टेंसेंट, अलीबाबा और बाइटडांस AI कौशल स्टोर बाजार में प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं

Skill एआई क्षेत्र में सबसे लोकप्रिय कीवर्ड्स में से एक बन रहा है।

स्किल को AI एजेंट के लिए एक "ऑपरेशन मैनुअल" के रूप में समझा जा सकता है। यह एक संरचित निर्देश फ़ाइल है, जिसमें स्पष्ट रूप से बताया गया है कि कौन से उपकरणों का उपयोग करना है, किस स्थिति में कैसे निर्णय लेना है, और परिणाम किस मानदंड के आधार पर निकालना है। एजेंट इस फ़ाइल को पढ़कर पूर्वनिर्धारित मार्ग के अनुसार कार्य करता है।

एक उदाहरण के लिए, एक अनुभवी उत्पाद प्रबंधक अपने उत्पाद आवश्यकता दस्तावेज़ लिखने की पूरी प्रक्रिया को एक Skill के रूप में पैकेज कर सकता है, और किसी भी व्यक्ति के Agent में इसे इंस्टॉल करने से वह एक ही ढांचे के अनुसार एक मानक आवश्यकता दस्तावेज़ उत्पन्न कर सकता है।

जैसे-जैसे स्किल की संख्या बढ़ी, उनके वितरण प्लेटफॉर्म भी उभरे। इस भूमिका को सबसे पहले GitHub, ClawHub जैसे डेवलपर समुदायों ने निभाया, जहाँ स्किल का अपलोड, खोज और डाउनलोड तकनीकी समुदाय के भीतर ही पूरा होता था।

बड़ी कंपनियाँ भी तेजी से अपना कदम बढ़ा रही हैं। इस साल मार्च में, टेंसेंट, अलीबाबा और बाइटडांस ने अपने-अपने Agent प्लेटफॉर्म पर Skill स्टोर लॉन्च किए। उसके बाद के दो महीनों में, Zhizhu, Meituan और Xiaohongshu ने क्रमिक रूप से प्रवेश किया। इंटरनेट बड़ी कंपनियाँ, बड़े मॉडल कंपनियाँ, स्थानीय जीवन के विशालकाय, और यहाँ तक कि कंटेंट प्लेटफॉर्म भी इस एंट्री पॉइंट के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।

स्किल स्टोर के लिए लड़ाई का सार, एआई युग में ट्रैफ़िक एंट्री पॉइंट पर कब्ज़ा है; जो वितरण अधिकार के पास है, वही उपयोगकर्ता के पास है।

लेकिन बाइटडांस के बाद अन्य सभी प्लेटफॉर्म पर मुफ्त संस्करण ही उपलब्ध हैं। अगर इन "दुकानों" से पैसा नहीं कमाया जा रहा है, तो सभी क्यों इन्हें लेने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं?

कौन उतर रहा है? स्किल स्टोर क्यों खरीदना चाहिए?

इस प्रश्न का उत्तर देने से पहले, एक पहले से काम कर रहे मॉडल को देखें।

मोबाइल इंटरनेट युग में, ऐपल का ऐप स्टोर केवल 30% डाउनलोड कॉमिशन से ही नहीं, बल्कि इस बात से मूल रूप से कमाई करता है कि डेवलपर आईओएस पारिस्थितिकी तंत्र में प्रवेश करने के लिए ऐप विकसित करते हैं, और उपयोगकर्ता इन ऐप्स का उपयोग करने के लिए आईओएस पारिस्थितिकी तंत्र में बने रहते हैं, जिससे वे पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर लगातार खर्च करते हैं: iCloud का खरीदना, Apple Music की सदस्यता लेना, और ऐप-इन-ऐप भुगतान करना। वितरण अधिकार प्रवेश बिंदु है, लेकिन पारिस्थितिकी तंत्र में खर्च ही आय का स्रोत है।

स्किल स्टोर में एक ही तर्क की लड़ाई हो रही है। जहाँ उपयोगकर्ता स्किल प्राप्त करते हैं, वहीं उनका सेवा खपत का अनुभव रहता है। अंतर यह है कि मोबाइल इंटरनेट के युग में यह तर्क पहले ही साबित हो चुका है, जबकि स्किल स्टोर अभी “बेकार की बातें” के चरण में है। इस बात को समझने के बाद, तीनों प्रवेशकर्ताओं की अलग-अलग रणनीति को देखें।

