कैसे एआई Bust हो सकता है और जीवित रह सकता है, जैसे इंटरनेट ने किया था

ओngoing ड्रामेटिक मार्केट स्विंग्स एआई-ड्राइवन टेक दिग्गजों के बीच, सार्वजनिक कंपनियों ने $1 ट्रिलियन से अधिक की वैल्यूएशन खो दी है, जो यह स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि वैल्यूएशन मूलभूत बातों से जुड़ा नहीं है। हालांकि, अभी सबसे बड़ा सवाल यह नहीं है कि बबल कब फटेगा, बल्कि यह है कि उद्योग कैसे जिम्मेदारी से बबल को कम कर सकता है और एआई के भविष्य के लिए तैयारी कर सकता है।

पिछले कुछ वर्षों में, एआई बड़े वैल्यूएशन, असीमित स्केलेबिलिटी, और यह भावना के साथ जुड़ा हुआ है कि कोई भी बड़े खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकता। लेकिन तकनीकी वास्तविकता बदल गई है और एआई के लिए एक अलग प्रकार के भविष्य की ओर संकेत करती है: असली पैसा विशाल एआई मॉडल्स में नहीं है जो एक दिन बड़े रिटर्न में भुगतान करेंगे। एआई का मूल्य बढ़ते हुए इस बात में है कि यह कैसे एकीकृत किया जाता है और व्यवसायों के लिए पैसा बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, यह ध्यान में रखते हुए कि सीमा-पुशिंग फ्रंटियर एआई मॉडल्स को सस्ता होना चाहिए, महंगा नहीं। सिंगुलैरिटी मिथक समाप्त हो गया है। स्केल अकेले अब स्टेप-फंक्शन गेन्स नहीं दे रहा है। एक्जीक्यूशन, डिस्ट्रीब्यूशन, और इकोसिस्टम अब रॉ मॉडल साइज से ज्यादा महत्वपूर्ण हैं।

इस नई वास्तविकता के लिए अपेक्षाओं को समायोजित करने से एआई बबल धीरे-धीरे कम हो जाएगा, न कि फट जाएगा और अर्थव्यवस्था और वित्तीय बाजारों पर तबाही मचाएगा, जैसा कि डॉट-कॉम बबल ने एक चौथाई सदी पहले किया था।

90 के दशक में, टेक उद्योग ने माना कि इंटरनेट सब कुछ कर सकता है और करेगा; और यह कि इंटरनेट पर बनाया गया कुछ भी स्वाभाविक रूप से सफल होगा। वे गलत थे और बबल वास्तव में फट गया – लेकिन इंटरनेट जीवित रहा। दुर्घटना ने यह उजागर किया कि ऑनलाइन सफलता केवल अंतर्निहित तकनीक – इंटरनेट – के बारे में नहीं थी, बल्कि स्मार्ट और प्रभावी उपयोग के मामलों, उत्पादों और हार्डवेयर को विकसित करने की क्षमता के बारे में थी। इंटरनेट ने केवल प्रोटोकॉल पर जीत नहीं हासिल की। यह तब जीता जब ब्राउज़र, कंटेंट डिलीवरी नेटवर्क, और डेवलपर इकोसिस्टम ने इसे उपयोगी बनाया।

अमेज़न ने जीवित रहा और अभी भी समृद्ध है, जबकि पेट्स.कॉम विफल रहा क्योंकि उसने कभी भी अपने डॉगफूड को बाहर निकालने के लिए एक लाभदायक तरीका नहीं था, एक चुनौती जिसे इंटरनेट के आगमन के कारण देश भर में ग्राहकों को पाने में सक्षम होने के प्रलोभन से अनदेखा किया गया था।

