एआई उद्योग | जनरेटिव एआई में छिपे हुए मितव्ययिता उपाय और लागत में कटौती के उपाय - जिसमें शब्दों की संख्या कम करना भी शामिल है: कम ही सस्ता है - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रदाताओं के बीच छिपी लागत का संकट
महान एआई भ्रम: अरबों का नुकसान और मितव्ययिता के उपाय - तकनीकी दिग्गज आपसे क्या छिपा रहे हैं
कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभूतपूर्व तेज़ी से बढ़ रही है, लेकिन तकनीकी क्रांति के चमकदार मुखौटे के पीछे भारी वित्तीय चुनौतियाँ छिपी हैं। उपयोगकर्ता जिन्हें मामूली तकनीकी बदलाव समझते हैं, वे गौर से देखने पर प्रमुख कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रदाताओं द्वारा अपनी बढ़ती लागतों को नियंत्रण में रखने के लिए किए गए हताशा भरे प्रयास साबित होते हैं। Google और OpenAI ने सितंबर 2024 में लगभग एक साथ बदलाव किए। पहली नज़र में, ये बदलाव असंबंधित लगते हैं, लेकिन ये पूरे उद्योग के सामने एक बड़ी समस्या को उजागर करते हैं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाओं का मुद्रीकरण, भारी निवेश और परिचालन लागतों से नाटकीय रूप से पीछे है।
जनरेटिव एआई (जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जो मौजूदा डेटा का विश्लेषण या वर्गीकरण करने के बजाय नई सामग्री उत्पन्न करने में माहिर है।
यह घटनाक्रम विशेष रूप से उल्लेखनीय है क्योंकि यह दर्शाता है कि कैसे अरबों डॉलर की तकनीकी दिग्गज कंपनियाँ भी अपने स्वयं के नवाचार के वित्तीय दबाव से जूझ रही हैं। जहाँ ओपनएआई, 157 अरब डॉलर के मूल्यांकन के बावजूद, 2024 में 5 अरब डॉलर के नुकसान का अनुमान लगा रही है, वहीं गूगल चुपचाप ऐसे उपाय लागू कर रहा है जो डेटा संग्रह और प्रसंस्करण की लागत में भारी वृद्धि कर रहे हैं। ये छोटे-छोटे बदलाव पूरे डिजिटल परिदृश्य पर दूरगामी प्रभाव डाल रहे हैं और एआई उद्योग में एक बड़े संरचनात्मक संकट की ओर इशारा कर रहे हैं।
गूगल की मौन क्रांति
num=100 पैरामीटर को अक्षम करना
14 सितंबर, 2024 को, गूगल ने अपने सर्च इंफ्रास्ट्रक्चर में बिना किसी खास प्रचार के, पिछले कई सालों में सबसे महत्वपूर्ण बदलावों में से एक किया। URL पैरामीटर num=100, जिसने दशकों से 100 सर्च रिजल्ट्स को एक साथ प्रदर्शित करने की सुविधा दी थी, को पूरी तरह से बंद कर दिया गया। इस तकनीकी नवाचार के पूरे SEO उद्योग और AI अनुप्रयोगों पर दूरगामी प्रभाव पड़े।
हालाँकि यह पैरामीटर नियमित उपयोगकर्ताओं के लिए एक सुविधाजनक विशेषता थी, लेकिन SEO उद्योग के लिए भी यह अत्यंत महत्वपूर्ण था। लगभग सभी प्रमुख SEO प्रदाता, जैसे Ahrefs, Sistrix, SEMrush, और विशिष्ट रैंकिंग टूल, कुशल डेटा संग्रह के लिए इस पैरामीटर का उपयोग करते थे। एक ही कॉल से, वे पूरी शीर्ष 100 रैंकिंग प्राप्त कर सकते थे, जो पृष्ठ दर पृष्ठ परिणाम प्राप्त करने की तुलना में अधिक किफ़ायती और तेज़ था।
इस पैरामीटर के निष्क्रिय होने से एसईओ उद्योग में लागत में भारी वृद्धि हुई है। रैंकिंग टूल्स को अब उतनी ही मात्रा में डेटा प्राप्त करने के लिए दस अलग-अलग क्वेरीज़ करनी पड़ती हैं जितनी पहले एक क्वेरी से संभव थी। इससे क्वेरीज़ की लागत में दस गुना वृद्धि हुई है और कई टूल प्रदाताओं के लिए पहले से ही गंभीर तकनीकी और वित्तीय चुनौतियाँ खड़ी हो गई हैं।
वेबसाइट संचालकों पर प्रभाव
गूगल सर्च कंसोल में इसके प्रभाव तुरंत स्पष्ट हो गए: जाँची गई सभी वेबसाइटों में से 87.7 प्रतिशत के इंप्रेशन में भारी गिरावट देखी गई। वहीं, विडंबना यह है कि वेबसाइटों की औसत रैंकिंग में सुधार हुआ, क्योंकि 11वें से 100वें स्थान तक "निम्न-रैंकिंग वाले इंप्रेशन" कम दर्ज किए गए।
कई प्रकाशक ट्रैफ़िक में भारी गिरावट की रिपोर्ट कर रहे हैं। derwesten.de जैसी समाचार साइटों ने अपने सर्च ट्रैफ़िक में 51 प्रतिशत, express.de ने 35 प्रतिशत और focus.de ने 33 प्रतिशत की कमी दर्ज की है। इसके कारण जटिल हैं: Google में तकनीकी बदलावों के अलावा, AI समीक्षाएं भी एक भूमिका निभा रही हैं, जिससे उपयोगकर्ता बाहरी वेबसाइटों पर कम क्लिक कर रहे हैं।
