एआई फ्लैट रेट्स का गुप्त अंत: एआई की बड़ी लागत का जाल – टोकन मॉडल अब कंपनियों को अरबों का नुकसान क्यों पहुंचा रहा है – चित्र: Xpert.Digital
माइक्रोसॉफ्ट और उबर ने आपातकालीन ब्रेक लगाया: एआई फ्लैट रेट का गुप्त अंत
चार महीने में ही बजट खत्म: एआई एजेंट किस प्रकार खर्च बढ़ाते हैं?
एआई का छिपा हुआ हिमखंड: इन भारी लागतों को प्रमुख प्रदाताओं द्वारा छुपाया जा रहा है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों की रोजमर्रा की उत्पादन प्रक्रियाओं में प्रवेश कर चुकी है – लेकिन इसके साथ ही लागत में अभूतपूर्व और अक्सर अप्रत्याशित वृद्धि भी हुई है। शुरुआती पायलट चरणों में रियायती दरों और प्रबंधनीय परीक्षण दौरों का लाभ मिला, लेकिन स्वतंत्र रूप से कार्य करने वाली, सक्रिय एआई प्रणालियों की ओर वर्तमान बदलाव पारंपरिक बिलिंग मॉडल की घातक कमजोरी को उजागर करता है: प्रति टोकन उपयोग के हिसाब से भुगतान करना बजट के लिए एक घातक संकट साबित हो रहा है।.
जब माइक्रोसॉफ्ट या उबर जैसी दिग्गज टेक कंपनियां भी अपने एआई बजट में भारी कटौती करती हैं या कुछ ही महीनों में क्रेडिट खत्म कर देती हैं, तो एक बात स्पष्ट हो जाती है: प्रचलित मूल्य निर्धारण मॉडल पूरे आर्थिक जोखिम को प्रदाता से खरीदार पर स्थानांतरित कर देता है। यह लेख उपभोग-आधारित एआई बिलिंग के पांच सबसे बड़े संरचनात्मक जोखिमों की जांच करता है, भारी छिपी हुई बुनियादी ढांचागत लागतों को उजागर करता है, और यह दर्शाता है कि एक प्रतिमान परिवर्तन अपरिहार्य क्यों है। मुख्य वित्तीय अधिकारियों और आईटी निर्णयकर्ताओं के लिए, आज की आवश्यकता है: केवल संसाधन भुगतान से दूर हटकर परिणाम-उन्मुख अनुबंधों की ओर बढ़ना जो वास्तविक, मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य को पुरस्कृत करते हैं।.
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दूसरे लोगों के प्रयोगों का खर्च कौन उठाता है?
रियायती एआई सब्सक्रिप्शन का युग समाप्त हो गया है। अब जो बचा है, वह एक कड़वी सच्चाई है: माइक्रोसॉफ्ट ने आंतरिक रूप से हजारों क्लाउड कोड लाइसेंस रद्द कर दिए क्योंकि प्रति डेवलपर मासिक लागत 500 डॉलर से 2,000 डॉलर तक थी। उबर ने क्लाउड कोड का लगभग 5,000 डेवलपर्स द्वारा भारी उपयोग किए जाने के बाद केवल चार महीनों में ही अपना पूरा 2026 का एआई बजट समाप्त कर दिया। माइक्रोसॉफ्ट के स्वामित्व वाले गिटहब ने 1 जून, 2026 को सभी कोपायलट सब्सक्रिप्शन समाप्त कर दिए और गिटहब एआई क्रेडिट्स नामक टोकन-आधारित क्रेडिट सिस्टम पर स्विच कर दिया। ये तीनों घटनाएं तकनीकी विफलताएं नहीं हैं—ये एक भ्रम के अंत का प्रतीक हैं।.
