तंत्रज्ञानाच्या जगात कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (Artificial Intelligence) वर्चस्वासाठी एक मोठी स्पर्धा सुरू आहे, ज्याला अनेकजण “मॉडेल वॉर्स” म्हणतात. या स्पर्धेत अनेक मोठ्या तंत्रज्ञान कंपन्या एकमेकांवर श्रेष्ठत्व मिळवण्यासाठी प्रयत्न करत आहेत. मात्र, अनुभवी तंत्रज्ञान विश्लेषक बेनेडिक्ट इव्हान्स यांच्या मते, ही स्पर्धा आश्चर्यकारकरित्या समतल आहे. लंडनमध्ये झालेल्या फॉर्च्युनच्या ब्रेनस्टॉर्म एआय (Fortune’s Brainstorm AI) परिषदेत इव्हान्स यांनी एक विचार मांडला: आघाडीच्या एआय (AI) प्रयोगशाळांमधील मुख्य फरक हा त्यांचे नविन तंत्रज्ञान किंवा मालकीचे अल्गोरिदम (Proprietary Algorithms) नसून, त्यांच्याकडे असलेल्या अमर्याद भांडवलाचा (Capital) आहे.
इव्हान्स यांचे म्हणणे आहे की, एआय (AI) मधील नविनता केवळ बौद्धिक क्षमता आणि अल्गोरिदममधील प्रगतीमुळेच होते, हा समज चुकीचा आहे. OpenAI चे GPT किंवा Google चे Gemini यांसारखे मॉडेल झपाट्याने सामान्य होत आहेत. याचा अर्थ असा आहे की, हे मॉडेल अधिकाधिक बदलण्याजोगे आणि सहज उपलब्ध आहेत, ज्यामुळे कोणत्याही एका कंपनीचा स्पर्धात्मक फायदा कमी होतो.
खंदकाचा गैरसमज (The Moat Myth)
वॉरेन बफे (Warren Buffett) यांनी लोकप्रिय केलेल्या आर्थिक “खंदक” (Economic "Moat") या संकल्पनेचा अर्थ असा आहे की, कंपनीचे टिकाऊ स्पर्धात्मक फायदे, जे तिचे दीर्घकाळचे नफे आणि बाजारातील हिस्सा प्रतिस्पर्धकांकडून सुरक्षित ठेवतात. एआय (AI) च्या संदर्भात, अनेकांचा असा विश्वास होता की, मालकीचे अल्गोरिदम (Proprietary Algorithms), अद्वितीय डेटासेट (Unique Datasets) किंवा विशेष कौशल्ये (Specialized Talent) यांसारख्या गोष्टींमुळे असा खंदक तयार होईल. मात्र, इव्हान्स यांचे म्हणणे आहे की, असे काहीही झालेले नाही.
मोठ्या तंत्रज्ञान कंपन्यांमध्ये दोन वर्षांपासून तीव्र स्पर्धा असूनही, एआय (AI) क्षेत्रात कोणताही मूलभूत खंदक दिसत नाही. प्रवेशासाठी कोणतेही महत्त्वपूर्ण अडथळे नाहीत, कोणतेही मजबूत नेटवर्क परिणाम नाहीत आणि ‘विजेता सर्व काही जिंकतो’ (Winner-takes-all) असे चित्रही नाही. त्याऐवजी, प्रगतीचा मुख्य चालक म्हणजे मोठ्या प्रमाणात झालेले भांडवली गुंतवणूक (Capital Investment) आहे.
गेल्या वर्षी, मोठ्या चार क्लाउड (Cloud) कंपन्यांनी एकत्रितपणे एआय (AI) विकासाला समर्थन देण्यासाठी पायाभूत सुविधा (Infrastructure) उभारणीवर $200 अब्ज डॉलर्स खर्च केले. यावर्षी हा आकडा $300 अब्ज डॉलर्सपेक्षा जास्त होण्याची शक्यता आहे. खर्चातील ही प्रचंड वाढ दर्शवते की, सध्याची एआय (AI) शर्यत किती भांडवल-intensive (Capital-intensive) आहे.
