Sundar Pichai ने Google को कैसे एआई को इंटरनेट की एक बुनियादी परत बनाने की दिशा में मोड़ा—उत्पाद, इन्फ्रास्ट्रक्चर, डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म और सुरक्षा के व्यावहारिक निर्णयों का विश्लेषण।
एक internet primitive एक ऐसा बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक है जिसकी आप उम्मीद करते हैं कि वहाँ होगा—जैसे हाइपरलिंक्स, सर्च, नक्शे, या पेमेंट। लोग इसके काम करने के तरीके के बारे में नहीं सोचते; वे बस उम्मीद करते हैं कि यह हर जगह, सस्ता और भरोसेमंद रूप से उपलब्ध होगा।
Sundar Pichai का बड़ा दांव यह है कि एआई को उसी तरह का बिल्डिंग ब्लॉक बनाना चाहिए: कुछ उत्पादों में छिपा विशेष फ़ीचर न होकर वेब पर कई अनुभवों के नीचे एक डिफ़ॉल्ट क्षमता के रूप में मौजूद हो।
कई सालों तक एआई ऐड-ऑन के रूप में दिखा: बेहतर फ़ोटो टैगिंग यहाँ, स्मार्ट स्पैम फ़िल्टरिंग वहाँ। Pichai जो बदलाव लेकर आए वे ज़्यादा संरचनात्मक थे। “कहाँ हम एआई छिड़कें?” पूछने की बजाय कंपनियाँ अब पूछने लगीं, “हम ऐसे उत्पाद कैसे डिज़ाइन करें जो मानकर चलें कि एआई हमेशा उपलब्ध है?”
इस मानसिकता से प्राथमिकताएँ बदलती हैं:
यह मॉडल आर्किटेक्चर या ट्रेनिंग रेसिपीज़ में तकनीकी गहरी जानकारी नहीं है। यह रणनीति और उत्पाद निर्णयों के बारे में है: Pichai के तहत Google ने एआई को साझा इन्फ्रास्ट्रक्चर कैसे बनाया, उस ने उत्पादों को कैसे प्रभावित किया, और आंतरिक प्लेटफ़ॉर्म विकल्पों ने क्या संभव बनाया।
हम व्यावहारिक घटकों के ज़रिये चलेंगे जो एआई को एक प्रिमिटिव बनाने के लिए जरूरी हैं:
अंत तक, आपको यह स्पष्ट तस्वीर मिल जाएगी कि संगठनात्मक और रणनीतिक रूप से क्या चाहिए ताकि एआई आधुनिक वेब की तरह बुनियादी और सर्वविदित महसूस हो।
Sundar Pichai का Google पर एआई दिशा पर प्रभाव उस प्रकार के काम को देखकर समझ में आता है जिसने उनके करियर को बनाया: ऐसे उत्पाद जो सिर्फ़ उपयोगकर्ता नहीं जीतते, बल्कि अन्य लोग जिन पर निर्माण कर सकें, ऐसे फाउंडेशन बनाते हैं।
Pichai 2004 में Google में शामिल हुए और जल्दी ही “डिफ़ॉल्ट” अनुभवों से जुड़े—ऐसे टूल जिन पर लाखों निर्भर करते हैं बिना अंदरूनी मेकॅनिज़्म के बारे में सोचे। उन्होंने Chrome के उदय में केंद्रीय भूमिका निभाई—सिर्फ ब्राउज़र के रूप में नहीं, बल्कि वेब तक तेज़, सुरक्षित पहुँच के रूप में जो मानकों और डेवलपर अपेक्षाओं को आगे बढ़ाता था।
बाद में उन्होंने Android की बड़ी ज़िम्मेदारी ली। इसका मतलब था विशाल पार्टनर इकोसिस्टम (डिवाइस मेकर्स, कैरियर्स, ऐप डेवलपर्स) का संतुलन बनाना, जबकि प्लेटफ़ॉर्म को सुसंगत रखना। यह एक विशिष्ट प्रकार का उत्पाद नेतृत्व है: आप सिर्फ़ किसी एक ऐप या फीचर के लिए अनुकूलित नहीं कर सकते—आपको नियम, APIs, और प्रोत्साहन सेट करने होते हैं जो स्केल करें।
प्लेटफ़ॉर्म-बिल्डर मानसिकता एआई को “सामान्य” महसूस कराने की चुनौती पर अच्छी तरह फिट बैठती है।
जब एआई को प्लेटफ़ॉर्म की तरह माना जाता है, तो नेतृत्व के निर्णय आमतौर पर प्राथमिकता देते हैं:
Pichai 2015 में Google CEO बने (और 2019 में Alphabet CEO), जिससे उन्हें कंपनी-व्यापी बदलाव को आगे बढ़ाने का स्थान मिला: एआई को एक साइड प्रोजेक्ट न मानकर साझा इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाना। यह परिप्रेक्ष्य बाद के विकल्पों—आंतरिक टूलिंग मानकीकरण, कंप्यूट में निवेश, और उत्पादों में एआई को पुनःउपयोगी परत में बदलने—को समझाने में मदद करता है।
Google का रास्ता एआई को “बुनियादी” महसूस कराने का सिर्फ़ चतुर मॉडल नहीं था—यह उन स्थानों के बारे में था जहाँ वे मॉडल रह सकते थे। कुछ कंपनियाँ बड़े उपभोक्ता पहुँच, परिपक्व उत्पादों, और लंबे समय से चल रहे शोध प्रोग्राम्स के चौराहे पर नहीं बैठतीं। इस संयोजन ने असाधारण तेज़ फीडबैक लूप बनाया: सुधार भेजो, देखें कि वे कैसे प्रदर्शन करते हैं, और परिष्कृत करें।
जब अरबों क्वेरीज, वीडियो, और ऐप इंटरैक्शन कुछ मुख्य सेवाओं से होकर गुजरते हैं, तो भले ही छोटे लाभ भी मायने रखते हैं। बेहतर रैंकिंग, कम अप्रासंगिक परिणाम, थोड़ी बेहतर स्पीच रिकग्निशन—Google के पैमाने पर ये छोटे-छोटे इजाफे उपयोगकर्ताओं के रोज़मर्रा अनुभव में स्पष्ट अंतर ला देते हैं।
“डेटा लाभ” का मतलब क्या है, इसमें सटीक होना जरूरी है। Google के पास इंटरनेट तक जादुई पहुँच नहीं है, और यह केवल बड़े होने के कारण परिणामों की गारंटी नहीं दे सकता। लाभ मुख्यतः परिचालनिक है: लंबे समय से चल रहे उत्पाद संकेत उत्पन्न करते हैं जिनका उपयोग गुणवत्ता का मूल्यांकन करने, रिग्रेशन पकड़ने, और उपयोगिता मापने के लिए किया जा सकता है (नीतियों और कानूनी सीमाओं के भीतर)।
Search ने लोगों को तेज़, सटीक उत्तरों की उम्मीद सिखाई। समय के साथ, ऑटोकम्प्लीट, स्पेलिंग करेक्शन और क्वेरी समझ जैसी सुविधाओं ने यह अपेक्षा बढ़ा दी कि सिस्टम इरादा पूर्वानुमानित करें—सिर्फ कीवर्ड मैच करने के बजाय। यह मानसिकता आधुनिक एआई पर सीधे लागू होती है: उपयोगकर्ता का अर्थ भविष्यवाणी करना अक्सर केवल टाइप किए गए पर प्रतिक्रिया देने से ज़्यादा मूल्यवान होता है।
Android ने Google को वास्तविक तरीके से AI-संचालित सुविधाओं को विश्वव्यापी पैमाने पर वितरित करने का साधन दिया। वॉइस इनपुट, ऑन‑डिवाइस इंटेलिजेंस, कैमरा फीचर्स, और असिस्टेंट‑जैसे अनुभवों में सुधार कई निर्माताओं और मूल्य श्रेणियों तक पहुँच सकता है, जिससे एआई अलग उत्पाद की तरह नहीं बल्कि बिल्ट‑इन क्षमता की तरह महसूस होता है।
“मॉबाइल-फ़र्स्ट” का मतलब था स्मार्टफोन को डिफ़ॉल्ट स्क्रीन और संदर्भ के रूप में डिज़ाइन करना। “एआई-फ़र्स्ट” एक समान प्रकार का आयोजन सिद्धांत है, पर व्यापक: यह मशीन लर्निंग को उस तरह की सामान्य सामग्री मानता है जिससे उत्पाद बनाए, सुधारे और प्रदान किए जाते हैं—न कि अंत में जोड़ा गया एक विशेषण।
व्यवहार में, एक एआई-फ़र्स्ट कंपनी मान लेती है कि कई उपयोगकर्ता समस्याएँ तब बेहतर हल हो सकती हैं जब सॉफ़्टवेयर पूर्वानुमान लगा सके, सार-संक्षेप कर सके, अनुवाद कर सके, सिफारिश कर सके, या स्वचालित कर सके। प्रश्न बदलकर होता है “क्या हमें एआई यहाँ इस्तेमाल करना चाहिए?” से “हम इसे सुरक्षित और उपयोगी बनाने के लिए कैसे डिज़ाइन करें?”