विश्वभर की कंपनियां संरचनात्मक पुनर्मूल्यांकन का सामना कर रही हैं: एआई उद्योग ने अपने उत्पादों को पायलट परियोजनाओं और सीमित उपयोग के मामलों के आधार पर कीमतों पर बेचा है। स्वतंत्र रूप से योजना बनाने, दोहराने और क्रियान्वित करने वाले एजेंटिक सिस्टमों में परिवर्तन के साथ, टोकन की खपत इस तरह से बढ़ रही है कि पारंपरिक कॉर्पोरेट बजट इसे संभाल नहीं पा रहे हैं। गार्टनर के अनुसार, वैश्विक एआई खर्च 2026 में 2.59 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा - जो पिछले वर्ष की तुलना में 47 प्रतिशत की वृद्धि है। अब सवाल यह नहीं है कि कंपनियां एआई में निवेश करेंगी या नहीं। सवाल यह है कि अगर आंकड़े अनुकूल नहीं हुए तो इसकी कीमत कौन चुकाएगा?.
उपभोग बिलिंग का भ्रम
टोकन-आधारित बिलिंग शुरू में एक निष्पक्ष मॉडल लगता है: आप केवल उसी चीज़ के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप वास्तव में उपयोग करते हैं। हालांकि, यह तर्क एक मूलभूत संरचनात्मक असमानता को छिपाता है। पारंपरिक उद्यम बजट पूर्वानुमानित इनपुट पर आधारित होता है: सीट लाइसेंस, सर्वर क्षमता, लेनदेन की मात्रा। दूसरी ओर, टोकन-आधारित बिलिंग उपयोगकर्ताओं की संख्या के साथ नहीं, बल्कि प्रत्येक व्यक्तिगत इंटरैक्शन की गहराई और जटिलता के साथ बढ़ती है। एक उपयोगकर्ता एक साधारण प्रश्न पूछने में दर्जनों टोकन खर्च करता है। वही उपयोगकर्ता 50 पृष्ठों के अनुबंध दस्तावेज़ का विश्लेषण करने में हजारों टोकन खर्च करता है।.
गैर-रैखिकता ही असली समस्या है। पायलट चरण में आमतौर पर उत्साही शुरुआती उपयोगकर्ता शामिल होते हैं जो एआई उपकरणों का उपयोग संरचित और अनुकूलित तरीके से करते हैं। हालांकि, उत्पादन चरण में, कर्मचारी इन प्रणालियों का उपयोग सहज रूप से करते हैं—लंबी बातचीत, व्यापक दस्तावेज़ अपलोड, बार-बार दोहराव और जटिल, बहु-स्तरीय तर्क श्रृंखलाओं के साथ। अनुभवजन्य अवलोकन बताते हैं कि पायलट चरण और उत्पादन संचालन के बीच संसाधन खपत अक्सर तीन से पांच गुना अधिक होती है, और चरम मामलों में तो दस गुना तक भी। इसलिए, बोर्ड सदस्यों और सीएफओ द्वारा एआई निवेश को मंजूरी देने के लिए शुरू में किए गए लागत अनुमान संरचनात्मक रूप से निरर्थक हैं।.
प्रदाता द्वारा खरीदार को हस्तांतरित की जाने वाली जोखिम की पाँच श्रेणियाँ
टोकन मूल्य निर्धारण मॉडल व्यवस्थित रूप से पांच जोखिम श्रेणियों को प्रदाता से क्रय कंपनी को हस्तांतरित करता है। यह न तो संयोग है और न ही बाजार की विफलता—यह स्वयं व्यवसाय मॉडल है।.
बजट संबंधी जोखिम की जड़ मूल रूप से अनुबंध संबंधी समस्या में निहित है: कंपनी इकाई लागत पर आधारित वार्षिक बजट तय करती है, जिसे प्रदाता किसी भी समय समायोजित कर सकता है। उबर का मामला इसका सटीक उदाहरण है। उबर ने 2026 के पूरे वर्ष के लिए अपने एआई बजट की गणना पूर्व-स्तरीय लागत मॉडल के आधार पर की थी। जब कंपनी भर में क्लाउड कोड का उपयोग 32 प्रतिशत से बढ़कर 84 प्रतिशत डेवलपर्स तक पहुंच गया, तो बजट वर्ष के चार महीने बीतने के बाद ही समाप्त हो गया।.
स्वीकृति जोखिम एक विचित्र तर्क पर आधारित है: टोकन काउंटर इस बात की परवाह किए बिना चलता रहता है कि लागू किया गया वर्कफ़्लो वास्तव में कोई लाभ देता है या नहीं। एक मॉडल जो गलत उत्तर के लिए 100,000 टोकन खर्च करता है, उसकी लागत उसी मॉडल के बराबर होती है जो सही समाधान के लिए 100,000 टोकन खर्च करता है। ऐसी दुनिया में जहां, एमआईटी के आंकड़ों के अनुसार, सभी एंटरप्राइज़ जेनएआई पायलटों में से 95 प्रतिशत निवेश पर मापने योग्य प्रतिफल प्राप्त करने में विफल रहते हैं, गुणवत्ता के प्रति बिलिंग मॉडल की यह उदासीनता कोई मामूली समस्या नहीं है - यह समस्या की जड़ है।.
एजेंट-आधारित एआई सिस्टम की कार्यप्रणाली पर विचार करते समय जोखिम का पूर्वानुमान लगाना विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है। निश्चित प्रौद्योगिकी शुल्क के आदी सीईओ अब यह पा रहे हैं कि खर्च अस्थिर और अप्रत्याशित है। एजेंट-आधारित एआई क्वेरी मानक एलएलएम कॉल की तुलना में पांच से पच्चीस गुना अधिक महंगी होती हैं, क्योंकि एजेंट-टू-एजेंट संचार, मूल्यांकनकर्ता, सिंथेसाइज़र और रिट्राई लूप टोकन की खपत को कई गुना बढ़ा देते हैं। एक प्रोग्रामिंग एजेंट प्रतिदिन सात मिलियन टोकन की खपत कर सकता है, जबकि एक डेटा एंट्री एजेंट 25 मिलियन तक टोकन की खपत कर सकता है। गोल्डमैन सैक्स ने इस बदलाव का मात्रात्मक विश्लेषण करते हुए कहा है कि एआई एजेंट 2030 तक वैश्विक टोकन मांग में 24 गुना वृद्धि कर सकते हैं।.
नियंत्रित उद्योगों के लिए शासन संबंधी जोखिम विशेष रूप से गंभीर है। टोकन-आधारित मॉडल प्रत्येक एपीआई कॉल के साथ कंपनी के डेटा को तृतीय-पक्ष प्रदाता के अनुमान अवसंरचना के माध्यम से भेजते हैं। वित्तीय सेवा प्रदाताओं, स्वास्थ्य सेवा कंपनियों और बीमा कंपनियों के लिए, इसका अर्थ है ऑडिट जोखिम और अनुपालन प्रयास जो उपयोग के साथ बढ़ते जाते हैं। GDPR के अनुसार, कंपनियों को व्यक्तिगत डेटा संसाधित करने वाले प्रत्येक AI सिस्टम के लिए डेटा सुरक्षा प्रभाव आकलन करना आवश्यक है। प्रत्येक नए टोकन की खपत कंपनी की डेटा सुरक्षा परिधि को प्रभावित कर सकती है। जितने अधिक टोकन की खपत होती है, उतना ही अधिक डेटा कंपनी से बाहर जाता है—अक्सर बिना पारदर्शिता के।.
परिणाम जोखिम सबसे कम चर्चित, फिर भी संरचनात्मक रूप से सबसे महत्वपूर्ण श्रेणी है। टोकन मूल्य निर्धारण मॉडल खपत को मापते हैं, मूल्य को नहीं। प्रदाता को समान रूप से मुआवजा दिया जाता है, चाहे एआई प्रोग्राम लाभ और हानि पर मापने योग्य प्रभाव उत्पन्न करे या असफल उद्यम जनरेटिव एआई पायलटों की लंबी सूची में शामिल हो जाए। रैंड कॉर्पोरेशन के आंकड़ों के अनुसार, सभी एआई परियोजनाओं में से 80.3 प्रतिशत अपने इच्छित व्यावसायिक मूल्य को प्रदान करने में विफल रहती हैं। 2025 में 42 प्रतिशत कंपनियों ने अपनी अधिकांश एआई पहलों को रोक दिया - जो पिछले वर्ष की तुलना में 17 प्रतिशत की वृद्धि है। गार्टनर का अनुमान है कि जनरेटिव एआई को तैनात करने वाली 65 प्रतिशत कंपनियां 2026 तक अपने बजट अनुमानों को पार कर जाएंगी। टोकन-आधारित बिलिंग मॉडल के साथ इन सभी बातों पर विचार करने से यह स्पष्ट हो जाता है: खपत पर आधारित बिलिंग संरचनात्मक रूप से कंपनी के नुकसान पर दांव लगाना है।.
छिपा हुआ हिमखंड: टोकन की कीमत के अलावा और क्या भुगतान किया जा रहा है?
दिखाई देने वाला बिल अक्सर वास्तविक लागत का एक छोटा सा हिस्सा ही होता है। 2026 के विभिन्न उद्योगों के आंकड़ों से पता चलता है कि उत्पादन में एआई एजेंटों को चलाने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा—शासन, निगरानी, अनुपालन और एकीकरण—अनुमान संबंधी लागतों से दो से पांच गुना अधिक महंगा है। एक स्पष्ट रूप से परिभाषित वर्कफ़्लो एजेंट को विकसित करने में $40,000 से $70,000 तक का खर्च आता है, साथ ही प्रति माह $3,200 से $13,000 तक का परिचालन खर्च भी होता है—जिनमें से अधिकांश टोकनाइज्ड नहीं होते हैं।.
अवलोकन और निगरानी पर ही प्रति एजेंट सालाना 6,000 से 50,000 डॉलर का खर्च आता है। वैश्विक स्तर पर एंटरप्राइज एआई एजेंटों पर होने वाला खर्च 2026 तक 201.9 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है—लेकिन एजेंट उत्पादों का बाजार केवल 9 से 11 बिलियन डॉलर का ही है। एजेंट उत्पाद से होने वाली हर डॉलर की आय के बदले लगभग 23 डॉलर बुनियादी ढांचे, एकीकरण, परामर्श और आंतरिक विकास पर खर्च होते हैं, जो किसी भी विक्रेता की बैलेंस शीट में नहीं दिखते। एआई पर बढ़ते खर्च की रिपोर्ट करने वाले मुख्य वित्तीय अधिकारी अक्सर इसी घटना का सटीक वर्णन करते हैं: दिखावटी खर्च ही ध्यान खींचता है। इसके नीचे की वास्तविक लागत को एआई व्यय के रूप में वर्गीकृत भी नहीं किया जाता।.
एक अन्य संरचनात्मक कारक तथाकथित एजेंट फैलाव है। प्रत्येक नया एजेंट टोकन खपत अनुसूची में एक और पंक्ति जोड़ता है—बिना किसी गारंटीकृत प्रतिफल के। चूंकि टोकन मूल्य निर्धारण मॉडल एजेंटों का कुशलतापूर्वक या रणनीतिक रूप से उपयोग करने के लिए कोई प्रोत्साहन नहीं देते हैं, इसलिए वे आंतरिक रूप से तेजी से बढ़ते हैं। इसका परिणाम समानांतर, अनियंत्रित एआई कार्यभार होता है जो एक दूसरे के साथ संवाद करते हैं, जिससे टोकन की संख्या कई गुना बढ़ जाती है।.
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मौजूदा सॉफ्टवेयर जगत ने इस मॉडल को बहुत पहले ही क्यों पार कर लिया था?
सॉफ्टवेयर उद्योग के इतिहास के संदर्भ में वर्तमान एआई मूल्य निर्धारण बहस पर विचार करना ज्ञानवर्धक है। पिछले कुछ दशकों में एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर का निरंतर विकास हुआ है, जो पहले पूरी तरह से उपभोग-आधारित मॉडल था, अब सिस्टम-आधारित और एसएलए मॉडल में परिवर्तित हो गया है, जिसमें विक्रेता लागत वहन करता है। ईआरपी सिस्टम, सीआरएम प्लेटफॉर्म, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर—इनमें से किसी भी विक्रेता को उनके सॉफ्टवेयर द्वारा उपयोग किए गए कंप्यूटिंग समय के लिए भुगतान नहीं किया जाता है। मुआवजा उपलब्धता, क्षमता और परिभाषित सेवा स्तरों से जुड़ा होता है।.
