ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ Kimi K3 ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਬੇਨਤੀ ਲਗਭਗ 0.4 ਗ੍ਰਾਮ CO2 ਦਾ ਨਿਕਾਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਵੀਡਨ ਵਿੱਚ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਸਮਾਨ ਬੇਨਤੀ, ਟੈਕਸਾਸ ਵਿੱਚ 3.2 ਗ੍ਰਾਮ ਛੱਡਦੀ ਹੈ - 8.5 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ। ਇਹ ਪਾੜਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ AI ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਬਨ ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਵਿਧੀ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਹੈ, ਜੋ 21 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ ਸਟਾਕਹੋਮ ਐਨਵਾਇਰਮੈਂਟ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ (SEI) ਅਤੇ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ Watttime ਅਤੇ Klimatkollen ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਵੀਡਿਸ਼ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ Berget AI ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਪ੍ਰਤੀ-ਬੇਨਤੀ ਕਾਰਬਨ ਲੇਖਾ ਮਾਅਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

ਬਰਗੇਟ ਏਆਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਨਤਕ ਅੰਕੜੇ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰੋਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਵਿਆਪਕ ਔਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕੁੱਲ ਵੌਲਯੂਮ 'ਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਔਸਤ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨਵੀਂ ਵਿਧੀ ਉਲਟ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਖੇਤਰੀ ਬਿਜਲੀ ਗਰਿੱਡ ਦੀ ਔਸਤ ਨਿਕਾਸ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬੇਨਤੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਰਵਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਏਮਬੈਡਡ ਕਾਰਬਨ ਵਿੱਚ ਫੋਲਡ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ, ਦਿਨ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਕੈਸ਼ ਤੋਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਇੱਕ ਫਲੈਟ ਔਸਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਬਰਗੇਟ ਏਆਈ ਦੇ ਸੀਈਓ, ਐਂਡਰੀਅਸ ਲੰਡਮਾਰਕ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ, "ਅੱਜ ਬਹੁਤੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।" "ਇਸ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਗ੍ਰਾਹਕ ਬੇਨਤੀ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀ ਨਿਕਾਸੀ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਯੂਰਪੀਅਨ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚੋਣ ਕਰਨਗੇ ਜੇਕਰ ਉਹ ਨੰਬਰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ."

ਗਰਿੱਡ ਉਹ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ ਜੋ ਹਾਵੀ ਹੈ

ਸਿਰਲੇਖ ਦੀ ਤੁਲਨਾ — ਸਵੀਡਨ ਵਿੱਚ 0.4 ਗ੍ਰਾਮ CO2 ਪ੍ਰਤੀ Kimi K3 ਬੇਨਤੀ ਬਨਾਮ ਟੈਕਸਾਸ ਵਿੱਚ 3.2 ਗ੍ਰਾਮ — ਇਕੱਲੇ ਗਰਿੱਡ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹੀ ਬੇਨਤੀ ਆਇਰਲੈਂਡ ਵਿੱਚ 1.6 ਗ੍ਰਾਮ ਅਤੇ ਜਰਮਨੀ ਵਿੱਚ 2.5 ਗ੍ਰਾਮ ਛੱਡਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਹਰੇਕ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਡੈਲਟਾ ਲਗਭਗ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਪਲੱਗ ਇਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਉਹ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਰੁਕਾਵਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਖਰੀਦ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹੁਣ ਗਲੋਬਲ AI ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਬਰਗੇਟ ਏਆਈ ਨੇ ਵਰਸੇਲ ਦੇ ਏਆਈ ਗੇਟਵੇ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਜੂਨ 2026 ਵਿੱਚ 29% ਟੋਕਨ ਦਿੱਤੇ, ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ 11% ਤੋਂ ਵੱਧ। ਉਹਨਾਂ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ, ਖਰੀਦਦਾਰ ਭੂਗੋਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਬਸ਼ਰਤੇ ਨਿਕਾਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ।

