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title: "गूगल के फाउंडर बोले—एआई फ्लाईव्हील शुरू हो चुका है; कंपनी का अपना ऑडिट उसे ढूंढ ही नहीं पाया"
description: "डीपमाइंड का एआई-चालित रिसर्च पर पहला आंतरिक ऑडिट, जो 14 अक्टूबर 2026 को आया, कहता है कि क्षमता हर महीने ठीक 0.1 इंडेक्स पॉइंट की रफ़्तार से बढ़ रही है—स्व-चालित किसी तेज़ी के बिना। एक दिन बाद सर्गेई ब्रिन ने कहा कि फ्लाईव्हील (flywheel) शुरू हो चुका है। एल्फाबेट का पूंजीगत खर्च यही मानकर चल रहा है कि ब्रिन सही हैं।"
publisher: "The Inference"
section: "Frontier"
published: 2026-10-16T17:27:50.181Z
modified: 2026-10-16T17:27:50.181Z
canonical: https://theinference.org/article/google-s-own-audit-cannot-find-the-ai-flywheel-its-founder-says-has-started/hi
language: hi
keywords: "Google, Alphabet, DeepMind, Sergey Brin, AI Safety, Capital Expenditure"
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# गूगल के फाउंडर बोले—एआई फ्लाईव्हील शुरू हो चुका है; कंपनी का अपना ऑडिट उसे ढूंढ ही नहीं पाया

> डीपमाइंड का एआई-चालित रिसर्च पर पहला आंतरिक ऑडिट, जो 14 अक्टूबर 2026 को आया, कहता है कि क्षमता हर महीने ठीक 0.1 इंडेक्स पॉइंट की रफ़्तार से बढ़ रही है—स्व-चालित किसी तेज़ी के बिना। एक दिन बाद सर्गेई ब्रिन ने कहा कि फ्लाईव्हील (flywheel) शुरू हो चुका है। एल्फाबेट का पूंजीगत खर्च यही मानकर चल रहा है कि ब्रिन सही हैं।

इस हफ्ते गूगल ने दो ऐसे दस्तावेज़ जारी किए जिनकी बातें आपस में मेल नहीं खातीं, और उनमें से सिर्फ़ एक ही बताता है कि [एल्फाबेट](https://theinference.org/markets/companies/alphabet) का खर्च आखिर क्या खरीद रहा है। 14 अक्टूबर 2026 को [गूगल डीपमाइंड](https://theinference.org/markets/companies/google-deepmind) ने [एआई क्या एआई रिसर्च को तेज़ कर रहा है, इस पर पहला आंतरिक ऑडिट](https://cryptobriefing.com/google-deepmind-no-ai-research-acceleration/) जारी किया—यह ऑडिट उसके नए फ्रंटियर मॉडल जेमिनी 4 आर्गन की सुरक्षा रिपोर्ट के अंदर समेटा गया था। निष्कर्ष यह निकला कि ऐसी कोई तेज़ी नहीं मिली जिसका श्रेय मशीनें ले सकें [1][2]।

अगले ही दिन गूगल के सह-संस्थापक सर्गेई ब्रिन ने एक गोलमेज बैठक में कहा कि उनके रिसर्चर और उनके मॉडल 'कंधे से कंधा मिलाकर काम' करते हैं और गूगल '[उस आरएसआई ट्रेडमिल पर चढ़ना शुरू कर दिया है](https://www.businessinsider.com/sergey-brin-google-gemini-ai-argon-recursive-self-improvement-rsi-2026-10)' [3][4]। रिकर्सिव सेल्फ-इंप्रूवमेंट (recursive self-improvement), यानी आरएसआई, वह चक्र है जिसमें एआई उस एआई को बनाने में मदद करता है जो उसकी जगह ले लेता है—हर नई पीढ़ी का पिछली से जल्दी आना ही इस चक्र की धारणा है [3]।

