विचार नेता
डीपसीक क्या हमें एआई लागत और कुशलता के बारे में सिखा सकता है
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
इसके प्यारे व्हेल लोगो के साथ, डीपसीक की हालिया रिलीज़ बस एक और चैटजीपीटी की नकल हो सकती थी। जो इसे इतना चर्चित बनाया – और जिसने प्रतियोगियों के शेयरों को नीचे की ओर भेज दिया – वह यह था कि इसके निर्माण में कितना कम खर्च हुआ। इसने वास्तव में एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक निवेश की अमेरिकी धारणा में एक मंकी रेंच फेंक दिया।
डीपसीक ने कथित तौर पर अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए केवल $6 मिलियन खर्च किए। इसकी तुलना ओपनएआई द्वारा चैट जीपीटी-4 पर खर्च किए गए $80-$100 मिलियन या जीपीटी-5 के लिए निर्धारित $1 बिलियन से करें। डीपसीक उस स्तर के निवेश को सवालों के घेरे में लाता है और निविड़ा, टीएसएमसी और माइक्रोसॉफ्ट जैसे बड़े खिलाड़ियों को एआई की दीर्घकालिक वित्तीय व्यवहार्यता के बारे में चिंतित करता है। यदि एआई मॉडल को पहले से माने जाने वाले की तुलना में काफी कम पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, तो इसका एआई खर्च पर क्या प्रभाव पड़ेगा?
हालांकि डीपसीक के व्यवधान ने महत्वपूर्ण चर्चाओं को जन्म दिया है, कुछ महत्वपूर्ण बिंदु भीड़ में खो गए प्रतीत होते हैं। हालांकि, जो खबर सामने आती है वह नवाचार की लागत और एआई के संभावित आर्थिक प्रभाव पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है। यहाँ तीन महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि हैं जो इस खबर से सामने आती हैं:
1. डीपसीक का $6 मिलियन का मूल्य टैग भ्रामक है
कंपनियों को अपने बुनियादी ढांचे की कुल स्वामित्व लागत (टीसीओ) को समझने की आवश्यकता है। हालांकि डीपसीक का $6 मिलियन का मूल्य टैग बहुत चर्चा में है, यह शायद केवल इसके पूर्व-प्रशिक्षण रन की लागत है, न कि इसके पूरे निवेश की। चलने, निर्माण और प्रशिक्षण दोनों की कुल लागत – डीपसीक – शायद बहुत अधिक है। उद्योग विश्लेषक फर्म सेमियानालिसिस ने खुलासा किया कि डीपसीक के पीछे की कंपनी ने अपने एलएलएम को वास्तविकता बनाने के लिए $1.6 बिलियन हार्डवेयर पर खर्च किया। तो संभावित लागत कुछ मध्य में है।
जो भी सच्ची लागत है, डीपसीक का आगमन लागत-कुशल नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जो परिवर्तनकारी हो सकता है। नवाचार अक्सर सीमाओं से प्रेरित होता है, और डीपसीक की सफलता इंजीनियरिंग टीमों द्वारा वास्तविक दुनिया की सीमाओं का सामना करते समय संसाधनों को अनुकूलित करने के तरीके को रेखांकित करती है।
2. अनुमान यह है कि एआई को मूल्यवान बनाता है, प्रशिक्षण नहीं
एआई मॉडल प्रशिक्षण की लागत के बारे में ध्यान देना महत्वपूर्ण है, लेकिन प्रशिक्षण कुल लागत का एक छोटा सा हिस्सा है। अनुमान — जिस तरह से एआई लोगों के काम करने, बातचीत करने और जीने के तरीके को बदलता है — वह जगह है जहां एआई वास्तव में मूल्यवान हो जाता है।
