भारतीय आईटी सेवा कंपनियाँ एक भिन्न एआई दृष्टिकोण अपनाती हैं

इंफोसिस लिमिटेड और टेक महिंद्रा लिमिटेड ग्राहकों को लागत बचाने में मदद करने के लिए अपने स्वयं के छोटे एआई मॉडल का निर्माण कर रहे हैं, जबकि टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज लिमिटेड, विप्रो लिमिटेड और एचसीएल टेक्नोलॉजीज लिमिटेड उन मूलभूत एआई उपकरणों का निर्माण करना चाहते हैं जो पहले से ही बाजार में मौजूद हैं।

एआई मॉडल का आकार उनमें फीड किए गए डेटा पर निर्भर करता है। छोटे एआई मॉडल को छोटे डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जबकि बड़े मॉडल, जिन्हें बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के रूप में जाना जाता है, को बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। चूंकि छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) को कम डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, वे बड़े एआई टूल की तुलना में कम लेकिन अधिक विशिष्ट कार्य कर सकते हैं।

अधिकांश कंपनियां आंतरिक डेटा सेट पर भरोसा करती हैं जो उनके लिए आसानी से उपलब्ध होते हैं, जिससे उन्हें छोटे मॉडल बनाने में मदद मिलती है। भारत की दूसरी सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर सेवा प्रदाता इंफोसिस, जिसने पिछले वित्त वर्ष में 18.6 अरब डॉलर के राजस्व के साथ समापन किया था, अपने ग्राहकों को सेवा देने के लिए छोटे भाषा मॉडल का निर्माण कर रही है।

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16 जनवरी को कंपनी की कमाई के बाद की प्रेस कॉन्फ्रेंस में मुख्य कार्यकारी सलिल पारेख ने कहा, “जेनरेटिव एआई में, हमने बैंकिंग, आईटी संचालन, साइबर सुरक्षा और मोटे तौर पर उद्यमों के लिए चार छोटे भाषा मॉडल बनाए हैं।”

बेंगलुरु स्थित कंपनी के प्रबंधन ने पहली बार पिछले साल अक्टूबर में अपनी दूसरी तिमाही के नतीजों के बाद मीडिया के साथ कंपनी की कमाई के बाद की बातचीत में इस विकास का उल्लेख किया था।

“हम मानते हैं कि छोटे भाषा मॉडल का कारण, हमारे पास इंफोसिस के भीतर कुछ बहुत अच्छे डेटा सेट हैं। और हम कुछ ले रहे हैं, मान लीजिए हम इसे उद्योग के बाहर से स्वच्छ डेटा सेट इत्यादि कहते हैं। इसके बाद ये छोटे भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करते हैं,” 17 अक्टूबर 2024 को विश्लेषकों के साथ कॉन्फ्रेंस कॉल के दौरान एक सवाल के जवाब में पारेख ने कहा।

एक महीने से भी कम समय के बाद इंफोसिस के अध्यक्ष नंदन नीलेकणि ने अपनी टिप्पणियों का समर्थन किया।

“बहुत विशिष्ट डेटा पर प्रशिक्षित छोटे भाषा मॉडल वास्तव में काफी प्रभावी हैं। . . 27 नवंबर 2024 को प्रकाशित फाइनेंशियल टाइम्स के साथ एक साक्षात्कार में नीलेकणि ने कहा, हर कोई मॉडल बनाएगा, लेकिन मुझे लगता है कि उन्हें इतने विशाल मॉडल बनाने की ज़रूरत नहीं है।

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नीलेकणि ने कहा कि उन्हें “इस बात पर यकीन नहीं” था कि कंपनियां ओपनएआई के चैटजीपीटी जैसे लोकप्रिय अनुप्रयोगों के पीछे उच्च लागत, डेटा के संभावित “ब्लैक बॉक्स” और बड़े भाषा मॉडल से जुड़ी कॉपीराइट देनदारियों को वहन करना चाहेंगी।

