विप्रो के अध्यक्ष ऋषद प्रेमजी ने उल्लेख किया कि आईटी सेवा प्रदाता कंपनियों में ग्राहकों की व्यावसायिक प्रक्रियाओं, सिस्टम और परिचालन वातावरण की गहरी समझ का उपयोग करके एआई पर आधारित दक्षता, नवाचार और विकास प्राप्त करने की क्षमता है।
}विप्रो के अध्यक्ष ऋषद प्रेमजी ने उल्लेख किया कि आईटी सेवा प्रदाता कंपनियों में ग्राहकों की व्यावसायिक प्रक्रियाओं, सिस्टम और परिचालन वातावरण की गहरी समझ का उपयोग करके एआई पर आधारित दक्षता, नवाचार और विकास प्राप्त करने की क्षमता है।
}ग्राहकों की कार्यप्रणाली को समझने के वर्षों के अनुभव के कारण, आईटी सेवा कंपनियां एआई का उपयोग करके अपने सिस्टम को बदलने और व्यवस्थित करने तथा उनसे मूल्य निकालने के लिए एक अनुकूल स्थिति में हैं। हालांकि, इन कंपनियों को लंबे समय तक कम मांग और अस्थिर भू-राजनीतिक माहौल के कारण चुनौतियों का सामना करना पड़ा है, जिसके परिणामस्वरूप पिछले तीन वर्षों में वार्षिक वृद्धि 5 प्रतिशत से कम रही है, और यह प्रवृत्ति इस वर्ष भी बनी रह सकती है।
इसके अलावा, एआई पारंपरिक खिलाड़ियों की आय को कम करता है क्योंकि उन्हें ग्राहकों को बचाए गए धन को स्थानांतरित करना पड़ता है। फिर भी, प्रेमजी ने जोर दिया कि एआई न केवल दक्षता बढ़ाएगा, बल्कि नए विकास और नवाचार के अवसर भी खोलेगा, क्योंकि उद्यम पायलट परियोजनाओं से आगे बढ़कर एआई को अपनी कार्यप्रणाली में एकीकृत करने का प्रयास कर रहे हैं, जिससे एआई-आधारित डेटा और आईटी आधुनिकीकरण की मांग बढ़ रही है।
बुधवार को विप्रो की 80वीं वार्षिक आम बैठक के दौरान, प्रेमजी ने कहा कि 'विकास के नए स्रोत सामने आएंगे। संगठनों को प्रक्रियाओं और कार्यप्रवाहों, उद्यम वास्तुकला और डेटा आधुनिकीकरण पर पुनर्विचार करना चाहिए। यह परिवर्तन की यात्रा नई परिचालन मॉडल, लोगों और एआई के सहयोगात्मक कार्य के साथ धीरे-धीरे की जाएगी।' उन्होंने एक उदाहरण दिया कि एआई का उपयोग करके विप्रो के आंतरिक वित्तीय क्लोजिंग चक्र को 24 घंटे से घटाकर आठ घंटे कर दिया गया था।
इस सप्ताह पहले जारी एसएंडपी ग्लोबल रेटिंग्स की रिपोर्ट में चेतावनी दी गई थी कि अगले तीन वर्षों में भारतीय आईटी सेवा प्रदाताओं को एआई पर शुरू से ही निर्मित फर्मों से बढ़ती प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ेगा, जो उनकी आय के आधार को कमजोर कर सकता है यदि वे प्रतिस्पर्धी बने रहने और अपने स्थायी व्यवसाय की रक्षा करने में विफल रहते हैं। प्रेमजी ने जोड़ा कि पिछले साल उद्योग लगातार कम मांग और भू-राजनीतिक अनिश्चितता के कारण सतर्क था। ग्राहक अभी भी लागत अनुकूलन सौदों पर ध्यान केंद्रित कर रहे थे, यहां तक कि अपने प्रतिभाओं और प्लेटफार्मों को बदलने के लिए एआई में निवेश भी कर रहे थे।
उन्होंने यह भी बताया कि लागत अनुकूलन सौदे, हालांकि बड़े होते हैं, हस्ताक्षर के बाद कार्यान्वयन में काफी समय लेते हैं और परिचालन मार्जिन पर दबाव डालते हैं, क्योंकि पारंपरिक खिलाड़ी बाजार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। इसके विपरीत, एआई-केंद्रित छोटे सौदे तेजी से राजस्व उत्पन्न करते हैं, नियमित राजस्व प्रवाह सुनिश्चित करते हैं और उच्च मार्जिन रखते हैं।
