द इंफॉर्मेशन की एक रिपोर्ट के मुताबिक, मेटा और माइक्रोसॉफ्ट दोनों अपने कर्मचारियों द्वारा एंथ्रोपिक के क्लाउड का उपयोग करने की मात्रा को काफी हद तक कम कर रहे हैं, क्योंकि दोनों तकनीकी दिग्गज इंजीनियरों को इन-हाउस एआई कोडिंग टूल की ओर ले जा रहे हैं और बढ़ते एआई व्यय पर लगाम लगा रहे हैं।
यह बदलाव आंतरिक बजट और वर्कफ़्लो को प्रभावित करता है, ग्राहक पहुंच को नहीं। क्लाउड Microsoft के वाणिज्यिक उत्पादों के माध्यम से उपलब्ध रहता है, और Microsoft के एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से एंथ्रोपिक मॉडल पर ग्राहकों द्वारा खर्च बढ़ना जारी है, भले ही Microsoft अपने स्वयं के कर्मचारियों पर शिकंजा कस रहा हो। For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
माइक्रोसॉफ्ट ने आंतरिक मानव खर्च अनुमान में एक तिहाई से अधिक की कटौती की
माइक्रोसॉफ्ट ने पहले अनुमान लगाया था कि एंथ्रोपिक की तकनीक पर उसका आंतरिक खर्च सालाना 1 अरब डॉलर से अधिक होगा। द इंफॉर्मेशन की रिपोर्ट के अनुसार, प्रबंधन द्वारा कर्मचारियों को क्लाउड के उपयोग पर अंकुश लगाने और GitHub Copilot और OpenAI-आधारित फ्रेमवर्क सहित Microsoft के स्वयं के टूल का पक्ष लेने का निर्देश देने के बाद यह अनुमान एक तिहाई से अधिक गिर गया है।
माइक्रोसॉफ्ट के क्लाउड और एआई डिवीजन के भीतर, ज्यादातर मामलों में प्रति कर्मचारी मासिक एआई खर्च सीमा को $100,000 से घटाकर लगभग $10,000 कर दिया गया है। ये आंकड़े इंजीनियरों द्वारा वास्तव में खर्च किए जाने वाले खर्च के बजाय खर्च की सीमाएं हैं, लेकिन कड़े बजट ने कुछ इंजीनियरों को निराश किया है, जो पहले विभिन्न फ्रंटियर मॉडल के साथ प्रयोग करने के लिए व्यापक अवसर का आनंद लेते थे।
निर्देश एआई अपनाने के इस युग के लिए अद्वितीय तनाव को दर्शाता है: माइक्रोसॉफ्ट एक साथ ओपनएआई का सबसे बड़ा निवेशक और निकटतम वितरण भागीदार है, एंथ्रोपिक के सबसे बड़े उद्यम ग्राहकों में से एक है, और अपने स्वयं के कोपायलट स्टैक के साथ दोनों कंपनियों के लिए एक प्रतिस्पर्धी है। आंतरिक क्लाउड उपयोग का प्रत्येक डॉलर, एक अर्थ में, उन मॉडलों को वित्तपोषित करना है जो उन उपकरणों के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं जिन्हें Microsoft अपने कर्मचारियों द्वारा उपयोग करना चाहता है।
मेटा का क्लाउड कोड उपयोगकर्ता आधार आधा कर दिया गया
मेटा में, क्लाउड कोड का उपयोग करने वाले कर्मचारियों की संख्या कथित तौर पर इस वर्ष की शुरुआत में लगभग 60,000 से गिरकर लगभग 30,000 हो गई है। छंटनी ने एक भूमिका निभाई, लेकिन रिपोर्ट के अनुसार, प्राथमिक चालक, अपने स्वयं के एआई कोडिंग समाधानों की ओर मेटा की रणनीतिक धुरी है: मेटाकोड, मेटा के मालिकाना मॉडल पर बनाया गया है, जो अब 30,000 से अधिक आंतरिक उपयोगकर्ताओं का दावा करता है, और 6,000 से अधिक कर्मचारी उपयोगकर्ताओं के साथ म्यूज़ कोड। मेटा ने अगस्त में ग्राहकों के साथ म्यूज़ कोड का बाहरी परीक्षण शुरू किया।
उपयोगकर्ताओं की संख्या में गिरावट के बावजूद, एंथ्रोपिक के कोडिंग टूल पर मेटा का खर्च पर्याप्त बना रहा। कथित तौर पर कंपनी ने 28 दिनों की अवधि में क्लाउड कोड को 105 मिलियन डॉलर से अधिक का आवंटन किया, यह एक अनुस्मारक है कि कम उपयोगकर्ताओं का मतलब एंथ्रोपिक के लिए कम धन प्रवाह नहीं है।
एंथ्रोपिक वैसे भी बढ़ता रहता है
