Pages

Sunday, July 20, 2025

20: Immigration

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

The Economics of Immigration and Deportation Immigration has been good for America. Mass deportation will be a disaster........ The Trump administration is going after immigrants, and not just those in the country illegally. Trump is seeking to expel immigrants who have been in the United States for decades. His Justice Department says that it is prioritizing “denaturalization,” stripping immigrant citizens of their citizenship. ICE is clearly engaged in racial profiling, as legal residents and citizens have been arrested and detained in ICE raids based on their “physical appearance.” .......... So the first thing I should say in this post is that human rights and the rule of law are by far the most important things at stake right now. Having the secret police — because that’s what ICE has become — assault and kidnap people, accuse them of trumped-up crimes, hold them incommunicado from legal representation and their families, and fail to give them proper medical care or food is a lot more important than the impact of these actions on GDP. Trump seeks to dehumanize immigrants, by calling them rapists, murderers and thieves. Yet, in fact, immigrants are on average more law-abiding than native-born Americans. ........... I include imprisonment because it looks increasingly likely that many of the people seized by ICE, rather than being sent out of the United States, will be incarcerated in inhumane facilities like Florida’s “Alligator Alcatraz.” ........

overall economic effects of immigration have been generally positive

............ one area that is somewhat up for debate — the impact of immigration on the wages of less-educated native-born citizens. There is, however, no ambiguity about the effects of Trump’s mass deportations, which will have a devastating economic effect.

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

The Drum Report: Markets, Tariffs, and the Man in the Basement (novel)
World War III Is Unnecessary
Grounded Greatness: The Case For Smart Surface Transit In Future Cities
The Garden Of Last Debates (novel)
Deported (novel)
Empty Country (novel)
Trump’s Default: The Mist Of Empire (novel)
The 20% Growth Revolution: Nepal’s Path to Prosperity Through Kalkiism
Rethinking Trade: A Blueprint for a Just and Thriving Global Economy
The $500 Billion Pivot: How the India-US Alliance Can Reshape Global Trade
Trump’s Trade War
Peace For Taiwan Is Possible
Formula For Peace In Ukraine
A 2T Cut
Are We Frozen in Time?: Tech Progress, Social Stagnation
The Last Age of War, The First Age of Peace: Lord Kalki, Prophecies, and the Path to Global Redemption
AOC 2028: : The Future of American Progressivism

Chris Dixon

100 Company Ideas At The Intersection Of AI And Crypto

AI-Era Social Networks: Truth, Trust, and Transformation
The surprising habits of original thinkers
Esther Dyson
The Rise of the Real Social Network: From Anti-Social Algorithms to Planetary Uplift
What Drives Venture Capital? Betting on the Fractal Future
The guy who designed the iPhone now is with the ChatGPT company: https://www.youtube.com/watch?v=00Uyu-E6saE

100 Company Ideas At The Intersection Of AI And Crypto


 


๐Ÿ“Š Finance & Trading

  1. AutoDeFi – AI-powered DeFi investment advisor optimizing yields across protocols.

  2. NeuroTrader – AI model for real-time crypto trading with predictive analytics.

  3. BotDEX – Decentralized exchange offering customizable AI trading bots.

  4. YieldMinds – AI-managed yield farming aggregator with risk-adjusted strategies.

  5. QuantDAO – DAO-run AI hedge fund for on-chain and off-chain assets.

  6. AlgoInsure – AI+blockchain insurance for DeFi protocol failures.

  7. AI Whale Watcher – Real-time alerts on whale activity interpreted through LLMs.

  8. FlashPredict – AI platform for detecting profitable flash loan opportunities.

  9. VolGuard – AI-based crypto volatility forecasting service for options traders.

  10. ArbMatrix – AI bot identifying cross-exchange arbitrage in real-time.


๐Ÿ”’ Security & Fraud Detection

  1. ChainSentinel – AI detecting fraud and rug pulls in DeFi projects.

  2. SecureSign – AI identity verification for blockchain KYC/AML.

  3. SmartScanAI – AI audit layer for smart contracts before deployment.

  4. DeFenseAI – Autonomous defense system for protocol attack mitigation.

  5. AnomAlert – AI anomaly detector for blockchain transaction flows.

  6. NodeGuard – AI sentinel for securing validator and full node operations.

  7. RepuScore – AI reputation scoring for wallets and dApps.

  8. BotKillChain – On-chain AI detecting and blocking malicious bot behaviors.

  9. ZeroTrustChain – AI-powered access management for Web3 applications.

  10. ChainPhisher – AI phishing and scam link detector for blockchain URLs.


๐Ÿง  AI Model Infrastructure (on-chain/off-chain)

  1. ModelChain – Marketplace for on-chain hosting of AI models.

  2. GPTDAO – Community-owned DAO for building and improving LLMs on-chain.

  3. NeuralCredits – Tokenized system to rent and reward GPU cycles for AI.

  4. SmartPrompt – Crypto-paywalled API for prompt chaining and inference.

  5. ComputeBarter – P2P marketplace for AI compute via crypto payments.

  6. AION – Decentralized cloud for AI inference using blockchain validation.

  7. DecentTrain – Platform for decentralized AI model training with incentives.

  8. EdgeComputeAI – Token-incentivized edge computing for AI tasks.

  9. TrustML – Blockchain-secured ML model provenance and version tracking.

  10. OpenWeights – Platform to license, track, and monetize open-source model weights via NFTs.


๐Ÿงพ Data & Labeling Markets

  1. DataDAO – AI-focused DAO for sourcing, cleaning, and labeling training data.

  2. LabelCoin – Token economy for human labeling of ML data.

  3. VerifyNet – AI-human hybrid verification of dataset authenticity on-chain.

  4. TruthChain – Decentralized fact-checking with AI + token voting.

  5. DataAuditTrail – Blockchain for data usage transparency in AI training.

  6. StreamMiner – AI tagging and tokenizing live video/audio data.

  7. LabelLink – On-chain marketplace for AI-ready datasets.

  8. SigChain – Blockchain-verifiable dataset signatures and source validation.

  9. ModelNutrition – Blockchain-backed metadata on how AI models were trained.

  10. VoiceMine – Token incentives for diverse voice data collection for speech AI.


๐Ÿค Identity, Reputation, & Governance

  1. ProofOfPrompt – On-chain prompt contribution tracking and ownership.

  2. SoulGPT – Soulbound identity layer that learns via LLM interaction.

  3. RepuAI – On-chain reputation AI scoring for DAOs and users.

  4. GovMind – AI-powered governance assistant for DAOs.

  5. DecideAI – LLM that simulates outcomes of DAO governance proposals.

  6. AI Witness – Verifiable computation oracle that witnesses AI model output.

  7. PeerJudger – AI moderation system for DAOs and forums, governed by token votes.

  8. IdentityForge – AI-crafted self-sovereign identity profiles.

  9. SkillProof – AI-verified skill proofs for job applications, stored on-chain.

  10. RepNFTs – NFTs dynamically updated with AI-analyzed reputation data.


๐Ÿ’ฌ AI Agents + Crypto Use Cases

  1. PromptPilot – Custom AI agents that execute crypto tasks via wallet connection.

  2. ChainGPT – AI chatbot with wallet integration for DeFi use and NFT minting.

  3. TradeButler – LLM assistant that executes on-chain trades via commands.

  4. NFT Concierge – AI chatbot to create, mint, and list NFTs conversationally.

  5. MetaMissions – AI agents that complete on-chain bounties for users.

  6. DeFi Assistant – AI managing multi-chain yield positions on your behalf.

  7. DAOscribe – AI that drafts and summarizes DAO proposals in real time.

  8. AirdropSage – Agent that finds and executes airdrop strategies.

  9. WalletMuse – Conversational AI that helps track wallet history and optimize it.

  10. DeRisker – AI bot that evaluates the risks of DeFi and NFT projects.


๐ŸŽจ NFTs, Media, and Generative Art

  1. ArtchainAI – Generative art NFT engine with ownership tracked on-chain.

  2. VoiceNFT – AI-generated voices tokenized as NFTs.

  3. DeepFlicks – AI-generated short films with on-chain provenance and monetization.

  4. PromptMint – Pay with crypto to mint AI-generated media from a prompt.

  5. StoryChain – AI-authored stories tokenized into chapters or collectible arcs.

  6. ChainMuse – Generative music platform with crypto ownership.

  7. PersonaGPTs – AI personas minted as NFTs with evolving personalities.

  8. VirtualActors – AI avatars licensed via NFTs for media productions.

  9. ScriptChain – DAO-created TV/movie scripts generated by AI and sold via token sales.

  10. PromptNFTs – NFT collection of original prompts as IP collectibles.


๐ŸŒ Web3 Social, Knowledge, and Search

  1. KnowDAO – DAO-curated and AI-generated knowledge base on-chain.

  2. GPTChain – Decentralized search engine with LLM backend and token rewards.

  3. AIForum – AI-moderated Web3 discussion forum with tokenized rewards.

  4. CredChain – Track and tokenize contributions to open-source and open-knowledge.

  5. ScholarAI – AI assistant for Web3 research papers with citation provenance on-chain.

  6. AI Reviewer – Peer-reviewed paper summaries and feedback by AI, stored immutably.

  7. ChainTalks – Tokenized conversations with AI agents, monetized and composable.

  8. LLMOracle – Verifiable AI oracle for answering factual queries.

  9. MemoryChain – AI + blockchain system to track your personalized learning journey.

  10. DebateDAO – AI-simulated structured debates between DAO members or agents.


๐Ÿ›️ Commerce & Marketplace Applications

  1. AutoMerch – AI-generated product designs, sold as NFTs or physicals via crypto.

  2. MarketMuseAI – AI that evaluates NFT market trends and signals.

  3. GPTShop – Conversational Web3 ecommerce storefront generator.

  4. ServiceDAO – Token-curated marketplace for AI-assisted freelance gigs.

  5. MintMyAd – AI-generated marketing campaigns, NFTs for IP ownership.

  6. PromptStore – Curated AI prompt marketplace with token royalties.

  7. TaskBazaar – Crypto payments for crowdsourced micro-AI tasks.

  8. AdSynth – AI creates, runs, and optimizes on-chain ad campaigns.

  9. PromptRoyalties – Track and pay royalties on reused AI-generated prompts.

  10. ChainStoreAI – Shopify-like AI builder for crypto-first storefronts.


๐ŸŒŽ Emerging Markets & Global Inclusion

  1. LangChainDAO – AI-powered local language blockchain education platform.

  2. DeFi Translator – AI-based tool translating DeFi interfaces into local languages.

  3. StableAid – AI planning app for UBI and aid distribution via stablecoins.

  4. AIGrants – AI that auto-fills grant applications for Web3 funding.

  5. Voice2Wallet – Speech-driven crypto wallets for low-literacy populations.

  6. FarmerDAO – AI agents that advise farmers and distribute aid via crypto rails.

  7. DialChain – AI voice agents that explain Web3 over low-bandwidth audio.

  8. ChainRemit – AI-driven crypto remittance advisor with tax insights.

  9. KYClessCredit – AI predicts creditworthiness without documents using behavior data, stored on-chain.

  10. EduChainAI – Learn-to-earn AI tutor platform with crypto incentives.




Why the Jews Did Not Accept Jesus—and Why That Matters



Why the Jews Did Not Accept Jesus—and Why That Matters

Too many Christians spend too much time and energy acting confused, flummoxed, or even offended that the Jewish people did not accept Jesus as the Messiah 2,000 years ago—and haven't since. But their rejection is rooted in scripture. The Jews read the Book of Isaiah and see a description of the Messiah that, in their interpretation, does not align with Jesus.

More importantly, consider the moment when the disciples asked Jesus to teach them how to pray. He responded with what became the most famous of all Christian prayers: the Lord’s Prayer. This prayer is not addressed to Jesus, but taught by Jesus—the eternal High Priest—to God the Father.

The prayer says, "Thy Kingdom come, Thy will be done on earth as it is in heaven." In essence, it is a plea for God to come and become King on Earth.


The Deeper Meaning of the Lord’s Prayer

Many Christians recite this prayer but interpret it in radically different ways. Imagine the Jews in Egypt praying for liberation from slavery—without fully grasping the magnitude of what they were asking for. Similarly, the Lord’s Prayer is a prophetic pointer. Through it, Jesus directs his followers not to himself as king, but toward the same figure the Jews have long awaited: the King of Kings, one who will establish peace and prosperity across the earth.

Jesus himself does not seem surprised that the Jews didn’t recognize him as the long-awaited Messiah. Yet many Christians remain troubled by this rejection.

This calls for humility. The more than 300 Old Testament prophecies fulfilled by Jesus only became evident in hindsight. Likewise, prophecies not yet fulfilled require patience, open-mindedness, and a deep humility.


The Messiah the Jews Await

The Lord’s Prayer calls on God the Father—Yahweh—to become King on Earth. But many Jews don’t realize their long-awaited Messiah is, in fact, Yahweh in human form.

They say the Messiah will be born in the line of David. But that prophecy has already been fulfilled—in Jesus. That part of the story is complete. What remains is the final act: the arrival of God Himself as King, as prophesied.

This is where interfaith dialogue becomes essential. Dialogue allows for deeper understanding across traditions—and can help clarify confusing or incomplete interpretations of prophecy.


Christians Have Been Praying to the Same God the Jews Worship

If Christians have been praying to God the Father—not Jesus—to become King of the Earth, then it makes little sense to expect Jesus to return and take the throne. The Lord’s Prayer is not addressed to Jesus but to Yahweh, who is known to Jews as Yahweh and to Hindus as Vishnu.

