2024 میں AI کے پانچ بڑے موضوعات: سرمایہ کاری کے مواقع اور بدلتے رجحانات

2024 میں AI کے پانچ بڑے موضوعات

نیور آئی پی ایس 2024 کانفرنس میں، کنوکشن کیپیٹل کے بانیوں سارہ گو اور پرنو ریڈی نے مصنوعی ذہانت (AI) کے سٹارٹ اپس کی موجودہ صورتحال پر تبادلہ خیال کیا۔ انہوں نے 2024 میں AI کے پانچ بڑے موضوعات کا جائزہ لیا اور مستقبل کی سرمایہ کاری پر ان کے اثرات پر بات کی۔

بنیادی ماڈلز کا بڑھتا ہوا مقابلہ: 2024 میں، بنیادی ماڈلز کے درمیان مقابلہ پہلے سے کہیں زیادہ شدید ہو گیا ہے۔
اوپن سورس ماڈلز کی تیز رفتار ترقی: اوپن سورس ماڈلز کی مسابقتی صلاحیت بڑھ رہی ہے اور کچھ معاملات میں وہ کلوزڈ سورس ماڈلز سے بھی بہتر کارکردگی دکھا رہے ہیں۔
چھوٹے ماڈلز کی لاگت میں کمی: چھوٹے ماڈلز نے کارکردگی میں نمایاں ترقی کی ہے اور وہ کم لاگت اور زیادہ کفایتی ہیں۔
ملٹی موڈل ٹیکنالوجی میں پیش رفت: ملٹی موڈل ٹیکنالوجی مستقبل میں ترقی کی ایک اہم سمت بن رہی ہے، جو صارفین کو نئے انٹرایکٹو تجربات فراہم کر رہی ہے۔
اسکیلنگ لاء میں نئی اختراعات: اگرچہ اسکیلنگ لاء کی کچھ حدود ہیں، لیکن توسیع کے نئے طریقے سامنے آ رہے ہیں، جو AI کی مستقبل کی ترقی کے لیے نئی امیدیں لے کر آئے ہیں۔

بنیادی ماڈلز میں مقابلہ

2024 میں بنیادی ماڈلز کے مقابلے میں نمایاں تبدیلیاں آئی ہیں۔ چیٹ بوٹ ایرینا کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ ایک سال پہلے اوپن اے آئی کے ماڈلز کارکردگی میں سب سے آگے تھے، لیکن اب گوگل اور دیگر کمپنیوں نے بھی مسابقتی ماڈلز متعارف کرائے ہیں۔ اوپن سورس ماڈلز بھی ترقی کر رہے ہیں، جس کی وجہ سے کمپنیوں کو اے پی آئیز کا انتخاب کرتے وقت زیادہ آپشنز مل رہے ہیں۔

اوپن اے آئی کے ٹوکن کی کھپت میں کمی: پچھلے سال نومبر کے آخر میں، اوپن اے آئی کے ٹوکن کی کھپت کل کا تقریباً 90% تھی، لیکن اب ایک سال سے بھی کم عرصے میں یہ شرح کم ہو کر تقریباً 60% ہو گئی ہے، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ صارفین مختلف ماڈلز آزما رہے ہیں۔
اوپن سورس ماڈلز کا عروج: سیل رینکنگ کے آزادانہ جائزوں سے پتہ چلتا ہے کہ اوپن سورس ماڈلز ریاضی کی صلاحیت، ہدایات پر عمل کرنے اور مزاحمتی صلاحیت میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کر رہے ہیں، اور لاما ماڈل ٹاپ تین میں شامل ہے۔

اوپن سورس ماڈلز کی تیز رفتار ترقی

اوپن سورس ماڈلز نے کئی شعبوں میں حیرت انگیز رفتار سے ترقی کی ہے۔ ایم ایم ایل یو کی تشخیص سے پتہ چلتا ہے کہ کچھ چھوٹے پیرامیٹرز والے اوپن سورس ماڈلز کارکردگی میں جدید ترین ماڈلز کے قریب پہنچ چکے ہیں۔ ایک سال پہلے، بہترین چھوٹے ماڈل Mistral-7b نے اس تشخیص میں تقریباً 60 سکور حاصل کیا تھا، لیکن اب لاما 8B ماڈل نے اس میں 10 سے زیادہ پوائنٹس کا اضافہ کیا ہے۔

چھوٹے ماڈلز زیادہ کفایتی

چھوٹے اور بڑے ماڈلز کے درمیان فرق کم ہو رہا ہے اور AI کی قیمت میں بھی نمایاں کمی واقع ہوئی ہے۔ اوپن اے آئی کے فلیگ شپ ماڈلز کی اے پی آئی لاگت میں پچھلے ایک سے ڈیڑھ سال میں تقریباً 80-85% کمی آئی ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ AI کا استعمال کرتے ہوئے ایپلی کیشنز بنانے کی لاگت میں بہت کمی آئی ہے۔

AI ایپلی کیشنز بنانے کی لاگت میں کمی: AI کا استعمال کرتے ہوئے Notion یا Coda جیسی ایپلی کیشنز بنانے کے لیے، درکار ٹوکن کی لاگت صرف چند ہزار ڈالر ہے۔

ملٹی موڈل ٹیکنالوجی مستقبل ہے

ملٹی موڈل ٹیکنالوجی AI کے شعبے میں ترقی کی ایک اہم سمت بن رہی ہے۔ کم تاخیر والے صوتی، عملدرآمد کی صلاحیت اور ویڈیو جیسے نئے موڈز کے ظہور سے صارفین کو نئے انٹرایکٹو تجربات مل رہے ہیں۔

