जेन्सेन हुआंग ने अभी-अभी पुष्टि की है कि एआई उद्योग को क्या उम्मीद थी कि ऐसा नहीं होगा। NVIDIA सीईओ ने इस सप्ताह अपने जीटीसी मुख्य वक्ता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ओपनक्लाव को प्रदर्शित करने में बिताया, एक ऐसी तकनीक जो छह महीने पहले वस्तुतः अस्तित्व में ही नहीं थी। इस कदम से पहले से ही घबराए हुए उद्योग में खलबली मच गई कि क्या अरबों डॉलर के एआई मॉडल अपनी प्रतिस्पर्धी खाई बनाए रख सकते हैं, या क्या उनका क्लाउड स्टोरेज जैसी विनिमेय वस्तुएं बनना तय है।
NVIDIA चलते-चलते ओपनक्लॉ का उल्लेख ही नहीं किया। जेन्सेन हुआंग, जो कभी भी मुख्य मिनट बर्बाद नहीं करते थे, ने इस सप्ताह के दौरान अपस्टार्ट टेक्नोलॉजी को प्राइम रियल एस्टेट दिया जीटीसी सम्मेलनएआई उद्योग की सबसे ज्यादा देखी जाने वाली घटनाओं में से एक। एक सीईओ के लिए जो आम तौर पर उन प्रौद्योगिकियों के लिए स्पॉटलाइट आरक्षित रखता है जो उसकी कंपनी के अगले राजस्व चक्र को चलाएंगे, यह विकल्प इस बात को लेकर कुछ परेशान करने वाला है कि एआई बाजार किस दिशा में जा रहा है।
OpenClaw छह महीने पहले कहीं से उभरा। अब यह उन प्रौद्योगिकियों के साथ मंच साझा कर रहा है जिन्हें विकसित करने में वर्षों और अरबों डॉलर लगे। यह तेजी एआई कंपनी के अधिकारियों को भयभीत करती है जो अपने आसमान छूते मूल्यांकन को सही ठहराने के लिए मालिकाना मॉडल की श्रेष्ठता पर भरोसा कर रहे हैं।
वस्तुकरण का खतरा अब सैद्धांतिक नहीं है। कब ओपनएआई 2022 के अंत में चैटजीपीटी लॉन्च किया गया, ऐसा लग रहा था कि इसमें अजेय बढ़त है। आज तक तेजी से आगे बढ़ें, और मॉडलों से गूगल, मेटाऔर anthropic अधिकांश बेंचमार्क पर एक-दूसरे से प्रतिशत अंक के भीतर प्रदर्शन कर रहे हैं। ओपनक्लॉ की तीव्र वृद्धि से पता चलता है कि अंतर किसी की अपेक्षा से अधिक तेजी से समाप्त हो रहा है।
एक एआई निवेशक ने नाम न छापने की शर्त पर एक निजी जीटीसी रात्रिभोज के दौरान सहकर्मियों से कहा, “हम वास्तविक समय में विभेदीकरण विंडो को ढहते हुए देख रहे हैं।” “अगर एक छह महीने पुरानी परियोजना जेन्सेन से उस तरह का ध्यान आकर्षित कर सकती है, तो यह उस अरबों डॉलर की खाई के बारे में क्या कहता है जिसे हम वित्त पोषित कर रहे हैं?”
अर्थशास्त्र क्रूर हैं. ओपनएआई कथित तौर पर प्रत्येक नई मॉडल पीढ़ी को प्रशिक्षण देने में लाखों लोग खर्च होते हैं। और समान व्यय क्षेत्र में हैं। लेकिन अगर ओपनक्लॉ संसाधनों के एक अंश के साथ आधे समय में तुलनीय परिणाम प्राप्त कर सकता है, तो नींव मॉडल के लिए संपूर्ण निवेश थीसिस में दरार पड़ने लगती है।