पहला वर्ग इंटरनेट बड़े कंपनियाँ हैं, जो स्किल स्टोर के माध्यम से ट्रैफ़िक आकर्षित करती हैं और पारिस्थितिकी तंत्र में लाभ कमाती हैं।

अली ने अपने JVS Claw Agent असिस्टेंट में "शियाओ बाओ" स्किल मार्केट एम्बेड किया है, जहाँ उपयोगकर्ता चुने गए स्किल को एक क्लिक से टूल में सिंक्रनाइज़ कर सकते हैं। स्किल मार्केट स्वयं मुफ्त है, लेकिन उपयोगकर्ता द्वारा स्किल के उपयोग से कैलकुलेशन क्षमता खर्च होती है, जो अली की क्लाउड बिजनेस की आय है।

बाइटडांस दो रास्तों पर समानांतर काम कर रहा है। वोल्कान इंजीनियरिंग द्वारा लॉन्च किया गया Find Skill, जो उद्यमगत ग्राहकों के लिए है, ClawHub, GitHub आदि कई स्रोतों के Skill को एकीकृत करता है; जबकि Kozu पर समाहित Skill स्टोर, सामान्य डेवलपर्स के लिए है, जो निर्माण और उपयोग की बाधाओं को कम करता है और Skill की बिक्री की सुविधा भी प्रदान करता है। लक्ष्य डेवलपर समुदाय को प्राप्त करना है, और Skill के माध्यम से क्लाउड सेवाओं और कैलकुलेशन पावर की खपत को बढ़ावा देना है।

टेंसेंट की रणनीति थोड़ी अलग है। स्किलहब मूल रूप से विदेशी क्लॉहब का स्थानीयकरण वाला प्रतिबिंब है, जो ट्रैफ़िक आकर्षित करने और स्थानीयकरण के लिए जिम्मेदार है। लेकिन टेंसेंट की असली प्रतिबद्धता वेचेन मिनी-प्रोग्राम पारिस्थिति है। लाखों मिनी-प्रोग्राम द्वारा जमा की गई परिपक्व सेवा श्रृंखला के साथ, टेंसेंट विभिन्न ऑफलाइन और ऑनलाइन सेवाओं को मानकीकृत स्किल के रूप में पैकेज कर सकता है। यदि यह मार्ग सफल होता है, तो व्यावसायिक मॉडल मिनी-प्रोग्राम के समान होगा, जहाँ लाभ लेन-देन की कमीशन और विज्ञापन आय से होगा।

मेतुआ ने स्किल इकोसिस्टम का उपयोग अपने मुख्य व्यवसाय को समर्थन देने के लिए किया है। अप्रैल में, उन्होंने xia345 को AI एजेंट इकोसिस्टम नेविगेशन के रूप में लॉन्च किया, जिसमें 20 से अधिक एजेंट और 7,000 से अधिक स्किल शामिल हैं। तुरंत मई में, उन्होंने AI समुदाय "मीयू" का सार्वजनिक टेस्टिंग शुरू किया, जिसमें 3,000 से अधिक एजेंट और 40,000 से अधिक स्किल शामिल हैं। नेविगेशन से समुदाय तक, उपयोगकर्ता "मीयू" पर साझा करने को देखते हैं और "xia345" पर डाउनलोड करने और उपयोग करने के लिए जाते हैं। स्किल सीधे आय कमाते नहीं हैं, लेकिन वे उपयोगकर्ता को मेतुआ पारिस्थितिकी तंत्र में अधिक समय बिताने के लिए प्रोत्साहित करते हैं, जिससे स्टोर पर जाने, डिलीवरी आदि मुख्य व्यवसायों के लिए अधिक परिवर्तन के अवसर पैदा होते हैं।

दूसरा वर्ग बड़े मॉडल कंपनियाँ हैं, जो Skill स्टोर के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को बनाए रखती हैं और मॉडल कॉल के माध्यम से कमाई करती हैं।

ZhiPu ने अपने Agent प्लेटफॉर्म Auto Claw पर अप्रैल में AgentMore Skills प्लाजा लॉन्च किया, जिसमें आधिकारिक चयनित, Skill Hub और ओपन सोर्स समुदाय के तीन मॉड्यूल शामिल हैं, जो एक क्लिक में शून्य Token स्थापित करने की सुविधा प्रदान करते हैं।

मून ऑफ द डार्क साइड ने अधिक शीघ्र कार्रवाई की, फरवरी में ही किमी क्लॉ को लॉन्च किया, जिसमें उपयोगकर्ता वेब पोर्टल पर एक क्लिक से ओपन क्लॉ को डिप्लॉय कर सकते हैं और स्किल लाइब्रेरी को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, इससे उपयोगकर्ता सीधे अपने ब्राउज़र में विभिन्न स्किल्स को इंस्टॉल और कॉल कर सकते हैं।

बड़े मॉडल कंपनियाँ स्किल वितरण करना सबसे त論理的に दिखता है। मॉडल स्वयं स्किल चलाने का आधार है, स्किल स्टोर विकसित करने से अपने बड़े मॉडल की निरंतर उपयोग बढ़ सकती है, और उपयोगकर्ताओं को अपने ही प्लेटफॉर्म पर बनाए रखा जा सकता है।

डेवलपमेंट कंपनी के एजेंट इंजीनियर हे यू ने कहा कि स्वयं विकसित स्किल का अपने निचले स्तर के मॉडल के साथ अनुकूलन अधिक अच्छा है और उपयोग का अनुभव भी बेहतर है। मूल रूप से, स्किल "मछली का बाट" है, जबकि मॉडल का उपयोग मात्रा ही "मछली" है।

तीसरा प्रकार सामग्री मंच है, जो स्किल को एक नया सामग्री श्रेणी के रूप में लेता है और ट्रैफ़िक और विज्ञापन के पैसे कमाता है।

लाल पुस्तिका ने हाल ही में रेड स्किल लॉन्च किया है, जो अभी आंतरिक परीक्षण के चरण में है। उपयोगकर्ता अपने पोस्ट के नीचे स्किल लिंक जोड़ सकते हैं, और क्लिक करके इंस्टॉलेशन निर्देश कॉपी कर सकते हैं। पारंपरिक स्किल वितरण के खोज से लेकर कॉन्फ़िगरेशन तक के प्रवाह के विपरीत, लाल पुस्तिका का मार्ग सामग्री सिफारिश पर आधारित है, जहां स्किल को ब्राउज़ किया जा सकता है और सिफारिश किया जा सकता है। लाल पुस्तिका स्किल से पैसे नहीं कमाती, बल्कि इस सामग्री से आने वाले ट्रैफ़िक और विज्ञापन आय से कमाती है।

तीनों प्रकार के खिलाड़ियों का तर्क समान है: स्किल स्टोर स्वयं लाभ नहीं कमाता, लेकिन यह उपयोगकर्ताओं को प्राप्त करने और उन्हें बनाए रखने का प्रवेश द्वार है। वास्तविक आय, स्किल के बाहर होती है।

हालांकि, यह निर्णय तभी मान्य होगा जब डेवलपर और उपयोगकर्ता वास्तव में उपयोग करने को तैयार हों।

स्वतंत्र ब्लॉगर सुगिमोरि नान ने उल्लेख किया कि बड़ी कंपनियों के उत्पादों में एम्बेडेड स्किल स्टोर की वास्तविक आकर्षकता जितनी कल्पना की जाती है, उतनी नहीं हो सकती। यह अधिकतर पूरे उत्पाद का एक सहायक फ़ंक्शन है, जिसकी उपस्थिति कमजोर है और जो बड़ी कंपनियों की प्राथमिकता नहीं है। और कंटेंट प्लेटफॉर्म की प्राकृतिक प्रसार क्षमता, स्किल वितरण के चरण में अधिक प्रतिस्पर्धी है।

That is, the store has been set up, but the appeal is still not enough.

