बड़ी AI कंपनियाँ अपनी तकनीक के भुगतान किए गए संस्करण बेचती हैं

यदि आपने चैटजीपीटी या उसके किसी AI प्रतिद्वंद्वी का मुफ्त संस्करण इस्तेमाल किया है, तो आपको स्पष्ट रूप से एक अच्छा सौदा मिल रहा है।

माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और एंथ्रोपिक जैसी कंपनियों ने उन सेवाओं के पीछे की तकनीक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) विकसित करने में सैकड़ों अरब डॉलर का निवेश किया है।

इसलिए अपने भाषण या छुट्टियों की योजना में मदद के लिए ChatGPT, क्लाउड या जेमिनी का सहारा लेना एक फायदे का सौदा है।

लेकिन, स्वाभाविक रूप से, वे कंपनियाँ अपने निवेश की भरपाई करना चाहती हैं, इसलिए वे अपने AI के भुगतान किए गए संस्करणों की पेशकश करती हैं, जिनमें कोडिंग या बिलिंग जैसे कार्यों के लिए अतिरिक्त सुविधाएँ होती हैं।

इस बीच, तीसरे पक्ष की कंपनियां AI एजेंटों के आधार पर सेवाएं बना रही हैं और बेच रही हैं, जो आमतौर पर एलएलएम पर आधारित होती हैं, जिन्हें विशिष्ट कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

लेकिन उन सेवाओं के लिए मूल्य निर्धारित करना आश्चर्यजनक रूप से कठिन है।

"किसी को अगले 12 महीने, दो साल, तीन साल के लिए लागत मॉडल में बांधने की कोशिश करना, ईमानदारी से कहें तो इसका कोई मतलब नहीं है, क्योंकि हम नहीं जानते हैं," सेवियंट, एक पहचान प्रबंधन कंपनी, जो अपनी सेवाओं में एजेंटिक AI को शामिल कर रही है, के साइमन गूच कहते हैं।

साइमन गूच का कहना है कि AI सेवाओं के लिए कीमतें तय करना मुश्किल है।

ऐसा टोकन, एलएलएम के निर्माण खंड और एजेंटिक AI के आसपास तेजी से बदलते अर्थशास्त्र के कारण है।

जब कोई उपयोगकर्ता किसी प्रश्न का उत्तर देने, सॉफ़्टवेयर कोड उत्पन्न करने, या किसी प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए चैटजीपीटी या एंथ्रोपिक क्लाउड जैसे एलएलएम से पूछता है, तो वह संकेत गणितीय टुकड़ों में टूट जाता है जिन्हें टोकन कहा जाता है, जिसे मॉडल द्वारा संसाधित किया जा सकता है।

एलएलएम की प्रतिक्रिया टोकन के रूप में भी आती है, जिसे किसी प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए टेक्स्ट, सॉफ़्टवेयर कोड या कमांड के सेट में परिवर्तित किया जाता है।

समस्या यह है कि यह प्रक्रिया पूरी तरह से पूर्वानुमानित नहीं है।

संकेत में सूक्ष्म बदलाव अलग-अलग उत्तर दे सकते हैं। एक ही संकेत हमेशा एक ही उत्तर नहीं देगा। अलग-अलग मॉडल अलग-अलग उत्तर देंगे।

इस बीच, एजेंटिक सिस्टम में, व्यवसाय निर्णय लेने और कार्रवाई करने के लिए एक साथ कई AI एजेंटों का उपयोग करते हैं, जिससे टोकन का उपयोग और अप्रत्याशितता दोनों बढ़ जाती है।

गोल्डमैन सैक्स के विश्लेषण के अनुसार, हालांकि व्यक्तिगत टोकन की लागत - या उनके भुगतान के लिए उपयोग किए जाने वाले क्रेडिट - हाल के वर्षों में कम हो गए हैं, व्यवसायों और उपभोक्ताओं द्वारा उपभोग किए जाने वाले टोकन की संख्या आसमान छू गई है।

बैंक का अनुमान है कि, बाहरी टोकन की खपत 2026 और 2030 के बीच 24 गुना बढ़कर 120 क्वाड्रिलियन टोकन प्रति माह हो जाएगी, क्योंकि कंपनियां AI एजेंटों का उपयोग करना शुरू कर देंगी।

लेकिन AI सिस्टम का उपयोग करने वाली कंपनियों और व्यक्तियों को अक्सर इस बात पर कमजोर पकड़ होती है कि वे कितने टोकन खर्च कर रहे हैं - जब तक कि वे या तो खत्म नहीं हो जाते या उनका मासिक बिल नहीं मिल जाता।

यहां तक कि माइक्रोसॉफ्ट ने कथित तौर पर अपने इंजीनियरों द्वारा कुछ तीसरे पक्ष के कोडिंग टूल के उपयोग पर रोक लगा दी है, जबकि उबर ने इस साल की शुरुआत में कुछ ही महीनों में एक साल के लिए अपने AI कोडिंग टोकन बजट को तोड़ दिया है।

विल वेंटर्स का कहना है कि कंपनियां अपनी AI लागतों को प्रबंधित करने के लिए संघर्ष कर रही हैं

लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स में डिजिटल इनोवेशन और इंफॉर्मेशन सिस्टम के एसोसिएट प्रोफेसर विल वेंटर्स ने कहा कि कंपनियों को तब पकड़ा जा सकता है जब वे आंतरिक रूप से AI के साथ प्रयोग या कार्यान्वयन करते हैं, क्योंकि कर्मचारी टोकन के माध्यम से खर्च करते हैं।

