क्या एआई मॉडल कमोडिटीज़ बनते जा रहे हैं?

माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्य नडेला ने हाल ही में एक पॉडकास्ट में यह तर्क दिया कि उन्नत एआई मॉडल कमोडिटीकरण की ओर बढ़ रहे हैं। उन्होंने कहा कि फाउंडेशनल मॉडल इतने समान और व्यापक रूप से उपलब्ध हो गए हैं कि “मॉडल खुद में पर्याप्त नहीं हैं” एक स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ के लिए। उन्होंने कहा कि ओपनएआई – अपने उन्नत न्यूरल नेटवर्क के बावजूद – “एक मॉडल कंपनी नहीं है; यह एक उत्पाद कंपनी है जिसके पास शानदार मॉडल हैं,” जो यह दर्शाता है कि सच्चा लाभ मॉडल के आसपास उत्पाद बनाने से आता है।

दूसरे शब्दों में, केवल सबसे उन्नत मॉडल होना अब बाजार का नेतृत्व सुनिश्चित नहीं कर सकता है, क्योंकि कोई भी प्रदर्शन लीड अल्पकालिक हो सकता है एआई नवाचार की तेजी के बीच।

नडेला का दृष्टिकोण एक उद्योग में महत्व रखता है जहां टेक दिग्गज बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए दौड़ रहे हैं। उनका तर्क एक बदलाव की ओर संकेत करता है: मॉडल की श्रेष्ठता पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, कंपनियों को ऊर्जा को एआई को “एक पूर्ण सिस्टम स्टैक और महान सफल उत्पादों” में एकीकृत करने की दिशा में निर्देशित करना चाहिए।

यह एक व्यापक भावना को प्रतिबिंबित करता है कि आज के एआई ब्रेकथ्रू कल की बेसलाइन सुविधाएं बन जाते हैं। जैसे ही मॉडल अधिक मानकीकृत और सुलभ हो जाते हैं, ध्यान वास्तविक दुनिया की सेवाओं में एआई के अनुप्रयोग पर स्थानांतरित हो जाता है। माइक्रोसॉफ्ट और गूगल जैसी कंपनियां, जिनके पास विशाल उत्पाद पारिस्थितिकी है, इस प्रवृत्ति पर पूंजीकरण करने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में हो सकती हैं कमोडिटीकृत एआई के साथ उपयोगकर्ता-मित्री प्रस्तावों में मॉडल को एम्बेड करके।

विस्तारित पहुंच और ओपन मॉडल

कुछ समय पहले तक, केवल कुछ प्रयोगशालाएं ही राज्य-के-अद्वितीय एआई मॉडल बना सकती थीं, लेकिन यह अनन्यता तेजी से फीकी पड़ रही है। एआई क्षमताएं अब संगठनों और यहां तक कि व्यक्तियों के लिए भी अधिक सुलभ हो गई हैं, जो मॉडल को कमोडिटी के रूप में देखने की धारणा को ईंधन दे रही हैं। एआई शोधकर्ता एंड्रू एनजी 2017 में एआई की क्षमता की तुलना “नई बिजली” से करते हैं, जो यह सुझाव देते हैं कि जैसे बिजली आधुनिक जीवन की एक सार्वभौमिक कमोडिटी बन गई है, एआई मॉडल भी कई प्रदाताओं से उपलब्ध मूलभूत उपयोगिता बन सकते हैं।

हाल के वर्षों में, ओपन-सोर्स मॉडल का प्रसार इस प्रवृत्ति को तेज कर रहा है। मेटा (फेसबुक की मूल कंपनी), उदाहरण के लिए, अपने शक्तिशाली भाषा मॉडल जैसे एलएएमए को शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए नि:शुल्क खोलकर एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। तर्क यह है कि मेटा अपने एआई को ओपन-सोर्सिंग करके व्यापक अपनाने को बढ़ावा दे सकता है और समुदाय के योगदान प्राप्त कर सकता है, जबकि प्रतिद्वंद्वियों के प्रोप्राइटरी लाभों को कम कर सकता है। और हाल ही में, एआई दुनिया चीनी मॉडल डीपसीक की रिलीज़ के साथ विस्फोट हो गई है।

