एंथ्रोपिक की आय में उछाल

कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेवलपर Anthropic ने हाल ही में सूचना दी है कि उसकी वार्षिक आय 3 बिलियन अमरीकी डॉलर तक पहुँच गई है, जो दिसंबर 2024 में लगभग 1 बिलियन अमरीकी डॉलर की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है।

यह उछाल, जो केवल पाँच महीनों में हासिल हुआ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाओं की बढ़ती माँग को दर्शाता है।

सूत्रों के अनुसार, मार्च 2025 तक, कंपनी की वार्षिक आय 2 बिलियन अमरीकी डॉलर को पार कर गई थी।

Anthropic की वृद्धि का श्रेय उसके कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को जाता है, विशेष रूप से कोड निर्माण में, इन मॉडलों का व्यापक रूप से उद्यमों द्वारा उपयोग किया जाता है।

सैन फ्रांसिस्को स्थित इस कंपनी को Alphabet और Amazon का समर्थन प्राप्त है, और इस साल की शुरुआत में 3.5 बिलियन अमरीकी डॉलर की फंडिंग पूरी करने के बाद इसका मूल्यांकन 61.4 बिलियन अमरीकी डॉलर तक पहुँच गया है।

जबकि प्रतिद्वंद्वी OpenAI को 2025 के अंत तक 12 बिलियन अमरीकी डॉलर से अधिक के राजस्व की उम्मीद है, एक वेंचर कैपिटलिस्ट ने कहा कि Anthropic की वृद्धि दर SaaS कंपनियों में “अभूतपूर्व” है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्यम अपनाने की दर वर्षों के प्रयोग के बाद एक निर्णायक मोड़ पर पहुँच गई है

Anthropic की असाधारण राजस्व वृद्धि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोग से कार्यान्वयन की ओर एक व्यापक बाजार बदलाव का प्रतीक है।

सिर्फ पाँच महीनों में 1 बिलियन अमरीकी डॉलर से बढ़कर 3 बिलियन अमरीकी डॉलर तक की छलांग एक त्वरण का प्रतिनिधित्व करती है, जो McKinsey के निष्कर्षों के अनुरूप है, जिसमें 63% कंपनियों ने बताया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने से राजस्व वृद्धि हुई है, और उच्च प्रदर्शन करने वाली कंपनियों ने पाँच या अधिक व्यावसायिक कार्यों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू किया है।

यह तीव्र वृद्धि शुरुआती अपनाने के चरणों के विपरीत है। Avanade के एक अध्ययन के अनुसार, 2018 की शुरुआत में भी, 44% संगठन अवधारणा के प्रमाण के चरण में थे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्यम बाजार अपेक्षा से अधिक तेजी से परिपक्व हो रहा है, और कंपनियाँ पायलट प्रोजेक्ट से पूर्ण तैनाती की ओर बढ़ रही हैं, यह इस भावना को दर्शाता है कि अधिकारी पीछे रहने के बारे में चिंतित हैं (Avanade के सर्वेक्षण में, 85% ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की धीमी गति के बारे में चिंता व्यक्त की)।

कार्यान्वयन में कई अच्छी तरह से प्रलेखित चुनौतियों के बावजूद, यह त्वरण हो रहा है, यह दर्शाता है कि उद्यम डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं, प्रतिभा अंतराल और एकीकरण संबंधी उन कठिनाइयों को दूर करने के तरीके खोज रहे हैं जिन्होंने पहले अपनाने की गति को कम कर दिया था।

तेजी से विकसित हो रहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र में, Anthropic की घातीय वृद्धि बाजार में महत्वपूर्ण गतिशील परिवर्तनों का संकेत देती है। विकास सिर्फ एक संयोग से हुई सफलता की कहानी नहीं है, बल्कि एक स्पष्ट संकेतक है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में उद्यमों की धारणा में मौलिक बदलाव आया है। वर्षों से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता में रुचि बढ़ रही थी, और कई कंपनियों ने प्रयोग शुरू किए, यह पता लगाने के लिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचालन को कैसे सुव्यवस्थित कर सकती है, निर्णय लेने में वृद्धि कर सकती है और नवाचार को बढ़ावा दे सकती है। हालाँकि, केवल प्रयोग करने और वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत करने के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर मौजूद है। Anthropic के राजस्व में तेजी से वृद्धि से पता चलता है कि अधिक से अधिक कंपनियाँ इस अंतर को सफलतापूर्वक भर रही हैं, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता निवेशों से ठोस आर्थिक लाभ प्राप्त करना शुरू कर रही हैं।