इनमें से किसी ने भी एंथ्रोपिक के हेडलाइन नंबरों पर कोई असर नहीं डाला है। कंपनी ने अगस्त में निवेशकों को बताया कि जुलाई के अंत में उसकी वार्षिक राजस्व दर $65 बिलियन तक पहुंच गई, और यह कथित तौर पर $2 ट्रिलियन के मूल्यांकन पर आईपीओ की तैयारी कर रही है। इसके दो सबसे बड़े उद्यम ग्राहकों की कुछ आंतरिक सीटें खोना क्लाउड के माध्यम से कोडिंग कार्य करने वाली हजारों अन्य कंपनियों की व्यापक मांग वक्र के मुकाबले एक पूर्ण त्रुटि है।
मेटा और माइक्रोसॉफ्ट में छंटनी विक्रेता की तुलना में खरीदारों के बारे में अधिक बताती है। दोनों कंपनियां दुनिया में सबसे बड़े एआई खर्च करने वालों में से हैं, और दोनों उस स्तर पर पहुंच गए हैं जहां एआई बजट, जो प्रारंभिक गोद लेने की भीड़ के दौरान विस्फोट हुआ था, किसी भी अन्य लाइन आइटम के समान अनुशासन के अधीन किया जा रहा है। कोडिंग सहायक प्रयोग से आवश्यक बुनियादी ढांचे की ओर बढ़ गए हैं, और आवश्यक बुनियादी ढांचे को खरीद समीक्षा मिलती है।
छत के पीछे का अर्थशास्त्र
नई खर्च सीमाएँ बजट को इस तरह से पूर्वानुमानित बनाती हैं कि असीमित प्रयोग पहले कभी नहीं हुआ था। 100,000 डॉलर प्रति कर्मचारी प्रति माह पर, एक 10,000-इंजीनियर संगठन सैद्धांतिक रूप से गणना, टूलींग और एकीकरण लागत से पहले अकेले मॉडल एक्सेस पर प्रति वर्ष 1 बिलियन डॉलर से अधिक खर्च कर सकता है। भले ही वास्तविक उपयोग कभी भी सीमा तक न पहुंचा हो, लेकिन इतनी उदार सीमाएँ पूर्वानुमान को असंभव बना देती हैं, और जब कोई प्रौद्योगिकी प्रयोग से लाइन आइटम तक विकसित हो जाती है तो खरीद संगठन सटीक पूर्वानुमान की मांग करते हैं।
बड़ा चलन: एआई टूलींग में निर्माण बनाम खरीदारी
रिपोर्ट में सॉफ्टवेयर उद्योग में अब चल रहे बिल्ड-बनाम-खरीद कैलकुलस को भी दर्शाया गया है। फ्रंटियर मॉडल एपीआई ने सबसे बड़ी कंपनियों के लिए भी रातों-रात अपनी श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ एआई टूल को अपनाना बेहद आसान बना दिया। लेकिन कोडिंग एजेंट मार्केटिंग चैटबॉट से भिन्न होते हैं: वे इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो के केंद्र में बैठते हैं, मालिकाना स्रोत कोड को छूते हैं, और प्रति-सीट लागत का प्रतिनिधित्व करते हैं जो कर्मचारियों की संख्या के साथ मेल खाती है।
मेटा के लिए, जिसने अपने स्वयं के एआई अनुसंधान संगठन और मॉडल परिवारों के निर्माण में वर्षों बिताए हैं, एक बाहरी कोडिंग सहायक को अपने स्वयं के मॉडल पर निर्मित एक आंतरिक के साथ बदलना एक प्राकृतिक समेकन है। माइक्रोसॉफ्ट के लिए, इंजीनियरों को GitHub Copilot और OpenAI-संचालित टूल की ओर धकेलना कर्मचारी के व्यवहार को कंपनी के अपने उत्पाद दांव के साथ संरेखित करता है।
जोखिम, दोनों के लिए, क्षमता है। यदि इन-हाउस उपकरण कोडिंग बेंचमार्क में अग्रणी मॉडल से पीछे हैं, तो लागत में गिरावट के बावजूद उत्पादकता लाभ कम हो सकता है। वह व्यापार, पैसा बचाना बनाम इंजीनियर उत्तोलन को अधिकतम करना, वह है जिसका एआई को अपनाने वाले प्रत्येक बड़े उद्यम को अगले कुछ वर्षों में सामना करना पड़ेगा, और मेटा और माइक्रोसॉफ्ट के निर्णयों को परीक्षण मामले के रूप में बारीकी से देखा जाएगा।
एंथ्रोपिक के लिए, यह एपिसोड आशा की किरण के साथ एक चेतावनी शॉट है। इसके दो सबसे प्रमुख उद्यम ग्राहक यह प्रदर्शित कर रहे हैं कि सबसे गहरे एआई बजट की भी सीमाएं हैं, और विश्वसनीय, सस्ता, आंतरिक रूप से नियंत्रित विकल्प मौजूद होने पर अकेले मॉडल की गुणवत्ता सीट प्रतिधारण की गारंटी नहीं दे सकती है। कंपनी की प्रतिक्रिया, जो उसकी निरंतर राजस्व वृद्धि से प्रमाणित है, अपने ग्राहक आधार में इतनी तेजी से विविधता लाने की रही है कि कोई भी एकल छंटनी संख्या को आगे न बढ़ा सके।
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