उन्होंने कहा, "लोगों को उस लागत का प्रबंधन करना वाकई मुश्किल हो रहा है... यह एक गैर-नियतात्मक आउटपुट है, इसलिए यह एक गैर-नियतात्मक मूल्य है।"

कंपनियां इसके आसपास काम करने के तरीके ढूंढ रही हैं।

इंजीनियरिंग सॉफ्टवेयर फर्म स्मार्टआर AI के संस्थापक ओलिवर किंग-स्मिथ का कहना है कि छोटे संगठन "रडार के नीचे उड़ सकते हैं और [फ्लैट शुल्क] व्यक्तिगत खातों का उपयोग कर सकते हैं, जो मुझे यकीन है कि बड़े विक्रेताओं को पसंद नहीं है"।

लेकिन, वह कहते हैं: "किसी समय इसे ख़त्म होना ही चाहिए, क्योंकि बड़े लोग उन खातों पर स्नान कर रहे हैं।"

एक बार जब बड़े AI प्लेटफ़ॉर्म को लाभ दिखाने के लिए शेयरधारकों के दबाव का सामना करना शुरू हो जाता है, तो वह भविष्यवाणी करते हैं: "वे दबाव डालना शुरू कर देंगे।"

किंग-स्मिथ का कहना है कि कंपनियों को इस बारे में भी अधिक सावधानी से सोचना चाहिए कि किस AI मॉडल का उपयोग किया जाए।

यूके अकाउंटिंग सॉफ्टवेयर फर्म iplicit के सीएफओ रॉब स्टील का कहना है कि कंपनियों को भी अपने संकेतों के साथ और अधिक सटीक होने की जरूरत है।

"आप अपने परिवार में किसी को साप्ताहिक दुकान लेने के लिए बिना किसी विस्तृत निर्देश के नहीं भेजेंगे कि आप उस शॉपिंग टोकरी में क्या उम्मीद करते हैं, ठीक है?"

वेंटर्स बताते हैं कि जब कंपनियां AI को ऐसे उत्पाद में बदल देती हैं जिसे हजारों उपयोगकर्ताओं तक पहुंचाया जा सकता है तो स्थिति को नियंत्रित करना मुश्किल हो सकता है।

AI की लागत बढ़नी शुरू हो सकती है। उदाहरण के लिए, प्रबंधकों को एहसास हो सकता है कि उन्हें न केवल मुख्य सॉफ़्टवेयर विकास के लिए, बल्कि परीक्षण, सुरक्षा, या गार्ड रेल को लागू करने जैसे अन्य कार्यों के लिए टोकन की आवश्यकता है।

वेंटनर कहते हैं, "यह विशेष रूप से कठिन है जब आप एजेंटिक प्रक्रियाओं को देख रहे हैं।"

वह कहते हैं, अधिक AI एजेंटों को नियोजित करना एक बटन के क्लिक से किया जा सकता है, जबकि मानव कार्यबल का विस्तार करने के लिए कर्मचारियों की संख्या और भर्ती पर सावधानीपूर्वक चर्चा शामिल होगी।

वेंटर्स बताते हैं, हालांकि टोकन की लागत अप्रत्याशित हो सकती है, यह हो सकता है कि कंपनी अंततः AI के साथ अपने टोकन उपयोग से अधिक मूल्य प्राप्त कर रही हो।

वे कहते हैं, ''यह बिल्कुल कैलकुलेटर के समान नहीं है।'' "जितना अधिक आप इसे देंगे, यह उतना ही महंगा होगा, लेकिन परिणाम उतना ही बेहतर हो सकता है।"

लेकिन कंपनियों को अभी भी उन लागतों को अपने ग्राहकों पर डालना होगा।

सूमो लॉजिक में उत्पाद विपणन के वरिष्ठ निदेशक बिल पीटरसन कहते हैं, ''वास्तव में किसी ने इसका पता नहीं लगाया।''

उन्होंने बताया कि सॉफ्टवेयर फर्म एजेंटिक AI पर आधारित नई सुरक्षा सेवाओं का पूर्वावलोकन कर रही है, लेकिन कॉर्पोरेट ग्राहकों के साथ इस बारे में चर्चा कर रही है कि उनके लिए कैसे शुल्क लिया जाए।

वह सहजता से कहते हैं, ''हम अभी भी आंतरिक रूप से इस बारे में कुछ मज़ेदार बातचीत कर रहे हैं।''

उन्होंने कहा, विकल्पों में सभी स्तरों पर कीमतें बढ़ाना, परिणामों के आधार पर भुगतान करना या घटनाओं के "बंडलों" के लिए शुल्क लेना शामिल हो सकता है।

लेकिन जब भी बड़े भाषा मॉडल प्रदाता अपनी मूल्य निर्धारण रणनीतियों को बदलते हैं, तो वह जो भी मूल्य संरचना चुनता है, उसमें बदलाव हो सकता है।

वे कहते हैं, ''आप परिवर्तनीय मूल्य निर्धारण में लग जाते हैं, और यह हर दो महीने में बदल रहा है।'' "ग्राहकों को यह पसंद नहीं है। कोई भी इस तरह से बजट नहीं बनाता है।"

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