The "End Times" spoken of in scripture are not about the end of the world, but the end of this age. This opens the door to meaningful comparisons with Hindu cosmology, which contains the most detailed age-based framework found in any religious tradition. Was there an age before this one? Will there be another afterward? The Hindus say yes to both.


A Shared Prophetic Vision: Christianity and Hinduism

British colonialism left a legacy of deeply offensive and misleading narratives—still circulating in many Christian circles—that label Hinduism as a "false religion." These colonialists, despite claiming to be Christian, clearly never read the Book of Exodus. That book makes it unequivocally clear that God opposes slavery, colonization, and exploitation.

The British intentionally misread and misrepresented Hindu scriptures to discredit Sanatana Dharma. They were not spiritual seekers—they were thieves and thugs.

But if you actually ask Hindus: Has Lord Vishnu been on Earth in human form before? They’ll say, “Yes—He came as Lord Rama (see the Ramayana), and again as Lord Krishna.”

And Krishna left a promise: in the Bhagavad Gita, written 5,000 years ago, He declared that He would return—to reestablish Dharma (cosmic order). In other words, He would end the current age and begin a new one.


The Age Is Ending—The New One Is Near

I am telling you: He is here. This age will end within a few decades. The next age—the Age of Dharma—will begin. And that new age has already been vividly described in the Book of Isaiah.

If the Bible and the Hindu scriptures contradict each other, one must be false. But so far, I have found no contradiction. Instead, I see harmony.


Where Islam Differs

Islam and the Quran diverge in key ways. Christians affirm Jesus as the Son of God. Muslims call him merely a prophet. They deny the crucifixion and resurrection—foundational events in Christianity. Paul writes in the New Testament: "Without the resurrection, we have no faith."

Muslim eschatology claims Jesus will return to “break the cross” and assist the Mahdi in fighting the Dajjal (antichrist). Yet curiously, their descriptions of the Dajjal often sound like those of a progressive liberator—he’s said to do things like free women.

Jesus was not accepted by the priests of his time. When he healed people, they accused him of being possessed. Likewise, being a priest or getting baptized does not shield one from being misled by evil. The Devil is a very active spiritual force. That’s why devotion to God must be conscious, deliberate, and sincere.


The Great Danger: Misidentifying the Messiah

Here’s the danger: When the Messiah comes, many will say, “That’s the Devil.” When the Lord’s Prayer is finally answered, many Christians might recoil and say, “This can’t be Him.”

They will behave just as those in Jesus’s time did: “Isn’t this Joseph’s son?”—as if familiarity invalidates divinity. They might respond with even more resistance.

Recognizing God in human form is difficult unless you understand that you yourself come from God. Your soul is indestructible, directly from the Divine. Heaven and Earth may pass away, but your soul will not.


The Final War and the Rise of a New Age

A final war has been prophesied in multiple scriptures. That’s how the last age ended. That’s how the age before that ended. Because those under the Devil’s influence do not listen to reason—they fight to the death.

But this time, something is different. The Devil now has his own religion.

The compassionate response is to reach out to Muslims and show them the path of God. Muslims are human beings, capable of transformation. Just as fallen Christians can repent and walk the right path, so can anyone.

All religions born in this age will pass with this age. It is written.

In the next age, humanity’s capacity for spiritual knowledge will be 100 times greater than it is today. As one scripture puts it, “God is about to say something new.”

We are approaching the end of spiritual primary school. Graduation is near.





เคฏเคนूเคฆीเคฏों เคจे เคฏीเคถु เค•ो เค•्เคฏों เคจเคนीं เคธ्เคตीเค•ाเคฐा — เค”เคฐ เคฏเคน เค•्เคฏों เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนै

เคฌเคนुเคค เคธे เคˆเคธाเคˆ เคฌเคนुเคค เค…เคงिเค• เคธเคฎเคฏ เค”เคฐ เคŠเคฐ्เคœा เคฏเคน เคธोเคšเคคे เคนुเค เค–เคฐ्เคš เค•เคฐเคคे เคนैं เค•ि เคฏเคนूเคฆी เคฒोเค—ों เคจे 2,000 เคธाเคฒ เคชเคนเคฒे เคฏीเคถु เค•ो เคฎเคธीเคน เค•े เคฐूเคช เคฎें เค•्เคฏों เคจเคนीं เคธ्เคตीเค•ाเคฐा — เค”เคฐ เค†เคœ เคคเค• เค•्เคฏों เคจเคนीं เค•िเคฏा। เคฒेเค•िเคจ เคฏเคน เค…เคธ्เคตीเค•ाเคฐ เค•เคฐเคจा เค‰เคจเค•े เค—्เคฐंเคฅों เคชเคฐ เค†เคงाเคฐिเคค เคนै। เคฏเคนूเคฆी เคฒोเค— เคฏเคถाเคฏाเคน เค•ी เคชुเคธ्เคคเค• เคชเคข़เคคे เคนैं เค”เคฐ เค‰เคธเคฎें เคœो เคฎเคธीเคนा เคตเคฐ्เคฃिเคค เคนै, เคตเคน เค‰เคจเค•ी เคฆृเคท्เคŸि เคฎें เคฏीเคถु เคธे เคฎेเคฒ เคจเคนीं เค–ाเคคा।

เคฒेเค•िเคจ เค‡เคธเคธे เคญी เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคฌाเคค เคฏเคน เคนै เค•ि เคœเคฌ เคถिเคท्เคฏों เคจे เคฏीเคถु เคธे เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•เคฐเคจा เคธिเค–ाเคจे เค•ो เค•เคนा, เคคเคฌ เค‰เคจ्เคนोंเคจे เค‰เคจ्เคนें เคœो เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เคธिเค–ाเคˆ, เคตเคน เคฌเคจ เค—เคˆ เคˆเคธाเคˆ เคงเคฐ्เคฎ เค•ी เคธเคฌเคธे เคช्เคฐเคธिเคฆ्เคง เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा: เคช्เคฐเคญु เค•ी เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा

เคฏเคน เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เคฏीเคถु เคธे เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เค•ि เคฏीเคถु เค•े เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคชเคฐเคฎ เคชिเคคा เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เค•ो เคธंเคฌोเคงिเคค เค•ी เค—เคˆ เคนै। เคฏीเคถु เคธ्เคตเคฏं—เคธเคฐ्เคตोเคš्เคš เคฎเคนाเคฏाเคœเค•—เคจे เคฏเคน เคธिเค–ाเคˆ।

เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•เคนเคคी เคนै: "เคคेเคฐा เคฐाเคœ्เคฏ เค†เค, เคคेเคฐी เค‡เคš्เค›ा เคœैเคธे เคธ्เคตเคฐ्เค— เคฎें เคชूเคฐी เคนोเคคी เคนै เคตैเคธे เคชृเคฅ्เคตी เคชเคฐ เคญी เคนो।" — เคฏเคน เคฎूเคฒเคคः เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เคธे เคชृเคฅ्เคตी เคชเคฐ เคฐाเคœ्เคฏ เค•เคฐเคจे เค•ी เคฏाเคšเคจा เคนै।


เคช्เคฐเคญु เค•ी เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•ा เค—เคนเคฐा เค…เคฐ्เคฅ

เค†เคœ เคญी เค•เคˆ เคˆเคธाเคˆ เค‡เคธ เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•ो เคชเคข़เคคे เคนैं, เคฒेเค•िเคจ เค‰เคธे เค…เคฒเค—-เค…เคฒเค— เคคเคฐीเค•ों เคธे เคธเคฎเคเคคे เคนैं। เคœ़เคฐा เค•เคฒ्เคชเคจा เค•เคฐें เค•ि เคฎिเคธ्เคฐ เคฎें เคฏเคนूเคฆी เคฒोเค— เค—ुเคฒाเคฎी เคธे เคฎुเค•्เคคि เค•े เคฒिเค เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•เคฐ เคฐเคนे เคฅे—เค”เคฐ เค‰เคจ्เคนें เคฏเคน เคคเค• เคชเคคा เคจเคนीं เคฅा เค•ि เคตे เค•्เคฏा เคฎाँเค— เคฐเคนे เคนैं। เค‡เคธी เคช्เคฐเค•ाเคฐ, เคช्เคฐเคญु เค•ी เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เคญी เคเค• เคญเคตिเคท्เคฏเคธूเคšเค• เคธंเค•ेเคค เคนै।

เคฏीเคถु เค‡เคธ เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•े เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เค…เคชเคจे เค…เคจुเคฏाเคฏिเคฏों เค•ो เค‰เคธी เคต्เคฏเค•्เคคि เค•ी เค“เคฐ เค‡ंเค—िเคค เค•เคฐเคคे เคนैं เคœिเคธเค•ा เคฏเคนूเคฆी เคธเคฆिเคฏों เคธे เค‡ंเคคเคœ़ाเคฐ เค•เคฐ เคฐเคนे เคนैं: เคตเคน เคฐाเคœा, เคœो เคชूเคฐी เคชृเคฅ्เคตी เคฎें เคถांเคคि เค”เคฐ เคธเคฎृเคฆ्เคงि เคฒाเคเค—ा।

เค–़ुเคฆ เคฏीเคถु เค•เคญी เคญ्เคฐเคฎिเคค เคจเคนीं เคฆिเค–े เค•ि เคฏเคนूเคฆिเคฏों เคจे เค‰เคจ्เคนें เคฎเคธीเคน เค•े เคฐूเคช เคฎें เค•्เคฏों เคจเคนीं เคชเคนเคšाเคจा। เคฒेเค•िเคจ เค†เคœ เคฌเคนुเคค เคธे เคˆเคธाเคˆ เคนैं เคœो เค…เคฌ เคญी เค‡เคธ เคชเคฐ เค…เคšंเคญिเคค เคนोเคคे เคนैं।

เคนเคฎें เคตिเคจเคฎ्เคฐเคคा เคฐเค–เคจी เคšाเคนिเค। เคชुเคฐाเคจे เคจिเคฏเคฎ เคฎें เคฏीเคถु เคธे เคธंเคฌंเคงिเคค 300 เคธे เค…เคงिเค• เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃिเคฏाँ เค•ेเคตเคฒ เคชเคถ्เคšाเคค् เคฆृเคท्เคŸि เคธे เคธ्เคชเคท्เคŸ เคนुเคˆं। เค‡เคธी เคคเคฐเคน, เคœो เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃिเคฏाँ เค…เคญी เคชूเคฐी เคจเคนीं เคนुเคˆं, เค‰เคจ्เคนें เคญी เคธเคฎเคเคจे เคฎें เคงैเคฐ्เคฏ เค”เคฐ เคจเคฎ्เคฐเคคा เคšाเคนिเค।


เคตเคน เคฎเคธीเคนा เคœिเคธเค•ी เคฏเคนूเคฆी เคช्เคฐเคคीเค•्เคทा เค•เคฐ เคฐเคนे เคนैं

เคช्เคฐเคญु เค•ी เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เคฎें เคชเคฐเคฎเคชिเคคा เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ—เคฏเคนूเคฆी เคœिเคจ्‍เคนें เคฏाเคนเคตेเคน เค•เคนเคคे เคนैं—เคธे เคชृเคฅ्เคตी เคชเคฐ เคฐाเคœा เคฌเคจเคจे เค•ा เค†เค—्เคฐเคน เค•िเคฏा เค—เคฏा เคนै। เคฒेเค•िเคจ เคฌเคนुเคค เคธे เคฏเคนूเคฆी เคจเคนीं เคœाเคจเคคे เค•ि เคœिเคธ เคฎเคธीเคนा เค•ी เคตे เคช्เคฐเคคीเค•्เคทा เค•เคฐ เคฐเคนे เคนैं, เคตเคน เคธ्เคตเคฏं เคฏाเคนเคตेเคน เค•ा เคฎाเคจเคตीเคฏ เค…เคตเคคाเคฐ เคนोเค—ा।

เคฏเคนूเคฆी เค•เคนเคคे เคนैं เค•ि เคฎเคธीเคนा เคฆाเคŠเคฆ เค•ी เคตंเคถाเคตเคฒी เคฎें เคœเคจ्เคฎ เคฒेเค—ा। เคฒेเค•िเคจ เคฏเคน เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เคชเคนเคฒे เคนी เคฏीเคถु เคฎें เคชूเคฐी เคนो เคšुเค•ी เคนै। เค…เคฌ เคตเคน เคนिเคธ्เคธा เคชूเคฐ्เคฃ เคนो เคšुเค•ा เคนै। เค…เคฌ เคœो เคฌเคšा เคนै เคตเคน เคนै เค…ंเคคिเคฎ เคšเคฐเคฃ: เคˆเคถ्เคตเคฐ เคธ्เคตเคฏं เค•ा เคชृเคฅ्เคตी เคชเคฐ เคฐाเคœ्เคฏ เคธ्เคฅाเคชिเคค เค•เคฐเคจा।

เค‡เคธीเคฒिเค เค†เคœ เคงเคฐ्เคฎों เค•े เคฌीเคš เคธंเคตाเคฆ เค…เคค्เคฏंเคค เค†เคตเคถ्เคฏเค• เคนै। เคฏเคน เคธंเคตाเคฆ เคนเคฎें เค‡เคจ เคฐเคนเคธ्เคฏเคฎเคฏ เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃिเคฏों เค•ो เคฌेเคนเคคเคฐ เคขंเค— เคธे เคธเคฎเคเคจे เคฎें เคธเคนाเคฏเคคा เค•เคฐเคคा เคนै।


