माइक्रोसॉफ्ट ने तीन नए मॉडल लॉन्च किए और बताया कि एआई की दौड़ अब बदल गई है

वह इकाई जिसे कोई नहीं देख पाया और जिसने अभी-अभी उत्पादन किया है

माइक्रोसॉफ्ट ने सिर्फ छह महीने पहले ही अपने आंतरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समूह MAI की औपचारिक स्थापना की थी। उस टीम ने इस बीच बहुत तेजी से काम किया है: इस अवधि में उन्होंने ऐसे तीन मौलिक मॉडल बनाए हैं जो आवाज को पाठ में परिवर्तित कर सकते हैं, ऑडियो उत्पन्न कर सकते हैं और छवियां बना सकते हैं। ये किसी अन्य मॉडलों पर आधारित नहीं हैं। ये पूरी तरह से अपने खुद के मॉडल हैं जो नींव से बने हैं।

तकनीकी उद्योग पर ध्यान रखने वाले किसी भी विश्लेषक के लिए, यहां सबसे महत्वपूर्ण संकेतक तकनीकी क्षमताओं में नहीं बल्कि इस संरचनात्मक निर्णय में है जो ये कदम аша करता है: माइक्रोसॉफ्ट अपनी AI बुनियादी ढांचे के सबसे महत्वपूर्ण स्तर पर तीसरे पक्ष पर निर्भरता कम कर रहा है। सालों से, उस निर्भरता का नाम और नाम दोनों थे: OpenAI। इस संबंध में 13 बिलियन डॉलर से अधिक का निवेश करते हुए माइक्रोसॉफ्ट को बाजार के सबसे शक्तिशाली मॉडलों तक पहुंच मिली, लेकिन इसके साथ ही इसे एक गहरी रणनीतिक कमजोरी भी मिली। जब आपकी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त किसी प्रदाता पर निर्भर है, जिसके अपने व्यावसायिक प्रोत्साहन हैं, तो आपकी स्थिति नाजुक होती है।

MAI जो उत्पादित कर रहा है, वह रातों-रात GPT-4 या उसके उत्तराधिकारियों को नहीं बदलता है। लेकिन यह एक दिशा स्थापित करता है। माइक्रोसॉफ्ट भविष्य में यह तय करने की क्षमता बना रहा है कि उसे कब OpenAI की आवश्यकता है और कब नहीं। यह विकल्पनात्मकता एक रणनीतिक मूल्य है जो किसी त्रैमासिक बैलेंस शीट पर नहीं दिखाई देता, लेकिन जिसे कोई भी दीर्घकालिक दृष्टिकोण वाला CFO निश्चित रूप से मापना चाहिए।

तीन मॉडल, तीन संकेत जहां असली पैसा है

आवाज का ट्रांसक्रिप्शन, ऑडियो निर्माण, छवियों का निर्माण। पहली नजर में, यह उन कार्यक्षमताओं की एक सूची प्रतीत होती है जिन्हें किसी भी प्रतिस्पर्धियों के बीच उत्पाद तुलना में शामिल किया जाएगा। लेकिन यहां वह विश्लेषण गलत हो जाता है: इन तीन मॉडलों को OpenAI, Google या Anthropic की क्षमताओं के जवाब के रूप में देखना गलत है।

माइक्रोसॉफ्ट वही नहीं कर रहा है जो उसके प्रतिद्वंद्वी कर रहे हैं। वह अपनी कॉर्पोरेट उत्पादों, Azure, Teams, Copilot के लिए बुनियादी ढाँचा बना रहा है ताकि वे उच्च मात्रा और निम्न मार्जिन वाले कार्यों के लिए बाहरी मॉडलों पर निर्भर न रहें। उदाहरण के लिए, आवाज़ का ट्रांसक्रिप्शन एक क्षमता है जो व्यावसायिक वातावरण में बड़े पैमाने पर वर्‍तित होती है: बैठकें, ग्राहक सेवा कॉल, चिकित्सा दस्तावेज़ीकरण, कानूनी प्रक्रियाएँ। अगर माइक्रोसॉफ्ट इस कार्यक्षमता को एक अपने खुद के अधिक सस्ती संचालित मॉडल के साथ प्रदान कर सकता है, तो उसकी इकाई अर्थव्यवस्था का सुधार तात्क्षणिक और स्थायी है।

यह नवाचार नहीं है कि सिर्फ नवाचार के लिए किया जाए। यह प्लेटफ़ॉर्म के पैमाने पर मार्जिन की इंजीनियरिंग है। हर बार जब कोई कंपनी किसी कार्य के लिए अपनी क्षमता बनाती है जिसे वह पहले आउटसोर्स कर रही थी, तो वह एक परिवर्तनशील लागत को नियंत्रित लागत में बदल रही है, जिसे वह नियंत्रित कर सकती है और जो वह मूल्यह्रास कर सकती है। एक कंपनी के लिए जो सालाना 200 बिलियन डॉलर से अधिक की बिक्री करती है और जिसकी AI उसके विकास की केंद्रीय कथा है, वह परिवर्तन उन वित्तीय परिणामों को प्रभावित करता है जो प्रेस विज्ञप्ति के बाहर जाते हैं।