एसएलएम बैंडवैगन पर चढ़ने के लिए तीसरी तिमाही में इंफोसिस छोटे प्रतिद्वंद्वी टेक महिंद्रा से जुड़ गई।

17 जनवरी को विश्लेषकों के साथ कंपनी की कमाई के बाद की कॉल में टेक महिंद्रा के मुख्य कार्यकारी मोहित जोशी ने कहा, “तब से हम इन एलएलएम से छोटे भाषा मॉडल और छोटे भाषा मॉडल बनाने की ओर बढ़ गए हैं।” “ग्राहक वास्तव में इनकी प्रासंगिकता पाते हैं।” छोटे उपयोग के मामलों में मॉडल। वे (छोटी भाषा मॉडल) ग्राहकों को बहुत अधिक गणना या कार्बन का उपयोग किए बिना काफी विशिष्ट समस्याओं को हल करने की अनुमति देते हैं।”

भारत के पांचवें सबसे बड़े सॉफ्टवेयर सेवा प्रदाता, टेक महिंद्रा ने पिछले वित्त वर्ष में पूरे साल के राजस्व में 6.3 बिलियन डॉलर के साथ समाप्त किया, जो कि इंफोसिस की रिपोर्ट का एक तिहाई था।

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एक उदाहरण का हवाला देते हुए, जोशी ने कहा कि छोटा भाषा मॉडल चैटजीपीटी जैसे बाहरी एजेंट पर भरोसा किए बिना किसी कार्यकारी के डेस्कटॉप पर खोज कार्यक्षमता का पता लगा सकता है।

देश की सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर सेवा कंपनी टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज ने विजडमनेक्स्ट नाम से अपना खुद का जेन एआई मॉडल बनाया है, जिसे उसने पिछले साल जून में लॉन्च किया था। फिर भी कंपनी ने इसे बड़ा या छोटा मॉडल नहीं बताया है।

नाम न छापने की शर्त पर इसके एक अधिकारी ने कहा कि बड़े भाषा मॉडल डेटा सुरक्षा के लिए जोखिम पैदा करते हैं।

“बड़े एआई मॉडल का उपयोग करने में सबसे बड़ी समस्या यह है कि इससे डेटा सुरक्षा संबंधी समस्याएं पैदा होती हैं। यदि कंपनी एलएलएम में संवेदनशील डेटा फीड कर रही है, तो इसके किसी तीसरे पक्ष द्वारा लीक होने की बहुत अधिक संभावना है, “टीसीएस के एक वरिष्ठ अधिकारी ने नाम न छापने की शर्त पर कहा।

अधिकारी ने कहा, “यही कारण है कि ग्राहक छोटे इन-हाउस एआई मॉडल पसंद करते हैं क्योंकि ये बड़े मॉडलों की तुलना में काफी सस्ते होते हैं और इन-हाउस बनाए जाते हैं ताकि डेटा सुरक्षित रहे।”

जेएम फाइनेंशियल के विश्लेषक अभिषेक कुमार के अनुसार, ग्राहक विशिष्ट समस्याओं के लिए छोटे भाषा मॉडल चाहते हैं। उन्होंने कहा, “एसएलएम को कुछ मिलियन से कुछ अरब मापदंडों पर प्रशिक्षित किया जाता है और उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है,” उन्होंने कहा, एलएलएम को सैकड़ों अरब मापदंडों पर प्रशिक्षित किया जाता है। “यहां तक ​​कि इन छोटे मॉडलों के लिए परीक्षण और कंप्यूटिंग की कीमत भी बड़े AI मॉडल की तुलना में सस्ता।”

