प्रोजेक्ट "शैलोटपीट" और "रफ टाइम्स": सैम ऑल्टमैन के आंतरिक ज्ञापन से ओपनएआई के सबसे बड़े संकट का पता चलता है

और 650 बिलियन डॉलर की समस्या: क्यों ओपनएआई की सफलता निश्चित है

नवंबर 2025 में, प्रौद्योगिकी उद्योग की टेक्टोनिक प्लेटें मौलिक रूप से बदल गईं। लंबे समय तक, ओपनएआई को नए एआई युग का अछूत सम्राट माना जाता था - एक ऐसा डेविड जो सिलिकॉन वैली के दिग्गजों को दिखा रहा था कि नवाचार कैसे काम करता है। लेकिन अजेयता का यह आभामंडल टूटने लगा है। गूगल जेमिनी 3 के रिलीज़ और एंथ्रोपिक के क्लाउड मॉडल के तेज़ी से बढ़ते प्रभाव के साथ, स्थिति बदल गई है। कृत्रिम सुपरइंटेलिजेंस की ओर एक विजयी यात्रा के रूप में शुरू हुआ यह अभियान अब ओपनएआई के लिए तकनीकी ठहराव और आर्थिक वास्तविकताओं के विरुद्ध एक अस्तित्वगत संघर्ष में बदल गया है।

स्थिति विरोधाभासी है: शेयर बाज़ार में ओपनएआई पहले कभी इतना मूल्यवान नहीं रहा, फिर भी इसका तकनीकी नेतृत्व पहले कभी इतना कमज़ोर नहीं रहा। 500 अरब डॉलर के मूल्यांकन वाली सैम ऑल्टमैन की कंपनी, जहाँ आमतौर पर स्थापित तकनीकी दिग्गजों के लिए आरक्षित क्षेत्र में कदम रख रही है, वहीं इसके बाज़ार मूल्य और इसकी वास्तविक कमाई क्षमता के बीच एक ख़तरनाक अंतर मौजूद है। 13 अरब डॉलर का वार्षिक राजस्व, भारी घाटे और सैकड़ों अरबों के बुनियादी ढाँचे की प्रतिबद्धताओं के बिल्कुल विपरीत है। यह आक्रामक विकास मॉडल तब तक कारगर रहा जब तक ओपनएआई के पास बाज़ार में निर्विवाद रूप से सर्वश्रेष्ठ उत्पाद थे। लेकिन अब यही आधार ध्वस्त हो गया है।

जेमिनी 3 के साथ, गूगल न केवल तकनीकी रूप से आगे निकल गया है, बल्कि महत्वपूर्ण क्षेत्रों में ओपनएआई से आगे निकल गया है। पूर्व-प्रशिक्षण के पुनरुत्थान और अपने स्वयं के पारिस्थितिकी तंत्र में व्यापक एकीकरण के माध्यम से, सर्च इंजन की दिग्गज कंपनी ने दर्शाया है कि गहरी पूंजी, मालिकाना हार्डवेयर और डेटा प्रोसेसिंग में दशकों का अनुभव अंततः किसी स्टार्टअप के पहले कदम उठाने के लाभ से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। ओपनएआई का जल्दबाजी में किया गया रणनीतिक पुनर्गठन—जिसका प्रतीक आंतरिक परियोजना "शैलोटपीट" है—इस बात की स्वीकारोक्ति है कि विशुद्ध "तर्क मॉडल" पर उसका पिछला दांव सफल नहीं रहा है।

निम्नलिखित लेख इस शक्ति परिवर्तन की संरचना का विश्लेषण करता है। यह बताता है कि कैसे तकनीकी गलत अनुमान, वित्तीय तंगी और प्रतिस्पर्धा का पुनरुत्थान एक ऐसा विषाक्त मिश्रण तैयार करते हैं जो न केवल ओपनएआई के भविष्य को, बल्कि पूरे एआई उद्योग की संरचना को भी पुनर्परिभाषित कर सकता है।

के लिए उपयुक्त:

• क्या यही AI क्रांति है? जेमिनी 3.0 बनाम ओपनएआई: बात बेहतर मॉडल की नहीं, बल्कि बेहतर रणनीति की है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का पूर्व अग्रणी अपने भविष्य के लिए संघर्ष कर रहा है - जबकि गूगल कच्ची तकनीकी शक्ति के साथ शक्ति संतुलन को बदल रहा है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रभुत्व की वैश्विक दौड़ ने नवंबर 2025 में एक नाटकीय मोड़ ले लिया। वर्षों से ओपनएआई की जो सुरक्षित नेतृत्व स्थिति मानी जा रही थी, वह कुछ ही महीनों में एक अनिश्चित रक्षात्मक स्थिति में बदल गई। गूगल के जेमिनी 3 के लॉन्च ने न केवल एक तकनीकी मील का पत्थर साबित किया, बल्कि एआई बाज़ार की संरचना के बारे में बुनियादी मान्यताओं को भी चुनौती दी। एक आंतरिक ज्ञापन में, ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने अपने कर्मचारियों को आने वाले कठिन समय के प्रति आगाह किया और स्वीकार किया कि गूगल की हालिया प्रगति कंपनी के लिए अस्थायी आर्थिक बाधाएँ पैदा कर सकती है। यह असामान्य रूप से स्पष्ट आकलन उस स्थिति की नाज़ुकता को उजागर करता है, जो हाल तक दुर्गम लगती थी।

इस बदलाव का परिमाण इस क्षेत्र के मूल्यांकन तर्क के संदर्भ में ही स्पष्ट होता है। OpenAI का वर्तमान मूल्यांकन लगभग 500 अरब डॉलर है, फिर भी इसका वार्षिक राजस्व केवल 13 अरब डॉलर है। बाजार पूंजीकरण और वास्तविक राजस्व के बीच यह अत्यधिक अंतर घातीय वृद्धि और निरंतर तकनीकी श्रेष्ठता की धारणा पर आधारित है। Google का Gemini 3 इन दोनों धारणाओं को एक साथ कमज़ोर करता है। यह मॉडल लगभग सभी मानकीकृत बेंचमार्क में OpenAI के GPT-5.1 से बेहतर प्रदर्शन करता है, और ऐसी क्षमताएँ प्रदर्शित करता है जिन्हें विकसित करने के लिए OpenAI स्वयं अभी भी प्रयासरत है।

आर्थिक निहितार्थ बाज़ार हिस्सेदारी में अल्पकालिक बदलावों से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। ओपनएआई सालाना लगभग आठ अरब डॉलर खर्च करता है, और पिछले साल उसे पाँच अरब डॉलर का घाटा हुआ। इस घाटे को केवल निरंतर पूंजी प्रवाह से ही पूरा किया जा सकता है, जो बदले में इसके तकनीकी नेतृत्व में निवेशकों के विश्वास पर निर्भर करता है। अगर यह नेतृत्व कमज़ोर हो जाता है, तो पूरा वित्तपोषण तर्क ध्वस्त हो जाता है। स्थिति उस तेज़ गति वाली ट्रेन की तरह है जिसका ईंधन पूरी गति से चलते हुए भी खत्म हो गया हो।

सैम ऑल्टमैन के आंतरिक ज्ञापन का प्राथमिक स्रोत द इन्फॉर्मेशन है, जो तकनीकी उद्योग में विशेषज्ञता वाला एक समाचार प्रकाशन है।