स्किल स्टोर के व्यवसाय को अच्छा या बुरा जानने का सबसे सीधा तरीका यह देखना है कि यह पैसा कमा रहा है या नहीं।

अभी, केवल बाइट के बटन ही Skill ट्रेडिंग को सपोर्ट करते हैं, और क्रिएटर अपने Skill की कीमत निर्धारित करके बेच सकते हैं। अन्य प्लेटफॉर्म लगभग सभी मुफ्त वितरण पर आधारित हैं। वास्तविक रूप से "ट्रेडिंग" कहलाने वाला काम तो वही है जहाँ कुछ लोग शुद्ध जानकारी के अंतर का फायदा उठाकर, ओपन सोर्स Skill को पैकेज करके शुद्ध पर बेच रहे हैं।

Skill“दुकान” अभी भी केवल एक उपमा है। समस्या क्या है?

पहली बाधा यह है कि कौशल की कीमत निर्धारित करना कठिन है।

App Store की सफलता एक पूर्ण मूल्यांकन प्रणाली पर निर्भर करती है: स्पष्ट कार्य, स्थिर अनुभव, और रेटिंग और उपयोगकर्ता टिप्पणियाँ। इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि कोई भी व्यक्ति एक ही ऐप चलाएगा, तो परिणाम समान होंगे।

स्किल को इस निश्चितता की कमी है। एक अलग मॉडल या अलग संदर्भ परिस्थिति में, स्किल द्वारा उत्पादित परिणाम बहुत अलग हो सकते हैं। शानसेन नान ने 'AIX फाइनेंस' को बताया कि विभिन्न एजेंट उत्पादों की प्रदर्शन क्षमता अलग-अलग होती है और उन पर स्थापित मॉडल क्षमताएँ भी अलग होती हैं; एक ही स्किल विभिन्न उत्पादों और मॉडलों पर चलाने पर अनियंत्रित परिणाम देता है। यहाँ तक कि एक ही उत्पाद और एक ही मॉडल पर, AI की स्वयं की यादृच्छिकता के कारण, आउटपुट समान नहीं हो सकता।

हे यू ने एक और दृष्टिकोण जोड़ा: अधिकांश सामान्य उपयोगकर्ता के लिए उद्देश्य वाले स्किल ओपन-एंडेड आउटपुट होते हैं, जिनका कोई एकमात्र मानक उत्तर नहीं होता, और उद्योग में अभी तक कोई समान मापदंड नहीं है। उच्च गुणवत्ता वाले स्किल की पहचान प्रभावी ढंग से नहीं हो पा रही है, जिससे उपयोगकर्ताओं की छांटने की लागत बहुत अधिक है।

प्रभाव अस्थिर है, तो मूल्यांकन प्रणाली नहीं बन सकती। अगर मूल्यांकन प्रणाली नहीं बनती, तो उपयोगकर्ताओं को भुगतान करने का कोई आधार नहीं मिलता।

दूसरी बाधा यह है कि लागत अस्पष्ट है।

एक ही कार्य को पूरा करने के लिए, विभिन्न कौशल द्वारा उपयोग किए जाने वाले टोकन की मात्रा कई गुना अलग हो सकती है, लेकिन उपयोगकर्ता इसे स्थापित करने से पहले नहीं जान सकते। एक ही कार्य करने वाले दो कौशलों में से कौन सा अधिक "टोकन-दक्ष" है? इसकी तुलना नहीं की जा सकती।

हे यू ने एक उदाहरण दिया कि उन्होंने एक ही प्लेटफॉर्म पर स्किल के दो लंबे सारांशों का उपयोग किया था, एक ही दस्तावेज़ को संभालने और समान निर्देश देने के बावजूद, टोकन की खपत में बहुत बड़ा अंतर था, और यह अंतर स्किल का चयन करते समय पूरी तरह से अदृश्य था। उपयोगकर्ता ने स्किल के लिए भुगतान किया, लेकिन अनिश्चित टोकन खपत की लागत भी वहन करनी पड़ी—यह खाता कैसे बनाया जाए?