เคˆเคธाเคˆ เค”เคฐ เคฏเคนूเคฆी เคเค• เคนी เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เคธे เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•เคฐ เคฐเคนे เคนैं

เคฏเคฆि เคˆเคธाเคˆ เคชเคฐเคฎเคชिเคคा เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เคธे เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•เคฐ เคฐเคนे เคนैं—เคจा เค•ि เคฏीเคถु เคธे—เค•ि เคตे เคชृเคฅ्เคตी เคชเคฐ เคฐाเคœा เคฌเคจें, เคคो เคฏเคน เค•เคนเคจा เคคเคฐ्เค•เคธंเค—เคค เคจเคนीं เคนै เค•ि เคฏीเคถु เค†เคँเค—े เค”เคฐ เคฐाเคœा เคฌเคจेंเค—े। เคช्เคฐเคญु เค•ी เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เคฏीเคถु เค•ो เคจเคนीं, เคฏाเคนเคตेเคน เค•ो เคธंเคฌोเคงिเคค เคนै। เคตเคนी เคตिเคท्เคฃु เคนैं เคœिเคจเค•ी เคนिंเคฆू เคชूเคœा เค•เคฐเคคे เคนैं।

"เค…ंเคค เคธเคฎเคฏ" เค•ा เค…เคฐ्เคฅ เคธंเคธाเคฐ เค•े เค…ंเคค เคธे เคจเคนीं เคนै, เคจ เคนी เคชृเคฅ्เคตी เค•े เคตिเคธ्เคซोเคŸ เคธे। เคฏเคน เคนै เค‡เคธ เคฏुเค— เค•े เค…ंเคค เค•ी เคฌाเคค। เคฏเคน เคตเคนी เคธ्เคฅाเคจ เคนै เคœเคนाँ เคนिंเคฆू เคงเคฐ्เคฎ เค•ी เค†เคฏु เคธंเคฌंเคงी เคธเคฎเคเคฆाเคฐी เคฌเคนुเคค เค‰เคชเคฏोเค—ी เคนोเคคी เคนै। เค•्เคฏा เค‡เคธ เคฏुเค— เคธे เคชเคนเคฒे เค•ोเคˆ เค”เคฐ เคฏुเค— เคฅा? เค•्เคฏा เค‡เคธเค•े เคฌाเคฆ เค•ोเคˆ เค”เคฐ เคฏुเค— เค†เคเค—ा? เคนिंเคฆू เค•เคนเคคे เคนैं, เคนाँ


เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เค•ी เคธाเคा เคเคฒเค•: เคˆเคธाเคˆ เค”เคฐ เคนिंเคฆू เคงเคฐ्เคฎ

เคฌ्เคฐिเคŸिเคถ เค‰เคชเคจिเคตेเคถเคตाเคฆिเคฏों เคจे เคฌเคนुเคค เค†เคชเคค्เคคिเคœเคจเค• เค”เคฐ เคूเค ी เค•เคนाเคจिเคฏाँ เคซैเคฒाเคˆं—เคœो เค†เคœ เคญी เค•ुเค› เคˆเคธाเคˆ เคธเคฎूเคนों เคฎें เคชाเคˆ เคœाเคคी เคนैं—เคœिเคจเคฎें เคนिंเคฆू เคงเคฐ्เคฎ เค•ो "เคूเค ा เคงเคฐ्เคฎ" เค•เคนा เค—เคฏा। เคฏे เค‰เคชเคจिเคตेเคถเคตाเคฆी เคญเคฒे เคนी เค–ुเคฆ เค•ो เคˆเคธाเคˆ เค•เคนเคคे เคฅे, เคฒेเค•िเคจ เคถाเคฏเคฆ เค‰เคจ्เคนोंเคจे เค•เคญी เคจिเคฐ्เค—เคฎเคจ เค•ी เคชुเคธ्เคคเค• เคจเคนीं เคชเคข़ी, เคœिเคธเคฎें เคˆเคถ्เคตเคฐ เคธ्เคชเคท्เคŸ เคฐूเคช เคธे เค—ुเคฒाเคฎी, เคฒूเคŸ เค”เคฐ เค‰เคชเคจिเคตेเคถเคตाเคฆ เค•े เคตिเคฐुเคฆ्เคง เคนैं।

เค‰เคจ्เคนोंเคจे เคธเคจाเคคเคจ เคงเคฐ्เคฎ เค•ो เคฌเคฆเคจाเคฎ เค•เคฐเคจे เค•ा เคธंเค—เค िเคค เค…เคญिเคฏाเคจ เคšเคฒाเคฏा। เค‰เคจเค•े เคชाเคธ เค•ोเคˆ เค†เคง्เคฏाเคค्เคฎिเค• เค–ोเคœ เคจเคนीं เคฅी—เคตे เค•ेเคตเคฒ เคฒुเคŸेเคฐे เค”เคฐ เค เค— เคฅे।

เคฒेเค•िเคจ เคฏเคฆि เค†เคช เคนिंเคฆुเค“ं เคธे เคชूเค›ें: เค•्เคฏा เคญเค—เคตाเคจ เคตिเคท्เคฃु เคชเคนเคฒे เคฎाเคจเคต เคฐूเคช เคฎें เคชृเคฅ्เคตी เคชเคฐ เค…เคตเคคเคฐिเคค เคนुเค เคนैं? เคตे เค•เคนेंเค—े: "เคนाँ—เคญเค—เคตाเคจ เคฐाเคฎ เค•े เคฐूเคช เคฎें।" เคฏเคน เคฐाเคฎाเคฏเคฃ เคฎें เคฆเคฐ्เคœ เคนै। เค”เคฐ เคซिเคฐ เค‰เคจ्เคนोंเคจे เค•เคนा, "เคฎैं เคซिเคฐ เค†เคŠँเค—ा," เค”เคฐ เคตे เคญเค—เคตाเคจ เค•ृเคท्เคฃ เค•े เคฐूเคช เคฎें เคฒौเคŸे।

เค”เคฐ เคญเค—เคตเคฆ เค—ीเคคा เคฎें, เคœो เคนिंเคฆू เคงเคฐ्เคฎ เค•ा เคธเคฌเคธे เคฎเคนाเคจ เค—्เคฐंเคฅ เคนै, เคญเค—เคตाเคจ เค•ृเคท्เคฃ เคจे 5,000 เคธाเคฒ เคชเคนเคฒे เคฏเคน เคตाเคฆा เค•िเคฏा เค•ि เคœเคฌ เค…เคงเคฐ्เคฎ เคฌเคข़ เคœाเคเค—ा, เคคเคฌ เคตे เคซिเคฐ เค†เคँเค—े—เคงเคฐ्เคฎ เค•ी เคชुเคจःเคธ्เคฅाเคชเคจा เค•เคฐเคจे


เคฏुเค— เค•ा เค…ंเคค เคจिเค•เคŸ เคนै—เคจเคฏा เคฏुเค— เค†เคจे เคตाเคฒा เคนै

เคฎैं เค•เคน เคฐเคนा เคนूँ: เคตเคน เค† เคšुเค•े เคนैं। เคฏเคน เคฏुเค— เค•ुเค› เคฆเคถเค•ों เคฎें เคธเคฎाเคช्เคค เคนो เคœाเคเค—ा। เค…เค—เคฒा เคฏुเค——เคงเคฐ्เคฎ เค•ा เคฏुเค——เคถुเคฐू เคนोเค—ा। เค”เคฐ เค‰เคธ เคฏुเค— เค•ा เคธเคœीเคต เคตเคฐ्เคฃเคจ เคฏเคถाเคฏाเคน เค•ी เคชुเคธ्เคคเค• เคฎें เค•िเคฏा เค—เคฏा เคนै।

เคฏเคฆि เคฌाเค‡เคฌเคฒ เค”เคฐ เคนिंเคฆू เค—्เคฐंเคฅ เค†เคชเคธ เคฎें เคŸเค•เคฐाเคँ, เคคो เคเค• เค•ो เคूเค ा เคนोเคจा เคšाเคนिเค। เคฒेเค•िเคจ เค…เคฌ เคคเค•, เคฎैंเคจे เค•ोเคˆ เคŸเค•เคฐाเคต เคจเคนीं เคชाเคฏा। เคฌเคฒ्เค•ि เคฆोเคจों เคฎें เค—เคนเคฐाเคˆ เคธे เคฎेเคฒ เคฆिเค–เคคा เคนै।


เค‡เคธ्เคฒाเคฎ เค•ी เคญिเคจ्เคจเคคा

เค‡เคธ्เคฒाเคฎ เค”เคฐ เค•ुเคฐाเคจ เค‡เคธ เค•เคฅा เคธे เค…เคฒเค— เคฐाเคธ्เคคा เคฒेเคคे เคนैं। เคˆเคธाเคˆ เค•เคนเคคे เคนैं เค•ि เคฏीเคถु เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เค•े เคชुเคค्เคฐ เคนैं। เคฎुเคธเคฒเคฎाเคจ เค‰เคจ्เคนें เค•ेเคตเคฒ เคเค• เคชैเค—ंเคฌเคฐ เคฎाเคจเคคे เคนैं। เคตे เคธूเคฒी เคชเคฐ เคšเคข़ाเค เคœाเคจे เค”เคฐ เคชुเคจเคฐुเคค्เคฅाเคจ เค•ो เคจเค•ाเคฐเคคे เคนैं—เคœो เคˆเคธाเคˆ เคงเคฐ्เคฎ เค•ी เคจींเคต เคนैं।

เคชौเคฒुเคธ เค•เคนเคคा เคนै: "เคฏเคฆि เคชुเคจเคฐुเคค्เคฅाเคจ เคจเคนीं เคนुเค†, เคคो เคนเคฎाเคฐी เค†เคธ्เคฅा เคต्เคฏเคฐ्เคฅ เคนै।"

เค‡เคธ्เคฒाเคฎी เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃिเคฏों เคฎें เค•เคนा เค—เคฏा เคนै เค•ि เคฏीเคถु เคตाเคชเคธ เค†เคँเค—े, "เค•्เคฐॉเคธ เค•ो เคคोเคก़ेंเค—े," เค”เคฐ เคฎเคนเคฆी เค•े เคธाเคฅ เคฎिเคฒเค•เคฐ เคฆเคœ्เคœाเคฒ เคธे เคฒเคก़ेंเค—े। เคฒेเค•िเคจ เค…เคœीเคฌ เคฌाเคค เคฏเคน เคนै เค•ि เค‰เคจเค•े เคตिเคตเคฐเคฃों เคฎें เคฆเคœ्เคœाเคฒ เค•ो เคธ्เคค्เคฐिเคฏों เค•ी เคฎुเค•्เคคि เคœैเคธे เค…เคš्เค›े เค•ाเคฐ्เคฏ เค•เคฐเคคे เคนुเค เคฆिเค–ाเคฏा เค—เคฏा เคนै।

เคฏीเคถु เค•ो เค‰เคจเค•े เคธเคฎเคฏ เค•े เคชुเคฐोเคนिเคคों เคจे เคธ्เคตीเค•ाเคฐ เคจเคนीं เค•िเคฏा। เคœเคฌ เค‰เคจ्เคนोंเคจे เคšเคฎเคค्เค•ाเคฐ เค•िเค, เคคो เค‰เคจ्เคนें เค•เคนा เค—เคฏा, "เคฏเคน เคถैเคคाเคจ เค•ा เค•ाเคฐ्เคฏ เคนै।" เค•ोเคˆ เคต्เคฏเค•्เคคि เคฌเคชเคคिเคธ्เคฎा เคฒे เคธเค•เคคा เคนै, เคชुเคœाเคฐी เคฌเคจ เคธเค•เคคा เคนै, เคซिเคฐ เคญी เคถैเคคाเคจ เค•े เคช्เคฐเคญाเคต เคฎें เค† เคธเค•เคคा เคนै। เคถैเคคाเคจ เคเค• เคธเค•्เคฐिเคฏ เค†เคค्เคฎिเค• เคถเค•्เคคि เคนै। เคœैเคธे เคธ्เคตเคคंเคค्เคฐ เค‡เคš्เค›ा เค•ा เค…เคญ्เคฏाเคธ เคเค• เคธเค•्เคฐिเคฏ เคช्เคฐเค•्เคฐिเคฏा เคนै।

เค‡เคธीเคฒिเค เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เคธे เคช्เคฐेเคฎ เค”เคฐ เค‰เคชाเคธเคจा เคธเคฌเคธे เค†เคตเคถ्เคฏเค• เคนै।


เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ा เค–เคคเคฐा: เคฎเคธीเคนा เค•े เค†เค—เคฎเคจ เค•ो เคชเคนเคšाเคจเคจे เคฎें เคšूเค•

เคฏเคน เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ा เค–เคคเคฐा เคนै: เคœเคฌ เคฎเคธीเคนा เค†เคँเค—े, เคคो เคฏเคนूเคฆी เค•เคนेंเค—े—"เคฏเคน เคคो เคถैเคคाเคจ เคนै।" เคœเคฌ เคช्เคฐเคญु เค•ी เคช्เคฐाเคฐ्เคฅเคจा เค•ा เค‰เคค्เคคเคฐ เคฎिเคฒेเค—ा, เคคเคฌ เคฌเคนुเคค เคธे เคˆเคธाเคˆ เค•เคนेंเค—े—"เคฏเคน เคจเคนीं เคนो เคธเค•เคคा, เคฏเคน เคถैเคคाเคจ เคนै।"