गूगल की रणनीति के पीछे की प्रेरणा
गूगल के इस फैसले के पीछे कई जटिल कारण हैं। एक ओर, इस बदलाव से सर्वर लोड में उल्लेखनीय कमी आएगी, क्योंकि हर अनुरोध पर कम डेटा प्रोसेस करना होगा। दूसरी ओर, इससे बॉट्स और स्क्रैपिंग सेवाओं के लिए बड़े पैमाने पर डेटा इकट्ठा करना और भी मुश्किल हो जाएगा, जो गूगल के डेटा में एआई कंपनियों की बढ़ती दिलचस्पी को देखते हुए और भी ज़्यादा प्रासंगिक है।
एक और पहलू उपयोगकर्ता अनुभव है: Google उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक खोज की ओर लौटने के लिए प्रोत्साहित करना चाहता है, जहाँ वे कई पृष्ठों पर क्लिक करते हैं और Google परिवेश में अधिक समय बिताते हैं। यह जानकारी के लिए एक केंद्रीय संपर्क बिंदु के रूप में Google की स्थिति को मज़बूत करता है और कंपनी को उपयोगकर्ताओं को बाहरी वेबसाइटों पर पुनर्निर्देशित करने पर कम निर्भर बनाता है।
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ओपनएआई का हताश लागत नियंत्रण: उद्धरणों में नाटकीय गिरावट
Google के बदलाव के समानांतर, OpenAI ने ChatGPT में भी उतना ही महत्वपूर्ण बदलाव किया है। 11 सितंबर, 2024 से, AI चैटबॉट ने बाहरी वेबसाइटों के लिए काफ़ी कम उद्धरण और लिंक प्रदर्शित किए हैं। इस कमी ने सभी उद्योगों और सामग्री प्रकारों को समान रूप से प्रभावित किया है, चाहे सामग्री की गुणवत्ता या स्रोतों की डोमेन अथॉरिटी कुछ भी हो।
ये आँकड़े चौंकाने वाले हैं: विश्लेषणों के अनुसार, ChatGPT में उद्धरणों में 90 प्रतिशत तक की गिरावट आई है। मुफ़्त ChatGPT खाते विशेष रूप से प्रभावित हुए हैं, जबकि सशुल्क संस्करणों के उपयोगकर्ताओं को काफ़ी कम प्रतिबंधों का सामना करना पड़ रहा है। यह बदलाव वेबसाइटों को Google से मिलने वाले ट्रैफ़िक और ChatGPT से मिलने वाले काफ़ी कम ट्रैफ़िक के बीच पहले से मौजूद अंतर को और बढ़ा देता है।
वेब खोज सुविधाओं की लागत में विस्फोटक वृद्धि
ओपनएआई भारी वित्तीय दबाव में है। कंपनी को 2024 तक लगभग 5 अरब डॉलर के नुकसान का अनुमान है, जबकि चैटजीपीटी के संचालन पर प्रतिदिन 7,00,000 डॉलर तक का खर्च आता है। वेब खोजों और उद्धरणों को कम करना लागत में कटौती का एक स्पष्ट उपाय है, क्योंकि प्रत्येक वेब खोज के लिए अतिरिक्त कंप्यूटिंग संसाधनों और एपीआई कॉल की आवश्यकता होती है।
ओपनएआई की वेब सर्च सुविधा की लागत में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। जहाँ पहले के मॉडल वेब सर्च तक मुफ़्त पहुँच प्रदान करते थे, वहीं नए मॉडल सर्च टोकन के लिए पूरी कीमत वसूलते हैं। एक उदाहरण लागत की दुविधा को दर्शाता है: GPT-4o वाली एक क्वेरी की लागत $0.13 है, जबकि GPT-5 वाली उसी क्वेरी, जिसमें अधिक व्यापक वेब सर्च टोकन हैं, की लागत $74 है।
अपने मौजूदा वेब-सर्च मॉडल के लिए, OpenAI, gpt-4o और gpt-4.1 के लिए प्रति 1,000 व्यूज़ पर $25 का शुल्क लेता है, जबकि GPT-5 और o-सीरीज़ जैसे ज़्यादा शक्तिशाली मॉडल्स की कीमत प्रति 1,000 व्यूज़ पर $10 जितनी कम है। यह मूल्य निर्धारण स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि OpenAI वेब-आधारित सूचना के वितरण में भारी कटौती क्यों कर रहा है।
घटती शब्द संख्या: कम ही सस्ता है
स्रोत उद्धरणों में कमी के अलावा, उपयोगकर्ताओं ने एक और, ज़्यादा सूक्ष्म बदलाव देखा है: ChatGPT के जवाब काफ़ी छोटे और कम विस्तृत हो गए हैं। पहली नज़र में जो ज़्यादा संक्षिप्तता की ओर एक अनुकूलन जैसा लग सकता है, वह वास्तव में एक और प्रभावी लागत-बचत उपाय है। हर उत्पन्न शब्द—या, तकनीकी रूप से ज़्यादा सटीक, हर टोकन—कंप्यूटिंग शक्ति की खपत करता है और इस प्रकार प्रत्यक्ष लागत वहन करता है। जवाबों को व्यवस्थित रूप से छोटा करके, OpenAI प्रति क्वेरी परिचालन लागत कम करता है।