यह ज्ञापन मूल रूप से 20 नवंबर, 2025 को द इन्फॉर्मेशन द्वारा प्रकाशित किया गया था। मूल लेख का शीर्षक है, "ऑल्टमैन मेमो ने पुनरुत्थानशील गूगल के कारण 'कठिन परिस्थितियों' का पूर्वानुमान लगाया" या "ओपनएआई के सीईओ पुनरुत्थानशील गूगल के समक्ष संभावित आर्थिक चुनौतियों का सामना कर रहे हैं"।

सूचना द्वारा प्रकाशित ज्ञापन को बाद में कई अन्य मीडिया आउटलेट्स द्वारा उठाया गया, जिनमें शामिल हैं:

• टाइम्स ऑफ इंडिया
• इकोनॉमिक टाइम्स
• आउटलुक बिजनेस
• भविष्यवाद

यह मेमो सैम ऑल्टमैन द्वारा ओपनएआई कर्मचारियों को लिखा गया एक आंतरिक संचार था और कंपनी के एक सूत्र द्वारा द इन्फॉर्मेशन को लीक किया गया था। मेमो में, ऑल्टमैन ने गूगल की प्रगति से "अस्थायी आर्थिक प्रतिकूलताओं" की चेतावनी दी थी और कहा था कि उन्हें "कठिन परिस्थितियों" की आशंका है।

तकनीकी सफलता की संरचना

जेमिनी 3 के साथ गूगल की सफलता एक कथित रूप से समाप्त हो चुकी विकास पद्धति के एक मौलिक पुनर्मूल्यांकन पर आधारित है। पूर्व-प्रशिक्षण, वह मूलभूत चरण जिसमें एआई मॉडल विशाल डेटासेट से सीखते हैं, शोध समुदाय के कुछ लोगों द्वारा काफी हद तक समाप्त माना गया था। स्केलिंग सिद्धांत, जो वर्षों से बड़े मॉडल और अधिक डेटा के माध्यम से पूर्वानुमानित प्रदर्शन सुधार का वादा करते रहे थे, अपनी भौतिक और आर्थिक सीमाओं तक पहुँचते दिख रहे थे। ओपनएआई ने अपना रणनीतिक ध्यान तथाकथित तर्क मॉडल जैसे o1 पर केंद्रित करके प्रतिक्रिया व्यक्त की, जो अनुमान लगाने के दौरान लंबे समय तक सोचने के माध्यम से अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाते हैं।

हालाँकि, गूगल ने यह साबित कर दिया है कि इस कथित रूप से असफल प्रोसेसर में अभी भी काफी क्षमताएँ हैं। गूगल डीपमाइंड के प्रमुख डेमिस हसाबिस ने इस अंतर्दृष्टि का सार संक्षेप में प्रस्तुत किया: हालाँकि अब पीढ़ी दर पीढ़ी प्रदर्शन में कोई घातीय उछाल नहीं है, फिर भी प्री-ट्रेनिंग में निवेश पर रिटर्न असाधारण रूप से अच्छा बना हुआ है। जेमिनी 3 प्रो ने पीएचडी-स्तरीय वैज्ञानिक तर्क के लिए GPQA डायमंड बेंचमार्क पर 91.9 प्रतिशत अंक प्राप्त किए हैं, जो GPT-5.1 से लगभग चार प्रतिशत अंक अधिक है। अमूर्त दृश्य तर्क में इसका प्रदर्शन और भी प्रभावशाली है: ARC-AGI-2 बेंचमार्क पर 31.1 प्रतिशत के साथ, जेमिनी 3, GPT-5.1 के प्रदर्शन को लगभग दोगुना कर देता है और अपने पूर्ववर्ती से छह गुना से भी अधिक बेहतर प्रदर्शन करता है।

इस तकनीकी श्रेष्ठता का आर्थिक महत्व ठोस अनुप्रयोग क्षेत्रों में स्पष्ट रूप से दिखाई देता है। एल्गोरिथम समस्या-समाधान में, जेमिनी 3 प्रो ने लाइवकोडबेंच प्रो पर 2439 की एलो रेटिंग प्राप्त की है, जो GPT-5.1 से लगभग 200 अंक अधिक है। यह कोई अकादमिक मीट्रिक नहीं है, बल्कि इन मॉडलों का उपयोग करने वाले डेवलपर्स की उत्पादकता का प्रत्यक्ष संकेतक है। ऐसे बाज़ार में जहाँ ओपनएआई अपना 70 प्रतिशत राजस्व एपीआई एक्सेस और एंटरप्राइज़ ग्राहकों से उत्पन्न करता है, तकनीकी हीनता तत्काल राजस्व हानि में परिवर्तित हो जाती है।

ओपनएआई की पूर्व-प्रशिक्षण समस्याएँ GPT-5 के विकास के दौरान स्पष्ट हो गईं, जहाँ स्थापित स्केलिंग अनुकूलन अब काम नहीं कर रहे थे। कंपनी को एहसास हुआ कि प्रदर्शन सुधारने के पारंपरिक तरीके अपनी प्रभावशीलता खो चुके थे। इसके जवाब में, ओपनएआई ने GPT-4.5 की तुलना में काफी कम पूर्व-प्रशिक्षण बजट के साथ GPT-5 विकसित किया, लेकिन सुदृढीकरण अधिगम का उपयोग करके गहन प्रशिक्षण-पश्चात अनुकूलन के साथ इसकी भरपाई की। यह रणनीति अल्पावधि में सफल रही, लेकिन इसने एक संरचनात्मक कमजोरी पैदा कर दी: ओपनएआई ने एक ऐसी कार्यप्रणाली में विशेषज्ञता हासिल की थी, जो नवीन क्षमताएँ उत्पन्न करते हुए, मूल मॉडल आधार की उपेक्षा करती थी।

रणनीतिक पुनर्स्थापन और शैलोटपीट परियोजना

ऑल्टमैन का ज्ञापन न केवल समस्या का निदान करता है, बल्कि ओपनएआई की प्रति-रणनीति की रूपरेखा भी प्रस्तुत करता है। इसके मूल में एक नए मॉडल का विकास है, जिसका कोडनेम शैलोटपीट है, जिसे विशेष रूप से पहचानी गई पूर्व-प्रशिक्षण कमियों को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। नाम ही अपने आप में प्रोग्रामेटिक है: पीट मिट्टी में शैलोट अच्छी तरह से नहीं उगते, और सब्सट्रेट आदर्श से कोसों दूर है। इस प्रकार ओपनएआई यह स्वीकार करता है कि उसके मौजूदा मॉडलों की नींव में ऐसी कमज़ोरियाँ हैं जिन्हें सतह अनुकूलन के माध्यम से दूर नहीं किया जा सकता।

शैलोटपीट का विकास एक व्यापक रणनीतिक पुनर्संरेखण का हिस्सा है। अपने ज्ञापन में, ऑल्टमैन अत्यधिक महत्वाकांक्षी दांवों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता पर ज़ोर देते हैं, भले ही इससे ओपनएआई को अस्थायी रूप से नुकसान हो। इन दांवों में से एक है एआई अनुसंधान का स्वचालन, एक व्यापक दृष्टिकोण जिसका उद्देश्य नए मॉडलों के विकास चक्र को नाटकीय रूप से छोटा करना है। यह केवल दक्षता अनुकूलन नहीं है, बल्कि खेल के मैदान को मौलिक रूप से बदलने का एक प्रयास है: यदि एआई प्रणालियाँ अपने विकास को गति दे सकती हैं, तो यह विशाल संसाधनों वाले स्थापित खिलाड़ियों के संरचनात्मक लाभों को कम कर सकता है।

