LLM बनाना शायद एक शानदार बिज़नेस नहीं होगा

xguru · 2024-12-02T11:02:01+09:00

बड़े भाषा मॉडल (LLM) क्रांतिकारी हैं और बहुत से लोग इन्हें "भविष्य" मानते हैं लेकिन "LLM बनाना" ज़रूरी नहीं कि एक लाभदायक बिज़नेस साबित हो यह उन मामलों जैसा हो सकता है जहाँ तकनीकी नवाचार सफल रहा, लेकिन निवेशकों के लिए असफलता साबित हुआ 1960 के दशक में एयरलाइंस भविष्य मानी जाती थीं और इतनी आकर्षक थीं कि फ़िल्मों में भी खूब दिखाई देती थीं, लेकिन बहुत सी एयरलाइंस दिवालिया हो गईं। समय बदल जाने के बाद भी एयरलाइन शुरू करना कोई अच्छा विचार नहीं है रेल ने अनगिनत लोगों का जीवन बेहतर बनाया, लेकिन निवेशकों को बदले में "नाटकीय गिरावट" मिली इसके मुकाबले, ऊपर से बेहद साधारण दिखने वाले दूसरे बिज़नेस कहीं ज़्यादा लाभदायक होते हैं उदाहरण के लिए, कार्बोनेटेड पेय बेचना हैरान करने वाला बड़ा बिज़नेस है। शायद यह सबसे सफल बिज़नेसों में से एक हो Coca-Cola का return on equity (ROE) ज़्यादातर वर्षों में लगभग कभी 30% से नीचे नहीं गया यह कुछ हद तक अनुचित लग सकता है कि एयरलाइन जैसे कठिन और जटिल बिज़नेस की जगह, अपेक्षाकृत सरल पेय बनाने से ऐसा प्रदर्शन हासिल हो जाता है इससे भी दिलचस्प बात यह है कि Coca-Cola वास्तव में पेय बनाती भी नहीं है मैन्युफैक्चरिंग "bottling companies" को आउटसोर्स की जाती है, और कंपनी असल में सिर्फ़ उत्पाद बेचती है एयरलाइन उद्योग - प्रतिकूल इंडस्ट्री संरचना एयरलाइन बनना लगभग अनोखे तौर पर एक "भयानक market position" में फँसना है सीमित सप्लायर: विमान निर्माता सिर्फ़ Airbus और Boeing हैं। ट्रेनिंग और स्टाफ दक्षता की वजह से दोनों में से एक चुनना पड़ता है, इसलिए विमान निर्माताओं के पास ऊँची pricing power होती है मिज़ाजी ग्राहक: एयर टिकट ख़रीदने वाले ग्राहक अस्थिर और कम वफ़ादार होते हैं, और मामूली कीमत फ़र्क पर भी आसानी से दूसरी एयरलाइन पर चले जाते हैं अत्यधिक उद्योग प्रतिस्पर्धा: झुंझलाने वाली बात यह है कि एक ही रूट पर कई एयरलाइंस चलती हैं, जिससे तीखी price competition पैदा होती है नए प्रवेश की आसानी: नई एयरलाइन शुरू करना उम्मीद से ज़्यादा आसान है विमानों की asset value ऊँची होती है, इसलिए बैंक लोन मिलना आसान होता है कुशल कर्मचारियों की भर्ती आसान होने से नई एयरलाइंस आसानी से बाज़ार में प्रवेश कर लेती हैं नई एयरलाइंस शुरुआती घाटा सहते हुए कम दाम पर टिकट बेचती हैं और अंत में दिवालिया भी हो सकती हैं कई विकल्प मौजूद: सरकार समर्थित "high-speed rail" या Zoom जैसे वीडियो कॉन्फ़्रेंसिंग प्लेटफ़ॉर्म इसके विकल्प हो सकते हैं value creation सीमित: ऊपर से, अगर एयरलाइंस दक्षता बढ़ाकर या innovation से मुनाफ़ा कमाएँ भी, तो विमान निर्माता इसे भाँपकर service contract renew करते समय दाम बढ़ा देते हैं और अतिरिक्त लाभ अपने पास खींच लेते हैं कार्बोनेटेड पेय उद्योग की अनुकूल संरचना Coca-Cola जैसी कंपनी होना काफ़ी शानदार स्थिति है सप्लायर की ताकत कोला में पानी, रंग, फ़्लेवर, कैफ़ीन, sweetener जैसी सस्ती और