इव्हान्स म्हणाले, "हे अत्यंत भांडवल-intensive (Capital-intensive) झाले आहे, कमीतकमी सध्या तरी, खूप लवकर." त्यांनी पुढे सांगितले की, या भांडवलाचा एक महत्त्वपूर्ण भाग Nvidia कडे जात आहे, जी GPUs ची (Graphics Processing Units) आघाडीची उत्पादक कंपनी आहे. GPUs एआय (AI) मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी आवश्यक आहेत.
या मोठ्या खर्चामुळे एआय (AI) मॉडेलची संख्या वाढत आहे आणि ती अधिकाधिक सुलभ होत आहेत. यामुळे, ज्यांच्याकडे पुरेसे आर्थिक स्रोत (Financial Resources) आहेत, ते टॉप एआय (AI) कंपन्यांनी विकसित केलेल्या मॉडेलशी स्पर्धा करू शकणारे मूलभूत मॉडेल तयार करू शकतात.
उदाहरणार्थ, DeepSeek ही एक एआय (AI) कंपनी आहे, जिने विद्यमान ओपन-सोर्स मॉडेल (Open-source models) आणि $1.6 अब्ज डॉलर्सच्या गुंतवणुकीचा उपयोग करून स्पर्धात्मक एआय (AI) मॉडेल तयार केले. हे दर्शवते की, भांडवल (Capital) कसे स्पर्धात्मकता वाढवू शकते आणि नवीन खेळाडूंना स्थापित कंपन्यांना आव्हान देण्यास सक्षम करते.
कमोडिटी कोडे (The Commodity Conundrum)
इव्हान्सचा युक्तिवाद आहे की, OpenAI चे GPT, Anthropic चे Claude आणि Google चे Gemini यांसारखे एआय (AI) मॉडेल “कमोडिटीज” (Commodities) बनत आहेत. हे मॉडेल सहज उपलब्ध, बदलण्यायोग्य सेवा (Interchangeable Services) बनत आहेत, जसे की अविभेदित, कमी किमतीची पायाभूत सुविधा (Low-cost infrastructure).
या कमोडिटायझेशनच्या (Commoditization) ट्रेंडचा एआय (AI) उद्योगावर (AI Industry) खूप मोठा परिणाम होत आहे. यावरून असे दिसून येते की, अंतिम लढाई कोणाकडे सर्वोत्तम बेस मॉडेल (Base Model) आहे याबद्दल नसेल, तर कोण ते मॉडेल वास्तविक जगात प्रभावीपणे पॅकेज (Package), एकत्रित (Integrate) आणि नियंत्रित (Govern) करू शकते याबद्दल असेल.
दुसऱ्या शब्दांत, स्पर्धात्मक धार (Competitive Edge) मूलभूत मॉडेलमध्ये (Foundational Model) नसेल, तर त्यावर आधारित असलेल्या ॲप्लिकेशन्स (Applications) आणि सेवांच्या (Services) थरांमध्ये असू शकते. या बदलासाठी कौशल्ये आणि क्षमतांचा एक वेगळा संच आवश्यक आहे, जो उत्पादन विकास (Product Development), वापरकर्ता अनुभव (User Experience) आणि नियामक अनुपालन (Regulatory Compliance) यावर जोर देतो.