McKinsey के अध्ययन ने इस प्रवृत्ति की और पुष्टि की है, जो दर्शाता है कि कंपनियों का एक बड़ा प्रतिशत पहले से ही राजस्व बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहा है। विशेष रूप से, पूरे संगठन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों को लागू करने वाली कंपनियों ने अधिक राजस्व वृद्धि का प्रदर्शन किया, जिससे पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का रणनीतिक और व्यापक कार्यान्वयन परिवर्तनकारी परिणाम दे सकता है। ये निष्कर्ष केवल सैद्धांतिक अटकलबाजी नहीं हैं, बल्कि वे उद्यमों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने की रणनीतियों को प्राथमिकता देने के लिए मजबूर करने का एक ठोस कारण प्रदान करते हैं। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लोकप्रियता बढ़ रही है, जो कंपनियाँ इसे प्रभावी ढंग से एकीकृत करने में सक्षम हैं, उनके प्रतिस्पर्धियों से आगे निकलने, विकास के नए अवसरों को हथियाने और उद्योग विकास में सबसे आगे रहने की अधिक संभावना है।

इसके अतिरिक्त, उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार की वर्तमान स्थिति कुछ साल पहले की तुलना में बहुत अलग है। 2018 में, संगठनों की एक महत्वपूर्ण संख्या अभी भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवधारणा के प्रमाण के चरण में थी, जो स्पष्ट रूप से दर्शाती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का व्यापक एकीकरण अभी भी दूर है। अवधारणा का प्रमाण कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान की व्यवहार्यता और क्षमता का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन इनमें आमतौर पर वास्तविक वातावरण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की पूर्ण तैनाती और संचालन शामिल नहीं होता है। इस सीमा ने उद्यमों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमताओं का पूरी तरह से उपयोग करने से रोका और उस समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की धीमी गति को भी समझाया।

हालाँकि, स्थिति में एक उल्लेखनीय बदलाव आया है। आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्यम बाजार अपेक्षा से अधिक तेजी से परिपक्व हो रहा है, और अधिक से अधिक उद्यम अवधारणा के प्रमाण से पूर्ण तैनाती की ओर बढ़ रहे हैं। यह बदलाव दर्शाता है कि उद्यम न केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता के बारे में आश्वस्त हैं, बल्कि उनके पास बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने के लिए प्रभावी रणनीतियाँ और बुनियादी ढाँचा भी है। यह बदलाव कई कारकों से प्रेरित है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों की बढ़ती उपलब्धता, डेटा की बढ़ती उपलब्धता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों की समझ और विशेषज्ञता में वृद्धि शामिल है।

अधिकारियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने की धीमी गति के बारे में बढ़ती चिंता ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने में और तेजी लाई है। Avanade के सर्वेक्षण के अनुसार, अधिकांश अधिकारियों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को पर्याप्त तेजी से अपनाने में विफल रहने पर चिंता व्यक्त की। यह चिंता निराधार नहीं है, क्योंकि यह इस अहसास को दर्शाती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विभिन्न उद्योगों में व्यावसायिक मॉडलों को बाधित करने की क्षमता है। जो कंपनियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने में विफल रहती हैं, वे खुद को नुकसान में पा सकती हैं, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने वाले प्रतिस्पर्धियों के साथ प्रतिस्पर्धा करना मुश्किल हो जाता है। इस चिंता के कारण, उद्यमों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहलों को प्राथमिकता देने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यान्वयन को तेज करने के तरीकों को सक्रिय रूप से खोजने के लिए मजबूर किया गया है।

यह ध्यान देने योग्य है कि कार्यान्वयन में प्रसिद्ध चुनौतियों के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को तेजी से अपनाया जा रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को लागू करना अविश्वसनीय रूप से जटिल हो सकता है, जिसके लिए डेटा गुणवत्ता संबंधी समस्याओं, प्रतिभा अंतराल और एकीकरण चुनौतियों जैसे मुद्दों का समाधान करने की आवश्यकता होती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता के लिए डेटा गुणवत्ता महत्वपूर्ण है, और उद्यमों को अक्सर अपने डेटा की गुणवत्ता और अखंडता सुनिश्चित करने में कठिनाई होती है। इसके अतिरिक्त, कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को डिजाइन, विकसित और तैनात करने के लिए कौशल और विशेषज्ञता वाले पेशेवरों की बहुत अधिक माँग है। अंत में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को मौजूदा IT बुनियादी ढाँचे और कार्यप्रवाहों के साथ एकीकृत करना अविश्वसनीय रूप से जटिल और समय लेने वाला हो सकता है।