ओपनएआई की वित्तीय स्थिति इस रणनीति की तात्कालिकता को रेखांकित करती है। कंपनी को माइक्रोसॉफ्ट और अन्य साझेदारों के प्रति अपनी बुनियादी ढाँचे संबंधी प्रतिबद्धताओं को पूरा करने के लिए 2029 तक लाभप्रदता हासिल करनी होगी। ये प्रतिबद्धताएँ लगभग 60 अरब डॉलर प्रति वर्ष की हैं, जबकि अगले कुछ वर्षों में क्लाउड बुनियादी ढाँचे की वर्तमान प्रतिबद्धताएँ 650 अरब डॉलर से अधिक हो जाएँगी। इन प्रतिबद्धताओं और 13 अरब डॉलर के वर्तमान राजस्व के बीच का अंतर समस्या की गंभीरता को दर्शाता है।

साथ ही, ओपनएआई माइक्रोसॉफ्ट पर अपनी निर्भरता कम करने के लिए एक विविधीकरण रणनीति पर काम कर रहा है। जनवरी 2025 में घोषित साझेदारी समायोजन ओपनएआई को पहली बार ओरेकल जैसे प्रतिस्पर्धियों के कंप्यूटिंग संसाधनों का भी उपयोग करने की अनुमति देता है। हालाँकि माइक्रोसॉफ्ट के पास नई क्षमता के लिए पहले इनकार का अधिकार बरकरार है, लेकिन इस विशिष्टता का हनन हुआ है। ओपनएआई के लिए, इसका संभावित अर्थ नए मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक विशाल GPU क्लस्टर्स तक तेज़ पहुँच है। स्टारगेट पहल, जो ओपनएआई, ओरेकल, सॉफ्टबैंक और माइक्रोसॉफ्ट के बीच एक सहयोग है, चार वर्षों में डेटा केंद्रों में 500 बिलियन डॉलर का निवेश करने के लिए तैयार है। टेक्सास के एबिलीन में पहली सुविधा पहले से ही Nvidia GB200 GPU क्लस्टर्स के साथ चालू है।

व्यापार मॉडल की आर्थिक नाजुकता

अग्रणी एआई कंपनियों के व्यावसायिक मॉडल नेटवर्क प्रभावों और तकनीकी लॉक-इन पर एक अंतर्निहित दांव पर आधारित हैं। ओपनएआई ने इस रणनीति को काफी सफलता के साथ अपनाया है: चैटजीपीटी नवंबर 2025 तक लगभग 700 से 800 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं तक पहुँच गया, जो फरवरी की संख्या से दोगुना है। यह प्लेटफ़ॉर्म प्रतिदिन 2.5 बिलियन प्रश्नों को संसाधित करता है और दुनिया भर में सबसे अधिक देखी जाने वाली वेबसाइटों में पाँचवें स्थान पर है। यह उपयोगकर्ता आधार शुरू में एक अभेद्य खाई प्रतीत होता है, लेकिन रूपांतरण दरें एक बुनियादी कमजोरी को उजागर करती हैं: केवल चार से दस प्रतिशत उपयोगकर्ता ही सदस्यता के लिए भुगतान करते हैं।

इस प्रकार, आर्थिक व्यवहार्यता दो महत्वपूर्ण मान्यताओं पर निर्भर करती है: पहली, कि उपयोगकर्ता आधार लगातार तेज़ी से बढ़ रहा है, जिससे छोटी रूपांतरण दरें भी पूर्ण राजस्व वृद्धि को सक्षम बनाती हैं; दूसरी, कि तकनीकी श्रेष्ठता उपयोगकर्ताओं को प्लेटफ़ॉर्म से बांधे रखती है और प्रतिस्पर्धियों के पास जाने की लागत ऊँची बनी रहती है। गूगल का जेमिनी 3 दोनों मान्यताओं को कमज़ोर करता है। तकनीकी समानता, या यहाँ तक कि हीनता, ओपनएआई को तेज़ी से बढ़ते हुए वस्तु-आधारित बाज़ार में एक अदला-बदली योग्य प्रदाता बनाती है।

लागत संरचना इस समस्या को और बढ़ा देती है। बड़े भाषा मॉडलों को प्रशिक्षित करने और उन्हें परिचालनात्मक रूप से लागू करने के लिए बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। ओपनएआई परियोजनाओं का कंप्यूटिंग बजट 2024 से 2030 तक $450 बिलियन से अधिक है, जिसमें कुल प्रतिबद्धताएँ लगभग $650 बिलियन हैं, जिनमें से कुछ 2030 से आगे तक फैली हुई हैं। इन निवेशों को राजस्व द्वारा उचित ठहराया जाना चाहिए, जो बदले में बाजार हिस्सेदारी पर निर्भर करता है। एक दुष्चक्र शुरू होता है: यदि ओपनएआई बाजार हिस्सेदारी खो देता है, तो राजस्व कम हो जाता है, जिससे आगे निवेश करने की उसकी क्षमता सीमित हो जाती है और इस प्रकार उसकी तकनीकी प्रतिस्पर्धात्मकता और कम हो जाती है।

तुलनात्मक विश्लेषण समस्या की गंभीरता को दर्शाते हैं। क्लाउड मॉडल का उपयोग करने वाले प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धी, एंथ्रोपिक का वर्तमान मूल्यांकन $170 बिलियन है और अनुमानित वार्षिक राजस्व $4 बिलियन है। ओपनएआई और एंथ्रोपिक को अपने वर्तमान मूल्यांकन को सही ठहराने के लिए 2030 तक संयुक्त रूप से $300 बिलियन से अधिक का राजस्व प्राप्त करना होगा—यह मानते हुए कि मुक्त नकदी प्रवाह मार्जिन 27 प्रतिशत है, जो अल्फाबेट या माइक्रोसॉफ्ट के बराबर है। तुलनात्मक रूप से, एआई चिप्स के अग्रणी प्रदाता, एनवीडिया का 2030 तक केवल $350 बिलियन का राजस्व उत्पन्न करने का अनुमान है।

संरचनात्मक लाभ धारक के रूप में गूगल

एआई की दौड़ में गूगल की स्थिति ओपनएआई से मौलिक रूप से भिन्न है क्योंकि यह विविध राजस्व धाराओं वाले एक स्थापित पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत है। कंपनी मुख्य रूप से विज्ञापन और क्लाउड सेवाओं के माध्यम से $300 बिलियन से अधिक का वार्षिक राजस्व उत्पन्न करती है, जिससे एआई विकास को एक रणनीतिक निवेश के रूप में देखा जा सकता है जिसका अल्पावधि में लाभदायक होना आवश्यक नहीं है। यह वित्तीय मजबूती गूगल को उन क्षेत्रों में प्रयोग और निवेश करने की अनुमति देती है जहाँ ओपनएआई जैसी विशुद्ध एआई कंपनियों को राजस्व उत्पन्न करने के लिए तत्काल दबाव का सामना करना पड़ता है।

