ਕਲਾਊਡ 3.7: ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ

ਕਲਾਊਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ: ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ

ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ ਦੋ ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ, ਕਲਾਊਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼, ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ। ਇਸ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ ਨੇ ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਕਲਾਊਡ ਕੋਡ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ AI ਏਜੰਟ ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਗਤੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ, ਕਰਸਰ, ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੋਡ ਸੰਪਾਦਕ ਜੋ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਊਡ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਡਿਫੌਲਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੇ ਸਿਰਫ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ $100 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਆਵਰਤੀ ਆਮਦਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਇਆ ਹੈ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕੋਡਿੰਗ ‘ਤੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਿਲੇਰਮੋ ਰਾਉਚ, ਵਰਸੇਲ ਦੇ ਸੀਈਓ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਲ ਰਹੀ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ (ਗੈਰ-ਕੋਡਰਾਂ ਸਮੇਤ) ਨੂੰ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਢੁਕਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ, ‘ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਆਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।’ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਵਰਸੇਲ ਦਾ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ GPT ਤੋਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੋਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

24 ਫਰਵਰੀ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਲਾਊਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ, ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਕੋਡਿੰਗ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੋਹਰੀ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਤਿਕਾਰਤ SWE-ਬੈਂਚ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ 70.3% ਦਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮਾਪ ਹੈ। ਇਹ ਸਕੋਰ ਇਸਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ, OpenAI ਦੇ o1 (48.9%) ਅਤੇ DeepSeek-R1 (49.2%) ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਲਾਊਡ 3.7 ਏਜੰਟਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਔਨਲਾਈਨ ਚਰਚਾਵਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੈਡਿਟ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ, ਕਲਾਊਡ 3.7 ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਗਰੋਕ 3 (ਏਲੋਨ ਮਸਕ ਦੇ xAI ਦਾ ਨਵੀਨਤਮ ਮਾਡਲ) ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੋਟੀ ਦੇ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰ ਨੇ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੱਤਾ: ‘ਜੋ ਮੈਂ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ, ਕਲਾਊਡ 3.7 ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਾਪਦਾ ਹੈ (ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੇਰੇ ਲਈ)।’ ਇਹ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮਾਨੁਸ, ਨਵਾਂ ਚੀਨੀ ਬਹੁ-ਮੰਤਵੀ ਏਜੰਟ ਜਿਸਨੇ ਇਸ ਹਫਤੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਤੂਫਾਨ ਨਾਲ ਲਿਆ ਸੀ, ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਓਪਨ ਏਆਈ ਦੇ ਡੀਪ ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਸੀ, ਜਿਆਦਾਤਰ ਕਲਾਊਡ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਰਣਨੀਤਕ ਫੋਕਸ: ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪਲੇ

ਕੋਡਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਅਟੁੱਟ ਫੋਕਸ ਦੁਰਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ। ਦ ਇਨਫਰਮੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲੀਕ ਹੋਏ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ 2027 ਤੱਕ $34.5 ਬਿਲੀਅਨ ਦੀ ਆਮਦਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪੱਧਰਾਂ ਤੋਂ 86 ਗੁਣਾ ਵਾਧਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਮਦਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ (ਲਗਭਗ 67%) API ਕਾਰੋਬਾਰ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੋਡਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਵਿਕਾਸ ਇੰਜਣ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਸਹੀ ਆਮਦਨੀ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਸਨੇ 2024 ਦੀ ਆਖਰੀ ਤਿਮਾਹੀ ਦੌਰਾਨ ਕੋਡਿੰਗ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ 1,000% ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਤੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ $3.5 ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਫੰਡਿੰਗ ਦੌਰ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਮੁੱਲ $61.5 ਬਿਲੀਅਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇਹ ਕੋਡਿੰਗ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰਣਨੀਤੀ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਰਥਿਕ ਸੂਚਕਾਂਕ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੂਚਕਾਂਕ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਲਾਊਡ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ 37.2% ਸਵਾਲ ‘ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਗਣਿਤ’ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਾਰਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡ ਸੋਧ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਖੜ੍ਹੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਰੋਧੀ ਅਕਸਰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਨਾਲ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਓਪਨਏਆਈ, ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲੀਡ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਯਮਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ, ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਉਤਪਾਦ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਪਹੁੰਚ ਇਸਦੇ ਉਤਪਾਦ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਝਲਕਦੀ ਹੈ। ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ ਸ਼ੇਅਰ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗਰੇਡ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GitHub ਏਕੀਕਰਣ, ਆਡਿਟ ਲੌਗਸ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ 500,000-ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਗੂਗਲ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਟੈਸਟਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀ 1-ਮਿਲੀਅਨ-ਟੋਕਨ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ ਹੈ। ਇਸ ਰਣਨੀਤਕ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ, ਕੋਡਿੰਗ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੋਈ ਹੈ ਜੋ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੂੰਜ ਰਹੀ ਹੈ।

ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਕੋਡਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਪਿਛਲੇ ਹਫਤੇ ਦੇ ਕੰਸੋਲ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਦੇ ਨਾਲ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਹਿਯੋਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ (ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਸਮੇਤ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਮਹੂਰੀਕਰਨ ਇੱਕ ‘ਟ੍ਰੋਜਨ ਹਾਰਸ’ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਿਆਪਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸੂਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ।

ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈਂਡ-ਆਨ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗ

ਇਹਨਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਜੋ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਐਪ ਰਾਹੀਂ ਕਲਾਊਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ, ਕਰਸਰ ਦਾ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ, ਅਤੇ ਕਲਾਊਡ ਕੋਡ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਐਪ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਲਾਊਡ 3.7 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਮਾਲ ਦੀ ਸੂਝਵਾਨ ਸੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਕੋਡਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ PostgreSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੱਲਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਏਅਰਟੇਬਲ ਵਰਗੇ ਵਧੇਰੇ ਹਲਕੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਤੱਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਲਕੇ ਹੱਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਲਾਊਡ ਨੇ ਇੱਕ API ਤੋਂ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਨੈਕਟਰ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਏਅਰਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਿਧੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਦੋ ਘੰਟੇ ਲੱਗੇ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਸਮਾਪਤ ਹੋਈ। ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸਾਰੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਲਿਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਲਾਊਡ ਨੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ।

ਕਰਸਰ, ਕਲਾਊਡ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਡਿਫੌਲਟ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕੋਡ ਸੰਪਾਦਕ ਅਨੁਭਵ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵਧੇਰੇ ਝੁਕਾਅ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਕਦਮ ‘ਤੇ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਵਰਕਫਲੋ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਕਲਾਊਡ ਕੋਡ ਨੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਟਰਮੀਨਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ RSS ਫੀਡ ਤੋਂ ਲੇਖਾਂ ਨਾਲ ਭਰੇ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ SQLite ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੱਲ ਅੰਤਮ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਰਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਏਅਰਟੇਬਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਘੱਟ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਅਮੀਰ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਜੋਂ ਵੀ, ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਸੀ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਅਤੇ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਹ ਤਿੰਨੋਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਕਲਾਊਡ ਦੀਆਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: ਕਰਸਰ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਰੇ

ਸ਼ਾਇਦ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੂਚਕ ਕਰਸਰ, ਇੱਕ AI ਕੋਡ ਸੰਪਾਦਕ ਦਾ ਅਸਾਧਾਰਣ ਵਾਧਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਰਸਰ ਨੇ ਸਿਰਫ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ 360,000 ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 40,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਹਨ। ਇਹ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਦਰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਰਸਰ ਨੂੰ ਉਸ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਾਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ SaaS ਕੰਪਨੀ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਕਰਸਰ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਲਾਊਡ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈਮ ਵਿਟੇਵੀਨ, ਰੈੱਡ ਡ੍ਰੈਗਨ (AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਡਿਵੈਲਪਰ) ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੇ ਦੇਖਿਆ, ‘ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨੰਬਰ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਕਰਸਰ ਹੈ। [ਕਰਸਰ] ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਲਾਊਡ ਸੋਨੇਟ ਮਾਡਲ - 3.5 ਮਾਡਲ - ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਅਤੇ ਹੁਣ ਅਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਸਿਰਫ 3.7 ‘ਤੇ ਮਾਈਗਰੇਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।’

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਕਰਸਰ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਨਵੰਬਰ ਵਿੱਚ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੁੱਲੇ ਮਿਆਰ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਜੋ ਕਲਾਊਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਮਿਆਰ ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਵਿਟੇਵੀਨ ਨੇ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ: ‘ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੁੱਲੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਜੋਂ ਲਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ, ‘ਹੇ, ਹਰ ਕੋਈ, ਇਸ ‘ਤੇ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਚਾਹੋ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।’’

ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਨੇਕ ਚੱਕਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਡਿਵੈਲਪਰ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਲਾਊਡ ਲਈ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਦਯੋਗਾਂ ਲਈ ਇਸਦੇ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ: ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ, ਓਪਨਏਆਈ, ਗੂਗਲ, ਅਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਆਪਣੀ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਥਾਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਗਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਭਿੰਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਆਪਣੇ GitHub ਕੋਪਾਇਲਟ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪੈਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 1.3 ਮਿਲੀਅਨ ਅਦਾਇਗੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਨ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ 77,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਨੀਵੈਲ, ਸਟੇਟ ਸਟ੍ਰੀਟ, ਟੀਡੀ ਬੈਂਕ ਗਰੁੱਪ, ਅਤੇ ਲੇਵੀ’ਸ ਵਰਗੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਪਹਿਲੇ-ਮੂਵਰ ਫਾਇਦੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਕੋਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਨੇ ਵੀ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਕਤੂਬਰ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੇ GitHub ਕੋਪਾਇਲਟ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਓਪਨਏਆਈ ਦੀਆਂ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਹਾਲੀਆ ਮਾਡਲਾਂ, o1 ਅਤੇ ਨਵੇਂ o3 (ਜੋ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੋਚ ਦੁਆਰਾ ਤਰਕ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ), ਨੇ ਕੋਡਿੰਗ ਜਾਂ ਏਜੰਟਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਫਾਇਦੇ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਏ ਹਨ।

ਗੂਗਲ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਕੋਡ ਅਸਿਸਟ ਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਆਪਣਾ ਕਦਮ ਚੁੱਕਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਚਾਲ ਜਾਪਦਾ ਹੈ।

ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅੰਦੋਲਨ ਇਸ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਟਾ ਦੇ ਲਲਾਮਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਕਾਫ਼ੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AT&T, DoorDash, ਅਤੇ ਗੋਲਡਮੈਨ ਸਾਕਸ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਲਲਾਮਾ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਹੁੰਚ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਕਲਪਾਂ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬੰਦ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।

ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਖਤਰੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੇ ਪੂਰਕ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਲਾਊਡ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਰੇਕ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ-ਵੱਡੀਆਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਮਾਡਲ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਈ ਹੈ, ਜੋ ਵੀ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਉਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੰਟੂਇਟ, ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਟੈਕਸ ਰਿਟਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਵਜੋਂ ਓਪਨਏਆਈ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਸੀ ਪਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਿਆ। ਇਸ ਤਜਰਬੇ ਨੇ ਇੰਟੂਇਟ ਨੂੰ ਇੱਕ AI ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਿਸਨੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਜ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹੋਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਅਭਿਆਸ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨ API ਕਾਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਲਾਮਾ ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਲਾਊਡ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਤਰਜੀਹੀ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਣਨਾਵਾਂ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੋਵੇਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਸੁਤੰਤਰ ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਕਲਾਊਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਨੂੰ ਅੱਜ ਤੱਕ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਾਡਲ ਦੱਸਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ‘ਜੇਲਬ੍ਰੇਕ-ਪਰੂਫ’ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਥਿਤੀ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੋਵਾਂ (ਅਤੇ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕਰਣ) ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸਨੂੰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨਾ ਸਿਰਫ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਜਮਹੂਰੀਕਰਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। GitHub ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਮਰੀਕਾ-ਅਧਾਰਤ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ 92% 18 ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ‘ਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ।

ਵਿਟੇਵੀਨ ਨੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ: ‘ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ [ਕਿਉਂਕਿ] ਕੋਡਰ ਨਾ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਜੋ ਚੁਣੌਤੀ ਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਨ।’ AI ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ, ਵਿਟੇਵੀਨ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ‘ਇਹ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, ਲੋਕ ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਸ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।’

AI ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੂਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਪਹੁੰਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਈ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਜਾਪਦੇ ਹਨ। 2025 ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਇਸ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿੱਚ ਉਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਲਾਜ਼ਮੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਟੂਲ ਬਣ ਗਏ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਲਾਊਡ ਮੋਹਰੀ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਲਓ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਆਈਫੋਨ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ‘ਗੈਰ-ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ’ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਸਿਰਫ ਅੰਤ ਵਿੱਚ BYOD ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਜਦੋਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਮੰਗ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਗਈ। ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਨੀਵੈਲ, ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ‘ਰੋਗ’ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ IT ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਸਮਾਰਟ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਉਤਸ਼ਾਹ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਮਝ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੀਆਂ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰੱਖ