مصنوعی ذہانت کے میدان میں جدت کی مسلسل رفتار اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ خود اطمینانی کبھی بھی ایک آپشن نہیں ہے۔ جیسے ہی قائم شدہ طریقہ کار مستحکم نظر آتے ہیں، نئی پیشرفت جمود کو چیلنج کرنے کے لیے ابھرتی ہے۔ اس کی ایک اہم مثال 2025 کے اوائل میں سامنے آئی، جب DeepSeek، ایک کم معروف چینی AI لیب نے، ایک ایسا ماڈل جاری کیا جس نے نہ صرف توجہ مبذول کروائی بلکہ مالیاتی منڈیوں میں واضح لرزش بھی بھیج دی۔ اس اعلان کے فوراً بعد Nvidia کے اسٹاک کی قیمت میں 17% کی حیران کن کمی واقع ہوئی، جس نے بڑھتے ہوئے AI ڈیٹا سینٹر ایکو سسٹم سے منسلک دیگر کمپنیوں کو بھی نیچے کھینچ لیا۔ مارکیٹ کے مبصرین نے فوری طور پر اس شدید ردعمل کو DeepSeek کی اعلیٰ معیار کے AI ماڈلز بنانے میں دکھائی گئی مہارت سے منسوب کیا، جو بظاہر ان بڑے بجٹوں کے بغیر تھے جو عام طور پر معروف امریکی تحقیقی لیبز سے وابستہ ہوتے ہیں۔ اس واقعے نے فوری طور پر AI انفراسٹرکچر کے مستقبل کے ڈھانچے اور معاشیات کے بارے میں شدید بحث چھیڑ دی۔
DeepSeek کی آمد سے ہونے والی ممکنہ رکاوٹ کو پوری طرح سمجھنے کے لیے، اسے ایک وسیع تر تناظر میں رکھنا بہت ضروری ہے: AI کی ترقیاتی پائپ لائن کو درپیش بدلتی ہوئی رکاوٹیں۔ صنعت کی سمت کو متاثر کرنے والا ایک اہم عنصر اعلیٰ معیار کے، نئے تربیتی ڈیٹا کی بڑھتی ہوئی کمی ہے۔ AI کے میدان میں بڑے کھلاڑیوں نے اب تک اپنے بنیادی ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے عوامی طور پر دستیاب انٹرنیٹ ڈیٹا کے وسیع ذخائر کو استعمال کیا ہے۔ نتیجتاً، آسانی سے قابل رسائی معلومات کا چشمہ خشک ہونا شروع ہو گیا ہے، جس سے روایتی پری ٹریننگ طریقوں کے ذریعے ماڈل کی کارکردگی میں مزید اہم چھلانگیں لگانا مشکل اور مہنگا ہوتا جا رہا ہے۔ یہ ابھرتی ہوئی رکاوٹ ایک اسٹریٹجک تبدیلی پر مجبور کر رہی ہے۔ ماڈل ڈویلپرز تیزی سے ‘ٹیسٹ ٹائم کمپیوٹ’ (TTC) کی صلاحیت کو تلاش کر رہے ہیں۔ یہ نقطہ نظر انفرنس کے مرحلے کے دوران ماڈل کی استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھانے پر زور دیتا ہے - بنیادی طور پر ماڈل کو سوال پیش کیے جانے پر ‘سوچنے’ اور اپنے جواب کو بہتر بنانے کے لیے زیادہ کمپیوٹیشنل کوشش وقف کرنے کی اجازت دیتا ہے، بجائے اس کے کہ وہ صرف اپنے پہلے سے تربیت یافتہ علم پر انحصار کرے۔ تحقیقی برادری میں یہ یقین بڑھتا جا رہا ہے کہ TTC ایک نیا اسکیلنگ پیراڈائم کھول سکتا ہے، جو ممکنہ طور پر پہلے پری ٹریننگ ڈیٹا اور پیرامیٹرز کو بڑھا کر حاصل کی گئی ڈرامائی کارکردگی کے فوائد کی عکاسی کرتا ہے۔ انفرنس ٹائم پروسیسنگ پر یہ توجہ مصنوعی ذہانت میں تبدیلی لانے والی پیشرفت کے لیے اگلا محاذ ہو سکتی ہے۔
