महापागलपन? ऋण पर अतिवृद्धि: ओपनएआई (चैटजीपीटी) का आर्थिक इतिहास के विरुद्ध 100 अरब डॉलर का दांव

तकनीकी वादे और आर्थिक वास्तविकता के बीच असंगति

ओपनएआई ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीमाओं को नए सिरे से परिभाषित करने का बीड़ा उठाया है। कंपनी अपने मॉडलों के प्रदर्शन के बारे में महत्वाकांक्षी भविष्यवाणियाँ तो कर ही रही है, साथ ही राजस्व वृद्धि की भी योजना बना रही है जो सभी ऐतिहासिक मानदंडों को पार कर जाए। एपोच एआई का वर्तमान विश्लेषण एक उल्लेखनीय तस्वीर पेश करता है: ओपनएआई का लक्ष्य 2025 में अपने राजस्व को 13 अरब डॉलर से बढ़ाकर 2028 तक 100 अरब डॉलर करना है। यह तीन वर्षों में 97 प्रतिशत की आवश्यक वार्षिक वृद्धि दर के अनुरूप है। तुलनात्मक रूप से, हाल के तकनीकी इतिहास में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली कंपनियों, जैसे टेस्ला और मेटा, को भी 10 अरब डॉलर से 100 अरब डॉलर के वार्षिक राजस्व तक पहुँचने में सात साल लगे, और गूगल को तो पूरा एक दशक लग गया। ओपनएआई का लक्ष्य केवल तीन वर्षों में इस मुकाम तक पहुँचना है, एक ऐसी गति जिसकी, एपोच एआई के अनुसार, कोई ऐतिहासिक मिसाल नहीं है।

ये महत्वाकांक्षाएँ बुनियादी सवाल खड़े करती हैं। क्या यह एक तकनीकी क्रांति का वैध अनुमान है जिसकी परिवर्तनकारी क्षमता बाज़ार अर्थव्यवस्था के नियमों को फिर से लिखना है? या क्या हम ऐतिहासिक पैटर्न की पुनरावृत्ति देख रहे हैं जिसमें अतिशयोक्तिपूर्ण विकास अपेक्षाएँ और भारी बुनियादी ढाँचे में निवेश अनिवार्य रूप से अति-क्षमता और आर्थिक व्यवधान का कारण बनते हैं? इसका उत्तर शायद कहीं बीच में है और इसके लिए ओपनएआई के विकास पथ को निर्धारित करने वाले तकनीकी, आर्थिक और संरचनात्मक कारकों पर सूक्ष्म विचार की आवश्यकता है।

यह लेख आर्थिक इतिहास के संदर्भ में ओपनएआई की विकास रणनीति का विश्लेषण करता है, अंतर्निहित बाज़ार तंत्रों की जाँच करता है, और कंपनी द्वारा अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने की संभावना का आकलन करता है। यह इस आक्रामक विस्तार रणनीति से जुड़ी नवोन्मेषी शक्तियों और संरचनात्मक जोखिमों, दोनों पर प्रकाश डालता है। विश्लेषण आठ खंडों में विभाजित है: एक ऐतिहासिक अवलोकन, वर्तमान एआई उछाल को प्रेरित करने वाले मुख्य कारकों की पहचान, वर्तमान स्थिति की समीक्षा, तुलनात्मक केस स्टडी, जोखिमों का एक आलोचनात्मक मूल्यांकन, संभावित विकास पथों पर एक दृष्टिकोण, और अंतिम रणनीतिक निहितार्थ।

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अनुसंधान प्रयोगशाला से लेकर दुनिया के सबसे मूल्यवान स्टार्टअप तक

ओपनएआई का इतिहास बड़े पैमाने के भाषा मॉडलों के उदय और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक व्यावसायीकरण से अटूट रूप से जुड़ा हुआ है। 2015 में एक गैर-लाभकारी अनुसंधान संस्थान के रूप में स्थापित, इस कंपनी ने शुरुआत में खुद को प्रमुख प्रौद्योगिकी निगमों के प्रतिपक्ष के रूप में स्थापित किया, जिसका लक्ष्य समस्त मानवता के लाभ के लिए कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता विकसित करना था। सैम ऑल्टमैन और एलोन मस्क सहित इसके संस्थापकों ने शुरू में ही पहचान लिया था कि उन्नत एआई प्रणालियों के विकास के लिए भारी पूंजी संसाधनों की आवश्यकता होगी।

2019 में निर्णायक मोड़ तब आया जब लाभ-लाभ और गैर-लाभकारी तत्वों को मिलाकर एक संकर संरचना में परिवर्तन हुआ। इस पुनर्संयोजन से ओपनएआई को माइक्रोसॉफ्ट से एक अरब डॉलर का प्रारंभिक निवेश प्राप्त हुआ। सॉफ्टवेयर दिग्गज के साथ यह साझेदारी रणनीतिक रूप से मूल्यवान साबित हुई: ओपनएआई को माइक्रोसॉफ्ट के एज़्योर क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुँच प्राप्त हुई, जबकि बदले में माइक्रोसॉफ्ट को ओपनएआई की तकनीक तक विशेष पहुँच प्राप्त हुई।

अगले वर्षों में कंपनी का राजस्व शुरुआत में मामूली रूप से बढ़ा। 2020 में, OpenAI ने केवल $3.5 मिलियन का राजस्व अर्जित किया, लेकिन एक साल बाद, यह $28 मिलियन तक पहुँच गया। नवंबर 2022 में GPT-3.5 पर आधारित चैटबॉट, ChatGPT के रिलीज़ होने के साथ यह सफलता मिली, जिसके पाँच दिनों के भीतर दस लाख उपयोगकर्ता हो गए और दो महीनों के भीतर 10 करोड़ उपयोगकर्ता की सीमा पार कर गई। इस वायरल सफलता ने OpenAI को एक शोध प्रयोगशाला से एक व्यावसायिक महाशक्ति में बदल दिया।