तीसरी बाधा सुरक्षा जोखिम है।

इस साल तक, Skill विषाक्तन घटनाओं के पूर्व उदाहरण मौजूद थे, जिनमें दुर्भावनापूर्ण Skill लोकप्रिय Skill नामों का नकली उपयोग करके अपलोड होते थे और उपयोगकर्ता डेटा चुरा लेते थे। हालांकि सभी प्लेटफॉर्म धीरे-धीरे समीक्षा तंत्र लागू कर रहे हैं, लेकिन इससे विकासकर्ताओं के लिए Skill अपलोड करने की सीमा बढ़ गई है।

शानसेन नान ने छोटे लाल पुस्तक पर स्किल अपलोड करते समय सीमाओं का सामना किया, जहां केवल मार्कडाउन और TSD फ़ाइलें अपलोड की जा सकती थीं, जिससे जटिल स्किल पूरी तरह से अपलोड नहीं हो सके और अंततः इसे एक प्रॉम्प्ट में डाउनग्रेड करना पड़ा। सुरक्षा समीक्षा और डेवलपर अनुभव के बीच अभी तक संतुलन नहीं मिल पाया है।

अंतिम बाधा मानकीकरण अनुबंध की कमी है।

एक ही कार्य के लिए विभिन्न डेवलपर्स अलग-अलग तरीके से वर्णन करते हैं, जिससे मॉडल को समझने में भ्रम होता है और निष्पादन की गुणवत्ता असमान हो जाती है। हे यू का कहना है कि वर्णन में अस्पष्टता के कारण स्किल का वास्तविक अनुभव नियंत्रित करना मुश्किल हो जाता है, और "उपयोगिता" अज्ञात बात बन जाती है।

और मानकीकृत अधिकार सीमाओं की कमी के कारण, "एक बार विकसित करें, कई प्लेटफॉर्म पर वितरित करें" का आदर्श परिणाम अभी तक प्राप्त नहीं हुआ है।

ये चार बाधाएँ वास्तव में एक ही कारण की ओर इशारा करती हैं: स्किल मूल रूप से व्यक्तिगत कार्य प्रवाह है, जो मानकीकरण का प्राकृतिक रूप से विरोध करता है। और व्यावसायिकीकरण की पूर्वशर्त, ठीक इसी मानकीकरण है।

इसलिए, वर्तमान में स्किल स्टोर अधिक एक प्रदर्शन शेल्फ की तरह है, जहाँ चीजें रखी गई हैं, लेकिन उपयोगकर्ता नहीं जानते कि कौन सा चुनें, और चुनने के बाद भी नहीं जानते कि यह कैसे काम करेगा। वास्तविक "व्यापार" तक पहुँचने के लिए अभी भी काफी दूरी है।

अब ध्यान को प्लेटफॉर्म से डेवलपर्स पर लाएं।

एक स्वतंत्र डेवलपर चेन जू ने कोज़ी पर एक पेड स्किल अपलोड किया था। अनुमोदन के दिन ही 6 लोगों ने भुगतान किया, और होमपेज की सिफारिशों ने लगातार दृश्यता प्रदान की। लेकिन यह सुखद स्थिति लंबे समय तक नहीं रही, क्योंकि उन्होंने जल्द ही देखा कि अब उनका स्किल होमपेज की सिफारिशों में नहीं आता, और उपयोगकर्ताओं को इसे खोजने के लिए सक्रिय रूप से खोजना पड़ता है, साथ ही ट्रैफ़िक का विज्ञापन भी नहीं किया जा सकता। होमपेज पर प्रदर्शन का मौका पूरी तरह से प्लेटफ़ॉर्म के हाथ में है, और यह बहुत यादृच्छिक है।

यह कम से कम दो बातें बताता है: पहला, स्किल के लिए भुगतान करने की वास्तविक मांग है; दूसरा, मौजूदा प्लेटफॉर्म पर डेवलपर्स की वितरण क्षमता बहुत सीमित है।

तो, स्किल स्टोर अगला ऐप स्टोर बन सकता है? वर्तमान में, इसके दो बाधाएँ हैं।

एक ओर, स्किल के लिए कोई एकीकृत मूल्यांकन प्रणाली नहीं है। चेन जू ने उल्लेख किया कि वह सामान्यतः गिटहब के स्टार संख्या के आधार पर स्किल चुनते हैं, क्योंकि ये उपयोगकर्ताओं के वास्तविक परीक्षण से गुजर चुके हैं, लेकिन देशी प्लेटफॉर्म के लोकप्रिय रैंकिंग और विदेशी प्लेटफॉर्म के बीच अंतर है, जिससे सूचकांक विकृत हो सकते हैं। एक प्लेटफॉर्म-पार और मानकीकृत मूल्यांकन प्रणाली की कमी के कारण, उपयोगकर्ता केवल भाग्य पर निर्भर करते हैं।

