ਚੀਨ ਵਿੱਚ AI: ਸ਼ੇਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿੱਲੀਆਂ ਤੱਕ

ਚੀਨ ਵਿੱਚ AI: ਸ਼ੇਰਾਂ ਤੋਂ ਬਿੱਲੀਆਂ ਤੱਕ

ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ

ਬਾਈਚੁਆਨ, ‘ਛੇ ਬਾਘਾਂ’ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਦੂਜੀ ਵਰ੍ਹੇਗੰਢ ਮਨਾਈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ। ਸੀਈਓ ਵਾਂਗ ਸ਼ਿਆਓਚੁਆਨ ਨੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਚੀਨ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ ਹੈ।

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜ਼ੀਰੋ ਵਨ, ਸਮੂਹ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੈਂਬਰ ਜਿਸਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਾਈ-ਫੂ ਲੀ ਨੇ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਨੇ ਇੱਕ “ਛੋਟੀ ਪਰ ਸੁਧਾਰੀ” ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੇ ਇੱਕ AI 2.0 ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AGI) ਦੇ ਆਗਮਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ Xpin ਦੁਆਰਾ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਰੁਝਾਨ, ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਬਾਘਾਂ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਹਾਰਕ “ਬਿੱਲੀਆਂ” ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਡੀਪਸੀਕ ਸਦਮਾ

ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਸਤਹ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਉਦੋਂ ਤੋਂ ਹੀ ਉਬਾਲ ਰਹੀ ਸੀ ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਈ ਸੀ। ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰ ਵਾਂਗ ਵੇਨਗੁਆਂਗ, ਲਾਰਜ ਮਾਡਲ ਨਾਲੇਜ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਲੇਖਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੀਨੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੱਡੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLM) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਸੀ।

ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ ਡੀਪਸੀਕ ਆਰ1 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸਦਮਾ ਪਹੁੰਚਾਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਉਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਅਹਿਸਾਸ ਨੇ ਛੇ ਬਾਘਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੂਹਿਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ, ਜੋ AGI ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਦੂਰ ਅਤੇ ਹੋਰ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ ਵੱਲ ਵਧਿਆ।

ਬਾਈਚੁਆਨ ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਵਨ ਨੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਿਨੀਮੈਕਸ ਨੇ ਆਪਣੇ B2B ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜ਼ੀਪੂ ਏਆਈ, ਮੂਨਸ਼ਾਟ ਏਆਈ, ਅਤੇ ਕਰੈਕਟਰ ਏਆਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਰਗਰਮ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਅਜੇ ਤੱਕ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜੋ ਡੀਪਸੀਕ ਆਰ1 ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਵੇ।

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ‘ਛੇ ਬਿੱਲੀਆਂ’ B2B ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਐਜ਼ ਏ ਸਰਵਿਸ (SaaS) ਮਾਰਕੀਟ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ - ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜਿਸਨੂੰ ਵਿਆਪਕ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ‘ਘੱਟ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ’ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮਾਰਕੀਟ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਤੋਂ ਰਹਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਾਂਗ ਵੇਨਗੁਆਂਗ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਚੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਵਾਂਗ ਨੇ ਕਿਹਾ, ‘ਮੈਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਅੱਧਾ ਸਾਲ ਲੱਗ ਗਿਆ। ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਉਤਪਾਦ ਤੋਂ ਪੈਸਾ ਕਮਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੀ ਆਮਦਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।’

ਹੁਣ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਹਜ਼ਾਰ ਸਮਾਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਹਨ। ਵਾਂਗ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ, ‘ਮੈਂ B2B ਉਦਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹਾਂ, ਸਿਰਫ 40,000-50,000 RMB ਲਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹਾਂ - ਇੱਕ ਕੀਮਤ ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ।’

ਚੀਨ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਾਹਰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਕਾਈ-ਫੂ ਲੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹਨ ਕਿ, ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ, ਸਿਰਫ ਡੀਪਸੀਕ, ਅਲੀਬਾਬਾ, ਅਤੇ ਬਾਈਟਡਾਂਸ ਹੀ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਗੇ।

‘ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜੋ LLM ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਨਹਾਰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡੀਪਸੀਕ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਲੀਬਾਬਾ ਅਤੇ ਬਾਈਟਡਾਂਸ ਹਨ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਨੇਤਾ 50-80% ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸੇਦਾਰੀ ਲਵੇਗਾ, ਬਾਕੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ 10% ਲੈਣਗੇ। ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ: AGI ਪਹਿਲਾਂ ਕੌਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਅੰਤਮ ਜੇਤੂ ਹੈ,’ ਇੱਕ ਵਿੱਤੀ ਫਰਮ ਵਿੱਚ AI ਮਾਹਰ ਜਿਆਂਗ ਸ਼ਾਓ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ।