ਬਰਗੇਟ ਏਆਈ ਦੇ ਸੀਟੀਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਕ੍ਰਿਸ਼ਚੀਅਨ ਲੈਂਡਗ੍ਰੇਨ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਏਆਈ ਦੇ ਪੈਰਾਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਅੰਕੜੇ ਵਾਲੀਅਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਦੁਆਰਾ ਔਸਤ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।" "ਸਿਰਫ਼ ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਹਰ ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਨਿਰਣਾਇਕ ਕਾਲਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕੇ।"

ਮੌਜੂਦਾ ਮਿਆਰਾਂ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ, MIT ਦੇ ਅਧੀਨ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ

ਇਹ ਵਿਧੀ AI ਨਿਰਧਾਰਨ ਲਈ ਗ੍ਰੀਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੇ SCI ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ GitHub 'ਤੇ MIT ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। Berget AI ਨੇ co2.berget.ai 'ਤੇ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਵੀ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਖੇਤਰ 'ਤੇ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, EcoLogits ਅਤੇ ਸਸਟੇਨੇਬਲ AI ਗਰੁੱਪ ਦੇ CLEER ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਰਗੇ ਪੁਰਾਣੇ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਰਗੇਟ ਦੀ ਆਪਣੀ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸੇਵਾ ਦੇ ਗਾਹਕ ਕੰਪਨੀ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਨੇ ਬਰਗੇਟ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ - ਊਰਜਾ, ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ - ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ Klimatkollen's Garbo AI, ਜੋ ਕਿ ਉਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਚਲਦਾ ਹੈ, ਦੇ ਕਾਰਬਨ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਿਆ, ਫਿਰ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕਾਰਬਨ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜ ਨਾਲ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ।

ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਅਜੇ ਵੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੈ

ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਈ। ਸੋਮਿਆ ਜੋਸ਼ੀ, SEI ਦੇ ਖੋਜ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ, ਨੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਊਰਜਾ ਏਜੰਸੀ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਡਾਟਾ-ਸੈਂਟਰ ਦੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ 2030 ਤੱਕ ਦੁੱਗਣੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇ ਲਗਭਗ 945 TWh ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡਰਾਈਵਰ ਹੈ।

ਜੋਸ਼ੀ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ, "ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਵਾਅਦਾ ਉੱਚੀ ਮੰਗ ਦੁਆਰਾ, ਨਵਿਆਉਣਯੋਗ ਪਦਾਰਥਾਂ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਕਾਸੀ ਕਟੌਤੀ ਨੂੰ ਨਕਾਰਦਿਆਂ, ਵੱਧ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।" "ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਆਧਾਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਰਿੱਡ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿੰਨੀ ਟਿਕਾਊ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।"

AI ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ

ਆਪਣੀਆਂ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿੱਧਾ ਹੈ: ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਕਾਰਬਨ ਕੀਮਤ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅੱਠ ਦੇ ਕਾਰਕ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਹੁਣ ਸਾਧਨ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਬਰਗੇਟ ਏਆਈ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਪ੍ਰਤੀ-ਬੇਨਤੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਤਾਂ ਜੋ ਖਰੀਦਦਾਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਪੇ ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਣ।

ਵਿਧੀ ਦੇ ਲੇਖਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਔਸਤ ਗਰਿੱਡ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਘੰਟਾਵਾਰ ਮਾਮੂਲੀ ਨਿਕਾਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਥਾਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਨੁਮਾਨ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਲੀਕਰਨ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ - ਜੋ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ - ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਅਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਔਸਤ ਤੋਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਤੱਕ AI ਊਰਜਾ ਭਾਸ਼ਣ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੈ।

ਕੀ ਹੋਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸੂਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖਰੀਦ ਦੇ ਦਬਾਅ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੋਡ 'ਤੇ ਘੱਟ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਜੇਕਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਖਰੀਦਦਾਰ RFPs ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ-ਬੇਨਤੀ ਨਿਕਾਸ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਔਸਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦਾ ਬਚਾਅ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →