TechCrunch Disrupt 2026 ने एक “Real World AI” स्टेज जोडला आहे, ज्यामुळे स्टार्टअप्स आणि प्रस्थापित कंपन्यांना अशा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालींचे प्रदर्शन करण्यासाठी एक समर्पित व्यासपीठ मिळाले आहे, ज्या केवळ स्क्रीनपुरत्या मर्यादित न राहता प्रत्यक्ष हालचाल करू शकतात—जसे की चालणारे रोबॉट्स, गस्त घालणारे ड्रोन्स आणि जीनोम संपादित करणारे अल्गोरिदम. ही हालचाल सूचित करते की गुंतवणूकदार, पत्रकार आणि नियामक आता केवळ गेल्या काही वर्षांपासून चर्चेत असलेल्या लार्ज लँग्वेज मॉडेल्सना (LLMs) मर्यादित न ठेवता, हार्डवेअर-केंद्रित AI ला पुढील वाढीचे क्षेत्र म्हणून पाहत आहेत.

चॅटबॉट्सपासून स्टील आणि सिलिकॉनपर्यंत

गेल्या दशकातील बहुतांश काळ AI ची चर्चा केवळ सॉफ्टवेअर-आधारित उत्पादनांवर केंद्रित होती: संभाषण करणारे एजंट्स (conversational agents), शिफारस इंजिन्स (recommendation engines) आणि क्लाउड-आधारित विश्लेषण. Disrupt चा नवीन स्टेज ही परिस्थिती बदलत आहे. स्वायत्त वाहने (autonomous vehicles), संरक्षण प्लॅटफॉर्म आणि बायो-इंजिनिअरिंग टूल्सवर चर्चा केंद्रित करून, ही परिषद “hard-soft” AI—जे सामान्य सर्व्हरवर चालणारे कोड आहेत—कडून “hard-tech” AI कडे होणाऱ्या संक्रमणाचे चित्रण करत आहे, जिथे अल्गोरिदम एका रोबोटिक आर्ममध्ये, युद्धभूमीवरील ड्रोनमध्ये किंवा जीन-एडिटिंग वर्कस्टेशनमध्ये कार्यरत असतो. हा बदल महत्त्वाचा आहे कारण भौतिक AI चे अर्थशास्त्र, जोखीम प्रोफाइल आणि नियामक मार्ग हे SaaS उत्पादनांच्या तुलनेत पूर्णपणे भिन्न आहेत.

सुरक्षा आता व्यवसायाचा एक निकष

जेव्हा एखादे AI चुकीचा परिच्छेद लेबल करते, तेव्हा त्याचा सर्वात वाईट परिणाम म्हणजे वापरकर्त्याचा असंतोष असतो. परंतु जेव्हा तोच अल्गोरिदम एखादा ड्रोन नियंत्रित करतो किंवा युद्धविमान चालवतो, तेव्हा सॉफ्टवेअरमधील त्रुटीमुळे जीवितहानी होऊ शकते. Real World AI स्टेज या वास्तवासाठी एक पूर्ण सत्र समर्पित करत आहे, ज्याचे नेतृत्व Shield AI चे CTO Nate Michael करत आहेत. वक्ते “trustworthy AI” च्या अमूर्त संकल्पनांच्या पलीकडे जाऊन प्रत्यक्ष पद्धतींवर चर्चा करत आहेत: जसे की hardware-in-the-loop टेस्टिंग, कंट्रोल लूप्सचे formal verification आणि एरोस्पेस व ऑटोमोटिव्ह उद्योगांमध्ये वापरल्या जाणाऱ्या प्रमाणन प्रक्रिया (certification processes).

संरक्षण आणि औद्योगिक ऑटोमेशन क्षेत्रातील संस्थापकांना आता हे सिद्ध करावे लागेल की त्यांची प्रणाली इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक इंटरफेरन्स, तापमानातील टोकाचे बदल आणि अ‍ॅडव्हर्सरिअल अटॅक्स (adversarial attacks) सहन करू शकते—आणि ते सर्व करताना सुरक्षिततेचा स्वच्छ रेकॉर्डही राखला पाहिजे. यामध्ये जोखीम मोठी आहे: एक छोटीशी घटना देखील नियामक बंदी आणू शकते, बाजारपेठेतील विश्वासार्हता नष्ट करू शकते आणि महागडे कायदेशीर दावे निर्माण करू शकते.

एज कम्प्युटिंग: जेव्हा क्लाउडची पोहोच नसते

या स्टेजवरील एक वारंवार येणारा विषय म्हणजे “edge AI” ची समस्या. आजच्या अनेक AI सेवा मोठ्या डेटा सेंटर्सशी सतत आणि कमी-विलंब (low-latency) कनेक्टिव्हिटी असण्याचे गृहीतक धरतात. परंतु दुर्गम युद्धभूमी, खोल समुद्रातील रिग्स किंवा अंतराळ वस्त्यांमध्ये हे गृहीतक लागू पडत नाही. FieldAI, Medra आणि Eclipse Ventures चे प्रतिनिधी अशा आर्किटेक्चरवर चर्चा करत आहेत जे इन्फरन्स इंजिन्सना कमी-शक्तीच्या ASICs आणि रग्डाइज्ड (ruggedized) GPUs वर नेतात, ज्यामुळे मिलिसेकंदात स्थानिक पातळीवर निर्णय घेणे शक्य होते.

ही उपाययोजना अचूकतेसाठी मॉडेलचा आकार कमी करते, ज्यासाठी अशा नवीन सॉफ्टवेअर स्टॅक्सची आवश्यकता असते जे खंडित कनेक्शनवरही मॉडेल्स कंपाईल आणि अपडेट करू शकतील. हा बदल बिझनेस मॉडेल्सनाही पुनर्रचित करतो. जे कंपन्या एज डिप्लॉयमेंटमध्ये प्रभुत्व मिळवतील, ते “always-on” स्वायत्ततेसाठी प्रीमियम किंमत आकारू शकतील; तर जे क्लाउड बॅक-एंडवर अवलंबून आहेत, त्यांची बाजारपेठ केवळ चांगल्या कनेक्टिव्हिटी असलेल्या वातावरणापुरती मर्यादित राहू शकते.

प्रोटोटाइपपासून उत्पादनापर्यंत: स्केलिंगमधील अंतर

प्रयोगशाळेत तयार केलेला रोबोट मोठ्या प्रमाणावर उत्पादित करण्यायोग्य उत्पादन बनवणे हे अजूनही एक मोठे आव्हान आहे. Bedrock Robotics, Foxglove आणि MBRYONICS च्या एक्झिक्युटिव्ह्जने घेतलेल्या सत्रांमध्ये या प्रवासाचा उलगडा केला आहे. यामध्ये खालील विषयांचा समावेश आहे:

  • सप्लाय-चेन हार्डनिंग (Supply-chain hardening) – मोठ्या प्रमाणात विशेष सेन्सर्स आणि कस्टम-मशीन्ड फ्रेम्ससाठी स्त्रोत सुरक्षित करणे.
  • मॅन्युफॅक्चरिबिलिटीसाठी डिझाइन (Design for manufacturability) – खर्च न वाढवता अचूकता राखण्यासाठी मेकॅनिकल असेंब्लीज सोप्या करणे.
  • क्वालिटी अश्युरन्स पाईपलाईन्स (Quality assurance pipelines) – वास्तविक जगातील ऑपरेटिंग परिस्थितींचे अनुकरण करणाऱ्या स्वयंचलित कार्यात्मक चाचण्यांचे एकत्रीकरण करणे.

एकमत असे आहे की, स्टार्टअपचे व्हॅल्युएशन लवकरच केवळ अल्गोरिदमच्या सुबकतेवर अवलंबून न राहता, एकही विनाशकारी बिघाड न होता हजारो विश्वसनीय युनिट्स वितरित करण्याच्या त्यांच्या क्षमतेवर अवलंबून असेल.

AI आणि जीवशास्त्र: 'डी-एक्स्टिंक्शन'चा विषय

कदाचित Real World AI स्टेजवरील सर्वात वादग्रस्त सत्र म्हणजे Colossal Biosciences चे CEO Ben Lamm यांचे सत्र, ज्यामध्ये ते विलुप्त प्रजातींना पुनरुज्जीवित करण्याच्या उद्देशाने AI-चालित जेनेटिक इंजिनिअरिंगवर चर्चा करतील. हे सत्र शोधते की, प्रथिन फोल्डिंग (protein folding), जीन एक्स्प्रेशन (gene expression) आणि पर्यावरणीय प्रभाव (ecological impact) यांचा अंदाज लावणाऱ्या मशीन-लर्निंग मॉडेल्समुळे “de-extinction” प्रकल्प वेगवान होऊ शकतात की केवळ अस्तित्वात असलेल्या परिसंस्थांचे संरक्षण करण्यापासून संसाधने वळवली जातील. टीकाकारांचे म्हणणे आहे की वैज्ञानिक अनिश्चितता आणि नैतिक पेचप्रसंग हे नवीनतेपेक्षा जास्त महत्त्वाचे आहेत; तर समर्थकांचे म्हणणे आहे की तेच AI पाईपलाईन्स लस डिझाइन, पीक सुधारणा आणि रोगप्रतिकारक पशुधन निर्मितीचा वेग वाढवू शकतात. ही चर्चा एक व्यापक प्रश्न उपस्थित करते: जेव्हा AI जीवशास्त्र पुन्हा लिहिण्यास सुरुवात करेल, तेव्हा स्वीकार्य जोखीम मर्यादा कोण ठरवेल?

दुसरी बाजू: हार्डवेअरचा हा वेग घाईचा आहे का?

उद्योगाने आताच फिजिकल AI कडे धाव घेतली पाहिजे यावर सर्वांचे एकमत नाही. काही विश्लेषकांचा असा इशारा आहे की, सुरक्षा-संवेदनशील (safety-critical) हार्डवेअरमध्ये AI समाविष्ट करण्याची घाई ही पडताळणी मानकांच्या (verification standards) विकासापेक्षा वेगाने होऊ शकते, ज्यामुळे तात्पुरत्या स्वरूपाच्या सुरक्षा उपायांचा एक विस्कळीत संच तयार होऊ शकतो. स्वायत्त वाहनांच्या (autonomous vehicle) चाचणीदरम्यान अलीकडेच घडलेल्या काही धोकादायक घटना हे पुरावे म्हणून ते दाखवतात की, सॉफ्टवेअरची विश्वासार्हता अजूनही हार्डवेअरच्या महत्त्वाकांक्षेच्या मागे आहे. त्यांचा प्रतिवाद अधिक मोजक्या आणि विचारपूर्वक केलेल्या दृष्टिकोनाचे समर्थन करतो: आधी पायाभूत AI सुरक्षा संशोधनाला बळकटी द्यावी आणि त्यानंतर हळूहळू त्या निष्कर्षांचा हार्डवेअर प्लॅटफॉर्ममध्ये समावेश करावा.

पुढे काय पाहावे

  • नियामक टप्पे (Regulatory milestones) – येत्या काही महिन्यांत FAA, DoD आणि बायोटेक संस्था AI-सक्षम हार्डवेअरवर मसुदा मार्गदर्शक तत्त्वे (draft guidance) प्रसिद्ध करतील अशी अपेक्षा आहे. जे उद्योग धोरणकर्त्यांशी लवकर संवाद साधतील, त्यांना प्रमाणपत्राच्या (certification) जलद मार्गांचा लाभ मिळू शकतो.
  • निधीचे प्रवाह (Funding trends) – या मंचावरील Eclipse Ventures सारख्या व्हेंचर फर्म्सनी, एज-केंद्रित (edge-focused) AI स्टार्टअप्ससाठी, विशेषतः ज्यांनी हार्डवेअर भागीदारी सिद्ध केली आहे, त्यांच्यासाठी मोठ्या गुंतवणुकीचे संकेत दिले आहेत.
  • डेमो रोलआउट्स (Demo rollouts) – अनेक प्रदर्शकांनी GPS नसलेल्या वातावरणात (GPS-denied environments) स्वायत्त ड्रोन चालवणे आणि रोबोटिक हातांद्वारे रिअल-टाइममध्ये जीनोम-एडिटिंगची कामे करणे, अशा थेट प्रात्यक्षिकांचे संकेत दिले आहेत. हे डेमो एज AI (edge AI) मोठ्या प्रमाणावर वापरण्याच्या व्यवहार्यतेचे पुरावे म्हणून काम करतील.

निष्कर्ष

TechCrunch Disrupt च्या Real World AI स्टेजचे लाँच हे उद्योगाला एक स्पष्ट संकेत देते: AI च्या वाढीची पुढची लाट यावर ठरवली जाईल की अल्गोरिदम डेटा सेंटरच्या बाहेर, स्टीलच्या चौकटीत, युद्धभूमीवर आणि अगदी जिवंत पेशींमध्ये किती चांगल्या प्रकारे टिकून राहतात. यशासाठी केवळ हुशार मॉडेल्स असून चालणार नाही; त्यासाठी कडक सुरक्षा संस्कृती, एज-रेडी हार्डवेअर आणि पुरवठा साखळीतील (supply-chain) शिस्त आवश्यक असेल, जी प्रोटोटाइपचे रूपांतर मोठ्या प्रमाणावर विश्वासार्ह उत्पादनात करू शकेल. जे उद्योग या सर्व पैलूंमध्ये प्रभुत्व मिळवतील, ते गुंतवणुकीचा आणि मार्केट शेअरचा मोठा हिस्सा मिळवण्याची शक्यता आहे, कारण AI आता क्लाउडमधून प्रत्यक्ष भौतिक जगात येत आहे.