هرڪو انتظار ڪري رهيو آهي Nvidia جي تصديق ڪرڻ لاءِ هن هفتي جي سڀ کان دلچسپ ٽيڪ ڊيل: هڪ ٻڌايو $13 بلين ڊالر جو هگنگ فيس ، شيئر ڪرڻ لاءِ پليٽ فارم اوپن وزن اي آئي ماڊل ۽ معيار.
ھاڻي بھترين ھدف طور سڃاتل آھي ھڪ ٽيم لاءِ ريوارڊ-هيڪنگ OpenAI ايجنٽن جي، Hugging Face ڊولپرز جي ماحوليات جي مرڪز تي آھي LLMs جي تعمير ۽ ترتيب ڏيڻ جيڪي فرنٽيئر ليبز جي ملڪيت نه آھن. AI دور لاءِ گيٽ هب جي هڪ قسم جي طور تي سوچيو.
انهي ڊيل جون افواهون بعد ۾ آيون آهن Nvidia پولسائيڊ سان 6 بلين ڊالر جو معاهدو ڪيو ، هڪ کليل وزن وارو ماڊل بلڊر ، جيڪو ڏسندو ته هن جا گهڻا ملازم چپ ٺاهڻ واري ديو ڏانهن ويندا آهن. ۽ ٻه هفتا اڳ، اسٽريپ حاصل ڪيو OpenRouter، ڪاروبار لاءِ کليل وزن جا ماڊل فراهم ڪندڙ، 7 بلين ڊالر کان وڌيڪ.
اهو هڪ شعبي ۾ تمام گهڻو سرمايو آهي جيڪو سامان ڏيڻ جي بنياد تي، ۽ اهو AI شعبي ۾ جديد رجحانات کي ظاهر ڪري ٿو.
Nvidia لاءِ، وڏي هائپر اسڪيلرز ۽ فرنٽيئر ليبز سان ان جي ڊيلز تي وڌيڪ انحصار کان بچڻ جي ضرورت آهي. اهو خاص طور تي اهو معاملو آهي جڏهن وڏي اي آئي ماڊل بلڊرز جهڙوڪ OpenAI ۽ گوگل پڻ ٺاهي رهيا آهن پنهنجون انفرنس چپس، جهڙوڪ OpenAI جي Jalapeño، جن جي صلاحيتن جو اعلان هن هفتي ڪيو ويو. جيڪڏهن ماڊل ٺاهيندڙ چپس ٺاهي رهيا آهن، اينڊيا چاهي ٿو ماڊل ٺاهڻ واري ڪاروبار جو هڪ حصو.
Nvidia اڳ ۾ ئي پنهنجي نموٽرون خاندان کي کليل وزن جي ماڊل ٺاهي ٿو، پر انهن جي اپٽيڪ وڏي نه هئي. کليل ماڊلز لاءِ سڀ کان وڏي يو ايس ڊولپر اسپيس جو ڪنٽرول وٺڻ سان، ڪمپني کي وڏي تعداد ۾ استعمال ڪندڙن تائين رسائي هوندي جيڪا ان جي چپس ۽ معيارن کي هلائي سگهي ٿي.
AI انفرنس جي قيمت بابت پڻ وڌندڙ سوال آهن، جن ۾ ڪمپنيون آهن سستا ماڊل ڳولي رهيا آهن جيڪي چيني ڪمپنيون جهڙوڪ Moonshot، DeepSeek ۽ Alibaba پاران ٺاهيل آهن. هن وقت، اپنائڻ نسبتاً ننڍو آهي پر وڌندڙ آهي - صرف 6٪ ڪمپنيون اوپن وزن جا ماڊل استعمال ڪن ٿيون، ريمپ پاران خرچ ڪيل ڊيٽا جي سروي مطابق، يا صرف 2٪ سافٽ ويئر انجنيئرن جي سروي موجب Jellyfish، جيڪا ڊولپرز لاءِ اوزار ٺاهي ٿي.
Nik Albarran، Jellyfish تي AI پراڊڪٽ جي اڳواڻي، TechCrunch کي ٻڌايو ته اوپن وزن جا ماڊل بنيادي طور تي ڪمپنين پاران استعمال ڪيا ويا آهن جن جون شيون بار بار انفرنس ڪم لوڊ تي ڀاڙين ٿيون، جهڙوڪ جيڪي ڪسٽمر سروس چيٽ مهيا ڪن ٿيون. ڇاڪاڻ ته اهي تمام گهڻي ورهاڱي سان اعلي حجم وارا ڪم آهن، سوالن جا جواب سستا جواب ڏيڻ لاءِ هڪ کليل وزن وارو ماڊل ترتيب ڏئي سگهجي ٿو.
