لاگت کو کم کرنے کے لیے AI سٹارٹ اپ اوپن سورس ماڈلز میں شفٹ ہو جاتے ہیں۔

کیا ہوا؟

OpenAI اور Anthropic سے بڑھتی ہوئی API لاگت کو کم کرنے کے لیے AI ایپلیکیشن اسٹارٹ اپ تیزی سے اوپن ویٹ ماڈلز کو اپنا رہے ہیں۔ ہاروی، ایک قانونی AI یونیکورن، نے OpenAI کے GPT-4 کے زیادہ استعمال کی وجہ سے جون میں اس کے مجموعی مارجن میں -50% تک کمی دیکھی۔ اس کے جواب میں، ہاروے نے Moonshot AI کے Kimi K3 کے تعاون سے ایک خود ملکیتی ماڈل جاری کیا، جس نے مثبت مارجن کو بحال کیا۔ دیگر کمپنیاں، بشمول ابریج، ڈیکاگون، اور ریمپ، بھی اپنے ماڈلز کو تیار یا اپنی مرضی کے مطابق بنا رہی ہیں، جن میں سے کچھ 80% تک ٹریفک خود ملکیتی نظاموں میں منتقل ہو رہی ہیں۔ یہ تبدیلی ماڈل فراہم کنندگان کی جانب سے قیمتوں کے تعین کی جارحانہ حکمت عملیوں اور اوپن سورس متبادلات کی کارکردگی کو بہتر بنانے سے کارفرما ہے۔

ہاروی، ایک قانونی AI اسٹارٹ اپ جس کی مالیت $15.6 بلین ہے، نے OpenAI کے GPT-4 سے زیادہ API لاگت کی وجہ سے جون میں مجموعی مارجن میں 50% سے -50% تک نمایاں کمی کا تجربہ کیا۔ اس کو حل کرنے کے لیے، ہاروے نے اگست میں ایک خود ملکیتی ماڈل جاری کیا، جس کی حمایت Moonshot AI کی Kimi K3، جو کہ Anthropic کی بہترین پروڈکٹس کے قریب لاگت کے ایک حصے پر کارکردگی پیش کرتا ہے، مثبت مارجن کو بحال کرتا ہے۔

یہ رجحان متعدد صنعتوں میں پھیل رہا ہے۔ Abridge NVIDIA کے اوپن سورس ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے کلینیکل منظرناموں کے لیے ایک بنیادی ماڈل بنا رہا ہے، جب کہ Decagon اپنی 80% استفسار کی درخواستوں پر اپنے خود ملکیتی ماڈل کے ساتھ کارروائی کرتا ہے۔ فنٹیک میں، ریمپ اور روگو خود تربیت کی تلاش کر رہے ہیں، اور پروگرامنگ ٹولز میں، Cursor اور Cognition نے اپنی مرضی کے مطابق ماڈلز جاری کیے ہیں۔

OpenAI اور Anthropic نے انٹرپرائز صارفین کو ماڈل کے استعمال کے لیے اضافی چارج کرنے کی طرف منتقل کر دیا ہے، جس سے اعلیٰ حجم کے 'ٹوکن-زیادہ سے زیادہ' پیٹرن کو سزا دی گئی ہے۔ مزید برآں، دونوں کمپنیاں اسٹارٹ اپ کور ٹریکس میں ٹیلنٹ کو بھرتی کر رہی ہیں اور انڈسٹری کے لیے مخصوص پلگ انز لانچ کر رہی ہیں، جس سے اپنے صارفین کے ساتھ براہ راست مقابلہ پیدا ہو رہا ہے۔ رسائی کی معطلی کا خطرہ، جیسا کہ اسپیس ایکس کے حصول کے بعد Cursor کے ساتھ دیکھا گیا ہے، ماڈل کی آزادی حاصل کرنے کے لیے اسٹارٹ اپس کو مزید ترغیب دیتا ہے۔

تبدیلی کے باوجود، زیادہ تر اسٹارٹ اپز OpenAI اور Anthropic کو مکمل طور پر ترک کرنے کی توقع نہیں رکھتے ہیں۔ ہاروے اب بھی پیچیدہ کاموں کے لیے Anthropic کے Claude Opus پر انحصار کرتا ہے، جو کہ مخلوط استعمال کی حکمت عملی کی نشاندہی کرتا ہے۔ چیلنجز باقی ہیں، بشمول فائن ٹیوننگ انجینئرز کے لیے اعلیٰ ٹیلنٹ کے اخراجات، ملکیتی ڈیٹا کی ضرورت، اور اوپن ویٹ ماڈلز کے انتظام کے لیے بنیادی ڈھانچے کے اہم اخراجات۔