वितरण के लाभ भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं। Google ने जेमिनी को अपने सर्च इंजन में एकीकृत किया है, जो प्रतिदिन अरबों प्रश्नों को संसाधित करता है, 1.5 अरब से ज़्यादा उपयोगकर्ताओं वाले Gmail में, Google Docs, Sheets और संपूर्ण Workspace सुइट में। यह सर्वव्यापीता निष्क्रिय प्रदर्शन का निर्माण करती है: उपयोगकर्ता अपने दैनिक डिजिटल वर्कफ़्लो में बिना किसी सक्रिय AI टूल खोजे जेमिनी का सामना कर पाते हैं। भले ही GPT-5.1 या क्लाउड सॉनेट 4.5 विशिष्ट बेंचमार्क में थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करते हों, Google अपने मॉडल को अरबों लोगों के सामने रखता है।

तकनीकी ऊर्ध्वाधर एकीकरण इन लाभों को और बढ़ा देता है। गूगल टीपीयू (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट) का उपयोग करके अपने स्वयं के एआई चिप्स विकसित करता है, संपूर्ण क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को नियंत्रित करता है, और दशकों के डेटा संग्रह से प्राप्त अद्वितीय प्रशिक्षण संसाधनों का उपयोग करता है। संपूर्ण मूल्य श्रृंखला पर यह नियंत्रण लागत कम करता है और ऐसे अनुकूलन संभव बनाता है जो तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के लिए उपलब्ध नहीं हैं। जैसा कि एक रेडिट टिप्पणीकार ने संक्षेप में कहा: गूगल हार्डवेयर, डेटा केंद्रों, वितरण चैनलों और स्वयं सूचना को नियंत्रित करता है।

ऐतिहासिक उदाहरण शुरुआती बाज़ार नेतृत्व को ज़रूरत से ज़्यादा आंकने के ख़िलाफ़ चेतावनी देते हैं। 1990 के दशक के अंत में इंटरनेट एक्सप्लोरर ने 90 प्रतिशत से ज़्यादा बाज़ार हिस्सेदारी के साथ ब्राउज़र बाज़ार पर अपना दबदबा बनाया और इसे अजेय माना जाता था, लेकिन तकनीकी रूप से बेहतर विकल्पों के सामने एक दशक के भीतर ही इसे हाशिए पर धकेल दिया गया। याहू और एओएल, जो कभी इंटरनेट एक्सेस के पर्याय थे, गूगल और अन्य कंपनियों द्वारा विस्थापित कर दिए गए। तकनीकी बाज़ारों में पहले कदम रखने वाले के फ़ायदे अक्सर अस्थायी साबित होते हैं अगर ऊर्ध्वाधर एकीकरण की कमी या वित्तीय कमज़ोरी जैसी संरचनात्मक कमियों को दूर नहीं किया जा सकता।

निवेशक परिप्रेक्ष्य और मूल्यांकन जोखिम

ओपनएआई का 500 अरब डॉलर का मूल्यांकन, प्रौद्योगिकी उद्योग के इतिहास में वर्तमान आय और बाज़ार पूंजीकरण के बीच सबसे ज़्यादा अंतरों में से एक है। यह मूल्यांकन लगभग 38 के राजस्व गुणक का संकेत देता है, जबकि स्थापित तकनीकी दिग्गज 5 से 15 के बीच के गुणकों पर कारोबार करते हैं। इस प्रीमियम का औचित्य इस धारणा पर आधारित है कि ओपनएआई उभरते एआई बाज़ार के एक बड़े हिस्से पर कब्ज़ा कर लेगा।

अनुभवजन्य विकासों द्वारा इस धारणा को लगातार चुनौती दी जा रही है। मार्च 2025 में हुए सबसे हालिया फंडिंग राउंड, जिसमें ओपनएआई का मूल्यांकन 300 अरब डॉलर आंका गया था, को पाँच गुना अधिक अभिदान मिला था। नवंबर में हुए अगले राउंड, जिसमें मूल्यांकन 500 अरब डॉलर तक पहुँच गया था, को मुख्य रूप से मौजूदा शेयरों की द्वितीयक बिक्री के माध्यम से जुटाया गया था, न कि नए पूंजी निवेश के माध्यम से। यह धारणा में बदलाव का संकेत देता है: शुरुआती निवेशक आंशिक प्राप्ति के अवसरों का लाभ उठा रहे हैं, जबकि नए निवेशक अतिरिक्त प्राथमिक पूंजी प्रदान करने के लिए कम इच्छुक हैं।

डॉट-कॉम बुलबुले से तुलना अपरिहार्य है। सैम ऑल्टमैन ने खुद सार्वजनिक रूप से कहा है कि उन्हें एआई बुलबुले की आशंका है, उन्होंने बाजार की स्थितियों की तुलना डॉट-कॉम बूम से की है और निवेशकों के अत्यधिक उत्साह के प्रति चेतावनी दी है। साथ ही, वह डेटा सेंटर के विस्तार पर खरबों डॉलर खर्च होने का अनुमान लगा रहे हैं और अर्थशास्त्रियों की चिंताओं का जवाब देते हुए सभी से ओपनएआई को अपना काम करने देने का आग्रह कर रहे हैं। यह बयानबाजी 1990 के दशक के उत्तरार्ध के अहंकार की याद दिलाती है, जब बुनियादी मूल्यांकन के सवालों को एक नए प्रतिमान के संदर्भ में दरकिनार कर दिया गया था।

रॉयटर्स और अन्य संस्थानों के विश्लेषकों ने गणना की है कि ओपनएआई और एंथ्रोपिक को अपने संयुक्त मूल्यांकन को सही ठहराने के लिए 2030 तक 300 अरब डॉलर से अधिक का संयुक्त वार्षिक राजस्व प्राप्त करना होगा। इसका मतलब है कि दोनों कंपनियों को संयुक्त रूप से एआई चिप्स के क्षेत्र में निर्विवाद रूप से अग्रणी एनवीडिया जितना ही राजस्व अर्जित करना होगा। गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, मेटा और कई अन्य कंपनियों से बढ़ती प्रतिस्पर्धा को देखते हुए, यह परिदृश्य बहुत ही असंभव प्रतीत होता है।

व्यापक एआई बाज़ार में हो रहे विकास के कारण स्थिति और भी बिगड़ गई है। एमआईटी के एक अध्ययन से पता चला है कि 95 प्रतिशत कंपनियों को जनरेटिव एआई में अपने निवेश पर कोई मापनीय रिटर्न नहीं मिल रहा है। इस खोज के कारण नवंबर में तकनीकी क्षेत्र में भारी बिकवाली हुई, जिसमें एनवीडिया में 3.5 प्रतिशत और पैलंटिर में लगभग 10 प्रतिशत की गिरावट आई। एआई से वादा किए गए रिटर्न के न मिलने के किसी भी संकेत पर बाज़ार में घबराहट बढ़ रही है।

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पूर्व-प्रशिक्षण युग का पुनर्जागरण और एल्गोरिथम संबंधी सफलताएँ

जेमिनी 3 के साथ गूगल की सफलता, प्रदर्शन लाभ के प्राथमिक स्रोत के रूप में पूर्व-प्रशिक्षण के पुनर्वास का प्रतीक है। यह विकास उन कहानियों का खंडन करता है जो स्केलिंग के अंत की घोषणा करती थीं। वास्तविकता अधिक सूक्ष्म है: हालाँकि पूर्व-प्रशिक्षण अब घातीय छलांग नहीं देता, फिर भी सही तरीकों का उपयोग करने पर व्यवस्थित, पर्याप्त सुधार प्राप्त किए जा सकते हैं।