राजस्व वृद्धि में नाटकीय रूप से तेज़ी आई। 2023 में, OpenAI ने पहली बार वार्षिक राजस्व में $1 बिलियन का आंकड़ा पार किया, और $1.6 बिलियन तक पहुँच गया। 2024 में, राजस्व दोगुने से भी ज़्यादा बढ़कर $3.7 बिलियन हो गया। 2025 के लिए, कंपनी का अनुमान है कि वार्षिक राजस्व $13 बिलियन होगा, जो पिछले वर्ष की तुलना में 251 प्रतिशत की वृद्धि दर्शाता है। 2023 के अंत से प्रति वर्ष लगभग 3.2 गुना की वृद्धि दर इस गति को और मज़बूत करेगी।

राजस्व वृद्धि के साथ-साथ, कंपनी का मूल्यांकन भी आश्चर्यजनक ऊँचाइयों पर पहुँच गया। मार्च 2025 में एक वित्तपोषण दौर में ओपनएआई का मूल्यांकन 300 अरब डॉलर आंका गया। कुछ ही महीनों बाद, अक्टूबर 2025 में, सॉफ्टबैंक, थ्राइव कैपिटल और टी. रो प्राइस जैसे निवेशकों को द्वितीयक शेयर बिक्री के माध्यम से, मूल्यांकन 500 अरब डॉलर के स्तर पर पहुँच गया। इसने ओपनएआई को दुनिया का सबसे मूल्यवान स्टार्टअप बना दिया, यहाँ तक कि एलन मस्क के स्पेसएक्स को भी पीछे छोड़ दिया।

यह ऐतिहासिक विकास उस असाधारण गति को दर्शाता है जिससे ओपनएआई एक शोध परियोजना से वैश्विक एआई उद्योग में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में विकसित हुआ है। साथ ही, यह सवाल भी उठाता है कि क्या ये मूल्यांकन भविष्य की वृद्धि और लाभप्रदता के बारे में यथार्थवादी मान्यताओं पर आधारित हैं या क्या ये पिछले तकनीकी बुलबुले की याद दिलाने वाले अतिमूल्यांकन को दर्शाते हैं।

ड्राइवर, खिलाड़ी और AI बाज़ार के यांत्रिकी

वर्तमान एआई उछाल विभिन्न कारकों के जटिल अंतर्संबंध से प्रेरित है। इसके मूल में तकनीकी नवाचार ही है: बड़े पैमाने के भाषा मॉडलों ने हाल के वर्षों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, तार्किक तर्क और जटिल कार्यों को सुलझाने में उल्लेखनीय प्रगति की है। ये क्षमताएँ ग्राहक सेवा स्वचालन से लेकर सॉफ़्टवेयर विकास और वैज्ञानिक अनुसंधान तक, लगभग सभी आर्थिक क्षेत्रों में अनुप्रयोग की संभावनाओं को खोलती हैं।

प्रमुख खिलाड़ियों को कई श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है। सबसे पहले और सबसे प्रमुख हैं बड़े पैमाने के भाषा मॉडल के डेवलपर, जैसे कि ओपनएआई, गूगल के साथ जेमिनी, और एंथ्रोपिक के साथ क्लाउड। ये कंपनियाँ तकनीकी नेतृत्व और बाज़ार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं, और ओपनएआई वर्तमान में चैटजीपीटी के साथ एक प्रमुख स्थान रखता है। एआई सहायक क्षेत्र में चैटजीपीटी की अनुमानित बाज़ार हिस्सेदारी 62.5 प्रतिशत है।

दूसरा प्रमुख समूह बुनियादी ढाँचा प्रदाता हैं। एनवीडिया लगभग 95 प्रतिशत बाजार हिस्सेदारी के साथ एआई एक्सेलरेटर बाजार पर हावी है। कंपनी के ग्राफिक्स प्रोसेसर, खासकर H100 और A100 श्रृंखला, बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण और संचालन के लिए अपरिहार्य हो गए हैं। एनवीडिया एआई बूम से भारी मुनाफा कमा रहा है और हाल के वर्षों में इसका मूल्यांकन कई गुना बढ़ गया है। हालाँकि, हाल ही में, एएमडी और ब्रॉडकॉम जैसी अन्य कंपनियाँ भी बाजार में उतरी हैं और एनवीडिया के प्रभुत्व को चुनौती देने की कोशिश कर रही हैं।

माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर, अमेज़न वेब सर्विसेज़ और ओरेकल जैसे क्लाउड प्रदाता तीसरी महत्वपूर्ण श्रेणी के खिलाड़ी हैं। ये प्रदाता एआई मॉडलों को प्रशिक्षित और संचालित करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान करते हैं। इस संबंध में ओपनएआई की माइक्रोसॉफ्ट और ओरेकल के साथ घनिष्ठ साझेदारी विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

इन खिलाड़ियों को प्रेरित करने वाली आर्थिक प्रोत्साहन संरचनाएँ जटिल हैं। ओपनएआई और उसके प्रतिस्पर्धियों के लिए, यह एक ऐसे तकनीकी क्षेत्र में एक प्रमुख बाज़ार स्थिति स्थापित करने के बारे में है जिसमें ज्ञान संबंधी कार्य के बड़े हिस्से को बदलने की क्षमता है। मैकिन्से का अनुमान है कि जनरेटिव एआई वैश्विक आर्थिक उत्पादन में सालाना 2.6 से 4.4 ट्रिलियन डॉलर के बीच योगदान दे सकता है। ऐसे पूर्वानुमानों को देखते हुए, सैकड़ों अरबों का निवेश भी उचित प्रतीत होता है।

एनवीडिया जैसे बुनियादी ढाँचा प्रदाताओं के लिए, इससे उनके उत्पादों की सीधी माँग पैदा होती है। बाज़ार की कार्यप्रणाली एक आत्म-प्रबलित तर्क पर आधारित है: बड़े और अधिक शक्तिशाली मॉडलों के विकास में जितनी अधिक पूँजी प्रवाहित होती है, कंप्यूटिंग शक्ति और इस प्रकार चिप्स की माँग उतनी ही अधिक होती है। इस गतिशीलता ने एक वास्तविक हथियारों की होड़ को जन्म दिया है, जिसमें ओपनएआई जैसी कंपनियाँ सैकड़ों अरब डॉलर के दीर्घकालिक आपूर्ति अनुबंधों पर हस्ताक्षर कर रही हैं।