एआई प्रदाताओं ने इस प्रथा को तोड़ दिया क्योंकि उनकी अपनी लागत संरचना उसी टोकन मीटर पर आधारित है जिसे वे अपने ग्राहकों पर लागू करते हैं। अधिकांश एआई प्रदाता एक ही मूलभूत मॉडल प्रदाताओं—ओपनएआई, एंथ्रोपिक, मिस्ट्रल—से मॉडल खरीदते हैं और परिवर्तनीय लागतों को ग्राहकों पर डाल देते हैं। अन्य सॉफ़्टवेयर लेयर्स से अंतर यह है कि सीमांत लागत शून्य नहीं होती। प्रत्येक अतिरिक्त उपयोगकर्ता, प्रत्येक अतिरिक्त अनुरोध, प्रत्येक अतिरिक्त मॉडल संस्करण के लिए प्रदाता को अधिक लागत चुकानी पड़ती है। यह दुविधा वास्तविक है—लेकिन यह प्रदाताओं को इस समस्या को स्वयं हल करने की ज़िम्मेदारी से मुक्त नहीं करती, बल्कि वे इस जोखिम को व्यवस्थित रूप से उद्यम पक्ष पर डाल देते हैं।.
क्लासिक SaaS बहस से इसकी तुलना करना बहुत उपयोगी है। जब SaaS ने ऑन-प्रिमाइसेस सॉफ़्टवेयर की जगह ली, तो सीट-आधारित मॉडल मानक बन गया: एक उपयोगकर्ता, एक कीमत। AI इस मॉडल को बाधित करता है क्योंकि कार्य के आधार पर, एक उपयोगकर्ता दस से लेकर एक लाख गुना तक संसाधनों का उपयोग कर सकता है। इसका समाधान यह नहीं हो सकता कि इस जोखिम को पूरी तरह से खरीदार पर डाल दिया जाए। समाधान एक ऐसी व्यावसायिक संरचना होनी चाहिए जिसमें प्रदाता के प्रोत्साहन और खरीदार के परिणाम एक बार फिर से एक समान हों।.
परिणाम-उन्मुख मूल्य निर्धारण एक वैकल्पिक अनुबंध प्रतिमान के रूप में
एआई के लिए परिणाम-उन्मुख मूल्य निर्धारण मॉडल कोई छूट प्रणाली या विपणन का वादा नहीं है। यह एक मौलिक रूप से भिन्न वाणिज्यिक संरचना का प्रतिनिधित्व करता है: प्रदाता को प्रति समाधान, प्रति वर्ष, तब मुआवजा दिया जाता है जब एक परिभाषित कार्यप्रवाह पर एक परिभाषित व्यावसायिक परिणाम की पुष्टि हो जाती है - न कि प्रक्रिया में उपयोग किए गए टोकन के लिए।.
यह दृष्टिकोण संरचनात्मक रूप से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। 2024 के अंत तक, आंद्रेसेन होरोविट्ज़ ने तीन प्रमुख बदलावों की पहचान की जो एआई सॉफ्टवेयर बाजार पर थोप रहा है: सॉफ्टवेयर श्रम बन रहा है, सीट लाइसेंसिंग लेखांकन की इकाई के रूप में अपनी वैधता खो रही है, और परिवर्तनीय लागतों का पूर्वानुमान लगाना तेजी से कठिन होता जा रहा है। डेकागॉन जैसी एआई-आधारित कंपनियों ने पहले ही ऐसे हाइब्रिड मॉडल विकसित कर दिए हैं जो उपभोग-आधारित और परिणाम-आधारित दोनों घटकों को जोड़ते हैं। संरचनात्मक प्रवृत्ति स्पष्ट है: जैसे-जैसे एआई मापने योग्य गतिविधियों—ग्राहक सेवा टिकट, कोड की पंक्तियाँ, दस्तावेज़ समीक्षा—की जगह लेगा, लेखांकन की स्वाभाविक इकाई संसाधन इनपुट नहीं बल्कि परिणाम बन जाएगी।.
परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल और टोकन मॉडल के बीच संरचनात्मक अंतर जोखिम वितरण में निहित है। टोकन मॉडल में, विफलता का पूरा जोखिम खरीदार को उठाना पड़ता है—प्रदाता को परिणाम की परवाह किए बिना अपना राजस्व प्राप्त होता है। परिणाम-आधारित मॉडल में, प्रदाता को भिन्नता को संभालने के लिए प्लेटफ़ॉर्म की दक्षता को बढ़ाना आवश्यक होता है—और यदि सेवा वांछित प्रभाव प्राप्त नहीं करती है, तो उन्हें अपने राजस्व का जोखिम उठाना पड़ता है। इससे गुणवत्ता के लिए तत्काल प्रोत्साहन मिलता है, जो टोकन मॉडल में संरचनात्मक रूप से अनुपस्थित है। हालांकि, इसके लिए प्रदाताओं को अपनी आंतरिक लागतों को इस हद तक नियंत्रित करना आवश्यक है कि वे मॉडल को आर्थिक रूप से बनाए रख सकें—एक ऐसी आवश्यकता जिसे अधिकांश वर्तमान टोकन प्रदाता पूरा नहीं करते हैं।.
परिणाम मॉडल के आलोचकों का तर्क है कि यह दक्षता लाभ को प्रदाता की ओर मोड़ देता है: यदि कोई एआई प्रदाता बेहतर मॉडल के माध्यम से समान परिणाम के लिए कम संसाधनों की आवश्यकता रखता है, तो लाभ कंपनी को नहीं बल्कि प्रदाता को होता है। यह आलोचना वैध है और दर्शाती है कि परिणाम मॉडल स्वतः निष्पक्ष नहीं होते हैं—परिणाम की सटीक परिभाषा, मापन पद्धति और मूल्य निर्धारण तंत्र ही कंपनी के लिए वास्तविक लाभ निर्धारित करते हैं।.
अगली बातचीत: हर सीएफओ और सीआईओ को क्या मांग करनी चाहिए
सौदेबाजी की शक्ति खरीदार के पास होती है—कम से कम हर अनुबंध नवीनीकरण वार्ता में। वर्तमान में टोकन अनुबंध रखने वाली कंपनियों को नवीनीकरण के अगले दौर में ऐसे संरचित प्रश्न पूछने होंगे जो प्रति मिलियन टोकन की कीमत से कहीं अधिक व्यापक हों।.
सबसे अहम सवाल यह है: अगर यह काम नहीं करता है तो मुझे क्या कीमत चुकानी पड़ेगी? जो भी विक्रेता नुकसान की भरपाई करने को तैयार नहीं है, उसके हित खरीदार के बोर्ड और मुख्य वित्तीय अधिकारी से बिल्कुल अलग हैं। यह अच्छे इरादों का मामला नहीं है—यह प्रोत्साहन संरचना का मामला है। दूसरा अहम सवाल डेटा संप्रभुता से जुड़ा है: क्या हर API कॉल के साथ मेरी कंपनी का डेटा मेरी सुरक्षा सीमा से बाहर चला जाता है? वित्तीय सेवाएं, स्वास्थ्य सेवा, बीमा जैसे विनियमित उद्योगों के लिए, यह अनुपालन का एक वैकल्पिक पहलू नहीं है, बल्कि GDPR, SOC 2 और HIPAA के तहत एक मूलभूत कानूनी सिद्धांत है।.
तीसरी महत्वपूर्ण आवश्यकता है मापनीयता। 49 प्रतिशत कंपनियों का कहना है कि वे अपने एआई निवेश पर रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) की सटीक गणना नहीं कर सकतीं, क्योंकि खर्च क्लाउड प्रदाताओं, जीपीयू सेवाओं, एपीआई प्रदाताओं और एसएएएस प्लेटफॉर्मों में बंटा हुआ है, और कोई मानकीकृत बिलिंग प्रारूप मौजूद नहीं है। माप के आधार के बिना, कंपनियां परिणाम मॉडल पर बातचीत नहीं कर सकतीं या यह तय नहीं कर सकतीं कि कौन से वर्कफ़्लो वास्तव में सकारात्मक आरओआई उत्पन्न करते हैं। इसलिए, एआई लागतों को मापने की संगठनात्मक क्षमता किसी भी व्यवस्थित मूल्य वार्ता के लिए एक पूर्व शर्त है।.
