2025 में AI: वह साल जब AI की बुनियाद पूरी होगी

• Sequoia Capital की 2025 के AI उद्योग को लेकर भविष्यवाणियां
• 2024 AI के “primordial soup” चरण जैसा था, जिसमें नए ideas और possibilities की भरमार थी।
  • "संभावना असीमित है, लेकिन अभी यह निराकार है। इसे ठोस और अंततः प्रभावशाली चीज़ में बदलने के लिए vision की ज़रूरत है"
• 2025 वह साल होगा जब ideas को छांटकर वास्तव में लागू किया जाएगा और यह परखा जाएगा कि क्या काम करता है
  • AI की संभावनाएं धीरे-धीरे ठोस और व्यावहारिक रूप लेने लगेंगी

1. LLM players की differentiation strategy

• 2024 में GPT-4 के बराबर quality हासिल करने की दौड़ में 5 बड़े players बचे:
  • Microsoft/OpenAI, Amazon/Anthropic, Google, Meta, xAI.
  • साझा strategy: विशाल data collection, GPU का उपयोग करके large-scale training, pre- और post-processing architecture की performance optimization
• हर कंपनी computing scale को 10x से अधिक बढ़ाने वाले LLM scaling के अगले चरण की तैयारी में अपनी labs में अलग-अलग "superpower" विकसित कर रही है
  • यानी हर किसी ने अपना-अपना "weapon" चुन लिया है
• Google: "vertical integration" - पूरी value chain के हर हिस्से का मालिकाना, यानी पूर्ण नियंत्रण
  • अपनी chip (TPU) रखने वाली अकेली कंपनी, NVIDIA GPU को चुनौती देने की क्षमता
  • internal data centers और model training systems
  • मजबूत internal research team
• OpenAI: "brand" - AI क्षेत्र में सबसे मजबूत brand
  • ChatGPT की पहचान और revenue ($3.6 billion) के आधार पर consumer और enterprise market में बढ़त
  • brand recognition का उपयोग करके consumer और enterprise market में अंतर और बढ़ाना
• Anthropic: "talent acquisition" - AI researchers की पसंदीदा कंपनी
  • OpenAI से प्रमुख talent की hiring (जैसे Jon Schulman, Durk Kingma, Jan Leike)
  • Instagram co-founder Mike Kreiger को CPO के रूप में शामिल किया
  • GPT-3 के निर्माता Dario Amodei के नेतृत्व में
  • talent-केंद्रित innovation और research leadership को मजबूत करना
• xAI: "data center expansion" - "scale ही सब कुछ है" की philosophy के साथ infrastructure advantage हासिल करना
  • 100,000 GPU cluster के जरिए data center expansion की रफ्तार में आगे
  • xAI और उसके competitors के अगले milestones 200,000 cluster और 300,000 cluster होंगे
• Meta: "open source" - open source के जरिए innovation और तेज adoption को बढ़ावा
  • Llama models और open source strategy के साथ व्यापक deployment की संभावना
  • Instagram, WhatsApp, Facebook के distribution network का उपयोग
  • developer community का जबरदस्त समर्थन
• हर player की competitive positioning और stance अब काफी स्पष्ट हो चुकी है
  • 2025 में देखना होगा कि कौन-सी strategy दूरदर्शी साबित होती है और कौन-सी बदकिस्मत