एक अन्य प्रमुख प्रेरक शक्ति पूँजी की उपलब्धता है। हाल के वर्षों में कम ब्याज दरों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर व्याप्त उत्साह ने निवेशकों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप्स में भारी निवेश करने के लिए प्रेरित किया है। ओपनएआई ने 2025 की पहली छमाही में ही 40 अरब डॉलर का वित्तपोषण दौर पूरा कर लिया और 4 अरब डॉलर की रिवॉल्विंग क्रेडिट सुविधा भी हासिल कर ली। यह पूँजी निवेश कंपनी को भारी परिचालन घाटे के बावजूद अपनी महत्वाकांक्षी विस्तार योजनाओं को आगे बढ़ाने में सक्षम बनाता है।

नियामक ढाँचा भी एक भूमिका निभाता है, हालाँकि यह अस्पष्ट है। एक ओर, यूरोपीय संघ जैसे महत्वपूर्ण बाजारों में एआई प्रणालियों को और अधिक सख्ती से विनियमित करने के प्रयास हो रहे हैं, जिससे विकास लागत बढ़ सकती है। दूसरी ओर, सरकारें, विशेष रूप से अमेरिका में, एआई विकास का सक्रिय रूप से समर्थन करती हैं। स्टारगेट परियोजना, जो चार वर्षों में 500 बिलियन डॉलर की कुल राशि के साथ, इतिहास की सबसे बड़ी एआई अवसंरचना पहल का प्रतिनिधित्व करती है, ट्रम्प प्रशासन के मजबूत समर्थन से शुरू की गई थी।

अंतर्निहित बाज़ार तंत्र तकनीकी बाज़ारों की विशिष्ट विशेषताएँ प्रदर्शित करते हैं। यह उच्च स्थिर लागत और निम्न सीमांत लागत वाला बाज़ार है: एक बड़े भाषा मॉडल को विकसित करने में करोड़ों से लेकर कई अरब डॉलर तक का खर्च आता है, जबकि एक उपयोगकर्ता के प्रश्न का उत्तर देने की लागत तुलनात्मक रूप से कम होती है। इससे पैमाने की मज़बूत अर्थव्यवस्थाएँ बनती हैं और अल्पाधिकार या यहाँ तक कि एकाधिकार के उदय को बढ़ावा मिलता है।

साथ ही, यह एक ऐसा बाज़ार है जहाँ नेटवर्क प्रभाव भी हैं: जितने ज़्यादा उपयोगकर्ता ChatGPT जैसे प्लेटफ़ॉर्म का इस्तेमाल करते हैं, उतना ही ज़्यादा मूल्यवान यह डेटा और उपयोगकर्ता फ़ीडबैक के ज़रिए बनता है, जो मॉडल को बेहतर बनाने में योगदान दे सकता है। हालाँकि, बड़े भाषा मॉडल के मामले में ये नेटवर्क प्रभाव, उदाहरण के लिए, सोशल नेटवर्क की तुलना में कम स्पष्ट होते हैं, क्योंकि अगर कोई प्रतियोगी बेहतर मॉडल पेश करता है, तो उपयोगकर्ता विभिन्न प्रदाताओं के बीच अपेक्षाकृत आसानी से स्विच कर सकते हैं।

अभूतपूर्व विस्तार के संकेतक और उसकी सीमाएँ

ओपनएआई की वर्तमान स्थिति प्रभावशाली वृद्धि और भारी वित्तीय घाटे के बीच के अंतर से चिह्नित है। 2025 की पहली छमाही में, कंपनी ने 4.3 अरब डॉलर का राजस्व अर्जित किया, जो पिछले पूरे वर्ष की तुलना में पहले ही 16 प्रतिशत अधिक था। हालाँकि, इसी समय, ओपनएआई ने 7.8 अरब डॉलर का परिचालन घाटा दर्ज किया। इस प्रकार, घाटा मार्जिन राजस्व का 181 प्रतिशत है, जो स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि कंपनी अपनी कमाई के प्रत्येक डॉलर पर लगभग दो डॉलर अधिक खर्च कर रही है।

मुख्य लागत कारक स्पष्ट रूप से पहचाने जा सकते हैं। अकेले 2025 की पहली छमाही में अनुसंधान और विकास पर लगभग 6.7 बिलियन डॉलर खर्च हुए। इसका एक बड़ा हिस्सा नए मॉडलों के प्रशिक्षण और ChatGPT के संचालन की कम्प्यूटेशनल लागतों के कारण है। अगली पीढ़ी के मॉडल के प्रशिक्षण की लागत का अनुमान काफी भिन्न है: जहाँ GPT-4 की अनुमानित लागत 100 से 200 मिलियन डॉलर है, वहीं GPT-5 के प्रशिक्षण की लागत स्रोत के आधार पर 500 मिलियन डॉलर से 2 बिलियन डॉलर के बीच हो सकती है। ये तेज़ी से बढ़ती विकास लागतें एक प्रमुख चुनौती प्रस्तुत करती हैं।

इसके अलावा, कार्मिक लागत भी तेज़ी से बढ़ रही है। ओपनएआई ने 2025 की पहली छमाही में अपने कर्मचारियों को 2.5 अरब डॉलर के स्टॉक विकल्प दिए, जो पिछले पूरे वर्ष की तुलना में लगभग दोगुना है। एआई प्रतिभाओं के लिए तीव्र प्रतिस्पर्धा वेतन में वृद्धि कर रही है और कंपनियों को उदार मुआवज़ा पैकेज देने के लिए मजबूर कर रही है।

चैटजीपीटी का उपयोगकर्ता आधार लगातार बढ़ रहा है। अक्टूबर 2025 में, इस प्लेटफ़ॉर्म पर 700 से 800 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता दर्ज किए गए। यह फ़रवरी 2025 की तुलना में दोगुना है, जब यह संख्या 400 मिलियन थी। यह प्लेटफ़ॉर्म प्रतिदिन 2.5 बिलियन अनुरोधों को संसाधित करता है और दुनिया भर में सबसे अधिक देखी जाने वाली वेबसाइटों में पाँचवें स्थान पर है।