जेमिनी 3 की वास्तुकला कई एल्गोरिथम नवाचारों को एकीकृत करती है। यह मॉडल गूगल डीपमाइंड के मुख्य वैज्ञानिक जेफ डीन द्वारा विकसित विशेषज्ञों के मिश्रण वाली संरचना का उपयोग करता है। यह वास्तुकला प्रत्येक क्वेरी के लिए केवल कुछ मापदंडों को सक्रिय करती है, जिससे उच्च क्षमता बनाए रखते हुए दक्षता प्राप्त होती है। जेमिनी 3 बहु-मॉडल एकीकरण में भी क्षमताएँ प्रदर्शित करता है जो सरल टेक्स्ट-टू-इमेज अनुवाद से आगे बढ़कर जटिल दृश्य तर्क कार्यों को भी शामिल करता है।

जेमिनी 3 का डीप थिंक मोड, ओपनएआई के रीजनिंग मॉडलों के प्रति गूगल की प्रतिक्रिया को दर्शाता है। प्री-ट्रेनिंग और रीजनिंग को प्रतिस्पर्धी प्रतिमान मानने के बजाय, गूगल दोनों को एकीकृत करता है। डीप थिंक, बिना किसी सहायता के ह्यूमैनिटी के लास्ट एग्जाम बेंचमार्क पर 41 प्रतिशत और कोड निष्पादन के साथ ARC-AGI-2 पर 45.1 प्रतिशत अंक प्राप्त करता है। ये परिणाम दर्शाते हैं कि प्री-ट्रेनिंग और टेस्ट-टाइम कंप्यूट के बीच का द्वंद्व एक झूठा द्वंद्व है: इष्टतम प्रणालियाँ दोनों दृष्टिकोणों को जोड़ती हैं।

प्रतिस्पर्धी गतिशीलता के लिए इस खोज के महत्व को कम करके नहीं आंका जा सकता। ओपनएआई ने टेस्ट-टाइम कंप्यूट में विशेषज्ञता हासिल की थी क्योंकि प्री-ट्रेनिंग स्केलिंग अब काम नहीं कर रही थी। गूगल अब यह साबित कर रहा है कि अगर सही तरीके से काम किया जाए तो प्री-ट्रेनिंग में अभी भी क्षमता है। इसका मतलब है कि ओपनएआई न केवल तकनीकी रूप से पिछड़ गया है, बल्कि रणनीतिक रूप से एक ऐसी कार्यप्रणाली पर निर्भर रहा है जो अधूरी साबित हो रही है।

डेमिस हसबिस ने कई साक्षात्कारों में इस एकीकृत दृष्टिकोण को स्पष्ट किया है। वे इस बात पर ज़ोर देते हैं कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AI) के मार्ग के लिए केवल विस्तार ही नहीं, बल्कि अनेक नवाचारों की आवश्यकता है। इन नवाचारों में लंबी अवधि तक जटिल कार्यों पर नज़र रखने में सक्षम एजेंट प्रणालियाँ, भौतिक वास्तविकता के आंतरिक निरूपण विकसित करने वाले विश्व मॉडल, और सीमित उदाहरणों से प्रणालियों को सामान्यीकरण करने की अनुमति देने वाली मेटा-लर्निंग क्षमताएँ शामिल हैं। Google इन सभी क्षेत्रों में व्यवस्थित रूप से निवेश कर रहा है, जबकि OpenAI ने मुख्य रूप से तर्क पर ध्यान केंद्रित किया है।

के लिए उपयुक्त:

• वैश्विक तुलना में एआई रणनीतियाँ: एक तुलना (अमेरिका बनाम यूरोपीय संघ बनाम जर्मनी बनाम एशिया बनाम चीन)

तर्क मॉडल की भूमिका और उनकी सीमाएँ

ओपनएआई का o1 मॉडल और उसके उत्तराधिकारी एआई विकास में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। मुख्य रूप से बड़े मॉडलों और अधिक प्रशिक्षण डेटा के माध्यम से स्केलिंग करने के बजाय, ये प्रणालियाँ तर्क की लंबी श्रृंखलाएँ विकसित करने के लिए अनुमान लगाने के दौरान कंप्यूटिंग समय का निवेश करती हैं। इस दृष्टिकोण ने विशिष्ट क्षेत्रों, विशेष रूप से गणित, कोडिंग और औपचारिक तर्क में, जहाँ सत्यापन योग्य परिणाम प्रतिक्रिया के रूप में कार्य करते हैं, प्रभावशाली सफलता प्राप्त की है।

हालाँकि, इस दृष्टिकोण की सीमाएँ तेज़ी से स्पष्ट होती जा रही हैं। Apple शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि समस्याओं में ज़रा सा भी बदलाव करने पर तर्क मॉडल का प्रदर्शन नाटकीय रूप से ख़राब हो जाता है। गणितीय समस्याओं में केवल संख्याएँ या नाम बदलने से ही प्रदर्शन में उल्लेखनीय गिरावट आती है। इससे भी गंभीर बात यह है कि तार्किक रूप से अप्रासंगिक लेकिन सतही तौर पर विश्वसनीय जानकारी जोड़ने से o1-preview के प्रदर्शन में 17.5 प्रतिशत, o1-mini के प्रदर्शन में 29.1 प्रतिशत और कम प्रदर्शन करने वाले मॉडलों के प्रदर्शन में 65.7 प्रतिशत तक की गिरावट आई।

ये निष्कर्ष बताते हैं कि तर्क मॉडल वास्तव में सामान्य समस्या-समाधान रणनीतियाँ विकसित नहीं करते, बल्कि मुख्यतः सीखे हुए पैटर्न की नकल करते हैं। ये उन छात्रों की तरह व्यवहार करते हैं जिन्होंने विशिष्ट प्रकार की समस्याओं को याद तो कर लिया है, लेकिन थोड़े अलग फॉर्मूलेशन का सामना करने पर असफल हो जाते हैं। यह केवल एक अकादमिक आलोचना नहीं है, बल्कि इसके तत्काल व्यावहारिक निहितार्थ हैं: मानकीकृत फॉर्मूलेशन के बिना जटिल, बहुआयामी समस्याओं से जुड़े वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में, ये प्रणालियाँ अविश्वसनीय बनी रहती हैं।

तर्क मॉडलों की लागत संरचना उनकी सीमाओं को और बढ़ा देती है। पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, जहाँ पूर्व-प्रशिक्षण सबसे अधिक गणना-गहन चरण होता है, तर्क मॉडलों के लिए यह संबंध उलट होता है। प्रशिक्षण के बाद और अनुमान प्रमुख लागत कारक बन जाते हैं, जिससे स्केलिंग आर्थिक रूप से चुनौतीपूर्ण हो जाती है। ओपनएआई को प्रत्येक o1 क्वेरी के लिए तुलनीय GPT-4 क्वेरी की तुलना में काफ़ी अधिक गणना करनी पड़ती है, जबकि उपयोगकर्ता आनुपातिक रूप से अधिक भुगतान करने को तैयार नहीं होते।

पूर्व-प्रशिक्षण-अनुकूलित मॉडलों में तर्क क्षमताओं का Google द्वारा एकीकरण एक बेहतर दृष्टिकोण साबित हो सकता है। डीप थिंक के साथ जेमिनी 3, o1 की तुलना में तुलनीय या बेहतर तर्क प्रदर्शन प्राप्त करता है, लेकिन यह एक मज़बूत आधार पर निर्मित है। इससे पता चलता है कि इष्टतम आर्किटेक्चर तर्क को पूर्व-प्रशिक्षण के प्रतिस्थापन के रूप में नहीं, बल्कि एक मज़बूत आधार मॉडल के पूरक के रूप में उपयोग करता है।