2. AI search killer app के रूप में उभर रहा है - 2025 में इसका विस्तार होगा

• ChatGPT के लॉन्च के बाद से AI की killer application खोजने की कोशिश जारी है
• 2024: कई तरह की AI applications का परीक्षण हुआ (जैसे AI assistants, voice agents, AI accountants)
• 2025 का outlook: AI search के एक प्रमुख use case के रूप में स्थापित होने की संभावना
  • Perplexity: लॉन्च के बाद monthly active users 10 million पार
  • OpenAI: ChatGPT Search का विस्तार
  • trend: The Wall Street Journal, "अब Google पर search करना सिर्फ older generation करती है"
• AI search, internet की killer app बन चुकी technology का एक बेहद शक्तिशाली पुनर्निर्माण है
  • internet search web indexing पर आधारित एक "navigation" technology है
  • AI search, ज्ञान को पढ़कर अर्थ के स्तर पर समझने वाले LLM पर आधारित एक "information" technology है
    • white-collar roles के लिए यह बड़ा लाभ देती है।
  • AI search मौजूदा एकरूप market को segments में बांट सकता है। खास professions के लिए specialized AI search engines उभर सकते हैं:
    • investors: Perplexity
    • lawyers: Harvey
    • doctors: OpenEvidence
    • code: Github Copilot
    • pixel images: Midjourney
    • documents: Glean
  • पारंपरिक search के विपरीत, AI search semantics के स्तर पर कहीं अधिक गहराई तक जा सकता है, इसलिए यह कहीं अधिक शक्तिशाली है और productivity को काफी बढ़ा सकता है
• हर text response एक जैसा नहीं होता
  • LLM के जरिए कई dimensions पर वास्तविक product differentiation संभव है
  • संस्थापकों का मानना है कि इन capabilities के इर्द-गिर्द विशिष्ट customer segments को लक्ष्य बनाकर अलग product experience बनाया जा सकता है
• AI search के प्रमुख differentiation factors
  • 1. Intent Extraction:
    • domain specialization के जरिए user intent के अधिक करीब response देना
    • उदाहरण: डॉक्टर और मरीज एक ही सवाल पूछें, फिर भी वे अलग तरह के उत्तर चाह सकते हैं
  • 2. Proprietary Data:
    • lawyers के लिए case law, analysts के लिए financial data जैसे unique datasets जरूरी
    • business environments में सही उत्तर देना बहुत महत्वपूर्ण है
  • 3. Formatting:
    • results देने का तरीका (संक्षिप्त vs. विस्तृत, bullets का उपयोग, multimodal content का इस्तेमाल, source references)
    • उदाहरण: accountants और journalists जानकारी को अलग-अलग तरीके से consume करते हैं
  • 4. Interface Design:
    • हर domain के कामकाजी माहौल के अनुरूप interface की ज़रूरत
    • semantic search user के मौजूदा workflow और data के आसपास context का उपयोग करता है
    • उदाहरण: code search, IDE के अंदर; accounting policy search, accounting SaaS platform के भीतर
• नए domain-specific AI search engines target persona की 'theory of mind' के साथ अधिकतम नज़दीकी से map होंगे
  • doctors, lawyers, accountants एक जैसे नहीं सोचते
  • जैसे-जैसे कोई किसी खास क्षेत्र का expert बनता है, ज्ञान निकालने और निर्णय लेने के pattern बदलने लगते हैं
  • doctors medical literature देखते हैं, lawyers case law, investors earnings reports
  • हर professional field में knowledge extraction और decision-making patterns अलग होते हैं, और उन्हें दर्शाने वाले search engine की ज़रूरत होगी
• consumer और enterprise के बीच bifurcation हो सकती है
  • consumers के लिए ChatGPT जैसे general-purpose products, जो साझा जरूरतों को पूरा करें।
  • professionals को specific job functions को support करने वाले specialized AI search engines की ज़रूरत होगी
    • knowledge workers रोज़ कम से कम 2 AI search engines इस्तेमाल कर सकते हैं: एक काम के लिए, दूसरा सामान्य उपयोग के लिए।

3. ROI अब भी समस्या रहेगा, और capital expenditure 2025 में स्थिर होना शुरू होगा

• 2024 में Big Tech कंपनियां इस संभावना से चिंतित थीं कि AI उनके cloud business के oligopoly status को चुनौती दे सकता है
  • इसलिए कंपनियों ने पीछे न छूटने के लिए आक्रामक capital expenditure किया। अगर वे खर्च नहीं करतीं, तो दूसरी कंपनियां करतीं और वे पीछे रह जातीं
• 2025 में प्रवेश करते ही तस्वीर काफी बदल गई: Big Tech ने AI revolution पर मज़बूत पकड़ बना ली है
  • AI को support करने वाले ज्यादातर data centers पर उनका नियंत्रण है, प्रमुख LLM कंपनियों में उनकी हिस्सेदारी है, और नए AI startups में वे सबसे बड़े investors हैं
• Big Tech के बढ़ते confidence के साथ 2025 वह साल हो सकता है जब AI infrastructure investment स्थिर होने लगे
  • 2024 में contract किए गए projects को तय timeline और budget के भीतर पूरा करना
  • बनाई गई capacity को customers को बेचना और enterprises को नए AI features अपनाने में मदद करना
• ChatGPT से पहले की तुलना में लगभग दोगुना बढ़ा capital expenditure level 2025 में कुछ हद तक normalize होता दिख सकता है
  • Microsoft और Google: Q3 data के आधार पर stabilization के संकेत
  • Amazon और Meta: 2025 की शुरुआत में stabilization तक पहुंच सकते हैं
• Oligopolistic Dynamics वाला संबंध भी बनने की संभावना है
  • Big Tech अपने rivals की चालों पर करीबी नज़र रखते हुए investment adjust कर रही है
  • अगर industry “new normal” की ओर बढ़ रही है, तो यह सभी के लिए स्वागतयोग्य खबर हो सकती है
• 2025 में data center capacity बढ़ने से AI computing cost में बड़ी गिरावट की उम्मीद
  • startups के लिए यह अच्छी खबर है और नई innovation को बढ़ावा देगी
  • startups computing के consumer भी हैं और producer भी, इसलिए overbuild होने पर उन्हें फायदा मिलता है
  • एक तरह से Big Tech कंपनियां पूरे AI ecosystem को subsidy दे रही होंगी

निष्कर्ष

• cloud और स्वर्णयुग के railway oligopoly की अक्सर तुलना की जाती है
• अगर data centers वास्तव में digital economy की railways हैं, तो 2025 के अंत तक नई AI railways सुरक्षित रूप से स्थापित हो चुकी होंगी
• सवाल यह है कि इन रेलमार्गों पर कौन-सा माल चढ़ेगा, और इस नई technology का उपयोग करके customers और end users के लिए value कैसे बनाई जाएगी

[mhj5730]

यह बेहतरीन तरीके से व्यवस्थित किया गया है। धन्यवाद।

[kandk]

लगता है xAI सिर्फ 1 साल में ही big5 में शामिल हो गया है, वाह