हालाँकि, मुख्य समस्या रूपांतरण दर में है। केवल पाँच प्रतिशत उपयोगकर्ता ही सदस्यता के लिए भुगतान करते हैं, चाहे वह ChatGPT Plus हो जिसकी मासिक कीमत $20 हो या ChatGPT Pro जिसकी मासिक कीमत $200 हो। यह लगभग 4 करोड़ भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के बराबर है। यह तुलनात्मक रूप से कम रूपांतरण दर भी जनरेटिव AI उद्योग के औसत से ऊपर है, जहाँ केवल तीन प्रतिशत उपयोगकर्ता ही भुगतान करने को तैयार हैं। फिर भी, तथ्य यह है कि वर्तमान में 95 प्रतिशत उपयोगकर्ता आधार कोई प्रत्यक्ष राजस्व उत्पन्न नहीं करता है।

कुल राजस्व का लगभग 75 प्रतिशत उपभोक्ता उत्पादों, मुख्यतः ChatGPT सब्सक्रिप्शन से आता है। एंटरप्राइज़ व्यवसाय, भले ही बढ़ रहा हो, लेकिन अपेक्षाकृत छोटा बना हुआ है। जून 2025 में, OpenAI ने अपने ChatGPT एंटरप्राइज़, ChatGPT टीम और ChatGPT Edu उत्पादों के लिए 30 लाख भुगतान करने वाले व्यावसायिक ग्राहकों की सूचना दी। सितंबर तक, यह संख्या बढ़कर 50 लाख हो गई। हालाँकि यह अच्छी वृद्धि दर्शाता है, लेकिन B2B खंड उपभोक्ता व्यवसाय से काफी पीछे है।

500 अरब डॉलर के मूल्यांकन का अर्थ है कि 2025 के अनुमानित राजस्व 13 अरब डॉलर का मूल्य-बिक्री अनुपात लगभग 38.5 गुना होगा। तुलनात्मक रूप से, सॉफ़्टवेयर कंपनियों का मूल्यांकन आमतौर पर उनके वार्षिक राजस्व के दो से चार गुना के बराबर होता है। यहाँ तक कि मज़बूत विकास वाली उच्च-गुणवत्ता वाली SaaS कंपनियाँ भी शायद ही कभी दस से ऊपर के गुणकों तक पहुँच पाती हैं। इस प्रकार, OpenAI का मूल्यांकन ऐतिहासिक औसत से कई गुना अधिक है और निवेशकों की अत्यधिक विकास अपेक्षाओं को दर्शाता है।

ये उम्मीदें इस धारणा पर आधारित हैं कि ओपनएआई 2028 तक अपने 100 अरब डॉलर के राजस्व लक्ष्य को हासिल कर लेगा। इसे हासिल करने के लिए, कंपनी को कई चुनौतियों का सामना करना होगा: भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या में नाटकीय रूप से वृद्धि करनी होगी, संभवतः 20 से 30 करोड़ तक। साथ ही, उसे विज्ञापन, ई-कॉमर्स एकीकरण, या व्यवसायों के लिए उच्च-मूल्य वाले उत्पादकता उपकरण जैसे नए राजस्व स्रोत विकसित करने होंगे।

ओपनएआई ने जो बुनियादी ढाँचे संबंधी प्रतिबद्धताएँ की हैं, वे सफलता के दबाव को और बढ़ा रही हैं। एनवीडिया, एएमडी और ब्रॉडकॉम के साथ एक दशक में कुल अनुबंध लगभग 1.3 ट्रिलियन डॉलर के हैं। स्टारगेट परियोजना में चार वर्षों में 500 बिलियन डॉलर के निवेश की परिकल्पना की गई है। ये प्रतिबद्धताएँ वर्तमान और अनुमानित राजस्व से कहीं अधिक हैं और इसके लिए निवेशकों से निरंतर पूंजी निवेश या लाभप्रदता में उल्लेखनीय रूप से तेज़ सुधार की आवश्यकता है।

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डिजिटल दिग्गजों के उदय और उनकी सीमाओं से सबक

तुलनात्मक कंपनियों और उनके विकास पथों पर एक नज़र ओपनएआई की महत्वाकांक्षाओं की व्यवहार्यता के बारे में बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। गूगल, जो अब अल्फाबेट है, ने 2004 में अपने आईपीओ के दस वर्षों के भीतर वार्षिक राजस्व में $100 बिलियन का आंकड़ा छू लिया। कंपनी को आकर्षक सर्च इंजन बाजार में लगभग एकाधिकारवादी पहुँच का लाभ मिला और वह विज्ञापन राजस्व से उच्च मार्जिन अर्जित करने में सक्षम रही। गूगल का व्यवसाय मॉडल कम सीमांत लागत और मजबूत नेटवर्क प्रभावों पर आधारित था, जिससे निरंतर लाभप्रदता संभव हुई।

मेटा, जिसे पहले फ़ेसबुक के नाम से जाना जाता था, को भी 10 अरब डॉलर से 100 अरब डॉलर तक बढ़ने में सात साल लगे। मेटा को मज़बूत नेटवर्क प्रभाव और उच्च-मार्जिन, विज्ञापन-आधारित व्यवसाय मॉडल का भी लाभ मिला। मेटा की सफलता की कुंजी इसकी विशाल उपयोगकर्ता आधार से कमाई करने की क्षमता थी, शुरुआत में डेस्कटॉप और बाद में मोबाइल उपकरणों पर। इंस्टाग्राम और व्हाट्सएप के अधिग्रहण ने इसके उपयोगकर्ता पोर्टफोलियो का और विस्तार किया।

टेस्ला एक दिलचस्प तुलनात्मक मामला प्रस्तुत करता है क्योंकि यह कम मार्जिन वाले पूंजी-प्रधान उद्योग में काम करता है। टेस्ला ने भी लगभग सात वर्षों में अपने 100 अरब डॉलर के राजस्व लक्ष्य को हासिल किया, लेकिन इलेक्ट्रिक वाहन निर्माताओं के असाधारण रूप से उच्च मूल्यांकन और ब्रांड को मूर्त रूप देने वाले एक करिश्माई सीईओ के दौर का लाभ उठाया। लाभप्रदता की सीमा पार करने से पहले टेस्ला को कई वर्षों तक लाभप्रदता की समस्याओं और नकारात्मक नकदी प्रवाह से जूझना पड़ा।