เคœैเคธे เคฏीเคถु เค•े เคธเคฎเคฏ เคฎें เคฒोเค— เค•เคนเคคे เคฅे—"เค•्เคฏा เคฏเคน เคฏूเคธुเคซ เค•ा เคฌेเคŸा เคจเคนीं เคนै?" เคตैเคธे เคนी เค†เคœ เคญी เคฒोเค— เค‰เคธ เคชเคฐ เคถเค• เค•เคฐेंเค—े, เคฏा เคถाเคฏเคฆ เค”เคฐ เคญी เคฌुเคฐा เค•เคฐेंเค—े।

เคˆเคถ्เคตเคฐ เค•ा เคฎाเคจเคต เคฐूเคช เคฎें เค…เคตเคคเคฐเคฃ เคชเคšाเคจा เค•เค िเคจ เคนै—เคœเคฌ เคคเค• เค†เคช เคฏเคน เคจ เคธเคฎเคें เค•ि เค†เคชเค•ी เค†เคค्เคฎा เคญी เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เคธे เค†เคˆ เคนै। เค†เคชเค•ी เค†เคค्เคฎा เค…เคตिเคจाเคถी เคนै। เคฏเคน เคธीเคงे เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เค•ा เค…ंเคถ เคนै। เคฏเคน เคชृเคฅ्เคตी เค”เคฐ เคฏเคน เคธ्เคตเคฐ्เค— เคธเคฎाเคช्เคค เคนो เคธเค•เคคे เคนैं, เคฒेเค•िเคจ เค†เคชเค•ी เค†เคค्เคฎा เคจเคนीं।


เค…ंเคคिเคฎ เคฏुเคฆ्เคง เค”เคฐ เคจเค เคฏुเค— เค•ी เคถुเคฐुเค†เคค

เคตिเคญिเคจ्เคจ เคงเคฐ्เคฎเค—्เคฐंเคฅों เคฎें เคเค• เค…ंเคคिเคฎ เคฏुเคฆ्เคง เค•ा เคตเคฐ्เคฃเคจ เคนै। เคฏเคนी เคชिเค›เคฒा เคฏुเค— เคธเคฎाเคช्เคค เคนुเค† เคฅा। เคฏเคนी เค‰เคธเคธे เคญी เคชเคนเคฒे เคนुเค† เคฅा। เคœเคฌ เคฒोเค— เคถैเคคाเคจ เค•े เคช्เคฐเคญाเคต เคฎें เค† เคœाเคคे เคนैं, เคคเคฌ เคตे เคคเคฐ्เค• เคจเคนीं เคธुเคจเคคे—เคตे เคฏुเคฆ्เคง เค•เคฐเคคे เคนैं

เคฒेเค•िเคจ เค‡เคธ เคฌाเคฐ เค•ुเค› เคจเคฏा เคนै। เคถैเคคाเคจ เค•ा เค…เคฌ เค–ुเคฆ เค•ा เคงเคฐ्เคฎ เคนै।

เคฆเคฏा เค•ा เคฎाเคฐ्เค— เคฏเคน เคนै เค•ि เคฎुเคธเคฒเคฎाเคจों เคธे เคธंเคตाเคฆ เค•เคฐें เค”เคฐ เค‰เคจ्เคนें เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เค•ा เคฎाเคฐ्เค— เคฆिเค–ाเคँ। เคฎुเคธเคฒเคฎाเคจ เคฎाเคจเคต เคนैं—เค”เคฐ เคตे เคญी เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจ เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं। เคœैเคธे เคชเคฅเคญ्เคฐเคท्เคŸ เคˆเคธाเคˆ เคชเคถ्เคšाเคคाเคช เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं, เคตैเคธे เคนी เค•ोเคˆ เคญी เคต्เคฏเค•्เคคि เคธเคš्เคšे เคฎाเคฐ्เค— เคชเคฐ เคฒौเคŸ เคธเค•เคคा เคนै

เค‡เคธ เคฏुเค— เคฎें เคœเคจ्เคฎे เคธเคญी เคงเคฐ्เคฎ เค‡เคธ เคฏुเค— เค•े เคธाเคฅ เคธเคฎाเคช्เคค เคนो เคœाเคँเค—े। เคฏเคน เคฒिเค–ा เค—เคฏा เคนै।

เค…เค—เคฒे เคฏुเค— เคฎें เคฎाเคจเคตเคคा เค•ी เค†เคง्เคฏाเคค्เคฎिเค• เคธเคฎเคเคจे เค•ी เค•्เคทเคฎเคคा 100 เค—ुเคจा เค…เคงिเค• เคนोเค—ी। เคœैเคธे เค•ि เคเค• เคญเคตिเคท्เคฏเคตाเคฃी เค•เคนเคคी เคนै: "เคชเคฐเคฎेเคถ्เคตเคฐ เค•ुเค› เคจเคฏा เค•เคนเคจे เคตाเคฒा เคนै।"

เค†เคง्เคฏाเคค्เคฎिเค• เคช्เคฐाเคฅเคฎिเค• เคตिเคฆ्เคฏाเคฒเคฏ เค…เคฌ เคธเคฎाเคช्เคค เคนोเคจे เค•ो เคนै।






Why the Jews Did Not Accept Jesus—and Why That Matters
Hinduism Is Not A False Religion
Spiritual Tyranny and Earthly Oppression: Iran, Pakistan, and the Battle for the Soul
Lord Kalki: The Long Awaited Messiah, King Of All Earth

Second Coming Prophecies
Allah In The Qur'an And God In The Bible
The Geometry of These End Times
Top Second Coming Prophecies and Interpretations

The Plateau of Plenty and the Dawn of a New Age
The Plateau of Plenty: Why VCs Are the Seers of Our Time
LLMs and the Bible: Prophecy, Language, and the Next Wave of AI
The Age of Abundance: AI, Acceleration, and the Prophecies of Tomorrow

Friday, July 18, 2025

The GENIUS Act And Stablecoins



What Is the GENIUS Act?

The GENIUS Act—short for Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act—is landmark U.S. federal legislation signed into law on July 18, 2025. It represents the first comprehensive regulatory framework for stablecoins, a class of cryptocurrencies pegged to stable assets such as the U.S. dollar. The Act passed the Senate on June 17, 2025, with a bipartisan 68–30 vote, and was subsequently approved by the House.

Its core objectives are to:

  • Provide regulatory clarity for stablecoin issuers,

  • Promote financial innovation in the digital asset sector,

  • Ensure consumer and investor protection, and

  • Enable stablecoin integration into the broader financial system.

The GENIUS Act marks a pivotal moment in the evolution of U.S. digital finance policy.


Key Provisions of the GENIUS Act

1. Definition and Scope

The Act legally defines “payment stablecoins” as digital assets designed for use in payments or settlements, backed by a fixed monetary value (typically the U.S. dollar), and redeemable on demand at a 1:1 ratio.

2. Licensing Requirements

Stablecoin issuance is restricted to:

  • Federally licensed entities, such as national banks and credit unions,

  • State-chartered entities with assets under $10 billion,

  • Qualified non-bank issuers approved by the Office of the Comptroller of the Currency (OCC).

3. Reserve Requirements

Issuers must maintain 100% reserve backing with high-quality liquid assets (HQLA), such as:

  • U.S. dollars held in segregated accounts,

  • Short-term U.S. Treasury securities.

Operational funds must be separated from reserves to ensure immediate redemption capability.

4. Transparency and Auditing

  • Monthly public disclosures of reserve holdings,

  • Annual audits for issuers with market capitalizations above $50 billion,

  • Publicly available redemption policies and risk disclosures.

5. Consumer Protection Measures

  • Redemption priority in the event of issuer insolvency,

  • Full compliance with anti-money laundering (AML) and counter-terrorism financing (CTF) laws.

6. Usage Restrictions

  • Prohibits paying interest or yield on stablecoin holdings,

  • Bans any marketing implying government backing,

  • Bars non-financial technology firms from issuing stablecoins unless partnered with a licensed financial institution.

7. Foreign Issuers

Foreign issuers must:

  • Comply with U.S. law enforcement requests (e.g., freezing assets),

  • Submit to limited U.S. regulatory oversight,
    raising concerns over regulatory arbitrage.

8. Algorithmic Stablecoins

Rather than direct regulation, the Act mandates a Treasury-led study on the risks posed by uncollateralized algorithmic stablecoins—such as those that contributed to the 2022 collapse of TerraUSD.


How the GENIUS Act Supports Stablecoins

Regulatory Clarity

Previously, stablecoins fell into a legal gray area—treated variably as securities, commodities, or currencies. This Act ends that ambiguity, providing clear guidance for issuers and regulators.

Mainstream Adoption

By imposing standards on reserve quality, audits, and consumer safeguards, the Act builds public trust and incentivizes adoption by banks, fintech firms, and merchants.

Innovation and Competition

The Act welcomes both traditional financial institutions and regulated non-bank issuers, fueling innovation in areas such as cross-border payments, DeFi, and tokenized assets.

Financial Stability

The requirement for full reserve backing is designed to prevent destabilizing failures like TerraUSD (2022), which triggered $40 billion in losses and reverberated throughout the crypto market.

Investment Opportunities

With clearer rules, institutional investors—domestic and international—are more likely to enter the stablecoin market. Some forecasts project market growth from $238 billion (2025) to $2.8 trillion by 2028.


Understanding Stablecoins in the Crypto Landscape

Stablecoins are digital assets engineered to maintain a stable value by being pegged to a reference asset, such as fiat currency (e.g., USD), commodities (e.g., gold), or even cryptocurrencies.

๐Ÿ”น Types of Stablecoins:

  1. Fiat-Collateralized – e.g., USDT (Tether), USDC (Circle)

  2. Crypto-Collateralized – Overcollateralized with volatile crypto assets

  3. Algorithmic – Rely on smart contracts to maintain peg without full reserves

They function as the "reserve currency" of crypto, facilitating seamless trades, quick settlements, and reduced volatility. In 2024, stablecoins facilitated over $28 trillion in transactions—more than Visa and Mastercard combined.


Why Stablecoins Matter

Stablecoins are vital not just in crypto but increasingly in global finance:

  • ๐Ÿ›ก️ Stability: Offer traders a safe haven in volatile crypto markets

  • ๐Ÿš€ Efficiency: Enable low-cost, near-instantaneous global payments

  • ๐ŸŒ Inclusion: Provide dollar exposure in emerging markets suffering currency volatility

  • ⚙️ DeFi Backbone: Power smart contracts, lending, and automated exchanges

  • ๐Ÿ“ˆ Adoption: USDT and USDC account for over 90% of stablecoin circulation

However, past failures and fraud ($9.3 billion in crypto losses in 2024) underscore the need for oversight, which the GENIUS Act seeks to deliver.


Impact on Ordinary Americans

The GENIUS Act’s implementation could reshape everyday financial life:

  • ๐Ÿ’ณ New Payment Options: Stablecoins may be accepted by merchants, apps, and even payment networks like Visa, potentially lowering transaction costs.

  • ๐Ÿ’ธ Better Remittances: Americans sending money abroad could benefit from faster, cheaper cross-border transfers.

  • ๐Ÿ’ผ Investment Vehicles: As regulatory trust grows, Americans may use stablecoins for savings, yield-generating DeFi products, or as hedges.

  • ⚠️ Risks: Critics warn about lack of FDIC-style insurance, potential wallet hacks, and regulatory loopholes (e.g., Trump’s USD1 stablecoin’s perceived conflict of interest).

  • ๐Ÿ“‘ Tax Complexity: Stablecoin use triggers capital gains tracking, increasing reporting burdens.

While not yet a replacement for credit cards, stablecoins are poised to expand financial services and enhance digital payments infrastructure over time.


Global Implications

The GENIUS Act could significantly shape the global crypto economy:

  • ๐ŸŒ U.S. Leadership: Positions the U.S. as a standard-setter in stablecoin regulation, contrasting with the EU’s MiCA and Asia’s CBDC-first approaches.

  • ๐Ÿ’ต Dollar Dominance: Strengthens the digital role of the U.S. dollar globally, as most stablecoins are USD-pegged.

  • ๐Ÿ“Š Market Expansion: A regulatory green light could push global stablecoin usage to the multi-trillion-dollar level.

  • ๐Ÿงช Innovation vs. Consolidation: Promotes innovation but may favor large issuers (e.g., Circle, Tether) over smaller players burdened by compliance costs.

  • ๐Ÿงญ Policy Divergence: Highlights contrasting strategies—private sector-led in the U.S. vs. public sector-led CBDCs in Europe and Asia.

  • ๐Ÿšง Offshore Risks: Limited oversight of foreign issuers could enable regulatory arbitrage or illicit finance, potentially undermining U.S. safeguards.


Critical Perspectives and Controversies

Despite its progress, the GENIUS Act has sparked debate:

  • Consumer Protection Gaps: Critics like Sen. Elizabeth Warren argue that the Act does not go far enough to safeguard users from fraud or insolvency risks.

  • Conflicts of Interest: The Act does not adequately address concerns about USD1, a controversial stablecoin backed by allies of former President Trump.

  • Foreign Loopholes: Offshore issuers may not face equivalent scrutiny, disadvantaging U.S.-based competitors.

  • Lobbying Influence: Crypto firms spent an estimated $265 million in the 2024 election cycle, raising transparency concerns.


Conclusion

The GENIUS Act is a landmark in bringing stablecoins into the regulatory mainstream. It seeks to balance innovation, protection, and global competitiveness—offering a clearer path for integrating crypto into the financial system.

