैक्शन वॉल्यूम में लिक्विडिटी अभी मामूली बनी हुई है। हालांकि जैसे-जैसे मशीन स्वायत्तता गहरी होती है, डिजिटल एसेट्स, टोकनाइज्ड रियल-वर्ल्ड एसेट्स और बेस सेटलमेंट क्रिप्टोकरेंसी मशीन-से-मशीन फाइनेंशियल एक्टिविटी के बुनियादी घटक बनने के लिए तैयार हैं।