AI लोगों और बिज़नेस की उपलब्धियों के दायरे को बढ़ा रहा है. जो आइडिया पहले समय, लागत या जानकारी की कमी की वजह से रुक जाते थे, उन्हें अब हकीकत में बदलना मुमकिन हो रहा है. इससे इंसानी कामयाबियों, नए बिज़नेस, नए मार्केट और नई संभावनाओं के लिए नए रास्ते खुल रहे हैं. OpenAI को इन्हीं लक्ष्यों को पूरा करने में मदद करने के लिए बनाया गया है.
GPT‑6 Astra AI की क्षमता के मामले में एक बड़ा कदम है. यह दुनिया का सबसे इंटेलिजेंट और अलाइन्ड मॉडल है, और कंप्यूटर के इस्तेमाल, ब्राउज़िंग, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, साइबर सिक्योरिटी, साइंस और प्रोफ़ेशनल काम जैसे क्षेत्रों में यह सबसे अत्याधुनिक है.
OpenAI को इस तरह बनाया गया है कि इस रिसर्च से हुई तरक्की का फ़ायदा दुनिया भर के लोगों और संगठनों को बड़े पैमाने पर मिल सके. कंज़्यूमर और एंटरप्राइज़, दोनों ही क्षेत्रों में हमारी व्यापक पहुँच का मतलब है कि नई क्षमताएँ उन प्रोडक्ट्स के ज़रिए सीधे कस्टमर तक पहुँच सकती हैं, जिनका वे पहले से ही इस्तेमाल कर रहे हैं. साथ ही, हमारी 'फ़ुल-स्टैक कंप्यूट' रणनीति हमें उस इंटेलिजेंस को उपलब्ध कराने की क्षमता, परफ़ॉर्मेंस और लागत पर बेहतर कंट्रोल देती है.
इन फ़ायदों का असर बढ़ता जाता है. बेहतर मॉडल से काम के नए रास्ते खुलते हैं. ज़्यादा कुशल कंप्यूटिंग से बड़े पैमाने पर वह काम करना सस्ता हो जाता है. बढ़ते इस्तेमाल से मिलने वाले रेवेन्यु से आगे की रिसर्च और इंफ़्रास्ट्रक्चर के लिए फ़ंड मिलता है, जिससे हमारी क्षमता बढ़ती है कि हम अगली बड़ी कामयाबी हासिल कर सकें और उसे हर जगह लोगों तक पहुँचा सकें.
हमारे प्रोडक्ट्स हर हफ़्ते एक अरब से ज़्यादा एक्टिव यूज़र और 25 लाख बिज़नेस तक पहुँचते हैं. रिसर्च में होने वाली हर तरक्की से ChatGPT, ChatGPT वर्क, Codex और हमारे API पर बने ऐप बेहतर होते हैं. मॉडल रिसर्च में किया गया एक निवेश कई प्रोडक्ट और उनसे मिलने वाले अलग-अलग तरह के रेवेन्यु को सपोर्ट करता है.
जो लोग घर पर ChatGPT का इस्तेमाल करते हैं, वे काम पर भी उसी जानकारी और अनुभव का इस्तेमाल करते हैं. एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट उन्हें ऐसे टूल देते हैं जो मुश्किल काम और उनके संगठनों की ज़रूरतों के हिसाब से होते हैं. काम पर मिलने वाला अनुभव उनकी निजी ज़िंदगी में AI से उनकी उम्मीदों को बदल सकता है. डेवलपर ऐसी ज़रूरतों के लिए ऐप्लिकेशन बनाकर हमारी पहुँच को और बढ़ाते हैं जिन्हें शायद हम ख़ुद नहीं पहचान पाते. और समय के साथ, हमें उम्मीद है कि इन पारंपरिक तौर से अलग-अलग हिस्सों के बीच का फ़र्क धीरे-धीरे ख़त्म हो जाएगा, क्योंकि हमारे एजेंटिक प्रोडक्ट आपको एक व्यक्ति के तौर पर, काम और निजी ज़िंदगी दोनों में, बेहतर ढंग से समझने लगेंगे.