इन कंपनियों की तुलना करने पर OpenAI से समानताएँ और महत्वपूर्ण अंतर दोनों ही सामने आते हैं। तीनों कंपनियों को तकनीकी नवाचारों का लाभ मिला जिसने मौजूदा बाज़ारों को बदल दिया। तीनों के पास मज़बूत ब्रांड और करिश्माई नेतृत्व क्षमताएँ थीं। हालाँकि, Google और Meta ने अपने विकास के दौरान OpenAI की तुलना में काफ़ी पहले ही मुनाफ़ा हासिल कर लिया था। दूसरी ओर, Tesla ने लंबी अवधि में घाटा दर्ज किया, लेकिन लगातार पूँजी जुटाकर इस घाटे को कम करने में सफल रही।

पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं की प्रकृति में एक महत्वपूर्ण अंतर निहित है। गूगल और मेटा में, उपयोगकर्ता आधार बढ़ने के साथ प्रति उपयोगकर्ता लागत में उल्लेखनीय कमी आती है, क्योंकि बुनियादी ढाँचे की लागत अपेक्षाकृत स्थिर रहती है। हालाँकि, ओपनएआई में, कंप्यूटिंग लागत उपयोग के साथ लगभग समानुपातिक रूप से बढ़ती है, क्योंकि चैटजीपीटी के प्रत्येक अनुरोध में कंप्यूटिंग संसाधनों का उपभोग होता है। सीईओ सैम ऑल्टमैन ने स्वीकार किया कि ओपनएआई को $200 के चैटजीपीटी प्रो सब्सक्रिप्शन पर नुकसान हो रहा है क्योंकि उपयोगकर्ता इस सेवा का अपेक्षा से अधिक तीव्रता से उपयोग कर रहे हैं। यह एक मूलभूत समस्या की ओर इशारा करता है: लागत में नाटकीय कमी के बिना, विकास स्वतः ही लाभप्रदता में सुधार नहीं लाता है।

एक और प्रासंगिक तुलना उन कंपनियों से संबंधित है जो अत्यधिक तेज़ विकास को बनाए रखने के अपने प्रयास में विफल रहीं। 1990 के दशक के उत्तरार्ध में डॉट-कॉम बुलबुले के दौरान, सैकड़ों इंटरनेट कंपनियाँ समान रूप से महत्वाकांक्षी विकास पूर्वानुमानों के साथ उभरीं। अधिकांश कंपनियाँ इसलिए विफल रहीं क्योंकि राजस्व अपेक्षाओं के अनुरूप नहीं रहा, और अंततः निवेशकों का धैर्य जवाब दे गया। दूरसंचार क्षेत्र में भी बड़े पैमाने पर गलत निवेश देखा गया क्योंकि कंपनियों ने फाइबर ऑप्टिक नेटवर्क का निर्माण ऐसी क्षमता के साथ किया जो वास्तविक माँग से कहीं अधिक थी।

चीनी एआई विकास तुलना का एक और दिलचस्प बिंदु प्रस्तुत करता है। एक अपेक्षाकृत अज्ञात चीनी स्टार्टअप, डीपसीक ने 2025 की शुरुआत में तब हलचल मचा दी थी जब उसने एक ऐसा भाषा मॉडल जारी किया जो अग्रणी पश्चिमी मॉडलों को टक्कर दे सकता था, लेकिन कथित तौर पर इसकी विकास लागत का एक अंश ही था। डीपसीक के आर1 मॉडल को विकसित करने में कथित तौर पर मात्र 5.6 मिलियन डॉलर की लागत आई, जबकि जीपीटी-4 के लिए यह लागत 100 मिलियन डॉलर से ज़्यादा थी। अगर यह पुष्टि हो जाती है कि तुलनात्मक प्रदर्शन काफी कम संसाधनों के साथ हासिल किया जा सकता है, तो यह इस धारणा को चुनौती देगा कि कंप्यूटिंग शक्ति में भारी निवेश ही उन्नत एआई प्रणालियों का एकमात्र रास्ता है।

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अव्यवस्थाएं, अनिश्चितताएं और संभावित अवांछनीय घटनाक्रमों की संरचना

ओपनएआई की विकास रणनीति से जुड़े जोखिमों को कई श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है। सबसे पहले, इसमें महत्वपूर्ण तकनीकी अनिश्चितताएँ हैं। तथाकथित स्केलिंग नियम, जिनके अनुसार अधिक प्रशिक्षण डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति वाले बड़े मॉडल स्वतः ही बेहतर हो जाते हैं, अपनी सीमा तक पहुँच सकते हैं। ऐसे संकेत हैं कि नए मॉडल अब पिछली पीढ़ियों की तरह प्रदर्शन में उतनी तेज़ी नहीं दिखा पा रहे हैं। उदाहरण के लिए, ओपनएआई के GPT-5 ने कथित तौर पर प्रशिक्षण के दौरान GPT-4.5 की तुलना में कम कंप्यूटिंग शक्ति का उपभोग किया, लेकिन इससे कोई खास बेहतर परिणाम नहीं मिले। यह संकेत दे सकता है कि सरल स्केलिंग नियम अब मान्य नहीं हैं और नए तरीकों की आवश्यकता है।

प्रतिस्पर्धा की स्थिति लगातार बढ़ती जा रही है। गूगल अपने जेमिनी, एंथ्रोपिक अपने क्लाउड और मेटा अपने लामा मॉडल के साथ, प्रतिस्पर्धी प्रणालियों के विकास में भारी निवेश कर रहे हैं। इनमें से प्रत्येक कंपनी के पास पर्याप्त संसाधन और स्थापित वितरण चैनल हैं। गूगल अपने खोज और उत्पादकता उपकरणों में जेमिनी को एकीकृत कर सकता है, जबकि मेटा अपने मॉडलों को फेसबुक, इंस्टाग्राम और व्हाट्सएप में एकीकृत कर सकता है। ओपनएआई के पास एक तुलनीय पारिस्थितिकी तंत्र का अभाव है, जिससे इसकी प्राथमिक वितरण चैनल के रूप में चैटजीपीटी पर निर्भरता बढ़ रही है।