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आईबीएम रिसर्च एआई के उपाध्यक्ष श्रीराम राघवन ने पहले समझाया था, “वे (छोटी भाषा मॉडल) महत्वपूर्ण हैं क्योंकि एआई के लिए हार्डवेयर आवश्यकताएं ग्राहकों के लिए सबसे बड़ी लागत बिंदुओं में से एक हैं, इसलिए छोटे मॉडल और उद्देश्य के लिए फिट मॉडल अनुमति देते हैं फिर आप निवेश का रिटर्न अधिक प्रभावी ढंग से निकाल सकेंगे।”

राघवन के साथ बातचीत में पुदीना पिछले साल, यह जोड़ा गया था कि छोटे भाषा मॉडल ग्राहकों को किसी विशिष्ट उपयोग के मामले में उनकी लागत को 50 गुना तक बचाने में मदद कर सकते हैं। “मेरा कहना यह है कि हम बचत में 5%, 10% की बात नहीं कर रहे हैं, हम वास्तविक अंतर के क्रम की बात कर रहे हैं।”

अभी के लिए, देश के सबसे बड़े सॉफ्टवेयर सेवा प्रदाताओं में से कोई भी जनरल एआई से राजस्व नहीं मांगता है, जिसने नवंबर 2022 में चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद तेजी हासिल की है। जनरल एआई अपनी मानव-जैसी क्षमताओं के लिए जाना जाता है, विशेष रूप से ऑडियो, विजुअल और सामग्री उत्पादन में लिखित रूप.

इसके विपरीत, एक्सेंचर पीएलसी, जो दुनिया की सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर सेवा कंपनी है, ने पिछले वित्तीय वर्ष में जनरल एआई राजस्व में $900 मिलियन की सूचना दी। नई तकनीक से इसका राजस्व $64.9 बिलियन के कुल राजस्व का 1.4% था।

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बाह, हंबग! GenAI संशयवादियों के लिए एक क्रिसमस प्रश्नोत्तरी

आने वाला वर्ष निश्चित रूप से अपने स्वयं के सुव्यवस्थित नाटक के साथ आएगा। फ़िनिश दिसंबर में गिरती बर्फ़ की तरह, अगले साल किसी समय बाज़ारों का ऊंचाई से नीचे गिरना निश्चित है। और जब वे ऐसा करते हैं, तो पंडित-जेनएआई संशयवादी-हर गिरावट से अपने तर्कों को उन विकासों के लिए समायोजित करने के लिए प्रोत्साहित होंगे जिनकी उन्होंने अपेक्षा नहीं की होगी।

ये उद्घोषणाएँ, जो मंदी के दौर के दौरान डिजिटल मीडिया के हॉल में गूँजेंगी, इस विषय के इर्द-गिर्द घूमेंगी कि GenAI और कुछ नहीं बल्कि एक बुलबुला है जो फूटने वाला है। मौलिक रूप से, वे कथित क्षमता की कमी, अपर्याप्त उपयोग के मामलों, अति उत्साही निवेश, स्थिर मॉडल सुधार, या शायद हमेशा विवादास्पद मूल्यांकन के इर्द-गिर्द घूमेंगे।

हालाँकि ऐसे लेख छुट्टियों के मौसम की तरह अपरिहार्य हैं, जिन लोगों के मन में संदेह है उन्हें नीचे दी गई प्रश्नोत्तरी उपयोगी लग सकती है। यह बस एक क्षण का चिंतन प्रस्तुत कर सकता है। भय के भविष्य के क्षणों के दौरान, ये प्रश्न कम से कम एक संदेह को सुलझाने में मदद कर सकते हैं: GenAI कोई धोखा नहीं है। इसमें प्रभावशाली उपयोग के मामले और चौंका देने वाली उपयोगिता है।

यहाँ प्रश्नोत्तरी चलती है. प्रत्येक प्रश्न बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और उनके चचेरे भाई-ट्रांसफार्मर, जेनरेटिव एजेंट-में मौसम की भविष्यवाणी से लेकर चिकित्सा निदान, रोबोटिक्स से लेकर दवा की खोज और उससे भी आगे तक कई क्षेत्रों में हाल की प्रगति को संबोधित करता है।

वर्तमान में (2024 के अंत में), दुनिया भर में लगभग कितने व्यक्तियों ने कम से कम एक बार लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का उपयोग किया है?

A. लगभग 5 मिलियन

B. लगभग 50 मिलियन

सी. सौ करोड़ के करीब

D. एक अरब के करीब या उससे अधिक

उत्तर: D. एक अरब के करीब या उससे अधिक।

यदि कोई आश्चर्य करता है, तो प्रमुख एलएलएम अनगिनत ऐप्स और प्लेटफार्मों में प्रवेश कर चुके हैं। उपयोगकर्ताओं की संख्या उस स्तर तक पहुंच गई है जिससे अनुमान लगाना भी मुश्किल हो गया है।

ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल ने किस श्रेणी की 'भाषाओं' की प्रभावी ढंग से व्याख्या की है?

A. केवल पूर्णतः आधुनिक अंग्रेजी

बी. सभी मानव भाषाएँ, जिनमें लंबे समय से मृत जीभें भी शामिल हैं

C. सभी मानव भाषाएँ प्लस पशु संचार और प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाएँ

डी. डीएनए, वायुमंडलीय डेटा और क्वांटम-स्तरीय संकेतों में उपरोक्त सभी प्लस पैटर्न।

उत्तर: डी. डीएनए, वायुमंडलीय डेटा और क्वांटम-स्तरीय संकेतों में उपरोक्त सभी प्लस पैटर्न।

जहां भी डेटा भाषा जैसी संरचना बनाता है, वहां ये मॉडल पैटर्न को डिकोड करते हैं, जिससे यह साबित होता है कि 'भाषाविज्ञान' का अर्थ मानव भाषण से कहीं अधिक हो सकता है।

जब डीपमाइंड ने अपने एलएलएम को कच्चे पर्यावरण डेटा पर प्रशिक्षित किया, तो सर्वोत्तम श्रेणी के पर्यावरण भविष्यवाणी मॉडल की तुलना में मॉडल की मौसम पूर्वानुमान क्षमताएं थीं:

A. सभी संदेहास्पद सुर्खियों को सही ठहराते हुए, काफी बदतर

बी. मामूली रूप से बदतर, कम से कम कुछ आशंकाओं की पुष्टि करता है

सी. सममूल्य पर, विनाश करने वालों को अपने नोट्स में फेरबदल करने के लिए मजबूर करना

डी. स्पष्ट रूप से बेहतर, पारंपरिक मॉडलिंग दृष्टिकोण पर पुनर्विचार को प्रेरित करता है

उत्तर: डी. स्पष्ट रूप से बेहतर.

स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए गए किसी मौलिक समीकरण के बिना, मॉडल ने जटिल वायुमंडलीय संबंधों का अनुमान लगाया, जो लंबे समय से प्रशंसित मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर रहे थे। यह उल्लेखनीय है कि कैसे इन मॉडलों ने, बिना किसी एम्बेडेड वैज्ञानिक कानून के, केवल ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षण द्वारा बेहतर पूर्वानुमान विधियों का आविष्कार किया – एक दृष्टिकोण जो मानव भाषाओं को डिकोड करने के लिए चैटबॉट्स को प्रशिक्षित करने के तरीके के समान है।

हाल के सर्वेक्षणों के अनुसार, चिकित्सा निदान में उच्चतम निदान दर कौन प्राप्त करता है?

