ਓਪਨਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰੇਗੀ?

AI ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਹੈ — ਅਤੇ OpenAI ਗਰਮੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

2023 ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਿੱਸੇ ਲਈ, ਓਪਨਏਆਈ ਅਛੂਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ। ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ 100 ਮਿਲੀਅਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਲਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ $86 ਬਿਲੀਅਨ ਮੁੱਲ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਯੁੱਗ ਦਾ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਮਿਆਰੀ-ਧਾਰਕ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਚੈਂਪੀਅਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਮਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬੇਰਹਿਮ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੈ, ਅਤੇ 2025 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਇੰਨਾ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਦਲ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਸਮਰਥਕ ਵੀ ਇਹੀ ਬੇਚੈਨੀ ਵਾਲਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਸਨ: ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪਹਿਲਾ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਫਾਇਦਾ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਉਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸੈਂਕੜੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ - ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੋਲੋਪ੍ਰੀਨੀਅਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਫਾਰਚਿਊਨ 500 ਖਰੀਦ ਟੀਮਾਂ ਤੱਕ - ਇਸ ਸਮੇਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਦਿਲਚਸਪ ਤਕਨੀਕੀ ਟਿੱਪਣੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਚੈਲੇਂਜਰਜ਼ ਹੁਣ ਕੈਚ-ਅੱਪ ਨਹੀਂ ਖੇਡ ਰਹੇ ਹਨ

ਜਦੋਂ Google ਨੇ 2024 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ Gemini Ultra ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸੀ। ਕੁਝ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੇ GPT-4 ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ। ਦੂਜਿਆਂ 'ਤੇ, ਇਹ ਪਛੜ ਗਿਆ. ਪਰ ਅਸਲ ਸਿਗਨਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸੀ - ਇਹ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਗੂਗਲ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਸਪੇਸ, ਸਰਚ, ਐਂਡਰੌਇਡ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਏਮਬੇਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਏਕੀਕਰਣ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖਾਈ ਹੈ ਜੋ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਤਮ ਹੈ।

ਐਨਥ੍ਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਉਡ 3 ਓਪਸ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਦਮ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਫਰਮਾਂ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ - ਜੋ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੋਲਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਮਾ 3 ਦੇ ਮੈਟਾ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੇ ਸਮੁੱਚੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਗਾੜ ਦਿੱਤਾ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਗਾਹਕੀ ਫੀਸਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮਿਸਟ੍ਰਾਲ, ਕੋਹੇਰੇ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਟੀਕਲ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਧ ਰਹੇ ਤਾਰਾਮੰਡਲ ਅਜਿਹੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ OpenAI ਦੀ ਜਨਰਲਿਸਟ ਪੋਜੀਸ਼ਨਿੰਗ ਬਚਾਅ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਫਿਨਟੇਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਪਾਲਨ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੋਵੇ, ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਕੀਮਤ ਬਾਰੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੋਲਦਾ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇ।

ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਧੁਰੇ: ਕੰਪਨੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ 'ਤੇ ਸੱਟਾ ਲਗਾ ਰਹੀ ਹੈ

ਇਸ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦਬਾਅ ਲਈ ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਅਟੱਲ ਵਸਤੂਕਰਨ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਇੱਕ-ਉਤਪਾਦ ਅਜੂਬੇ ਵਜੋਂ ਖਾਰਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਰੇਕ ਸਟ੍ਰੈਂਡ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਣਨੀਤਕ ਕਦਮ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵੱਲ ਹਮਲਾਵਰ ਧੱਕਾ ਹੈ — ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਸਮਰਪਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤਾਂ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਵੱਡੇ, ਬਹੁ-ਸਾਲ ਦੇ ਸੌਦੇ ਜੋ ਮੁਫਤ-ਟੀਅਰ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।

ਤਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ — o1 ਅਤੇ o3 ਸੀਰੀਜ਼ — ਸਮਰੱਥਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਉੱਚੇ ਸਿਰੇ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਲਈ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਮਿਆਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਓਪਨਏਆਈ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਤਰਕ ਇੱਕ ਅਸਲ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕਨੂੰਨੀ ਫਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਪਰਸਪਰ ਖੋਜ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸੱਟੇ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅੰਸ਼ਕ ਯੋਗਤਾ ਹੈ।

ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਓਪਨਏਆਈ ਚੁੱਪਚਾਪ ਆਪਰੇਟਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਇਸਦੇ API ਨੂੰ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸਵਿਚਿੰਗ ਲਾਗਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਚੈਟਬੋਟ, ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਅੰਤਰੀਵ API 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ - ਇਹ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ, ਸੰਸਥਾਗਤ, ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਹੈ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਕੀਕਰਣ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ

ਇੱਥੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਕਵਰੇਜ ਦਾ ਭਾਰ ਘੱਟ ਹੈ: ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਦਬਦਬਾ ਦੀ ਲੜਾਈ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ MMLU ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਕੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸੰਚਾਲਨ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ AI ਯੁੱਗ ਨੂੰ ਜਿੱਤਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ — ਉਹ ਉਹ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਦਿੱਖ ਹੋਣ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਰਕਫਲੋ ਤੋਂ ਅਟੁੱਟ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਸੂਝ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। 200 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੀ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਕੰਪਨੀ ਏਆਈ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦਾ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ - ਇਹ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਸੀਆਰਐਮ, ਇਸਦੇ ਫਲੀਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ, ਇਸਦੇ ਐਚਆਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਏਆਈ ਟੂਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ AI ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਰਕਫਲੋ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਟਿੱਕੀਅਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਮੇਵੇਜ਼ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜੋ ਕਿ 207 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — CRM ਅਤੇ ਪੇਰੋਲ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬੁਕਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਲਿੰਕ-ਇਨ-ਬਾਇਓ ਟੂਲਸ ਤੱਕ — ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ 138,000 ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਯੂਲਰ OS ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀ ਵਿਕਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, HR ਸੰਚਾਲਨ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਵਰਕਫਲੋ ਚਲਾ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ AI ਟੂਲ ਦੀ ਭਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ?" — ਇਹ "ਕਿਹੜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਾਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕਰਨਗੇ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ?"

ਪੰਜ ਮਾਪ ਜਿੱਥੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ

ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਯੁੱਧਾਂ ਅਤੇ ਫੰਡਿੰਗ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਦੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਦਬਦਬੇ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲੜਾਈ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਪੰਜ ਠੋਸ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ:

1. ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੰਡੋ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ — ਵਪਾਰਕ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ AI ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸੈਸ਼ਨਾਂ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਸਥਾਈ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ।
2. ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ ਨਵੀਨਤਾ — ਫਲੈਟ-ਰੇਟ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਖਪਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ, ਨਤੀਜਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ, ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰਾਹ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹੜੇ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੇਵਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
3. ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਡੂੰਘਾਈ — ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਨਹੀਂ ਹੈ — ਇਹ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹੈ।
4. ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਸੀ — GDPR ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਯੂਰਪੀਅਨ ਉੱਦਮਾਂ, HIPAA ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਧੀਨ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇ ਸਕੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
5. ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਸਟਿੱਕੀ AI ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਡੂੰਘੀ ਏਮਬੈਡਡ AI ਹੈ। ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਅਮੀਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ — ਜਾਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਪਾਰਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਿਫੌਲਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਰਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ — ਨੂੰ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇਗਾ।

OpenAI ਕੋਲ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਈ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਹਨ। GPT-4o ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਦੀਆਂ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਅਨੁਪਾਲਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਥਰਡ-ਪਾਰਟੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਾਈਲਡਕਾਰਡ ਦੀ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਪੂਰੀ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਹੈ

ਓਪਨਏਆਈ - ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਵਪਾਰਕ AI ਉਦਯੋਗ ਲਈ - ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖ਼ਤਰਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਹੈ। Meta's Llama ਸੀਰੀਜ਼, Mistral ਦੀਆਂ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ-ਵਿਕਸਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਵਪਾਰਕ AI ਦਾ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਕਲਪ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਟੋਕਨ API ਲਾਗਤਾਂ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਚ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਪਾਰਕ API ਦੇ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਬਿਆਨ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਪਾਰਕ ਖਿਡਾਰੀਆਂ - ਓਪਨਏਆਈ ਸ਼ਾਮਲ - ਨੂੰ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ: ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਗਾਰੰਟੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਅੰਦਰੂਨੀ ML ਮਹਾਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਅੱਪਡੇਟ, ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਸਮਰਥਨ।

ਏਆਈ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਇਕੱਲੇ ਵਪਾਰੀਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਅੰਤਰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਰਜਿਸਟਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Mewayz ਵਰਗੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਨੂੰ AI ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ CRM ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਇਨਵੌਇਸਿੰਗ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਅਸੰਗਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਐਬਸਟ੍ਰਕਸ਼ਨ ਪਰਤ, ਜਿੱਥੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਮਾਡਲ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੈ, ਵਪਾਰਕ AI ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੋਸਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।

ਅੱਜ AI ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨੇਤਾ ਹੋ ਜਦੋਂ ਓਪਨਏਆਈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਸਿਧਾਂਤ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਆਖਰਕਾਰ ਮਾਰਕੀਟ ਕਿਵੇਂ ਹਿੱਲਦੀ ਹੈ:

• ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲੋਂ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ — ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ AI ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਤਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ ਲੇਅਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੰਗਲ-ਵੈਂਡਰ ਲਾਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚੋ — ਆਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਖਾਸ ਮਾਡਲ API ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜੋ ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਆਪਣੇ ਸੰਚਾਲਨ ਸਟੈਕ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ AI ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਖ ਨਾ ਹੋਵੋ — ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਮਿਸ਼ਰਣ ਜਦੋਂ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਹਰ ਘੰਟੇ ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।
• ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ 'ਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ — ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬੇਵਕੂਫੀ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ 2025 ਵਿੱਚ ਮੁਢਲੀ ਸੰਚਾਲਨ ਯੋਗ ਮਿਹਨਤ ਹੈ।
• ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਹੀਂ — ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਅਸਲ ਇਨਵੌਇਸ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋਖਿਮ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ HR ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਦ ਲੌਂਗ ਗੇਮ: ਕੰਸੋਲੀਡੇਸ਼ਨ, ਕਮੋਡਿਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਬਚਦਾ ਹੈ

ਜੇਕਰ ਇਤਿਹਾਸ ਕੋਈ ਗਾਈਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਸਾਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, CRM ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ, ਈ-ਕਾਮਰਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ — ਵਿਸਫੋਟਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਿਆਦ ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇਕਸੁਰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਲੰਬੇ-ਮਿਆਦ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸਿਹਤ ਲਈ ਓਪਨਏਆਈ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਰਗ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਚੱਲਦਾ ਹੈ: ਉੱਚ-ਸਟੇਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਤਰਕ ਪਰਤ ਬਣਨਾ ਜਿੱਥੇ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜੋ ਵਰਕਫਲੋ-ਪੱਧਰ ਲਾਕ-ਇਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਪੂੰਜੀ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਚੰਗੀ-ਪੂੰਜੀ ਵਾਲੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ, ਜੋ ਕਿ ਹੁਣ ਕੈਚ-ਅੱਪ ਨਹੀਂ ਖੇਡ ਰਹੇ ਹਨ, ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਅਸਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਹੈ।

ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ Mewayz ਵਰਗੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸੰਚਾਲਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ 138,000 ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ, AI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸੈਕੰਡਰੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਸਮਾਰਟ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਟੂਲ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬੁਣੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਅਦਿੱਖ ਖੁਫੀਆ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਜੰਗਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਦਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਇਸਦੀ ਖੁਫੀਆ ਪਰਤ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਡਿਊਲਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਜ਼ਾਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਕੁਝ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਇਸ ਸਮੇਂ AI ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੌਣ ਹਨ?

ਓਪਨਏਆਈ ਨੂੰ ਹੁਣ ਕਈ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਨੇ ਜੇਮਿਨੀ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕਸ ਕਲੌਡ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਅਦਾਇਗੀ API ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਘਰੇਲੂ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਿਸਟਰਲ ਅਤੇ ਕੋਹੇਰੇ ਵਰਗੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਖਾਸ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਚੀਨੀ ਲੈਬਾਂ ਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਾਲੋਂ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਓਪਨਏਆਈ ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫਾਇਦਾ ਕਿਸਨੇ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਟਿਕਾਊ ਹੈ?

ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਮੁੱਖ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਈ - 2022 ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ChatGPT ਦੇ ਵਾਇਰਲ ਲਾਂਚ ਨੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ। ਪਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ-ਮੂਵਰ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਜਲਦੀ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੁਣ GPT-4-ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਖਾਈ ਇਸ ਦੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਬੰਧਾਂ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ R&D ਵੇਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਦੀ ਵੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇੰਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ AI ਨੂੰ ਲਚਕਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। Mewayz ਵਰਗੇ ਟੂਲ — app.mewayz.com 'ਤੇ $19/ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਇੱਕ 207-ਮੋਡਿਊਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ OS — ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਦਬਦਬੇ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਸੱਟੇਬਾਜ਼ੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਲਚਕੀਲਾਪਣ ਹੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈਜ ਹੈ।

ਕੀ ਓਪਨਏਆਈ ਆਪਣੀ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਓਪਨਏਆਈ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਹੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਅਗਲੀ GPT ਦੁਹਰਾਅ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ - ਇਹ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲਿੰਗ, ਏਅਰਟਾਈਟ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟਰੱਸਟ, ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਖਤਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਜਵਾਬ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਓਪਨਏਆਈ ਕੋਲ ਇਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅਸਾਧਾਰਨ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਪੂੰਜੀ ਹੈ, ਪਰ ਬਿਨਾਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਦਬਦਬੇ ਦਾ ਯੁੱਗ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਗਲਾ ਅਧਿਆਇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਨਾ ਕਿ ਗਤੀ ਦੁਆਰਾ।