लागत संरचना एक संरचनात्मक समस्या का प्रतिनिधित्व करती है। बड़े भाषा मॉडल चलाने की कम्प्यूटेशनल लागत बहुत अधिक है और उपयोग के साथ बढ़ती जाती है। ओपनएआई अपने राजस्व का अनुमानित 60 से 80 प्रतिशत केवल कम्प्यूटेशनल लागतों पर खर्च करता है। इससे लाभप्रदता की बहुत कम गुंजाइश बचती है, खासकर कर्मियों, अनुसंधान और संचालन की अतिरिक्त लागतों को देखते हुए। अनुमान लागत में उल्लेखनीय कमी आवश्यक होगी, लेकिन यह कब और कैसे हासिल होगी, यह अनिश्चित है।

कुछ बुनियादी ढाँचा प्रदाताओं पर निर्भरता अतिरिक्त जोखिम पैदा करती है। एनवीडिया एआई एक्सेलरेटर के बाज़ार पर लगभग पूरी तरह से नियंत्रण रखता है, जिससे कंपनी को मूल्य निर्धारण में काफ़ी शक्ति मिलती है। हालाँकि ओपनएआई एएमडी और ब्रॉडकॉम के साथ अनुबंधों के ज़रिए इस निर्भरता को कम करने की कोशिश कर रहा है, लेकिन इन विकल्पों के लिए उत्पादन क्षमता बढ़ाने में समय लगेगा। अगर चिप आपूर्ति में बाधाएँ आती हैं या कीमतों में भारी वृद्धि होती है, तो इससे ओपनएआई की विस्तार योजनाओं पर गहरा असर पड़ सकता है।

नियामक जोखिम बढ़ रहे हैं। प्रशिक्षण डेटा पर कॉपीराइट, डेटा सुरक्षा और एआई-जनित सामग्री के लिए दायित्व संबंधी प्रश्न अभी भी काफी हद तक अनसुलझे हैं। अगर अदालतें या विधायक यह तय करते हैं कि एआई कंपनियों को कॉपीराइट वाले प्रशिक्षण डेटा के उपयोग के लिए भुगतान करना होगा, तो इससे लागत संरचना में भारी बदलाव आ सकता है। सख्त डेटा सुरक्षा नियम या कुछ उपयोग मामलों पर प्रतिबंध भी विकास को धीमा कर सकते हैं।

बुनियादी ढाँचे के बुलबुले का जोखिम वास्तविक है। 1990 के दशक के उत्तरार्ध के दूरसंचार बुलबुले के साथ इसकी ऐतिहासिक समानताएँ आश्चर्यजनक हैं। उस समय, भारी पूंजी प्रवाह के कारण नेटवर्क क्षमता का निर्माण वास्तविक माँग से कहीं अधिक हुआ था। जब बुलबुला फटा, तो बिछाई गई 85 से 95 प्रतिशत फाइबर ऑप्टिक केबलें अप्रयुक्त रह गईं, और दर्जनों कंपनियाँ दिवालिया हो गईं। आज, पर्यवेक्षक डेटा सेंटर बूम में भी इसी तरह के पैटर्न देख रहे हैं: विशाल क्षमताएँ निर्मित की जा रही हैं, लेकिन उनका पूर्ण उपयोग अनिश्चित है। यदि एआई सेवाओं की माँग अपेक्षाओं से कम रहती है, तो इनमें से कई निवेश बेकार हो सकते हैं।

500 अरब डॉलर का मूल्यांकन बेहद आशावादी अनुमानों को दर्शाता है। इस मूल्यांकन पर खरीदारी करने वाले निवेशक दो से तीन वर्षों के भीतर 1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक के मूल्यांकन वाले आईपीओ की उम्मीद कर रहे हैं। इससे ओपनएआई दुनिया भर की दस सबसे मूल्यवान सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों में से एक बन जाएगी। तुलनात्मक रूप से, ऐप्पल को इस मूल्यांकन तक पहुँचने में दशकों लग गए और उसके पास भारी नकदी प्रवाह और एक स्थापित उत्पाद श्रृंखला है। दूसरी ओर, ओपनएआई भारी घाटे में चल रही है और एक ही उत्पाद पर निर्भर है।

एआई विस्तार की सामाजिक और पर्यावरणीय लागतों पर लगातार चर्चा हो रही है। बड़े भाषा मॉडलों की ऊर्जा खपत काफ़ी ज़्यादा है। स्टारगेट परियोजना के लिए 10 गीगावाट बिजली की आवश्यकता है, जो लगभग 75 लाख घरों की ऊर्जा ज़रूरतों के बराबर है। जलवायु संकट के दौर में, यह ऐसे निवेशों की स्थिरता पर सवाल उठाता है। इसके अलावा, नौकरियों के स्वचालन जैसे नकारात्मक सामाजिक प्रभाव राजनीतिक प्रतिक्रिया का कारण बन सकते हैं।

सफलता, ठहराव और सुधार के बीच परिदृश्य

ओपनएआई और व्यापक एआई उद्योग के भविष्य के विकास को कई परिदृश्यों के आधार पर रेखांकित किया जा सकता है। आशावादी परिदृश्य में, ओपनएआई अपने महत्वाकांक्षी विकास लक्ष्यों को प्राप्त करने में सफल होता है। इसके लिए कई शर्तें पूरी होनी आवश्यक हैं: तकनीकी विकास जारी रहे और नई मॉडल पीढ़ियाँ पर्याप्त सुधार प्रदान करें। भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं की रूपांतरण दर उल्लेखनीय रूप से बढ़े, संभवतः 15 से 20 प्रतिशत तक, जिसके परिणामस्वरूप 120 से 160 मिलियन भुगतान करने वाले ग्राहक होंगे। विज्ञापन, ई-कॉमर्स और उच्च-मूल्य वाले एंटरप्राइज़ उत्पाद जैसे नए राजस्व स्रोत सफलतापूर्वक विकसित होंगे और समग्र राजस्व में महत्वपूर्ण योगदान देंगे। तकनीकी प्रगति और चिप बाज़ार में बढ़ती प्रतिस्पर्धा के कारण अनुमान लागत में उल्लेखनीय कमी आएगी। इस परिदृश्य में, ओपनएआई लाभदायक हो जाएगा और एक ट्रिलियन डॉलर से अधिक के मूल्यांकन पर सार्वजनिक हो सकता है।