A. अकेले डॉक्टर

बी. चैटजीपीटी जैसे एलएलएम की सहायता से डॉक्टर

सी. एलएलएम अकेले चैटजीपीटी को पसंद करते हैं

उत्तर: सी. एलएलएम अकेले चैटजीपीटी को पसंद करते हैं।

विफलता दर के आधार पर देखा जाए तो अकेले डॉक्टरों की विफलता दर 26% है। एलएलएम के उपयोग से उनमें 24% तक सुधार हुआ। हालाँकि, न्यूयॉर्क टाइम्स में प्रकाशित एक सर्वेक्षण के अनुसार, बिना किसी डॉक्टर के हस्तक्षेप के, अकेले एलएलएम में विफलता दर 10% थी।

मॉडलों के प्रशिक्षण में पहले से ही उपयोग किए गए उपयोगी टेक्स्ट डेटा के साथ, वे अभी भी कितना कुछ सीख सकते हैं?

उ. इससे अधिक कुछ नहीं—जैसा कि 'स्केलिंग कानूनों' द्वारा भविष्यवाणी की गई थी, मॉडल चरम पर हैं

बी. उनके पास सिंथेटिक डेटा के साथ जाने का कोई रास्ता है लेकिन वे ठहराव के करीब पहुंच रहे हैं

सी. विश्लेषण करने के लिए अप्रयुक्त दृश्य और मल्टीमॉडल डेटा का एक विशाल पूल है

डी. एलएलएम डीएनए अनुक्रम, आणविक संरचना, मौसम पैटर्न और यहां तक ​​कि ऑडियो-विजुअल स्पेक्ट्रम से परे इंद्रियों सहित सभी डोमेन से डेटा को एकीकृत करके अपनी शिक्षा का विस्तार कर सकते हैं।

उत्तर: डी. एलएलएम सभी डोमेन से डेटा को एकीकृत करके अपनी शिक्षा का विस्तार कर सकते हैं।

एलएलएम के लिए अगली सीमा मल्टीमॉडल लर्निंग है, जिसमें विभिन्न डेटा प्रकारों से जानकारी को संश्लेषित करना शामिल है। यह दृष्टिकोण अंतःविषय क्षेत्रों, जीव विज्ञान, जलवायु विज्ञान, भौतिकी और उससे आगे के सम्मिश्रण में सफलताओं का वादा करता है।

2025 में सिंगापुर के अस्पतालों में, एलएलएम को क्रियान्वित होते देखने की सबसे अधिक संभावना कहाँ है?

A. मरीज ठीक होने के दौरान चिकित्सा संबंधी प्रश्नों के लिए चैटबॉट्स से जुड़ते हैं

बी. एलएलएम का उपयोग नैदानिक ​​सहायक के रूप में करने वाले डॉक्टर

सी. तार्किक निर्णय लेने और रोगी की देखभाल के लिए एलएलएम को नियोजित करने वाली रोबोट नर्सें

D। उपरोक्त सभी

उत्तर: D। उपरोक्त सभी।

सिंगापुर के अस्पतालों में, एलएलएम स्वास्थ्य सेवा के कई पहलुओं में निर्बाध रूप से एकीकृत हो गए हैं। रोगी से बातचीत से लेकर निदान और रोबोटिक देखभाल तक, वे एआई-संचालित चिकित्सा सेवाओं के भविष्य का उदाहरण देते हैं।

जब संशयवादी बहुतायत में हों और आपकी छुट्टियों की खुशी पर संदेह मंडरा रहा हो, तो कौन सा वेबपेज GenAI की तीव्र प्रगति और प्रसार पर व्यापक अपडेट प्रदान करता है?

ए. जेनइन्नोव के लेखों का संग्रह https://www.geninnov.ai/blog

बी. जेनइनोव के फंड की जानकारी https://www.geninnov.ai/fund

सी. जेनइनोव की क्यूरेटेड मीडिया सामग्री https://www.geninnov.ai/media

डी. एलएलएम नवाचारों पर नज़र रखने वाले बाहरी लेखों का एक विशाल भंडार https://www.geninnov.ai/our-innovation-age

उत्तर: डी. एलएलएम नवाचारों पर नज़र रखने वाले बाहरी लेखों का एक विशाल भंडार https://www.geninnov.ai/our-innovation-age.