दूसरी ओर, स्किल में तीव्र व्यक्तिगत गुण होते हैं। शिनसन नान ने उल्लेख किया कि बाजार में उपलब्ध अधिकांश सामान्य स्किल की प्रभावशीलता सीमित होती है। वास्तविक रूप से उपयोगी स्किल को व्यक्तिगत कार्य प्रवाह के अनुकूल होना चाहिए, जिसे वास्तविक कार्य में बार-बार समायोजित करके, एक विशिष्ट विधि के रूप में संचित किया जा सके। एक उदाहरण के रूप में, भले ही दो स्किल "लेखन सहायक" हों, फिर भी उनके अनुकूलित कार्य प्रवाह और उत्पादन शैली पूरी तरह से अलग हो सकते हैं।

अगर मूल्यांकन प्रणाली नहीं बनाई जा सकती, तो स्किल स्टोर केवल शेल्फ पर प्रदर्शन के चरण पर ही रुक जाएगा।

लेकिन एक अलग दृष्टिकोण से, कौशल मूल रूप से एक नए प्रकार का वस्तु है। पहले उपयोगकर्ता "निश्चितता" के लिए भुगतान करते थे, एक कार्य की आवश्यकता होने पर एक ऐप डाउनलोड करते थे। अब वे "संभावना" खरीद रहे हैं, एक सृजनात्मक क्षमता, एक पुनरुपयोग योग्य पद्धति।

हे यू ने भुगतान आधारित स्थितियों को दो श्रेणियों में विभाजित किया: पहली, कार्यालय की आवश्यकताएँ, जैसे कि अनुबंध समीक्षा, डेटा रिपोर्ट जनरेशन आदि स्थिर प्रक्रियाएँ, जहाँ उद्यम भुगतान करने की इच्छा अधिक होती है; दूसरी, व्यक्तिगत उपकरण, जैसे कि नौकरी के लिए रिज्यूमे अनुकूलन, विदेशी शिक्षा के लिए पत्र लेखन आदि स्थितियाँ, जहाँ भुगतान में परिवर्तन दर अपेक्षाकृत अधिक होती है।

समस्या यह है कि कौन इस स्थान को वास्तविक व्यवसाय में बदल सकता है?

तीन प्रकार के प्रवेशकर्ताओं के पास अलग-अलग फायदे हैं, लेकिन प्रत्येक की अपनी कमियाँ भी हैं।

इंटरनेट बड़े कंपनियाँ स्थिति के सबसे निकट हैं, लेकिन Skill स्टोर उनके लिए केवल "अतिरिक्त" है, और वे इसमें मुख्य संसाधन नहीं लगाएंगे। बड़े मॉडल कंपनियों के पास मॉडल अनुकूलन में प्राकृतिक लाभ है, लेकिन उनका पारिस्थितिकी बड़ी कंपनियों के मुकाबले कमजोर है, Skill स्टोर केवल एक अतिरिक्त सेवा है, जिसका मूल उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को मॉडल का निरंतर उपयोग करने के लिए प्रेरित करना है। सामग्री प्लेटफॉर्म की प्रसार क्षमता सबसे अधिक है, Skill के लिए अभी तक मानकीकृत मूल्यांकन प्रणाली नहीं है, इसलिए उपयोगकर्ता Skill का चयन ब्लॉगरों की सिफारिशों और उपयोग प्रदर्शनों पर करते हैं, जो सामग्री प्लेटफॉर्म के लिए बिल्कुल सही है, लेकिन वे प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी से सबसे दूर हैं।

स्किल की अस्थिरता, व्यक्तिगत प्रकृति और सुरक्षा जोखिमों के कारण, यह व्यवसाय दिखने से काफी अधिक कठिन है। अभी तक कोई भी कंपनी “स्किल खरीदना” को “ऐप खरीदना” जितना स्वाभाविक नहीं बना पाई है।

यह लेख वेचेन ग्रुप "AIX कैपिटल" से आया है, लेखक: AIX कैपिटल टीम