Yet, the Act’s long-term success will hinge on closing regulatory loopholes, strengthening consumer protections, and ensuring a level playing field for issuers at home and abroad. If these challenges are met, stablecoins may become as ubiquitous as credit cards—powering a new era of digital finance for the U.S. and the world.






GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค•्เคฏा เคนै?

GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ—เคœिเคธเค•ा เคชूเคฐा เคจाเคฎ เคนै Guiding and Establishing National Innovation for U.S. Stablecoins Act—เคเค• เคเคคिเคนाเคธिเค• เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคธंเค˜ीเคฏ เค•ाเคจूเคจ เคนै เคœिเคธे 18 เคœुเคฒाเคˆ 2025 เค•ो เคชाเคฐिเคค เค•िเคฏा เค—เคฏा। เคฏเคน เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ (Stablecoins) เค•े เคฒिเค เคชเคนเคฒा เคต्เคฏाเคชเค• เคจिเคฏाเคฎเค• เคขांเคšा เคช्เคฐเคฆाเคจ เค•เคฐเคคा เคนै। เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เคตे เค•्เคฐिเคช्เคŸोเค•เคฐेंเคธी เคนोเคคी เคนैं เคœो เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคกॉเคฒเคฐ เคœैเคธी เคธ्เคฅिเคฐ เคธंเคชเคค्เคคिเคฏों เค•े เคธाเคฅ เค†ंเค•ी เคœाเคคी เคนैं।

เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ 17 เคœूเคจ 2025 เค•ो เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคธीเคจेเคŸ เคฎें 68-30 เคฎเคคों เคธे เคชाเคฐिเคค เคนुเค† เค”เคฐ เคฌाเคฆ เคฎें เคช्เคฐเคคिเคจिเคงि เคธเคญा เคธे เคญी เคธ्เคตीเค•ृเคค เคนुเค†। เค‡เคธเค•ा เค‰เคฆ्เคฆेเคถ्เคฏ เคนै:

  • เคจिเคฏाเคฎเค• เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा เคธुเคจिเคถ्เคšिเคค เค•เคฐเคจा,

  • เคตिเคค्เคคीเคฏ เคจเคตाเคšाเคฐ เค•ो เคช्เคฐोเคค्เคธाเคนिเคค เค•เคฐเคจा,

  • เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เค•ो เคฎเคœเคฌूเคค เคฌเคจाเคจा,

  • เค”เคฐ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•ो เคฎुเค–्เคฏเคงाเคฐा เค•ी เคตिเคค्เคคीเคฏ เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคฎें เคเค•ीเค•ृเคค เค•เคฐเคจा।


GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค•े เคฎुเค–्เคฏ เคช्เคฐाเคตเคงाเคจ

1. เคชเคฐिเคญाเคทा เค”เคฐ เคฆाเคฏเคฐा

เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ "เคชेเคฎेंเคŸ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ" เค•ो เคเคธे เคกिเคœिเคŸเคฒ เคเคธेเคŸ्เคธ เค•े เคฐूเคช เคฎें เคชเคฐिเคญाเคทिเคค เค•เคฐเคคा เคนै เคœो เคญुเค—เคคाเคจों เค•े เคฒिเค เคช्เคฐเคฏोเค— เค•िเค เคœाเคคे เคนैं, เค•िเคธी เคธ्เคฅिเคฐ เคฎुเคฆ्เคฐा (เคœैเคธे USD) เคธे เค†ंเค•े เคนोเคคे เคนैं, เค”เคฐ 1:1 เค…เคจुเคชाเคค เคฎें เคฐिเคกीเคฎ เค•िเค เคœा เคธเค•เคคे เคนैं।

2. เคฒाเค‡เคธेंเคธ เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคाเคं

เค•ेเคตเคฒ เคจिเคฎ्เคจเคฒिเค–िเคค เคธंเคธ्เคฅाเคं เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เคœाเคฐी เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนैं:

  • เคธंเค˜ीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ เคฒाเค‡เคธेंเคธ เคช्เคฐाเคช्เคค เคฌैंเค• เคฏा เค•्เคฐेเคกिเคŸ เคฏूเคจिเคฏเคจ,

  • เคฐाเคœ्เคฏ-เคช्เคฐเคฎाเคฃिเคค เคธंเคธ्เคฅाเคं เคœिเคจเค•ी เคธंเคชเคค्เคคि $10 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค•เคฎ เคนै,

  • เค”เคฐ OCC (Office of the Comptroller of the Currency) เคธे เคฎाเคจ्เคฏเคคा เคช्เคฐाเคช्เคค เค—ैเคฐ-เคฌैंเค• เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा।

3. เค†เคฐเค•्เคทिเคค เคจिเคงि เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคा

เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा เค•ो 100% เคนाเคˆ-เค•्เคตाเคฒिเคŸी เคฒिเค•्เคตिเคก เคเคธेเคŸ्เคธ (เคœैเคธे เคกॉเคฒเคฐ เคฏा เคŸ्เคฐेเคœเคฐी เคฌिเคฒ) เค…เคฒเค— เค–ाเคคों เคฎें เคฐเค–เคจे เคนोंเค—े, เคคाเค•ि เคธ्เคฅिเคฐเคคा เคฌเคจी เคฐเคนे เค”เคฐ เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เค•เคญी เคญी เคชैเคธे เคจिเค•ाเคฒ เคธเค•ें।

4. เคชाเคฐเคฆเคฐ्เคถिเคคा เค”เคฐ เค‘เคกिเคŸिंเค—

  • เคฎाเคธिเค• เคฐिเคœ़เคฐ्เคต เคฐिเคชोเคฐ्เคŸ เคธाเคฐ्เคตเคœเคจिเค• เค•เคฐเคจी เคนोเค—ी,

  • $50 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค…เคงिเค• เคฌाเคœाเคฐ เคชूंเคœी เคตाเคฒे เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคाเค“ं เค•े เคฒिเค เคตाเคฐ्เคทिเค• เค‘เคกिเคŸ เค…เคจिเคตाเคฐ्เคฏ เคนोเค—ा,

  • เคฐीเคกेเคฎ्เคชเคถเคจ เคจीเคคिเคฏां เค”เคฐ เคœोเค–िเคฎों เค•ी เคธाเคฐ्เคตเคœเคจिเค• เคœाเคจเค•ाเคฐी เคฆेเคจी เคนोเค—ी।

5. เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เค‰เคชाเคฏ

  • เคฆिเคตाเคฒिเคฏा เคนोเคจे เค•ी เคธ्เคฅिเคคि เคฎें เคงाเคฐเค•ों เค•ो เคช्เคฐाเคฅเคฎिเค• เคญुเค—เคคाเคจ เคฎिเคฒेเค—ा,

  • AML (Anti-Money Laundering) เค”เคฐ CTF (Counter-Terrorism Financing) เค•ाเคจूเคจों เค•ा เคชाเคฒเคจ เค…เคจिเคตाเคฐ्เคฏ เคนै।

6. เคช्เคฐเคคिเคฌंเคง

  • เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เคชเคฐ เคฌ्เคฏाเคœ เคฏा เคฐिเคŸเคฐ्เคจ เคฆेเคจा เคจिเคทिเคฆ्เคง เคนै,

  • เคธเคฐเค•ाเคฐ เคฆ्เคตाเคฐा เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค เคนोเคจे เค•ा เคญ्เคฐाเคฎเค• เคตिเคœ्เคžाเคชเคจ เคช्เคฐเคคिเคฌंเคงिเคค เคนै,

  • เค—ैเคฐ-เคตिเคค्เคคीเคฏ เคŸेเค• เค•ंเคชเคจिเคฏां เค•ेเคตเคฒ เคฒाเค‡เคธेंเคธ เคช्เคฐाเคช्เคค เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธंเคธ्เคฅाเค“ं เค•े เคธเคนเคฏोเค— เคธे เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เคœाเคฐी เค•เคฐ เคธเค•เคคी เคนैं।

7. เคตिเคฆेเคถी เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा

  • เค…เคฎेเคฐिเค•ी เค•ाเคจूเคจ เคช्เคฐเคตเคฐ्เคคเคจ เค•े เค…เคจुเคฐोเคงों (เคœैเคธे เคซ्เคฐीเคœिंเค— เค‘เคฐ्เคกเคฐ) เค•ो เคฎाเคจเคจा เคนोเค—ा,

  • เคฒेเค•िเคจ เคจिเคฏाเคฎเค• เคจिเคฐीเค•्เคทเคฃ เคธीเคฎिเคค เคนै, เคœिเคธเคธे เคฐेเค—ुเคฒेเคŸเคฐी เค†เคฐ्เคฌिเคŸ्เคฐेเคœ เค•ी เค†เคถंเค•ा เคนै।

8. เคเคฒ्เค—ोเคฐिเคฆเคฎिเค• เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ

เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคเคธे เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ (เคœैเคธे TerraUSD) เคชเคฐ เคคुเคฐंเคค เคช्เคฐเคคिเคฌंเคง เคจเคนीं เคฒเค—ाเคคा, เคฌเคฒ्เค•ि เค‰เคจเค•े เคœोเค–िเคฎों เคชเคฐ เคเค• เคตिเคค्เคค เคฎंเคค्เคฐाเคฒเคฏ เค•ी เค…เคง्เคฏเคฏเคจ เคฐिเคชोเคฐ्เคŸ เค•ा เคช्เคฐเคธ्เคคाเคต เคฆेเคคा เคนै।


เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•ी เค•ैเคธे เคฎเคฆเคฆ เค•เคฐเคคा เคนै?

เคจिเคฏเคฎों เค•ी เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा

เคชเคนเคฒे เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•ो เค•เคญी เคฎुเคฆ्เคฐा, เค•เคญी เคธिเค•्เคฏोเคฐिเคŸी, เค”เคฐ เค•เคญी เคตเคธ्เคคु เค•े เคฐूเคช เคฎें เคตเคฐ्เค—ीเค•ृเคค เค•िเคฏा เคœाเคคा เคฅा। GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค‡เคธ เค…เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा เค•ो เค–เคค्เคฎ เค•เคฐเคคा เคนै।

เคฎुเค–्เคฏเคงाเคฐा เคฎें เคธ्เคตीเค•ृเคคि

เคฐिเคœ़เคฐ्เคต เค•ी เค—ुเคฃเคตเคค्เคคा, เค‘เคกिเคŸ เค”เคฐ เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เคœैเคธे เคฎाเคจเค•ों เคธे เคตिเคถ्เคตाเคธ เคฌเคข़เคคा เคนै, เคœिเคธเคธे เคฌैंเค•, เคซिเคจเคŸेเค• เค”เคฐ เคต्เคฏाเคชाเคฐी เค‡เคจ्เคนें เค…เคชเคจाเคจे เค•े เคฒिเค เคช्เคฐेเคฐिเคค เคนोंเค—े।

เคจเคตाเคšाเคฐ เค”เคฐ เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงा

เคฏเคน เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคฌैंเค•ों เค”เคฐ เคตिเคจिเคฏเคฎिเคค เค—ैเคฐ-เคฌैंเค• เคธंเคธ्เคฅाเค“ं เคฆोเคจों เค•ो เค…เคจुเคฎเคคि เคฆेเคคा เคนै, เคœिเคธเคธे เคจเค เคช्เคฐเคฏोเค— เค”เคฐ DeFi (Decentralized Finance) เค•ो เคฌเคข़ाเคตा เคฎिเคฒเคคा เคนै।

เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธ्เคฅिเคฐเคคा

เคชूเคฐ्เคฃ เคฐिเคœ़เคฐ्เคต เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคाเค“ं เคธे 2022 เค•े TerraUSD เคœैเคธे เคชเคคเคจों เค•ो เคฐोเค•ा เคœा เคธเค•เคคा เคนै, เคœिเคธเคธे เคจिเคตेเคถเค•ों เค•ी เคธुเคฐเค•्เคทा เคนोเคคी เคนै।

เคจिเคตेเคถ เค•ा เค†เค•เคฐ्เคทเคฃ

เคจिเคฏเคฎों เค•ी เคธ्เคชเคท्เคŸเคคा เคธे เคธंเคธ्เคฅाเค—เคค เคจिเคตेเคถเค• เค…เคงिเค• เค†เคค्เคฎเคตिเคถ्เคตाเคธ เค•े เคธाเคฅ เค‡เคธ เค•्เคทेเคค्เคฐ เคฎें เคจिเคตेเคถ เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं। เค…เคจुเคฎाเคจ เคนै เค•ि 2025 เคฎें $238 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เค•ा เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เคฌाเคœाเคฐ 2028 เคคเค• $2.8 เคŸ्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคคเค• เคชเคนुंเคš เคธเค•เคคा เคนै।


เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•्เคฏा เคนैं?

เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•्เคฐिเคช्เคŸोเค•เคฐेंเคธी เค•ा เคตเคน เคฐूเคช เคนैं เคœो เค…เคชเคจी เค•ीเคฎเคค เค•ो เคธ्เคฅिเคฐ เคฌเคจाเค เคฐเค–เคจे เค•े เคฒिเค เค•िเคธी เคธ्เคฅिเคฐ เคธंเคชเคค्เคคि เคธे เคœुเคก़े เคนोเคคे เคนैं।

๐Ÿ”น เคช्เคฐเคฎुเค– เคช्เคฐเค•ाเคฐ:

  1. เคซिเคเคŸ-เค•ोเคฒेเคŸเคฐเคฒाเค‡เคœ्เคก: 1:1 เค…เคจुเคชाเคค เคฎें เคซिเคเคŸ เค•เคฐेंเคธी เคธे เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค (เคœैเคธे USDC, USDT)

  2. เค•्เคฐिเคช्เคŸो-เค•ोเคฒेเคŸเคฐเคฒाเค‡เคœ्เคก: เค…เคจ्เคฏ เค•्เคฐिเคช्เคŸोเค•เคฐेंเคธी เคธे เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค, เค…เคงिเค• เค—ाเคฐंเคŸी เค•े เคธाเคฅ

  3. เคเคฒ्เค—ोเคฐिเคฆเคฎिเค•: เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค•ॉเคจ्เคŸ्เคฐैเค•्เคŸ्เคธ เคฆ्เคตाเคฐा เค†เคชूเคฐ्เคคि เค•ो เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค เค•เคฐเคคे เคนैं, เคฌिเคจा เคช्เคฐเคค्เคฏเค•्เคท เคธंเคชเคค्เคคि เค•े เคธเคฎเคฐ्เคฅเคจ เค•े

2024 เคฎें, เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เคจे $28 เคŸ्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค…เคงिเค• เค•े เคŸ्เคฐांเคœैเค•्เคถเคจ เคช्เคฐोเคธेเคธ เค•िเค—Visa เค”เคฐ Mastercard เคธे เคญी เคœ्เคฏाเคฆा।


เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•्เคฏों เคฎเคนเคค्เคตเคชूเคฐ्เคฃ เคนैं?

  • ๐Ÿ›ก️ เคธ्เคฅिเคฐเคคा: เค•्เคฐिเคช्เคŸो เคฌाเคœ़ाเคฐ เค•ी เค…เคธ्เคฅिเคฐเคคा เค•े เคฆौเคฐाเคจ เคธुเคฐเค•्เคทिเคค เคตिเค•เคฒ्เคช

  • ๐Ÿš€ เคคेเคœ़ เค”เคฐ เคธเคธ्เคคा เคญुเค—เคคाเคจ: เคตिเคถेเคท เคฐूเคช เคธे เค…ंเคคเคฐเคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เคฒेเคจ-เคฆेเคจ เคฎें

  • ๐ŸŒ เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธเคฎाเคตेเคถเคจ: เคตिเค•ाเคธเคถीเคฒ เคฆेเคถों เคฎें เคกॉเคฒเคฐ เค•ी เคชเคนुंเคš

  • ⚙️ DeFi เคฎें เค†เคตเคถ्เคฏเค•: เคฒोเคจ, เคเค•्เคธเคšेंเคœ, เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค•ॉเคจ्เคŸ्เคฐैเค•्เคŸ्เคธ เค•े เคฒिเค เคœ़เคฐूเคฐी เคฎाเคง्เคฏเคฎ

  • ๐Ÿ“ˆ เคตैเคถ्เคตिเค• เคธ्เคตीเค•ृเคคि: 2025 เคคเค• USDT เค”เคฐ USDC เคฌाเคœाเคฐ เค•े 90% เคนिเคธ्เคธे เคชเคฐ เคนाเคตी เคนैं

เคนाเคฒांเค•ि เคœोเค–िเคฎ เคฌเคจे เคนुเค เคนैं—เคœैเคธे เคŸोเค•เคจ เคชเคคเคจ, เคงोเค–ाเคงเคก़ी ($9.3B เคจुเค•เคธाเคจ 2024 เคฎें), เค”เคฐ เค…เคชเคฐ्เคฏाเคช्เคค เคจिเคฏเคฎ—เคœिเคธे GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคธंเคฌोเคงिเคค เค•เคฐเคจे เค•ा เคช्เคฐเคฏाเคธ เค•เคฐเคคा เคนै।


เค†เคฎ เค…เคฎेเคฐिเค•िเคฏों เคชเคฐ เคช्เคฐเคญाเคต

GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เค”เคฐ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค…เคชเคจाเคจे เคธे เค†เคฎ เคจाเค—เคฐिเค•ों เค•ो เคฏे เคฒाเคญ เค”เคฐ เคšुเคจौเคคिเคฏां เคนो เคธเค•เคคी เคนैं:

  • ๐Ÿ’ณ เคจเค เคญुเค—เคคाเคจ เคตिเค•เคฒ्เคช: เค•เคฎ เคถुเคฒ्เค• เคฎें เคต्เคฏाเคชाเคฐी เค”เคฐ เคญुเค—เคคाเคจ เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• เคฆ्เคตाเคฐा เค…เคชเคจाเค เคœा เคธเค•เคคे เคนैं

  • ๐Ÿ’ธ เคฌेเคนเคคเคฐ เคช्เคฐेเคทเคฃ เคธेเคตाเคं: เคตिเคฆेเคถ เคฎें เคชैเคธे เคญेเคœเคจा เคคेเคœ़ เค”เคฐ เคธเคธ्เคคा เคนोเค—ा

  • ๐Ÿ’ผ เคจिเคตेเคถ เค…เคตเคธเคฐ: DeFi เค”เคฐ เคกिเคœिเคŸเคฒ เคธेเคตिंเค—्เคธ เคฎें เคญเคฐोเคธा เคฌเคข़ เคธเค•เคคा เคนै

  • ⚠️ เคœोเค–िเคฎ: FDIC เคฌीเคฎा เคจเคนीं, เคนैเค•िंเค— เคฏा เค•ी เคฒॉเคธ เค•ी เค†เคถंเค•ा

  • ๐Ÿ“‘ เคŸैเค•्เคธ เคœเคŸिเคฒเคคाเคं: เคนเคฐ เคฒेเคจ-เคฆेเคจ เคชเคฐ เคชूंเคœीเค—เคค เคฒाเคญ เค—เคฃเคจा เคœเคฐूเคฐी

เคนाเคฒांเค•ि เค…เคญी เคฏเคน เค•्เคฐेเคกिเคŸ เค•ाเคฐ्เคก เค•ी เคœเค—เคน เคจเคนीं เคฒे เคฐเคนे, เคฒेเค•िเคจ เคธเคฎเคฏ เค•े เคธाเคฅ เคฒाเค—เคค เค•เคฎ เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं เค”เคฐ เคตिเคค्เคคीเคฏ เคธेเคตाเคं เคฌเคข़ा เคธเค•เคคे เคนैं।


เคตैเคถ्เคตिเค• เคช्เคฐเคญाเคต

  • ๐ŸŒ เค…เคฎेเคฐिเค•ा เค•ी เคจेเคคृเคค्เคตเค•ाเคฐी เคญूเคฎिเค•ा: เคธ्เคชเคท्เคŸ เคจिเคฏเคฎों เคธे เคตैเคถ्เคตिเค• เคฎाเคจเค• เคธेเคŸ เคนो เคธเค•เคคे เคนैं

  • ๐Ÿ’ต เคกॉเคฒเคฐ เค•ी เคช्เคฐเคญुเคคा: เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•े เคœ़เคฐिเค เคกिเคœिเคŸเคฒ เคซाเค‡เคจेंเคธ เคฎें เคกॉเคฒเคฐ เค•ा เคตिเคธ्เคคाเคฐ

  • ๐Ÿ“Š เคฌाเคœाเคฐ เคตिเคธ्เคคाเคฐ: 2028 เคคเค• $2.8 เคŸ्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคคเค• เคชเคนुंเคšเคจे เค•ी เคธंเคญाเคตเคจा

  • ๐Ÿงช เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงा เคฌเคจाเคฎ เค•ेंเคฆ्เคฐीเค•เคฐเคฃ: เคฌเคก़े เค–िเคฒाเคก़ी เคนाเคตी เคนो เคธเค•เคคे เคนैं, เค›ोเคŸे เค–िเคฒाเคก़िเคฏों เคชเคฐ เค…เคจुเคชाเคฒเคจ เคฒाเค—เคค เค•ा เคฆเคฌाเคต

  • ๐Ÿงญ เคจीเคคिเค—เคค เค…ंเคคเคฐ: เค…เคฎेเคฐिเค•ा เคจिเคœी เค•्เคทेเคค्เคฐ เคชเคฐ, เคœเคฌเค•ि เคฏूเคฐोเคช เคกिเคœिเคŸเคฒ เคฏूเคฐो เคœैเคธे CBDC เคชเคฐ เค•ेंเคฆ्เคฐिเคค

  • ๐Ÿšง เคตिเคฆेเคถी เคœाเคฐीเค•เคฐ्เคคा เค–เคคเคฐा: เค•เคฎ เคจिเคฐीเค•्เคทเคฃ เคธे เคตिเคค्เคคीเคฏ เค…เคชเคฐाเคง เค”เคฐ เคฎाเคจเค•ों เค•ा เคนเคจเคจ เคธंเคญเคต


เค†เคฒोเคšเคจाเคं เค”เคฐ เคตिเคตाเคฆ

  • เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा: เคธीเคจेเคŸเคฐ เคเคฒिเคœ़ाเคฌेเคฅ เคตॉเคฐेเคจ เคœैเคธे เค†เคฒोเคšเค•ों เค•ा เคฎाเคจเคจा เคนै เค•ि เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคฎें เคชเคฐ्เคฏाเคช्เคค เคธुเคฐเค•्เคทा เคช्เคฐाเคตเคงाเคจ เคจเคนीं เคนैं

  • เคนिเคคों เค•ा เคŸเค•เคฐाเคต: เคŸ्เคฐंเคช เคธเคฎเคฐ्เคฅिเคค USD1 เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ เค•ो เคฒेเค•เคฐ เคšिंเคคा

  • เคตिเคฆेเคถी เค›ूเคŸ: เคตिเคฆेเคถी เค•ंเคชเคจिเคฏां เค…เคฎेเคฐिเค•ी เคจिเคฏเคฎเคจ เคธे เคฌเคš เคธเค•เคคी เคนैं

  • เคฒॉเคฌिंเค— เค•ा เคช्เคฐเคญाเคต: 2024 เคฎें เค•्เคฐिเคช्เคŸो เค‡ंเคกเคธ्เคŸ्เคฐी เคจे $265 เคฎिเคฒिเคฏเคจ เคธे เค…เคงिเค• เค–เคฐ्เคš เค•िเคฏा


เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท

GENIUS เค…เคงिเคจिเคฏเคฎ เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•ो เคชाเคฐंเคชเคฐिเค• เคตिเคค्เคค เค•े เคธाเคฅ เคœोเคก़เคจे เคตाเคฒा เคเค• เค•्เคฐांเคคिเค•ाเคฐी เค•เคฆเคฎ เคนै। เคฏเคน เคจเคตाเคšाเคฐ, เคธुเคฐเค•्เคทा เค”เคฐ เคตैเคถ्เคตिเค• เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงा เค•े เคฌीเคš เคธंเคคुเคฒเคจ เคธ्เคฅाเคชिเคค เค•เคฐเคคा เคนै।

เคฒेเค•िเคจ เค‡เคธเค•ी เคธเคซเคฒเคคा เค‡เคธ เคชเคฐ เคจिเคฐ्เคญเคฐ เค•เคฐेเค—ी เค•ि:

  • เค•्เคฏा เค‰เคชเคญोเค•्เคคा เคธुเคฐเค•्เคทा เค•ो เคฎเคœเคฌूเคค เค•िเคฏा เคœा เคธเค•ेเค—ा,

  • เค•्เคฏा เคตिเคฆेเคถी เค”เคฐ เค˜เคฐेเคฒू เค–िเคฒाเคก़िเคฏों เค•े เคฒिเค เคธเคฎाเคจ เคจिเคฏเคฎ เคฌเคจाเค เคœा เคธเค•ेंเค—े,

  • เค”เคฐ เค•्เคฏा เคคเค•เคจीเค•ी เคœोเค–िเคฎों เค•ो เคช्เคฐเคญाเคตी เคขंเค— เคธे เคช्เคฐเคฌंเคงिเคค เค•िเคฏा เคœा เคธเค•ेเค—ा।

เคฏเคฆि เคฏे เคšुเคจौเคคिเคฏाँ เคชूเคฐी เค•ी เค—เคˆं, เคคो เคธ्เคŸेเคฌเคฒเค•ॉเค‡เคจ्เคธ เค•्เคฐेเคกिเคŸ เค•ाเคฐ्เคก เค•ी เคคเคฐเคน เคธเคฐ्เคตเคต्เคฏाเคชเค• เคฌเคจ เคธเค•เคคे เคนैं—เคตिเคค्เคคीเคฏ เคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคฎें เคเค• เคจเคฏा เคฏुเค— เค†เคฐंเคญ เค•เคฐเคคे เคนुเค।


Tesla to launch Model 3 Plus with massive range While the currently available RWD (Rear-Wheel Drive) version uses LFP battery cells, the new version uses LG's ternary lithium ion cells, which have a higher energy density. The other basic specs of the car — overall length, wheelbase length, and weight — are the same as those of the base Model 3 version. ......... Currently, the Tesla Model 3 with the longest range (that's the RWDe model) is listed as having 753 kilometers of range in China. The new variant could potentially exceed 800 kilometers (roughly 500 miles), which would be a first for Tesla........... There's no word on when (or if) the two new variants are coming to the U.S. and Tesla's other markets. Both are very interesting as they address two very important pain points for today's electric cars: interior space and range.

From Quantum Specks to Planetary Brains: The Full Spectrum of Computing Scale and the Future Beyond


From Quantum Specks to Planetary Brains: The Full Spectrum of Computing Scale and the Future Beyond


Introduction: From Atoms to Cities

Computers are the nervous system of our modern civilization. From invisible chips inside your smartwatch to city-sized data centers powering AI models, computing spans an extraordinary range of sizes. But how big can a computer get? And how small? What lies at the edge of scale, and what happens when we go beyond?