यह प्रवृत्ति विशेष रूप से एंथ्रोपिक के क्लाउड या गूगल के जेमिनी जैसे प्रतिस्पर्धियों के साथ सीधी तुलना में स्पष्ट होती है। ये मॉडल अक्सर समान प्रश्नों के अधिक विस्तृत, सूक्ष्म और गहन उत्तर प्रदान करते रहते हैं। जहाँ कुछ प्रतिस्पर्धी अभी भी गुणवत्ता के संकेतक के रूप में विस्तृत जानकारी पर निर्भर करते हैं, वहीं ओपनएआई अपने विशाल उपयोगकर्ता आधार के वित्तीय बोझ से निपटने के लिए जानबूझकर अपने शब्दों की संख्या कम कर रहा है।
उपयोगकर्ताओं के लिए, इसका मतलब अतिरिक्त काम है। एक व्यापक उत्तर के बजाय, उन्हें अक्सर केवल एक सतही सारांश प्राप्त होता है और उन्हें लक्षित प्रश्नों (तथाकथित "शीघ्र श्रृंखलाबद्ध") के माध्यम से स्वयं ही वांछित गहन जानकारी प्राप्त करनी होती है। इनमें से प्रत्येक अनुवर्ती प्रश्न एक नए लेन-देन का प्रतिनिधित्व करता है, जो व्यक्तिगत रूप से सस्ता होने के बावजूद, उपयोगकर्ता के समय और प्रयास को अधिक खर्च करता है। यह उपाय उद्धरणों को कम करने की रणनीति में पूरी तरह से फिट बैठता है: दोनों ही उपयोगकर्ता अनुभव को कम करते हैं, जो संयुक्त होने पर महत्वपूर्ण लागत बचत की ओर ले जाते हैं और कंपनी के भारी वित्तीय घाटे की भरपाई करने के उद्देश्य से हैं।
छोटे उत्तर, कम स्रोत: क्या आपने यह भी देखा है कि चैटजीपीटी किस प्रकार गुप्त रूप से लागत में कटौती कर रहा है?
प्रीमियम सदस्यता का घाटे का कारोबार
खास तौर पर समस्या यह है कि 200 डॉलर प्रति माह की लागत वाला और भी महंगा ChatGPT Pro सब्सक्रिप्शन भी घाटे में चल रहा है क्योंकि उपयोगकर्ता अपेक्षा से ज़्यादा सेवाओं का इस्तेमाल कर रहे हैं। सीईओ सैम ऑल्टमैन ने लागतों को पूरा करने की चुनौतियों को स्वीकार करते हुए इस स्थिति को "पागलपन भरा" बताया।
ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने स्वीकार किया कि कंपनी को 200 डॉलर के सब्सक्रिप्शन पर घाटा हो रहा है: "लोग हमारी अपेक्षा से कहीं ज़्यादा इसका इस्तेमाल कर रहे हैं।" यह आश्चर्यजनक खोज दर्शाती है कि एआई कंपनियों के लिए उपयोग की वास्तविक लागत का अनुमान लगाना और उचित मूल्य निर्धारण की गणना करना कितना मुश्किल है।
दोनों परिवर्तनों के बीच आश्चर्यजनक संबंध
दोनों घटनाओं की समय-सामना निकटता एक संयोग से कहीं अधिक है। चैटजीपीटी अक्सर अपनी प्रतिक्रियाओं के लिए वर्तमान वेब जानकारी पर निर्भर करता है, और स्क्रैपिंग सेवाओं के माध्यम से प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से Google परिणामों तक पहुँच प्राप्त करता है। num=100 पैरामीटर को अक्षम करने से चैटजीपीटी और अन्य एआई सिस्टम के लिए वेब डेटा का कुशल संग्रह भी काफी जटिल हो जाता है।
चैटजीपीटी जैसे एआई अनुप्रयोग प्रासंगिक और सटीक उत्तर उत्पन्न करने के लिए व्यापक, अद्यतन वेब डेटा पर निर्भर करते हैं। num=100 पैरामीटर ने इन प्रणालियों को बड़ी मात्रा में खोज परिणामों को शीघ्रता से और किफ़ायती ढंग से कैप्चर करने और अपने उत्तरों के लिए सर्वोत्तम स्रोतों का चयन करने में सक्षम बनाया।
इस पैरामीटर को अक्षम करने से, AI सिस्टम को अब काफ़ी ज़्यादा व्यक्तिगत क्वेरीज़ करनी पड़ती हैं, जिससे लागत में तेज़ी से वृद्धि होती है। यही कारण है कि OpenAI ने एक साथ उद्धरण आवृत्ति को कम कर दिया—अप-टू-डेट वेब जानकारी प्रदान करने की लागत अब आर्थिक रूप से व्यवहार्य नहीं रही।
800 बिलियन डॉलर का वित्त पोषण अंतर
बैन एंड कंपनी का खतरनाक पूर्वानुमान
बैन एंड कंपनी के एक हालिया अध्ययन से एआई उद्योग में एक ख़तरनाक वित्तीय संकट का पता चलता है। 2030 तक, ओपनएआई, गूगल और डीपसीक जैसी एआई कंपनियों को कंप्यूटिंग शक्ति और बुनियादी ढाँचे की बढ़ती लागत को पूरा करने के लिए सालाना लगभग 2 ट्रिलियन डॉलर की आय अर्जित करनी होगी। हालाँकि, सलाहकारों का अनुमान है कि उद्योग इस लक्ष्य से लगभग 800 बिलियन डॉलर पीछे रह जाएगा।
बैन एंड कंपनी के ग्लोबल टेक्नोलॉजी प्रैक्टिस के अध्यक्ष डेविड क्रॉफर्ड तत्काल चेतावनी देते हैं: "अगर मौजूदा स्केलिंग कानून लागू रहे, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं पर बोझ बढ़ाएगी।" अपेक्षित और अपेक्षित राजस्व के बीच यह विसंगति एआई उद्योग के मूल्यांकन और व्यावसायिक मॉडल के बारे में बुनियादी सवाल खड़े करती है।
