JAKARTA - Microsoft और Uber ने अपने खर्चों को बढ़ाते ही कई कृत्रिम बुद्धिमत्ता या AI सेवाओं के उपयोग को सीमित करना शुरू कर दिया है। यह विकास एक बुनियादी सवाल उठाता है, अगर लागत महंगी है, तो क्या एआई वास्तव में बहुत सारे मानव कार्यों को जल्दी से बदल देगा?
Yahoo Finance ने गुरुवार, 4 जून को उद्धृत किया, रिपोर्ट किया कि Microsoft ने एंथ्रोपिक के एआई प्रोग्रामिंग टूल क्लाउड कोड तक अपने कुछ इंजीनियरों की पहुंच को रोक दिया। यह निर्णय लिया गया क्योंकि उपयोग के लिए बिल बहुत बड़ा था।
Claude Code एक AI उपकरण है जो कंप्यूटर कोड बनाने और सुधारने में मदद करता है। Microsoft ने पहले हजारों कर्मचारियों, जिसमें इंजीनियर, उत्पाद प्रबंधक, डिजाइनर और गैर-तकनीकी कर्मचारी शामिल थे, को एक्सेस दिया।
हालांकि, उपकरण का उपयोग तेजी से फैल रहा है। लागत भी बढ़ रही है।
Microsoft ने बाद में अनुभव और डिवाइस समूह में इंजीनियरों को GitHub Copilot CLI में स्थानांतरित कर दिया। इस समूह में विंडोज, माइक्रोसॉफ्ट 365, आउटलुक, टीम और सर्फेस का प्रबंधन किया जाता है।
GitHub Copilot CLI माइक्रोसॉफ्ट की एआई प्रोग्रामिंग टूल है जो कमांड लाइन के माध्यम से चलता है। संक्षेप में, यह तकनीशियनों के काम के रसोईघर के करीब एक संस्करण है और कंपनियों के लिए सस्ता है।
यह कदम माइक्रोसॉफ्ट को एआई से पीछे नहीं हटाता है। एंथ्रोपिक के साथ माइक्रोसॉफ्ट का बड़ा सहयोग जारी है। US $ 5 बिलियन या लगभग Rp89 ट्रिलियन तक का निवेश और एंथ्रोपिक की प्रतिबद्धता US $ 30 बिलियन या लगभग Rp534 ट्रिलियन के Azure कम्प्यूटिंग क्षमता खरीदने के लिए भी अपरिवर्तित है। गणना यह है कि यदि US $ 1 को Rp17.800 का अनुमान लगाया जाता है।
उबेर को इसी तरह की समस्या का सामना करना पड़ा। याहू वित्त के अनुसार, उबेर के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी ने कहा कि क्लाउड कोड और कर्सर के लिए 2026 का बजट केवल चार महीने में समाप्त हो गया।
कर्सर एक एआई उपकरण है जो प्रोग्रामर को कोड लिखने में मदद करता है। उबर का मामला एक ही समस्या को दर्शाता है: एआई वास्तव में काम को तेज करता है, लेकिन बिल तेजी से चल सकता है।
Nvidia के एप्लाइड डीप लर्निंग रिसर्च के उपाध्यक्ष ब्रायन कैटानज़ारो ने एक और बड़ा चित्र दिया। उन्होंने एक्सियोस को बताया कि उनकी टीम के लिए कंप्यूटिंग लागत "कर्मचारियों की लागत से बहुत आगे है"।
कंप्यूटिंग एआई को चलाने के लिए कंप्यूटर की गणना शक्ति है। मॉडल जितना जटिल होगा, चिप, बिजली, सर्वर और डेटा सेंटर की आवश्यकता उतनी ही बड़ी होगी।
यहां, एआई का मुद्दा केवल उन्नति का विषय नहीं है। ओंगकोस भी एक समस्या है।
सबस्ट्रैक में प्रकाशित विश्लेषण में, शनाका एंसलेम पेरेरा ने ओपनएआई को अधिक गहरे लागत के मुद्दों का सामना करने का आकलन किया। उनके गणना के अनुसार, ओपनएआई ने US$1 या लगभग US$3,30 या लगभग Rp58,740 की आय उत्पन्न करने के लिए लगभग Rp17,800 खर्च किया।
पेरेरा ने कहा कि ओपनएआई ने प्रति तिमाही लगभग 11.5 बिलियन डॉलर या लगभग 204.7 ट्रिलियन रुपये को जलाने का अनुमान लगाया है। एक साल में, इसका मूल्य लगभग 46 बिलियन डॉलर या लगभग 818.8 ट्रिलियन रुपये है।
इस बीच, ओपनएआई की चल रही आय लगभग 20 बिलियन डॉलर या लगभग 356 ट्रिलियन रुपये होने का अनुमान है।
उन्होंने तर्क दिया कि ओपनएआई की समस्या केवल बढ़ने के लिए पैसा जलाना नहीं है। समस्या लागत संरचना में है।
पेरेरा के अनुसार, Google की अपनी एआई चिप, टीपीयू या टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट का उपयोग करने के कारण एक मजबूत स्थिति है। टीपीयू एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए Google द्वारा बनाई गई एक चिप है।
TPU के साथ, Google पूरी तरह से Nvidia चिप्स या किसी अन्य पक्ष के बुनियादी ढांचे पर निर्भर किए बिना जेमिनी को प्रशिक्षित और चला सकता है। इसकी लागत कम है।
पेरेरा ने सेमीएनालिसिस की गणना का हवाला दिया, जिसमें कहा गया था कि Google के TPU इन्फ्रास्ट्रक्चर की लागत Nvidia आधारित सिस्टम की तुलना में 30 से 44 प्रतिशत कम है।
इसके विपरीत, ओपनएआई को कई स्तरों पर लागत वहन करने के लिए कहा जाता है। चैट जीपीटी के प्रत्येक अनुरोध को चिप, क्लाउड और परिचालन लागत पर चलाया जाता है। यदि उपयोग का पैमाना बढ़ता है, तो लागत का दबाव भी बढ़ता है।
यही कारण है कि एआई प्रतियोगिता अब सबसे स्मार्ट मॉडल के मालिक के रूप में सरल नहीं है। कंपनियों को भी इसे उचित लागत पर चलाने में सक्षम होना चाहिए।
पेरेरा के अनुसार, Google, Gemini को कम कीमत पर पेश करने या वर्कस्पेस में पैक करने के लिए अधिक स्वतंत्र हो सकता है। ओपनएआई बिना किसी नुकसान के बढ़ाने के लिए मुश्किल होगा।
कंपनियों के लिए, माइक्रोसॉफ्ट और उबेर के मामले काफी स्पष्ट हैं, अगर एआई उत्पादकता में मदद कर सकता है। लेकिन इसका उपयोग अभी भी गणना की जानी चाहिए।
एआई लंबी अवधि में कुछ नौकरियों के लिए एक खतरा बना रहेगा। हालाँकि, अभी के लिए, उच्च लागत एक रोक या एक वास्तविक समस्या है। मशीनें हो सकती हैं स्मार्ट। बिल अभी भी भुगतान किया जाना चाहिए।
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