प्रतिस्पर्धी गतिशीलता और एंथ्रोपिक की पकड़

एंथ्रोपिक का क्लाउड परिवार, विशेष रूप से सॉनेट 4.5, एआई प्रतियोगिता में एक गंभीर तीसरी शक्ति के रूप में स्थापित हो रहा है। क्लाउड सॉनेट 4.5 ने वास्तविक दुनिया की सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग समस्याओं के लिए SWE-बेंच सत्यापित बेंचमार्क पर 77.2 प्रतिशत अंक प्राप्त किए, जिससे यह इस महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र में अग्रणी मॉडल बन गया। समानांतर परीक्षण-समय गणना के साथ, यह प्रदर्शन 82 प्रतिशत तक बढ़ जाता है, एक ऐसा स्तर जिसकी बराबरी न तो GPT-5.1 और न ही जेमिनी 3 कर सकते हैं।

सुरक्षा और संरेखण पर एंथ्रोपिक का रणनीतिक ध्यान एक विशिष्ट भुगतान-इच्छा के साथ एक विशिष्ट स्थान बनाता है। वित्त, स्वास्थ्य सेवा और साइबर सुरक्षा जैसे उच्च-विनियमित क्षेत्रों की कंपनियाँ ऐसे मॉडलों को प्राथमिकता दे रही हैं जो मज़बूत सुरक्षा तंत्रों को स्पष्ट रूप से एकीकृत करते हैं। क्लाउड सॉनेट 4.5 सुरक्षा मानकों पर 98.7 प्रतिशत अंक प्राप्त करता है और चापलूसी, छल, सत्ता-लोलुपता और भ्रामक तर्क की प्रवृत्तियों में कमी दर्शाता है। ये विशेषताएँ केवल विपणन विशेषताएँ नहीं हैं, बल्कि उद्यम ग्राहकों की वास्तविक चिंताओं को संबोधित करती हैं।

क्लाउड सॉनेट 4.5 की जटिल, बहु-चरणीय तर्क और कोड निष्पादन कार्यों को 30 घंटे से ज़्यादा समय तक बनाए रखने की क्षमता इसे स्वायत्त एजेंटों के लिए एक आदर्श मॉडल बनाती है। यह एक तेज़ी से बढ़ता हुआ बाज़ार है जहाँ AI सिस्टम स्वतंत्र रूप से विस्तारित वर्कफ़्लोज़ का प्रबंधन करते हैं। ओपनएआई और गूगल दोनों इस क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करते हैं, लेकिन एंथ्रोपिक ने शुरुआती विशेषज्ञता के ज़रिए बढ़त हासिल कर ली है।

क्लाउड की कीमतें इसी स्थिति को दर्शाती हैं। तीन डॉलर प्रति मिलियन इनपुट टोकन और 15 डॉलर प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के साथ, क्लाउड मध्यम-मूल्य खंड में आता है, जो कई उपयोग मामलों में GPT-5.1 से सस्ता है, लेकिन कुछ ओपन-सोर्स विकल्पों से ज़्यादा महंगा है। यह मूल्य निर्धारण संरचना एंथ्रोपिक की रणनीति को दर्शाती है: कम कीमतों के ज़रिए बड़े पैमाने पर बाज़ार नहीं, बल्कि बेहतर गुणवत्ता और सुरक्षा के ज़रिए प्रीमियम खंड।

एंथ्रोपिक का मूल्यांकन $170 बिलियन है, जिसका अनुमानित वार्षिक राजस्व $4 बिलियन है, जो ओपनएआई के बहुविध मूल्यांकन से कम अतिरंजित प्रतीत होता है, लेकिन महत्वाकांक्षी बना हुआ है। निवेशकों का तर्क अलग है: एंथ्रोपिक खुद को एक अल्पाधिकार बाजार में अधिग्रहण लक्ष्य या दीर्घकालिक खिलाड़ी के रूप में स्थापित करता है, न कि बाजार के प्रभुत्व वाले के रूप में। यह अधिक मामूली महत्वाकांक्षा, विडंबना यह है कि ओपनएआई की सब कुछ या कुछ भी नहीं की रणनीति से अधिक टिकाऊ साबित हो सकती है।

डेटा की कमी और सिंथेटिक समाधान

सभी एआई डेवलपर्स के लिए एक बुनियादी चुनौती उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की बढ़ती कमी है। एपोच एआई का अनुमान है कि वर्तमान में मॉडलों को 4.6 से 17.2 ट्रिलियन टोकन के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। मुफ़्त में उपलब्ध अधिकांश इंटरनेट टेक्स्ट का उपयोग पहले ही किया जा चुका है। भविष्य में प्रदर्शन में सुधार अब केवल प्रशिक्षण डेटासेट के आकार को बढ़ाकर प्राप्त नहीं किया जा सकता, बल्कि इसके लिए उच्च-गुणवत्ता या अधिक विविध डेटा की आवश्यकता होगी।

कृत्रिम डेटा, यानी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों द्वारा उत्पन्न प्रशिक्षण सामग्री, एक संभावित समाधान के रूप में चर्चा में है। यह दृष्टिकोण स्वाभाविक रूप से विरोधाभासी है: मॉडलों को पिछले मॉडलों द्वारा उत्पन्न डेटा पर प्रशिक्षित किया जाना है। इससे मॉडल के पतन का जोखिम होता है, जहाँ त्रुटियाँ और पूर्वाग्रह पीढ़ी दर पीढ़ी बढ़ते जाते हैं। हालाँकि, विविधता और गुणवत्ता नियंत्रण के साथ सावधानीपूर्वक तैयार किए गए कृत्रिम डेटासेट दुर्लभ चरम स्थितियाँ उत्पन्न कर सकते हैं जो प्राकृतिक डेटा में नहीं होती हैं।

गूगल अपने सर्च इंजन, जीमेल, यूट्यूब, गूगल मैप्स और कई अन्य सेवाओं के माध्यम से डेटा अधिग्रहण में संरचनात्मक लाभ रखता है, जो लगातार ताज़ा, विविध, मानव-जनित डेटा उत्पन्न करते हैं। ये डेटा प्रवाह न केवल विशाल हैं, बल्कि अनुदैर्ध्य रूप से संरचित भी हैं, जिससे समय के साथ पैटर्न और विकास की पहचान करना संभव हो जाता है। ओपनएआई के पास तुलनीय डेटा स्रोतों का अभाव है, जो प्रकाशकों के साथ साझेदारी, मीडिया कंपनियों के साथ लाइसेंसिंग समझौतों और सिंथेटिक डेटा उत्पादन पर अधिक निर्भर करता है।

कानूनी स्थिति इस विषमता को और बढ़ा देती है। कॉपीराइट उल्लंघन के लिए OpenAI के खिलाफ प्रकाशकों और लेखकों द्वारा दायर कई मुकदमे ऐतिहासिक डेटा तक पहुँच को प्रतिबंधित कर सकते हैं और भविष्य में स्क्रैपिंग गतिविधियों को कानूनी रूप से जोखिमपूर्ण बना सकते हैं। Google तर्क दे सकता है कि खोज अनुक्रमण के लिए वेबसाइटों को क्रॉल करना एक स्थापित, कानूनी रूप से सही प्रक्रिया है जो AI विकास के लिए लाभदायक है। यह कानूनी अनिश्चितता OpenAI पर अतिरिक्त जोखिम डालती है, जिसे स्थापित तकनीकी दिग्गज उतनी हद तक नहीं झेल पाते।

