《The Information》的 विश्लेषण के अनुसार, आंतरिक वित्तीय डेटा के आधार पर, OpenAI को इस वर्ष 50 बिलियन डॉलर तक का नुकसान हो सकता है। इसके प्रतिस्पर्धी Anthropic भी अरबों डॉलर के महत्वपूर्ण नुकसान का सामना कर रहे हैं।
《The Information》 की रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI द्वारा AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और तर्क प्रणाली चलाने की लागत 70 बिलियन डॉलर तक पहुँच सकती है, विशेष रूप से जब से Apple ने ChatGPT एकीकरण पेश किया है, तब तर्क लागत में और वृद्धि होने की उम्मीद है। इसके अलावा, कर्मचारी लागत 15 बिलियन डॉलर तक पहुँच सकती है।
छवि स्रोत नोट: छवि AI द्वारा उत्पन्न, छवि अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney
OpenAI केवल Microsoft सर्वरों को किराए पर लेने पर लगभग 40 बिलियन डॉलर खर्च कर चुका है, हालाँकि इसे कंप्यूटिंग शक्ति पर छूट मिली है (प्रति घंटे प्रति Nvidia A100 चिप 1.30 डॉलर)। यह इस विचार का समर्थन करता है कि Microsoft की AI में निवेश की रुचि मुख्य रूप से इसके Azure क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की वृद्धि से संबंधित है। इसके विपरीत, Microsoft के अपने AI उत्पाद (जैसे Copilot या Bing एकीकरण) की प्रदर्शन संतोषजनक नहीं है।
OpenAI के AI प्रशिक्षण लागत, जिसमें डेटा भुगतान शामिल है, इस वर्ष 30 बिलियन डॉलर तक बढ़ सकती है। कंपनी वर्तमान में लगभग 1500 लोगों को रोजगार देती है और आगे विस्तार करने की योजना बना रही है। 《The Information》 के अनुसार, कर्मचारी खर्च वर्ष के अंत तक 15 बिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है। OpenAI का इस वर्ष संचालन खर्च 85 बिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है, जबकि आय 35 से 45 बिलियन डॉलर के बीच हो सकती है, जो कि दूसरी छमाही की बिक्री पर निर्भर करता है।
इसके विपरीत, Anthropic की स्थिति अधिक खराब है, हालाँकि इसका आकार छोटा है। डेटा से परिचित सूत्रों के अनुसार, Anthropic की इस वर्ष खर्च 27 बिलियन डॉलर से अधिक होने की उम्मीद है, जबकि आय केवल OpenAI की एक-पाँचवीं से एक-दशमलव है। इस स्टार्टअप का केवल कंप्यूटिंग लागत का अनुमान 25 बिलियन डॉलर है।
वर्ष के अंत तक, Anthropic की अनुमानित वार्षिक आय लगभग 8 बिलियन डॉलर, या प्रति माह 67 मिलियन डॉलर हो सकती है। हालाँकि, Anthropic को इस आय का एक हिस्सा Amazon के साथ साझा करना होगा।
Meta के ओपन-सोर्स मॉडल में भागीदारी के साथ-साथ Mistral और Cohere जैसी छोटी कंपनियों का यूरोप या कुछ विशेष बाजारों (जैसे B2B डेटा चैट) में उभार, AI मॉडल के उच्च विकास और संचालन लागत के खिलाफ तीव्र प्रतिस्पर्धा का सामना कर रहा है। कंपनियों के लिए "सामान्य तकनीक" के रूप में चैटबॉट सिस्टम को लागू करते समय, यह मापना मुश्किल है कि जनरेटिव AI उनके प्रक्रियाओं में कितना मूल्यवान है, खासकर जब सभी कर्मचारियों के लिए स्पष्ट उपयोग के मामले न हों, जैसे Microsoft का Copilot या OpenAI का ChatGPT एंटरप्राइज संस्करण।
वर्तमान AI बाजार की आर्थिक व्यवहार्यता के बारे में प्रारंभिक चिंताएँ उत्पन्न होने लगी हैं। यह जनरेटिव AI के कुल मूल्य को नकारता नहीं है, लेकिन यह सवाल उठाता है कि निवेश और लाभ क्या समानुपाती हैं।
संभावित विकास क्षेत्रों में OpenAI का नया उत्पाद SearchGPT शामिल है, लेकिन ChatGPT की सफलता की नकल करना अभी निश्चित नहीं है। Google की Gemini सदस्यता सेवा जैसी प्रतिस्पर्धी उत्पादों ने महत्वपूर्ण प्रभाव उत्पन्न करने में विफलता दिखाई है। ChatGPT संभवतः एकमात्र सफल उत्पाद हो सकता है।
अधिक कार्यात्मक बहु-मोडल मॉडल नए उपयोग के मामलों को उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे नए अनुप्रयोग, उपयोग में वृद्धि और उच्च आय हो सकती है। यदि दक्षता को भी बढ़ाया जाए, तो लाभांश अंततः सुधर सकता है। हालाँकि, इन कार्यों की अंतिम गुणवत्ता और बहु-मोडल सामग्री (जैसे वीडियो) के उत्पादन की लागत के बारे में अभी भी कई प्रश्न हैं।
अगले स्तर तक पहुँचने के लिए, AI बाजार को सामान्य तर्क क्षमताओं को विस्तारित करने में महत्वपूर्ण प्रगति की आवश्यकता हो सकती है। इससे नए स्वचालन और व्यावसायिक अवसरों का मार्ग प्रशस्त होगा और वर्तमान AI सिस्टम के मौलिक मुद्दों को हल करने में मदद मिल सकती है, जैसे कि बेकार बातें उत्पन्न करना।
OpenAI के CEO सैम ऑल्टमैन और अन्य के लिए, यह शायद अंतिम दांव हो सकता है, जो यह भी समझाता है कि बड़े कंपनियाँ अनुसंधान और विकास के लिए क्यों अरबों डॉलर का निवेश करती रहती हैं। जैसा कि Google के CEO सुंदर पिचाई ने हाल ही में की गई वित्तीय रिपोर्ट कॉल में कहा: "यहाँ, हमारे निवेश की कमी का जोखिम निवेश करने के जोखिम से कहीं अधिक है।"
मुख्य बिंदु:
1. 💸 **OpenAI इस वर्ष 50 बिलियन डॉलर तक के नुकसान में हो सकता है, Anthropic भी अरबों के नुकसान का सामना कर रहा है**
2. 🔍 **केवल कुछ कंपनियों ने जनरेटिव AI उपकरणों के लिए शासन प्रणाली स्थापित की है, अधिकांश निर्णय अस्थायी हैं**
3. 🤖 **बहु-मोडल मॉडल नए अनुप्रयोगों और आय वृद्धि ला सकते हैं, लेकिन दक्षता और गुणवत्ता अभी भी संदिग्ध हैं**