इन चुनौतियों के बावजूद, उद्यम इन बाधाओं को दूर करने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने में तेजी लाने के लिए दृढ़ हैं। यह दर्शाता है कि उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यान्वयन से जुड़ी जटिलताओं को संभालने में अधिक परिपक्व और सक्षम हो रहे हैं। उद्यम डेटा प्रशासन ढाँचे को लागू करने, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पेशेवरों को प्रशिक्षित करने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सफल तैनाती सुनिश्चित करने के लिए ठोस एकीकरण रणनीतियाँ विकसित करने में निवेश कर रहे हैं। इन कार्यान्वयन चुनौतियों का समाधान करके, उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित परिवर्तन से होने वाले सभी लाभों को प्राप्त कर सकते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार एक आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण के बजाय विशिष्ट व्यावसायिक मॉडलों में विकसित हो रहा है

यह लेख प्रमुख कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों के व्यावसायिक मॉडलों में स्पष्ट अंतर को उजागर करता है, Anthropic उद्यम बिक्री पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि OpenAI ने उपभोक्ता-उन्मुख व्यवसाय स्थापित किया है।

यह विशेषज्ञता उनके राजस्व ढांचे में परिलक्षित होती है: Anthropic का लगभग 85% राजस्व उद्यम-उन्मुख API सेवाओं से आता है, जबकि OpenAI का 73% राजस्व उपभोक्ता चैटबॉट सदस्यता से आता है, केवल 27% राजस्व API उपयोग से आता है।

विभिन्न दृष्टिकोण तकनीकी बाजारों के ऐतिहासिक पैटर्न को दर्शाते हैं, जिसमें प्रारंभिक सामान्य उत्पाद अंततः विशिष्ट ग्राहक आधारों के लिए विशिष्ट समाधानों में विभाजित हो जाते हैं।

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार 2034 तक अनुमानित 3.68 ट्रिलियन अमरीकी डॉलर मूल्य (2025 में 757.58 बिलियन अमरीकी डॉलर से 19.20% की चक्रवृद्धि वार्षिक विकास दर) तक विस्तारित हो रहा है, यह विशेषज्ञता महत्वपूर्ण है, जो विभिन्न व्यावसायिक मॉडलों के लिए विभिन्न खंडों में फलने-फूलने के लिए जगह बनाती है।

यह अंतर इन कंपनियों के विभिन्न तकनीकी केंद्रों को भी दर्शाता है, Anthropic अपनी सुरक्षा-महत्वपूर्ण उद्यम अनुप्रयोगों के लिए संवैधानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढांचे पर जोर देता है, जबकि OpenAI बहुमुखी प्रतिभा और व्यापक पहुंच पर ध्यान केंद्रित करता है।

चूंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता विभिन्न उद्योगों में तेजी से लोकप्रिय हो रही है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार में एक प्रतिमान बदलाव हो रहा है। “एक आकार-फिट-सभी” युग को अलविदा कहें, अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेवलपर और आपूर्तिकर्ता विशिष्ट ग्राहक आधारों और उपयोग के मामलों के अनुसार अपने व्यावसायिक मॉडलों और तकनीकी दृष्टिकोणों को समायोजित कर रहे हैं। Anthropic और OpenAI, कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र में दो दिग्गज, इस बदलाव का नेतृत्व कर रहे हैं, उन्होंने अलग-अलग रणनीतियाँ अपनाई हैं, जो वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार की विविधता और गतिशीलता को उजागर करती हैं।

Anthropic ने उद्यम बिक्री पर ध्यान केंद्रित करके एक रणनीतिक दृष्टिकोण चुना है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों की उद्यमों की बढ़ती माँग को पहचानते हुए, Anthropic ने खुद को उद्यम ग्राहकों को अनुकूलित कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाएँ प्रदान करने वाले एक प्रमुख आपूर्तिकर्ता के रूप में स्थापित किया है। उद्यम बिक्री पर ध्यान केंद्रित करके, Anthropic उन विशिष्ट आवश्यकताओं और आवश्यकताओं को पूरा करने में सक्षम है जो आम तौर पर उद्यमों द्वारा पेश की जाती हैं। व्यक्तिगत उपभोक्ताओं के विपरीत, उद्यमों के विशिष्ट व्यावसायिक लक्ष्य, मौजूदा बुनियादी ढाँचा और नियामक अनुपालन दायित्व होते हैं, जिनमें से सभी को कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को लागू करते समय ध्यान में रखने की आवश्यकता होती है।

Anthropic व्यावसायिक मॉडल का मूल इसकी API सेवाएँ हैं, जिन्हें उद्यमों को विभिन्न संचालन पहलुओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत करने में सक्षम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये API उद्यमों को कोड निर्माण, डेटा विश्लेषण, प्राकृतिक भाषा संसाधन आदि के लिए Anthropic के उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का लाभ उठाने की अनुमति देते हैं। API प्रदान करके, Anthropic उद्यमों को दक्षता, उत्पादकता और निर्णय लेने में सुधार करके अपनी मौजूदा प्रणालियों और कार्यप्रवाहों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को आसानी से एकीकृत करने में सक्षम बनाता है।

