एलएलएम युग की सीमा समाप्त होने पर अलीबाबा ने विश्व मॉडलों पर $290 मिलियन का दांव लगाया

अलीबाबा क्लाउड की भागीदारी सिर्फ वित्तीय नहीं है। साझेदारी शेंगशू को बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल संसाधनों और चीन के तेजी से बढ़ते विनिर्माण क्षेत्र में एक वितरण चैनल तक पहुंच प्रदान करती है, जहां श्रम की कमी रोबोटिक्स को अपनाने में तेजी ला रही है। अलीबाबा के लिए, यह प्रतिस्पर्धियों की तरह एक रणनीतिक बचाव है ओपनएआई और गूगल टेक्स्ट, छवियों और वीडियो को मिश्रित करने वाले मल्टीमॉडल मॉडल को दोगुना करें।

यह समय एलएलएम अधिकतमवाद के बारे में व्यापक उद्योग संदेह को दर्शाता है। जबकि कंपनियां पसंद करती हैं ओपनएआई भाषा मॉडल को बढ़ाना जारी रखें, एक बढ़ते गुट का मानना ​​​​है कि कृत्रिम सामान्य बुद्धि के मार्ग के लिए भौतिक वास्तविकता में एआई को आधार बनाना आवश्यक है। यहीं पर विश्व मॉडल आते हैं – उन्हें कारण और प्रभाव दिखाने वाले वीडियो डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, भाषा के बजाय अवलोकन के माध्यम से भौतिकी के नियमों को सीखा जाता है।

कई अच्छी तरह से वित्त पोषित प्रयास समानांतर रूप से दौड़ रहे हैं। टेस्ला ने अपने सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम को अरबों मील के वीडियो पर प्रशिक्षित विश्व मॉडल के रूप में वर्णित किया है। एआई शोधकर्ता यान लेकुन ने वर्षों से तर्क दिया है कि विश्व मॉडल, एलएलएम नहीं, मानव-स्तर एआई के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतिनिधित्व करते हैं। अब पूंजी समान दांव लगाने वाले स्टार्टअप्स में प्रवाहित हो रही है।

$290 मिलियन के राउंड का मूल्य शेंगशु का सामान्य सीरीज बी सौदों से काफी अधिक है, हालांकि सटीक मूल्यांकन का खुलासा नहीं किया गया था। यह प्रीमियम विश्व मॉडल के निर्माण की तकनीकी कठिनाई और यदि प्रौद्योगिकी प्रदान करती है तो बड़े पैमाने पर बाजार के अवसर दोनों को दर्शाती है। मैकिन्से का अनुमान है कि भौतिक एआई 2030 तक वार्षिक आर्थिक मूल्य में $4 ट्रिलियन को अनलॉक कर सकता है, मुख्य रूप से विनिर्माण और लॉजिस्टिक्स स्वचालन के माध्यम से।

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लेकिन चुनौतियाँ महत्वपूर्ण बनी हुई हैं। विश्व मॉडलों को भारी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो प्रशिक्षण डेटा और कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है जो बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण को भी बौना बना देती है। उन्हें अनगिनत भौतिक परिदृश्यों में सामान्यीकरण करने की भी आवश्यकता है – एक गोदाम लेआउट में प्रशिक्षित रोबोट को दूसरे में बिना दोबारा प्रशिक्षण के काम करना चाहिए। शेंगशू को यह साबित करने की आवश्यकता होगी कि उसका दृष्टिकोण नियंत्रित डेमो से आगे बढ़ सकता है।

अलीबाबाका दांव तेजी से विभाजित होते वैश्विक एआई परिदृश्य को भी उजागर करता है। जहां अमेरिकी कंपनियां फाउंडेशन मॉडल पर हावी हैं, वहीं चीनी कंपनियां स्पष्ट वाणिज्यिक रास्तों के साथ आक्रामक रूप से एप्लाइड एआई को वित्तपोषित कर रही हैं। रोबोटिक्स पर शेंगशु का ध्यान विनिर्माण को स्वचालित करने और विदेशी प्रौद्योगिकी पर निर्भरता कम करने की चीन की राष्ट्रीय रणनीति के साथ पूरी तरह से मेल खाता है।

निवेश तब आता है जब एलएलएम नेता भी सीमाएं स्वीकार करते हैं। ओपनएआई सीईओ सैम अल्टमैन ने हाल ही में कहा कि शुद्ध स्केलिंग से रिटर्न में कमी आ सकती है मेटा ने चुपचाप संसाधनों को सन्निहित एआई अनुसंधान की ओर स्थानांतरित कर दिया है। सवाल यह नहीं है कि क्या विश्व मॉडल मायने रखते हैं – सवाल यह है कि क्या उन्हें भारी पूंजी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पर्याप्त रूप से विश्वसनीय रूप से बनाया जा सकता है।

अभी के लिए, अलीबाबा एक बड़ा दांव लगा रहा है कि उत्तर हाँ है। 290 मिलियन डॉलर का निवेश शेंगशू रनवे को यह साबित करने के लिए देता है कि एआई की अगली सफलता बेहतर पाठ भविष्यवाणी से नहीं आएगी, बल्कि उन मशीनों से होगी जो अंततः उस भौतिक दुनिया को समझती हैं जिसे मनुष्य हर दिन नेविगेट करते हैं।

शेंगशु पर अलीबाबा का 290 मिलियन डॉलर का दांव सिर्फ एक और एआई फंडिंग दौर से कहीं अधिक का प्रतिनिधित्व करता है – यह एक संकेत है कि उद्योग का गुरुत्वाकर्षण केंद्र भाषा से भौतिक समझ की ओर स्थानांतरित हो रहा है। एलएलएम की क्षमता में पठार के रूप में, एआई बनाने की दौड़ जारी है जो गन्दी, अप्रत्याशित वास्तविक दुनिया को नेविगेट कर सकती है। यह देखा जाना बाकी है कि विश्व मॉडल उस वादे को पूरा करते हैं या नहीं, लेकिन क्षेत्र में आने वाली पूंजी से पता चलता है कि सबसे चतुर निवेशक मानते हैं कि हम एआई विकास के एक नए चरण में प्रवेश कर रहे हैं। अब सवाल यह है कि क्या शेंगशु जैसे स्टार्टअप संदेह की अगली लहर आने से पहले प्रचार को उचित ठहराने के लिए पर्याप्त तेज़ी से कार्यान्वित कर सकते हैं।