सार:
Apple ने हाल ही में आंतरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों के उपयोग की लागत पर सख्त नियंत्रण रखना शुरू कर दिया है। मामले से परिचित लोगों का हवाला देते हुए कई मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, ऐप्पल ने अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीति को आगे बढ़ाते हुए बढ़ते परिचालन खर्चों को नियंत्रित करने की उम्मीद में कुछ कर्मचारियों के एआई उपयोग बजट को कम कर दिया है।
यह बताया गया है कि Apple ने इस साल अक्टूबर में कुछ इंजीनियरिंग टीमों के AI उपयोग कोटा को US$300 से घटाकर US$200 प्रति दिन कर दिया है। साथ ही, कंपनी संबंधित खर्चों को और कम करने के विकल्पों का भी अध्ययन कर रही है, और भविष्य में कुछ इंजीनियरिंग टीमों की दैनिक सीमा को घटाकर $100 किया जा सकता है।
इंजीनियरिंग विभाग के अलावा, Apple की कई गैर-इंजीनियरिंग टीमों ने पहले $100 की दैनिक उपयोग सीमा लागू की है। रिपोर्ट्स के मुताबिक, कंपनी ने कुछ टीमों के लिए कोटा घटाकर 25 अमेरिकी डॉलर प्रतिदिन करने पर चर्चा की है। जिन कर्मचारियों को वास्तव में अपना काम पूरा करने के लिए एआई संसाधनों के उच्च कोटा की आवश्यकता है, ऐप्पल उन्हें वरिष्ठ प्रबंधकों से अतिरिक्त कोटा के लिए आवेदन करने की अनुमति देगा।
इन बजटों का उपयोग मुख्य रूप से जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल द्वारा उपभोग की जाने वाली टोकन लागतों के भुगतान के लिए किया जाता है। टोकन टेक्स्ट, कोड और अन्य डेटा को संसाधित करते समय एआई मॉडल द्वारा उपयोग की जाने वाली गणना इकाई है। यह वर्तमान मुख्यधारा एआई सेवाओं के लिए एक महत्वपूर्ण बिलिंग आधार भी है। सॉफ़्टवेयर विकास प्रक्रिया में एआई-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग टूल के व्यापक उपयोग के कारण, इंजीनियरों के पास आमतौर पर उच्च उपयोग कोटा होता है।
वर्तमान में, Apple के आंतरिक कर्मचारी विभिन्न प्रकार की मुख्यधारा की कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाओं का उपयोग कर सकते हैं, जिनमें एंथ्रोपिक का क्लाउड, OpenAI का ChatGPT, और Google का जेमिनी और अन्य प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं। लागत को और कम करने के लिए, कुछ टीमों को सस्ते मॉडल का उपयोग करने या एआई समाधानों को प्राथमिकता देने के लिए प्रोत्साहित किया गया है जो सीधे स्थानीय उपकरणों पर चल सकते हैं।
यह समझा जाता है कि पिछले वर्ष में, जैसे-जैसे एआई प्रोग्रामिंग सहायकों की क्षमताओं में सुधार जारी रहा है, सिलिकॉन वैली प्रौद्योगिकी उद्योग में तथाकथित "टोकन मैक्सिंग" घटना सामने आई है, जिसमें कर्मचारी विकास दक्षता में सुधार के लिए बड़े पैमाने पर एआई संसाधनों का उपयोग करते हैं। कुछ कंपनियों ने कर्मचारियों के एआई उपयोग की तुलना करने के लिए आंतरिक रैंकिंग भी स्थापित की है। हालाँकि, जैसे-जैसे एआई से संबंधित खर्च तेजी से बढ़ रहा है, अधिक से अधिक कंपनियां इस बात का पुनर्मूल्यांकन करने लगी हैं कि क्या ये निवेश उत्पादकता में पर्याप्त रिटर्न उत्पन्न कर सकते हैं।
एप्पल के समायोजन पर आंतरिक कर्मचारियों की मिली-जुली प्रतिक्रिया रही है। कुछ कर्मचारियों का मानना है कि $300 की पिछली दैनिक सीमा पहले से ही काफी ढीली थी, और कई लोग वास्तव में ऊपरी सीमा का उपयोग करने के करीब भी नहीं आए थे, इसलिए नए नियमों का दैनिक कार्य पर सीमित प्रभाव पड़ता है। लेकिन अन्य लोग इसे व्यापक लागत-नियंत्रण योजना के हिस्से के रूप में देखते हैं और इस बात को लेकर चिंतित हैं कि क्या यह भविष्य में संगठनात्मक परिवर्तन या अन्य लागत-बचत उपायों के साथ होगा।
रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि Apple की कुछ व्यावसायिक इकाइयों ने परिचालन दक्षता का मूल्यांकन करने के लिए हाल ही में बाहरी सलाहकारों को पेश किया है। एआई बजट को सख्त करने के साथ-साथ, कुछ कर्मचारियों ने भविष्य की पुनर्गठन योजनाओं के बारे में अनुमान लगाया है। हालाँकि, वर्तमान में इस बात का कोई सबूत नहीं है कि Apple ने प्रासंगिक छंटनी योजनाएँ तैयार की हैं।
यह ध्यान देने योग्य है कि Apple का समग्र R&D व्यय लगातार बढ़ रहा है। कंपनी के नवीनतम वित्तीय आंकड़ों से पता चलता है कि वित्तीय वर्ष 2026 में अनुसंधान एवं विकास व्यय में साल-दर-साल काफी वृद्धि हुई है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बुनियादी ढांचे का निर्माण लागत वृद्धि को बढ़ाने वाले महत्वपूर्ण कारकों में से एक है। इसका मतलब यह है कि Apple ने अपने AI रणनीतिक लेआउट को धीमा नहीं किया है, बल्कि अधिक परिष्कृत लागत प्रबंधन पद्धति की तलाश कर रहा है।
विश्लेषकों का मानना है कि एप्पल का यह कदम दर्शाता है कि प्रौद्योगिकी उद्योग एआई निवेश के अधिक तर्कसंगत चरण में प्रवेश कर रहा है। शुरुआती दौर में बड़े पैमाने पर निवेश और तेजी से विस्तार का अनुभव करने के बाद, कंपनियों ने रिटर्न की वास्तविक दरों पर अधिक ध्यान देना शुरू कर दिया और आंतरिक एआई संसाधनों के उपयोग के लिए सख्त प्रबंधन तंत्र स्थापित करना शुरू कर दिया। उत्पादों और व्यावसायिक प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण को बढ़ावा देना जारी रखते हुए, उच्च परिचालन लागत को कैसे नियंत्रित किया जाए यह पूरे उद्योग के सामने एक नया मुद्दा बनता जा रहा है।
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