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उबर, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट, सेल्सफोर्स और डोरडैश ने एआई के उपयोग पर अंकुश लगाया है क्योंकि टोकन की बढ़ती लागत ने बजट को झटका दिया है, टोकनमैक्सिंग से सख्त, परिणाम संचालित तैनाती में बदलाव किया है।
उबर, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट, सेल्सफोर्स और डोरडैश ने एआई के उपयोग पर अंकुश लगाया है क्योंकि टोकन की बढ़ती लागत ने बजट को झटका दिया है, टोकनमैक्सिंग से सख्त, परिणाम संचालित तैनाती में बदलाव किया है।
पिछले दो वर्षों से, संयुक्त राज्य भर में कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने के लिए दौड़ रही हैं, जिससे कर्मचारियों को कोडिंग और अनुसंधान से लेकर ग्राहक सेवा और उत्पादकता तक हर चीज के लिए एआई टूल का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जा रहा है। लेकिन अब, अमेरिका के कुछ सबसे बड़े निगम धीमी गति से काम करना शुरू कर रहे हैं और एआई के उपयोग पर सीमाएं लगा रहे हैं क्योंकि लागत उम्मीदों से कहीं अधिक बढ़ रही है।
की एक रिपोर्ट के मुताबिक वॉल स्ट्रीट जर्नलउबर, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट, सेल्सफोर्स और डोरडैश सहित प्रमुख कंपनियों के अधिकारी उपयोग लागत में नाटकीय रूप से वृद्धि देखने के बाद एआई खर्च को नियंत्रित करने की कोशिश कर रहे हैं। कुछ कंपनियों ने कथित तौर पर कुछ ही महीनों के भीतर वार्षिक एआई बजट समाप्त कर दिया, जबकि अन्य ने कर्मचारियों द्वारा बड़े पैमाने पर एआई उपकरण अपनाने के कारण खर्च दोगुना या तिगुना देखा।
सबसे बड़ा मुद्दा तथाकथित एआई टोकन की बढ़ती लागत है – एआई सिस्टम के अंदर कंप्यूटिंग गतिविधि को मापने के लिए उपयोग की जाने वाली इकाइयाँ। चूंकि लाखों कर्मचारी एआई मॉडल पर अधिक भरोसा करते हैं, इसलिए कंप्यूटिंग शक्ति की मांग बढ़ गई है, जिससे पूरे उद्योग में लागत बढ़ गई है। Google ने हाल ही में खुलासा किया कि वह अब हर महीने 3.2 क्वाड्रिलियन से अधिक AI टोकन संसाधित करता है, जो एक साल पहले की तुलना में लगभग सात गुना अधिक है।
जवाब में, कंपनियां महंगे एआई मॉडल तक पहुंच को सीमित करना शुरू कर रही हैं, कर्मचारियों को सस्ते आंतरिक उपकरणों की ओर निर्देशित कर रही हैं और निगरानी कर रही हैं कि एआई खर्च वास्तव में मापने योग्य व्यावसायिक परिणाम दे रहा है या नहीं। मेटा के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी एंड्रयू बोसवर्थ ने हाल ही में कर्मचारियों को चेतावनी दी थी कि केवल एआई-केंद्रित दिखने के लिए एआई का उपयोग करना उपयोगी नहीं है और अकेले टोकन उपयोग को उत्पादकता के माप के रूप में नहीं माना जाना चाहिए।
यह प्रवृत्ति उस अवधि के बाद आई है जिसे उद्योग के अंदरूनी सूत्र “टोकनमैक्सिंग” के रूप में वर्णित करते हैं – कर्मचारी जितना संभव हो उतनी एआई कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग कर रहे हैं क्योंकि कंपनियां संकेत देना चाहती थीं कि वे आक्रामक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपना रहे हैं। कथित तौर पर कुछ श्रमिकों ने साधारण कार्यों या यहां तक कि आकस्मिक बातचीत के लिए प्रीमियम एआई मॉडल का उपयोग किया, जिससे लागत में काफी वृद्धि हुई।
उबेर में, अधिकारियों ने स्वीकार किया कि उन्नत स्वायत्त एआई सिस्टम पर खर्च इतना अधिक हो गया कि कंपनी मार्च तक अपने वार्षिक बजट से पहले ही खर्च कर चुकी थी। माइक्रोसॉफ्ट ने कथित तौर पर कुछ कर्मचारियों के लिए कुछ तृतीय-पक्ष एआई कोडिंग टूल तक पहुंच कम कर दी है, जबकि सेल्सफोर्स ने यह ट्रैक करने के लिए सिस्टम पेश किया है कि एआई के उपयोग से वास्तव में व्यावसायिक परिणाम मिलते हैं या नहीं।
एक और चुनौती यह है कि कई कंपनियां अभी भी अपने एआई निवेश पर मजबूत रिटर्न साबित करने के लिए संघर्ष कर रही हैं। रिपोर्ट में उद्धृत आंकड़ों से पता चला है कि उन्नत एआई कोडिंग टूल के लिए, टोकन खर्च का केवल 18% अंततः वास्तविक उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने वाले तैयार सॉफ्टवेयर उत्पादों में तब्दील हो जाता है। बाकी का उपयोग एआई-जनरेटेड कार्यों के परीक्षण, डिबगिंग, समीक्षा और सुधार में किया गया।
लागत पर बढ़ती चिंताओं के बावजूद, अधिकांश निवेशक और प्रौद्योगिकी अधिकारी इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता से पीछे हटने के रूप में नहीं देखते हैं। इसके बजाय, वे इसे अप्रतिबंधित प्रयोग से अधिक अनुशासित तैनाती में संक्रमण के रूप में देखते हैं क्योंकि कंपनियां सीखती हैं कि एआई सबसे अधिक मूल्य कहां बनाता है।
व्यापक एआई बूम में तेजी जारी है, दुनिया भर के व्यवसाय चिप्स, डेटा सेंटर और कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे पर सैकड़ों अरबों डॉलर खर्च कर रहे हैं। लेकिन जैसे-जैसे एआई कॉर्पोरेट संचालन में गहराई से एकीकृत होता जा रहा है, अधिकारियों को तेजी से यह पता चल रहा है कि प्रौद्योगिकी की सबसे बड़ी चुनौती इसे अपनाना नहीं है – बल्कि यह पता लगाना है कि इसे कैसे वहन किया जाए।
युनाइटेड स्टेट्स ऑफ़ अमेरिका, यूएसए)
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