anthropic के साथ प्रारंभिक चरण की बातचीत चल रही है मेटा कंप्यूटिंग शक्ति हासिल करने के लिए, जो हाल के सप्ताहों में एआई स्टार्टअप का दूसरा प्रमुख बुनियादी ढांचा खेल है। यह चर्चा स्पेसएक्स के कोलोसस 1 डेटा सेंटर के साथ एंथ्रोपिक की नई घोषित डील के बाद हुई है, जो प्रतिस्पर्धा के लिए आवश्यक जीपीयू क्षमता को सुरक्षित करने के लिए एक आक्रामक प्रयास का संकेत देती है। ओपनएआई और गूगल अधिक शक्तिशाली AI मॉडल बनाने की बढ़ती दौड़ में। यह कदम इस बात को रेखांकित करता है कि कैसे कंप्यूटिंग पहुंच एआई विकास में अंतिम बाधा बन गई है।
anthropic एआई की सबसे बड़ी बाधा को हल करने के लिए तेजी से आगे बढ़ रहा है: बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुंच। क्लाउड एआई के पीछे की कंपनी ने प्रारंभिक चर्चा में प्रवेश किया है मेटा मामले से परिचित सूत्रों के अनुसार, डेटा सेंटर क्षमता को पट्टे पर देना सीएनबीसी. यदि अंतिम रूप दिया जाता है, तो यह व्यवस्था मेटा के विशाल जीपीयू बुनियादी ढांचे तक एंथ्रोपिक पहुंच प्रदान करेगी, जिसे सोशल मीडिया दिग्गज की अपनी महत्वाकांक्षी एआई परियोजनाओं का समर्थन करने के लिए बनाया गया है।
समय बता रहा है. कुछ हफ़्ते पहले, एंथ्रोपिक ने अपने कोलोसस 1 डेटा सेंटर में कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करने के लिए स्पेसएक्स के साथ एक समान समझौते की घोषणा की, एक ऐसी सुविधा जो तकनीकी प्रशंसा और सामुदायिक विवाद दोनों का विषय रही है। उस सौदे ने एलोन मस्क के एयरोस्पेस उद्यम और एआई स्टार्टअप दुनिया के बीच एक असामान्य क्रॉसओवर को चिह्नित किया, लेकिन इसने एक कठोर वास्तविकता को प्रतिबिंबित किया: पारंपरिक क्लाउड प्रदाता अग्रणी एआई प्रयोगशालाओं की मांग को पूरा नहीं कर सकते हैं।
इस गणना संबंधी गड़बड़ी के पीछे क्या कारण है? बड़े भाषा मॉडलों का प्रशिक्षण तेजी से अधिक संसाधन-गहन हो गया है। जबकि ओपनएआई कथित तौर पर GPT-4 को प्रशिक्षित करने के लिए लगभग 10,000 Nvidia H100 GPU का उपयोग किया जाता है, अगली पीढ़ी के मॉडल के लिए 10 से 100 गुना क्षमता की आवश्यकता होने की उम्मीद है। anthropic क्लाउड को प्रतिस्पर्धी बनाए रखने के लिए उस मारक क्षमता की आवश्यकता है, खासकर जब यह ओपनएआई के चैटजीपीटी के खिलाफ उद्यम ग्राहकों के लिए लड़ता है गूगल का मिथुन.
मेटा इस परिदृश्य में एक असंभावित बुनियादी ढांचा प्रदाता के रूप में उभरा है। कंपनी ने शुरुआत में लामा मॉडल और एआई-संचालित सामग्री अनुशंसाओं जैसी अपनी एआई पहलों को सशक्त बनाने के लिए अत्याधुनिक एनवीडिया चिप्स से भरे डेटा केंद्रों के निर्माण में अरबों का निवेश किया है। लेकिन उपयोग दरों में उतार-चढ़ाव और एआई बुनियादी ढांचे की अर्थव्यवस्था अभी भी अनिश्चित है, अच्छी तरह से वित्त पोषित प्रतिस्पर्धियों को अतिरिक्त क्षमता पट्टे पर देना रणनीतिक समझ में आता है।
बातचीत से यह भी पता चलता है कि एआई उद्योग की बिजली संरचना कैसे बदल रही है। सिर्फ दो साल पहले, कंप्यूट एक्सेस एक प्रमुख प्रतिस्पर्धी कारक नहीं था – अधिकांश प्रयोगशालाएं अपनी जरूरत की चीजें किराए पर ले सकती थीं वीरांगना वेब सेवाएं, माइक्रोसॉफ्ट Azure, या Google क्लाउड। अब, प्रतीक्षा समय महीनों तक खिंचने और कीमतें बढ़ने के साथ, एआई कंपनियां बड़े पैमाने पर जीपीयू क्लस्टर के मालिक किसी भी व्यक्ति के साथ सीधे बातचीत करने के लिए मजबूर हैं। इसने स्पेसएक्स और मेटा जैसे अप्रत्याशित खिलाड़ियों को संभावित किंगमेकर में बदल दिया है।