मुख्य कार्यकारी अधिकारी और प्रबंध निदेशक श्रीनिपाल ने स्पष्ट किया कि कॉर्पोरेट एआई केवल बड़े भाषा मॉडल से कहीं अधिक है। इसमें मौजूदा सीमाओं, प्रक्रियाओं के कार्य सिद्धांतों की समझ, विषयगत विशेषज्ञता का एकीकरण, डेटा सुरक्षा और परिवर्तन प्रबंधन शामिल है। इसके अलावा, एआई नए वाणिज्यिक मॉडल में बदलाव को बढ़ावा देता है - प्रयास-आधारित मूल्य निर्धारण से खपत, लेनदेन और व्यावसायिक परिणामों पर आधारित मॉडल तक।
थिंकिंग मशीन्स लैब, जो मिरा मुराती द्वारा स्थापित कंपनी है, जो ओपनएआई की पूर्व प्रौद्योगिकी निदेशक हैं, ने अपने पहले कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, जिसका नाम इंकलिंग है, के लॉन्च की घोषणा की। यह सिस्टम एक ओपन-वेट संरचना का उपयोग करता है, जिससे डेवलपर्स और संगठन अपने स्वयं के डेटासेट का उपयोग करके मॉडल को संशोधित कर सकते हैं।
थिंकिंग मशीन्स लैब ने प्रदर्शन, लागत और अनुकूलनशीलता के बीच संतुलन बनाने के उद्देश्य से इंकलिंग विकसित किया, जो बाजार के अधिक परिष्कृत मालिकाना मॉडलों के खिलाफ सीधी प्रतिस्पर्धा के विपरीत है। हालांकि इंकलिंग में कुल 975 बिलियन पैरामीटर हैं, जो ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी कंपनियों के प्रमुख बंद मॉडलों के अनुमानों की तुलना में कम है, कंपनी का प्रस्ताव उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक समायोज्य विकल्प प्रदान करना है।
कंपनी ने स्वयं घोषित किया कि इंकलिंग को एक व्यापक और संतुलित मूलभूत मॉडल बनने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, जो विभिन्न क्षेत्रों में मजबूत है और अनुकूलन के लिए पर्याप्त रूप से लचीला है। इस बात पर जोर दिया गया कि यह वर्तमान में सबसे शक्तिशाली मॉडल नहीं है, चाहे वह खुला हो या बंद। लगभग एक ट्रिलियन पैरामीटर होने के बावजूद, प्रत्येक क्वेरी के दौरान केवल 41 बिलियन सक्रिय होते हैं, एक ऐसी रणनीति जो, थिंकिंग मशीन्स के अनुसार, कम्प्यूटेशनल खर्च को कम करती है और कार्यों के निष्पादन को तेज करती है।
यह लॉन्च एक ऐसे संदर्भ में हुआ है जहां एआई उद्योग का एक हिस्सा ओपन-वेट मॉडल की वकालत करता है, जो ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी निगमों द्वारा अपनाई गई बंद विकास पद्धति के विपरीत है। थिंकिंग मशीन्स बताती है कि यह पहल 'वॉल्ट गार्डन' की अवधारणा के प्रति क्षेत्र की व्यापक प्रतिक्रिया को दर्शाती है, जहां सिस्टम निर्माता कंपनियों के अनन्य नियंत्रण में होते हैं।
उद्योग के नेताओं, जिनमें पैलेंटिर के सीईओ एलेक्स कार्प और माइक्रोसॉफ्ट के सत्या नडेला शामिल हैं, ने पहले ही इस जोखिम के बारे में चेतावनी दी थी कि कंपनियां रणनीतिक संस्थागत डेटा को केंद्रीकृत सामान्यवादी प्रणालियों को खिलाकर अपने स्वयं के व्यावसायिक मॉडल से समझौता कर सकती हैं जिन पर उनका कोई नियंत्रण नहीं है।
इसके अतिरिक्त, कंपनी उल्लेख करती है कि यह लॉन्च संयुक्त राज्य अमेरिका में विकसित खुले मॉडलों की उपलब्धता बढ़ाने के लिए सिलिकॉन वैली के प्रयास का हिस्सा है, जो चीनी अलीबाबा और ज़ेड.एआई जैसी स्टार्टअप्स द्वारा प्रदान किए गए समाधानों के विकल्प के रूप में कार्य करता है। कंपनी का कहना है कि कई अमेरिकी कंपनियां कम जटिल एआई कार्यों के लिए चीनी ओपन-वेट मॉडलों की ओर स्थानांतरित हो रही हैं, जिससे खर्च कम हो रहा है और रणनीतियों में विविधता आ रही है।