आसानी से मिलने वाली चीज़ें ही लगती हैं इन्हें ख़ुद मिलाने की भी ज़रूरत नहीं; bottling companies को आउटसोर्स करके बहुत कम लागत पर उत्पादन किया जा सकता है ख़रीदारों की मज़बूत brand loyalty: उपभोक्ता अपने मुँह में जाने वाली चीज़ों को लेकर काफ़ी चुज़ी होते हैं प्रमुख प्रतिद्वंद्वी का अनौपचारिक motto ही "Is Pepsi Ok?" है, जो दिखाता है कि उपभोक्ताओं की साफ़ पसंद होती है यह ख़ास तौर पर दिलचस्प है क्योंकि स्वाद और रंग समान होने के बावजूद काफ़ी उपभोक्ता वास्तव में "नहीं" कहते हैं नए प्रवेश की बाधाएँ: "Coke" नाम trademark से सुरक्षित है, इसलिए नया प्रतिस्पर्धी वही नाम नहीं इस्तेमाल कर सकता उपभोक्ता नए brand के कार्बोनेटेड पेय को ठुकराते हैं और किसी substitute brand का पेय पीना अजीब समझते हैं इंडस्ट्री संरचना ही बिज़नेस सफलता तय करती है अच्छा बिज़नेस आंतरिक दक्षता, जुनून, innovation या लोग कितने स्मार्ट हैं, इन चीज़ों से कम और इंडस्ट्री संरचना से ज़्यादा तय होता है Michael Porter के "5 Forces" framework के मुताबिक, इंडस्ट्री संरचना पाँच हिस्सों में समझी जा सकती है: सप्लायर की शक्ति (pricing power) ख़रीदार की शक्ति (price negotiation power) सीधे उद्योग प्रतिस्पर्धियों की शक्ति नए entrants की संभावना/खतरा substitutes का खतरा अगर इनमें से कोई भी शक्ति आपके ख़िलाफ़ ज़ोर से काम नहीं कर रही, तो आपका बिज़नेस अच्छा चलेगा अगर सभी ताकतें आपके ख़िलाफ़ हों, तो आप एयरलाइन की स्थिति में होंगे और अगर सब आपके पक्ष में हों, तो आप Coca-Cola होंगे LLM निर्माताओं की इंडस्ट्री संरचना: OpenAI/Anthropic/Gemini आदि क्या LLM निर्माताओं की स्थिति अच्छी है? नहीं सप्लायर की शक्ति: NVIDIA की दबदबे वाली स्थिति LLM निर्माता कभी-कभी Amazon Web Services (AWS), Google Cloud जैसी cloud कंपनियों को सप्लायर बताते हैं, लेकिन असल में NVIDIA ही एकमात्र मुख्य सप्लायर है NVIDIA उन chips का लगभग एकाधिकार उत्पादन करता है जिन्हें सभी LLM इस्तेमाल करते हैं, और उसके पास भारी pricing power है NVIDIA की Anthropic या OpenAI पर स्थिति, Airbus या Boeing की एयरलाइंस पर स्थिति से भी कहीं मज़बूत है ख़रीदारों की सौदेबाज़ी शक्ति: LLM token pricing पर किसका ज़ोर है? LLM उपयोगकर्ताओं में अभी brand loyalty कम है, इसलिए Chat-GPT से Claude पर आसानी से स्विच किया जा सकता है कंपनियाँ abstraction layer के ज़रिए अलग-अलग LLM models के बीच switch करना आसान बनाती हैं, जिससे LLM एक interchangeable commodity बन जाता है यह LLM बेचने वालों के लिए प्रतिकूल है मज़बूत सीधे प्रतिस्पर्धी LLM बनाने वाली कई कंपनियाँ हैं और कीमत की लड़ाई तेज़ है सबसे बुरी बात यह है कि Facebook लगभग मुफ़्त में models बाँट रहा है, जिससे बाज़ार की कीमतें नीचे जा रही हैं यह 1990 के दशक में Internet Explorer की market-share strategy जैसा है, और इसे सकारात्मक संकेत नहीं माना जा सकता नए प्रवेश की आसानी LLM बनाने की तकनीक papers के ज़रिए सार्वजनिक है, इसलिए नए