मध्यम परिदृश्य में, ओपनएआई का विकास जारी रहेगा, लेकिन यह अपने सबसे महत्वाकांक्षी लक्ष्यों से चूक जाएगा। 2028 तक राजस्व 100 अरब डॉलर के बजाय 40 से 60 अरब डॉलर तक पहुँच सकता है, जो अभी भी असाधारण वृद्धि दर्शाता है। हालाँकि, लाभप्रदता अभी भी मायावी बनी हुई है क्योंकि लागत वृद्धि के साथ-साथ बढ़ती रहती है। ओपनएआई को अपनी बुनियादी ढाँचा योजनाओं पर पुनर्विचार करना होगा और संभवतः कुछ अनुबंधों पर फिर से बातचीत करनी होगी। इसका मूल्यांकन समायोजित किया जाएगा, संभवतः 200 अरब डॉलर से 300 अरब डॉलर तक। एक आईपीओ अभी भी संभव होगा, लेकिन अधिक मामूली मूल्यांकन पर। इस परिदृश्य में, एआई बाजार खुद को एक अल्पाधिकार के रूप में स्थापित करता है जिसमें कई बड़े खिलाड़ी बाजार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।

निराशावादी परिदृश्य में, OpenAI को विकास में गंभीर बाधाओं का सामना करना पड़ रहा है। तकनीकी विकास धीमा पड़ रहा है, और नए मॉडल मौजूदा समाधानों की तुलना में पर्याप्त अतिरिक्त मूल्य प्रदान नहीं कर पा रहे हैं। Google और Anthropic जैसे प्रतिस्पर्धी बाज़ार में अपनी हिस्सेदारी बढ़ा रहे हैं। रूपांतरण दर कम एकल-अंकीय प्रतिशत पर स्थिर है। साथ ही, लागतें ऊँची बनी हुई हैं या बढ़ती ही जा रही हैं। इस परिदृश्य में, OpenAI को आकर्षक मूल्यांकन पर आगे के पूंजी दौर पूरे करने में कठिनाई हो सकती है। कंपनी को अपने खर्चों में भारी कटौती करनी होगी और संभवतः अपनी संपत्तियाँ बेचनी होंगी। व्यापक बुनियादी ढाँचे की प्रतिबद्धताएँ एक अस्तित्वगत बोझ बन जाएँगी। यह परिदृश्य पूरे AI क्षेत्र में एक व्यापक सुधार की ओर ले जा सकता है, जैसे डॉट-कॉम बुलबुले का फटना।

एक विघटनकारी परिदृश्य मौलिक रूप से अधिक कुशल एआई आर्किटेक्चर का व्यावसायीकरण होगा। यदि डीपसीक द्वारा प्रदर्शित दृष्टिकोणों को व्यापक रूप से अपनाया जाता है, तो इससे उद्योग की लागत संरचना में आमूल-चूल परिवर्तन आ सकता है। इस स्थिति में, पारंपरिक स्केलिंग में किए गए भारी निवेश का मूल्य कम हो जाएगा। ओपनएआई को अपनी रणनीति में बदलाव करना होगा और इस प्रक्रिया में अपनी बढ़त खो सकता है। साथ ही, इससे एआई का लोकतंत्रीकरण तेज़ होगा और बाज़ार में और अधिक प्रतिस्पर्धियों को प्रवेश करने का अवसर मिलेगा।

एक अन्य प्रमुख तत्व ऐसे एआई एजेंटों का विकास है जो स्वायत्त रूप से जटिल कार्य करने में सक्षम हों। यदि विश्वसनीय एजेंट विकसित किए जा सकें जो आभासी कर्मचारियों की तरह काम करें और कंपनियों को महत्वपूर्ण उत्पादकता लाभ प्राप्त करने में सक्षम बनाएँ, तो यह विकास के एक नए चरण की शुरुआत कर सकता है। ओपनएआई इस बाज़ार के लिए खुद को तैयार कर रहा है, लेकिन तकनीकी चुनौतियाँ काफ़ी हैं। वर्तमान एआई प्रणालियाँ भ्रम और त्रुटियों से ग्रस्त हैं, जो महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए उनकी विश्वसनीयता को सीमित करती हैं।

नियामक विकास भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। अमेरिका, यूरोप और चीन की सरकारें एआई विनियमन के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण विकसित कर रही हैं। कड़े नियम नवाचार को धीमा कर सकते हैं, लेकिन साथ ही अधिक विश्वास और व्यापक स्वीकृति को भी बढ़ावा दे सकते हैं। इसके विपरीत, नियामक शून्यता दुरुपयोग और सामाजिक व्यवधान को जन्म दे सकती है, जिसके परिणामस्वरूप अंततः अधिक कड़े हस्तक्षेप की आवश्यकता होगी।

भू-राजनीतिक आयाम महत्व प्राप्त कर रहा है। अमेरिका और चीन के बीच एआई प्रतिस्पर्धा को एक रणनीतिक संघर्ष के रूप में देखा जा रहा है। निर्यात नियंत्रण, निवेश प्रतिबंध और सरकारी सहायता कार्यक्रम प्रतिस्पर्धात्मक गतिशीलता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं। स्टारगेट परियोजना को स्पष्ट रूप से अमेरिकी तकनीकी नेतृत्व में योगदान के रूप में डिज़ाइन किया गया है।

दूरदर्शी महत्वाकांक्षा और आर्थिक मोहभंग के बीच

ओपनएआई की तीन वर्षों के भीतर राजस्व को 13 अरब डॉलर से बढ़ाकर 100 अरब डॉलर करने की योजना, प्रौद्योगिकी उद्योग के इतिहास की सबसे महत्वाकांक्षी विकास योजनाओं में से एक है। विश्लेषण से पता चलता है कि यह योजना असंभव तो नहीं है, लेकिन इसके लिए कई अनुकूल परिस्थितियों की आवश्यकता होगी, जिनका एक साथ होना असंभव माना जाना चाहिए।

ओपनएआई की ताकतें निर्विवाद हैं। कंपनी बड़े पैमाने के भाषा मॉडल, एक मज़बूत ब्रांड और विशाल उपयोगकर्ता आधार में तकनीकी नेतृत्व का दावा करती है। चैटजीपीटी ने खुद को जनरेटिव एआई के पर्याय के रूप में स्थापित किया है, ठीक वैसे ही जैसे गूगल इंटरनेट सर्च के लिए है। माइक्रोसॉफ्ट और ओरेकल के साथ साझेदारी आवश्यक बुनियादी ढाँचे के संसाधनों तक पहुँच सुनिश्चित करती है। कई दौर के वित्तपोषण के माध्यम से कंपनी का पूंजी आधार मजबूत हुआ है।