चित्र उत्पादन के क्षेत्र में, स्टेबिलिटी एआई के स्टेबल डिफ्यूजन मॉडल ने दिखाया है कि एक ब्रेकथ्रू कितनी जल्दी कमोडिटीकृत हो सकता है: 2022 में इसके ओपन रिलीज़ के महीनों के भीतर, यह जनरेटिव एआई में एक घरेलू नाम बन गया, जो अनगिनत अनुप्रयोगों में उपलब्ध है। वास्तव में, ओपन-सोर्स पारिस्थितिकी तंत्र विस्फोटक हो रहा है – हगिंग फेस जैसे रिपॉजिटरी पर दसियों हजारों एआई मॉडल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।

यह सर्वव्यापकता का अर्थ है कि संगठनों को अब एक द्विआधारी विकल्प का सामना नहीं करना पड़ता है – एक प्रदाता के गुप्त मॉडल के लिए भुगतान करना या कुछ नहीं। इसके बजाय, वे खुले या व्यावसायिक मॉडलों के मेनू से चुन सकते हैं या अपने स्वयं के मॉडल को फाइन-ट्यून कर सकते हैं, जैसे कि एक कैटलॉग से कमोडिटी चुनना। विकल्पों की भारी संख्या यह एक मजबूत संकेत है कि उन्नत एआई एक व्यापक साझा संसाधन बनता जा रहा है, न कि एक बारीकी से रखी गई विशेषाधिकार।

क्लाउड दिग्गज एआई को एक यूटिलिटी सेवा में बदल रहे हैं

प्रमुख क्लाउड प्रदाता एआई के कमोडिटीकरण में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं। माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़ॅन और गूगल जैसी कंपनियां एआई मॉडल को ऑन-डिमांड सेवाओं के रूप में पेश कर रही हैं, जो क्लाउड पर वितरित की जाने वाली उपयोगिताओं के समान हैं। नडेला ने कहा कि “मॉडल क्लाउड में कमोडिटीकृत हो रहे हैं,” जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि क्लाउड कैसे शक्तिशाली एआई को व्यापक रूप से सुलभ बनाता है।

वास्तव में, माइक्रोसॉफ्ट के एज़्योर क्लाउड में ओपनएआई के साथ एक साझेदारी है, जो किसी भी डेवलपर या व्यवसाय को एपीआई कॉल के माध्यम से जीपीटी-4 या अन्य शीर्ष मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है, बिना अपना एआई स्क्रैच से बनाए। अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) ने अपने बेडरॉक प्लेटफ़ॉर्म के साथ एक कदम आगे बढ़ाया है, जो एक मॉडल मार्केटप्लेस के रूप में कार्य करता है। एडब्ल्यूएस बेडरॉक कई प्रमुख एआई कंपनियों से फाउंडेशन मॉडल का एक चयन प्रदान करता है – अमेज़ॅन के अपने मॉडल से लेकर एंथ्रोपिक, एआई21 लैब्स, स्टेबिलिटी एआई, और अन्य – सभी एक प्रबंधित सेवा के माध्यम से सुलभ हैं।

यह “कई मॉडल, एक प्लेटफ़ॉर्म” दृष्टिकोण कमोडिटीकरण का एक उदाहरण है: ग्राहक अपनी आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल चुन सकते हैं और प्रदाताओं को अपेक्षाकृत आसानी से स्विच कर सकते हैं, जैसे कि एक कमोडिटी के लिए खरीदारी कर रहे हों।