یہ حالیہ واقعات AI منظر نامے میں جاری دو بنیادی تبدیلیوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ اولاً، یہ واضح ہوتا جا رہا ہے کہ نسبتاً چھوٹے، یا کم از کم کم عوامی طور پر اعلان کردہ، مالی وسائل کے ساتھ کام کرنے والی تنظیمیں اب ایسے ماڈلز تیار اور تعینات کر سکتی ہیں جو جدید ترین ماڈلز کا مقابلہ کرتے ہیں۔ کھیل کا میدان، جو روایتی طور پر چند بھاری فنڈڈ جنات کے زیر تسلط تھا، برابر ہوتا دکھائی دے رہا ہے۔ دوم، اسٹریٹجک زور فیصلہ کن طور پر مستقبل میں AI کی ترقی کے بنیادی انجن کے طور پر انفرنس کے مقام پر کمپیوٹیشن کو بہتر بنانے (TTC) کی طرف منتقل ہو رہا ہے۔ آئیے ان دونوں اہم رجحانات میں گہرائی میں جائیں اور مسابقت، مارکیٹ کی حرکیات، اور وسیع تر AI ایکو سسٹم کے اندر مختلف طبقات کے لیے ان کے ممکنہ اثرات کو دریافت کریں۔
ہارڈویئر لینڈ اسکیپ کی تشکیل نو
ٹیسٹ ٹائم کمپیوٹ کی طرف اسٹریٹجک از سر نو سمت بندی AI انقلاب کی بنیاد بننے والے ہارڈویئر کے لیے گہرے مضمرات رکھتی ہے، جو ممکنہ طور پر GPUs، خصوصی سلیکون، اور مجموعی کمپیوٹ انفراسٹرکچر کی ضروریات کو نئی شکل دے سکتی ہے۔ ہمیں یقین ہے کہ یہ تبدیلی کئی اہم طریقوں سے ظاہر ہو سکتی ہے:
مخصوص ٹریننگ ہبز سے ڈائنامک انفرنس پاور کی طرف منتقلی: صنعت کی توجہ بتدریج ماڈل پری ٹریننگ کے کمپیوٹیشنلی انتہائی کام کے لیے خصوصی طور پر وقف کردہ بڑے، یک سنگی GPU کلسٹرز کی تعمیر سے ہٹ سکتی ہے۔ اس کے بجائے، AI کمپنیاں حکمت عملی کے تحت اپنی انفرنس صلاحیتوں کو مضبوط بنانے کی طرف سرمایہ کاری کو دوبارہ مختص کر سکتی ہیں۔ اس کا لازمی مطلب یہ نہیں ہے کہ مجموعی طور پر کم GPUs ہوں گے، بلکہ ان کی تعیناتی اور انتظام کے لیے ایک مختلف نقطہ نظر ہوگا۔ TTC کی بڑھتی ہوئی مانگ کی حمایت کے لیے مضبوط انفرنس انفراسٹرکچر کی ضرورت ہوتی ہے جو متحرک، اکثر غیر متوقع ورک لوڈ کو سنبھالنے کے قابل ہو۔ اگرچہ بلاشبہ انفرنس کے لیے بڑی تعداد میں GPUs کی ضرورت ہوگی، ان کاموں کی بنیادی نوعیت ٹریننگ سے نمایاں طور پر مختلف ہے۔ ٹریننگ میں اکثر بڑے، پیش قیاسی بیچ پروسیسنگ جابز شامل ہوتے ہیں جو طویل مدت تک چلائے جاتے ہیں۔ انفرنس، خاص طور پر TTC کے ذریعے بہتر بنایا گیا، کہیں زیادہ ‘اسپائیکی’ اور لیٹنسی-حساس ہوتا ہے، جس کی خصوصیت حقیقی وقت کے صارف کے تعاملات پر مبنی طلب کے اتار چڑھاؤ والے نمونوں سے ہوتی ہے۔ یہ موروثی غیر متوقع پن صلاحیت کی منصوبہ بندی اور وسائل کے انتظام میں نئی پیچیدگیاں متعارف کراتا ہے، جو روایتی بیچ پر مبنی ٹریننگ سیٹ اپ کے مقابلے میں زیادہ چست اور توسیع پذیر حل کا مطالبہ کرتا ہے۔