दीर्घकालिक दांव के रूप में सुपरइंटेलिजेंस

ऑल्टमैन का ज्ञापन बार-बार इस बात पर ज़ोर देता है कि अल्पकालिक प्रतिस्पर्धी दबावों के बावजूद, सुपरइंटेलिजेंस हासिल करने पर ध्यान केंद्रित रखना ज़रूरी है। यह बयानबाज़ी रणनीतिक है: यह भविष्य में परिवर्तनकारी लाभों की ओर इशारा करके मौजूदा निवेशों और नुकसानों को उचित ठहराती है। सुपरइंटेलिजेंस का मतलब काल्पनिक एआई सिस्टम से है जो सभी प्रासंगिक क्षेत्रों में मानवीय बुद्धिमत्ता से आगे निकल जाते हैं और अपने विकास को गति देने में सक्षम होते हैं।

इस विकास के समय के बारे में विशेषज्ञों के अनुमान काफ़ी भिन्न हैं। 8,500 से ज़्यादा भविष्यवाणियों के विश्लेषण से पता चलता है कि सुपर इंटेलिजेंस के अग्रदूत, आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की प्राप्ति के लिए 2040 और 2045 के बीच एक मध्यमान अवधि है। एंथ्रोपिक के डारियो अमोदेई और एलोन मस्क जैसे कुछ प्रमुख लोग, काफ़ी पहले की तारीखें, कुछ मामलों में तो 2026 से 2029 तक, का अनुमान लगाते हैं। सैम ऑल्टमैन ने ख़ुद 2029 को लक्ष्य तिथि बताया है।

इस बहस की आर्थिक प्रासंगिकता मूल्यांकन तर्क में निहित है: यदि सुपरइंटेलिजेंस पाँच वर्षों के भीतर प्राप्त किया जा सकता है और ओपनएआई इसके विकास में अग्रणी बना रहता है, तो यह लगभग किसी भी वर्तमान मूल्यांकन को उचित ठहराता है। हालाँकि, यदि सुपरइंटेलिजेंस 20 वर्ष दूर है या ओपनएआई अग्रणी नहीं बना रहता है, तो मूल्यांकन का आधार ध्वस्त हो जाता है। इस प्रकार निवेशक न केवल तकनीक पर, बल्कि काल्पनिक भविष्य के परिदृश्यों में विशिष्ट समयसीमाओं और बाज़ार की स्थिति पर भी दांव लगा रहे हैं।

एआई अनुसंधान का स्वचालन, जिसे ऑल्टमैन एक प्रमुख फोकस मानते हैं, इन समयसीमाओं को कम कर सकता है। ऐसी प्रणालियाँ जो स्वतंत्र रूप से परिकल्पनाएँ उत्पन्न करती हैं, प्रयोगों की रूपरेखा तैयार करती हैं, मॉडलों को प्रशिक्षित करती हैं और परिणामों की व्याख्या करती हैं, विकास की गति को नाटकीय रूप से बढ़ा देंगी। गूगल डीपमाइंड इसी तरह के तरीकों पर काम कर रहा है, खासकर अल्फागो जैसे नियोजन एल्गोरिदम को भाषा मॉडल में एकीकृत करके। सवाल यह नहीं है कि क्या ऐसे मेटा-एआई सिस्टम विकसित किए जाएँगे, बल्कि यह है कि उन्हें सबसे पहले कौन लागू करेगा।

बाजार संरचना और अल्पाधिकार गठन

एआई बाज़ार तेज़ी से तीन से पाँच प्रमुख खिलाड़ियों के साथ एक अल्पाधिकार में विकसित हो रहा है। ओपनएआई, गूगल, एंथ्रोपिक, माइक्रोसॉफ्ट और मेटा के पास प्रतिस्पर्धा में सबसे आगे रहने के लिए वित्तीय संसाधन, तकनीकी प्रतिभा और बुनियादी ढाँचा मौजूद है। प्रवेश की बाधाएँ अब निषेधात्मक हैं: एक अत्याधुनिक मॉडल के प्रशिक्षण में कई सौ मिलियन डॉलर खर्च होते हैं, हज़ारों अत्याधुनिक जीपीयू तक पहुँच की आवश्यकता होती है, और शीर्ष शोधकर्ताओं की टीमों की आवश्यकता होती है।

मेटा के लामा, मिस्ट्रल, या एलन एआई के ओल्मो जैसे ओपन-सोर्स मॉडल विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए विकल्प प्रदान करते हैं, लेकिन पूर्ण प्रदर्शन के मामले में मालिकाना फ्रंटियर मॉडल से पीछे हैं। इनका महत्व मुख्य रूप से बड़े बजट के बिना डेवलपर्स के लिए एआई क्षमताओं का लोकतंत्रीकरण और एपीआई एक्सेस की कीमतों को नियंत्रित करने वाले प्रतिस्पर्धी दबाव बनाने में निहित है।

चीन अलीबाबा क्वेन, बायडू एर्नी, बाइटडांस और अन्य कंपनियों के साथ मिलकर अपना स्वतंत्र एआई पारिस्थितिकी तंत्र विकसित कर रहा है। ये मॉडल पश्चिमी प्रणालियों के साथ तेज़ी से बराबरी की ओर बढ़ रहे हैं, लेकिन अलग-अलग नियामक ढाँचों, निर्यात नियंत्रणों के कारण अत्याधुनिक चिप्स तक सीमित पहुँच और भाषाई बाधाओं के कारण वैश्विक बाज़ार से आंशिक रूप से अलग हैं। एआई विकास का भू-राजनीतिक आयाम खंडित इंटरनेट की तरह समानांतर, क्षेत्रीय रूप से प्रभावी पारिस्थितिकी तंत्रों को जन्म दे सकता है।

ओपनएआई के लिए, इस अल्पाधिकार का अर्थ है कि सीमांत स्थितियाँ स्थिर नहीं हैं। या तो कंपनी खुद को कुछ अग्रणी प्रणालियों में से एक के रूप में स्थायी रूप से स्थापित कर लेती है, या फिर उसे दूसरे स्तर पर धकेल दिया जाता है जहाँ से पूँजी की गहनता के कारण पदोन्नति लगभग असंभव है। निवेशक इस गतिशीलता को समझते हैं, जो अत्यधिक मूल्यांकन अस्थिरता की व्याख्या करती है: द्विआधारी परिणामों के साथ, संभावनाओं का लगातार पुनर्मूल्यांकन किया जाता है, और संभाव्यता मूल्यांकन में छोटे-छोटे बदलाव मूल्यांकन में बड़े बदलाव का कारण बनते हैं।