के लिए मेटायह व्यवस्था मार्क जुकरबर्ग द्वारा एआई बुनियादी ढांचे में किए गए कुछ बड़े पूंजीगत व्यय की भरपाई कर सकती है। कंपनी ने अकेले 2025 में पूंजीगत व्यय पर $30 बिलियन से अधिक खर्च किया, इसमें से अधिकांश डेटा सेंटर और चिप्स पर खर्च किया गया। अप्रयुक्त क्षमता को पट्टे पर देना anthropic ऑफ-पीक अवधि के दौरान उन महंगी संपत्तियों को उत्पादक बनाए रखते हुए राजस्व उत्पन्न होगा।
लेकिन जोखिम दोनों तरफ है. एंथ्रोपिक उस कंपनी पर निर्भर हो जाएगा जो प्रतिस्पर्धी एआई उत्पाद भी विकसित कर रही है। मेटा के लामा मॉडल कुछ उद्यम उपयोग के मामलों में क्लाउड को सीधे चुनौती देते हैं, जिससे भविष्य में संभावित टकराव पैदा होते हैं। और मेटा के लिए, किसी प्रतिद्वंद्वी के प्रशिक्षण दौर की मेजबानी करने का अर्थ है प्रतियोगियों को उसकी बुनियादी ढांचे की क्षमताओं और संभावित संवेदनशील परिचालन विवरणों की दृश्यता देना।
स्पेसएक्स सौदे ने एक टेम्पलेट प्रदान किया कि ये अपरंपरागत साझेदारियाँ कैसे काम कर सकती हैं। कोलोसस 1, पर्यावरण संबंधी चिंताओं पर स्थानीय विरोध का सामना करने के बावजूद, पारंपरिक क्लाउड अल्पाधिकार के बाहर मानवशास्त्रीय समर्पित क्षमता प्रदान करता है। मेटा को दूसरे प्रमुख कंप्यूट पार्टनर के रूप में जोड़ने से जोखिम में विविधता आएगी और यह सुनिश्चित होगा कि एंथ्रोपिक किसी एक प्रदाता पर अत्यधिक निर्भर नहीं है – एआई स्केलिंग जारी रहने के कारण यह एक महत्वपूर्ण बचाव है।
उद्योग पर नजर रखने वाले इन कदमों को आने वाले समय के पूर्वावलोकन के रूप में देखते हैं। चूंकि मॉडल प्रशिक्षण की लागत प्रति रन नौ अंकों तक बढ़ जाती है, केवल कुछ मुट्ठी भर कंपनियां ही प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे का खर्च उठाने में सक्षम होंगी। यह अजीब बेडफेलो और रचनात्मक सौदों के लिए मजबूर कर रहा है जो कुछ महीने पहले असंभव लग रहा था। NVIDIA सामान्य सूत्र बना हुआ है, क्योंकि इसके H100 और आगामी B100 चिप्स लगभग हर प्रमुख AI प्रशिक्षण क्लस्टर को शक्ति प्रदान करते हैं।
कोई भी नहीं anthropic और न मेटा ने आधिकारिक तौर पर बातचीत की पुष्टि की है, और सूत्रों ने चेतावनी दी है कि चर्चा अभी शुरुआती चरण में है। मूल्य निर्धारण, क्षमता आवंटन और अनुबंध की लंबाई के बारे में विवरण अस्पष्ट हैं। लेकिन तथ्य यह है कि ये बातचीत हो रही है, यह संकेत देता है कि कंप्यूट की तलाश कितनी बेताब हो गई है।
एंथ्रोपिक और मेटा के बीच की बातचीत सर्वर स्पेस के लिए एक रियल एस्टेट सौदे से कहीं अधिक का प्रतिनिधित्व करती है – वे एक संकेत हैं कि एआई के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को बुनियादी ढांचे की पहुंच के आसपास फिर से तैयार किया जा रहा है। जैसे-जैसे प्रशिक्षण लागत में वृद्धि हो रही है और पारंपरिक क्लाउड प्रदाता मांग को पूरा करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, एआई प्रयोगशालाओं और अतिरिक्त जीपीयू क्षमता वाले किसी भी व्यक्ति के बीच अधिक अपरंपरागत साझेदारी की उम्मीद है। सवाल यह नहीं है कि क्या एंथ्रोपिक अपनी आवश्यक गणना को सुरक्षित कर पाएगा, बल्कि सवाल यह है कि क्या अरबों डॉलर के वॉर चेस्ट के बिना छोटे प्रतिस्पर्धी भी खेल में बने रह सकते हैं। आने वाले हफ्तों में औपचारिक घोषणाओं पर नज़र रखें, और आश्चर्यचकित न हों यदि अन्य एआई प्रयोगशालाएँ अपने स्वयं के रचनात्मक बुनियादी ढाँचे का अनुसरण करती हैं।