entrants आसानी से model बना सकते हैं कम गुणवत्ता वाले models भी सस्ती कीमत पर ग्राहक पा सकते हैं, इसलिए नए entrants सक्रिय रहते हैं substitutes की मिली-जुली स्थिति LLM द्वारा लिखे गए टेक्स्ट की जगह इंसानों को रखा जा सकता है, जिसकी लागत ज़्यादा है लेकिन hallucination की समस्या से बचने का फ़ायदा है उदाहरण: क़ानूनी क्षेत्र में LLM अपनाने की संभावना कम हो सकती है जब कोई खास use case स्थापित हो जाता है, तो metadata AI की जगह लेने की प्रवृत्ति दिखाता है सिर्फ़ एक हल्का-सा सकारात्मक बिंदु किसी बिज़नेस को लाभदायक नहीं बना सकता LLM निर्माताओं की इंडस्ट्री संरचना Netscape जैसी लगती है, जिसने graphical web browser का आविष्कार किया लेकिन दिवालिया हो गया; Google जैसा मॉडल, जिसने browser के ऊपर चलने वाली किसी चीज़ से पैसा बनाया, अधिक सफल बिज़नेस मॉडल लगता है इतना पैसा कैसे जुट जाता है? अगर LLM निर्माताओं की इंडस्ट्री संरचना एयरलाइंस जैसी प्रतिकूल है, तो वे इतना विशाल फंड कैसे जुटा लेते हैं? उदाहरण के लिए, OpenAI ने सिर्फ़ दो महीने पहले 157 अरब डॉलर valuation पर 6.6 अरब डॉलर ($6.6bn) जुटाए यह VC इतिहास के सबसे बड़े निवेशों में से एक भी हो सकता है क्या वे कुछ ऐसा जानते हैं जो मुझे नहीं पता? यह रहस्य है, लेकिन कुछ संभावनाएँ सोचें: NVIDIA पर निर्भरता घटाने के लिए chip development संभव है OpenAI अपनी chips डिज़ाइन करके NVIDIA पर निर्भरता घटाना और GPU उपयोग लागत कम करना चाहता हो हालाँकि 6.6 अरब डॉलर नई semiconductor fab खड़ी करने के लिए काफ़ी नहीं, लेकिन NVIDIA से migration लायक नई chip design करने के लिए पर्याप्त हो सकते हैं लेकिन NVIDIA ख़ुद इस funding round का निवेशक था, इसलिए "NVIDIA प्रतिस्पर्धी chip development" शायद निवेश pitch deck का हिस्सा नहीं रहा होगा OpenAI brand को मज़बूत कर प्रतिस्पर्धा रोकना यह ग्राहकों को competing models पर आसानी से switch करने से रोकने के लिए एक मज़बूत brand बनाने की कोशिश हो सकती है tech जगत में brand और lock-in strategy के असरदार होने के कुछ सबूत हैं लेकिन LLM एक साधारण text-based interface पर चलते हैं, इसलिए मज़बूत API के बिना brand बनाना मुश्किल हो सकता है नए प्रतिस्पर्धियों को बाहर धकेलना अगर 6.6 अरब डॉलर लगाकर model performance बहुत सुधारी जाए, तो प्रतिस्पर्धियों की लागत बढ़ सकती है और छोटे players बाज़ार से बाहर हो सकते हैं लेकिन पूँजी सबसे liquid asset है, और 6.6 अरब डॉलर उतनी भी बड़ी रकम नहीं है banking में तो एक bond issuance से भी इतनी रकम उठाई जा सकती है इसलिए सिर्फ़ यह funding round अपने-आप में दूसरों को डराने या रोकने के लिए पर्याप्त नहीं होगा भारी फंड जुटाने वाली कंपनी के पास ज़रूरी नहीं कि सफल बिज़नेस मॉडल भी हो उदाहरण के लिए, WeWork ने 10 अरब डॉलर से ज़्यादा फंड जुटाया और कभी 47 अरब डॉलर valuation तक पहुँचा, लेकिन बाद में साफ़ हुआ कि उसका बिज़नेस मॉडल टिकाऊ नहीं था हाल की financial restructuring में उसका मूल्य 56 करोड़ डॉलर आंका गया, यानी निवेश मूल्य का 95% से ज़्यादा उड़ गया सभी AI कंपनियाँ असफल नहीं होंगी सिर्फ़ इसलिए कि LLM निर्माताओं का बिज़नेस कमज़ोर है, इसका मतलब AI तकनीक का भविष्य अंधकारमय नहीं है इसका मतलब यह नहीं कि तकनीक ख़राब है: तकनीकी सफलता और बिज़नेस सफलता अलग चीज़ें हैं यह तकनीक अच्छी साबित होगी या नहीं, इसका Open AI/Anthropic/Mistra/कोई भी इससे पैसा कमा पाता है या नहीं, उससे बहुत कम संबंध है तकनीक आगे बढ़ने से लाभदायक होना अपने-आप तय नहीं हो जाता container virtualization technology: Docker तकनीकी रूप से सफल रहा, लेकिन monetization में असफल रहा web browsers: बेहद उन्नत software हैं, लेकिन browser बनाना बिज़नेस के रूप में बहुत सफल नहीं रहा CRM भले ही भयानक हो, Salesforce बिज़नेस के रूप में बहुत सफल रहा हर AI कंपनी model building नहीं करती अगर मैं AI बिज़नेस करूँ, तो मैं कभी model नहीं बनाऊँगा अपना model बनाना बिना फर्क वाला, भारी-भरकम काम है Anthropic आदि द्वारा बनाए गए उन्नत models के कुछ हिस्सों का उपयोग करके, ऐसे बिज़नेस आइडिया संभव किए जा सकते हैं जो पहले असंभव थे उन software कंपनियों से सावधान रहें जो असल में software कंपनियाँ नहीं हैं software कंपनियों के पास मूल रूप से शानदार बिज़नेस मॉडल होता है: सप्लायर पर निर्भरता नहीं: कोई वास्तविक सप्लायर नहीं होता उत्पाद की विशिष्टता: software अक्सर अनोखा होता है और प्रतिस्पर्धी कम होते हैं substitutes की कमी: विकल्प सिर्फ़ इतना होता है कि उपयोगकर्ता काम ख़ुद करे इन कारणों से software कंपनियाँ ऊँचे margins बनाए रखती हैं समस्या यह है कि हर tech कंपनी software कंपनी नहीं होती अगर कोई कंपनी NVIDIA जैसे शक्तिशाली एकल सप्लायर पर निर्भर है, तो उसकी आर्थिक संरचना Microsoft Office से ज़्यादा Pan-Am (दिवालिया एयरलाइन) जैसी दिखने लगती है अन्य नोट्स AI safety movement और LLM तकनीक की marketing: AI safety movement, LLM तकनीक के लिए बेहतरीन marketing का काम करता है "AI संकट बस आने ही वाला है" जैसी बढ़ा-चढ़ाकर कही गई बातें असल में प्रभावी product promotion की तरह काम करती हैं शायद इसी वजह से OpenAI जैसी कंपनियाँ इतने AI safety experts को hiring करती दिखती हैं Coca-Cola और research investment: Coca-Cola मुख्यतः बैठे-बैठे भारी मुनाफ़ा कमाती है, लेकिन उसके मुनाफ़े का कुछ हिस्सा research में जाता है "थोड़ा-सा निवेश" भी बड़ी कमाई के कारण रकम में काफ़ी बड़ा हो जाता है market research से पता चला कि Coke Zero, पुरुषों को target करने वाला Diet Coke है। यह दिखाता है कि gender-based product segmentation असरदार हो सकती है इंडस्ट्री संरचना और market strategy पर आगे पढ़ें: Michael Porter का 2008 revised essay "The Five Forces that Shape Corporate Strategy" पढ़ने की सिफ़ारिश की जाती है यह लेख अंतिम उत्तर न भी हो, फिर भी ज़्यादा सीखने के लिए पढ़े जाने वाले पहले लेख के रूप में उपयुक्त है। Porter की दूसरी रचनाएँ भी उपयोगी हो सकती हैं