भारी निवेश बनाम अस्पष्ट रिटर्न
प्रमुख अमेरिकी प्रौद्योगिकी कंपनियाँ अपने एआई निवेश को अभूतपूर्व स्तर पर ले जा रही हैं। माइक्रोसॉफ्ट, मेटा और गूगल 2025 तक एआई परियोजनाओं के लिए संयुक्त रूप से 215 अरब डॉलर के निवेश की योजना बना रही हैं। अमेज़न ने अतिरिक्त 100 अरब डॉलर के निवेश की घोषणा की है। यह निवेश मुख्य रूप से डेटा केंद्रों के विस्तार और नए एआई मॉडल विकसित करने पर खर्च किया जाएगा।
चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद से निवेश दोगुने से भी ज़्यादा हो गया है। 2024 तक, चार सबसे बड़ी टेक कंपनियों ने संयुक्त रूप से एआई में 246 अरब डॉलर का निवेश किया होगा—जो पिछले वर्ष की तुलना में 63 प्रतिशत की वृद्धि है। 2030 के दशक की शुरुआत तक, एआई पर वार्षिक खर्च 500 अरब डॉलर से ज़्यादा हो सकता है।
ऊर्जा मांग और बुनियादी ढांचे की चुनौतियाँ
बैन एंड कंपनी का अनुमान है कि कंप्यूटिंग पावर की अतिरिक्त वैश्विक मांग 2030 तक 200 गीगावाट तक बढ़ सकती है, जिसमें से आधी अमेरिका में होगी। एआई डेटा सेंटर की बिजली खपत 2023 में 50 अरब किलोवाट-घंटे से बढ़कर 2030 में लगभग 550 अरब किलोवाट-घंटे हो जाएगी—ग्यारह गुना वृद्धि।
इस विशाल विस्तार का पर्यावरण पर गहरा प्रभाव पड़ेगा। नवीकरणीय ऊर्जा के विस्तार के बावजूद, डेटा केंद्रों से ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन 2023 में 21.2 करोड़ टन से बढ़कर 2030 में 35.5 करोड़ टन हो जाएगा। इसी अवधि में शीतलन के लिए पानी की खपत लगभग चार गुना बढ़कर 664 अरब लीटर हो जाएगी।
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डीपसीक का झटका एक महत्वपूर्ण मोड़
चीन से लागत प्रभावी नवाचार
चीनी स्टार्टअप डीपसीक ने अपने R1 मॉडल से AI उद्योग में तहलका मचा दिया है। केवल 5.6 मिलियन डॉलर की अनुमानित विकास लागत के साथ, कंपनी ने एक ऐसा मॉडल विकसित किया है जो काफ़ी महंगे अमेरिकी मॉडलों को टक्कर दे सकता है। इसकी तुलना में, OpenAI के GPT-4o को विकसित करने में लगभग 80 मिलियन डॉलर की लागत आई थी।
डीपसीक की कीमतें प्रतिस्पर्धियों से काफी कम हैं। कंपनी के मॉडल ओपनएआई के संबंधित मॉडलों की तुलना में 20 से 40 गुना सस्ते हैं। डीपसीक के रीज़नर मॉडल की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन 53 सेंट है, जबकि ओपनएआई के o1 मॉडल की कीमत समान संख्या के लिए 15 डॉलर है।
उद्योग की गतिशीलता पर प्रभाव
डीपसीक की सफलता एआई उद्योग में पिछली धारणाओं को चुनौती देती है। कंपनी ने साबित किया है कि अत्याधुनिक एआई अरबों डॉलर के बजट के बिना भी संभव है, जिससे स्थापित प्रदाताओं पर मूल्य निर्धारण का काफी दबाव पड़ता है। यह विकास अमेरिकी निर्यात प्रतिबंधों के एक दिलचस्प दुष्प्रभाव को उजागर करता है: तकनीकी सीमाओं ने कंपनी को उपलब्ध हार्डवेयर का अधिकतम उपयोग करने के लिए सॉफ्टवेयर नवाचारों में संलग्न होने के लिए मजबूर किया।
कुछ ही हफ़्तों में, डीपसीक के एआई असिस्टेंट ने वैश्विक एलएलएम उपयोगकर्ता हिस्सेदारी का 21 प्रतिशत हिस्सा हासिल कर लिया और चैटजीपीटी को ऐप्पल के ऐप स्टोर में सबसे लोकप्रिय मुफ़्त ऐप के रूप में पीछे छोड़ दिया। बाज़ार में यह तेज़ पैठ एआई बाज़ार की अस्थिरता और लागत-गहन व्यावसायिक मॉडल वाले स्थापित प्रदाताओं के लिए ख़तरे को उजागर करती है।
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स्थानीय से वैश्विक तक: एसएमई ने चतुर रणनीतियों के साथ वैश्विक बाजार पर विजय प्राप्त की - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
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इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:
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वेबसाइट ट्रैफ़िक पर नाटकीय प्रभाव
एआई अवलोकनों का पतन