صوتی انٹرایکشن کا بہتر تجربہ: کم تاخیر والی آواز نہ صرف ایک فیچر ہے بلکہ ایک نیا انٹرایکٹو تجربہ بھی ہے۔
AI کی عملدرآمد کی صلاحیت میں اضافہ: کلاڈ کی کمپیوٹر استعمال کرنے کی صلاحیت اور اوپن اے آئی کی جانب سے کینوس میں کوڈ ایگزیکیوشن فیچر کا آغاز صارفین کے لیے AI کی مزید طاقتور صلاحیتیں لے کر آیا ہے۔

اسکیلنگ لاء میں نئی اختراعات

اگرچہ اسکیلنگ لاء کی کچھ حدود ہیں، لیکن توسیع کے نئے طریقے سامنے آ رہے ہیں۔ ایسا لگتا ہے کہ اوپن اے آئی نے اسکیلنگ لاء کی حدود کو توڑنے کا طریقہ تلاش کر لیا ہے اور آر ایل سیلف پلے جیسی ٹیکنالوجیز کے ذریعے ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنا رہا ہے۔

AI سرمایہ کاری کا ماحول عقلی

اگرچہ کچھ لوگوں کا خیال ہے کہ AI کے شعبے میں ایک بلبلا ہے، لیکن حقیقت یہ ہے کہ بنیادی ماڈل لیبارٹریوں میں جانے والی رقم زیادہ ہے، جبکہ اصل آپریٹنگ کمپنیوں میں جانے والی رقم مناسب ہے۔

ایپلیکیشن لیئر کی قدر کو کم سمجھا گیا: ماضی میں، یہ عام طور پر سمجھا جاتا تھا کہ بنیادی ماڈلز زیادہ قیمتی ہیں اور ایپلیکیشن لیئر کی کوئی قدر نہیں ہے۔ لیکن حقیقت میں، AI ایکو سسٹم میں بہت سے مواقع موجود ہیں اور ایپلیکیشن لیئر میں بھی بہت کچھ کرنے کو ہے۔

سٹارٹ اپس کے لیے بڑے مواقع

AI ایکو سسٹم میں مواقع صرف بنیادی ماڈلز تک محدود نہیں ہیں، بلکہ ایپلیکیشن لیئر میں بھی بہت زیادہ صلاحیت موجود ہے۔ مختلف قسم کے ماڈلز کی اپنی اپنی طاقتیں ہیں، مارکیٹ میں سخت مقابلہ ہے اور اوپن سورس پروجیکٹس بھی ترقی کر رہے ہیں۔

خدمات کی آٹومیشن: AI بہت سے دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار بنا سکتا ہے، جس سے لاگت کم ہوتی ہے اور کارکردگی بہتر ہوتی ہے۔
بہتر تلاش کے نئے طریقے: AI صارفین کو معلومات تلاش کرنے اور حاصل کرنے میں مدد کر سکتا ہے اور زیادہ ذاتی نوعیت کا تجربہ فراہم کر سکتا ہے۔
مہارتوں کی جمہوری کاری: AI مختلف مہارتوں کو جمہوری بنا رہا ہے، جس سے زیادہ لوگوں کو تخلیق اور اختراع میں حصہ لینے کا موقع مل رہا ہے۔

AI لہر میں سرمایہ کاری کی سمت

AI انفرا (کمپیوٹنگ اور ڈیٹا) AI لہر میں سرمایہ کاری کی ایک اہم سمت ہے۔ AI ٹیکنالوجی کی ترقی کے ساتھ، ماہر ڈیٹا اور زیادہ قسم کے ڈیٹا کی مانگ بھی بڑھ رہی ہے۔

سافٹ ویئر 3.0 کا دور آ رہا ہے

مختصراً، ہم ان تبدیلیوں کو سافٹ ویئر 3.0 کہتے ہیں۔ ہمارا ماننا ہے کہ یہ ایک مکمل اسٹیک پر نظر ثانی ہے، جو نئی نسل کی کمپنیوں کو بڑا فائدہ دے گی۔ تبدیلی کی رفتار سٹارٹ اپس کے لیے سازگار ہے۔

مصنوعات اور انفراسٹرکچر پر نظر ثانی: ہمیں نئی AI پیراڈائم کے مطابق مصنوعات کے ڈیزائن اور انفراسٹرکچر کی تعمیر کے طریقوں پر نظر ثانی کرنے کی ضرورت ہے۔
تکنیکی اور اقتصادی مواقع: AI نے تکنیکی اور اقتصادی مواقع فراہم کیے ہیں، جنہیں ہمیں پکڑنا چاہیے۔

سٹارٹ اپس بمقابلہ بڑے ادارے

کیا فتح کا پھل بالآخر سٹارٹ اپس کے پاس جائے گا یا موجودہ بڑے اداروں کے پاس؟ اگرچہ بڑے اداروں کے پاس ڈسٹری بیوشن چینلز اور ڈیٹا کے فوائد ہیں، لیکن سٹارٹ اپس بہتر مصنوعات اور اختراعی کاروباری ماڈلز کے ذریعے مقابلہ کر سکتے ہیں۔

اختراع کرنے والوں کا مخمصہ: موجودہ کمپنیاں اختراع کرنے والوں کے مخمصے سے محدود ہو سکتی ہیں، جبکہ سٹارٹ اپس صارف کے تجربے کے نئے طریقوں اور کوڈ جنریشن کے ذریعے موجودہ ماڈلز کو چیلنج کر سکتے ہیں۔
ڈیٹا کی اہمیت: سٹارٹ اپس کو اس بات پر غور کرنے کی ضرورت ہے کہ انہیں اپنی مصنوعات کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے کس قسم کے ڈیٹا کی ضرورت ہے، نہ کہ صرف موجودہ کمپنیوں کے ڈیٹا پر انحصار کریں۔