व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ है कि व्यवसाय क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर रह सकते हैं ताकि उन्हें हमेशा एक राज्य-के-अद्वितीय मॉडल उपलब्ध हो, जैसे कि ग्रिड से बिजली – और यदि कोई नई मॉडल सुर्खियां बटोरती है (कहें, एक स्टार्टअप का ब्रेकथ्रू), तो क्लाउड जल्द ही इसे प्रदान करेगा।

मॉडल स्वयं से परे भेदभाव

यदि हर किसी के पास समान एआई मॉडल तक पहुंच है, तो एआई कंपनियां खुद को कैसे अलग करती हैं? यह कमोडिटीकरण विवाद का मुख्य बिंदु है। उद्योग के नेताओं के बीच आम सहमति यह है कि मूल्य एआई के अनुप्रयोग में निहित होगा, न कि केवल एल्गोरिदम में। ओपनएआई की अपनी रणनीति इस बदलाव को प्रतिबिंबित करती है। पिछले वर्षों में, कंपनी का फोकस एक पॉलिश्ड प्रोडक्ट (चैटजीपीटी और इसका एपीआई) और सुधारों के एक पारिस्थितिकी तंत्र पर रहा है – जैसे कि फाइन-ट्यूनिंग सेवाएं, प्लग-इन ऐड-ऑन, और उपयोगकर्ता-मित्री इंटरफेस – केवल कच्चे मॉडल कोड को जारी करने के बजाय।

अभ्यास में, इसका अर्थ है मॉडल के आसपास विश्वसनीय प्रदर्शन, अनुकूलन विकल्प, और डेवलपर टूल प्रदान करना। इसी तरह, गूगल की डीपमाइंड और ब्रेन टीमें, अब गूगल डीपमाइंड का हिस्सा, अपने शोध को गूगल के उत्पादों जैसे खोज, कार्यालय ऐप्स, और क्लाउड एपीआई में चैनल कर रही हैं – एआई को उन सेवाओं को स्मार्ट बनाने के लिए एम्बेड करते हुए। मॉडल की तकनीकी जटिलता निश्चित रूप से महत्वपूर्ण है, लेकिन गूगल जानता है कि उपयोगकर्ता अंततः एआई द्वारा सक्षम अनुभवों (एक बेहतर खोज इंजन, एक अधिक सहायक डिजिटल सहायक, आदि) की परवाह करते हैं, न कि मॉडल के नाम या आकार की।

हम विशेषज्ञता के माध्यम से भेदभाव भी देख रहे हैं। एक मॉडल जो सभी के लिए उपयुक्त हो, इसके बजाय कुछ एआई फर्म विशिष्ट डोमेन या कार्यों के लिए अनुकूलित मॉडल बनाते हैं – जहां वे एक कमोडिटीकृत परिदृश्य में भी अपनी गुणवत्ता में श्रेष्ठता का दावा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य देखभाल निदान, वित्त, या कानून पर ध्यान केंद्रित करने वाले एआई स्टार्टअप हैं – ऐसे क्षेत्र जहां प्रोप्राइटरी डेटा और डोमेन विशेषज्ञता एक सामान्य-उद्देश्य प्रणाली की तुलना में उस निशे के लिए एक बेहतर मॉडल प्रदान कर सकते हैं। ये कंपनियां खुले मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग या छोटे अनुकूलित मॉडल का लाभ उठाती हैं, जो विशिष्ट डेटा के साथ जुड़े हुए हैं, जो उन्हें खड़ा करते हैं।

ओपनएआई का चैटजीपीटी इंटरफ़ेस और विशेष मॉडल का संग्रह (यूनाइट एआई/अलेक्स मैकफारलैंड)