यह वह जगह है जहां बिग एआई आज है, सपनों और अपेक्षाओं में खोया हुआ है कि तकनीक का भविष्य क्या हो सकता है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह आज हमारे पास सबसे अद्भुत तकनीक है। लेकिन एआई मॉडल्स केवल अंतर्निहित तकनीक हैं, खुद उत्तर नहीं हैं, और निश्चित रूप से वहां पैसा और मूल्य नहीं होगा। वास्तव में, ट्रांसफॉर्मर और डिफ्यूजन आर्किटेक्चर, जो अधिकांश जनरेटिव एआई के लिए आधार हैं, सार्वजनिक हैं; ऑप्टिमाइजेशन फ्रेमवर्क खुले हैं; कंप्यूट पावर बढ़ती तरह से सुलभ है। बाधा अब теоретिकल ज्ञान नहीं है। यह विश्वसनीय प्रणाली बनाने और उन्हें मौजूदा रचनात्मक और उत्पादन पाइपलाइनों में एकीकृत करने का शिल्प है जो यह निर्धारित करेगा कि कौन सफल होगा। इन उत्पादों और सेवाओं के लिए निवेशकों को अब अरबों डॉलर की आवश्यकता नहीं है। मुझे यह अपने अनुभव से पता है। हमारी टीम ने जेरूसलम में एक ओपन-सोर्स ऑडियो-वीडियो मॉडल बनाया है जो एआई वीडियो बनाने के लिए बाजार के नेताओं द्वारा बनाए गए लोगों की तुलना में लगभग दसवीं लागत पर, और अक्सर उच्च रिजॉल्यूशन और गति के साथ लंबे समय तक चलने वाले दृश्य पैदा करता है। यह लगभग $100 मिलियन पर हासिल किया गया था, अरबों नहीं। हमारी कहानी यह दिखाती है कि आधुनिक एआई प्रगति कम से कम गुप्त सॉस के बारे में नहीं है, बल्कि अनुशासित इंजीनियरिंग के बारे में है।

इंटरनेट की तरह, जो लोग जीवित रहेंगे वे वे होंगे जो एआई को सर्वोत्तम उपयोग के मामलों, हार्डवेयर अनुप्रयोगों, उत्पादों और सेवाओं के लिए उपयोग करेंगे। यह सच है कि वे क्या होंगे यह कहना मुश्किल है। 90 के दशक की शुरुआत में जब लोग एओएल या प्रोडिजी का उपयोग कर रहे थे, तो किसी ने भी जीमेल की कल्पना नहीं की थी।

हालांकि, भविष्यवाणी की शक्ति के अभाव में, एआई उद्योग और इसके निवेशकों को धीरे-धीरे और逐渐 बबल को कम करने के साथ-साथ भविष्य की अर्थव्यवस्था का निर्माण करने के लिए काम करने के लिए मार्गदर्शन करने के लिए स्मार्ट प्रश्न पूछने होंगे।

निवेशकों, जिनमें वीसी और एआई कंपनियों में पैसा डालने वाले पेंशन फंड शामिल हैं, उन्हें यह पूछने की जरूरत है कि वास्तव में क्या मूल्य बनाया जा रहा है। बड़े टेक कंपनियों में शोध में अरबों डॉलर डाले गए थे ताकि एआई बनाया जा सके जो अंततः आसानी से दूसरी जगहों पर दोहराया जा सके। बड़े एआई बजट यूनिक इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी, यूजर लॉक-इन या डिफेंसिबल इकोनॉमिक्स की गारंटी नहीं देते हैं। अब निवेशकों को यह मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि कंपनियां मॉडल्स को वास्तविक वर्कफ्लो में कैसे बनाती हैं, अनुकूलित करती हैं और एकीकृत करती हैं, वास्तविक उत्पाद और सेवाएं बनाती हैं। निवेशकों को वर्कलोड द्वारा अर्थव्यवस्था जैसे मेट्रिक्स की मांग करनी चाहिए।

वे मॉडल खुद की प्रतिभा या स्वामित्व प्रकृति के बजाय मूल्य के मुख्य तत्व हैं। यह समझना भी महत्वपूर्ण है कि ओपन-सोर्स मॉडल्स का मूल्य क्या है। वे अक्सर बंद एपीआई को पार कर जाते हैं क्योंकि शोधकर्ता और डेवलपर उन्हें स्थानीय रूप से अनुकूलित कर सकते हैं। उस अपनाने से एक कंपनी या उत्पाद के चारों ओर एक मोआत बनता है, जो लाभ और सफलता की गारंटी देता है।