خصوصی انفرنس ایکسلریٹرز کا عروج: جیسے جیسے کارکردگی کی رکاوٹ تیزی سے انفرنس کی طرف منتقل ہوتی ہے، ہم خاص طور پر اس کام کے لیے بہتر بنائے گئے ہارڈویئر کی مانگ میں اضافے کی توقع کرتے ہیں۔ انفرنس مرحلے کے دوران کم لیٹنسی، ہائی تھرو پٹ کمپیوٹیشن پر زور عام مقصد والے GPU سے ہٹ کر متبادل آرکیٹیکچرز کے لیے زرخیز زمین پیدا کرتا ہے۔ ہم ایپلی کیشن-اسپیسیفک انٹیگریٹڈ سرکٹس (ASICs) کو اپنانے میں نمایاں اضافہ دیکھ سکتے ہیں جو انفرنس ورک لوڈز کے لیے احتیاط سے ڈیزائن کیے گئے ہیں، اس کے ساتھ ساتھ دیگر نئے ایکسلریٹر اقسام بھی۔ یہ خصوصی چپس اکثر زیادہ ورسٹائل GPUs کے مقابلے میں مخصوص انفرنس آپریشنز کے لیے بہتر کارکردگی فی واٹ یا کم لیٹنسی کا وعدہ کرتی ہیں۔ اگر انفرنس ٹائم (TTC) پر پیچیدہ استدلال کے کاموں کو مؤثر طریقے سے انجام دینے کی صلاحیت خام ٹریننگ کی صلاحیت سے زیادہ اہم مسابقتی تفریق کار بن جاتی ہے، تو عام مقصد والے GPUs کا موجودہ غلبہ — جو ٹریننگ اور انفرنس دونوں میں اپنی لچک کے لیے قابل قدر ہیں — کو کٹاؤ کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ یہ بدلتا ہوا منظر نامہ خصوصی انفرنس سلیکون تیار کرنے اور تیار کرنے والی کمپنیوں کو نمایاں طور پر فائدہ پہنچا سکتا ہے، جو ممکنہ طور پر کافی مارکیٹ شیئر حاصل کر سکتی ہیں۔
کلاؤڈ پلیٹ فارمز: معیار اور کارکردگی کے لیے نیا میدان جنگ
ہائپر اسکیل کلاؤڈ فراہم کنندگان (جیسے AWS، Azure، اور GCP) اور دیگر کلاؤڈ کمپیوٹ خدمات اس تبدیلی کے مرکز میں کھڑی ہیں۔ TTC کی طرف تبدیلی اور طاقتور استدلال ماڈلز کا پھیلاؤ ممکنہ طور پر کلاؤڈ مارکیٹ میں صارفین کی توقعات اور مسابقتی حرکیات کو نئی شکل دے گا:
کوالٹی آف سروس (QoS) بطور ایک متعین مسابقتی برتری: درستگی اور وشوسنییتا کے بارے میں موروثی خدشات سے ہٹ کر، نفیس AI ماڈلز کو وسیع تر انٹرپرائز اپنانے میں رکاوٹ بننے والا ایک مستقل چیلنج انفرنس APIs کی اکثر غیر متوقع کارکردگی میں مضمر ہے۔ ان APIs پر انحصار کرنے والے کاروباروں کو اکثر مایوس کن مسائل کا سامنا کرنا پڑتا ہے جیسے انتہائی متغیر جوابی اوقات (لیٹنسی)، غیر متوقع ریٹ لمیٹنگ جو ان کے استعمال کو محدود کرتی ہے، ہم آہنگ صارف کی درخواستوں کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے میں مشکلات، اور ماڈل فراہم کنندگان کی طرف سے بار بار API اینڈ پوائنٹ تبدیلیوں کے مطابق ڈھالنے کا آپریشنل اوور ہیڈ۔ نفیس TTC تکنیکوں سے وابستہ بڑھی ہوئی کمپیوٹیشنل مانگیں ان موجودہ دردناک نکات کو مزید بڑھانے کا خطرہ ہیں۔ اس ماحول میں، ایک کلاؤڈ پلیٹ فارم جو نہ صرف طاقتور ماڈلز تک رسائی فراہم کر سکتا ہے بلکہ مضبوط کوالٹی آف سروس (QoS) گارنٹی بھی پیش کر سکتا ہے — مستقل کم لیٹنسی، پیش قیاسی تھرو پٹ، قابل اعتماد اپ ٹائم، اور ہموار اسکیل ایبلٹی کو یقینی بناتا ہے — ایک زبردست مسابقتی فائدہ کا مالک ہوگا۔ مشن-کریٹیکل AI ایپلی کیشنز تعینات کرنے کے خواہاں انٹرپرائزز ان فراہم کنندگان کی طرف راغب ہوں گے جو حقیقی دنیا کے مشکل حالات میں قابل اعتماد کارکردگی فراہم کر سکتے ہیں۔
کارکردگی کا تضاد: کلاؤڈ کی کھپت میں اضافہ؟ یہ متضاد لگ سکتا ہے، لیکن بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کی ٹریننگ اور، اہم طور پر، انفرنسنگ کے لیے زیادہ کمپیوٹیشنلی موثر طریقوں کی آمد AI ہارڈویئر اور کلاؤڈ وسائل کی مجموعی مانگ میں کمی کا باعث نہیں بن سکتی۔ اس کے بجائے، ہم جیونز پیراڈوکس (Jevons Paradox) کے مشابہ ایک رجحان دیکھ سکتے ہیں۔ یہ معاشی اصول، جو تاریخی طور پر مشاہدہ کیا گیا ہے، یہ پیش کرتا ہے کہ وسائل کی کارکردگی میں اضافہ اکثر کھپت کی زیادہ مجموعی شرح کا باعث بنتا ہے، کیونکہ کم لاگت یا استعمال میں زیادہ آسانی وسیع پیمانے پر اپنانے اور نئی ایپلی کیشنز کی حوصلہ افزائی کرتی ہے۔ AI کے تناظر میں، انتہائی موثر انفرنس ماڈلز، جو ممکنہ طور پر DeepSeek جیسی لیبز کی طرف سے پیش کردہ TTC پیش رفتوں سے ممکن ہوئے ہیں، فی سوال یا فی ٹاسک لاگت کو ڈرامائی طور پر کم کر سکتے ہیں۔ یہ سستی، بدلے میں، ڈویلپرز اور تنظیموں کی ایک بہت وسیع رینج کو اپنی مصنوعات اور ورک فلوز میں نفیس استدلال کی صلاحیتوں کو ضم کرنے کی ترغیب دے سکتی ہے۔ خالص اثر کلاؤڈ پر مبنی AI کمپیوٹ کی مجموعی مانگ میں کافی اضافہ ہو سکتا ہے، جس میں ان موثر انفرنس ماڈلز کو پیمانے پر چلانا اور مخصوص کاموں یا ڈومینز کے مطابق چھوٹے، زیادہ خصوصی ماڈلز کی تربیت کی مسلسل ضرورت شامل ہے۔ حالیہ پیشرفتیں، لہذا، مجموعی طور پر کلاؤڈ AI اخراجات کو کم کرنے کے بجائے متضاد طور پر ایندھن فراہم کر سکتی ہیں۔
فاؤنڈیشن ماڈلز: ایک بدلتی ہوئی کھائی
فاؤنڈیشن ماڈل فراہم کنندگان کے لیے مسابقتی میدان — ایک ایسی جگہ جس پر فی الحال OpenAI، Anthropic، Cohere، Google، اور Meta جیسے ناموں کا غلبہ ہے، جس میں اب DeepSeek اور Mistral جیسے ابھرتے ہوئے کھلاڑی شامل ہو گئے ہیں — بھی اہم تبدیلی کے لیے تیار ہے:
- پری ٹریننگ کے دفاع پر نظر ثانی: معروف AI لیبز کی طرف سے حاصل کردہ روایتی مسابقتی فائدہ، یا ‘کھائی’، بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس جمع کرنے اور پہلے سے بڑے ماڈلز کی تربیت کے لیے بہت بڑے کمپیوٹیشنل وسائل تعینات کرنے کی ان کی صلاحیت پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے۔ تاہم، اگر DeepSeek جیسے خلل ڈالنے والے کھلاڑی نمایاں طور پر کم رپورٹ شدہ اخراجات کے ساتھ موازنہ یا یہاں تک کہ سرحدی سطح کی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتے ہیں، تو ملکیتی پری ٹرینڈ ماڈلز کی اسٹریٹجک قدر بطور واحد تفریق کار کم ہو سکتی ہے۔ بڑے ماڈلز کو تربیت دینے کی صلاحیت ایک منفرد فائدہ کم ہو سکتی ہے اگر ماڈل آرکیٹیکچر، ٹریننگ کے طریقہ کار، یا، اہم طور پر، ٹیسٹ ٹائم کمپیوٹ آپٹیمائزیشن میں جدید تکنیکیں دوسروں کو زیادہ مؤثر طریقے سے اسی طرح کی کارکردگی کی سطح تک پہنچنے کی اجازت دیتی ہیں۔ ہمیں TTC کے ذریعے ٹرانسفارمر ماڈل کی صلاحیتوں کو بڑھانے میں مسلسل تیز رفتار جدت کی توقع کرنی چاہیے، اور جیسا کہ DeepSeek کا ظہور واضح کرتا ہے، یہ پیشرفتیں صنعت کے قائم شدہ ٹائٹنز کے دائرے سے کہیں آگے سے شروع ہو سکتی ہیں۔ یہ جدید ترین AI ترقی کی ممکنہ جمہوری بنانے کی تجویز پیش کرتا ہے، جو ایک زیادہ متنوع اور مسابقتی ایکو سسٹم کو فروغ دیتا ہے۔
انٹرپرائز AI اپنانے اور ایپلیکیشن لیئر
ان تبدیلیوں کے مضمرات انٹرپرائز سافٹ ویئر لینڈ اسکیپ اور کاروباروں کے اندر AI کو وسیع پیمانے پر اپنانے تک پھیلتے ہیں، خاص طور پر سافٹ ویئر-ایز-اے-سروس (SaaS) ایپلیکیشن لیئر کے حوالے سے:
سیکیورٹی اور پرائیویسی کی رکاوٹوں سے نمٹنا: DeepSeek جیسے نئے داخل ہونے والوں کی جغرافیائی سیاسی اصلیت لامحالہ پیچیدگیاں متعارف کراتی ہے، خاص طور پر ڈیٹا سیکیورٹی اور پرائیویسی کے حوالے سے۔ چین میں DeepSeek کے اڈے کو دیکھتے ہوئے، اس کی پیشکشیں، خاص طور پر اس کی براہ راست API خدمات اور چیٹ بوٹ ایپلی کیشنز، کو شمالی امریکہ، یورپ اور دیگر مغربی ممالک میں ممکنہ انٹرپرائز صارفین کی جانب سے شدید جانچ پڑتال کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ رپورٹس پہلے ہی اشارہ کرتی ہیں کہ متعدد تنظیمیں احتیاطی اقدام کے طور پر DeepSeek کی خدمات تک رسائی کو فعال طور پر روک رہی ہیں۔ یہاں تک کہ جب DeepSeek کے ماڈلز مغربی ڈیٹا سینٹرز کے اندر تیسرے فریق کلاؤڈ فراہم کنندگان کے ذریعے میزبان کیے جاتے ہیں، ڈیٹا گورننس، ممکنہ ریاستی اثر و رسوخ، اور سخت پرائیویسی ضوابط (جیسے GDPR یا CCPA) کی پابندی کے بارے میں دیرینہ خدشات وسیع پیمانے پر انٹرپرائز اپنانے میں رکاوٹ بن سکتے ہیں۔ مزید برآں، محققین فعال طور پر جیل بریکنگ (حفاظتی کنٹرولز کو نظرانداز کرنا)، ماڈل آؤٹ پٹس میں موروثی تعصبات، اور ممکنہ طور پر نقصان دہ یا نامناسب مواد کی تخلیق سے متعلق ممکنہ کمزوریوں کی تحقیقات اور ان پر روشنی ڈال رہے ہیں۔ اگرچہ انٹرپرائز R&D ٹیموں کے اندر تجربات اور تشخیص ماڈلز کی تکنیکی صلاحیتوں کی وجہ سے ہو سکتے ہیں، لیکن ایسا امکان نہیں ہے کہ کارپوریٹ خریدار ان اہم اعتماد اور سیکیورٹی تحفظات کو دیکھتے ہوئے، صرف DeepSeek کی موجودہ پیشکشوں کی بنیاد پر OpenAI یا Anthropic جیسے قائم شدہ، قابل اعتماد فراہم کنندگان کو تیزی سے ترک کر دیں گے۔
عمودی تخصص کو مضبوط بنیاد ملتی ہے: تاریخی طور پر، مخصوص صنعتوں یا کاروباری افعال (عمودی ایپلی کیشنز) کے لیے AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز بنانے والے ڈویلپرز نے بنیادی طور پر موجودہ عام مقصد کے فاؤنڈیشن ماڈلز کے گرد نفیس ورک فلوز بنانے پر توجہ مرکوز کی ہے۔ تکنیکیں جیسے ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن (RAG) ڈومین-مخصوص علم داخل کرنے کے لیے، ذہین ماڈل روٹنگ کسی دیے گئے کام کے لیے بہترین LLM منتخب کرنے کے لیے، فنکشن کالنگ بیرونی ٹولز کو مربوط کرنے کے لیے، اور محفوظ اور متعلقہ آؤٹ پٹس کو یقینی بنانے کے لیے مضبوط گارڈریلز کا نفاذ ان طاقتور لیکن عمومی ماڈلز کو خصوصی ضروریات کے لیے ڈھالنے میں مرکزی حیثیت رکھتا ہے۔ ان طریقوں نے کافی کامیابی حاصل کی ہے۔ تاہم، ایک مستقل بے چینی نے ایپلیکیشن لیئر پر سایہ ڈالا ہے: یہ خوف کہ بنیادی فاؤنڈیشن ماڈلز کی صلاحیتوں میں اچانک، ڈرامائی چھلانگ ان احتیاط سے تیار کردہ ایپلیکیشن-مخصوص اختراعات کو فوری طور پر متروک بنا سکتی ہے — ایک ایسا منظر نامہ جسے OpenAI کے Sam Altman نے مشہور طور پر ‘سٹیم رولنگ’ کہا ہے۔
پھر بھی، اگر AI کی ترقی کی رفتار واقعی بدل رہی ہے، جس میں سب سے اہم فوائد اب پری ٹریننگ میں تیزی سے بہتری کے بجائے ٹیسٹ ٹائم کمپیوٹ کو بہتر بنانے سے متوقع ہیں، تو ایپلیکیشن لیئر ویلیو کے لیے وجودی خطرہ کم ہو جاتا ہے۔ ایک ایسے منظر نامے میں جہاں پیشرفت تیزی سے TTC آپٹیمائزیشنز سے حاصل کی جاتی ہے، مخصوص ڈومینز میں مہارت رکھنے والی کمپنیوں کے لیے نئے راستے کھلتے ہیں۔ ڈومین-مخصوص پوسٹ-ٹریننگ الگورتھم پر مرکوز اختراعات — جیسے کہ کسی خاص صنعت کی اصطلاحات کے لیے بہتر بنائے گئے منظم پرامپٹنگ تکنیک تیار کرنا، حقیقی وقت کی ایپلی کیشنز کے لیے لیٹنسی سے آگاہ استدلال کی حکمت عملی بنانا، یا مخصوص قسم کے ڈیٹا کے مطابق انتہائی موثر نمونے لینے کے طریقے ڈیزائن کرنا — ہدف شدہ عمودی مارکیٹوں کے اندر کارکردگی کے خاطر خواہ فوائد حاصل کر سکتی ہیں۔
