हाँ। पैलेंटिर, एनविडिया और माइक्रोसॉफ्ट द्वारा संप्रभु AI थीसिस पर दिलचस्प धक्का। उद्यमों के लिए संप्रभु एजेंटिक वर्कफ्लो। यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। और यह अधिक और अधिक पहुँचयोग्य हो रहा है, उदाहरण के लिए एनविडिया इंफ्रास्ट्रक्चर, फाउंडेशन मॉडल और रेसिपीज़ (NeMo सूट और Nemotron ओपन मॉडल, सॉफ्टवेयर और रेसिपीज़ की जाँच करें) का उपयोग करके। यह डेटा फ्लाईवील थीसिस की कार्रवाई है: - डेटा प्रोसेसिंग। इसमें फिल्टरिंग, डुप्लीकेट हटाना, आदि शामिल है - मॉडल कस्टमाइज़ेशन (अर्थात LoRA, RL, ...) - मॉडल मूल्यांकन - सुरक्षा/सुरक्षा के लिए गार्डरेल्स - कस्टम मॉडल डिप्लॉयमेंट। - उद्यम डेटा शुद्धीकरण, और चरण 1 पर वापस जाएँ।

इन मॉडल्स को ट्रेन करने की सभी लागतों को टोकन बेचकर वापस पाने की इन फ्रंटियर लैब्स की क्षमता हंसी की बात है। इनमें से कोई भी कंपनी इस तरह से कभी ROI नहीं प्राप्त कर पाएगी। वे निश्चित रूप से अपने अपने एप्लिकेशन और उत्पादों को विकसित करने के लिए बुद्धिसंपदा (IP) चुराने का व्यवसाय कर रही हैं।

अच्छा, सभी AI वाले अंततः सबसे बुरे बनने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं? 🤣 वे पुस्तकों, बौद्धिक संपत्ति, गुप्त दस्तावेजों, गैर-लाभकारी संगठनों और अब आपके पूरे रिपॉजिटरी को चुरा रहे हैं। अद्भुत। चोरी में नवाचार। मुझे यकीन है कि अगर आप किसी और के रिपॉजिटरी को चुरा रहे होते, तो आपको वास्तव में जेल भी हो सकती थी। सच कहूँ तो, स्थानीय मॉडल इतने अच्छे हो रहे हैं। हार्डवेयर में निवेश करें। अपने से पूछें कि आप कितना खर्च कर रहे हैं, बल्कि पूछें कि अगर आपके रहस्य चुरा लिए जाएँ, तो आप कितना खोएँगे।

पैलेंटिर के सीईओ एलेक्स कार्प ने अभी-अभी ओपनएआई और एंथ्रोपिक पर हमला किया है। वह दावा करते हैं कि फॉर्च्यून 500 कंपनियाँ ऐसे AI "टोकन" के लिए अरबों डॉलर खर्च कर रही हैं, जो वास्तविक मूल्य कम उत्पन्न करते हैं। उनका तर्क सरल है: अगर एक AI मॉडल वास्तव में $1 बिलियन का मूल्य उत्पन्न कर सकता है... तो फिर ऊपरी लाभ का हिस्सा लेने के बजाय टोकन के लिए शुल्क क्यों लगाया जा रहा है? यह एक बड़ा प्रश्न उठाता है: क्या आज के AI व्यावसायिक मॉडल मूल्य प्रदान करने पर आधारित हैं... या पहुँच बेचने पर? 🤔

🔥 वैश्विक कंपनियाँ लागत कम करने के लिए चीनी AI की ओर रुख कर रही हैं डोरडैश, सीमेंस और एयरबीएनबी एफटी के अनुसार, अमेरिकी अग्रणी प्रयोगशालाओं के स्थान पर दीपसीक, जेड।ai और अन्य चीनी कंपनियों के मॉडल अपना रही हैं। इस साल, चीनी मॉडल्स टोकन उपयोग में अमेरिकी प्रतिद्वंद्वियों को पीछे छोड़ चुके हैं, जिसका कारण कम लागत और यूरोप में अमेरिकी AI प्रदाताओं पर निर्भरता के प्रति बढ़ती चिंता है।

मॉर्निंग ब्रीफ ☕️: AI अपने कार्यक्षमता युग में प्रवेश कर रहा है। OpenAI, Meta और xAI कम गणना शक्ति के साथ समान प्रदर्शन प्रदान करने के लिए मॉडल्स को पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं, जिससे लागत कम हो रही है और उद्योग में प्रतिस्पर्धा बढ़ रही है। सस्ती बुद्धिमत्ता AI के अपनाये जाने को तेज करेगी। 🤖

जेंसन हुआंग ने पूरे AI उद्योग को एक पांच-परत वाले केक के रूप में समझाया: 1. ऊर्जा (आधार) 2. चिप्स 3. क्लाउड/अवसंरचना 4. मॉडल्स 5. अनुप्रयोग (शीर्ष) अधिकांश संस्थापक, फंडिंग और प्रतिभा मॉडल्स परत में भिड़ रहे हैं, जो सबसे तीव्र प्रतिस्पर्धा वाली परत है। इस तीव्रता से मोट्स नहीं बनते। यह कमोडिटीज बनाती है। जितना अधिक सभी दौड़ते हैं, उतना ही तेजी से बुद्धिमत्ता सस्ती और प्रचुर मात्रा में उपलब्ध हो जाती है। अब वास्तविक दुर्लभता बुद्धिमत्ता नहीं है। यह शक्ति है। कोई भी एल्गोरिथम ग्रिड नहीं बनाता। कोई भी फंडिंग बांध का स्थान नहीं लेती। ऊर्जा नीचे पहुंच को नियंत्रित करती है। अनुप्रयोग शीर्ष पर आय को पकड़ते हैं। सैकड़ों अरब डॉलर किसी और के इलेक्ट्रॉन्स और किसी और की अर्थव्यवस्था के बीच की मध्यवर्ती परतों में बह रहे हैं। बुद्धिमत्ता स्केल होती है। ऊर्जा नहीं। वहां बनाएं जहां संकुचन और प्रतिफल वास्तव में मौजूद हैं।

सब बात कर रहे हैं कि AI कार्यालय की नौकरियों को बदल देगा... इसी बीच, इंजीनियर अंतरिक्ष यान को गहरे अंतरिक्ष में अपने आप बचने के लिए सिखा रहे हैं। 🌌