AI ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਤਾਕਤ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੈ?

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਾਕਤ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਹੁਣ ਲੈਬਾਰਟਰੀਆਂ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵੱਲ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਬੂਮ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਸੀ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਸਨ। ਅੱਜ, ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੋਲ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਾਰਕੀਟ ਜਿੱਤਣ ਲਈ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਮਾਡਲ ਹੋਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸਲ ਤਾਕਤ ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਚੈਨਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਦੇ ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਉਦਯੋਗੀਕਰਨ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਪੂੰਜੀ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਯੂਜ਼ਰ ਬੇਸ ਹੀ ਜੇਤੂਆਂ ਨੂੰ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਹਾਲੀਆ ਵਿਕਾਸ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੀ ਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਇਹ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਚੈਟਬੋਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਨਸਾਨੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਉਦਯੋਗ ਕੁਝ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਕੈਪੀਟਲ ਐਕਸਪੈਂਡੀਚਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ‘ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲੱਖਾਂ ਹਾਈ-ਐਂਡ ਚਿਪਸ ਖਰੀਦ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹੀ ਬਾਕੀ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਰਫ਼ਤਾਰ ਤੈਅ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕੋਈ ਸਥਿਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਬਾਰਾਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਧਿਆਨ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵੱਲ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਤਾਕਤ ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਪਾਈਪਾਂ ਦੀ ਮਾਲਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹੀਂ AI ਵਗਦਾ ਹੈ।

ਸਿਲੀਕਾਨ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਲੋਹ-ਤਿਕੋਣ

ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਤਾਕਤ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਤਿੰਨ ਥੰਮ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਪਵੇਗਾ: ਕੰਪਿਊਟ, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ। ਕੰਪਿਊਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। Nvidia ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਇਸ ਲਈ ਵਧੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਚਿਪਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹਾਰਡ ਡਰਾਈਵ ‘ਤੇ ਪਿਆ ਕੋਡ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਥੰਮ੍ਹ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭੰਡਾਰ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਾਂ ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਹੈ।

ਤੀਜਾ ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਥੰਮ੍ਹ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਹੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਚੈਟਬੋਟ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਾਕਤ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟਿਵਿਟੀ ਸੂਟ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪੱਲੜਾ ਭਾਰੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਈਮੇਲ ਕਲਾਇੰਟ ਜਾਂ ਵਰਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਵਿੱਚ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੀ ਸੇਵਾ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫਾਇਦਾ ਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸਥਾਪਿਤ ਦਿੱਗਜ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ ਲੱਭਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਯੂਜ਼ਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੇ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਮਾਡਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੱਡੀ ਕਾਮਯਾਬੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਗਲੋਬਲ ਸਰਵਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਆਪਣੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ (IP) ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸਾਥੀ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਵਪਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਚੱਕਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਖਿਡਾਰੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਭਵਿੱਖੀ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਗੇਟਕੀਪਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਤਾਕਤ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਇੱਕ ਅਰਬ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੈ।

ਸੰਪ੍ਰਭੂਤਾ ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਵੰਡ

ਗਲੋਬਲ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ, AI ਤਾਕਤ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਸੰਪ੍ਰਭੂਤਾ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ। ਦੇਸ਼ ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਲੱਗੇ ਹਨ ਕਿ ਆਪਣੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸੋਵਰੇਨ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਚਿਪਸ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਪਲਾਈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਡਿਜੀਟਲ ਕੂਟਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੌਦੇਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਅਰਥਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪਾੜੇ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਦੇਸ਼ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਲਈ ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੁੱਖ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਿਫਾਇਤੀ, ਸਥਾਨਕ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਉਭਰਦੀਆਂ ਮੰਡੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਾਸਲ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਦੇਸ਼ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਦੂਜੇ ਦੇਸ਼ ਦੀ ਸਰਕਾਰ ਲਈ AI ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਧੁੰਦਲੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਪਹਿਲਾਂ, ਮੁੱਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਹੁਣ, ਮੁੱਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੇਟਸ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਪਰਾਈਟਰੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸੋਨੇ ਦੀ ਦੌੜ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਮੀਡੀਆ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ Reddit ਨੇ ਵੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਲੇਖ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਕੀਮਤੀ ਹਨ। ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਮਾਲਕਾਂ ਕੋਲ ਚਲੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕ ਜਾਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਇੰਟਰਨੈਟ ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਦਿੱਖ ਦੇ ਬਦਲੇ ਮੁਫਤ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ।

ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿਣਾ

ਇਸ ਤਾਕਤ ਦਾ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਰਾਹ ਨੇ ਇੱਕ ਮੁਹਿੰਮ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਟੈਬ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਕਰਦੀ ਸੀ। ਅੱਜ, ਸਾਰਾਹ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਵਰਕਸਪੇਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਛੱਡਦੀ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉੱਥੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਸਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਡਰਾਫਟ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਤਾਕਤ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਵਰਤ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਹ ਉਹ ਵਰਤ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ।

ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਉਸਦਾ ਦਫਤਰੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਕੋਲ ਪੂਰੀ ਤਾਕਤ ਹੈ। ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਲਿਖਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਉਸਦਾ ਸ਼ਡਿਊਲ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਉਸ AI ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਸਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਸਾਰਾਹ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ AI ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ‘ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਕੋਈ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦਸ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਸਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਿਜਾਣ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਰਗੜ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ AI ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉੱਨਾ ਹੀ ਯੂਜ਼ਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਬੰਨ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਵੀ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਮਰਪਿਤ AI ਚਿਪਸ ਵਾਲੇ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ਅਤੇ ਫੋਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਡੇਟਾ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਚਿਪਸ ਅਤੇ ਉਹ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕਿਸਮ ਦੀ ਤਾਕਤ ਹੈ। ਉਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਰਫ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਲਈ, AI ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਰਕਰ ਦਾ ਦਿਨ ਇਹਨਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀਆਂ ਅਦਿੱਖ ਪਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਨਤਾ ਇਹ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਵਿਤਾ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਇਹ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ AI ਵਪਾਰਕ ਰਾਜ਼ ਲੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਕੱਚੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲੋਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ Microsoft ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਫੀਚਰਾਂ ‘ਤੇ ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਉਹ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਸਲ ਪੈਸਾ ਉਹਨਾਂ ਬੋਰਿੰਗ, ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਇਨਵੌਇਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।

• ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਚਾਰ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ।
• ERP ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
• ਵੀਡੀਓ ਕਾਨਫਰੰਸ ਕਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੰਖੇਪ।
• ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸੰਪਾਦਨ ਜਿਸ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਟੈਕਸ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਬਾਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਠੰਡਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਕੌਣ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ AI ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸਟੈਕ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਹਰ ਲੈਣ-ਦੇਣ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਲੁਕਵੇਂ ਟੈਕਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਈ ਕੀਮਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣਾ ਪੂਰਾ ਵਰਕਫਲੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ AI ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਫੀਸ ਵਧਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਾਧੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਵੀ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ? AI ਦੇ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਕੋਲ ਇੱਥੇ ਤਾਕਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਟਾਫ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਤੋਂ ਕਿਰਾਏ ‘ਤੇ ਲੈ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਡਿੱਗਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੰਟਰਨੈਟ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਭਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਸਮੱਗਰੀ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਘਟ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤਦ ਤਾਕਤ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੋਵੇਗੀ? ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ AI ਧਮਾਕੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ, ਮਨੁੱਖੀ-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹਨ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਿੰਤਾ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਜੀਵਨ ਦੇ ਹਰ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਕੋਲ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਅਜਿਹੀ ਸਮਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੰਭਵ ਸੀ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਖੋਜਦੇ ਹੋ। ਉਹ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਹ ਇਕਾਗਰਤਾ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਤਾਕਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅਸੀਂ ਕੇਂਦਰੀਕਰਨ ਦੇ ਇਸ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਹਾਂ। ਸੁਵਿਧਾ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ ਡਿਜੀਟਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਲਈ, ਤਾਕਤ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨ Retrieval-Augmented Generation ਜਾਂ RAG ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਵਧੀਆ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ API ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਦੀ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੋ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਸਹਿਜ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ।

ਅਸੀਂ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਵੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਛੋਟੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕਦੇ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨੂੰ ਨਾ ਛੱਡੇ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸਥਾਨਕ ਇੰਸਟੈਂਸ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਵਾਬੀ ਤਾਕਤ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, API ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਟੋਕਨ ਲਾਗਤ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹਨਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੀਆਂ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਕਤ ਹੈ।

• ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਮਾਡਲ ਜੋ ਛੋਟੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਪੱਖ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
• ਕਸਟਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ H100 ਅਤੇ B200 ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ।
• OpenAI ਜਾਂ Anthropic ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੌਜੂਦਾ API ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ।

ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਨਾਲ ਜਨੂੰਨੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਛੋਟੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (Small Language Models) ਦਾ ਉਭਾਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਚਚੇਰੇ ਭਰਾਵਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ‘ਤੇ। ਇਸ ਨਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਤਾਕਤ ਉਹਨਾਂ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੀ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੋਂ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਦੀ ਵਿਘਨ ਆਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫੋਨ ‘ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲ ਵਾਂਗ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਿਊਟ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦੇਣਗੇ। ਇਹ ਉਹ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅੰਤਰੀਵ ਅਸਲੀਅਤ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ।

ਬਚਾਅ ਦੇ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮ

AI ਤਾਕਤ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਹੁਣ ਕੋਈ ਰਹੱਸ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਮਾਨੇ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੜਾਈ ਹੈ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਯੂਜ਼ਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਮਾਲਕ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਸਿਲੀਕਾਨ ਯੁੱਗ ਦੀਆਂ ਭਾਰੀ ਪੂੰਜੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹੀ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਤਾਕਤ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਰਵਾਇਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਖੇਡ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਤੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਜੋ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖੀ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਅੰਤਿਮ ਅਹਿਸਾਸ ਹੈ ਕਿ AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਗਲੋਬਲ ਅਰਥਚਾਰੇ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਰਤ ਹੈ।

编者按：我们创建本网站，旨在作为一个多语言人工智能新闻和指南中心，为那些并非电脑极客，但仍然希望了解人工智能、更有信心地使用它并关注正在到来的未来的人群服务。

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਾਂ, ਸਵਾਲ ਇਹ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਖਿਡਾਰੀ ਸਥਾਪਿਤ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਾਕਤ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। ਔਸਤ ਯੂਜ਼ਰ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ, ਟੀਚਾ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਣਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ‘ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਭਰ ਹੋਏ। ਉਦਯੋਗ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਰਹੇਗਾ, ਪਰ ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਅਸਲੀਅਤਾਂ ਤਾਕਤ ਦੇ ਮੁੱਖ ਚਾਲਕ ਬਣੀਆਂ ਰਹਿਣਗੀਆਂ। ਅਸੀਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਜਿੱਤਦਾ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕੌਣ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਇਸ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਵਧਦਾ ਰਹੇਗਾ।

ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ। ਕੋਈ ਸਵਾਲ, ਸੁਝਾਅ, ਜਾਂ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ? ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।