एक एआई-फ़र्स्ट रुख रोज़मर्रा के निर्णयों में दिखता है:
यह यह भी बदल देता है कि “शिप करना” क्या मायने रखता है। एकल लॉन्च के बजाय, एआई फीचर्स अक्सर निरंतर ट्यूनिंग मांगते हैं—प्रदर्शन मॉनिटर करना, प्रॉम्प्ट या मॉडल व्यवहार को परिष्कृत करना, और असल‑दुनिया के उपयोग में एज‑केस दिखने पर गार्डरेल जोड़ना।
कंपनी‑व्यापी पिवोट्स तब तक काम नहीं करते जब तक वे नारे तक सीमित न रह जाएँ। नेतृत्व प्राथमिकताओं को बार‑बार सार्वजनिक फ़्रेमिंग, संसाधन आवंटन, और प्रोत्साहनों के ज़रिये सेट करता है: किस प्रोजेक्ट को हेडकाउंट मिलता है, कौन से मीट्रिक मायने रखते हैं, और कौन‑सी समीक्षाएँ पूछती हैं “यह एआई से कैसे बेहतर होता है?”
Google जितनी बड़ी कंपनी है, समन्वय मुख्य रूप से वहीं से आता है। जब टीमें सामान्य दिशा—एआई को डिफ़ॉल्ट परत—साझा करती हैं, तो प्लेटफ़ॉर्म समूह उपकरण मानकीकृत कर सकते हैं, उत्पाद टीमें आत्मविश्वास से योजना बना सकती हैं, और शोधकर्ता ब्रेकथ्रू को उन चीज़ों में अनुवाद कर सकते हैं जो स्केल कर सकें।
एआई को "इंटरनेट प्रिमिटिव" बनाना मतलब यह नहीं कि यह केवल अलग शोध डेमो या एक‑बार के उत्पाद प्रयोगों में रहे। इसे साझा फाउंडेशन—साझा मॉडल, मानक टूलिंग, और दोहराने योग्य गुणवत्ता मूल्यांकन—की ज़रूरत होती है ताकि टीमें हर बार वही बेस इस्तेमाल करके ऊपर बना सकें बजाय हर बार फिर से आविष्कार करने के।
Pichai की प्लेटफ़ॉर्म‑बिल्डर मानसिकता के तहत एक महत्वपूर्ण बदलाव यह था कि AI शोध को स्वतंत्र परियोजनाओं की श्रृंखला के रूप में न देखकर एक सप्लाई चेन की तरह देखा गया जो भरोसेमंद रूप से नए विचारों को उपयोगी क्षमताओं में बदलता है। इसका मतलब है काम को स्केलेबल पाइपलाइनों में समेकित करना: ट्रेनिंग, टेस्टिंग, सुरक्षा समीक्षा, डिप्लॉयमेंट, और लगातार मॉनिटरिंग।
जब वह पाइपलाइन साझा हो, तो प्रगति "किसके पास सबसे अच्छा प्रयोग है" नहीं रहती बल्कि बन जाती है "हम कितनी तेज़ी से सुरक्षित रूप से सुधार हर जगह शिप कर सकते हैं।" TensorFlow जैसे फ्रेमवर्क ने मॉडल निर्माण और सर्विंग के तरीके को मानकीकृत किया, जबकि आंतरिक मूल्यांकन और रोलआउट प्रथाओं ने लैब परिणामों को प्रोडक्शन फीचर्स में बदलना आसान किया।
स्थिरता सिर्फ़ परिचालन दक्षता नहीं है—यह वही चीज़ है जो एआई को भरोसेमंद बनाती है।
बिना इस सब के, उपयोगकर्ता एआई को असमान अनुभव के रूप में देखेंगे: एक जगह मददगार, दूसरी जगह भ्रमित करने वाला, और भरोसा कम।
इसे बिजली की तरह सोचिए। यदि हर घर को अपनी जनरेटर चलानी पड़े, तो बिजली महंगी, शोरगुल भरी और अविश्वसनीय होती। एक साझा पावर ग्रिड बिजली को मांग पर उपलब्ध कराता है, सुरक्षा और प्रदर्शन के मानकों के साथ।
Google का लक्ष्य एक साझा AI फाउंडेशन बनाना है: मॉडल, टूलिंग, और मूल्यांकन का एक भरोसेमंद "ग्रिड" ताकि एआई कई उत्पादों में प्लग‑इन हो सके—सुसंगत रूप से, तेज़ी से, और स्पष्ट गार्डरेल्स के साथ।
यदि एआई इंटरनेट के लिए एक बुनियादी ब्लॉक बनने वाला था, तो डेवलपर्स को प्रभावशाली शोध पत्रों से ज़्यादा चाहिए था—उन्हें ऐसे उपकरण चाहिए थे जो मॉडल ट्रेनिंग और डिप्लॉयमेंट को सामान्य सॉफ्टवेयर वर्कफ़्लो जैसा बना दें।
TensorFlow ने मशीन लर्निंग को विशेषज्ञ शिल्प से इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में बदलने में मदद की। Google के अंदर इसने यह मानकीकृत किया कि टीमें ML सिस्टम कैसे बनाती और शिप करती हैं, जिससे दुहराव काम घटे और विचारों को एक उत्पाद समूह से दूसरे में ले जाना आसान हुआ।
Google के बाहर, TensorFlow ने स्टार्टअप्स, विश्वविद्यालयों और एंटरप्राइज टीमों के लिए बाधा कम की। एक साझा फ़्रेमवर्क का मतलब था ट्यूटोरियल, प्रीट्रेन्ड कम्पोनेंट्स, और हायरिंग पैटर्न आम पैटर्न्स के चारों ओर बन सकते थे—जिससे गोद लेना काफी तेज़ हुआ।
(अगर आप गहराई से जाने से पहले बुनियादी बातों की त्वरित याद दिलाना चाहते हैं, देखें /blog/what-is-machine-learning.)