اهو يقين آهي ته ڪيئن پٽي پنهنجي OpenRouter حصول کي فريم ڪيو آهي. "ٽوڪنز AI سان ٺاھڻ واري ڪمپنين لاءِ مرڪزي ڪرنسي آھن، ۽ اھو واضح آھي ته حقيقي دنيا جي اقتصادي صلاحيت جو دارومدار گھٽ حسابي وسيلن جي سٺي استعمال تي ھوندو،" پيٽرڪ ڪوليسن، اسٽريپ جي ڪو باني ۽ سي اي او، ھڪ بيان ۾ چيو.
جڏهن ته، ڪوڊنگ ۽ ايجنٽ جي ڪمن لاءِ، مختلف درخواستون ۽ وڌيڪ دليلن جو مطلب اهو آهي ته فرنٽيئر ماڊل اڪثر کٽي ويندا آهن، جزوي طور تي ڇاڪاڻ ته ملڪيت جي ليبارٽري آسان رسائي فراهم ڪن ٿا، ۽ ڪجهه حالتن ۾ هڪ ٽوڪن سبسڊي. البرران جو چوڻ آهي ته جيئن ڪمپنيون AI ڪم جي فلوز ۾ ڊائل ڪن ٿيون، اهو آسان ٿي ويندو ته کليل ماڊل ڏانهن رخ ڪن. اڃا تائين، بنيادي سبب ڪمپنيون هاڻي انهن ماڊل کي ڏسندا آهن ڪنٽرول ۽ ترتيب ڏيڻ لاء، نه خرچ جي خدشات جي ڪري.
”اتي ڪيتريون ئي ڪمپنيون نه آهن جتي اڃا تائين اهو معاملو آهي ... [پر] جيڪڏهن قيمتون اڳتي وڌنديون رهيون فرنٽيئر ليبز کان ، وڌيڪ ۽ وڌيڪ ڪمپنيون گهٽ ۾ گهٽ ان تي غور ڪرڻ تي مجبور ٿي وينديون ،“ البران ٽيڪ ڪرنچ کي ٻڌايو. "جڏهن توهان جي AI تي هلندڙ ڪم فلو تمام گهڻو پختو آهي، اهو تڏهن آهي جڏهن اهو خود ميزباني ماڊل ۾ سيڙپڪاري ڪرڻ جو احساس آهي."
Lin Qiao Fireworks جو CEO آهي، هڪ معروف اوپن-وزن ماڊل روٽر ۽ ڪارپوريٽ استعمال ڪندڙن لاءِ ميزبان جنهن کي اڪثر ٽيڪ ديو لاءِ امڪاني حصول جي طور تي بحث ڪيو ويندو آهي. Qiao جو چوڻ آهي ته هن جي ڪمپني هڪ ڏينهن ۾ 40 ٽريلين ٽوڪن کي پروسيس ڪري ٿي، ڪنهن به Gemini يا OpenAI جي APIs کان وڌيڪ.
آتش بازي جي شرط ماڊل تنوع تي آهي: جيئن LLMs وڌندا ۽ بهتر ٿيندا، ڪمپنين لاءِ انهن کي خاص طور تي انهن جي ضرورتن لاءِ تربيت ڏيڻ آسان ٿيندو. ”هر هڪ ايپ ڪمپنيءَ کي هڪ اندرين محقق کي ڀرتي ڪرڻ تي غور ڪرڻ گهرجي ،“ هن گذريل هفتي TechCrunch کي ٻڌايو. "اهي پنهنجي پراڊڪٽ ۽ پراڊڪٽ ڊيٽا کي استعمال ڪري سگهن ٿا پنهنجو ماڊل ٺاهڻ لاءِ. مستقبل اصل ۾ خاص انٽيليجنس آهي. لفظي طور تي، هر هڪ ڪمپني کي پنهنجي ماڊل في استعمال جي صورت ۾ هجڻ گهرجي، ۽ اهو خودڪار طريقي سان ٿيندو."
اهو وسارڻ آسان آهي ته اسان هڪ اوزار ۽ ڪاروبار جي طور تي AI جي ترقي ۾ ڪيترو جلدي آهيون. OpenAI ۽ Anthropic جو تسلط، جيتوڻيڪ، ناگزير نه آهي. جيئن ته ٽيڪني ديو سڀ کان وڏي ليبز تي پنهنجن شرطن کي هٽائڻ لاء نظر اچن ٿا، کليل ٽيڪنالاجي جي رغبت مزاحمت ڪرڻ لاء سخت ثابت ٿي رهي آهي.
