सैमसंग और गूगल जैसी बड़ी टेक्नोलॉजी कंपनियां पहले ही मोबाइल फोन बाजार में अपनी मजबूत हिस्सेदारी बना चुकी हैं, वहीं ऐपल इस मामले में अब तक पीछे है। हालाँकि अब ऐसा लग रहा है कि ऐपल ने अपनी इस कमी को दूर करने की तैयारी शुरू कर दी है। हाल ही में मशहूर एनालिस्ट मिंग-ची कूओ (Ming-Chi Kuo) ने एक इंटरव्यू में ऐपल के पहले मॉडल iPhone को लेकर अहम जानकारी शेयर की है, जिसमें लॉन्च की गई टाइमलाइन और फीचर फीचर्स का जिक्र किया गया है।
कूओ के मुताबिक, ऐपल अब अपनी रणनीति में बड़ा बदलाव कर रही है। एआई रेस में देर से उतरने की तैयारी के लिए कंपनी अब डायरेक्ट इनोवेशन पर ज्यादा जोर दे रही है। इस साल लॉन्च हुए आईफोन एयर कंपनी की उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा।
बिक्री से कम रहने की उम्मीद के बाद ऐपल ने फैसला किया है कि अगले आईफोन एयर फीचर को पेश किया जाएगा और इसकी जगह पर रिप्लेसमेंट आईफोन के प्रोडक्शन को तेज किया जाएगा।
कू का कहना है कि 2027 तक टलने की बात कही जा रही थी, लेकिन किल ने अब भी अपने मूल लक्ष्य पर अपने मूल लक्ष्य को शामिल कर लिया है और जल्द ही पोर्टेबल आईफोन को लाने की तैयारी में है।
लॉन्च की गई टाइमलाइन और प्रोडक्ट्स
पहले ऐपल की रचनाएं कि 2026 में दूसरे पार्ट में नया आईफोन एयर लॉन्च किया गया था, इसके बाद दो प्रो मॉडल और एक मॉड्यूलर पार्ट्स आए। लेकिन अब हालात बदल गए हैं. इस साल एयर की 8 मिलियन इकाइयों की बिक्री 6 मिलियन से भी कम हो गई है। इसी वजह से iPhone Air का अगला वर्ज़न 2027 तक टाल दिया गया है।
इस बदलाव का फ़ायदा ऑटोमोबाइल लेबल को मिला है। अब उम्मीद है कि ऐपल अपना पहला मोबाइल डिवाइस 2026 के फाइनल (फॉल 2026) में पेश कर सकता है। हालाँकि कूओ ने यह भी चेतावनी दी है कि शुरुआत में इसका शिपमेंट काफी सीमित रह सकता है, क्योंकि बड़े पैमाने पर लॉन्च के बाद ही शुरू होगा। यहां तक कि कुछ फाइनल इंडस्ट्रीज पर अभी भी काम चल रहा है।
फीचर्स और कीमत
कूओ के मुताबिक, मॉड्यूलेबल आईफोन एक प्रीमियम और लग्जरी होगा। इसकी कीमत $2,000 (लगभग 1.80 लाख रुपये) से अधिक हो सकती है। डिज़ाइन की बात करें तो फोन अनफोल्ड पर लगभग 9 मिमी मोटा और लगभग 9.2 मिमी मोटा हो सकता है।
ऐप के लिए मॉड्यूलेबल डिज़ाइन सिर्फ एक नया फॉर्म फैक्टर नहीं है, बल्कि कंपनी इसे एआई के से भविष्य में एम्बेडेड देख रही है। ऐपल का मानना है कि बड़े पैमाने पर आने वाले समय में ‘एआई कैरियर’ की तरह काम करेंगे, जहां मल्टीमॉडल एआई और ऑन-डिवाइस लर्निंग को बेहतर तरीके से इस्तेमाल किया जा सकेगा।