यह जेवॉन्स परिदox को उठाता है, एक आर्थिक सिद्धांत जो सुझाव देता है कि जब तकनीकी प्रगति एक संसाधन के उपयोग को अधिक कुशल बनाती है, तो उस संसाधन की कुल खपत वास्तव में बढ़ सकती है। दूसरे शब्दों में, जब प्रशिक्षण लागत कम हो जाती है, तो अनुमान और एजेंटिक खपत बढ़ जाएगी, और कुल खर्च इसका पालन करेगा।
एआई दक्षता वास्तव में एआई खर्च में वृद्धि की लहर का कारण बन सकती है, जो सभी नावों को ऊपर उठाएगी, न कि केवल चीनी लोगों को। यह मान लेते हुए कि वे दक्षता लहर पर सवारी करते हैं, ओपनएआई और निवीडिया जैसी कंपनियां भी लाभान्वित होंगी।
3. जो सच रहता है वह यह है कि यूनिट अर्थशास्त्र सबसे ज्यादा मायने रखता है
एआई को अधिक कुशल बनाना न केवल लागत को कम करने के बारे में है; यह यूनिट अर्थशास्त्र को अनुकूलित करने के बारे में भी है। मोटली फूल भविष्यवाणी करता है कि यह साल एआई दक्षता का वर्ष होगा। यदि वे सही हैं, तो कंपनियों को अपने एआई प्रशिक्षण लागत के साथ-साथ अपने एआई खपत लागत पर भी ध्यान देना चाहिए।
जो संगठन एआई बनाते हैं या इसका उपयोग करते हैं उन्हें अपने यूनिट अर्थशास्त्र को जानने की आवश्यकता है, न कि डीपसीक के $6 मिलियन प्रशिक्षण लागत जैसे प्रभावशाली आंकड़ों पर ध्यान केंद्रित करने की। वास्तविक दक्षता सभी लागतों को आवंटित करने, एआई-संचालित मांग को ट्रैक करने और लागत-से-मूल्य पर लगातार नज़र रखने के बारे में है।
क्लाउड यूनिट अर्थशास्त्र (सीयूई) क्लाउड द्वारा संचालित लाभ को मापने और अधिकतम करने से संबंधित है। सीयूई आपके क्लाउड लागत की तुलना राजस्व और मांग मेट्रिक्स से करता है, जो आपके क्लाउड खर्च की दक्षता को प्रकट करता है, यह कैसे समय के साथ बदला है, और (यदि आपके पास सही प्लेटफ़ॉर्म है) इस दक्षता को बढ़ाने के सर्वोत्तम तरीके।
एक एआई संदर्भ में, जहां यह पारंपरिक क्लाउड सेवाओं की तुलना में अधिक महंगा है, सीयूई की समझ करना और भी महत्वपूर्ण है। कंपनियां एजेंटिक अनुप्रयोगों का निर्माण कर सकती हैं और अपने लेन-देन प्रति लागत (उदाहरण के लिए, प्रति बिल लागत, प्रति डिलीवरी लागत, प्रति व्यापार लागत, आदि) की गणना कर सकती हैं और इसका उपयोग विशिष्ट एआई-संचालित सेवाओं, उत्पादों और सुविधाओं के रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट का मूल्यांकन करने के लिए कर सकती हैं। जब एआई खर्च बढ़ता है, तो कंपनियों को ऐसा करने के लिए मजबूर किया जाएगा; कोई कंपनी अनंत डॉलर प्रयोगात्मक नवाचार पर नहीं डाल सकती।
अधिक कुशलता की ओर
हालांकि $6 मिलियन का आंकड़ा कितना भी अर्थपूर्ण क्यों न हो, डीपसीक ने शायद एक ऐसा क्षण प्रदान किया है जो तकनीकी उद्योग को दक्षता के महत्व के प्रति जागरूक करता है। आशा है कि यह लागत-प्रभावी प्रशिक्षण, अनुमान और एजेंटिक अनुप्रयोगों के लिए बाढ़ का द्वार खोलेगा जो एआई की वास्तविक क्षमता और आरओआई को अनलॉक करते हैं।