(calpaterson.com)

28 पॉइंट द्वारा xguru 2024-12-02 | 3 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

बड़े भाषा मॉडल (LLM) क्रांतिकारी हैं और बहुत से लोग इन्हें "भविष्य" मानते हैं
लेकिन "LLM बनाना" ज़रूरी नहीं कि एक लाभदायक बिज़नेस साबित हो
यह उन मामलों जैसा हो सकता है जहाँ तकनीकी नवाचार सफल रहा, लेकिन निवेशकों के लिए असफलता साबित हुआ
- 1960 के दशक में एयरलाइंस भविष्य मानी जाती थीं और इतनी आकर्षक थीं कि फ़िल्मों में भी खूब दिखाई देती थीं, लेकिन बहुत सी एयरलाइंस दिवालिया हो गईं। समय बदल जाने के बाद भी एयरलाइन शुरू करना कोई अच्छा विचार नहीं है
- रेल ने अनगिनत लोगों का जीवन बेहतर बनाया, लेकिन निवेशकों को बदले में "नाटकीय गिरावट" मिली
इसके मुकाबले, ऊपर से बेहद साधारण दिखने वाले दूसरे बिज़नेस कहीं ज़्यादा लाभदायक होते हैं
उदाहरण के लिए, कार्बोनेटेड पेय बेचना हैरान करने वाला बड़ा बिज़नेस है। शायद यह सबसे सफल बिज़नेसों में से एक हो
- Coca-Cola का return on equity (ROE) ज़्यादातर वर्षों में लगभग कभी 30% से नीचे नहीं गया
- यह कुछ हद तक अनुचित लग सकता है कि एयरलाइन जैसे कठिन और जटिल बिज़नेस की जगह, अपेक्षाकृत सरल पेय बनाने से ऐसा प्रदर्शन हासिल हो जाता है
- इससे भी दिलचस्प बात यह है कि Coca-Cola वास्तव में पेय बनाती भी नहीं है
- मैन्युफैक्चरिंग "bottling companies" को आउटसोर्स की जाती है, और कंपनी असल में सिर्फ़ उत्पाद बेचती है

एयरलाइन उद्योग - प्रतिकूल इंडस्ट्री संरचना

एयरलाइन बनना लगभग अनोखे तौर पर एक "भयानक market position" में फँसना है
सीमित सप्लायर: विमान निर्माता सिर्फ़ Airbus और Boeing हैं। ट्रेनिंग और स्टाफ दक्षता की वजह से दोनों में से एक चुनना पड़ता है, इसलिए विमान निर्माताओं के पास ऊँची pricing power होती है
मिज़ाजी ग्राहक: एयर टिकट ख़रीदने वाले ग्राहक अस्थिर और कम वफ़ादार होते हैं, और मामूली कीमत फ़र्क पर भी आसानी से दूसरी एयरलाइन पर चले जाते हैं
अत्यधिक उद्योग प्रतिस्पर्धा: झुंझलाने वाली बात यह है कि एक ही रूट पर कई एयरलाइंस चलती हैं, जिससे तीखी price competition पैदा होती है
नए प्रवेश की आसानी:
- नई एयरलाइन शुरू करना उम्मीद से ज़्यादा आसान है
- विमानों की asset value ऊँची होती है, इसलिए बैंक लोन मिलना आसान होता है
- कुशल कर्मचारियों की भर्ती आसान होने से नई एयरलाइंस आसानी से बाज़ार में प्रवेश कर लेती हैं
- नई एयरलाइंस शुरुआती घाटा सहते हुए कम दाम पर टिकट बेचती हैं और अंत में दिवालिया भी हो सकती हैं
कई विकल्प मौजूद: सरकार समर्थित "high-speed rail" या Zoom जैसे वीडियो कॉन्फ़्रेंसिंग प्लेटफ़ॉर्म इसके विकल्प हो सकते हैं
value creation सीमित: ऊपर से, अगर एयरलाइंस दक्षता बढ़ाकर या innovation से मुनाफ़ा कमाएँ भी, तो विमान निर्माता इसे भाँपकर service contract renew करते समय दाम बढ़ा देते हैं और अतिरिक्त लाभ अपने पास खींच लेते हैं

कार्बोनेटेड पेय उद्योग की अनुकूल संरचना

Coca-Cola जैसी कंपनी होना काफ़ी शानदार स्थिति है
सप्लायर की ताकत
- कोला में पानी, रंग, फ़्लेवर, कैफ़ीन, sweetener जैसी सस्ती और आसानी से मिलने वाली चीज़ें ही लगती हैं
- इन्हें ख़ुद मिलाने की भी ज़रूरत नहीं; bottling companies को आउटसोर्स करके बहुत कम लागत पर उत्पादन किया जा सकता है
ख़रीदारों की मज़बूत brand loyalty:
- उपभोक्ता अपने मुँह में जाने वाली चीज़ों को लेकर काफ़ी चुज़ी होते हैं
- प्रमुख प्रतिद्वंद्वी का अनौपचारिक motto ही "Is Pepsi Ok?" है, जो दिखाता है कि उपभोक्ताओं की साफ़ पसंद होती है
- यह ख़ास तौर पर दिलचस्प है क्योंकि स्वाद और रंग समान होने के बावजूद काफ़ी उपभोक्ता वास्तव में "नहीं" कहते हैं
नए प्रवेश की बाधाएँ:
- "Coke" नाम trademark से सुरक्षित है, इसलिए नया प्रतिस्पर्धी वही नाम नहीं इस्तेमाल कर सकता
- उपभोक्ता नए brand के कार्बोनेटेड पेय को ठुकराते हैं और किसी substitute brand का पेय पीना अजीब समझते हैं