ऑथॉरिटास द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि एआई ओवरव्यूज़ के कारण यूके में प्रकाशक वेबसाइटों की क्लिक-थ्रू दरों में लगभग आधी की उल्लेखनीय गिरावट आई है। अध्ययन के अनुसार, एआई ओवरव्यूज़ की उपस्थिति में डेस्कटॉप पर क्लिक-थ्रू दर 47.5 प्रतिशत और मोबाइल पर 37.7 प्रतिशत कम हो जाती है। यहाँ तक कि जब कोई वेबसाइट Google AI ओवरव्यूज़ में शीर्ष स्थान पर होती है, तब भी क्लिक में मामूली सुधार होता है।
एसईओ विशेषज्ञ केविन इंडिग और यूएक्स शोधकर्ता एरिक वैन बुस्किर्क द्वारा किए गए एक नए अध्ययन में गूगल के एआई ओवरव्यू के उपयोग की व्यवस्थित रूप से जाँच की गई है। एक जटिल सेटिंग में, 70 उपयोगकर्ताओं को आठ वास्तविक खोज कार्य करते हुए देखा गया। इसके परिणामस्वरूप लगभग 400 एआईओ इंटरैक्शन हुए, जिससे यह जानकारी मिली कि एआई के प्रभाव में वेब खोज व्यवहार में कितना महत्वपूर्ण परिवर्तन होता है।
एआई अवलोकन बाहरी लिंक पर क्लिक-थ्रू दर को काफ़ी कम कर देते हैं। डेस्कटॉप पर, क्लिक-थ्रू दर दो-तिहाई तक कम हो जाती है, और मोबाइल उपकरणों पर लगभग आधी। उपयोगकर्ता एआई अवलोकन में दी गई जानकारी पर तेज़ी से भरोसा कर रहे हैं - खासकर सरल या मानकीकृत प्रश्नों के लिए।
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पारंपरिक वेब ट्रैफ़िक का पतन
जब से गूगल ने मई 2024 में अमेरिका में और मार्च 2025 के अंत में जर्मनी में जनरेटिव एआई उत्तरों को सर्च में एकीकृत किया है, समाचार साइटों, ब्लॉगों और फ़ोरम जैसे सामग्री प्रदाताओं को अपने विज़िटर की संख्या में उल्लेखनीय गिरावट की चिंता है। अगर उत्तर पहले से ही सर्च पेज पर मौजूद है, तो लोग अक्सर मूल स्रोत पर क्लिक नहीं करते हैं।
एआई ओवरव्यूज़ के कारण प्रकाशक मेल ऑनलाइन का सीटीआर 56 प्रतिशत से ज़्यादा गिर गया। कुछ वेबसाइटों पर ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक में 18-64 प्रतिशत की गिरावट देखी गई। एआई की मौजूदगी में ऑर्गेनिक सीटीआर 70 प्रतिशत तक गिर सकता है।
बिल्ट इन की रिपोर्ट के अनुसार, प्रकाशकों के लिए ऑर्गेनिक सर्च ट्रैफ़िक 2026 तक 25 प्रतिशत तक गिर सकता है। एआईओ के कारण शीर्ष तीन स्थानों पर भी सीटीआर में भारी गिरावट देखी जाती है; 4-10 स्थानों पर 50 प्रतिशत तक की गिरावट देखी जाती है। 1,000 एसएमबी वेबसाइटों पर किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि एआई सर्च सुविधाओं को लागू करने के बाद 68 प्रतिशत ने ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक में भारी गिरावट का अनुभव किया।
कुछ स्रोतों पर ध्यान केंद्रित
जुलाई 2024 से ChatGPT से वेबसाइटों पर रेफ़रल ट्रैफ़िक में 52 प्रतिशत की गिरावट आई है। Reddit के उद्धरणों में 87 प्रतिशत की वृद्धि हुई है और अब यह सभी ChatGPT उद्धरणों का 10 प्रतिशत से अधिक है। विकिपीडिया अपने जुलाई के निचले स्तर से 62 प्रतिशत उछला है, और लगभग 13 प्रतिशत उद्धरण हिस्सेदारी पर कब्ज़ा कर लिया है।
शीर्ष तीन वेबसाइट्स—विकिपीडिया, रेडिट और टेकराडार—ने कुल उद्धरणों में 22 प्रतिशत का योगदान दिया, जो केवल एक महीने में 53 प्रतिशत की वृद्धि है। चैटजीपीटी अब कुछ ही "उत्तर-प्रथम" स्रोतों को प्राथमिकता देता है, जबकि ब्रांड-संबंधित वेबसाइट्स दृश्यता खो देती हैं और लाखों संभावित रेफ़रल क्लिक्स से चूक जाती हैं।
समय के दबाव में ब्रेकडाउन
गूगल की छवि निर्माण समस्याएँ
गूगल जेमिनी की मौजूदा समस्याएँ कई स्तरों पर सामने आ रही हैं। उपयोगकर्ता हफ़्तों से इमेज तकनीक में बुनियादी खराबी की शिकायत कर रहे हैं, खासकर वांछित फ़ॉर्मैट में इमेज बनाते समय। यह व्यापक समस्या मुख्य रूप से 16:9 फ़ॉर्मैट में इमेज बनाने को प्रभावित करती है, जो पहले बिना किसी समस्या के संभव था, लेकिन अब समर्थित नहीं है।
इससे भी ज़्यादा गंभीर वह स्थिति है जहाँ चित्र तो बन जाते हैं, लेकिन प्रदर्शित नहीं हो पाते। उपयोगकर्ताओं को पुष्टि मिलती है कि चित्र सफलतापूर्वक बन गए हैं, लेकिन उन्हें केवल रिक्त स्थान या त्रुटि संदेश दिखाई देते हैं। यह समस्या वेब संस्करण और मोबाइल ऐप, दोनों में होती है, जिससे चित्र बनाने का कार्य लगभग अनुपयोगी हो जाता है।
