anthropic और काला पत्थर एआई का अगला ट्रिलियन-डॉलर का खेल क्या हो सकता है, इस पर अभी-अभी विचार किया गया है – और यह कोई अन्य बड़ा भाषा मॉडल नहीं है। यह जोड़ी ओडे का समर्थन कर रही है, एक नया उद्यम यह शर्त लगाते हुए कि एआई में असली पैसा स्मार्ट एल्गोरिदम का निर्माण नहीं है, बल्कि उन्हें वास्तव में फॉर्च्यून 500 कंपनियों के अंदर काम करने के लिए प्रेरित करना है। यह कदम पूरे उद्योग में एक प्रमुख रणनीतिक बदलाव का संकेत देता है, क्योंकि एआई प्रयोगशालाएं उद्यम अपनाने की पहेली को सुलझाने की होड़ में हैं, जिससे अरबों एआई निवेश पायलट शोधन में फंस गए हैं।
स्तोत्र अभी-अभी दो दिग्गजों के समर्थन से चुपचाप उभरे हैं, जो शायद ही कभी किसी बात पर सहमत होते हैं – एआई रिसर्च लैब anthropic और निजी इक्विटी दिग्गज काला पत्थर. असंभावित साझेदारी से कुछ महत्वपूर्ण पता चलता है कि एआई उद्योग कहाँ जा रहा है: कठिन हिस्सा अब बेहतर मॉडल का निर्माण नहीं करना है। यह उन्हें तैनात कर रहा है।
कंपनी की पिच भ्रामक रूप से सरल है। सॉफ़्टवेयर लाइसेंस या एपीआई एक्सेस बेचने के बजाय, Ode एक समय में महीनों के लिए विशेष इंजीनियरिंग टीमों को सीधे एंटरप्राइज़ क्लाइंट के अंदर एम्बेड करता है। ये अग्रेषित-तैनात इंजीनियर आंतरिक टीमों के साथ बैठते हैं, विरासत प्रणालियों, अनुपालन आवश्यकताओं और संगठनात्मक राजनीति की गड़बड़ वास्तविकता को नेविगेट करते हैं जो होनहार एआई पायलटों को परित्यक्त पावरपॉइंट डेक में बदल देते हैं।
एंथ्रोपिक का भागीदारी विशेष रूप से बता रही है। कंपनी ने क्लाउड का निर्माण किया, जो उपलब्ध सबसे सक्षम एआई मॉडलों में से एक है, फिर भी वे अब अन्य कंपनियों को एआई लागू करने में मदद करने पर दांव लगा रहे हैं – कोई भी एआई, न कि केवल अपना। यह एक मौन स्वीकृति है कि मॉडल प्रदर्शन टेबल स्टेक बन गया है। वास्तविक प्रतिस्पर्धी खाई अंतिम-मील की समस्या को हल करना है।
“हमने देखा है कि उद्यम एआई पायलटों पर लाखों खर्च करते हैं जो कभी भी इनोवेशन लैब से बच नहीं पाते हैं,” के अनुसार TechCrunch के माध्यम से लॉन्च से परिचित स्रोत. पैटर्न उद्योगों में दोहराया जाता है – आशाजनक डेमो, उत्साही सी-सूट खरीद-इन, फिर महीनों तक घूमने के बाद जब टीमों को एहसास होता है कि उनका डेटा साफ नहीं है, उनका बुनियादी ढांचा स्केल नहीं कर सकता है, और कोई नहीं जानता कि आरओआई को कैसे मापना है।
ब्लैकस्टोन का उपस्थिति एक और आयाम जोड़ती है। निजी इक्विटी फर्म के पास दर्जनों उद्योगों में सामूहिक रूप से सैकड़ों हजारों लोगों को रोजगार देने वाली पोर्टफोलियो कंपनियां हैं। उन्होंने ग्राहक पक्ष से एआई कार्यान्वयन संघर्ष को देखा है, एआई उपकरणों में पोर्टफोलियो निवेश को वास्तविक व्यापार मेट्रिक्स पर सुई को स्थानांतरित करने में विफल होते देखा है। उनके समर्थन से पता चलता है कि वे ओड को अपने पूरे पोर्टफोलियो में एआई अपनाने में तेजी लाने के लिए बुनियादी ढांचे के रूप में देखते हैं।
अग्रेषित-तैनात इंजीनियर मॉडल पूरी तरह से नया नहीं है – पलान्टिर सरकारी एजेंसियों और फॉर्च्यून 500 कंपनियों के अंदर अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म को लागू करने के लिए इंजीनियरों को शामिल करके, वर्षों पहले इसकी शुरुआत की गई थी। लेकिन उस दृष्टिकोण को जेनरेटिव एआई और एंटरप्राइज मशीन लर्निंग की वर्तमान लहर पर लागू करना एक सार्थक विकास का प्रतिनिधित्व करता है। तकनीकी चुनौतियाँ अलग हैं, गति तेज़ है, और बाज़ार तेजी से बड़ा है।
यहां समय मायने रखता है. हम उस चीज़ में प्रवेश कर रहे हैं जिसे विश्लेषक एंटरप्राइज़ एआई के लिए “मोहभंग का गर्त” कह रहे हैं। प्रारंभिक प्रचार परिचालन वास्तविकता में दुर्घटनाग्रस्त हो गया है। सीएफओ एआई बजट से ऐसे परिणामों की मांग कर रहे हैं जो किसी तरह बढ़ते रहें। आईटी नेता विक्रेताओं की बातों में डूब रहे हैं लेकिन वास्तविक कार्यान्वयन विशेषज्ञता के लिए भूखे हैं। यह उन कंपनियों के लिए अवसर पैदा करता है जो आशाजनक डेमो के बजाय कार्य प्रणाली प्रदान कर सकती हैं।