इंडस्ट्री संरचना ही बिज़नेस सफलता तय करती है

अच्छा बिज़नेस आंतरिक दक्षता, जुनून, innovation या लोग कितने स्मार्ट हैं, इन चीज़ों से कम और इंडस्ट्री संरचना से ज़्यादा तय होता है
Michael Porter के "5 Forces" framework के मुताबिक, इंडस्ट्री संरचना पाँच हिस्सों में समझी जा सकती है:
- सप्लायर की शक्ति (pricing power)
- ख़रीदार की शक्ति (price negotiation power)
- सीधे उद्योग प्रतिस्पर्धियों की शक्ति
- नए entrants की संभावना/खतरा
- substitutes का खतरा
अगर इनमें से कोई भी शक्ति आपके ख़िलाफ़ ज़ोर से काम नहीं कर रही, तो आपका बिज़नेस अच्छा चलेगा
- अगर सभी ताकतें आपके ख़िलाफ़ हों, तो आप एयरलाइन की स्थिति में होंगे
- और अगर सब आपके पक्ष में हों, तो आप Coca-Cola होंगे

LLM निर्माताओं की इंडस्ट्री संरचना: OpenAI/Anthropic/Gemini आदि

क्या LLM निर्माताओं की स्थिति अच्छी है? नहीं
सप्लायर की शक्ति: NVIDIA की दबदबे वाली स्थिति
- LLM निर्माता कभी-कभी Amazon Web Services (AWS), Google Cloud जैसी cloud कंपनियों को सप्लायर बताते हैं, लेकिन असल में NVIDIA ही एकमात्र मुख्य सप्लायर है
- NVIDIA उन chips का लगभग एकाधिकार उत्पादन करता है जिन्हें सभी LLM इस्तेमाल करते हैं, और उसके पास भारी pricing power है
- NVIDIA की Anthropic या OpenAI पर स्थिति, Airbus या Boeing की एयरलाइंस पर स्थिति से भी कहीं मज़बूत है
ख़रीदारों की सौदेबाज़ी शक्ति: LLM token pricing पर किसका ज़ोर है?
- LLM उपयोगकर्ताओं में अभी brand loyalty कम है, इसलिए Chat-GPT से Claude पर आसानी से स्विच किया जा सकता है
- कंपनियाँ abstraction layer के ज़रिए अलग-अलग LLM models के बीच switch करना आसान बनाती हैं, जिससे LLM एक interchangeable commodity बन जाता है
- यह LLM बेचने वालों के लिए प्रतिकूल है
मज़बूत सीधे प्रतिस्पर्धी
- LLM बनाने वाली कई कंपनियाँ हैं और कीमत की लड़ाई तेज़ है
- सबसे बुरी बात यह है कि Facebook लगभग मुफ़्त में models बाँट रहा है, जिससे बाज़ार की कीमतें नीचे जा रही हैं
- यह 1990 के दशक में Internet Explorer की market-share strategy जैसा है, और इसे सकारात्मक संकेत नहीं माना जा सकता
नए प्रवेश की आसानी
- LLM बनाने की तकनीक papers के ज़रिए सार्वजनिक है, इसलिए नए entrants आसानी से model बना सकते हैं
- कम गुणवत्ता वाले models भी सस्ती कीमत पर ग्राहक पा सकते हैं, इसलिए नए entrants सक्रिय रहते हैं
substitutes की मिली-जुली स्थिति
- LLM द्वारा लिखे गए टेक्स्ट की जगह इंसानों को रखा जा सकता है, जिसकी लागत ज़्यादा है लेकिन hallucination की समस्या से बचने का फ़ायदा है
  - उदाहरण: क़ानूनी क्षेत्र में LLM अपनाने की संभावना कम हो सकती है
- जब कोई खास use case स्थापित हो जाता है, तो metadata AI की जगह लेने की प्रवृत्ति दिखाता है
सिर्फ़ एक हल्का-सा सकारात्मक बिंदु किसी बिज़नेस को लाभदायक नहीं बना सकता
- LLM निर्माताओं की इंडस्ट्री संरचना Netscape जैसी लगती है, जिसने graphical web browser का आविष्कार किया लेकिन दिवालिया हो गया; Google जैसा मॉडल, जिसने browser के ऊपर चलने वाली किसी चीज़ से पैसा बनाया, अधिक सफल बिज़नेस मॉडल लगता है

इतना पैसा कैसे जुट जाता है?

