एंथ्रोपिक के सीईओ: आईपीओ निकास के लिए नहीं, बल्कि एआई के 'कंप्यूट ब्लैक होल' को फंड करने के लिए

Beating Monitoring के अनुसार, अग्रणी बड़े मॉडल कंपनियों के सामूहिक द्वितीयक बाजार में प्रवेश के संदर्भ में, Anthropic के अध्यक्ष और सह-संस्थापक डैनिएला अमोडेई ने 4 जून को ब्लूमबर्ग टेक सम्मेलन में कंपनी द्वारा IPO आवेदन को गुप्त रूप से दायर करने के पीछे के निवेश सिद्धांत को विस्तार से समझाया। उन्होंने स्पष्ट किया कि बड़े मॉडल कंपनियों के लिए, IPO एक पारंपरिक अंतिम निकास (Exit) माध्यम नहीं है, बल्कि अत्यधिक कैलकुलेशन खपत का सामना करने का अनिवार्य वित्तपोषण विकल्प है। अमोडेई ने जोर देकर कहा कि अग्रणी AI शोध में 'दोहरा फंड भूल' मौजूद है: एक ओर, अग्रणी बड़े मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक विशाल प्रारंभिक पूंजी; दूसरी ओर, उपयोगकर्ता संख्या में विस्फोट के साथ, उपयोगकर्ताओं को निष्कर्षण सेवा (Inference) प्रदान करने से होने वाली निरंतर संचालन लागत। उनका अनुमान है कि जब बड़े मॉडल प्रतिस्पर्धा गहराई में प्रवेश करेगी, तो दुनिया में केवल कुछ ही 'मुख्य बड़े मॉडल कंपनियाँ' ही प्रगति (Advance the frontier) करने में सफल हो पाएँगी, और इन कंपनियों की कैलकुलेशन पूंजी की कमी पहले से ही निजी साहसिक निवेश (VC) की सीमा से परे है; केवल गहरी और अत्यधिक तरलता वाला द्वितीयक सार्वजनिक बाजार (Public Market) ही इस स्तर की पूंजी खपत का समर्थन कर सकता है। यह IPO का सिद्धांत Anthropic की अद्वितीय 'हल्के संपत्ति' कैलकुलेशन रणनीति के साथ सुसंगठित है। OpenAI और xAI के विपरीत, जो स्वयं के डेटा सेंटरों का प्रचुर मात्रा में निर्माण कर रहे हैं, Anthropic स्वयं का डेटा सेंटर नहीं बनाने, बल्कि बाहरी कैलकुलेशन (जैसे SpaceX/xAI से क्षमता किराए पर) का लचीला प्रयोग करने की प्रथा पर टिका हुआ है। अमोडेई ने समझाया कि बड़े मॉडल की मांग को सटीकता से पूर्वानुमानित करना असंभव है, इसलिए कंपनी प्रचुर मात्रा में स्थिर हुए हुए, महंगे, हस्तक्षेप-विहीन, संपत्ति-अवमूल्यन-लागतों को सहन करने के स्थान पर, 'उत्पाद मांग, कैलकुलेशन प्रदान से हल्की-हल्की अधिक' होने की हल्की-हल्की संकुचित स्थिति में होना पसंद करती है। IPO से प्राप्त पूंजी से प्रचुर मात्रा में नकदी संचय करके, Anthropic हल्की-हल्की संपत्ति में पँहचड़े हुए होने के साथ-साथ, मार्केट में होने वाली उतार-चढ़ाव का सामना करने के लिए, कैलकुलेशन को लचीले ढंग से खरीदने के पर्याप्त स्रोत प्राप्त कर सकता है।