## ऑडिट में मिली एक सीधी रेखा, कोई फ्लाईव्हील नहीं

[डीपमाइंड](https://theinference.org/markets/companies/google-deepmind) के रिसर्चर हेडन बेलफील्ड की अगुवाई वाले इस आकलन में फ्रंटियर क्षमता को जनरल कैपेबिलिटी इंडेक्स पर नापा गया है: हर मॉडल के लिए एक नंबर, जो 123 मॉडलों और 92 बेंचमार्क पर मिले स्कोर को मिलाकर बनता है—कुछ ऐसे, जैसे एआई के लिए आईक्यू स्कोर [1][2]। 2024 के आखिर से यह स्कोर हर महीने करीब 0.1 पॉइंट बढ़ा है, यानी बेहद सधी हुई एक रेखा [2]। कंपनी के पब्लिक मॉडलों में अप्रैल 2026 से पहले हर महीने का इजाफा 0.091 पॉइंट था; अप्रैल के बाद 0.118 पॉइंट—और रिपोर्ट के मुताबिक दोनों में कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं है [1]।

आर्गन खुद इस ट्रेंड से हल्का सा ऊपर है, लेकिन टीम इसकी वजह बढ़ा हुआ कंप्यूट और संगठनात्मक निवेश मानती है, खुद अपने आप तेज़ होना नहीं [1][2]। बेलफील्ड के शब्दों में, '[फिलहाल एमएल आरएंडडी में कोई खास एंड-टू-एंड तेज़ी नहीं है, चाहे वह एआई से चलाई गई हो या किसी और तरह से](https://decrypt.co/381061/google-deepmind-ai-isnt-building-itself-writes-most-code)' [2]। एक चेतावनी दोधारी है: ये आंकड़े सिर्फ़ डीपमाइंड की अपनी लैब के हैं, [ओपनएआई](https://theinference.org/markets/companies/openai) या [एंथ्रोपिक](https://theinference.org/markets/companies/anthropic) के नहीं [2]।

## कोड एआई लिखता है, लेकिन तकरीबन हर बदलाव की कमान अब भी इंसान के हाथ

फ्लाईव्हील को जुड़ना तो चेन के बीचोबीच से होगा, और अटकता भी वहीं है। आज डीपमाइंड का तीन-चौथाई से ज़्यादा प्रोडक्शन कोड एआई टूल लिखते हैं, लेकिन तकरीबन 88% कोड बदलाव तब तक रिलीज़ नहीं होते, जब तक इंसान एआई की कमान न संभाले या खुद कोड न लिखे [1][2]। जितने बदलाव एआई एंड-टू-एंड पूरे करता है, उनका हिस्सा अप्रैल से सितंबर के बीच महज़ 7.5% से बढ़कर 11.9% हुआ [2]।

आंतरिक बेंचमार्क RE-Bench — 74 मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग टास्क का सेट — पर आर्गन एजेंट ने करीब आधे टास्क पूरे किए [1]। पिछली पीढ़ी का जेमिनी 3.7 फ्लैश महज़ 27% पर रहा। दोनों उस 90% स्कोर से काफ़ी नीचे हैं, जिसे डीपमाइंड पूर्ण ऑटोमेशन के लिए रेड फ्लैग (यानी ख़तरे की चेतावनी) मानता है [1][2]। जिन 1,389 एजेंट रन की समीक्षा हुई, उनमें देखा गया कि टास्क जितना बड़ा, मॉडल के उसे अकेले पूरा करने की संभावना उतनी ही कम [2]।

*Chart: **RE-Bench पर आर्गन करीब आधे टास्क ही पूरे कर पाया; पूर्ण ऑटोमेशन का रेड फ्लैग 90% पर** RE-Bench पर पूरे किए गए टास्क का कॉलम चार्ट: जेमिनी 3.7 फ्लैश 27 प्रतिशत, जेमिनी 4 आर्गन एजेंट करीब 50 प्रतिशत, डीपमाइंड का ऑटोमेशन रेड फ्लैग 90 प्रतिशत*