अगर LLM निर्माताओं की इंडस्ट्री संरचना एयरलाइंस जैसी प्रतिकूल है, तो वे इतना विशाल फंड कैसे जुटा लेते हैं?
उदाहरण के लिए, OpenAI ने सिर्फ़ दो महीने पहले 157 अरब डॉलर valuation पर 6.6 अरब डॉलर ($6.6bn) जुटाए
यह VC इतिहास के सबसे बड़े निवेशों में से एक भी हो सकता है
क्या वे कुछ ऐसा जानते हैं जो मुझे नहीं पता? यह रहस्य है, लेकिन कुछ संभावनाएँ सोचें:
- NVIDIA पर निर्भरता घटाने के लिए chip development
  - संभव है OpenAI अपनी chips डिज़ाइन करके NVIDIA पर निर्भरता घटाना और GPU उपयोग लागत कम करना चाहता हो
  - हालाँकि 6.6 अरब डॉलर नई semiconductor fab खड़ी करने के लिए काफ़ी नहीं, लेकिन NVIDIA से migration लायक नई chip design करने के लिए पर्याप्त हो सकते हैं
  - लेकिन NVIDIA ख़ुद इस funding round का निवेशक था, इसलिए "NVIDIA प्रतिस्पर्धी chip development" शायद निवेश pitch deck का हिस्सा नहीं रहा होगा
- OpenAI brand को मज़बूत कर प्रतिस्पर्धा रोकना
  - यह ग्राहकों को competing models पर आसानी से switch करने से रोकने के लिए एक मज़बूत brand बनाने की कोशिश हो सकती है
  - tech जगत में brand और lock-in strategy के असरदार होने के कुछ सबूत हैं
  - लेकिन LLM एक साधारण text-based interface पर चलते हैं, इसलिए मज़बूत API के बिना brand बनाना मुश्किल हो सकता है
- नए प्रतिस्पर्धियों को बाहर धकेलना
  - अगर 6.6 अरब डॉलर लगाकर model performance बहुत सुधारी जाए, तो प्रतिस्पर्धियों की लागत बढ़ सकती है और छोटे players बाज़ार से बाहर हो सकते हैं
  - लेकिन पूँजी सबसे liquid asset है, और 6.6 अरब डॉलर उतनी भी बड़ी रकम नहीं है
    - banking में तो एक bond issuance से भी इतनी रकम उठाई जा सकती है
  - इसलिए सिर्फ़ यह funding round अपने-आप में दूसरों को डराने या रोकने के लिए पर्याप्त नहीं होगा
भारी फंड जुटाने वाली कंपनी के पास ज़रूरी नहीं कि सफल बिज़नेस मॉडल भी हो
- उदाहरण के लिए, WeWork ने 10 अरब डॉलर से ज़्यादा फंड जुटाया और कभी 47 अरब डॉलर valuation तक पहुँचा, लेकिन बाद में साफ़ हुआ कि उसका बिज़नेस मॉडल टिकाऊ नहीं था
- हाल की financial restructuring में उसका मूल्य 56 करोड़ डॉलर आंका गया, यानी निवेश मूल्य का 95% से ज़्यादा उड़ गया