संचार विफलता और पारदर्शिता की कमी
इन स्पष्ट सिस्टम त्रुटियों से निपटने में Google का तरीका विशेष रूप से समस्याग्रस्त है। कंपनी इन समस्याओं के बारे में उपयोगकर्ताओं को सक्रिय रूप से सूचित नहीं करती, जबकि ये कई हफ़्तों से मौजूद हैं। इसके बजाय, सिस्टम यह दावा करता रहता है कि सभी फ़ंक्शन ठीक से काम कर रहे हैं, जबकि वास्तविक प्रदर्शन में काफ़ी गिरावट आई है।
मौजूदा मुश्किलों को अलग-थलग करके नहीं देखा जाना चाहिए, बल्कि ये गूगल के एआई सिस्टम की कई समस्याओं का हिस्सा हैं। फ़रवरी 2024 में, गूगल को जेमिनी में मानवीय चित्रण को पूरी तरह से बंद करना पड़ा क्योंकि सिस्टम ने ऐतिहासिक रूप से गलत तस्वीरें बनाई थीं। जर्मन सैनिकों को एशियाई चेहरे वाले दिखाया गया था, और वाइकिंग्स को ड्रेडलॉक दिए गए थे - ये गलतियाँ प्रशिक्षण डेटा तैयार करने में बुनियादी समस्याओं को उजागर करती थीं।
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एआई विकास में संरचनात्मक समस्याएं
प्रकाशनों की जल्दबाजी
बार-बार आने वाली समस्याएँ Google के AI विकास में प्रणालीगत कमज़ोरियों की ओर इशारा करती हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि कंपनी OpenAI जैसे प्रतिस्पर्धियों के साथ कदमताल मिलाने के लिए समय के भारी दबाव में है, जिसके परिणामस्वरूप उसे जल्दबाजी में उत्पाद जारी करने पड़े हैं। यह "तेज़ी से आगे बढ़ो और चीज़ें तोड़ दो" वाली मानसिकता तकनीक के अन्य क्षेत्रों में काम कर सकती है, लेकिन AI प्रणालियों के साथ यह समस्याजनक साबित होती है, क्योंकि त्रुटियों का उपयोगकर्ता अनुभव पर सीधा प्रभाव पड़ता है।
सामग्री मॉडरेशन और सिस्टम सुधार के लिए ज़िम्मेदार उप-ठेकेदारों की कार्य परिस्थितियाँ इन समस्याओं को और बढ़ा देती हैं। समय की कमी, कम वेतन और आपूर्ति श्रृंखला में पारदर्शिता की कमी की रिपोर्टें मैन्युअल सिस्टम अनुकूलन की गुणवत्ता पर संदेह पैदा करती हैं।
सिस्टम आर्किटेक्चर का विखंडन
विभिन्न Google सेवाओं के बीच एकीकरण की कमी संरचनात्मक कमियों को उजागर करती है। जहाँ Google फ़ोटोज़ में नए AI इमेज प्रोसेसिंग फ़ीचर आ रहे हैं, वहीं Gemini में बुनियादी इमेज जनरेशन ठीक से काम नहीं कर रहा है। यह विखंडन अपर्याप्त आंतरिक समन्वय को दर्शाता है और अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए समस्याएँ बढ़ाता है।
आर्थिक परिणाम
विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों पर प्रभाव
वर्णित समस्याओं का विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों पर ठोस प्रभाव पड़ता है। विश्वसनीय छवि निर्माण पर निर्भर रहने वाले सामग्री निर्माता और विपणन पेशेवरों को वैकल्पिक समाधानों का सहारा लेना होगा। इससे न केवल कार्यप्रवाह में रुकावट आती है, बल्कि अन्य उपकरणों की लागत भी बढ़ जाती है।
यह स्थिति विशेष रूप से सशुल्क जेमिनी प्रो संस्करण के उपयोगकर्ताओं के लिए समस्याग्रस्त है। वे उन्नत सुविधाओं के लिए भुगतान करते हैं, लेकिन अक्सर वादे से भी बदतर प्रदर्शन प्राप्त करते हैं। कई लोगों ने पहले ही अपनी सदस्यता रद्द कर दी है क्योंकि वादा किए गए सुधार साकार नहीं हुए हैं।
एआई प्रदाताओं में विश्वास की कमी
इन प्रणालियों की अविश्वसनीयता के कारण, एक AI प्रदाता के रूप में Google पर लोगों का भरोसा कम हो रहा है। सेवाओं की सटीकता और उपलब्धता पर निर्भर रहने वाले उपयोगकर्ता, वैकल्पिक प्रदाताओं की ओर तेज़ी से रुख कर रहे हैं। यह लंबे समय में, अत्यधिक प्रतिस्पर्धी AI बाज़ार में Google की स्थिति को कमज़ोर कर सकता है।
ओपनएआई के DALL-E और एंथ्रोपिक के क्लाउड ज़्यादा सुसंगत परिणाम देते हैं, वहीं गूगल बुनियादी कार्यात्मक समस्याओं से जूझता है। खास तौर पर चौंकाने वाली बात यह है कि मुफ़्त विकल्प भी अक्सर गूगल के प्रीमियम विकल्पों से ज़्यादा विश्वसनीय प्रदर्शन करते हैं।