ڈومین-مخصوص اصلاح کی یہ صلاحیت خاص طور پر استدلال پر مرکوز ماڈلز کی نئی نسل کے لیے متعلقہ ہے، جیسے OpenAI کا GPT-4o یا DeepSeek کی R-series، جو طاقتور ہونے کے باوجود، اکثر قابل توجہ لیٹنسی کا مظاہرہ کرتے ہیں، بعض اوقات جواب پیدا کرنے میں کئی سیکنڈ لگتے ہیں۔ ایسی ایپلی کیشنز میں جو قریب قریب حقیقی وقت کے تعامل کا مطالبہ کرتی ہیں (مثلاً، کسٹمر سروس بوٹس، انٹرایکٹو ڈیٹا تجزیہ ٹولز)، اس لیٹنسی کو کم کرنا اور ساتھ ہی ساتھ ایک مخصوص ڈومین سیاق و سباق کے اندر انفرنس آؤٹ پٹ کے معیار اور مطابقت کو بہتر بنانا ایک اہم مسابقتی تفریق کار کی نمائندگی کرتا ہے۔ نتیجتاً، گہری عمودی مہارت رکھنے والی ایپلیکیشن لیئر کمپنیاں خود کو ایک تیزی سے اہم کردار ادا کرتی ہوئی پا سکتی ہیں، نہ صرف ورک فلوز بنانے میں، بلکہ فعال طور پر انفرنس کی کارکردگی کو بہتر بنانے اور اپنے مخصوص مقام کے لیے ماڈل کے رویے کو ٹھیک کرنے میں۔ وہ خام AI طاقت کو ٹھوس کاروباری قدر میں ترجمہ کرنے میں ناگزیر شراکت دار بن جاتے ہیں۔
DeepSeek کا ظہور ایک وسیع تر رجحان کی ایک طاقتور مثال کے طور پر کام کرتا ہے: بہتر ماڈل کے معیار کے لیے خصوصی راستے کے طور پر پری ٹریننگ میں سراسر پیمانے پر انحصار میں کمی۔ اس کے بجائے، اس کی کامیابی انفرنس مرحلے کے دوران کمپیوٹیشن کو بہتر بنانے کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو واضح کرتی ہے — ٹیسٹ ٹائم کمپیوٹ کا دور۔ اگرچہ مغربی انٹرپرائز سافٹ ویئر کے اندر DeepSeek کے مخصوص ماڈلز کا براہ راست استعمال جاری سیکیورٹی اور جغرافیائی سیاسی جانچ پڑتال کی وجہ سے محدود رہ سکتا ہے، لیکن ان کا بالواسطہ اثر پہلے ہی ظاہر ہو رہا ہے۔ انہوں نے جو تکنیکیں اور امکانات دکھائے ہیں وہ بلاشبہ قائم شدہ AI لیبز کے اندر تحقیق اور انجینئرنگ کی کوششوں کو متحرک کر رہے ہیں، انہیں پیمانے اور وسائل میں اپنے موجودہ فوائد کی تکمیل کے لیے اسی طرح کی TTC اصلاح کی حکمت عملیوں کو مربوط کرنے پر مجبور کر رہے ہیں۔ یہ مسابقتی دباؤ، جیسا کہ توقع کی گئی تھی، نفیس ماڈل انفرنس کی مؤثر لاگت کو کم کرنے کے لیے تیار نظر آتا ہے، جو، جیونز پیراڈوکس کے مطابق، ممکنہ طور پر وسیع تر تجربات اور ڈیجیٹل معیشت میں جدید AI صلاحیتوں کے مجموعی استعمال میں اضافے میں حصہ ڈال رہا ہے۔