ਐਸੋਸੀਏਟਿਡ ਪ੍ਰੈਸ ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ "ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ" ਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਫੈਸ਼ਨ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਦੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਨੂੰ ਹਰ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਸੁੱਟਣਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਵਾਧੇ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਅਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲੌਡ ਵਰਗੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ AI-ਉਤਪਾਦਿਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਨਿਚੋੜਨ ਲਈ ਬਸੰਤ 2026 ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ-ਉਦਯੋਗ-ਇੰਧਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਚਾਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਉਹ ਗਰਮੀਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਣ ਖੁੱਲ੍ਹੇਆਮ ਸਵਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਏਆਈ ਟੋਕਨ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਕਦੇ ਇੱਕ ਸਹੀ ਰਣਨੀਤੀ ਸੀ। AI ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਕਵਰੇਜ ਲਈ, ਸਾਡੀ ਨਵੀਨਤਮ AI ਉਦਯੋਗ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ 'ਤੇ ਜਾਓ।
ਇੱਕ ਫੈਡ ਦਾ ਉਭਾਰ ਅਤੇ ਪਤਨ
"ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ" ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਛੋਟੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਪੜ੍ਹਦਾ ਜਾਂ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ-ਚੌਥਾਈ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਵਧੇਰੇ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਗਾਹਕੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ ਕੈਪਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਨੇਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਸੀਈਓ ਸੈਮ ਓਲਟਮੈਨ ਨੇ ਮਈ 2026 ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ "ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਜੋ ਉਹ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।" Nvidia CEO ਜੇਨਸਨ ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ "ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ $500K ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ $250K ਨਹੀਂ ਸਾੜ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੈ।" ਫੇਸਬੁੱਕ ਪੇਰੈਂਟ ਮੈਟਾ ਨੇ ਉੱਚ ਟੋਕਨ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਫਲਦਾਇਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਚਲਾਇਆ।
ਪਰ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਖਰਚੇ ਵਧਦੇ ਗਏ, ਉਤਸ਼ਾਹ ਘੱਟਦਾ ਗਿਆ। ਮੂਡੀਜ਼ ਰੇਟਿੰਗਜ਼ 'ਤੇ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮੁਖੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਲੇਖਕ ਵਿਨਸੈਂਟ ਗੁਸਡੋਰਫ਼ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਬਿੱਲਾਂ ਦੇ ਢੇਰ ਲੱਗਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਏ, ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਕਾਫ਼ੀ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।"
ਗੁਸਡੋਰਫ ਨੇ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ, "ਏਆਈ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਬਣਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।"
ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ
ਬੈਕਲੈਸ਼ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੇ ਸੀਈਓ ਸਤਿਆ ਨਡੇਲਾ ਨੇ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ ਆਦੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਗਾਹਕ AI ਲਈ ਦੋ ਵਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ - ਪਹਿਲਾਂ ਟੋਕਨਾਂ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਮਲਕੀਅਤ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰਕੇ। ਨਡੇਲਾ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਨ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਉਸਨੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਭਰੋਸੇ ਬਾਰੇ ਸ਼ੱਕ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਸਨੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦੀ ਆਪਣੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ।
ਪਲੈਂਟਿਰ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਲੈਕਸ ਕਾਰਪ ਨੇ CNBC ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਕੁਝ "ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਲਤ" ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਟੋਕਨਾਂ ਲਈ ਭਾਰੀ ਰਕਮਾਂ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਅਮਰੀਕੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਜੀਵ" ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਈ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕਾਰਪ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਇਸ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ, 'ਮੈਂ ਚਿਲੈਕਸ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਮਿਲੇਗਾ ਅਤੇ ਉਹ ਮੇਰਾ IP ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ,' "ਕਾਰਪ ਨੇ ਕਿਹਾ.
ਮੋਜ਼ੀਲਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਫਸਰ, ਰਫੀ ਕ੍ਰਿਕੋਰੀਅਨ, ਨੇ ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੇ ਬਦਨਾਮ ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਕੀਤੀ। "ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਪੈਟਰਨ ਦੁਆਰਾ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ. "ਮੈਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਝਟਕਾ ਹੋਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਹੱਸਣ ਲਈ ਵਾਪਸ ਦੇਖਣ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ."
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਲਾਗਤ ਸਮੱਸਿਆ
ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤਿੱਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬੈਨ ਐਂਡ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਲਾਹਕਾਰ ਜੂ ਵੈਂਗ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਸਦੀ ਫਰਮ ਦੁਆਰਾ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਏਆਈ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਰਿਟਰਨ 'ਤੇ ਨੇੜਿਓਂ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਵੈਂਗ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਟੋਕਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ਲਗਭਗ ਹਰ ਦੂਜੇ ਮਹੀਨੇ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। "ਆਓ ਪ੍ਰਤੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ $200 ਕਹੀਏ। ਇਸ ਨੂੰ 20,000 ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਅਕਸਰ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਛੇਤੀ ਹੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਆਈਟਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ।"
ਵੈਂਗ ਨੇ ਇੱਕ ਆਮ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ: ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ - ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ - ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਲਈ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡਿਫਾਲਟ ਕਰਨਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। "ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਓਪਸ 4.6 ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ," ਉਸਨੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਕਿਹਾ। "ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਈ-ਮੇਲ ਬਣਾਉਣ ਸਮੇਤ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਓਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਦੇਖਦੇ ਹੋ."
ਮਾਡਲ ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਓਪਨ ਵੇਟ ਦਾ ਉਭਾਰ
ਲਾਗਤ ਦੇ ਦਬਾਅ ਨੇ ਏਆਈ "ਮਾਡਲ ਰੂਟਿੰਗ" ਟੂਲਸ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰਿਜ਼ਰਵ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਸਤੇ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਸਵਾਲ ਭੇਜਦੇ ਹਨ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹਸਨ ਅਲ ਮਘਾਰੀ, ਜੋ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਟੂਗੈਦਰ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਯੂਐਸ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਗਾਹਕੀ 'ਤੇ ਖਰਚੇ ਗਏ "ਹਾਸੋਹੀਣੇ ਪੈਸੇ" ਉੱਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸਟਿੱਕਰ ਸਦਮੇ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਐਲ ਮਘਾਰੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਇਸ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਿਓ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਿਰਫ਼ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।"
ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਉੱਚ ਟੋਕਨ ਦੀ ਖਪਤ ਦੇ ਸਮਰਥਕ ਚੀਨੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੂਨਸ਼ੌਟ ਦੀ ਕਿਮੀ ਅਤੇ ਜ਼ੀਪੂ ਦੇ ਜੀਐਲਐਮ ਤੋਂ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਅਸਲਾ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਲਾਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ ਯੂਐਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਲਗਭਗ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਕ੍ਰਿਕੋਰੀਅਨ ਨੇ ਮੰਨਿਆ ਕਿ "ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਕੁਝ ਵੈਧਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ ਨੂੰ ਥੋੜਾ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ," ਪਰ ਇਹ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਵਰਤੋਂ ਵੱਲ ਹੈ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਲਈ ਸਬਕ
ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ ਐਪੀਸੋਡ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਓਪਨਏਆਈ ਅਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਖਪਤ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਇਆ, ਅਨੁਭਵ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਾਪਿਆ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਆ ਹੈ - ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਿੱਥੇ AI ਕੱਚੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਪਣਯੋਗ ਰਿਟਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ AI ਹਾਈਪ ਚੱਕਰ ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਰਸਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਫਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਹ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੇ ਸਾਧਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੰਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿੱਲ 'ਤੇ ਨੇੜਿਓਂ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।