TensorFlow जैसे टूल्स का ओपन‑सोर्स करना सिर्फ़ उदारता नहीं था—इसने एक फीडबैक लूप बनाया। अधिक उपयोगकर्ताओं का मतलब था अधिक बग रिपोर्ट, समुदाय योगदान, और वास्तविक दुनिया में मायने रखने वाली सुविधाओं (प्रदर्शन, पोर्टेबिलिटी, मॉनिटरिंग, और डिप्लॉयमेंट) पर तेज़ सुधार।
यह पारिस्थितिकी तंत्र में संगतता भी बढ़ाता है: क्लाउड प्रदाता, चिप निर्माता, और सॉफ़्टवेयर विक्रेता बड़े‑पैमाने पर उपयोग होने वाले इंटरफेस के लिए ऑप्टिमाइज़ कर सकते थे, बजाय हर किसी के अपने-अपने प्रोपाइटरी इंटरफेस के।
ओपननेस के वास्तविक जोखिम भी होते हैं। व्यापक रूप से उपलब्ध टूलिंग दुरुपयोग (धोखाधड़ी, सर्विलांस, डीपफेक) को बढ़ाना आसान कर सकती है या बिना पर्याप्त परीक्षण के मॉडल तैनात करना संभव बना सकती है। Google जैसे पैमाने पर ऑपरेट करने वाली कंपनी के लिए यह तनाव लगातार बना रहता है: साझा करना प्रगति तेज करता है, पर इसका सर्फेस एरिया भी बढ़ता है।
व्यावहारिक परिणाम एक मध्य मार्ग है—खुले फ्रेमवर्क और चयनात्मक रिलीज़, नीति, सुरक्षा‑गार्ड और जिम्मेदार उपयोग पर स्पष्ट मार्गदर्शन के साथ।
जैसे-जैसे एआई अधिक "प्रिमिटिव" बनता है, डेवलपर अनुभव भी बदलता है: बिल्डर्स अपेक्षा करते हैं कि वे नेचुरल लैंग्वेज के ज़रिये ऐप फ्लो बना सकें, न कि सिर्फ API से। यहीं vibe-coding टूल्स जैसे Koder.ai फिट होते हैं—टीमों को चैट के ज़रिये वेब, बैकएंड और मोबाइल ऐप्स प्रोटोटाइप और शिप करने देते हैं, फिर भी जब ज़रूरत हो स्रोत कोड एक्सपोर्ट करने का विकल्प देते हैं।
यदि एआई वेब की एक बुनियादी परत की तरह महसूस होने वाला है, तो यह "विशेष परियोजना" जैसा व्यवहार नहीं कर सकता जो कभी-कभी ही काम करे। इसे रोज़मर्रा के उपयोग के लिए पर्याप्त तेज़, लाखों बार प्रति मिनट चलने के लिए किफायती, और भरोसेमंद होना चाहिए ताकि लोग नियमित कार्यों में उस पर भरोसा करें।
एआई वर्कलोड असामान्य रूप से भारी होते हैं। इनमें बहुत अधिक गणना चाहिए, बहुत सारा डेटा घूमता है, और अक्सर परिणामों की त्वरित ज़रूरत होती है। इससे तीन व्यावहारिक दबाव पैदा होते हैं:
Pichai के नेतृत्व में, Google की रणनीति इस विचार में झुकी कि “प्लम्बिंग” उपयोगकर्ता अनुभव को मॉडल जितना ही प्रभावित करती है।
एक तरीका एआई को स्केलेबल बनाए रखना है विशेष हार्डवेयर। Google के Tensor Processing Units (TPUs) कस्टम चिप्स हैं जो एआई गणनाओं को सामान्य प्रयोजन प्रोसेसर की अपेक्षा अधिक कुशलता से चलाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। सरल शब्दों में: हर काम के लिए एक बहुउद्देशीय मशीन उपयोग करने के बजाय, आप एक ऐसी मशीन बनाते हैं जो उस दोहरावदार गणित‑काम में विशेष रूप से बेहतर हो जिस पर एआई निर्भर करता है।
लाभ सिर्फ़ शोरगुल नहीं है—यह एआई फीचर्स को पूर्वानुमेय प्रदर्शन और कम ऑपरेटिंग लागत के साथ देने की क्षमता है।
सिर्फ चिप्स ही पर्याप्त नहीं हैं। एआई सिस्टम डेटा सेंटर, स्टोरेज, और उच्च‑क्षमता नेटवर्किंग पर भी निर्भर करते हैं जो सेवाओं के बीच जानकारी जल्दी से शटल कर सकें। जब यह सब एक सुसंगत सिस्टम के रूप में इंजीनियर किया जाता है, तो एआई एक "हमेशा उपलब्ध" यूटिलिटी की तरह व्यवहार कर सकती है—जब भी किसी उत्पाद को ज़रूरत हो, तैयार।