साथ ही, चुनौतियाँ भी बहुत बड़ी हैं। भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं की कम रूपांतरण दर, उच्च और लगातार बढ़ती विकास लागत, तीव्र प्रतिस्पर्धा और संरचनात्मक लाभप्रदता की समस्याएँ गंभीर बाधाएँ खड़ी करती हैं। बुनियादी ढाँचे से जुड़ी प्रतिबद्धताएँ अनुमानित राजस्व से कहीं अधिक हैं, जिससे सफलता के लिए भारी दबाव पैदा होता है।

नीति निर्माताओं के लिए इसके कई निहितार्थ हैं। पहला, एआई बुनियादी ढाँचे के लिए व्यापक सरकारी समर्थन की आलोचनात्मक जाँच की जानी चाहिए। स्टारगेट परियोजना का प्रतीकात्मक महत्व हो सकता है, लेकिन जब निजी निवेशक बिना किसी ठोस व्यावसायिक आधार के सैकड़ों अरबों का जोखिम उठाते हैं, तो इसकी आर्थिक व्यवहार्यता संदिग्ध है। दूसरा, ऐसे नियामक ढाँचे विकसित किए जाने चाहिए जो जोखिमों का समाधान करते हुए नवाचार को सक्षम बनाएँ। तीसरा, ऊर्जा के प्रश्न का समाधान किया जाना चाहिए: एआई डेटा केंद्रों की भारी बिजली माँग जलवायु लक्ष्यों के साथ संघर्ष करती है और इसके लिए समन्वित प्रतिक्रिया की आवश्यकता है।

व्यावसायिक नेताओं के लिए, इस विकास का अर्थ है कि एआई निवेश को रणनीतिक रूप से, लेकिन अत्यधिक अपेक्षाओं के बिना, अपनाया जाना चाहिए। एआई से उत्पादकता में वृद्धि वास्तविक है, लेकिन यह धीरे-धीरे होगी और इसके लिए महत्वपूर्ण संगठनात्मक समायोजन की आवश्यकता होगी। कंपनियों को प्रयोग करना चाहिए, लेकिन अपने व्यावसायिक मॉडल बनाने के लिए अपरिपक्व तकनीकों पर निर्भर नहीं रहना चाहिए।

निवेशकों के लिए, उचित मूल्यांकन का प्रश्न उठता है। 500 अरब डॉलर का वर्तमान मूल्यांकन तभी उचित प्रतीत होता है जब ओपनएआई न केवल अपने विकास लक्ष्यों को प्राप्त करे, बल्कि उनसे आगे भी बढ़े और साथ ही लाभप्रदता का मार्ग भी खोजे। जोखिम-वापसी अनुपात देर से निवेश करने वाले निवेशकों के लिए बेहद प्रतिकूल है। हालाँकि, शुरुआती निवेशक, जिन्होंने काफी कम मूल्यांकन पर निवेश किया था, मध्यम सफलता के साथ भी महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त कर सकते हैं।

वैश्विक अर्थव्यवस्था के लिए ओपनएआई और व्यापक एआई विकास के दीर्घकालिक महत्व को कम करके नहीं आंका जाना चाहिए, चाहे कंपनी अपने विशिष्ट राजस्व लक्ष्यों को प्राप्त करे या नहीं। बड़े भाषा मॉडल ज्ञान संबंधी कार्यों के कुछ हिस्सों को बदल देंगे और उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि सुनिश्चित करेंगे। सवाल यह नहीं है कि यह परिवर्तन होगा या नहीं, बल्कि यह है कि यह कितनी जल्दी होगा और किन कंपनियों को इससे लाभ होगा।

इतिहास हमें सिखाता है कि तकनीकी क्रांतियों के साथ अक्सर वित्तीय अतिरेक भी जुड़े होते हैं। रेलमार्ग, बिजली, ऑटोमोबाइल और इंटरनेट क्रांतियों में भारी निवेश के दौर आए, जिसके बाद दर्दनाक सुधार भी हुए। फिर भी, ये तकनीकें अंततः परिवर्तनकारी साबित हुईं। जिन निवेशकों को सबसे ज़्यादा मुनाफ़ा हुआ, वे अक्सर वे नहीं थे जिन्होंने बुनियादी ढाँचा बनाया, बल्कि वे थे जिन्होंने उस बुनियादी ढाँचे का इस्तेमाल नए व्यावसायिक मॉडल विकसित करने के लिए किया।

ओपनएआई एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। कंपनी को यह साबित करना होगा कि वह न केवल प्रभावशाली तकनीक विकसित कर सकती है, बल्कि उसे एक लाभदायक व्यावसायिक मॉडल में भी बदल सकती है। अगले दो-तीन साल बेहद अहम होंगे। अगर ओपनएआई अपने लक्ष्यों को हासिल करने में नाकाम रहती है, तो इसके नतीजे कंपनी से कहीं आगे तक जाएँगे और पूरे एआई क्षेत्र को हिलाकर रख देंगे। हालाँकि, अगर यह सफल होती है, तो यह कॉर्पोरेट विकास के नियमों को फिर से लिख देगी और संभवतः व्यावसायिक इतिहास में एक नए युग की शुरुआत करेगी।

इस विश्लेषण का मुख्य निष्कर्ष यह है कि ओपनएआई को न केवल अपने एआई मॉडलों के प्रदर्शन के लिए, बल्कि सबसे बढ़कर अपने स्वयं के व्यावसायिक मॉडल के लिए नए स्केलिंग नियमों की आवश्यकता है। न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण को नियंत्रित करने वाले भौतिकी और गणित के नियम एक चुनौती हैं। अर्थशास्त्र और बाज़ार के नियम, जो यह निर्धारित करते हैं कि कोई कंपनी कैसे स्थायी रूप से विकसित हो सकती है और लाभदायक बन सकती है, कम से कम उतने ही महत्वपूर्ण हैं। ओपनएआई को अपने लक्ष्य को साकार करने के लिए दोनों में महारत हासिल करनी होगी।

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