*RE-Bench के मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग टास्कों में से पूरे किए गए टास्क का हिस्सा, प्रतिशत में। 90% वाला कॉलम वह स्कोर है जिसे डीपमाइंड पूर्ण ऑटोमेशन के लिए रेड फ्लैग मानता है — यह किसी मॉडल का नतीजा नहीं है; आर्गन का आंकड़ा करीब आधा दिया गया है। स्रोत: डीपमाइंड की जेमिनी 4 आर्गन सुरक्षा ऑडिट, क्रिप्टो ब्रीफिंग और डिक्रिप्ट के ज़रिए। [1][2]*

डीपमाइंड के 12 सीनियर रिसर्चर्स में कराए गए एक सर्वे में पाया गया कि ऑटोमेशन सबसे ज़्यादा उन कामों में है जो साफ़ तौर पर परिभाषित हों और जिनकी पुष्टि की जा सके, और सबसे कम उस काम में जहां खुले दायरे में आइडिया सोचना हो या लंबी अवधि की रिसर्च की सूझ-बूझ चाहिए [1][2]। जो चीज़ें आज भी दुर्लभ हैं, वे हैं जांच-पड़ताल, समीक्षा और यह समझ कि किस आइडिया पर कंप्यूट लगाना चाहिए।

## खर्च का हिसाब संस्थापक के दावे पर टिका है

ब्रिन का कहना है कि गूगल आंतरिक तौर पर आर्गन से पहले ही दो-एक मॉडल आगे निकल चुका है और उन्हें उम्मीद है कि रफ़्तार अब सिर्फ़ बढ़ती चलेगी [3][4]। डीपमाइंड में जेमिनी आरएसआई लीड विहान जैन ने पोस्ट किया कि पोस्ट-ट्रेनिंग — यानी वह दौर जिसमें तैयार बेस मॉडल को फीडबैक और डेटा से निखारा जाता है — में मांग कच्चे चिप्स मांगने से बदलकर 'आर्गन कोटा' मांगने लगी है [3]।

यह थीसिस असली पैसा हिला देती है। एक महीने पहले, जब एंथ्रोपिक के सीईओ [डारियो अमोदेई](https://theinference.org/markets/people/dario-amodei) ने दावा किया कि रिकर्सिव सेल्फ-इंप्रूवमेंट पहले से ही रफ्तार पकड़ चुका है, तो चिप कंपनियों के शेयरों में करीब 6% की गिरावट आई थी [2]। अमेरिकी सरकार को एआई नीति पर सलाह देने वाली फर्म [ग्लैडस्टोन एआई](https://www.gladstone.ai/) ने बुधवार को जो रिपोर्ट जारी की, उसमें पाया गया कि जिन रिसर्चरों से उसकी बात हुई, उनमें से ज़्यादातर को आरएसआई तीन से बारह महीने के भीतर आने की उम्मीद है [3][5][6]। वहीं एल्फाबेट ने [दूसरी तिमाही में पूंजीगत प्रोजेक्ट्स पर करीब 45 अरब डॉलर](https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK=0001652044) खर्च किए हैं, जबकि मापे गए रिकॉर्ड के मुताबिक क्षमता का हर पॉइंट आज भी चिप्स और इंसानों से ही आ रहा है [7]।

*Chart: **तिमाही कैपेक्स पांच गुना से ज़्यादा बढ़ा, क्षमता की मापी गई ढाल वहीं की वहीं रही** लाइन चार्ट: एल्फाबेट का तिमाही पूंजीगत खर्च तीसरी तिमाही 2023 के करीब 8 अरब डॉलर से बढ़ते-बढ़ते दूसरी तिमाही 2026 में करीब 45 अरब डॉलर पहुंच गया*

*वित्तीय तिमाही के हिसाब से एल्फाबेट का पूंजीगत खर्च, अरब अमेरिकी डॉलर में; आंकड़े एसईसी (SEC) फाइलिंग से। डीपमाइंड की क्षमता ढाल अलग इंडेक्स है, जिसका विवरण लेख में दिया गया है। [7]*