डॉटकॉम बुलबुले के समानांतर
समान बाजार गतिशीलता
वर्तमान घटनाक्रम सहस्राब्दी के मोड़ पर डॉट-कॉम बुलबुले के समान ही हैं। उस समय, इंटरनेट के प्रचार ने अत्यधिक मूल्यांकन को जन्म दिया और अंततः एक भयानक गिरावट में परिणत हुआ। आज, एआई कंपनियों को भी ऐसी ही चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है: अत्यधिक मूल्यांकन अस्पष्ट व्यावसायिक मॉडलों से टकरा रहे हैं, जबकि निवेश और वास्तविक राजस्व के बीच का अंतर लगातार बढ़ता जा रहा है।
एसएंडपी 500 का वर्तमान मूल्यांकन पिछले दस वर्षों की आय के 38 गुना के बराबर है। मॉर्गन स्टेनली के रणनीतिकारों का कहना है कि केवल डॉट-कॉम बुलबुले के दौरान ही यह मूल्यांकन इतना अधिक था। डॉट-कॉम युग के पूर्व स्टार विश्लेषक हेनरी ब्लोडगेट, वर्तमान एआई बूम के साथ अजीबोगरीब समानताओं की चेतावनी देते हैं।
अमेरिकी सुधार के पीछे का विचित्र सच
डॉयचे बैंक के जॉर्ज सारावेलोस इसे बेहद चौंकाने वाले अंदाज़ में कहते हैं: "एआई मशीनें सचमुच अमेरिकी अर्थव्यवस्था को बचा रही हैं।" उनके विश्लेषण से एक विरोधाभासी स्थिति सामने आती है - आर्थिक विकास क्रांतिकारी एआई अनुप्रयोगों से नहीं, बल्कि सिर्फ़ "एआई क्षमता निर्माण कारखानों" के निर्माण से आ रहा है।
विशेष रूप से विवादास्पद: बैंक का कहना है कि इस तकनीक-संबंधी खर्च के बिना, अमेरिका पहले ही मंदी की चपेट में आ चुका होता। अरबों डॉलर के निवेश से बना ताश का घर दुनिया की सबसे बड़ी अर्थव्यवस्था को बचाए रखता है। एआई निवेश पर यह अत्यधिक निर्भरता प्रणालीगत जोखिम पैदा करती है जो प्रौद्योगिकी उद्योग से कहीं आगे तक फैले हुए हैं।
के लिए उपयुक्त:
समाधान और भविष्य के दृष्टिकोण
वैकल्पिक व्यावसायिक मॉडल
बढ़ती लागत एआई प्रदाताओं को नए व्यावसायिक मॉडल विकसित करने के लिए मजबूर कर रही है। ओपनएआई उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण का परीक्षण कर रहा है, जहाँ ग्राहक केवल उस कंप्यूटिंग शक्ति के लिए भुगतान करते हैं जिसका वे वास्तव में उपयोग करते हैं। बैच एपीआई पहले से ही गैर-समय-महत्वपूर्ण अनुरोधों के लिए 50 प्रतिशत तक की लागत बचत प्रदान करते हैं।
लाभप्रदता हासिल करने के लिए, OpenAI कथित तौर पर अपने विभिन्न सब्सक्रिप्शन स्तरों की कीमतें बढ़ाने पर विचार कर रहा है। कंपनी कीमतों में भारी वृद्धि की योजना बना रही है: ChatGPT Plus की कीमत 2024 के अंत तक $20 से बढ़कर $22 प्रति माह हो जाने की उम्मीद है, और 2029 तक $44 प्रति माह तक भी पहुँचने की उम्मीद है।
उत्तरजीविता की रणनीति के रूप में विशेषज्ञता
सामान्य प्रयोजन वाली एआई प्रणालियों की बढ़ती लागत विशिष्ट समाधानों के विकास को जन्म दे सकती है। सभी प्रश्नों का उत्तर अद्यतन वेब डेटा से देने के बजाय, एआई प्रणालियाँ अधिक चयनात्मक हो सकती हैं और केवल विशिष्ट प्रकार के प्रश्नों के लिए महंगी वेब खोजों का सहारा ले सकती हैं।
इससे एआई बाज़ार में विविधता आएगी, जहाँ विभिन्न प्रदाता अलग-अलग विशेषज्ञताएँ विकसित करेंगे। कुछ वर्तमान जानकारी पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, तो कुछ इंटरनेट कनेक्टिविटी के बिना गहन विशेषज्ञता पर।
नए सहयोग मॉडल
एआई प्रदाताओं और सामग्री निर्माताओं के बीच नए सहयोग मॉडल पहले से ही उभर रहे हैं। कुछ प्रकाशक अपनी सामग्री के उपयोग का उचित हिस्सा प्राप्त करने के लिए एआई कंपनियों के साथ सीधे लाइसेंसिंग समझौतों पर बातचीत कर रहे हैं। इस विकास से एक नया पारिस्थितिकी तंत्र विकसित हो सकता है जिसमें सामग्री निर्माताओं को एआई प्रणालियों में उनकी सामग्री के उपयोग के लिए सीधे भुगतान किया जाएगा।
विभिन्न हितधारकों के लिए सिफारिशें
वेबसाइट संचालकों और सामग्री निर्माताओं के लिए
वेबसाइट मालिकों को अपनी रणनीतियों में विविधता लानी चाहिए और केवल सर्च इंजन ट्रैफ़िक पर निर्भर नहीं रहना चाहिए। न्यूज़लेटर्स, सोशल मीडिया और अन्य माध्यमों से उपयोगकर्ताओं के साथ सीधे संबंध बनाना ज़्यादा ज़रूरी हो जाएगा। साथ ही, उन्हें अपनी सामग्री की गुणवत्ता में भी सुधार करना चाहिए ताकि एआई-जनरेटेड उत्तरों में उसका उल्लेख हो सके।