Google Cloud वह तरीका है जिससे यह इन्फ्रास्ट्रक्चर व्यवसायों और डेवलपर्स तक पहुँचता है: कोई जादुई शॉर्टकट नहीं, बल्कि वही बड़े‑पैमाने की गणना और डिप्लॉयमेंट पैटर्न तक पहुँचने का व्यावहारिक तरीका जो Google के अपने उत्पादों के पीछे है।
Pichai के तहत, Google का सबसे महत्वपूर्ण AI कार्य हमेशा चमकदार नए ऐप के रूप में नहीं दिखता। यह रोज़मर्रा के पलों में स्मूदनेस के रूप में दिखता है: सर्च जो आपका मतलब अंदाज़ा लगा लेता है, Photos जो सही मेमोरी ढूँढता है, Translate जो सिर्फ़ शब्द नहीं बल्कि टोन पकड़ता है, और Maps जो आप पूछने से पहले ही बेहतर रूट का अनुमान लगा लेता है।
शुरुआत में कई एआई क्षमताएँ ऐड‑ऑन के रूप में पेश की गईं: एक विशेष मोड, एक नया टैब, एक अलग अनुभव। बदलाव यह था कि एआई को उन उत्पादों के नीचे डिफ़ॉल्ट परत बना दिया गया जिन्हें लोग पहले से उपयोग करते थे। इससे उत्पाद लक्ष्य बदल जाता है—“इस नए चीज़ को आज़माएं” से “यह बस काम करना चाहिए”।
Search, Photos, Translate, और Maps में इरादा समान है:
एक बार जब एआई को कोर में बनाया जाता है, तो बार बढ़ जाता है। उपयोगकर्ता इसे किसी प्रयोग की तरह नहीं आंकते—वे इसकी तत्कालता, भरोसेमंद सटीकता, और उनके डेटा के साथ सुरक्षा की उम्मीद करते हैं।
इसका मतलब है कि एआई सिस्टम को प्रदान करना होगा:
पहले: फ़ोटो ढूँढने का मतलब तारीख के अनुसार स्क्रॉल करना, एλ्बम में खोदना, या याद रखना कि आपने कहाँ सेव किया था।
अब: आप नेचुरली सर्च कर सकते हैं—“लाल छाता वाला समुद्र तट”, “मार्च की रसीद”, या “बर्फ में कुत्ता”—और Photos प्रासंगिक इमेजेस दिखाता है बिना आपको कुछ व्यवस्थित किए। एआई अदृश्य हो जाता है: आप परिणाम देखते हैं, मशीनरी नहीं।
यह "फीचर से डिफ़ॉल्ट" क्या दिखता है—एआई रोज़मर्रा की उपयोगिता की शांत इंजन बनकर।
जनरेटिव एआई ने जनता का मशीन लर्निंग के साथ संबंध बदल दिया। पहले के एआई फीचर्स ज्यादातर वर्गीकृत, रैंक किए या पूर्वानुमानित करते थे: “क्या यह स्पैम है?”, “कौन सा परिणाम बेहतर है?”, “इस फोटो में क्या है?” जनरेटिव सिस्टम भाषा और मीडिया पैदा कर सकते हैं—ड्राफ्टिंग, कोड लिखना, इमेज बनाना, और प्रश्नों का उत्तर देना जो सोच जैसा दिख सकता है, भले ही अंतर्निहित प्रक्रिया पैटर्न‑आधारित हो।
Google ने स्पष्ट किया है कि अगला चरण Gemini models और ऐसे AI असिस्टेंट के आसपास गठित है जो लोगों के काम करने के तरीके के करीब बैठते हैं: पूछना, परिष्कृत करना, और निर्णय लेना। एआई को छिपे घटक के रूप में रखने के बजाय, असिस्टेंट एक फ्रंट डोर बन जाता है—जो टूल्स कॉल कर सकता है, सर्च कर सकता है, सारांश दे सकता है, और प्रश्न से कार्रवाई तक मदद कर सकता है।
इस लहर ने उपभोक्ता और बिजनेस उत्पादों में नए डिफ़ॉल्ट्स पेश किए हैं:
जनरेटिव आउटपुट आत्मविश्वासी होकर गलत हो सकते हैं। यह मामूली किन्हीं किनारों का मामला नहीं है—यह एक मूलभूत सीमा है। व्यावहारिक आदत सत्यापन है: स्रोत जांचें, उत्तरों की तुलना करें, और जनरेटेड टेक्स्ट को ड्राफ्ट या हाइपोथेसिस के रूप में देखें। बड़े पैमाने पर सफल होने वाले उत्पाद वे होंगे जो उस जाँच को आसान बनाते हैं, न कि वैकल्पिक।