## फ्लाईव्हील का दाम लगाने से पहले बही-खाता पढ़ें

इनमें से कोई भी बात एआई के खिलाफ दलील नहीं है। इंडेक्स लगातार चढ़ रहा है, एजेंट सच में काम कर रहे हैं और [30 सितंबर को पेश हुआ आर्गन](https://theinference.org/article/google-prices-gemini-4-argon-at-2-per-million-tokens-a-fifth-of-openai-and-anthropic-s-10-flagships) गूगल भर में लंबी अवधि के इंजीनियरिंग काम वाकई पूरे कर रहा है [2][8]। असल ज़रूरत माप को कहानी से अलग करके देखने की है: डीपमाइंड के अपने ही आंकड़ों के मुताबिक, क्षमता का अब तक का हर पॉइंट कहीं से मिला है तो कंप्यूट और कर्मचारियों की संख्या से — मशीनों की अपनी प्रगति खुद चक्रवृद्धि रूप से बढ़ाने से नहीं।

यह सवाल डीपमाइंड के बही-खाते की दो पंक्तियां तय करेंगी: क्षमता इंडेक्स पर महीनेवार ढाल और कोड बदलावों में पूरी तरह एआई को सौंपे गए हिस्से की दर। अगर ढाल बिना नए कंप्यूट के तेज़ होने लगे और कोड बदलाव समीक्षा का इंतज़ार छोड़ दें, तो समझिए फ्लाईव्हील आ पहुंचा है। तब तक यह कीमत उसी के पास जाएगी, जो एआई के लिखे कोड और किसी संगठन के रिलीज़ किए काम के बीच समीक्षा और भरोसे की लेयर (trust layer) खड़ी करता है।

## Takeaway

डीपमाइंड का ऑडिट बताता है कि क्षमता हर महीने ठीक 0.1 इंडेक्स पॉइंट बढ़ रही है और 88% कोड बदलाव अब भी इंसान के इंतजार में हैं। जब तक ढाल नए कंप्यूट (compute) के बिना तेज़ नहीं होती, एल्फाबेट की हर तिमाही के 45 अरब डॉलर लोग और चिप्स खरीदते हैं, फ्लाईव्हील नहीं।

## Sources

1. [Crypto Briefing, Google DeepMind finds no acceleration in AI research progress, 15 October 2026](https://cryptobriefing.com/google-deepmind-no-ai-research-acceleration/)
2. [Decrypt, Google Says AI Isn't Building Itself Yet—Even Though It Writes 75% of the Code, 15 October 2026](https://decrypt.co/381061/google-deepmind-ai-isnt-building-itself-writes-most-code)
3. [Business Insider, Sergey Brin says Google's AI is approaching a critical moment, 15 October 2026](https://www.businessinsider.com/sergey-brin-google-gemini-ai-argon-recursive-self-improvement-rsi-2026-10)
4. [The Times of India (via MSN), Google co-founder Sergey Brin says company's AI is helping build its own successors, 16 October 2026](https://www.msn.com/en-in/news/other/google-co-founder-sergey-brin-says-company-s-ai-is-helping-build-its-own-successors-hinting-no-slowing-down-of-ai-development/ar-AA2emUk0)
5. [TIME, A New Report Sheds Light on the Secretive Race to Build Self-Improving AI, 14 October 2026](https://time.com/article/2026/10/14/recursive-self-improvement-AI-report/)
6. [Gladstone AI, company website, retrieved 16 October 2026](https://www.gladstone.ai/)
7. [Alphabet, quarterly capital expenditure from SEC filings, retrieved 16 October 2026](https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK=0001652044)
8. [Google DeepMind, Gemini 4 Argon model page, retrieved 16 October 2026](https://deepmind.google/models/gemini/)


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गूगल के फाउंडर बोले—एआई फ्लाईव्हील शुरू हो चुका है; कंपनी का अपना ऑडिट उसे ढूंढ ही नहीं पाया — The Inference. Canonical: https://theinference.org/article/google-s-own-audit-cannot-find-the-ai-flywheel-its-founder-says-has-started/hi