ਡੀਪਸੀਕ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਥਿਤੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਆਦਰਸ਼ਵਾਦ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾਸ਼ਾਲੀ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਅਤੇ ਭਾਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਾਂਗ ਵੇਨਗੁਆਂਗ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਹਮਲਾਵਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਪਾਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਦਬਦਬਾ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

Xpin ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰਕ ਵਜੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅੰਤਮ ਜੇਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ। ਅਲੀਬਾਬਾ ਦੇ ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮਾਹਰ ਗਾਓ ਪੇਂਗ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ, ‘ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਫਾਇਦਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।’

ਭਾਵੇਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ B2B ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇ, AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਲੱਖਣ ਡੇਟਾ ਸੰਪਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋਏ ਤਜ਼ਰਬੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕਿਨਾਰਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਹਕੀਕਤ ਨੇ ਚੀਨ ਦੇ ‘ਛੇ AI ਬਾਘਾਂ’ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਇੱਛਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਚਾਅ ਦੇ ਮੌਕੇ ਭਾਲਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਵਿਹਾਰਕ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ

‘ਛੇ ਬਾਘਾਂ’ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਣਨੀਤਕ ਬਦਲਾਅ ਬੁਨਿਆਦੀ AI ਮਾਡਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੀਬਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਤੇ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਵਿਆਪਕ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਮੌਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਤੱਕ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਯੋਗਤਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਡਾਕਟਰੀ ਵਰਕਫਲੋ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤਕ ਭਾਈਵਾਲੀ ਬਣਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, B2B SaaS ਮਾਰਕੀਟ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮਾਰਕੀਟ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਵੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਥਾਪਿਤ ਖਿਡਾਰੀ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਆਮਦ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਉੱਤਮ ਉਤਪਾਦ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਬੇਮਿਸਾਲ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ

ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰਕ ਵਜੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ। ਵੱਡੇ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਊਰੇਟ, ਸਾਫ਼, ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ AI ਹੱਲ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ।

ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਜੰਗ

AI ਉਦਯੋਗ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲਈ ਇੱਕ ਭਿਆਨਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਤੋਂ ਚੋਟੀ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਭਰਤੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਮੰਗ ਸਪਲਾਈ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਨਖਾਹਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮੋਬਾਈਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਚੋਟੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਪੈਕੇਜ, ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ, ਸਹਿਯੋਗ, ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇੱਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੁਨਰਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਮੇਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹੈ।

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ

AI ਉਦਯੋਗ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਧ ਰਹੀ ਜਾਂਚ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਰਕਾਰਾਂ AI ਦੇ ਨੈਤਿਕ, ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਨਿਯਮ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੇਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਵਿਕਾਸਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਹੱਲ ਸਾਰੇ ਲਾਗੂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਗਏ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹ ਵੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਸਤਾ

‘ਛੇ ਬਾਘਾਂ’ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਣਨੀਤਕ ਬਦਲਾਅ ਚੀਨ ਵਿੱਚ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਦਰਪੇਸ਼ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ ਖੇਤਰ ‘ਤੇ ਕੁਝ ਵੱਡੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦਾ ਦਬਦਬਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਹਾਰਕ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਕਰਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੌਕੇ ਹਨ।

ਸਫਲ ਹੋਣ ਲਈ, ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਹੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਐਕਵਾਇਰਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਵੀ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਠੋਸ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ, AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਚੀਨੀ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਾਘ ਤੋਂ ਬਿੱਲੀ ਤੱਕ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਬਚਾਅ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਿਕਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੱਲ ਲੱਭਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। AI ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਈ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ AI ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਧਿਅਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ, ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਵਿਅਕਤੀਗਤਾਈਜ਼ਡ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਬਹੁਤ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਅਤੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਵਰਗੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਸਰਵਉੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਗਏ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਇਲਾਜ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਨਾ AI ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ ਛੱਡਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕਈ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਸਹਿਯੋਗ ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਰੋਤ, ਸਲਾਹ, ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕਾਂ ਤੱਕ। ਚੁਸਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਉਚਿਤ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਡਵਾਂਸਡ AI ਦੇ ਇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, ਬਚੇ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਤ ਰਹਿਣ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਲਗਾਤਾਰ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਅਵਿਸ਼ਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਵਿੱਚ ਹੈ।