समय के साथ व्यक्तिगत इस्तेमाल और एंटरप्राइज़ में इनका इस्तेमाल बढ़ता जाता है. व्यक्तिगत ChatGPT प्लान इस्तेमाल करने वाले लोगों पर की गई हमारी स्टडी में पाया गया कि साइन-अप करने के छह महीने बाद रोज़ाना भेजे जाने वाले मेसेज की संख्या, पहले महीने की तुलना में लगभग 50% ज़्यादा थी और लोगों ने लगभग दोगुने अलग-अलग तरह के टास्क आज़माए थे.
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Source: OpenAI
हमारा बिज़नेस मॉडल हमें इसके इस्तेमाल के बढ़ने के साथ रेवेन्यू कमाने का मौका देता है. एडवरटाइज़िंग से चलने वाला फ़्री एक्सेस लोगों को यह जानने में मदद करता है कि AI कहाँ उपयोगी है. सब्सक्रिप्शन और इस्तेमाल के आधार पर मिलने वाली सुविधाएँ कस्टमर को ज़्यादा वैल्यू मिलने पर ज़्यादा ख़र्च करने का मौका देती हैं.
मॉडल की क्षमता बढ़ने से कस्टमर के लिए काम करने के नए और किफ़ायती रास्ते खुलते हैं. कोई बिज़नेस ऐसे प्रोसेस को ठीक कर सकता है जिसमें पहले बहुत ज़्यादा स्पेशलिस्ट समय लगता था, या ऐसे मार्केट में उतर सकता है जहाँ पहले मुनाफ़े के साथ काम करना मुमकिन नहीं था.
हम अपनी टीम के काम में ऐसा होते हुए देखते हैं. हमारी रिसर्च टीम के हाल ही के अपडेट से पता चलता है कि रिसर्चर तेज़ी से कोड में योगदान दे रहे हैं और ज़्यादा एक्सपेरिमेंट कर रहे हैं, साथ ही वे एजेंट को ज़्यादा मुश्किल काम सौंप रहे हैं. टीमें इंफ़्रास्ट्रक्चर से जुड़ी उन समस्याओं को हल करने के लिए एजेंट का इस्तेमाल कर रही हैं, जिनके लिए पहले स्पेशलिस्ट की मदद की ज़रूरत पड़ती थी. रिसर्च ऑर्गनाइज़ेशन अब इंसानी मेहनत के हर एक दिन के काम के बदले 3.1 एजेंट-वर्कडे का काम ले रहा है.
Source: OpenAI Research Organization, mid-August 2026, Stanford 8-hour workday.
लोग अब भी रिसर्च की प्राथमिकताएँ तय करते हैं और नतीजों को परखते हैं, लेकिन एजेंट्स उन्हें अच्छे आइडिया पर काम करने की ज़्यादा क्षमता देते हैं. OpenAI के लिए, यह काम उन मॉडल और इंफ़्रास्ट्रक्चर को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है जिन पर हमारे कस्टमर निर्भर हैं.
जैसे-जैसे AI इंसानी क्षमताओं को बढ़ाता है, आज हम जो काम कर रहे हैं यह उससे कहीं आगे एक नए मार्केट के लिए राह बनाता है. ज़्यादा लोग अपनी बड़ी महत्वाकांक्षाओं को पूरा कर सकते हैं, नई खोज कर सकते हैं और ऐसी चीज़ें बना सकते हैं जो आने वाली पीढ़ियों की ज़िंदगी को बेहतर बनाएँ.
बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए क्षमता और बेहतर इकोनॉमिक्स, दोनों की ज़रूरत होती है. हमारी कंप्यूट स्ट्रैटेजी में डेटा सेंटर, चिप्स, सॉफ़्टवेयर, मॉडल और प्रोडक्ट्स शामिल हैं. हम इन विकल्पों को एक साथ मैनेज करते हैं और हर वर्कलोड के लिए क्षमता, स्पीड, भरोसे, दक्षता और लागत का सबसे अच्छा मेल लगातार तलाशते रहते हैं.