ماخذ کی تفصیلات: eu.36kr.com ↗

یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

یہ رجحان AI انڈسٹری کی لاگت کی حرکیات میں ساختی تبدیلی کا اشارہ دیتا ہے، کیونکہ ایپلیکیشن لیئر کمپنیاں مہنگے ملکیتی APIs پر انحصار کم کرنا چاہتی ہیں۔ OpenAI اور Anthropic کے لیے، جو IPOs کے لیے تیاری کر رہے ہیں، انٹرپرائز صارفین کا اوپن ویٹ ماڈلز کی طرف اخراج ان کے بنیادی آمدنی کے سلسلے کو ختم کر سکتا ہے۔ یہ اقدام اوپن سورس ماڈلز کی بڑھتی ہوئی قابل عملیت کو بھی ایک سرمایہ کاری مؤثر متبادل کے طور پر نمایاں کرتا ہے، ممکنہ طور پر مسابقتی زمین کی تزئین کی نئی شکل دیتا ہے اور ماڈل فراہم کرنے والوں کو مجبور کرتا ہے کہ وہ انٹرپرائز کلائنٹس کو برقرار رکھنے کے لیے اپنی قیمتوں اور کاروباری حکمت عملیوں کو ایڈجسٹ کریں۔

بڑے AI اسٹارٹ اپس کی طرف سے اوپن ویٹ ماڈلز کو اپنانا لاگت کی بچت کے ایک اہم اقدام کی نمائندگی کرتا ہے جو OpenAI اور Anthropic کے لیے آمدنی کی حرکیات کو تبدیل کر سکتا ہے، خاص طور پر جب وہ IPOs کے لیے تیاری کرتے ہیں۔ یہ تبدیلی ماڈل فراہم کرنے والوں کو مجبور کر سکتی ہے کہ وہ اپنی قیمتوں کے تعین کی حکمت عملیوں اور گاہک کی وفاداری کو برقرار رکھنے کے لیے انٹرپرائز پیشکشوں پر نظر ثانی کریں۔

اوپن سورس ماڈلز کی بہتر کارکردگی، جیسے مون شاٹ اے آئی کی کیمی کے 3، انہیں استعمال کے بہت سے معاملات کے لیے ملکیتی APIs کا ایک قابل عمل متبادل بنا رہا ہے۔ یہ ترقی AI صلاحیتوں کی جمہوری کاری کو تیز کر سکتی ہے اور نئی AI ایپلی کیشنز کے داخلے میں رکاوٹ کو کم کر سکتی ہے، قانونی، صحت کی دیکھ بھال اور مالیات جیسے شعبوں میں جدت کو فروغ دے سکتی ہے۔

یہ رجحان AI کی ترقی میں ڈیٹا اور انفراسٹرکچر کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو بھی اجاگر کرتا ہے۔ اسٹارٹ اپ کو موثر ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ملکیتی ڈیٹا اور کمپیوٹنگ کے وسائل میں سرمایہ کاری کرنی چاہیے، جو کہ محدود وسائل کے ساتھ چھوٹی فرموں کے لیے چیلنجز پیش کرتے ہوئے ڈیٹا فراہم کرنے والوں اور کلاؤڈ انفراسٹرکچر کمپنیوں کے لیے نئے مواقع پیدا کر سکتے ہیں۔

آگے کیا دیکھنا ہے۔

OpenAI اور Anthropic کی مالی کارکردگی کی نگرانی کریں جب وہ اپنے IPO سے رجوع کرتے ہیں، خاص طور پر API کی قیمتوں یا انٹرپرائز برقرار رکھنے کی حکمت عملیوں میں کوئی تبدیلی۔ بڑے AI ایپلیکیشن اسٹارٹ اپس کے درمیان اوپن ویٹ ماڈلز کو اپنانے کی شرحوں اور صحت کی دیکھ بھال، مالیات اور قانونی خدمات جیسے شعبوں میں نئے خود ملکیتی ماڈلز کی ترقی کو ٹریک کریں۔ اس کے علاوہ، چھوٹے سٹارٹ اپس کے لیے خود تربیتی ماڈلز کی فزیبلٹی پر ٹیلنٹ اور بنیادی ڈھانچے کی لاگت کے اثرات کا مشاہدہ کریں۔

OpenAI اور Anthropic کے API کی قیمتوں یا انٹرپرائز کے معاہدوں میں کھلے وزن کے ماڈلز کے بڑھتے ہوئے اختیار کے جواب میں کسی بھی تبدیلی پر نظر رکھیں۔ انٹرپرائز صارفین کو برقرار رکھنے کی ان کی قابلیت ان کے IPO کی قیمتوں اور طویل مدتی پائیداری کے لیے اہم ہوگی۔

ہاروی، ابریج، اور ڈیکاگن جیسے اسٹارٹ اپس سے نئے خود ملکیتی ماڈلز کی کارکردگی اور اپنانے کی نگرانی کریں۔ ان شعبوں میں کامیابی اوپن سورس اپروچ کی توثیق کر سکتی ہے اور ملکیتی APIs سے دور مزید ہجرت کی حوصلہ افزائی کر سکتی ہے۔

خود تربیتی ماڈلز کی فزیبلٹی پر ٹیلنٹ اور انفراسٹرکچر لاگت کے اثرات کا مشاہدہ کریں۔ اگر یہ رکاوٹیں زیادہ رہتی ہیں، تو چھوٹے اسٹارٹ اپس اوپن اور کلوز سورس ماڈلز کے مرکب پر انحصار جاری رکھ سکتے ہیں، جب کہ بڑی فرمیں مکمل طور پر خود ملکیتی حل کے لیے پابند ہو سکتی ہیں۔

متعلقہ گائیڈز اور کوئزز