AI ਦੀ ਬੇਅੰਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਵਾਧੇ, ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਰਗੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਲੋੜ, ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਕਮੀ ਵਰਗੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਯੂਰਪੀ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਵਧਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਛਾਲਾਂ ਦੀ ਰਹੀ ਹੈ। ਪਰ ਹੁਣ, AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਗਲੋਬਲ ਆਰਥਿਕਤਾ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨਾਂ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੇ ਹਨ। ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਯੂਰਪੀ AI ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗ-ਵਿਆਪੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਚੀਨ ਦੇ DeepSeek ਅਤੇ Manus AI ਵਰਗੇ ਨਵੇਂ AI ਚੈਲੰਜਰ ਪੱਛਮੀ ਦਬਦਬੇ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ, ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ AI ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।
ਗਾਹਕ ਸੰਪਰਕ, ਸੰਪਰਕ ਕੇਂਦਰ ਸੰਚਾਲਨ, ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਜੀਵੰਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ All4Customer ਵਿਖੇ ਇਕੱਠਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਗਮ Customer Experience (CX), E-Commerce, ਅਤੇ Artificial Intelligence (AI) ਦੇ ਸੰਗਮ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
AI ਵਿੱਚ 'ਓਪਨ ਸੋਰਸ' ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪੂਰੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਲੇਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੱਚੀ ਖੁੱਲ੍ਹ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਵਿਗਿਆਨਕ AI ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਦਾ ਚੀਨ ਪ੍ਰਤੀ ਨਜ਼ਰੀਆ 2024 ਵਿੱਚ 'ਅਨਿਵੇਸ਼ਯੋਗ' ਤੋਂ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਨੀਤੀ ਸੰਕੇਤ ਅਤੇ DeepSeek AI ਵਰਗੀ ਤਕਨੀਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਖਪਤ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ। Hong Kong ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
AI ਵਿੱਚ 'ਓਪਨ ਸੋਰਸ' ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ, ਲੁਕਾ ਕੇ ਇਸ ਲੇਬਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਅਸਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
AI ਦਾ ਖੇਤਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। US ਨਿਯਮ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚਿੱਪ ਨਿਰਯਾਤ 'ਤੇ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਰਹੇ ਹਨ। Nvidia ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। OpenAI, Apple, Google ਵੱਡੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਬੁਲਬੁਲੇ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਦੌੜ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ LLMs ਦੀ ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲੋੜਾਂ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਜੀਟਲ ਖੇਤਰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਕਾਰਨ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਰਹੇ ਹਨ। ਕੁਝ AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਤ ਆਗੂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