चयनित वेबपेज जीनोमिक्स, गतिशीलता, सामग्री विज्ञान, शहरी नियोजन और उससे आगे के परिवर्तनकारी विकासों का दस्तावेजीकरण करने वाले क्यूरेटेड बाहरी लेखों का खजाना है – ये सभी GenAI द्वारा प्रेरित हैं।

बोनस प्रश्न

निम्नलिखित में से क्या अभी तक घटित नहीं हुआ है या GenInnov वेबसाइट पर इसका कोई सबूत नहीं है?

A. 'एआई वैज्ञानिकों' द्वारा संचालित आभासी प्रयोगशालाएँ

बी. एआई-बढ़े हुए वैज्ञानिकों ने 44% अधिक नई सामग्रियों की खोज की और 37% अधिक पेटेंट दाखिल किए

C. नए 'हल्क' या पहनने योग्य रोबोट श्रमिकों की मांसपेशियों के तनाव को 60% तक कम कर रहे हैं

डी. एएलएस से पीड़ित लोगों के लिए एआई-संचालित संचार

ई. एलएलएम भविष्यवाणियों में मानव तंत्रिका वैज्ञानिकों से आगे निकल रहे हैं

एफ. एआई-जनरेटेड वीडियो गेम

जी. रोबोट सर्जनों को देख रहे हैं और सर्जरी करना सीख रहे हैं

एच. एआई-रोबोट की पेंटिंग की कीमत दस लाख डॉलर से अधिक है

I. एआई-संचालित आणविक खोज के साथ सुगंध नवाचार

उत्तर: कोई नहीं। यह एक ट्रिकी प्रश्न है, जो इस लेखक द्वारा सामना किए गए कुछ सबसे कठिन प्रोफेसरों द्वारा स्थापित परंपराओं का सम्मान करता है। उपरोक्त सभी घटित हो चुके हैं, और ये उन लेखों से हैं जिन्हें हमने पिछले कुछ सप्ताहों में ही संकलित किया है।

अंत में, चूँकि संशय बहुत अधिक है और प्रौद्योगिकी लगातार आगे बढ़ रही है, इस छुट्टियों के मौसम में जिज्ञासा, आशावाद और नवीनता जागृत हो सकती है। आइए हम 2025 को एक ऐसे वर्ष के रूप में देखें जो न केवल तकनीकी प्रतिभा से प्रकाशित हो, बल्कि इसे एक उज्जवल भविष्य के लिए उपयोग करने की मानवीय प्रतिभा की असीम क्षमता से भी प्रकाशित हो।

लेखक एलसी जेनइनोव फंड के लिए सिंगापुर स्थित इनोवेशन निवेशक हैं।

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एक्सेंचर ने 1.2 अरब डॉलर के जनरल एआई ऑर्डर के साथ छुट्टियों के मौसम की शुरुआत की है

दुनिया की सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर सेवा कंपनी, एक्सेंचर पीएलसी ने नवंबर 2024 को समाप्त तिमाही में $1.2 बिलियन की जेनरेटिव AI (जेन एआई) बुकिंग हासिल की, जिससे सितंबर 2023 के बाद से इस सेगमेंट में उसका कुल ऑर्डर $4.2 बिलियन हो गया। यह इसकी उच्चतम जनरल AI बुकिंग है। किसी भी तिमाही में, यह संकेत है कि ग्राहक नई तकनीक पर खर्च बढ़ा रहे हैं।

एक्सेंचर, जो सितंबर-अगस्त वित्तीय वर्ष का पालन करता है, पिछले साल जून में जनरल एआई डील वैल्यू बताने वाली पहली सॉफ्टवेयर सेवा कंपनी थी, जब उसने तिमाही में शुद्ध-प्ले जनरल एआई परियोजनाओं में 100 मिलियन डॉलर जीते थे। भारत के सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) सेवा प्रदाताओं ने अभी तक शुद्ध-प्ले जनरल एआई परियोजनाओं से राजस्व का विवरण नहीं दिया है।