निवेशकों और उद्यमियों को पूंजी के कुशल उपयोग के बारे में चिंतित होने की आवश्यकता है; उन्हें एआई और इसके सभी घटकों की वास्तविक लागत का मूल्यांकन करने के लिए कदम पीछे लेने की आवश्यकता है। सामान्य दृष्टिकोण यह होना चाहिए कि हार्डवेयर लागत अस्थिर है, इसलिए एआई डिज़ाइन को किसी विशिष्ट डिवाइस या हार्डवेयर पर निर्भर नहीं होना चाहिए। मूल्य और क्या एक कंपनी को अलग करता है वह इसकी प्रति डॉलर की मात्रा है, न कि विक्रेता छूट जो किसी विशिष्ट प्रकार के हार्डवेयर को पसंद करती है। एआई खर्च की रक्षा अब बुनियादी ढांचे के अनुकूलन, स्वामित्व वाले डेटा और एकीकरण गहराई में निहित है। जो उद्यमी समाधानों के लिए अच्छे विचारों के साथ आते हैं जो सावधानी से मॉडल्स को बनाते हैं या उपयोग करते हैं जो उस अंत-प्रदर्शन को ध्यान में रखते हुए होंगे, वे उन लोगों पर जीत हासिल करेंगे जो बड़े मॉडल्स की तलाश में हैं जो बाद में विभिन्न संभावित उपयोगों के लिए स्केल किए जा सकते हैं। एक और प्लस यह है कि वास्तविक समय के अनुभवों के लिए दूरस्थ एपीआई पर निर्भर नहीं होने वाले स्टूडियो और प्लेटफ़ॉर्म के लिए ओपन डिप्लॉयमेंट विकल्प प्रदान करना।

नीति निर्माताओं और उद्योग को भी नियमन के बारे में अधिक तर्कसंगत सोचने की आवश्यकता है। प्रगति इन क्षेत्रों में धीमी रही है और मुख्य रूप से बड़े उपकरणों पर चलने वाले फ्रंटियर मॉडल्स पर केंद्रित है; यह अब एक व्यावहारिक दृष्टिकोण नहीं है। यह गति ऐसे मॉडल्स की ओर है जो उपभोक्ता उपकरणों पर चलने में सक्षम हैं, जो मॉडल्स खुद को विनियमित करना असंभव बनाता है। कई मॉडल्स की ओपन-सोर्स प्रकृति वर्तमान दृष्टिकोण के लिए एक और बड़ी चुनौती पेश करती है। एक बार फिर, सही दृष्टिकोण अनुप्रयोगों और उत्पादों के माध्यम से नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित करना है, और विभिन्न उद्योगों के लिए उन्हें विकसित करना है, न कि मॉडल्स के बारे में सर्वोत्तम नीतियों का। लक्ष्य अनुप्रयोगों और क्षेत्रों को विनियमित करना है, प्रोवेनेंस, सुरक्षा रेलिंग, उत्पादों में और सिंथेटिक मीडिया के लिए प्रकटीकरण के मानकों के साथ। 90 के दशक और शुरुआती 2000 के दशक का इतिहास फिर से इस अवधारणा पर एक बुद्धिमान सबक रखता है: लोकप्रिय संगीत फ़ाइल-साझाकरण कंपनी नैपस्टर के मामले में यह तकनीक स्वयं पर नहीं था, बल्कि मंच के तकनीक के जिम्मेदार तैनाती पर था। (यहां तक कि दिवालियापन के माध्यम से, नैपस्टर वास्तव में अपने ब्रांड को बनाए रखने में कामयाब रहा क्योंकि उसने अपनी तकनीक को तैनात करने के तरीके को समायोजित किया और इस साल की शुरुआत में $200 मिलियन से अधिक के लिए खरीदा गया था।)

नीचे की पंक्ति यह है कि बाजार कुछ एकीकृत बहुमोडल एआई मॉडल्स के आसपास समेकित होगा जो कुशलता के लिए संक्षिप्त किए जा सकते हैं और विभिन्न उपयोगों के लिए अनुकूलित किए जा सकते हैं। सभी हितधारकों को अनुप्रयोगों और एआई द्वारा लाए जाने वाले वास्तविक व्यवसाय मूल्य पर बहुत अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है, और मॉडल्स खुद के वादों में खोए नहीं हैं। उद्योग मूल्य बनाने की तुलना में तेजी से फूल रहा है। यह एक नाटकीय सुधार में समाप्त होता है – शुरुआती इंटरनेट बबल के समान – यह बहस का विषय है। लेकिन अब स्पष्टता बाद में लचीलापन लाती है।