ओपनएआई की मुख्य वित्तीय अधिकारी सारा फ्रायर कंपनियों से आग्रह कर रही हैं कि वे सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन करने के लिए दशकों से उपयोग किए जाने वाले मेट्रिक्स को छोड़ दें और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक नया पैमाना अपनाएं - किसी टूल का उपयोग करने वाले लोगों की संख्या के बजाय काम पूरा होने के आधार पर बनाया गया पैमाना।

शुक्रवार 17 जुलाई, 2026 को प्रकाशित एक ब्लॉग पोस्ट में, और एक्सियोस, फॉर्च्यून और सीएफओ डाइव द्वारा रिपोर्ट की गई एक लिंक्डइन पोस्ट में विस्तार से, फ्रायर ने एक "उपयोगी-बुद्धि-प्रति-डॉलर" दृष्टिकोण पेश किया। मुख्य तर्क: सास युग को परिभाषित करने वाले मेट्रिक्स - सीटें, सक्रिय उपयोगकर्ता, नवीनीकरण - एआई द्वारा बनाए गए मूल्य को पकड़ने में विफल रहते हैं। उद्यम एआई अर्थशास्त्र से कैसे जूझ रहे हैं, इसके निरंतर विश्लेषण के लिए, हमारे [एआई उद्योग कवरेज] (https://aibuzzwire.news) का अनुसरण करें।

चार प्रश्न

फ्रायर का प्रस्ताव है कि संगठन चार सवालों के जवाब देकर एआई मूल्य का आकलन करें:

1. क्या AI वह काम पूरा कर रहा है जो मायने रखता है?
2. प्रत्येक सफल कार्य की लागत क्या है?
3. क्या लोग परिणाम पर निर्भर रह सकते हैं?
4. क्या उपयोग बढ़ने पर प्रत्येक एआई डॉलर अधिक मूल्य उत्पन्न करता है?

फ्रायर ने लिंक्डइन पर लिखा, "वर्षों से, सॉफ़्टवेयर को अपनाने के माध्यम से मापा जाता था: सीटें, सक्रिय उपयोगकर्ता, नवीनीकरण।" "एआई अलग है - इसे पूरे किए गए कार्य से मापा जाना चाहिए।"

फ़्रेमिंग टोकन खपत को पुनर्गठित करती है - एआई प्रसंस्करण की वह मात्रा जिसके लिए कंपनी भुगतान करती है - कम से कम की जाने वाली लागत के रूप में नहीं बल्कि कच्चे माल के रूप में जो केवल तभी मूल्यवान हो जाती है जब यह प्रयोग करने योग्य आउटपुट में परिवर्तित हो जाती है। उन्होंने लिखा, "टोकन तब मूल्य पैदा करते हैं जब वे काम में बदल जाते हैं जिसका लोग उपयोग कर सकते हैं," उन्होंने तर्क दिया कि जैसे-जैसे मॉडल अधिक सक्षम होते जाते हैं, वे लंबे, बहु-चरणीय कार्य कर सकते हैं जो संदर्भ बनाए रखते हैं, सभी उपकरणों में तर्क करते हैं और जैसे-जैसे वे आगे बढ़ते हैं, अनुकूलन करते हैं।

OpenAI अब इस पर ज़ोर क्यों दे रहा है

एआई उद्योग के लिए यह स्थिति असहज करने वाली है। सीएफओ डाइव द्वारा उद्धृत गार्टनर आंकड़ों के अनुसार, एआई पर दुनिया भर में खर्च 2026 में $2.59 ट्रिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जो साल-दर-साल 47% की वृद्धि है। फिर भी इस बात के प्रमाण कम हैं कि खर्च का लाभ मिल रहा है। जनवरी में जारी एक पीडब्ल्यूसी अध्ययन में पाया गया कि केवल 12% सीईओ ने कहा कि एआई ने लागत और राजस्व दोनों लाभ प्रदान किए हैं। अन्य 33% ने लागत या राजस्व में लाभ की सूचना दी, जबकि 56% ने कहा कि उन्हें अब तक कोई महत्वपूर्ण वित्तीय लाभ नहीं मिला है।