दूसरी ओर, OpenAI ने अपने व्यवसाय को उपभोक्ता-उन्मुख मॉडल पर बनाया है। व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के संभावित आकर्षण को पहचानते हुए, OpenAI लगातार उपभोक्ता-उन्मुख उत्पादों, जैसे चैटबॉट सदस्यता को विकसित करने और लॉन्च करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। OpenAI के चैटबॉट व्यापक रूप से लोकप्रिय रहे हैं, उन्होंने सूचना, मनोरंजन और सहायता प्राप्त करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित वार्तालापों की तलाश करने वाले एक बड़े उपयोगकर्ता आधार को आकर्षित किया है।

OpenAI की उपभोक्ता-उन्मुख रणनीति बहुत सफल रही है, इसकी चैटबॉट सदस्यता से बड़ी मात्रा में राजस्व प्राप्त हुआ है। इसके बावजूद, OpenAI उद्यमों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाएँ प्रदान करने की क्षमता को भी पहचानता है, और अपने राजस्व ढांचे में API उपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण हिस्सा आवंटित करता है। यह दर्शाता है कि OpenAI एक मिश्रित व्यावसायिक मॉडल का अनुसरण कर रहा है, जो व्यक्तिगत उपभोक्ताओं और उद्यम ग्राहकों दोनों की आवश्यकताओं को पूरा करता है।

Anthropic और OpenAI व्यावसायिक मॉडलों का अंतर प्रौद्योगिकी बाजार में एक बड़ी प्रवृत्ति को दर्शाता है, यानी विशेषज्ञता। प्रौद्योगिकी उद्योग के शुरुआती दिनों में, कंपनियाँ आमतौर पर ऐसे सामान्य उत्पाद बनाने का प्रयास करती थीं जो व्यापक दर्शकों के लिए उपयुक्त हों। हालाँकि, जैसे-जैसे तकनीक विकसित हुई और ग्राहकों की आवश्यकताएँ अधिक जटिल होती गईं, विशेषज्ञता की आवश्यकता भी अधिक स्पष्ट हो गई।

आज, उद्यमों को एहसास है कि वे सामान्य उत्पाद जो बड़ी मात्रा में उत्पादित होते हैं, की तुलना में विशिष्ट समाधान जो उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, अधिक वांछनीय हैं। यह विशेषज्ञता कंपनियों को अपने अद्वितीय व्यावसायिक लक्ष्यों, उद्योग की गतिशीलता और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य के अनुसार कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधानों को अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है।

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार का विस्तार जारी है, यह भविष्यवाणी की जाती है कि विभिन्न खंडों में विभिन्न व्यावसायिक मॉडल दिखाई देंगे। कुछ कंपनियाँ स्वास्थ्य सेवा, वित्त या विनिर्माण जैसे विशिष्ट उद्योगों में उद्यमों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं। अन्य कंपनियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विशिष्ट अनुप्रयोगों, जैसे ग्राहक सेवा, विपणन या आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं। विशेषज्ञता के माध्यम से, कंपनियाँ गहन विशेषज्ञता विकसित कर सकती हैं, मजबूत ब्रांड जागरूकता स्थापित कर सकती हैं और एक प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त कर सकती हैं।

संवैधानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढांचे पर Anthropic का ध्यान और बहुमुखी प्रतिभा पर OpenAI का ध्यान भी व्यावसायिक मॉडलों के अंतर को दर्शाता है। संवैधानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास विधि है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की सुरक्षा और नैतिकता को प्राथमिकता देती है। Anthropic को एहसास है कि स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे सुरक्षा-महत्वपूर्ण उद्यम अनुप्रयोगों में सुरक्षित और विश्वसनीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता महत्वपूर्ण है। संवैधानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर जोर देकर, Anthropic का उद्देश्य उन उद्यम ग्राहकों के साथ विश्वास और आत्मविश्वास बनाना है जो सुरक्षा और अनुपालन को प्राथमिकता देते हैं।

दूसरी ओर, OpenAI लगातार बहुमुखी और व्यापक रूप से सुलभ कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। OpenAI का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल बनाना है जो अनुकूलनीय हों और इन्हें विभिन्न कार्यों और क्षेत्रों में उपयोग किया जा सके। OpenAI की बहुमुखी प्रतिभा पर ध्यान केंद्रित करने से उन्हें उपयोगकर्ताओं के एक विस्तृत आधार को आकर्षित करने में सक्षम बनाया गया है।