रणनीतिक अनिवार्यता के रूप में ऊर्ध्वाधर एकीकरण

नवंबर 2025 में माइक्रोसॉफ्ट द्वारा ओपनएआई के चिप और सिस्टम डिज़ाइन आईपी को लाइसेंस देना एक रणनीतिक पुनर्संरेखण का संकेत है। यह समझौता माइक्रोसॉफ्ट को ओपनएआई के स्वामित्व वाले चिप डिज़ाइन पोर्टफोलियो तक व्यापक पहुँच प्रदान करता है और अगली पीढ़ी के एआई प्रोसेसर के लिए माइक्रोसॉफ्ट के विकास चक्र को काफी कम कर सकता है। यह वर्टिकल इंटीग्रेशन की ओर एक व्यापक रुझान का हिस्सा है, जहाँ अग्रणी क्लाउड प्रदाता अपने हार्डवेयर आधार पर अधिक नियंत्रण प्राप्त करना चाहते हैं।

गूगल वर्षों से टीपीयू विकसित कर रहा है, जिससे सिलिकॉन से लेकर सॉफ्टवेयर तक पूरे स्टैक पर उसका नियंत्रण है। अमेज़न अपने स्वयं के ट्रेनियम और इनफेरेंशिया चिप्स विकसित कर रहा है। माइक्रोसॉफ्ट अपने स्वयं के एआई एक्सेलरेटर में भारी निवेश कर रहा है। कस्टम सिलिकॉन की ओर यह कदम इस अहसास को दर्शाता है कि सामान्य प्रयोजन वाले जीपीयू विशिष्ट एआई वर्कलोड के लिए उपयुक्त नहीं हैं। विशिष्ट चिप्स विशिष्ट कार्यों के लिए कई गुना बेहतर दक्षता प्राप्त कर सकते हैं, लागत कम कर सकते हैं और प्रदर्शन बढ़ा सकते हैं।

ओपनएआई में इस ऊर्ध्वाधर एकीकरण का अभाव है। कंपनी बाहरी चिप आपूर्तिकर्ताओं, मुख्यतः एनवीडिया, पर निर्भर है और माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल व अन्य कंपनियों के क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करती है। ये निर्भरताएँ लागत संबंधी नुकसान और रणनीतिक कमज़ोरियाँ पैदा करती हैं। आईपी लाइसेंसिंग के लिए माइक्रोसॉफ्ट के साथ साझेदारी इस अंतर को पाटने की दिशा में पहला कदम हो सकती है, लेकिन अपना हार्डवेयर विकसित करने में वर्षों लगते हैं और इसके लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जिसे ओपनएआई को अभी भी विकसित करने की आवश्यकता है।

आर्थिक निहितार्थ बहुत व्यापक हैं। अपने स्वयं के हार्डवेयर नियंत्रण वाले मॉडल ऑपरेटर अपनी लागत को कई गुना कम कर सकते हैं, जिससे अधिक आक्रामक मूल्य निर्धारण रणनीतियाँ संभव हो सकती हैं या वैकल्पिक रूप से, उच्च मार्जिन प्राप्त किया जा सकता है। Google संभावित रूप से जेमिनी को उन कीमतों पर पेश कर सकता है जहाँ OpenAI को नुकसान होता है क्योंकि Google TPU के उपयोग के माध्यम से अपनी लागत में नाटकीय रूप से कमी कर सकता है। यह कोई सैद्धांतिक संभावना नहीं है, बल्कि एक व्यावहारिक वास्तविकता है जो पहले से ही बाजार की गतिशीलता को प्रभावित कर रही है।

नेटस्केप और याहू से ओपनएआई तक: क्या इतिहास खुद को दोहरा रहा है?

2025 के घटनाक्रम एआई क्षेत्र में व्यक्तिगत अग्रदूतों द्वारा निर्विवाद नेतृत्व के एक युग के अंत का प्रतीक हैं। जनरेटिव एआई क्रांति में एक निर्णायक खिलाड़ी के रूप में ओपनएआई की स्थिति तकनीकी समानता, स्थापित तकनीकी दिग्गजों की संरचनात्मक कमियों और वित्तीय कमज़ोरी से बुनियादी तौर पर चुनौतीपूर्ण है। कंपनी को एक साथ आने वाले संकटों से निपटने की चुनौती का सामना करना पड़ रहा है: तकनीकी रूप से गूगल के साथ कदमताल मिलाना, भारी नुकसान के बावजूद वित्तीय स्थिरता सुनिश्चित करना, एक समेकित बाजार में रणनीतिक रूप से अपनी स्थिति बदलना, और तेज़ विकास की परिचालन जटिलताओं से निपटना।

जेमिनी 3 के साथ गूगल की सफलता दर्शाती है कि तकनीक-प्रधान बाज़ारों में, संसाधनों की गहराई, ऊर्ध्वाधर एकीकरण और धैर्यवान पूँजी अक्सर चुस्त नवाचार की तुलना में संरचनात्मक लाभ प्रदान करते हैं। उत्पादों के परिपक्व होने और पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं के साकार होने तक वर्षों तक घाटे को सहने की क्षमता एक अमूल्य लाभ है। ओपनएआई और इसी तरह की विशुद्ध एआई कंपनियों को निवेशकों की अपेक्षाओं के अनुसार समय-सीमा के भीतर लाभप्रदता हासिल करनी होती है, जबकि गूगल तब तक प्रयोग कर सकता है जब तक कि समाधान पूरी तरह से बाज़ार के लिए तैयार न हो जाएँ।

एआई बाज़ार का भविष्य संभवतः तीन से पाँच प्रमुख प्रदाताओं के अल्पाधिकार द्वारा चिह्नित होगा, जिनमें से प्रत्येक अलग-अलग रणनीतिक क्षेत्रों पर कब्ज़ा करेगा। गूगल एक बेहतर वितरण के साथ एक लंबवत एकीकृत सामान्यज्ञ के रूप में, माइक्रोसॉफ्ट एक उद्यम-केंद्रित इंटीग्रेटर के रूप में, एंथ्रोपिक एक सुरक्षा और संरेखण विशेषज्ञ के रूप में, और मेटा डेवलपर पारिस्थितिकी प्रणालियों के लिए एक ओपन-सोर्स चैंपियन के रूप में। इस क्षेत्र में ओपनएआई की भविष्य की स्थिति अनिश्चित बनी हुई है और यह इस बात पर निर्भर करता है कि क्या शैलोटपीट परियोजना पहचानी गई पूर्व-प्रशिक्षण कमियों को दूर करती है और क्या कंपनी अपने ऐतिहासिक ब्रांड नेतृत्व से परे एक स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ स्थापित कर पाती है।

निवेशकों, कॉर्पोरेट ग्राहकों और प्रौद्योगिकीविदों के लिए, इस पुनर्संरेखण का अर्थ है जोखिमों और अवसरों का पुनर्मूल्यांकन। यह धारणा कि शुरुआती बाज़ार के नेता अपनी स्थिति बनाए रखेंगे, लगातार संदिग्ध साबित हो रही है। तकनीकी परिवर्तन की गति, अत्याधुनिक अनुसंधान की पूँजी तीव्रता और स्थापित वितरण चैनलों की शक्ति एक ऐसी गतिशीलता पैदा कर रही है जिसमें संरचनात्मक लाभ अक्सर ऐतिहासिक नवाचार नेतृत्व से ज़्यादा महत्वपूर्ण होते हैं। आने वाले वर्ष यह दिखाएंगे कि क्या चुस्त अग्रदूतों के पास तकनीकी दिग्गजों की भारी शक्ति का सामना करने के लिए संसाधन और रणनीतिक दृष्टि है, या नेटस्केप, याहू और अन्य शुरुआती इंटरनेट अग्रदूतों की कहानी एआई युग में खुद को दोहराएगी।

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