इंकलिंग को टिंकर के माध्यम से अनुकूलित किया जा सकता है, जो थिंकिंग मशीन्स द्वारा पेश किया गया पहला उत्पाद है। यह क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को बड़े एआई मॉडल को फाइन-ट्यून करने की अनुमति देता है, बिना प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले सुपरकंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की आवश्यकता के। इसका उद्देश्य यह संभव बनाना है कि यह काम यहां तक कि एक लैपटॉप से भी किया जा सके।
पिछले महीने, थिंकिंग मशीन्स और हेज फंड ब्रिजवाटर एसोसिएट्स ने एक रिपोर्ट प्रकाशित की जिसमें ब्रिजवाटर के अपने डेटा के साथ चीनी ओपन-वेट मॉडल Qwen3-235B को अनुकूलित करने के लिए टिंकर के उपयोग का विवरण दिया गया था। रिपोर्ट के अनुसार, परिणामी मॉडल ने वित्तीय दस्तावेजों के वर्गीकरण में जीपीटी-5 और क्लॉड ओपस को पीछे छोड़ दिया, साथ ही कंप्यूटिंग लागत में तेरह गुना से अधिक की कमी भी की।
थिंकिंग मशीन्स ने सूचित किया कि इंकलिंग का प्री-ट्रेनिंग शून्य से किया गया था, जिसमें पाठ, छवियों, ऑडियो और वीडियो से बने 45 मिलियन टोकन का उपयोग किया गया था। पोस्ट-ट्रेनिंग चरण, जिसका उद्देश्य मॉडल के व्यवहार को आकार देना है, में कंपनी ने डिस्टिलेशन तकनीकों - जो अन्य एआई मॉडल को संदर्भ के रूप में उपयोग करते हैं - को सुदृढीकरण सीखने की अपनी स्वयं की प्रक्रिया के साथ जोड़ा। पूरी प्रशिक्षण प्रक्रिया एनवीडिया के अत्याधुनिक हार्डवेयर के साथ संचालित की गई थी।
मार्च में, दोनों कंपनियों ने एक दीर्घकालिक साझेदारी को औपचारिक रूप दिया, जिसमें एनवीडिया ने थिंकिंग मशीन्स में निवेश किया। इस समझौते के हिस्से के रूप में, स्टार्टअप ने अपने भविष्य के एआई मॉडल को प्रशिक्षित और संचालित करने के लिए कम से कम एक गीगावाट अगली पीढ़ी के चिप्स को लागू करने का वचन दिया।
थिंकिंग मशीन्स ने आश्वासन दिया कि इंकलिंग को लॉन्च से पहले कठोर सुरक्षा परीक्षणों से गुजारा गया था। विश्लेषण किए गए परिदृश्यों में जैविक हथियार बनाने में मॉडल की क्षमता और साइबर हमलों में हैकर्स का समर्थन करना शामिल था, और सिस्टम ने इन परीक्षणों में अच्छा प्रदर्शन दिखाया। हालांकि, कंपनी स्वीकार करती है कि यह अभी भी जांच कर रही है कि मॉडल में एकीकृत सुरक्षा उपायों को तीसरे पक्ष द्वारा कैसे बदला जा सकता है, जो सिस्टम की खुली प्रकृति के कारण मालिकाना मॉडल डेवलपर्स द्वारा उठाई गई एक चिंता है।
शुक्रवार (10) को, थिंकिंग मशीन्स ने अपना पहला घोषणापत्र जारी किया, जिसमें एआई के भविष्य पर अपना दृष्टिकोण प्रस्तुत किया गया। इस दस्तावेज़ में, कंपनी स्थानीय ज्ञान पर आधारित विकेन्द्रीकृत विकास मॉडल का समर्थन करती है। यह बंद कोड एआई प्रयोगशालाओं के वर्तमान मानक की तुलना 'केंद्रीय योजना' की अवधारणा से करती है। कंपनी के अनुसार, हालांकि यह गणित और शतरंज जैसे विशिष्ट कार्यों में प्रभावी हो सकता है, यह मानव दैनिक कार्य की गतिशीलता को सही ढंग से प्रतिबिंबित नहीं करता है।