जो बातें आमतौर पर उपेक्षित होती हैं जब एआई प्लेटफार्मों का जिक्र होता है

एक पैटर्न है जो तकनीकी प्लेटफार्मों के इतिहास में दोहराता है और जिसे एआई उद्योग बड़े उत्साह के साथ अनदेखा कर रहा है: मौलिक मॉडलों की युद्धों की एक संरचनात्मक प्रवृत्ति है जिसका परिणाम गुणात्मक रूप से सामान्यीकरण की ओर होता है। यह लंबे समय के लिए नहीं है, जो अक्सर बिना किसी भविष्यवाणी को लेकर प्रतिबद्धता से बचने के लिए कहा जाता है। यह तीन से पांच साल की दृष्टि में सही और स्पष्ट है।

जब कई खिलाड़ी, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, मेटा, अमेज़न, और एक बढ़ती हुई सूची में अच्छी पूंजीकृत स्टार्टअप्स समान स्तर पर प्रतिस्पर्धा करते हैं, तो ऐतिहासिक परिणाम हमेशा एक ही होता है: कीमतें गिरती हैं, मार्जिन संकुचित होता है और मूल्य उन स्तरों की ओर जाता है जहां वास्तविक भिन्नता होती है, जो आमतौर पर वितरण, मौजूदा कार्य प्रवाह में एकीकरण और ग्राहकों की स्वामित्व डेटा होते हैं।

इस परिदृश्य में, माइक्रोसॉफ्ट को एक ऐसा लाभ है जिसे OpenAI कभी भी दोहरा नहीं पाएगा: माइक्रोसॉफ्ट 365 में सक्रिय दो सौ मिलियन कॉर्पोरेट उपयोगकर्ता, दशकों के व्यवहार डेटा, Fortune 500 के कार्य प्रवाह में गहरी एकीकरण और उच्च परिवर्तन लागत पैदा करने वाले निगमों के साथ अनुबंध। यदि उनके अपने मॉडल उस माहौल में संचालन करने के लिए पर्याप्त अच्छे हैं, तो बाजार के सबसे परिष्कृत मॉडलों की तुलना करना अकादमिक हो जाता है।

मैं इन गतिशीलताओं के अवलोकन के रूप में चिंता व्यक्त करता हूं कि MAI उस जाल में फंस सकती है जो लगभग सभी परिपक्व निगमों के भीतर आंतरिक नवाचार टीमों के प्रभावित करता है: आंतरिक तकनीकी प्रदर्शन मेट्रिक्स के लिए अनुकूलन करना, वास्तविक उपयोगकर्ता बाधा के साथ वैधता स्थापित करने के बजाय। छह महीने एक असाधारण रूप से छोटा समय है जिसमें तीन मौलिक मॉडल बनाने के लिए। गति सराहनीय है। लेकिन उत्पादन में वास्तविक वैधता के बिना गति का मतलब होता है आंतरिक रूप से अप्रासंगिकता की ओर सबसे तेज़ मार्ग, जहां टीम सम्मेलन में पुरस्कार प्राप्त करती है और कंपनी के उत्पाद अभी भी तीसरे पक्ष के मॉडलों का उपयोग कर रहे हैं क्योंकि ये दिन-प्रतिदिन के संचालन के दबाव में काम करते हैं।

वह मॉडल जिसे कोई प्रतियोगी आसानी से कॉपी नहीं कर सकता

माइक्रोसॉफ्ट को सबसे शक्तिशाली मॉडलों की दौड़ जीतने की आवश्यकता नहीं है। उसे वे आर्किटेक्चर बनाना है जहां उसके अपने AI क्षमताएं, जो वास्तव में आंतरिक स्तर पर डिज़ाइन, प्रशिक्षित और संचालित होती हैं, उस मूल्य प्रस्ताव का आधार बन सकती हैं जिसे कोई प्रतियोगी आसानी से नहीं दोहरा सकता: जनरेटिव AI और व्यावसायिक ढाँचे के बीच प्राकृतिक एकीकरण जहां डेटा, प्रक्रियाएं और निर्णय मौजूद रहते हैं।

OpenAI बेहतर मॉडल बना सकता है। गूगल बेहतर मॉडल बना सकता है। लेकिन इनमें से कोई भी ग्लोबल कंपनियों के परिचालन ताने-बाने में वह आधार स्थापित नहीं कर पाया है जिसे माइक्रोसॉफ्ट ने चार दशकों में बनाया है। यह वह चर है जो तकनीकी बेंचमार्क में नहीं दिखता है लेकिन यह निर्धारित करता है कि जब एआई एक नूवता से एक उपयोगिता में बदलती है, तो किसके लिए मूल्य कैप्चर होता है।

रणनीतिक नेतृत्व का तात्पर्य है प्रत्येक नई प्रदर्शन मेट्रिक का पीछा करने में पूंजी जलाना। इसका तात्पर्य यह है कि उन निर्भरता को समाप्त करना जो आपकी स्वायत्तता को सीमित करती हैं, उन कार्यों के लिए लागत को कम करना जो आप पहले से ही नियंत्रित करते हैं और उन क्षमताओं को बनाना जो आपकी अनुपम स्थिति को बनाए रखती हैं। MAI ने अपने पहले छह महीनों में इस तर्क को समझ लिया लगता है। अगला परीक्षण होगा देखना है कि ये तीन मॉडल माइक्रोसॉफ्ट के कॉर्पोरेट ग्राहकों की संचालनात्मक वास्तविकता में टिक पाएंगे या नहीं, जो एकमात्र अदालत है जो वित्तीय परिणामों के साथ निर्णय देती है।