एक अत्याधुनिक मॉडल को ट्रेन करने और एक तेज़, इंटरैक्टिव एजेंट को चलाने के लिए इंफ़्रास्ट्रक्चर की अलग-अलग ज़रूरतें होती हैं. हम तब ख़ुद बनाते हैं जब कॉम्पोनेंट्स को एक साथ डिज़ाइन करने से परफ़ॉर्मेंस या लागत में सुधार होता है, और तब पार्टनरशिप करते हैं जब कोई और सबसे अच्छा विकल्प देता है. इससे हमें हर टास्क के लिए सबसे अच्छा सिस्टम चुनने की फ़्लेक्सिबिलिटी मिलती है.
GPT‑5.6 Sol ने हमारे प्रोडक्शन सर्विंग सॉफ़्टवेयर को बेहतर बनाने में मदद की, जिससे एंड-टू-एंड सर्विंग लागत में 20% की कमी आई. अतिरिक्त सुधार से टोकन-जेनरेशन की क्षमता 15 प्रतिशत से ज़्यादा बढ़ गई, जिससे सिस्टम अपने कंप्यूट से ज़्यादा आउटपुट दे पाया.
हमारा पहला कस्टम इन्फ़रेंस चिप, 'Jalapeño', उस काम को हार्डवेयर के स्तर पर आगे बढ़ाता है. InferenceX टेस्ट में, तीन पब्लिक मॉडल पर, इसने टेस्ट किए गए कमर्शियल सिस्टम के मुकाबले प्रति वॉट 1.5 से 1.9 गुना ज़्यादा पीक टोकन थ्रूपुट दिया. तुलना को समान बनाने के लिए रेटेड चिप पावर का इस्तेमाल किया गया. एंड-टू-एंड लेटेंसी 1.7 से 3.6 गुना कम थी. हम इसे साल के आख़िर तक NVIDIA, AMD और दूसरे पार्टनर के एक्सेलेरेटर के साथ इस्तेमाल में लाने की योजना बना रहे हैं.
कस्टमर के लिए, ज़रूरी नतीजा काम का पूरा होना है. बेहतर मॉडल कम कोशिशों में यह नतीजा दे सकते हैं. बेहतर सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर हर कोशिश को तेज़ और सस्ता बना सकते हैं. दोनों में सुधार करके, हम अपनी बनाई और ख़रीदी गई क्षमता से ज़्यादा काम कर सकते हैं.
रिसर्च, प्रोडक्ट्स और कंप्यूटिंग में सालों से किया गया निवेश अब एक साथ आ रहा है. कंज़्यूमर और एंटरप्राइज़ तक हमारी पहुँच की वजह से, हर नए मॉडल को सीधे कस्टमर तक पहुँचाना आसान हो जाता है. हमारी फ़ुल-स्टैक कंप्यूट स्ट्रैटेजी हमें बेहतर परफ़ॉर्मेंस और किफ़ायती लागत के साथ वह इंटेलिजेंस देने में मदद करती है.
जैसे-जैसे कस्टमर AI का इस्तेमाल करते हैं, यह तालमेल और मज़बूत होता जाता है. उनकी ज़रूरतें रिसर्च और क्षमता को दिशा देने में मदद करती हैं. बेहतर मॉडल और कम लागत से ज़्यादा काम करना मुमकिन हो जाता है, जबकि बढ़ते इस्तेमाल से मिलने वाले रेवेन्यु से अगली पीढ़ी की रिसर्च और इंफ़्रास्ट्रक्चर के लिए फ़ंड मिलता है.
पूंजी अनुशासन ही वह तरीका है जिससे हम उस ग्रोथ को बनाए रखते हैं. हम हर निवेश को इस आधार पर परखते हैं कि वह किस मांग को पूरा कर सकता है, कितनी जल्दी उससे प्रोडक्शन शुरू हो सकता है, और क्या उससे मिलने वाला रिटर्न लगाई गई पूंजी के हिसाब से सही है.
इसी वजह से हमें भरोसा है कि OpenAI, AI की अगली पीढ़ियों में भी आगे रहने की काबिलियत रखता है. हम हर नई तरक्की के साथ लोगों को और ज़्यादा हासिल करने में मदद कर सकते हैं – और ऐसा बिज़नेस बना सकते हैं जो उनकी महत्वाकांक्षाओं के साथ-साथ आगे बढ़े.