अर्थशास्त्री फ्रेडरिक हायेक का हवाला देते हुए, कंपनी तर्क देती है कि 'केंद्रीय योजना बुद्धि की कमी के कारण विफल नहीं होती है, बल्कि उत्पादक ज्ञान की प्रकृति के कारण विफल होती है: अंतर्निहित, स्थानीय, क्षणभंगुर और उन लोगों द्वारा निजी तौर पर रखा गया है जिन्होंने इसे अपने काम के माध्यम से प्राप्त किया है'। इस प्रकार, केंद्रीकृत बुद्धिमत्ता के लिए ज्ञान को समेकित करने का प्रयास समान चुनौतियों का सामना करता है।
ओपनएआई ने बुधवार (15) को प्री-सेल में अपना पहला ब्रांडेड भौतिक उत्पाद, कोडेक्स माइक्रो लॉन्च किया। इस कॉम्पैक्ट कीबोर्ड को कोडेक्स के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंटों की निगरानी और प्रबंधन में सहायता करने के लिए वर्क लाउडर के सहयोग से विकसित किया गया है।
US$ 230 (लगभग ₹1,171.09, करों को छोड़कर) में उपलब्ध यह एक्सेसरी उन पेशेवरों के लिए डिज़ाइन की गई है जो प्रोग्रामिंग के कई स्वचालित कार्यों को करते हैं और कंप्यूटर स्क्रीन पर पूरी तरह निर्भर हुए बिना प्रक्रियाओं की प्रगति को ट्रैक करना चाहते हैं।
कोडेक्स माइक्रो एक अनुकूलन योग्य कीबोर्ड को एकीकृत करता है जिसमें एआई के साथ इंटरैक्शन के लिए विशिष्ट कार्यक्षमताएं होती हैं। इसमें छह पारभासी रोशनी वाले कुंजियाँ हैं, जो एक त्वरित निगरानी पैनल के रूप में कार्य करती हैं, जो कोडेक्स द्वारा निष्पादित प्रक्रियाओं की स्थिति को नेत्रहीन रूप से इंगित करती हैं।
प्रकाश संकेत बताता है कि कोई कार्य संसाधित हो रहा है, रुका हुआ है, पूरा हो गया है या मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता है। यदि किसी एजेंट को निर्णय की आवश्यकता है या कोई त्रुटि मिलती है, तो उपयोगकर्ता को सीधे कीबोर्ड पर एक दृश्य चेतावनी प्राप्त होती है। यह पेशेवरों को एक साथ कई वर्कफ़्लो की निगरानी करने की अनुमति देता है।
रोशन की गई कुंजियों में से किसी एक को सक्रिय करके, उपयोगकर्ता कंप्यूटर पर संबंधित कोडेक्स विंडो तक पहुंच सकता है। निगरानी कार्यों के अलावा, उपकरण सामान्य कार्यों को निष्पादित करने के लिए कॉन्फ़िगर करने योग्य बटन प्रदान करता है, जैसे कोड संशोधनों को अनुमोदित या अस्वीकार करना, परियोजनाओं की शाखाएँ बनाना और आवाज कमांड को सक्रिय करना। सेट में भौतिक अनुकूलन के लिए अतिरिक्त कवर भी शामिल हैं।
डिवाइस की संरचना केवल कोडेक्स के उपयोग तक ही सीमित नहीं है; उपयोगकर्ता विभिन्न शॉर्टकट कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और कंप्यूटर पर अन्य गतिविधियों पर लागू करने के लिए कमांड लेयर्स के बीच स्विच कर सकते हैं। वर्क लाउडर के साथ साझेदारी स्टॉक रहने तक एक सीमित संस्करण सुनिश्चित करती है।
यह लॉन्च ओपनएआई की भाषा मॉडल-आधारित सेवाओं से परे अपनी उपस्थिति का विस्तार करने के प्रयास को चिह्नित करता है। पहले, कंपनी ने हार्डवेयर पहलों का पता लगाया था, जिसमें जॉनी आइव के नेतृत्व वाले डिजाइन समूह के साथ एक परियोजना शामिल थी, जिसका उद्देश्य ऑडियो और छवि द्वारा नियंत्रित एक पोर्टेबल स्क्रीन रहित डिवाइस था। हालांकि, इस परियोजना को तकनीकी और डिजाइन चुनौतियों का सामना करना पड़ा, साथ ही कंपनी के पूर्व कर्मचारियों के साथ एप्पल के बीच कानूनी विवाद से उत्पन्न अनिश्चितता भी थी।
इस प्रकार, कोडेक्स माइक्रो ओपनएआई ब्रांड से आधिकारिक तौर पर जुड़ा पहला भौतिक टुकड़ा बनकर उभरता है, जो उन लोगों के लिए एक विशेष उपकरण प्रदान करता है जो दैनिक रूप से प्रोग्रामिंग एजेंटों का उपयोग करते हैं।