मात्रा पर ध्यान देने के बजाय, गुणवत्ता ज़्यादा महत्वपूर्ण होती जा रही है। कंटेंट क्रिएटर्स को उपयोगी, अद्वितीय कंटेंट बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो वास्तविक मूल्य प्रदान करे। वे दिन अब लद गए जब शीर्ष 100 स्थान प्राप्त करने के लिए केवल SEO ऑप्टिमाइज़ेशन ही पर्याप्त था।
SEO एजेंसियों और उपकरणों के लिए
एसईओ एजेंसियों को अपनी सेवाओं को अनुकूलित करने और शीर्ष 20 स्थानों पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है, क्योंकि ये वास्तविक ट्रैफ़िक का अधिकांश भाग उत्पन्न करते हैं। व्यापक शीर्ष 100 विश्लेषणों का युग समाप्त हो रहा है, जिससे अधिक गहन अनुकूलन के लिए संसाधन मुक्त हो सकते हैं।
सेमरश और एक्यूरैंकर जैसे टूल प्रदाता अपने सिस्टम को अनुकूलित करने के लिए जी-जान से काम कर रहे हैं, लेकिन बढ़ी हुई लागत अनिवार्य रूप से ग्राहकों पर ही डाल दी जाती है। कई स्थापित टूल वर्तमान में अधूरा या गलत डेटा प्रदर्शित करते हैं क्योंकि उनका क्रॉलिंग लॉजिक पुराने num=100 पैरामीटर पर आधारित था।
AI कंपनियों के लिए
एआई कंपनियों के सामने ऐसे टिकाऊ व्यावसायिक मॉडल विकसित करने की चुनौती है जो उनके और सामग्री निर्माताओं, दोनों के लिए कारगर हों। मुफ़्त सामग्री के इस्तेमाल की मौजूदा प्रथाएँ अगर उनके डेटा स्रोतों की नींव को कमज़ोर करती हैं, तो लंबे समय तक टिकाऊ नहीं रहेंगी।
उपयोगकर्ताओं का विश्वास फिर से हासिल करने के लिए, गूगल जैसी कंपनियों को अपने दृष्टिकोण में बुनियादी बदलाव करने होंगे। सबसे पहले, सिस्टम की समस्याओं और नियोजित रखरखाव के बारे में अधिक पारदर्शी संचार आवश्यक है। उपयोगकर्ताओं को यह जानने का अधिकार है कि कौन सी सुविधाएँ ठीक से काम नहीं कर रही हैं।
छिपे हुए मितव्ययिता उपाय और उनके परिणाम: तकनीकी दिग्गजों की नई शक्ति
गूगल और चैटजीपीटी में ये छोटे से दिखने वाले तकनीकी बदलाव डिजिटल सूचना परिदृश्य में एक बुनियादी मोड़ का संकेत देते हैं। ये दर्शाते हैं कि पूरा इंटरनेट पारिस्थितिकी तंत्र कुछ बड़ी तकनीकी कंपनियों के फैसलों पर कितना निर्भर है।
दोनों बदलावों का संयुक्त प्रभाव लिंक-आधारित से एआई-मध्यस्थ इंटरनेट में परिवर्तन को तेज़ कर रहा है। यह विकास अपने साथ अवसर और जोखिम दोनों लेकर आता है: उपयोगकर्ताओं को अपने प्रश्नों के उत्तर तेज़ी से मिलते हैं, लेकिन सामग्री निर्माण की आर्थिक नींव पर बुनियादी तौर पर सवाल उठते हैं।
उद्योग पुनर्रचना के दौर से गुज़र रहा है जिसमें प्रौद्योगिकी प्रदाताओं, सामग्री निर्माताओं और उपयोगकर्ताओं के बीच नए संतुलन स्थापित करने की आवश्यकता है। आने वाले वर्ष यह दर्शाएँगे कि कौन से खिलाड़ी बदलती परिस्थितियों के साथ सफलतापूर्वक तालमेल बिठा पाते हैं और कौन से नए व्यावसायिक मॉडल उभरेंगे।
बेन एंड कंपनी द्वारा अनुमानित 800 अरब डॉलर के वित्त पोषण अंतराल से उद्योग में एकीकरण हो सकता है। केवल आर्थिक रूप से सबसे मज़बूत कंपनियाँ ही बच पाएँगी, जबकि छोटे प्रदाता और स्टार्टअप बाज़ार से गायब हो सकते हैं। एआई बुलबुले का नियंत्रित सुधार या नाटकीय गिरावट में विकसित होना इस बात पर निर्भर करता है कि उद्योग समय पर व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडल विकसित कर पाता है या नहीं।
प्रमुख एआई प्रदाताओं द्वारा अपनाए गए छुपे हुए मितव्ययिता उपाय एक बहुत बड़े संरचनात्मक संकट की झलक मात्र हैं। जहाँ एक ओर जनता कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावनाओं से आकर्षित हो रही है, वहीं दूसरी ओर, कंपनियाँ अपने वित्तीय अस्तित्व के लिए जी-तोड़ संघर्ष कर रही हैं। यह मौन क्रांति पहले से ही पूरे ज़ोरों पर है - इसके प्रभाव आने वाले वर्षों में डिजिटल परिदृश्य को आकार देंगे।
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