गार्टनर का यह भी अनुमान है कि एजेंटिक एआई परियोजनाओं में से 40 प्रतिशत से अधिक उत्पादन के लिए तैयार होने से पहले ही बंद कर दी जाएंगी - इसका मुख्य कारण एजेंटिक स्केलिंग की वास्तविक लागत और जटिलता है। जो कंपनियां मजबूत आरओआई फ्रेमवर्क के बिना एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए टोकन अनुबंध में प्रवेश कर रही हैं, वे ठीक उसी 40 प्रतिशत में शामिल होने का जोखिम उठा रही हैं जिन्होंने महंगे प्रयोग किए और फिर उन्हें बंद कर दिया।.
ढांचागत परिवर्तन अपरिहार्य है - लेकिन इसकी गति खरीदार द्वारा निर्धारित की जाती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग व्यावसायिक परिपक्वता के एक अपरिहार्य चरण का सामना कर रहा है। सब्सिडी चरण से एक स्थायी मूल्य निर्धारण मॉडल तक का मार्ग ठीक उन्हीं संकटों से होकर गुजरता है जो वर्तमान में स्पष्ट हो रहे हैं। माइक्रोसॉफ्ट, जो ओपनएआई में 13 अरब डॉलर के निवेश के साथ एआई अवसंरचना में दुनिया के सबसे बड़े निवेशकों में से एक है, ने एक प्रतिस्पर्धी के कोडिंग टूल की कीमत पर विचार किया और उसे वहन करने से इनकार कर दिया। यह न केवल विशिष्ट उत्पाद के लिए बल्कि संपूर्ण मूल्य निर्धारण मॉडल के लिए एक शक्तिशाली प्रतीकात्मक संकेत देता है।.
सॉफ्टवेयर उद्योग के समेकन के तर्क से पता चलता है कि मध्यम से लंबी अवधि में परिणाम-उन्मुख मॉडल ही प्रबल होंगे क्योंकि वे एकमात्र ऐसे मॉडल हैं जो विक्रेताओं के हितों को व्यावसायिक परिणामों से लगातार जोड़ते हैं। आधुनिक एंटरप्राइज़ सॉफ्टवेयर की लगभग हर परत इस विकास प्रक्रिया से गुज़र चुकी है। एआई भी इसका अपवाद नहीं होगा। सवाल सिर्फ यह है कि क्या यह परिपक्वता प्रक्रिया बाज़ार तंत्र द्वारा संचालित होगी या उन व्यावसायिक नेताओं की पीढ़ी द्वारा जो हर अनुबंध नवीनीकरण के साथ एक सरल प्रश्न पूछते हैं: यदि परिणाम नहीं मिलते हैं तो मैं किस लिए भुगतान कर रहा हूँ?
कंपनियां एआई अनुबंध वार्ता में जो निर्णय लेंगी, उनसे यह तय होगा कि एआई निवेश से मापने योग्य परिणाम प्राप्त होंगे या वे उन विक्रेताओं के उत्पाद विकास रोडमैप को वित्त पोषित करना जारी रखेंगी जिन्होंने जोखिम को सफलतापूर्वक आउटसोर्स कर दिया है। यह अंतर तकनीकी नहीं, बल्कि व्यावसायिक है। और इसकी शुरुआत अगले अनुबंध पर हस्ताक्षर के साथ होगी।.
🎯🎯🎯 डेटा-संचालित बी2बी उद्योग हब, एक तरह से इन-हाउस समाधान के रूप में
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Xpert.Digital एक डेटा-आधारित B2B उद्योग केंद्र है जिसका नेतृत्व Konrad Wolfenstein करते हैं। यह कंपनी औद्योगिक भागीदारों के लिए एक बाहरी, लगभग आंतरिक समाधान के रूप में कार्य करती है, जो ग्राहकों की ओर से अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता के बिना मार्केटिंग, कंटेंट और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करती है।.
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Konrad Wolfenstein
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