इव्हान्स यांनी त्यांच्या ब्लॉग पोस्टमध्ये (Blog Post) OpenAI ने अलीकडेच लाँच केलेले डीप रिसर्च टूल (Deep Research Tool) उदाहरण म्हणून वापरून हा मुद्दा स्पष्ट केला. त्यांनी असा युक्तिवाद केला की, OpenAI आणि इतर फाउंडेशन मॉडेल प्रयोगशाळांकडे (Foundation Model Labs) भांडवलाच्या पलीकडे कोणताही खरा खंदक किंवा बचाव नाही. त्यांनी कोडिंग (Coding) आणि मार्केटिंगच्या (Marketing) बाहेर उत्पादन-बाजारपेठ जुळवून घेतलेली नाही आणि त्यांची उत्पादने अनिवार्यपणे टेक्स्ट बॉक्सेस (Text Boxes) आणि इतर विकासकांनी (Developers) तयार करण्यासाठी APIs पर्यंत मर्यादित आहेत.
एआय (AI) स्पर्धेची बदलती वाळू (The Shifting Sands of AI Competition)
एआय (AI) मॉडेलचे कमोडिटायझेशन (Commoditization) स्पर्धात्मक परिदृश्य (Competitive Landscape) बदलत आहे, ज्यामुळे कंपन्यांना त्यांच्या धोरणांचे पुनर्मूल्यांकन (Re-evaluate) करण्यास आणि विभेदनाच्या (Differentiation) नवीन क्षेत्रांवर लक्ष केंद्रित करण्यास भाग पाडले जात आहे. अंतर्निहित तंत्रज्ञान (Underlying Technology) अधिक सुलभ होत असल्याने, ॲप्लिकेशन डेव्हलपमेंट (Application Development), इंटिग्रेशन (Integration) आणि गव्हर्नन्सवर (Governance) भर दिला जात आहे.
एआय (AI) उद्योगात (AI Industry) उदयास येत असलेले काही महत्त्वाचे ट्रेंड (Trends) येथे दिले आहेत:
ॲप्लिकेशन-स्पेसिफिक एआय (Application-Specific AI): कंपन्या विशिष्ट उद्योग (Specific Industries) किंवा उपयोगांसाठी (Use Cases) तयार केलेल्या एआय (AI) सोल्यूशन्स (Solutions) विकसित करण्यावर अधिकाधिक लक्ष केंद्रित करत आहेत. हे त्यांना विशिष्ट ग्राहकांच्या गरजा पूर्ण करणारी अधिक लक्ष्यित (Targeted) आणि प्रभावी ॲप्लिकेशन्स (Applications) तयार करण्यास अनुमती देते.
एआय-पॉवर्ड उत्पादने (AI-Powered Products): विद्यमान उत्पादने (Existing Products) आणि सेवांमध्ये (Services) एआय (AI) चे एकत्रीकरण (Integration) अधिकाधिक सामान्य होत आहे. हे कार्यक्षमता (Functionality) वाढवू शकते, वापरकर्ता अनुभव (User Experience) सुधारू शकते आणि महसूल प्रवाह (Revenue Streams) तयार करू शकते.
एआय गव्हर्नन्स आणि नैतिकता (AI Governance and Ethics): एआय (AI) अधिकाधिक व्यापक होत असल्याने, bias (Bias), निष्पक्षता (Fairness) आणि उत्तरदायित्वा (Accountability) बद्दलची चिंता वाढत आहे. कंपन्या जबाबदार एआय (AI) विकास आणि deployment सुनिश्चित करण्यासाठी एआय (AI) गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क (Governance Frameworks) आणि नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वांमध्ये (Ethical Guidelines) गुंतवणूक करण्यास सुरुवात करत आहेत.
एज एआय (Edge AI): स्मार्टफोन (Smartphones) आणि IoT सेन्सर्स (Sensors) यांसारख्या एज डिव्हाइसेसवर (Edge Devices) एआय (AI) मॉडेलची deployment वाढत आहे. हे क्लाउड कनेक्टिव्हिटीवर (Cloud Connectivity) अवलंबून न राहता डेटाचे (Data) real-time प्रोसेसिंग (Real-time Processing) करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे लेटन्सी (Latency) कमी होते आणि गोपनीयता (Privacy) सुधारते.