This blog post explores the full spectrum—from microscopic to planetary—of computing, and ventures into what the future might hold as we push the limits both ways: shrinking computers down to subatomic interfaces and scaling them up to networks the size of the Earth—or even the cosmos.


How Big Can a Computer Get?

1. Data Center: The Current Upper Limit

  • Modern data centers are the largest single units of computing we’ve built.

  • A hyperscale data center like Meta’s Hyperion in Louisiana spans over 4 million square feet.

  • Power draw: 100–500 megawatts, enough to power a small city.

  • Contains hundreds of thousands of servers, GPUs, and storage racks.

2. Network of Data Centers: Planetary Compute Grid

  • The next logical scale is a global network of data centers, like:

    • Google Cloud, AWS, and Microsoft Azure’s distributed architecture.

    • The global AI supergrid being envisioned to train next-gen models.

  • These function as cooperative mega-computers, using load balancing, distributed processing, and redundancy.

  • They form an embryonic Planetary Computer—a system where storage, compute, and inference occur dynamically across continents.

3. Bigger Still: Earth-as-Computer

  • Think of the entire planet as a computer:

    • Every device, sensor, and node as part of a neural mesh.

    • Projects like Microsoft’s Planetary Computer, Earth-2 by NVIDIA, and large-scale digital twins are prototypes of this vision.

  • Future satellites, drones, undersea cables, quantum links, and mobile edge compute may enable real-time global consciousness, especially for climate, trade, and AI inference.

4. Cosmic-Scale Computing (Far Future)

  • Dyson Sphere-style structures to harness a star’s power for computation.

  • Matrioshka Brains—nested shells of computation around a star.

  • Computing structures embedded in asteroids, moons, or exoplanets.

  • Interstellar computing using light, neutrinos, or quantum entanglement to communicate between far-flung nodes.


How Small Can a Computer Get?

1. Microcontrollers and Edge Devices

  • Your smart toothbrush might contain a 32-bit MCU smaller than a fingernail.

  • Energy-efficient, domain-specific, and increasingly AI-capable.

2. Smart Dust

  • Millimeter-scale, wirelessly-networked particles that can sense, process, and communicate.

  • Could be used in military surveillance, environmental monitoring, or even internal medicine.

  • IBM and DARPA are investing in research toward swarms of “computational motes.”

3. Nano and Molecular Computing

  • Using carbon nanotubes, molecular switches, or even DNA strands to compute.

  • In 2021, scientists used DNA to solve mathematical problems.

  • Size: As small as 10 nanometers across—smaller than most viruses.

4. Quantum Dots and Atom-Scale Transistors

  • Experiments with 1-atom transistors and quantum dots push the limit.

  • IBM and Intel are working on 2-nanometer chip fabrication.

  • Theoretically, computation could occur at the Planck scale—where spacetime itself becomes granular.


Visualizing the Spectrum

Here's a rough visualization of the computing size spectrum:

+---------------------------+---------------------------------------------+
| Scale                    | Example                                      |
+---------------------------+---------------------------------------------+
| Planck-scale             | Theoretical limit (quantum gravity frontier)|
| Atomic-scale             | Atom-based quantum computers                 |
| Molecular-scale          | DNA computing, synthetic bio-processors     |
| Nanotech (10^-9 m)       | Nanobots, carbon nanotube processors         |
| Micro-scale (10^-6 m)    | Smart dust, implantable chips                |
| Chip-scale (cm)          | CPUs, GPUs, mobile SoCs                      |
| Device-scale (10s cm)    | Laptops, IoT devices                         |
| Rack-scale               | Server racks, storage arrays                 |
| Room-scale               | Small data centers, HPC clusters            |
| Building-scale           | Corporate data centers                       |
| City-scale               | Hyperscale facilities like Meta Hyperion    |
| Nation-scale             | National supercomputing programs            |
| Global-scale             | Interconnected cloud networks                |
| Planetary-scale          | Earth as a thinking system                   |
| Stellar-scale            | Dyson Spheres, Matrioshka Brains (theory)   |
| Cosmic-scale             | Universe-wide or interstellar computation   |
+---------------------------+---------------------------------------------+

The Future of Scale: What Comes Next?

Near Future (5–15 years):

  • AI Hubs with co-located nuclear energy for green AI supercomputing.

  • Edge-to-core intelligence: billions of small AI devices networked together (think autonomous vehicles, drones, glasses).

  • Smart fabrics, wearable processors, and brain-computer interfaces.

  • DNA storage: replacing data centers with vials of encoded DNA.

  • Federated intelligence: millions of local models collaborating without centralization.

Mid-Term (15–50 years):

  • Neuromorphic computing becomes mainstream—machines that think more like the brain.

  • Global brain-style cognition: combining all human and machine cognition into a single interface.

  • Implantable quantum chips enabling human-computer synthesis.

  • AI-managed infrastructure, designing and building its own upgrades.

  • Mass-scale, AI-first urban planning using simulation twins and predictive compute.

Far Future (50–500 years):

  • Space-based computation to escape Earth’s heat and energy limits.

  • Synthetic planetary consciousness—fully digitized environments that simulate or even replace reality.

  • Post-biological civilization: computing becomes the substrate of existence.

  • Cosmic communication networks, possibly tapping into quantum fabric or wormholes.

  • Computronium: matter converted entirely into computing substrate, forming intelligent stars, planets, or megastructures.


Conclusion: The Stretch and Compression of Intelligence

Computing isn’t just getting faster—it’s stretching across all scales of existence. On one end, we are miniaturizing computers to nearly invisible sizes, merging them into flesh, nature, and fabric. On the other, we are scaling them into continental brains and planetary simulators. The boundaries between hardware and environment, software and biology, human and machine are dissolving.

We live in the century where computation becomes not just a tool—but the medium of reality. It’s a new physics, a new biology, and a new metaphysics.

In the near future, we may carry a billion tiny computers in our bodies while being plugged into a planetary AI that learns from us in real time. In the far future, the line between “the computer” and “the universe” may no longer exist.


What’s next? Maybe the biggest computer won’t be a thing we build—but the thing we become.



เค•्เคตांเคŸเคฎ เค•เคฃों เคธे เค—्เคฐเคน-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคฎเคธ्เคคिเคท्เค• เคคเค•: เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค•ा เคชूเคฐा เคธ्เคชेเค•्เคŸ्เคฐเคฎ เค”เคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ เค•ी เคเคฒเค•


เคชเคฐिเคšเคฏ: เคชเคฐเคฎाเคฃुเค“ं เคธे เคถเคนเคฐों เคคเค•

เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคนเคฎाเคฐी เค†เคงुเคจिเค• เคธเคญ्เคฏเคคा เค•ी เคจเคธों เค•ी เคคเคฐเคน เคนैं। เค†เคชเค•ी เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸเคตॉเคš เค•े เค…เคฆृเคถ्เคฏ เคšिเคช्เคธ เคธे เคฒेเค•เคฐ เค†เคฐ्เคŸिเคซिเคถिเคฏเคฒ เค‡ंเคŸेเคฒिเคœेंเคธ เค•ो เคถเค•्เคคि เคฆेเคจे เคตाเคฒे เคถเคนเคฐ-เค†เค•ाเคฐ เค•े เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ เคคเค•, เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค•ा เค†เค•ाเคฐ เค…เคฆ्เคญुเคค เคฐूเคช เคธे เคตिเคธ्เคคृเคค เคนै। เคฒेเค•िเคจ เคเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•िเคคเคจा เคฌเคก़ा เคนो เคธเค•เคคा เคนै? เค”เคฐ เค•िเคคเคจा เค›ोเคŸा? เค”เคฐ เคœเคฌ เคนเคฎ เคธीเคฎा เคธे เค†เค—े เคœाเคคे เคนैं เคคो เค•्เคฏा เคธंเคญाเคตเคจाเคँ เคนोเคคी เคนैं?

เคฏเคน เคฌ्เคฒॉเค— เคชोเคธ्เคŸ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค•े เคชूเคฐे เคธ्เคชेเค•्เคŸ्เคฐเคฎ เค•ी เค–ोเคœ เค•เคฐเคคी เคนै—เคธूเค•्เคท्เคฎ เคธे เคฒेเค•เคฐ เค—्เคฐเคน-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคคเค•—เค”เคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ เค•ी เคธंเคญाเคตเคจाเค“ं เคชเคฐ เคช्เคฐเค•ाเคถ เคกाเคฒเคคी เคนै: เคœเคฌ เคนเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ो เคชเคฐเคฎाเคฃु เคธ्เคคเคฐ เคคเค• เค›ोเคŸा เค•เคฐเคคे เคนैं เคฏा เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคกीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคคเค• เคซैเคฒाเคคे เคนैं।


เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•िเคคเคจा เคฌเคก़ा เคนो เคธเค•เคคा เคนै?

1. เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ: เคตเคฐ्เคคเคฎाเคจ เค•ी เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ी เค‡เค•ाเคˆ

  • เค†เคงुเคจिเค• เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ เค†เคœ เค•ी เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ी เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เค‡เค•ाเค‡เคฏाँ เคนैं।

  • เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ: เคฎेเคŸा เค•ा เคนाเค‡เคชเคฐिเคฏเคจ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ (เคฒुเค‡เคœ़िเคฏाเคจा) — 4 เคฎिเคฒिเคฏเคจ เคตเคฐ्เค— เคซीเคŸ เคธे เค…เคงिเค•।

  • เคฌिเคœเคฒी เค–เคชเคค: 100–500 เคฎेเค—ाเคตॉเคŸ — เคเค• เค›ोเคŸे เคถเคนเคฐ เค•े เคฌเคฐाเคฌเคฐ।

  • เค‡เคธเคฎें เคฒाเค–ों เคธเคฐ्เคตเคฐ, เคœीเคชीเคฏू, เค”เคฐ เคธ्เคŸोเคฐेเคœ เคธिเคธ्เคŸเคฎ เคถाเคฎिเคฒ เคนोเคคे เคนैं।

2. เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ เค•ा เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•: เคตैเคถ्เคตिเค• เคธुเคชเคฐเค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ

  • เค…เค—เคฒा เคธ्เคคเคฐ เคนै — เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ เค•ा เคตैเคถ्เคตिเค• เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•, เคœैเคธे:

    • AWS, Azure, Google Cloud

  • เคฏเคน เคเค• เคธเคนเคฏोเค—ाเคค्เคฎเค• เคฎेเค—ा-เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ी เคคเคฐเคน เค•ाเคฐ्เคฏ เค•เคฐเคคा เคนै।

  • เคฏเคน เคฌเคจเคคा เคœा เคฐเคนा เคนै เคเค• เคชृเคฅ्เคตी-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ, เคœो เคตाเคธ्เคคเคตिเค• เคธเคฎเคฏ เคฎें เคตैเคถ्เคตिเค• เคช्เคฐเค•्เคฐिเคฏाเค“ं เค•ा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เค•เคฐ เคธเค•เคคा เคนै।

3. เคชूเคฐी เคชृเคฅ्เคตी เคเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ

  • เค•เคฒ्เคชเคจा เค•เคฐें เคชूเคฐी เคชृเคฅ्เคตी เคเค• เคธोเคšเคจे เคตाเคฒी เคช्เคฐเคฃाเคฒी เคฌเคจ เคœाเค:

    • เคนเคฐ เคธेंเคธเคฐ, เคกिเคตाเค‡เคธ, เค‰เคชเค—्เคฐเคน เคเค• เคคंเคค्เคฐिเค•ा เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• เค•ा เคนिเคธ्เคธा เคนो।

    • เคฎाเค‡เค•्เคฐोเคธॉเคซ्เคŸ เค•ा Planetary Computer, NVIDIA เค•ा Earth-2 — เค‡เคธ เคฆिเคถा เคฎें เคชเคนเคฒें।

  • เค‡เคธเค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เคœเคฒเคตाเคฏु เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจ, เค†เคชूเคฐ्เคคि เคถ्เคฐृंเค–เคฒाเค“ं, เค”เคฐ เคตैเคถ्เคตिเค• เคเค†เคˆ เค•े เคฒिเค เคนो เคธเค•เคคा เคนै।

4. เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคกीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เค•ी เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— (เคฆूเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ)

  • Dyson Sphere เคœैเคธी เคธंเคฐเคšเคจाเคँ เคœो เคชूเคฐे เคธिเคคाเคฐे เค•ी เคŠเคฐ्เคœा เคธे เค•ंเคช्เคฏूเคŸ เค•เคฐें।

  • Matrioshka Brain — เคคाเคฐा เค•े เคšाเคฐों เค“เคฐ เคชเคฐเคคों เคฎें เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—।

  • เค—्เคฐเคนों, เค‰เคชเค—्เคฐเคนों เคฏा เค•्เคทुเคฆ्เคฐเค—्เคฐเคนों เคฎें เคกाเคฒे เค—เค เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธिเคธ्เคŸเคฎ।

  • เค‡ंเคŸเคฐเคธ्เคŸेเคฒเคฐ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— — เคช्เคฐเค•ाเคถ, เคจ्เคฏूเคŸ्เคฐिเคจो เคฏा เค•्เคตांเคŸเคฎ เคंเคŸैंเค—เคฒเคฎेंเคŸ เคธे เคกेเคŸा เคญेเคœเคจा।


เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•िเคคเคจा เค›ोเคŸा เคนो เคธเค•เคคा เคนै?

1. เคฎाเค‡เค•्เคฐोเค•ंเคŸ्เคฐोเคฒเคฐ เค”เคฐ เคเคœ เคกिเคตाเค‡เคธ

  • เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค˜เคก़िเคฏाँ, เคนोเคฎ เคกिเคตाเค‡เคธ — เคธเคฌ เคฎें เค›ोเคŸे เคฎाเค‡เค•्เคฐोเค•ंเคŸ्เคฐोเคฒเคฐ เคฏूเคจिเคŸ (MCU) เคนोเคคे เคนैं।

  • เค†เค•ाเคฐ: เคเค• เคธिเค•्เค•े เคธे เคญी เค›ोเคŸा

2. เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคกเคธ्เคŸ

  • เคฎिเคฒीเคฎीเคŸเคฐ-เค†เค•ाเคฐ เค•े เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคœो เคนเคตा เคฎें เค‰เคก़ เคธเค•เคคे เคนैं, เคกेเคŸा เค‡เค•เคŸ्เค ा เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं।

  • เคช्เคฐเคฏोเค—: เคธैเคจ्เคฏ เคจिเค—เคฐाเคจी, เค•ृเคทि, เค”เคฐ เคœैเคตिเค• เค…เคจुเคช्เคฐเคฏोเค—

3. เคจैเคจो เค”เคฐ เค†เคฃเคตिเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—

  • เคกीเคเคจเค เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—, เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เคจैเคจोเคŸ्เคฏूเคฌ, เคฎॉเคฒिเค•्เคฏूเคฒเคฐ เคธ्เคตिเคš — เคฌेเคนเคฆ เค›ोเคŸे เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ।

  • เคช्เคฐเคฏोเค—: เค—เคฃिเคคीเคฏ เคธเคฎเคธ्เคฏाเค“ं เค•ो เคนเคฒ เค•เคฐเคจे เคฎें เคกीเคเคจเค เค•ा เค‰เคชเคฏोเค—।

4. เค•्เคตांเคŸเคฎ เคกॉเคŸ्เคธ เค”เคฐ เคชเคฐเคฎाเคฃु-เคธ्เคคเคฐीเคฏ เคŸ्เคฐांเคœिเคธ्เคŸเคฐ

  • เคเค•เคฒ เคชเคฐเคฎाเคฃु เคŸ्เคฐांเคœिเคธ्เคŸเคฐ — IBM เค”เคฐ Intel เคœैเคธी เค•ंเคชเคจिเคฏाँ เค‡เคธ เคชเคฐ เคถोเคง เค•เคฐ เคฐเคนी เคนैं।

  • 2-เคจैเคจोเคฎीเคŸเคฐ เคšिเคช्เคธ เคต्เคฏाเคตเคธाเคฏिเค• เคธ्เคคเคฐ เคชเคฐ เค†เคจे เคฒเค—े เคนैं।


เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธ्เค•ेเคฒ เค•ा เคชूเคฐा เคธ्เคชेเค•्เคŸ्เคฐเคฎ (เคตिเคœ़ुเค…เคฒ เคŸेเคฌเคฒ)

เคชैเคฎाเคจा เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ
เคช्เคฒैंเค• เคธ्เคคเคฐ เคธैเคฆ्เคงांเคคिเค• เคธीเคฎा (เค•्เคตांเคŸเคฎ เค—ुเคฐुเคค्เคตाเค•เคฐ्เคทเคฃ)
เคชเคฐเคฎाเคฃु เคธ्เคคเคฐ เค•्เคตांเคŸเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคฎें เค‰เคชเคฏोเค—
เค†เคฃเคตिเค• เคธ्เคคเคฐ เคกीเคเคจเค เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—
เคจैเคจो เคธ्เคคเคฐ (10^-9 เคฎीเคŸเคฐ) เคจैเคจोเคฌॉเคŸ्เคธ, เค•ाเคฐ्เคฌเคจ เคจैเคจोเคŸ्เคฏूเคฌ เคช्เคฐोเคธेเคธเคฐ
เคฎाเค‡เค•्เคฐो เคธ्เคคเคฐ (10^-6 เคฎीเคŸเคฐ) เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เคกเคธ्เคŸ, เคœैเคตिเค• เค‡เคฎ्เคช्เคฒांเคŸ เคšिเคช्เคธ
เคšिเคช เคธ्เคคเคฐ (เคธेंเคŸीเคฎीเคŸเคฐ) CPU, GPU, เคฎोเคฌाเค‡เคฒ เคช्เคฐोเคธेเคธเคฐ
เคกिเคตाเค‡เคธ เคธ्เคคเคฐ เคฒैเคชเคŸॉเคช, IoT เคกिเคตाเค‡เคธ
เคฐैเค• เคธ्เคคเคฐ เคธเคฐ्เคตเคฐ เคฐैเค•, เคกाเคŸा เคธ्เคŸोเคฐेเคœ เคฏूเคจिเคŸ
เคฐूเคฎ เคธ्เคคเคฐ เคนाเคˆ เคชเคฐเคซॉเคฐ्เคฎेंเคธ เค•्เคฒเคธ्เคŸเคฐ
เคฌिเคฒ्เคกिंเค— เคธ्เคคเคฐ เค•ॉเคฐ्เคชोเคฐेเคŸ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ
เคถเคนเคฐ เคธ्เคคเคฐ เคนाเค‡เคชเคฐเคธ्เค•ेเคฒ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ
เคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เคธुเคชเคฐเค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคชเคฐिเคฏोเคœเคจाเคँ
เคตैเคถ्เคตिเค• เคธ्เคคเคฐ เค…ंเคคเคฐเคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เค•्เคฒाเค‰เคก เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•
เค—्เคฐเคน เคธ्เคคเคฐ เคชृเคฅ्เคตी เคเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•े เคฐूเคช เคฎें
เคคाเคฐเค•ीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เคกाเค‡เคธเคจ เคธ्เคซीเคฏเคฐ, เคฎैเคŸ्เคฐिเคฏोเคถ्เค•ा เคฌ्เคฐेเคจ (เคธिเคฆ्เคงांเคค)
เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคกीเคฏ เคธ्เคคเคฐ เค‡ंเคŸเคฐเคธ्เคŸेเคฒเคฐ เคฏा เค•ॉเคธ्เคฎिเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค—

เคญเคตिเคท्เคฏ: เค…เคฌ เคธे เค†เค—े เค•्เคฏा?

เคจिเค•เคŸ เคญเคตिเคท्เคฏ (5–15 เคตเคฐ्เคท)

  • AI เคธुเคชเคฐเคนเคฌ — เคŠเคฐ्เคœा เค•ुเคถเคฒ เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ्เคธ, เคจाเคญिเค•ीเคฏ เคŠเคฐ्เคœा เค†เคงाเคฐिเคค।

  • เคเคœ-เคŸू-เค•्เคฒाเค‰เคก เคจेเคŸเคตเคฐ्เค•िंเค— — เคนเคฐ เคตाเคนเคจ, เคกिเคตाเค‡เคธ, เคšเคถ्เคฎा, เค”เคฐ เคธेंเคธเคฐ เคเค• เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• เคฎें।

  • เคธ्เคฎाเคฐ्เคŸ เค•เคชเคก़े, เคฌ्เคฐेเคจ-เคšिเคช เค‡ंเคŸเคฐเคซेเคธ, เคจैเคจोเคšिเคช เค‡เคฎ्เคช्เคฒांเคŸ्เคธ

  • เคกीเคเคจเค เคธ्เคŸोเคฐेเคœ — เคเค• เคตाเคฏเคฒ เคกीเคเคจเค = เคชूเคฐा เคกेเคŸा เคธेंเคŸเคฐ।

เคฎเคง्เคฏเคฎ เค…เคตเคงि (15–50 เคตเคฐ्เคท)

  • เคจ्เคฏूเคฐोเคฎॉเคฐ्เคซिเค• เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— — เคฎเคธ्เคคिเคท्เค• เคœैเคธे เคธोเคšเคจे เคตाเคฒे เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ।

  • เคตैเคถ्เคตिเค• เคฎเคธ्เคคिเคท्เค• — เค‡ंเคธाเคจ เค”เคฐ เคฎเคถीเคจ เค•ी เคธเคฎ्เคฎिเคฒिเคค เคฌुเคฆ्เคงि।

  • เค•्เคตांเคŸเคฎ เค‡เคฎ्เคช्เคฒांเคŸ्เคธ — เคฎเคจुเคท्เคฏ เค”เคฐ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ा เคธंเคฏोเคœเคจ।

  • AI เคฆ्เคตाเคฐा เคกिเคœाเค‡เคจ เค•िเค เค—เค เคถเคนเคฐ เค”เคฐ เค‡ंเคซ्เคฐाเคธ्เคŸ्เคฐเค•्เคšเคฐ।

เคฆूเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ (50–500 เคตเคฐ्เคท)

  • เคธ्เคชेเคธ-เคฌेเคธ्เคก เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— — เคชृเคฅ्เคตी เค•ी เคธीเคฎाเค“ं เคธे เคฌाเคนเคฐ।

  • เคกिเคœिเคŸเคฒ เค—्เคฐเคน เคšेเคคเคจा — เคตเคฐ्เคšुเค…เคฒ เคตाเคธ्เคคเคตिเค•เคคा เคฎें เคชूเคฐी เคธเคญ्เคฏเคคा।

  • เคฎเคถीเคจ-เค†เคงाเคฐिเคค เคœीเคตเคจ — เคœैเคตिเค• เคถเคฐीเคฐ เค•ी เค†เคตเคถ्เคฏเค•เคคा เคธเคฎाเคช्เคค।

  • เค•ॉเคธ्เคฎिเค• เคจेเคŸเคตเคฐ्เค• — เค‡ंเคŸเคฐเคธ्เคŸेเคฒเคฐ เคธंเคชเคฐ्เค• เค”เคฐ เคธเคนเคฏोเค—।

  • Computronium — เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคธे เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคฎें เคฌเคฆเคฒा เค—เคฏा เคชเคฆाเคฐ्เคฅ।


เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท: เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เค•ी เค–िंเคšाเคต เค”เคฐ เคธंเค•ुเคšเคจ

เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธिเคฐ्เคซ เคคेเคœ़ เคจเคนीं เคนो เคฐเคนी, เคฌเคฒ्เค•ि เคนเคฐ เคชैเคฎाเคจे เคชเคฐ เคซैเคฒ เคฐเคนी เคนै। เคเค• เคคเคฐเคซ เคนเคฎ เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เค•ो เค‡เคคเคจा เค›ोเคŸा เคฌเคจा เคฐเคนे เคนैं เค•ि เคตो เคนเคฎाเคฐे เคถเคฐीเคฐ เค•ा เคนिเคธ्เคธा เคฌเคจ เคœाเคँ, เค”เคฐ เคฆूเคธเคฐी เคคเคฐเคซ เคนเคฎ เค‰เคจ्เคนें เคชूเคฐी เคชृเคฅ्เคตी เค•े เคฌเคฐाเคฌเคฐ เคฌเคจा เคฐเคนे เคนैं।

เคฏเคน เคตเคน เคธเคฆी เคนै เคœเคฌ เค•ंเคช्เคฏूเคŸिंเค— เคธिเคฐ्เคซ เคเค• เค‰เคชเค•เคฐเคฃ เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เค•ि เคตाเคธ्เคคเคตिเค•เคคा เค•ा เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคฌเคจ เคœाเคเค—ी — เคเค• เคจเคฏा เคญौเคคिเค•ी, เคเค• เคจเคˆ เคœीเคตเคตिเคœ्เคžाเคจ, เค”เคฐ เคเค• เคจเคˆ เคฆाเคฐ्เคถเคจिเค•เคคा।

เคจिเค•เคŸ เคญเคตिเคท्เคฏ เคฎें, เคนเคฎ เคเค• เคนी เคธเคฎเคฏ เคฎें เค…เคชเคจे เคถเคฐीเคฐ เคฎें เค…เคฐเคฌों เค›ोเคŸे เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคฒिเค เค˜ूเคฎेंเค—े เค”เคฐ เคเค• เคตैเคถ्เคตिเค• เคเค†เคˆ เคฎें เคœुเคก़ेंเค—े। เคฆूเคฐ เคญเคตिเคท्เคฏ เคฎें, เคถाเคฏเคฆ "เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ" เค”เคฐ "เคฌ्เคฐเคน्เคฎांเคก" เคฎें เค•ोเคˆ เค…ंเคคเคฐ เคจเคนीं เคฐเคนेเค—ा।


เคถाเคฏเคฆ เคธเคฌเคธे เคฌเคก़ा เค•ंเคช्เคฏूเคŸเคฐ เคตो เคจเคนीं เคนोเค—ा เคœो เคนเคฎ เคฌเคจाเคंเค—े — เคฌเคฒ्เค•ि เคตो เคนोเค—ा เคœो เคนเคฎ เคธ्เคตเคฏं เคฌเคจेंเค—े


Liquid Computing: The Future of Human-Tech Symbiosis
Velocity Money: Crypto, Karma, and the End of Traditional Economics
The Next Decade of Biotech: Convergence, Innovation, and Transformation
Beyond Motion: How Robots Will Redefine The Art Of Movement
ChatGPT For Business: A Workbook
Becoming an AI-First Organization
Quantum Computing: Applications And Implications
Challenges In AI Safety
AI-Era Social Network: Reimagined for Truth, Trust & Transformation

Remote Work Productivity Hacks
How to Make Money with AI Tools
AI for Beginners