गूगल ने गूगल इमेजेज के बड़े पुनर्गठन की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य अपने खोज इंजन को प्रेरणा और दृश्य खोज पर केंद्रित एक प्लेटफॉर्म में बदलना है, जो पिंटरेस्ट द्वारा प्रदान किए गए अनुभव को दर्शाता है।
कंपनी पारंपरिक खोज उपकरण से सेवा को इंटरनेट पर उपलब्ध दृश्य सामग्री की एक गतिशील और नेविगेट करने योग्य गैलरी में बदलने की योजना बना रही है। गूगल के अनुसार, यह बदलाव उपयोगकर्ताओं के नेविगेशन विकल्पों का विस्तार करना चाहता है। इसके अतिरिक्त, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा छवि निर्माण को शामिल करना उन लोगों के लिए एक विकल्प के रूप में कार्य करता है जो ठीक वही नहीं ढूंढ पाते हैं जो वे चाहते हैं या बाहरी सेवाओं पर निर्भर हुए बिना नई अवधारणाओं को देखना चाहते हैं।
तकनीकी दिग्गज पिंटरेस्ट के समान दृष्टिकोण अपना रहा है, जो फैशन, सजावट और यात्रा जैसे क्षेत्रों में दृश्य प्रेरणाओं को व्यवस्थित करने और खोजने के स्थान के रूप में स्थापित हुआ है। उम्मीद है कि यह परिवर्तन गूगल इकोसिस्टम में उपयोगकर्ताओं द्वारा बिताए जाने वाले समय को बढ़ाएगा और विज्ञापन राजस्व को मजबूत करेगा। एक अन्य लक्ष्य उपयोगकर्ताओं को प्लेटफ़ॉर्म पर ही बनाए रखना है, जिससे वे वेब पर मौजूद न होने वाली छवियों का निर्माण कर सकें, बजाय उन्हें चैटजीपीटी जैसी तृतीय-पक्ष सेवाओं की ओर निर्देशित करने के।
गूगल इमेजेज के नए संस्करण में 'आपके लिए' नामक एक गैलरी पेश की जाएगी, जो उपयोगकर्ता की रुचियों और ब्राउज़िंग इतिहास के अनुसार अनुकूलित छवियां दिखाएगी। पिंटरेस्ट की तरह, इस गैलरी को निरंतर नेविगेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसकी सामग्री वास्तविक समय में अपडेट की जाएगी। उपयोगकर्ताओं के पास 'संग्रह' में सामग्री सहेजने की क्षमता होगी, जिन्हें मुख्य गैलरी के ऊपर टैब में व्यवस्थित किया जा सकता है, जिससे यात्रा लुक विचारों या पढ़ने के कोने की सजावट के सुझावों जैसी विशिष्ट श्रेणियां बनाना संभव हो सकेगा।
नए गूगल इमेजेज को अगले कुछ हफ्तों में संयुक्त राज्य अमेरिका में डेस्कटॉप संस्करण के उपयोगकर्ताओं के लिए लॉन्च किया जाएगा, जिसके लिए गूगल खाते से एक्सेस करना आवश्यक होगा।
गूगल इमेजेज के पुनर्गठन के अलावा, कंपनी ने सीधे खोज में छवि बनाने की कार्यक्षमता भी लागू की है। यह सुविधा उन स्थितियों को पूरा करने के लिए विकसित की गई है जहां उपयोगकर्ता के पास किसी ऐसी छवि का बहुत विशिष्ट विचार होता है जो अभी ऑनलाइन मौजूद नहीं है। इस कार्यक्षमता को खोज के एआई सारांशों में शामिल किया जाएगा और यह टेक्स्ट कमांड को व्यक्तिगत छवियों में बदलने के लिए नए नैनो बनाना मॉडल का उपयोग करेगी।
गूगल ने यह भी उल्लेख किया कि इस नई सुविधा का उपयोग वातावरण में परिवर्तनों का अनुकरण करने या डिजाइन संभावनाओं का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि एक कमरे को लाल रंग से रंगा हुआ देखना या समुद्र तटीय थीम वाला कमरा सोचना। एआई मोड में छवि निर्माण का शुभारंभ अगले कुछ हफ्तों में अंग्रेजी में उन सभी क्षेत्रों के लिए शुरू होगा जो पहले से ही छवि निर्माण का समर्थन करते हैं।