यह अंतर कॉर्पोरेट सीढ़ी के शीर्ष पर स्पष्ट निराशा पैदा कर रहा है। पलान्टिर के सीईओ एलेक्स कार्प ने हाल ही में सीएनबीसी को बताया कि कई व्यापारिक नेता बड़े भाषा मॉडल के अर्थशास्त्र से "थके हुए" हैं, यह सवाल करते हुए कि क्या बढ़ती टोकन लागत रिटर्न में तब्दील हो रही है - कार्प ने पलान्टिर की अपनी तकनीक को बढ़ावा देते हुए टिप्पणी की और इसे व्यावसायिक रूप से प्रेरित माना।

ओपनएआई के लिए, जो प्रश्न में टोकन बेचता है, खपत के बजाय परिणामों के आसपास बातचीत को फिर से तैयार करना रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण है। यदि ग्राहक सफलता को पूरा किए गए कार्य से मापते हैं, तो एक जटिल कार्य को विश्वसनीय रूप से पूरा करने वाले फ्रंटियर मॉडल के लिए अधिक भुगतान करना दक्षता की तरह दिखता है, बर्बादी की तरह नहीं।

सीटों और नवीनीकरण की मानसिकता से एक बदलाव

"उपयोगी-बुद्धिमत्ता-प्रति-डॉलर" विचार एआई की कीमत और माप कैसे की जानी चाहिए, इसकी व्यापक पुनर्विचार के साथ संरेखित होती है। पारंपरिक उद्यम सॉफ्टवेयर प्रति सीट बेचा गया; उपयोग-आधारित एआई मूल्य निर्धारण उस मॉडल को तोड़ता है, क्योंकि एक ही सीट अब कार्य के आधार पर बहुत अलग मात्रा में गणना का उपभोग कर सकती है। फ्रायर के चार प्रश्न प्रभावी रूप से खरीदारों से पूर्ण किए गए कार्य और प्रति सफल कार्य की लागत के आसपास आंतरिक लेखांकन बनाने के लिए कहते हैं - हेडकाउंट की तुलना में ट्रैक करना बहुत कठिन संख्या है, लेकिन यह दर्शाता है कि तकनीक वास्तव में क्या करती है।

हर कोई आश्वस्त नहीं है कि नया मानदंड खरीदारों के पक्ष में है। आलोचकों का कहना है कि "पूर्ण कार्य" को परिभाषित करना और ऑडिट करना आसान नहीं है, और विक्रेताओं के पास एआई आउटपुट को सफल के रूप में वर्गीकृत करने के लिए हर प्रोत्साहन है। निर्भरता - फ्रायर का तीसरा प्रश्न - मापना विशेष रूप से कठिन होता है जब मॉडल आत्मविश्वासपूर्ण लेकिन गलत उत्तर देते हैं, इस घटना को मतिभ्रम के रूप में जाना जाता है। स्वतंत्र सत्यापन के बिना, मीट्रिक जवाबदेही तंत्र के बजाय एक विपणन उपकरण बनने का जोखिम उठाता है।

फिर भी, प्रस्ताव बातचीत में वास्तविक बदलाव को दर्शाता है। दो साल तक बेदम अपनाने के मेट्रिक्स के बाद, अधिकारी इस बात का सबूत मांग रहे हैं कि एआई खर्च अपनी कमाई कमा रहा है। जो कंपनियाँ डेटा के साथ फ्रायर के चार सवालों का जवाब दे सकती हैं - चाहे वे ओपनएआई के मॉडल का उपयोग करें या प्रतिस्पर्धी का - वे वही होंगी जिनके बजट अपरिहार्य जांच से बचे रहेंगे।

स्रोत

  • सीएफओ डाइव, "ओपनएआई ने एआई निवेश को मापने के लिए नए पैमाने को आगे बढ़ाया," 17 जुलाई, 2026
  • एक्सियोस, "एक्सक्लूसिव: ओपनएआई के सीएफओ ने एआई के मूल्य को मापने का एक नया तरीका पेश किया," 17 जुलाई, 2026
  • फॉर्च्यून, "ओपनएआई के सीएफओ: 4 प्रश्न जो बताते हैं कि आपका एआई खर्च भुगतान कर रहा है या नहीं," 17 जुलाई, 2026

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