एआई को वेब की बुनियादी परत की तरह महसूस कराने के लिए यह तभी काम करेगा जब लोग उस पर भरोसा कर सकें। Google के पैमाने पर, छोटी‑सी विफलता दर भी करोड़ों के लिए रोज़मर्रा की हकीकत बन जाती है—इसलिए “जिम्मेदार एआई” कोई साइड‑प्रोजेक्ट नहीं है। इसे उत्पाद गुणवत्ता और अपटाइम की तरह ही प्राथमिकता देनी होगी।
जनरेटिव सिस्टम आत्मविश्वास से त्रुटियाँ (हल्युसिनेशन), सामाजिक पक्षपात को प्रतिबिंबित या बढ़ा सकते हैं, और संवेदनशील इनपुट संभालते समय प्राइवेसी जोखिम उजागर कर सकते हैं। सुरक्षा चिंताएँ भी हैं—प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, टूल उपयोग के जरिए डेटा एक्सफिल्ट्रेशन, और दुर्भावनापूर्ण प्लगइन्स या एक्सटेंशन्स—और दुरुपयोग के व्यापक जोखिम, जैसे स्कैम, मैलवेयर या वर्जित कंटेंट जनरेशन।
ये सैद्धांतिक नहीं हैं। ये सामान्य उपयोगकर्ता व्यवहार से उभरते हैं: अस्पष्ट प्रश्न पूछना, निजी टेक्स्ट पेस्ट करना, या ऐसे वर्कफ़्लो में एआई का उपयोग जहाँ एक गलत उत्तर के परिणाम गंभीर हो सकते हैं।
कोई अकेला सुरक्षा उपाय समस्या का हल नहीं है। व्यावहारिक दृष्टिकोण परतों में है:
जब मॉडल्स Search, Workspace, Android और डेवलपर टूल्स में एम्बेड होते हैं, तो सुरक्षा का काम दोहराए जाने योग्य और स्वचालित होना चाहिए—अधिकतर एक वैश्विक सर्विस की मॉनिटरिंग की तरह, न कि एकल फीचर की समीक्षा की तरह। इसका मतलब है लगातार परीक्षण, तेज़ रोलबैक पथ, और उत्पादों के पार सुसंगत मानक ताकि भरोसा किसी एक टीम पर निर्भर न रहे जिसने एक विशिष्ट AI फीचर शिप किया।
इस स्तर पर, “भरोसा” एक साझा प्लेटफ़ॉर्म क्षमता बन जाता है—जो तय करती है कि क्या एआई वेब के "प्लम्बिंग" में डिफ़ॉल्ट व्यवहार बन सकता है या नहीं।
Google की AI‑फ़र्स्ट रणनीति خلاء में नहीं विकसित हुई। जैसे ही जनरेटिव एआई लैब से उपभोक्ता उत्पादों तक आया, Google को एक ही समय में कई दिशाओं से दबाव मिला—हर एक इस बात को प्रभावित करता है कि क्या शिप होता है, कहाँ चलता है, और कितनी तेज़ी से रोलआउट हो सकता है।
मॉडल लेयर पर, प्रतिस्पर्धा सिर्फ "किसका चैटबॉट बेहतर है" नहीं है। इसमें यह भी है कि कौन विश्वसनीय, लागत‑कुशल मॉडल (जैसे Gemini models) और उन्हें असली उत्पादों में जोड़ने के टूल प्रदान कर सकता है। यही कारण है कि Google का प्लेटफ़ॉर्म घटकों पर जोर—ऐतिहासिक रूप से TensorFlow, और अब managed APIs और model endpoints—मॉडल डेमो जितना ही मायने रखता है।
डिवाइस पर, ऑपरेटिंग सिस्टम और डिफ़ॉल्ट असिस्टेंट उपयोगकर्ता व्यवहार को आकार देते हैं। जब AI फीचर्स फोन, ब्राउज़र और उत्पादकता सूट में एम्बेड होते हैं, तो वितरण रणनीतिक लाभ बन जाता है। Google की स्थिति Android, Chrome, और Search में अवसर पैदा करती है—पर साथ ही उम्मीदें भी बढ़ाती है कि फीचर्स स्थिर, तेज़ और व्यापक रूप से उपलब्ध हों।