सभी AI कंपनियाँ असफल नहीं होंगी

सिर्फ़ इसलिए कि LLM निर्माताओं का बिज़नेस कमज़ोर है, इसका मतलब AI तकनीक का भविष्य अंधकारमय नहीं है
इसका मतलब यह नहीं कि तकनीक ख़राब है: तकनीकी सफलता और बिज़नेस सफलता अलग चीज़ें हैं
- यह तकनीक अच्छी साबित होगी या नहीं, इसका Open AI/Anthropic/Mistra/कोई भी इससे पैसा कमा पाता है या नहीं, उससे बहुत कम संबंध है
- तकनीक आगे बढ़ने से लाभदायक होना अपने-आप तय नहीं हो जाता
  - container virtualization technology: Docker तकनीकी रूप से सफल रहा, लेकिन monetization में असफल रहा
  - web browsers: बेहद उन्नत software हैं, लेकिन browser बनाना बिज़नेस के रूप में बहुत सफल नहीं रहा
  - CRM भले ही भयानक हो, Salesforce बिज़नेस के रूप में बहुत सफल रहा
हर AI कंपनी model building नहीं करती
- अगर मैं AI बिज़नेस करूँ, तो मैं कभी model नहीं बनाऊँगा
- अपना model बनाना बिना फर्क वाला, भारी-भरकम काम है
- Anthropic आदि द्वारा बनाए गए उन्नत models के कुछ हिस्सों का उपयोग करके, ऐसे बिज़नेस आइडिया संभव किए जा सकते हैं जो पहले असंभव थे

उन software कंपनियों से सावधान रहें जो असल में software कंपनियाँ नहीं हैं

software कंपनियों के पास मूल रूप से शानदार बिज़नेस मॉडल होता है:
- सप्लायर पर निर्भरता नहीं: कोई वास्तविक सप्लायर नहीं होता
- उत्पाद की विशिष्टता: software अक्सर अनोखा होता है और प्रतिस्पर्धी कम होते हैं
- substitutes की कमी: विकल्प सिर्फ़ इतना होता है कि उपयोगकर्ता काम ख़ुद करे
- इन कारणों से software कंपनियाँ ऊँचे margins बनाए रखती हैं
समस्या यह है कि हर tech कंपनी software कंपनी नहीं होती
- अगर कोई कंपनी NVIDIA जैसे शक्तिशाली एकल सप्लायर पर निर्भर है, तो उसकी आर्थिक संरचना Microsoft Office से ज़्यादा Pan-Am (दिवालिया एयरलाइन) जैसी दिखने लगती है

अन्य नोट्स

AI safety movement और LLM तकनीक की marketing:
- AI safety movement, LLM तकनीक के लिए बेहतरीन marketing का काम करता है
- "AI संकट बस आने ही वाला है" जैसी बढ़ा-चढ़ाकर कही गई बातें असल में प्रभावी product promotion की तरह काम करती हैं
- शायद इसी वजह से OpenAI जैसी कंपनियाँ इतने AI safety experts को hiring करती दिखती हैं
Coca-Cola और research investment:
- Coca-Cola मुख्यतः बैठे-बैठे भारी मुनाफ़ा कमाती है, लेकिन उसके मुनाफ़े का कुछ हिस्सा research में जाता है
- "थोड़ा-सा निवेश" भी बड़ी कमाई के कारण रकम में काफ़ी बड़ा हो जाता है
- market research से पता चला कि Coke Zero, पुरुषों को target करने वाला Diet Coke है। यह दिखाता है कि gender-based product segmentation असरदार हो सकती है
इंडस्ट्री संरचना और market strategy पर आगे पढ़ें:
- Michael Porter का 2008 revised essay "The Five Forces that Shape Corporate Strategy" पढ़ने की सिफ़ारिश की जाती है
- यह लेख अंतिम उत्तर न भी हो, फिर भी ज़्यादा सीखने के लिए पढ़े जाने वाले पहले लेख के रूप में उपयुक्त है। Porter की दूसरी रचनाएँ भी उपयोगी हो सकती हैं

3 टिप्पणियां

dalinaum 2024-12-02

Netscape ने graphical web browser का आविष्कार नहीं किया था। Mosaic था...

kandk 2024-12-02

एविएशन इंडस्ट्री में hw महत्वपूर्ण है, और sw की सीमाएँ हैं। (ज़्यादा से ज़्यादा फ्लाइट अटेंडेंट)
AI में sw की बढ़त है। अभी मॉडल्स को पेपर के रूप में पूरी तरह सार्वजनिक किया जा रहा है, इसलिए प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त नहीं दिखती, लेकिन सच में उपयोगी मॉडल्स को निजी रखा जाएगा। या फिर लाइसेंस बिज़नेस किया जाएगा।

nowdoit7 2024-12-02

अभी यह प्रतिस्पर्धा का दौर है, लेकिन अगर यह एकाधिकार बन जाए, तो इससे बेहद भारी मुनाफ़ा कमाया जा सकता है। भविष्य का अंदाज़ा लगाना मुश्किल है।