एआय-एज-अ-सर्व्हिस (AI-as-a-Service): एआय-एज-अ-सर्व्हिस (AIaaS) प्लॅटफॉर्मचा उदय (Emergence) लहान-मोठ्या सर्व आकाराच्या व्यवसायांसाठी एआय (AI) अधिक सुलभ करत आहे. हे प्लॅटफॉर्म प्री-ट्रेन्ड मॉडेल (Pre-trained Models), डेव्हलपमेंट टूल्स (Development Tools) आणि इन्फ्रास्ट्रक्चर (Infrastructure) प्रदान करतात, ज्यामुळे कंपन्यांना त्यांच्या ऑपरेशन्समध्ये (Operations) एआय (AI) जलद आणि सहजपणे समाकलित (Integrate) करता येते.
भांडवलाची चिरस्थायी भूमिका (Capital’s Enduring Role)
एआय (AI) मॉडेलचे कमोडिटायझेशन (Commoditization) मालकीच्या तंत्रज्ञानाचे (Proprietary Technology) महत्त्व कमी करू शकते, तरीही भांडवल एआय (AI) उद्योगात (AI Industry) महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावत राहील. कंपन्यांसाठी निधीची उपलब्धता आवश्यक असेल:
एआय (AI) मॉडेलला प्रशिक्षण (Train) आणि फाइन-ट्यून (Fine-tune) करणे: मोठ्या एआय (AI) मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी महत्त्वपूर्ण computational resources (Computational Resources) आणि तज्ञांची (Expertise) आवश्यकता असते. ज्या कंपन्यांकडे भांडवल (Capital) आहे, त्या मोठ्या मॉडेलला अधिक डेटावर प्रशिक्षण देऊ शकतात, ज्यामुळे संभाव्यतः चांगली कामगिरी मिळू शकते.
एआय (AI) ॲप्लिकेशन्स (Applications) विकसित (Develop) आणि तैनात (Deploy) करणे: एआय (AI) ॲप्लिकेशन्स (Applications) तयार करण्यासाठी आणि तैनात (Deploy) करण्यासाठी सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट (Software Development), इन्फ्रास्ट्रक्चर (Infrastructure) आणि टॅलेंटमध्ये (Talent) गुंतवणूक करणे आवश्यक आहे. ज्या कंपन्यांकडे भांडवल (Capital) आहे, त्या आकर्षक एआय-पॉवर्ड उत्पादने (AI-Powered Products) आणि सेवा (Services) तयार करण्यासाठी या क्षेत्रांमध्ये गुंतवणूक करू शकतात.
एआय (AI) टॅलेंट (Talent) मिळवणे: एआय (AI) टॅलेंटची (Talent) मागणी जास्त आहे आणि कुशल एआय (AI) अभियंते (Engineers) आणि संशोधक (Researchers) जास्त पगार घेतात. ज्या कंपन्यांकडे भांडवल (Capital) आहे, त्या उच्च टॅलेंटला (Talent) आकर्षित (Attract) करू शकतात आणि टिकवून (Retain) ठेवू शकतात, ज्यामुळे त्यांना स्पर्धात्मक धार (Competitive Edge) मिळते.
संशोधन आणि विकास (Research and Development) करणे: वेगाने विकसित होणाऱ्या एआय (AI) परिदृश्यात (Landscape) सतत नविनता (Continuous Innovation) आवश्यक आहे. ज्या कंपन्यांकडे भांडवल (Capital) आहे, त्या नवीन एआय (AI) तंत्र (Techniques) आणि ॲप्लिकेशन्स (Applications) शोधण्यासाठी संशोधन आणि विकासात गुंतवणूक करू शकतात.
नियामक अडथळे (Regulatory Hurdles) दूर करणे: एआय (AI) अधिक नियमित (Regulated) होत असल्याने, कंपन्यांना अनुपालन (Compliance) आणि कायदेशीर (Legal) तज्ञांमध्ये गुंतवणूक करणे आवश्यक आहे. ज्या कंपन्यांकडे भांडवल (Capital) आहे, त्या हे नियामक अडथळे (Regulatory Hurdles) प्रभावीपणे दूर करू शकतात.