क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म्स में, एआई एंटरप्राइज़ खरीदारों के लिए एक बड़ा अंतर‑निर्धारक है। TPUs, मूल्य निर्धारण, और मॉडल होस्ट करने के विकल्प अक्सर ग्राहकों के बीच पहले से किए जा रहे तुलनात्मक निर्णयों को प्रतिबिंबित करते हैं।
विनियमन एक और प्रतिबंध‑परत जोड़ता है। आम विषयों में पारदर्शिता (क्या जनरेट किया गया है बनाम सोर्स किया गया), कॉपीराइट (ट्रेनिंग डेटा और आउटपुट), और डेटा सुरक्षा (उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट और एंटरप्राइज़ डेटा कैसे संभाला जाता है) शामिल हैं। Google जैसे पैमाने पर ऑपरेट करने वाली कंपनी के लिए ये विषय UI डिज़ाइन, लॉगिंग डिफ़ॉल्ट, और कौन‑सी फीचर्स किस क्षेत्र में सक्षम हों—इन सब को प्रभावित कर सकते हैं।
मिलकर, प्रतिस्पर्धा और विनियमन Google को चरणबद्ध रिलीज़ की ओर धकेलते हैं: सीमित प्रीव्यू, स्पष्ट उत्पाद लेबलिंग, और नियंत्रण जो संगठनों को धीरे‑धीरे एआई अपनाने में मदद करें। भले ही Google CEO एआई को प्लेटफ़ॉर्म के रूप में फ्रेम करें, व्यापक रूप से शिप करना अक्सर सावधानीपूर्वक अनुक्रमण की मांग करता है—गति, भरोसा, अनुपालन, और परिचालन तत्परता के बीच संतुलन बनाते हुए।
एआई को "इंटरनेट प्रिमिटिव" बनाना मतलब यह है कि यह अलग टूल की तरह नहीं लगता जिसे आप ढूँढते हों, बल्कि यह एक डिफ़ॉल्ट क्षमता की तरह काम करता है—ठीक उसी तरह जैसे सर्च, नक्शे, या नोटिफ़िकेशन। आप इसे "एआई" के रूप में नहीं सोचते; आप इसे ऐसे अनुभव के रूप में अनुभव करते हैं कि कैसे उत्पाद समझते, पैदा करते, सारांश बनाते और ऑटोमेट करते हैं।
एआई इंटरफ़ेस बन जाता है। मेन्यू नेविगेट करने के बजाय, उपयोगकर्ता नेचुरल लैंग्वेज में बताते हैं कि वे क्या चाहते हैं—और उत्पाद आवश्यक कदम समझ लेता है।
एआई साझा आधार बन जाता है। मॉडल, टूलिंग, और इन्फ्रास्ट्रक्चर कई उत्पादों में पुन:उपयोग होते हैं, जिससे सुधार तेजी से संचित होते हैं।
एआई “फ़ीचर” से “डिफ़ॉल्ट व्यवहार” में बदलता है। ऑटोकम्प्लीट, सारांश, अनुवाद, और सक्रिय सुझाव बेसलाइन अपेक्षाएँ बन जाते हैं।
डिस्ट्रीब्यूशन ब्रेकथ्रू जितना ही मायने रखता है। जब एआई व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उत्पादों में एम्बेड होता है, अपनाना एक मार्केटिंग अभियान नहीं बल्कि एक अपडेट बन जाता है।
भरोसा कोर स्पेक का हिस्सा बन जाता है। सुरक्षा, प्राइवेसी, और शासन एडऑन्स नहीं हैं; वे तय करते हैं कि क्या एआई वेब की "प्लम्बिंग" में बैठ सकता है।
उपयोगकर्ताओं के लिए, “नए डिफ़ॉल्ट्स” आराम और गति हैं: कम क्लिक, अधिक उत्तर, और रोज़मर्रा के कार्यों में अधिक ऑटोमेशन। पर यह साथ ही सटीकता, पारदर्शिता, और नियंत्रण के आसपास अपेक्षाएँ भी बढ़ाता है—लोग जानना चाहेंगे कि कब कुछ जनरेट किया गया, कैसे सुधार करें, और कौन सा डेटा इस्तेमाल हुआ।
कारोबारों के लिए, “नए अपेक्षाएँ” कठिन हैं: ग्राहक यह मानेंगे कि आपका उत्पाद इरादा समझ सकता है, सामग्री को सारांशित कर सकता है, निर्णयों में सहायता कर सकता है, और वर्कफ़्लोज़ के साथ एकीकृत हो सकता है। यदि आपका एआई पैचवर्क लगे—या अविश्वसनीय—तो उसे "कोई एआई नहीं" के मुकाबले नहीं परखा जाएगा, बल्कि उन बेहतरीन असिस्टेंट्स से तुलना में आँका जाएगा जो उपयोगकर्ताओं के पास पहले से हैं।
