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AI सस्ता और आम हो सकता है—लेकिन कंपनियों को अपनी समझ और सुरक्षा खुद संभालनी होगी

नडेला का अनुमान है कि रोज़मर्रा के AI कामों में सस्ते मॉडल आम होंगे, जबकि उन्नत क्षमताओं वाले फ्रंटियर मॉडल की अलग मांग बनी रहेगी। उन्होंने भविष्यवाणी की कि अगले पांच साल में कंपनियों के अपने AI मूल्यांकन मानक अहम कारोबारी संपत्ति बन सकते हैं—यह अनुमान है, तय हो चुका नतीजा नहीं। Microsoft ने MAI Voice 2 Flash से Dyn...

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शोध उत्तर

मुख्य निष्कर्ष

नडेला का अनुमान है कि रोज़मर्रा के AI कामों में सस्ते मॉडल आम होंगे, जबकि उन्नत क्षमताओं वाले फ्रंटियर मॉडल की अलग मांग बनी रहेगी।
उन्होंने भविष्यवाणी की कि अगले पांच साल में कंपनियों के अपने AI मूल्यांकन मानक अहम कारोबारी संपत्ति बन सकते हैं—यह अनुमान है, तय हो चुका नतीजा नहीं।
Microsoft ने MAI Voice 2 Flash से Dynamics 365 के एक खास इस्तेमाल में GPU लागत 89% घटने की जानकारी दी। यह आंकड़ा Copilot या सभी AI कामों पर लागू नहीं होता।

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Microsoft CEO सत्या नडेला की Harry Stebbings के साथ 20VC बातचीत में AI को लेकर तीन अहम बातें उभरीं: रोज़मर्रा के इस्तेमाल में मॉडल सस्ते और एक-दूसरे के विकल्प बन सकते हैं; कंपनियों को अपने काम का खास ज्ञान अपने पास रखना चाहिए; और ज्यादा सक्षम AI का मतलब अपने-आप सुरक्षित AI नहीं है। ये बाजार के बारे में उनकी रणनीतिक उम्मीदें हैं, पक्की भविष्यवाणियां नहीं। 1 2

AI के रोज़मर्रा के इस्तेमाल में कीमत अहम होगी

नडेला का अनुमान है कि AI में होने वाले अधिकतर टोकन इस्तेमाल सस्ते मॉडलों से पूरे होंगे। टोकन वह इकाई है जिसमें AI मॉडल को दिए गए इनपुट और उसके जवाब की मात्रा मापी जाती है। साथ ही, नई और उन्नत क्षमताओं के लिए फ्रंटियर मॉडल का बाजार बना रह सकता है। उनके मुताबिक, ओपन-वेट मॉडल और कम कीमत वाले बंद मॉडल एक-दूसरे से प्रतिस्पर्धा करेंगे; कंपनियां हर काम के लिए सबसे महंगा मॉडल चुनने के बजाय काम के मुताबिक मॉडल इस्तेमाल कर सकेंगी। 1 2 19

नडेला ने कहा कि Copilot में पहले से ही कई सस्ते मॉडल इस्तेमाल होते हैं। यह अलग-अलग कामों के लिए मॉडल चुनने की रणनीति का उदाहरण है—इसका मतलब यह नहीं कि हर काम एक ही मॉडल से हो सकता है या फ्रंटियर मॉडल खत्म हो जाएंगे। 10 19

Microsoft ने अपनी एक अलग आय कॉल में दक्षता का ठोस उदाहरण भी दिया: कंपनी के मुताबिक, MAI-Voice-2-Flash के साथ Dynamics 365 के एक इस्तेमाल में GPU लागत 89% कम हुई। यह आंकड़ा उसी कार्यान्वयन से जुड़ा है; इसे Copilot या आम तौर पर सभी AI उत्पादों की लागत में इतनी कमी के रूप में नहीं समझना चाहिए। 23

कंपनियों को अपना कारोबारी ज्ञान अपने पास रखना होगा

नडेला ने “रिवर्स इन्फॉर्मेशन पैराडॉक्स” का जिक्र किया—यानी AI इस्तेमाल करते हुए कंपनियों का मूल्यवान ज्ञान मॉडल प्रदाताओं तक पहुंच सकता है। यह सिर्फ उस डेटा की बात नहीं है जो कंपनी जान-बूझकर साझा करती है; AI के साथ काम करने पर बनने वाली बातचीत और काम के निशान भी कारोबारी जानकारी उजागर कर सकते हैं। इसलिए कंपनियों के सामने सवाल है कि AI से फायदा लेते हुए अपनी खास विशेषज्ञता कैसे बचाई जाए। 2 3

नडेला के जवाब का एक हिस्सा है: सफलता को परखने का अपना तरीका कंपनी के पास हो। उनका अनुमान है कि अगले पांच वर्षों में कंपनियों के अपने AI मूल्यांकन मानक उनकी मुख्य कारोबारी संपत्तियों में शामिल हो सकते हैं। ऐसे मानक यह जांचने में मदद करते हैं कि कोई मॉडल कंपनी के खास काम में कितना अच्छा है—भले ही कंपनी बाद में मॉडल या प्रदाता बदल दे। यह उनकी भविष्यवाणी है, कॉरपोरेट जगत की तय हो चुकी स्थिति नहीं। 7

बातचीत की रिपोर्टिंग में Unilever के ऑटोमेशन का भी उदाहरण है। बताया गया है कि ऑर्डर से भुगतान तक की प्रक्रिया और ट्रेड-क्लेम से जुड़े कुछ कामों में कंपनी ने फ्रंटियर मॉडल से सस्ते विकल्प की ओर रुख किया। इससे किसी खास प्रक्रिया के हिसाब से मॉडल की लागत चुनने की संभावना दिखती है। हालांकि, उपलब्ध रिपोर्टिंग से उस तैनाती के सभी तकनीकी या अनुबंध संबंधी विवरणों की पुष्टि नहीं होती। 3 7

ज्यादा सक्षम मॉडल का मतलब अपने-आप सुरक्षित मॉडल नहीं

नडेला ने कहा कि AI अलाइनमेंट—यानी यह सुनिश्चित करना कि AI लोगों के लक्ष्यों और अपेक्षाओं के मुताबिक काम करे—को लेकर उनकी सोच बदली है। पहले उन्हें लगता था कि मॉडल के बड़े और सक्षम होने के साथ अलाइनमेंट भी स्वाभाविक रूप से आ जाएगा। अब वह इसे एक अलग और कठिन समस्या मानते हैं, जिसके लिए अलग से काम करना होगा। 2 30

उनका सुझाया नजरिया “इंजीनियर्ड ज़ीरो ट्रस्ट” है: यह मानकर न चलें कि शक्तिशाली मॉडल या AI एजेंट हमेशा निर्देशों के मुताबिक ही व्यवहार करेगा। इसके बजाय, ऐसी व्यवस्था बनाएं जिसमें गड़बड़ी करने वाले एजेंट को सीमित किया जा सके। मूल बात यह है कि सुरक्षा को तैनाती की शुरुआत से ही व्यवस्था में शामिल किया जाए—सिर्फ मॉडल की बढ़ी क्षमता के भरोसे न छोड़ा जाए। 4 15

कारोबार के लिए इसका मतलब

नडेला यह नहीं कह रहे कि हर AI मॉडल एक जैसा हो जाएगा। उनका अनुमान है कि कंपनियां कम लागत वाले, नियमित कामों को उन कामों से अलग रखेंगी जिनमें फ्रंटियर मॉडल की उन्नत क्षमताएं जरूरी हैं। ऐसे माहौल में कारोबारी बढ़त किसी एक मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय अपने ज्ञान की रक्षा करने, अच्छे प्रदर्शन की कसौटी तय करने और AI को सुरक्षा उपायों के साथ तैनात करने से आ सकती है। 1 2 7

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