एआय (AI) स्पर्धेचे भविष्य (The Future of AI Competition)
एआय (AI) उद्योग (AI Industry) मोठ्या बदलातून जात आहे. एआय (AI) मॉडेलचे कमोडिटायझेशन (Commoditization) स्पर्धात्मक क्षेत्र (Competitive Field) समतल करत आहे, परंतु भांडवल यशाचा एक महत्त्वाचा निर्धारक राहील. ज्या कंपन्या प्रभावी एआय (AI) ॲप्लिकेशन्स (Applications) विकसित करण्यासाठी, उच्च टॅलेंटला (Talent) आकर्षित (Attract) करण्यासाठी आणि विकसित होत असलेल्या नियामक परिदृश्यात (Regulatory Landscape) नेव्हिगेट (Navigate) करण्यासाठी भांडवलाचा प्रभावीपणे उपयोग करू शकतात, त्या दीर्घकाळ टिकून राहण्यासाठी सर्वोत्तम स्थितीत असतील.
एआय (AI) स्पर्धेचे भविष्य (Future) खालील वैशिष्ट्यांद्वारे दर्शविले जाईल:
वाढलेले विशेषीकरण (Increased Specialization): कंपन्या सामान्य-उद्देशीय एआय (AI) मॉडेल (General-purpose AI models) तयार करण्याचा प्रयत्न करण्याऐवजी विशिष्ट उद्योग (Specific Industries) किंवा उपयोगांसाठी (Use Cases) एआय (AI) सोल्यूशन्स (Solutions) विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित करतील.
ॲप्लिकेशन डेव्हलपमेंटवर (Application Development) अधिक जोर: बेस मॉडेल (Base Model) तयार करण्याऐवजी वास्तविक जगातील समस्या (Real-world problems) सोडवणाऱ्या आकर्षक एआय-पॉवर्ड ॲप्लिकेशन्स (AI-Powered Applications) तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित केले जाईल.
एआय (AI) गव्हर्नन्सचे (Governance) वाढते महत्त्व: कंपन्या एआय (AI) चा उपयोग चांगल्यासाठी केला जाईल याची खात्री करून, नैतिक (Ethical) आणि जबाबदार एआय (AI) विकास आणि deployment ला प्राधान्य देतील.
एआय (AI) हार्डवेअरमधील (Hardware) सतत नविनता (Innovation): अधिक शक्तिशाली (Powerful) आणि कार्यक्षम (Efficient) एआय (AI) हार्डवेअरची (Hardware) मागणी GPUs, TPUs आणि न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग (Neuromorphic Computing) यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये नविनता (Innovation) आणत राहील.
सहकार्य (Collaboration) आणि ओपन सोर्स (Open Source): एआय (AI) इकोसिस्टममध्ये (Ecosystem) सहकार्य (Collaboration) आणि ओपन-सोर्स उपक्रम (Open-source Initiatives) अधिकाधिक महत्त्वाची भूमिका बजावतील, नविनता (Innovation) वाढवतील आणि एआय (AI) तंत्रज्ञानाचा प्रवेश लोकशाही करतील.
अखेरीस, भांडवल हे सध्याच्या एआय (AI) परिदृश्यातील (Landscape) प्राथमिक विभेदक (Primary Differentiator) असले तरी, एआय (AI) कंपन्यांचे दीर्घकाळचे यश (Long-term success) त्यांच्या नविनता (Innovate) आणण्याच्या, जुळवून घेण्याच्या (Adapt) आणि आकर्षक एआय-पॉवर्ड सोल्यूशन्स (AI-Powered Solutions) तयार करण्याच्या क्षमतेवर अवलंबून असेल, जे ग्राहक आणि समाजासाठी एकत्रितपणे मूल्य निर्माण करतात.