एक और प्रकार का भेदभाव कुशलता और लागत है। एक मॉडल जो समान प्रदर्शन प्रदान करता है लेकिन कम गणनात्मक लागत पर, एक प्रतिस्पर्धी लाभ हो सकता है। यह डीपसीक के आर1 मॉडल के उद्भव द्वारा उजागर किया गया था, जिसने कथित तौर पर ओपनएआई के जीपीटी-4 की कुछ क्षमताओं को 6 मिलियन डॉलर से कम की प्रशिक्षण लागत के साथ मेल खाया, जो जीपीटी-4 पर अनुमानित 100 मिलियन डॉलर से काफी कम है। ऐसी कुशलता लाभ सुझाव देते हैं कि जबकि विभिन्न मॉडलों के आउटपुट समान हो सकते हैं, एक प्रदाता परिणामों को अधिक सस्ते या तेजी से प्राप्त करके खुद को अलग कर सकता है।

अंत में, एआई सेवाओं के आसपास उपयोगकर्ता वफादारी और पारिस्थितिकी तंत्र बनाने की दौड़ है। एक बार जब एक व्यवसाय एक विशिष्ट एआई मॉडल को अपने कार्यप्रवाह में गहराई से एकीकृत कर लेता है (कस्टम प्रॉम्प्ट, एकीकरण, और फाइन-ट्यून्ड डेटा के साथ), तो दूसरे मॉडल में स्विच करना घर्षण-मुक्त नहीं है। ओपनएआई, माइक्रोसॉफ्ट, और अन्य जैसे प्रदाता अपने एआई के स्वाद को एक पूर्ण-स्टैक समाधान के बजाय एक स्वैप-इन कमोडिटी बनाने के लिए व्यापक प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करके इस चिपचिपापन को बढ़ाने का प्रयास कर रहे हैं – डेवलपर एसडीके से लेकर एआई प्लग-इन के बाज़ार तक।

कंपनियां मूल्य श्रृंखला में ऊपर जा रही हैं: जब मॉडल स्वयं एक मोआत नहीं है, तो भेदभाव मॉडल के आसपास की चीजों से आता है – डेटा, उपयोगकर्ता अनुभव, ऊर्ध्वाधर विशेषज्ञता, और मौजूदा प्रणालियों में एकीकरण।

कमोडिटीकृत एआई के आर्थिक परिणाम

एआई मॉडल का कमोडिटीकरण महत्वपूर्ण आर्थिक परिणाम लाता है। अल्पकालिक दृष्टिकोण से, यह एआई क्षमताओं की लागत को नीचे की ओर धकेल रहा है। कई प्रतिस्पर्धियों और खुले विकल्पों के साथ, एआई सेवाओं की कीमतें शास्त्रीय कमोडिटी बाजारों की तरह नीचे की ओर जा रही हैं।

पिछले दो वर्षों में, ओपनएआई और अन्य प्रदाताओं ने अपने भाषा मॉडल के लिए टोकन मूल्य में काफी कटौती की है। उदाहरण के लिए, ओपनएआई के जीपीटी श्रृंखला के लिए टोकन मूल्य 2023 से 2024 तक 80% से अधिक गिर गया, जो बढ़ी हुई प्रतिस्पर्धा और कुशलता लाभ के कारण था।

इसी तरह, नए प्रवेशकर्ता जो सस्ते या खुले मॉडल प्रदान करते हैं, उन्हें मजबूर करते हैं कि incumbents अधिक के लिए कम प्रदान करें – चाहे वह नि:शुल्क परीक्षण, खुले स्रोत जारी करने, या बंडल सौदों के माध्यम से हो। यह उपभोक्ताओं और एआई को अपनाने वाले व्यवसायों के लिए अच्छी खबर है, क्योंकि उन्नत क्षमताएं और अधिक सुलभ हो जाती हैं। यह भी意味 है कि एआई प्रौद्योगिकी अर्थव्यवस्था में तेजी से फैल रही है: जब कुछ सस्ता और मानकीकृत हो जाता है, तो अधिक उद्योग इसे शामिल करते हैं, जो नवाचार को बढ़ावा देता है (जैसे 2000 के दशक में सस्ती कमोडिटीकृत पीसी हार्डवेयर ने सॉफ़्टवेयर और इंटरनेट सेवाओं के विस्फोट को जन्म दिया)।