अर्थशास्त्र भी सम्मोहक हो सकता है। यदि ओड उन समस्याओं को हल करते समय एम्बेडेड इंजीनियरिंग टीमों के लिए एंटरप्राइज दरें चार्ज कर सकता है जो लाखों मूल्य अनलॉक करती हैं, तो मार्जिन आकर्षक लगने लगता है। और शुद्ध सॉफ्टवेयर नाटकों के विपरीत, जो कमोडिटीकरण दबाव का सामना करते हैं, दुर्लभ विशेषज्ञता के आसपास निर्मित सेवा व्यवसाय लंबे समय तक मूल्य निर्धारण शक्ति बनाए रखते हैं।
इस लॉन्च को विशेष रूप से महत्वपूर्ण बनाने वाली बात यह है कि यह उद्योग की प्राथमिकताओं के बारे में संकेत भेजता है। anthropic इन संसाधनों को बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण में या कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की ओर दौड़ में लगाया जा सकता है। इसके बजाय, वे उद्यमों को वास्तव में हमारे पास पहले से मौजूद एआई का उपयोग करने में मदद करने में निवेश कर रहे हैं। यह विश्वास मत है कि कार्यान्वयन अंतर वृद्धिशील मॉडल सुधारों की तुलना में एक बड़े अवसर का प्रतिनिधित्व करता है।
प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में भीड़ बढ़ने वाली है। यदि ओड को गति मिलती है, तो उम्मीद करें ओपनएआई, गूगलऔर माइक्रोसॉफ्ट तिमाहियों के भीतर इसी तरह की पेशकश शुरू करने के लिए। प्रमुख परामर्श कंपनियाँ – एक्सेंचर, डेलॉयट, मैकिन्से – पहले से ही एआई कार्यान्वयन सेवाओं में कड़ी मेहनत कर रहे हैं। और सैकड़ों बुटीक दुकानें खुद को एआई एकीकरण विशेषज्ञ के रूप में स्थापित कर रही हैं।
लेकिन ओड के पास ऐसे फायदे हैं जो उन खिलाड़ियों के पास नहीं हैं। से सीधा समर्थन anthropic इसका अर्थ है मॉडल सुधार, वास्तुकला अंतर्दृष्टि और तकनीकी विशेषज्ञता तक विशेषाधिकार प्राप्त पहुंच, जिसकी परामर्श कंपनियां बराबरी नहीं कर सकतीं। ब्लैकस्टोन का पोर्टफोलियो उन उद्यम ग्राहकों की एक अंतर्निहित पाइपलाइन प्रदान करता है जिन्हें इस क्षमता की सख्त जरूरत है। वह संयोजन – तकनीकी गहराई और गारंटीकृत वितरण – दोहराना कठिन है।
व्यापक निहितार्थ एक कंपनी के लॉन्च से आगे तक फैला हुआ है। यदि एआई मूल्य निर्माण की अगली लहर नवाचार के बजाय कार्यान्वयन से आती है, तो यह हर चीज को नया आकार देती है। उद्यम पूंजी का प्रवाह अलग-अलग होता है। प्रतिभा की प्राथमिकताएँ मॉडल प्रशिक्षण से सिस्टम एकीकरण की ओर स्थानांतरित हो जाती हैं। मूल्य हासिल करने वाली कंपनियां अनुसंधान प्रयोगशालाओं की तरह कम और विशेष इंजीनियरिंग दुकानों की तरह अधिक दिखती हैं।
एआई पायलट पर्गेटरी में फंसे उद्यमों के लिए, ओड का उद्भव एक संभावित पलायन मार्ग प्रदान करता है – यह मानते हुए कि मॉडल बड़े पैमाने पर काम करता है। असली परीक्षा पहले कुछ ग्राहकों तक पहुंचना नहीं होगी। यह होगा कि क्या अग्रेषित-तैनात इंजीनियरिंग टीमें विभिन्न उद्योगों, तकनीकी स्टैक और संगठनात्मक संस्कृतियों में कार्यान्वयन चुनौतियों को व्यवस्थित रूप से हल कर सकती हैं। यह किसी अन्य चैटबॉट के निर्माण से कहीं अधिक कठिन है।
के समर्थन से ओड का शुभारंभ anthropic और काला पत्थर भीड़भाड़ वाले एआई क्षेत्र में प्रवेश करने वाले किसी अन्य स्टार्टअप से कहीं अधिक का प्रतीक है। यह एक मौलिक मान्यता का प्रतिनिधित्व करता है कि एआई मूल्य निर्माण में बाधा मॉडल क्षमता से उद्यम कार्यान्वयन में स्थानांतरित हो गई है। चूंकि एआई निवेश में अरबों लोग प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अधर में फंसे हुए हैं, जो कंपनियां उस अंतर को पाट सकती हैं, वे भारी मूल्य हासिल करने के लिए खड़ी हैं। यह देखना अभी बाकी है कि क्या ओड श्रेणी का नेता बनता है या एक विशाल नए बाज़ार में पहला प्रस्तावक बनता है। लेकिन ये समर्थक जो शर्त लगा रहे हैं वह स्पष्ट है: एआई में अगला ट्रिलियन डॉलर बेहतर मॉडल बनाने से नहीं आएगा। यह हमारे पास मौजूद चीज़ों को वास्तव में काम में लाने से आएगा।