हालांकि, गुरुवार को विश्लेषकों के साथ कंपनी की कमाई के बाद की कॉल में मुख्य कार्यकारी जूली स्वीट ने कहा कि कुल मिलाकर खर्च का माहौल वही बना हुआ है। इसलिए, जेन एआई में रुचि रखने वाली कंपनियां कुल मिलाकर खर्च बढ़ाने के बजाय इस सेगमेंट पर अपने खर्च को प्राथमिकता दे रही हैं।

उन्होंने कहा, “फिलहाल, यह अभी भी आम तौर पर वर्तमान बजट के भीतर एक प्राथमिकता की तरह लगता है; और इसलिए, हम देखेंगे कि जनवरी और फरवरी में क्या होता है।” उन्होंने कहा, कंपनियों को पहले डेटा फाउंडेशन और फिर एआई पर खर्च करने पर ध्यान देना होगा।

अगस्त तिमाही में 1 अरब डॉलर की परियोजनाएं

एक्सेंचर ने अगस्त 2024 को समाप्त होने वाले तीन महीनों में जनरल एआई परियोजनाओं में $1 बिलियन की सूचना दी, जिससे उसकी कुल ऑर्डर बुकिंग एक वर्ष में $3 बिलियन हो गई।

इस तिमाही में जनरल एआई बुकिंग कंपनी की 18.7 बिलियन डॉलर की कुल ऑर्डर बुकिंग का 6.4% थी। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, जेन एआई से एक्सेंचर की कुल ऑर्डर बुकिंग लगभग भारत की छठी सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर सेवा कंपनी एलटीआईमाइंडट्री लिमिटेड के वित्त वर्ष 2024 के राजस्व के समान है।

नवंबर 2022 में चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद जनरल एआई ने बोर्डरूम चर्चा में प्रवेश किया। प्रौद्योगिकी केवल एक संकेत के माध्यम से लिखित, ऑडियो और दृश्य रूपों में सामग्री बना सकती है।

जबकि एक्सेंचर जनरल एआई में वृद्धि के बारे में आशावादी है, कम से कम एक विश्लेषक ने कहा कि इससे मूल्य निर्धारण दबाव बढ़ सकता है।

“हमारा मानना ​​है कि आईटी सेवा उद्योग पिछली कुछ तिमाहियों के अनुरूप व्यवसाय के कई क्षेत्रों में मूल्य निर्धारण दबाव का सामना कर रहा है। CY25 के लिए, हमारा मानना ​​है कि बीपीओ और एप्लिकेशन विकास और रखरखाव मूल्य निर्धारण दबाव के साथ-साथ जेनरेटर द्वारा संचालित वृद्धिशील अपस्फीतिकारी ताकतों का अनुभव करना जारी रखेगा। एआई,” बीएमओ कैपिटल मार्केट्स के एक विश्लेषक कीथ बैचमैन ने 5 दिसंबर को एक नोट में लिखा था। “विशेष रूप से, हमारा मानना ​​​​है कि नवीनीकरण चुनौतीपूर्ण होगा क्योंकि ग्राहक ऐतिहासिक मानदंडों की तुलना में कम नवीनीकरण कीमतों की तलाश करेंगे, और संभवतः जेनरेटिव एआई की शक्ति और क्षमताओं में वृद्धि होगी,” बाचमैन ने कहा।

मैक्रोज़ पर रुख बरकरार

भले ही एक्सेंचर की जनरल एआई बुकिंग आशावाद को दर्शाती है, कंपनी ने व्यापक आर्थिक माहौल पर अपना रुख दोहराया।

“हमने Q1 में एक मजबूत शुरुआत की है, हमारे पास Q2 में मजबूत मार्गदर्शन है जो वास्तव में प्रेरित था, यह व्यापक-आधारित था और हमारे जैविक विकास द्वारा संचालित था। उसी समय, आपने जूली को यह कहते हुए सुना, मैक्रो वही रहता है। एक्सेंचर के मुख्य वित्तीय अधिकारी एंजी पार्क ने कहा, “समग्र वातावरण में कोई बदलाव नहीं हुआ है।”

पहली तिमाही में एक्सेंचर का राजस्व क्रमिक रूप से 7.8% बढ़कर 17.69 बिलियन डॉलर हो गया। कंपनी ने अपनी पूरे साल की राजस्व वृद्धि की उम्मीदों को पिछली तिमाही में अनुमानित 3-6% से संशोधित कर 4-7% कर दिया।

कंपनी के विकास पूर्वानुमान में वृद्धि को कर्मचारियों की संख्या में वृद्धि के साथ जोड़ा गया था, जिसे कंपनी के प्रबंधन ने संकेत दिया था कि यह व्यवसाय की गति को दर्शाता है।

एक्सेंचर नवंबर 2024 को 799,000 कर्मचारियों के साथ समाप्त हुआ, जो पिछली तिमाही से 24,000 की वृद्धि है। अधिकांश नियुक्तियाँ भारत में हुईं।

1 दिसंबर को सीएफओ के रूप में कार्यभार संभालने वाले पार्क ने कहा, “हमने पहली तिमाही में लगभग 24,000 लोगों को जोड़ा, जो वास्तव में उस गति को प्रतिबिंबित करता है जो हम अपने व्यवसाय में देखते हैं।” हम देखते हैं और हमें जिन कौशलों की आवश्यकता है, मैं आपको थोड़ा और संदर्भ देना चाहूंगा कि इस तिमाही में हमने पिछली तिमाही के समान ही नियुक्ति देखी, यह भारत में केंद्रित थी।”

कौशल के आधार पर नियुक्ति

मुख्य कार्यकारी स्वीट ने भारत में नियुक्ति का श्रेय कौशल-आधारित क्षमताओं को दिया।

उन्होंने कहा कि कंपनियों के भारत की ओर रुख करने का एक बड़ा कारण कौशल की उपलब्धता है। उन्होंने कहा, “दस साल पहले, यह श्रम मध्यस्थता के बारे में था। आज, यह इन कौशलों को बड़े पैमाने पर प्राप्त करने की क्षमता के बारे में है।”

कम से कम एक विश्लेषक ने कहा कि एक्सेंचर के नतीजे तकनीकी खर्च में बढ़ोतरी को दर्शाते हैं।

“एक्सेंचर के नतीजे तकनीकी खर्च में हालिया बढ़ोतरी को दर्शाते हैं, खासकर जेनएआई रणनीति और कार्यान्वयन परियोजनाओं में। जब आप मानते हैं कि माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट ने अपने पहले वर्ष में 1 बिलियन डॉलर की बिक्री हासिल की है, तो यह पूरी तरह से समझ में आता है कि इस क्षेत्र में सेवाओं पर त्वरित खर्च होगा और एक्सेंचर इस प्रभार का नेतृत्व कर रहा है, “यूएस-आधारित के मुख्य कार्यकारी फिल फ़र्शट ने कहा। एचएफएस रिसर्च, एक आउटसोर्सिंग-अनुसंधान फर्म।

भले ही वार्षिक वृद्धि पूर्वानुमान और कर्मचारियों की संख्या में वृद्धि आशावादी प्रतीत होती है, कंपनी को उम्मीद है कि विदेशी मुद्रा में उतार-चढ़ाव से उसके राजस्व पर नकारात्मक प्रभाव पड़ेगा, जबकि सकारात्मक प्रभाव की उसकी पिछली धारणा इसके विपरीत थी। एक्सेंचर को फरवरी 2025 को समाप्त तिमाही के लिए $16.2-$16.8 बिलियन के राजस्व की उम्मीद है।

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