हम पहले से ही ग्राहक सेवा, विपणन, और संचालन जैसे क्षेत्रों में एआई को अपनाने की लहर देख रहे हैं, जो तैयार मॉडल और सेवाओं के कारण संचालित है। व्यापक उपलब्धता से एआई समाधानों के लिए समग्र बाजार का विस्तार हो सकता है, भले ही मॉडल पर लाभ मार्जिन सिकुड़ जाए।

कमोडिटीकृत एआई के आर्थिक गतिविधियों (यूनाइट एआई/अलेक्स मैकफारलैंड)

हालांकि, कमोडिटीकरण प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को चुनौतीपूर्ण तरीके से भी बदल सकता है। उन स्थापित एआई प्रयोगशालाओं के लिए जिन्होंने फ्रंटियर मॉडल विकसित करने में अरबों डॉलर का निवेश किया है, यह संभावना है कि वे मॉडल केवल अस्थायी लाभ प्रदान करेंगे। उन्हें अपने व्यवसाय मॉडल को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है – उदाहरण के लिए, उद्यम सेवाओं, प्रोप्राइटरी डेटा लाभ, या मॉडल के शीर्ष पर निर्मित सदस्यता उत्पादों पर ध्यान केंद्रित करना।

एक हथियारों की दौड़ का तत्व भी है: जब कोई भी प्रदर्शन में ब्रेकथ्रू जल्द ही दूसरों द्वारा मिला जाता है (या यहां तक कि खुले स्रोत समुदाय द्वारा भी), तो एक नए मॉडल को मोनेटाइज करने की खिड़की संकरी हो जाती है। यह गतिविधि कंपनियों को वैकल्पिक आर्थिक मोआत पर विचार करने के लिए प्रेरित करती है। एक ऐसा मोआत प्रोप्राइटरी डेटा के साथ एकीकरण है – एक कंपनी के अपने डेटा पर प्रशिक्षित एआई अधिक मूल्यवान हो सकता है niż कोई भी ऑफ-द-शेल्फ मॉडल।

एक और मोआत नियामक या अनुपालन सुविधाएं हो सकती हैं, जहां एक प्रदाता उद्यम उपयोग के लिए गारंटीकृत गोपनीयता या अनुपालन वाले मॉडल प्रदान कर सकता है, जो कि कच्चे प्रौद्योगिकी से परे भेदभाव प्रदान करता है। मैक्रो स्तर पर, यदि फाउंडेशनल एआई मॉडल डेटाबेस या वेब सर्वर की तरह ही व्यापक हो जाते हैं, तो हम देख सकते हैं कि एआई के आसपास की सेवाएं – क्लाउड होस्टिंग, परामर्श, अनुकूलन, रखरखाव – प्राथमिक राजस्व जनरेटर बन जाती हैं। पहले से ही, क्लाउड प्रदाता एआई मॉडल चलाने के लिए कम्प्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर (सीपीयू, जीपीयू, आदि) की बढ़ती मांग से लाभान्वित हो रहे हैं – एक बिट जैसे एक इलेक्ट्रिक यूटिलिटी उपयोग से लाभान्वित होती है, भले ही उपकरण कमोडिटीकृत हों।

सारांश में, एआई की अर्थव्यवस्था अन्य आईटी कमोडिटीज़ की अर्थव्यवस्था का अनुसरण कर सकती है: कम लागत और अधिक पहुंच के साथ, व्यापक उपयोग नए अवसर पैदा करता है जो कमोडिटीकृत परत के शीर्ष पर बनते हैं, भले ही उस परत के प्रदाताओं को सख्त मार्जिन और निरंतर नवाचार या भेदभाव की आवश्यकता हो।