यदि आप टूल्स को लगातार आकलन करने का सरल तरीका चाहते हैं, तो /blog/ai-product-checklist जैसे संरचित चेकलिस्ट का उपयोग करें। यदि आप AI‑सक्षम उत्पादों के लिए बिल्ड‑वर्सस‑बाय का मूल्यांकन कर रहे हैं, तो यह भी परखने योग्य है कि आप कितनी जल्दी इरादे से काम करने वाले ऐप तक पहुँच पाते हैं—प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai उसी “एआई‑एज़‑डिफ़ॉल्ट” दुनिया के लिए डिजाइन किए गए हैं, चैट‑आधारित निर्माण, डिप्लॉयमेंट, और स्रोत एक्सपोर्ट के साथ।
An internet primitive वह मूलभूत क्षमताएँ हैं जिन्हें आप हर जगह मौजूद मान लेते हैं (जैसे लिंक, सर्च, मैप्स, या पेमेंट)। इस परिप्रेक्ष्य में, एआई एक भरोसेमंद, सस्ता और हमेशा उपलब्ध परत बन जाता है जिसे कई उत्पाद “प्लग इन” कर सकें, न कि कोई अलग फीचर जिसे खोजा जाए।
एक फीचर वैकल्पिक और अक्सर पृथक होता है (उदाहरण: कोई विशेष मोड या टैब)। एक default capability को मूल प्रवाह में बुन दिया जाता है—उपयोगकर्ता उम्मीद करते हैं कि यह "बस काम करे"।
व्यावहारिक संकेत कि एआई डिफॉल्ट बन रहा है:
क्योंकि प्रिमिटिव्स को हर किसी के लिए, हर समय काम करना होता है। Google जैसे पैमाने पर छोटी लेटेंसी या लागत बढ़ोतरी भी बहुत बड़ी बन जाती है।
इसलिए टीमें प्राथमिकता देती हैं:
यह उन उत्पादों के माध्यम से एआई भेजने के बारे में है जिन्हें लोग पहले से उपयोग करते हैं—Search, Android, Chrome, Workspace—ताकि अपनाना सामान्य अपडेट के जरिए हो, न कि “हमारे एआई ऐप को आज़माएँ”।
यदि आप अपना उत्पाद बना रहे हैं, तो समकक्ष उपाय:
यह एक ऐसा नेतृत्व शैली है जो पारिस्थितिकी तंत्र के लिए अनुकूल है: मानक बनाना, साझा उपकरण और पुन:उपयोग योग्य घटक ताकि कई टीमें (और बाहरी डेवलपर्स) लगातार बना सकें।
एआई में इसका अनुवाद:
यह मतलब है कि शोध के उपलब्धियों को दोहराने योग्य प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में बदलना—training, testing, safety review, deployment, और monitoring—ताकि सुधार व्यापक रूप से शिप हों।
टीमों के लिए व्यावहारिक संदेश:
संगति से एआई उत्पादों में भरोसा पैदा होता है और दोहराव कम होता है।
आपको मिलता है:
TensorFlow ने मॉडल बनाने, ट्रेन करने और सर्व करने के तरीके को मानकीकृत किया—Google के अंदर और उद्योग भर में—जिससे ML सामान्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसा महसूस होने लगा।
यदि आप डेवलपर स्टैक चुन रहे हैं, तो देखें:
TPUs विशेष चिप्स हैं जो सामान्य एआई गणित को कुशलता से चलाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। बड़े पैमाने पर, वह दक्षता लागत घटा सकती है और प्रतिक्रिया समय बेहतर कर सकती है।
आपको कस्टम चिप्स की ज़रूरत नहीं भी हो सकती—महत्वपूर्ण बात है कि वर्कलोड को सही इन्फ्रास्ट्रक्चर से मिलाएँ:
कारण यह है कि जनरेटिव मॉडल आत्मविश्वास से गलत उत्तर दे सकते हैं, और बड़े पैमाने पर छोटे विफलता दरें भी करोड़ों लोगों को प्रभावित करती हैं।
व्यावहारिक सुरक्षा-गार्ड्स जो स्केल करते हैं:
