OpenAI क्यों जीत रहा है: मॉडल गुणवत्ता से अधिक वितरण का महत्व

OpenAI एक ऐसी खास और दुर्लभ बात समझता है, जो सबके सामने होते हुए भी छिपी हुई है। और वो बात वही है जिसे पीटर ड्रकर ने आधी सदी पहले कहा था — किसी भी बिज़नेस का मकसद ग्राहक बनाना होता है।

OpenAI इसलिए नहीं जीतेगा क्योंकि उसके पास सबसे बेहतरीन मॉडल हैं, या सबसे एडवांस्ड चिप्स हैं, या कॉस्ट-परफॉर्मेंस का सबसे अच्छा अनुपात है, या फिर सबसे शानदार प्रोडक्ट है — हालाँकि हमारा मानना है कि ये सब चीज़ें उनके पास हैं। हमारा मानना है कि OpenAI इसलिए जीतेगा क्योंकि वो नए तरह के ग्राहक बनाने में माहिर है, और क्योंकि उसकी डिस्ट्रीब्यूशन रणनीति सबसे ज़्यादा टिकाऊ है।

जब हम सितंबर 2026 में यह लिख रहे हैं, तब intelligence-as-a-service प्रोडक्ट रैंकिंग अब सबसे अहम सवाल नहीं रही। इंटेलिजेंस अब हर जगह है। कोई भी लगभग कुछ भी कर सकता है; लेकिन अभी तक ज़्यादातर लोग ऐसा कर नहीं रहे हैं। क्या आप इस नए व्यवहार को जगा सकते हैं, और क्या आप डिस्ट्रीब्यूशन में बाज़ी मार सकते हैं — यही असली मायने रखता है।

OpenAI के पक्ष में पूरा मामला इसी दलील पर टिका है। AI फ्रंटियर स्केल पर एक टिकाऊ बिज़नेस खड़ा करने के लिए, आपके पास चार लीवर (उपाय) हैं:

नए तरह के व्यवहार पैदा करना
ढेर सारे यूज़र्स तक पहुँचना
अपने प्रोडक्ट की ऐसी प्राइसिंग रखना जो वैल्यू कैप्चर करे
हाई स्विचिंग कॉस्ट होना

चौथा विकल्प तो लगभग खत्म ही हो चुका है। AI फ्रंटियर एक रेड क्वीन्स रेस (Red Queen’s Race) बन चुका है, कम से कम मॉडल लेयर पर तो बिल्कुल। मॉडल्स के बीच स्विच करना इतना आसान हो गया है कि आप काम-दर-काम भी बदल सकते हैं, और हर कोई लगातार बेहतर होता जा रहा है।

तीसरा विकल्प वो है जिसे हर कोई हासिल करना चाहता है। लेकिन फिर से, यह दुनिया बहुत प्रतिस्पर्धी है और OpenAI (और दूसरे भी) कॉस्ट-कंप्यूट फ्रंटियर पर लीड करने के लिए पूरी तरह संकल्पित हैं। इसके लिए वो स्केल की इकोनॉमिक्स, वर्टिकल इंटीग्रेशन और टोकन कॉस्ट घटाने वाली दूसरी रणनीतियों का सहारा ले रहे हैं। प्राइस-टू-परफॉर्मेंस में जो भी लीड करेगा, वो वही होगा जो वैसे भी स्केल पर जीत रहा होगा।

इसका मतलब है कि असली खेल 1 और 2 पर आकर रुकता है। हमारा मानना है कि OpenAI पहले विकल्प में साफ़ तौर पर सबसे बेहतर है:

AI में उनका ट्रैक रिकॉर्ड बहुत मज़बूत है — वो ऐसे सरल और बाद में देखने पर एकदम ज़ाहिर लगने वाले ब्रेकथ्रू ढूँढ निकालते हैं जो उपभोग (consumption) के नए तरीकों को खोल देते हैं

और दूसरे विकल्प में भी वो सबसे आगे हैं:

आज हर AI लैब अपने फर्स्ट-पार्टी प्रोडक्ट्स से आगे बढ़कर डिस्ट्रीब्यूशन को तेज़ी से फैलाने की होड़ में है। और इसे करने के दो तरीके हैं: या तो एक प्लेटफॉर्म बनकर, या पार्टनरशिप के ज़रिए। एक असली प्लेटफॉर्म के रूप में यह करना लंबी अवधि के लिए ज़्यादा फायदेमंद है: राजस्व थोड़ा धीरे आता है, लेकिन जब आता है तो वो कहीं ज़्यादा टिकाऊ और कीमती होता है।

OpenAI के 1 और 2 में बाज़ी मारने की एक गहरी वजह है, और वो यह है कि उनके पास सबसे विस्तृत और संतुलित जनरल इंटेलिजेंस है — और यह सिर्फ़ उनके मॉडल्स में नहीं, बल्कि उनकी कंपनी और उनके कस्टमर बेस में भी झलकता है। वो सबसे व्यापक यूज़र बेस (कंज्यूमर, प्रोज़्यूमर और एंटरप्राइज़) तक पहुँच रखते हैं, उनके पास सबसे गहरा सेल्फ-इम्प्रूविंग टेक स्टैक (अपने प्रोप्राइटरी चिप्स तक) है, और यही कारण है कि वो लगातार वो नए पैटर्न और प्रिमिटिव्स ढूँढ निकालते हैं जो असल में काम करते हैं। वो जीतने वाला AI प्लेटफॉर्म बनाने के लिए लंबी रेस का घोड़ा बन रहे हैं, और यह रणनीति काम कर रही है।

OpenAI अगली बड़ी चीज़ खोजने में सच में माहिर है

OpenAI ने कभी कंज्यूमर कंपनी बनने की योजना नहीं बनाई थी। ChatGPT के लॉन्च के साथ वो इत्तेफ़ाक से इस राह पर आ गए। और यह एक सुखद इत्तेफ़ाक था, क्योंकि वो पल तकनीकी इतिहास के सबसे बड़े मोड़ों में से एक है। अगर उन्होंने ऐसा नहीं किया होता, तो दुनिया आज कुछ और ही होती। AI शायद अभी भी लैब्स और उनके चुनिंदा ग्राहकों के बीच ही सीमित रहता, वो इस रफ़्तार से बेहतर नहीं हो पाता जिस रफ़्तार से हो रहा है, और हम एक “डिफ़ॉल्ट बंद” टाइमलाइन में जी रहे होते, न कि उस अनंत रूप से समृद्ध टाइमलाइन में जो आज हमारे पास है।

सैम ऑल्टमैन ने हाल ही में एक किस्सा सुनाया ChatGPT के लॉन्च के बाद के हफ़्तों का, जब OpenAI में ज़्यादातर लोगों का यही सोचना था, “चलो, यह तो मज़ेदार रहा, लेकिन अब हमें शायद कुछ असली प्रोडक्ट्स बनाने पर ध्यान देना चाहिए। एक चैटबॉट ही तो सब कुछ नहीं हो सकता, है ना?” यह ख़ास तौर पर पीटर थील थे जिन्होंने सैम को समझाया, नहीं, यही सब कुछ है। तुमने एक नई तरह का ग्राहक पैदा कर दिया है। इससे ज़्यादा अहम और कुछ नहीं है।

और बात सिर्फ़ ChatGPT तक सीमित नहीं है: OpenAI को इसका श्रेय मिलना चाहिए कि वो उन ब्रेकथ्रू पैटर्न और प्रिमिटिव्स को ढूँढने में आम तौर पर माहिर है जो सच में मायने रखते हैं, और जो यूज़र व्यवहार के नए तरीकों को जगाते हैं। बेन हायलैक ने हाल ही में अपने एक लेख में इसे बहुत अच्छे से समझाया: “OpenAI ‘अगली बड़ी चीज़’ खोजने का (लगभग) अजेय बादशाह है। वो हमेशा आपकी सोच से कहीं ज़्यादा सरल होती है और बाद में देखने पर एकदम ज़ाहिर लगती है।” GPT चैट इंटरफ़ेस, रीज़निंग, टूल कॉलिंग और Computer Use — ये सभी बड़े ब्रेकथ्रू थे जिन्होंने तकनीक की दिशा को सरल और केंद्रित किया, और उसे इस्तेमाल करने लायक बनाया। एक बड़ा अपवाद जहाँ OpenAI ब्रेकथ्रू लीडर नहीं था, वो कोडिंग थी, और उसमें भी उन्होंने बखूबी अपनी जगह बना ली।

वो इसमें इतने माहिर क्यों हैं? हो सकता है शुरुआती सालों में उनके पास वो जादुई हुनर रहा हो; कोई भी उस संस्थापक ऊर्जा और जादू को ठीक-ठीक शब्दों में बयां नहीं कर सकता जो ऐसी चीज़ें पैदा करता है। लेकिन समय के साथ, यह साफ़ तौर पर एक ऐसा हुनर बन गया है जिसे उन्होंने तराशा है। इसके तीन अहम पहलू हैं:

वो एक ऐसी कंपनी की तरह सोचते और काम करते हैं जो प्लेटफॉर्म बनना चाहती है। “प्लेटफॉर्म” एक भारी-भरकम शब्द है और हम इस पर थोड़ी देर में विस्तार से बात करेंगे, लेकिन यह एक ऐसी कंपनी है जो सच में मानती है कि उसके यूज़र्स समझदार हैं, और सावधानी से तय की गई सीमाओं के भीतर अपने फ़ैसले ख़ुद ले सकते हैं।
वो टेक्निकल डेप्थ पर दोगुना दांव लगा रहे हैं, यानी वो अपने स्टैक की हर गहरी परत को अपना बनाने या कंट्रोल करने की कोशिश कर रहे हैं, और उन प्लेटफॉर्म प्रिमिटिव्स को लगातार निखार रहे हैं जिनकी उनके यूज़र्स को बिल्डिंग ब्लॉक्स के रूप में ज़रूरत होती है।
और शायद सबसे बड़ी बात, उनके पास ज़बरदस्त कंज्यूमर ब्रेड्थ है। लोगों की निजी और प्रोफ़ेशनल ज़िंदगी में कंज्यूमर्स और यूज़ केसेस की विविधता के मामले में वो आज भी सबसे आगे हैं।

उनका इस्तेमाल करने वाले लोगों की यह विविधता यहाँ का सबसे अनदेखा किया जाने वाला कारक है। जैसा हायलैक सरल शब्दों में कहते हैं: “Computer use” [उदाहरण के लिए] एक बहुत ही सामान्य और गैर-विशिष्ट चीज़ है। इसमें बेहतर होने के लिए, आपको अपनी इंटेलिजेंस को आम तौर पर बढ़ाना होगा। कई डोमेन में, कई वर्कफ़्लो में।” लोग लगातार इस बात को कम आंकते हैं कि किसी विशिष्ट समाधान से सामान्य समाधान तक पहुँचना कितना मुश्किल है। लेकिन आप जो सरल और ज़ाहिर (बाद में देखने पर) चीज़ खोजते हैं, जो (समस्याओं के रूप में) सामान्य और गैर-विशिष्ट होती है, वो आमतौर पर उसी सामान्य समाधान के पीछे भागने से ही मिलती है।

तो ज़्यादा कंपनियाँ “सामान्य समाधान” के पीछे क्यों नहीं भागतीं? क्योंकि ऐसा करना वाकई काफी महंगा पड़ता है, और यह किसी फोकस्ड प्रोडक्ट ऑर्गनाइज़ेशन को चलाने के ज़्यादातर बेस्ट प्रैक्टिसेस के खिलाफ जाता है। आपको ग्राहकों, उनके व्यवहार और कार्यों की बेहद विस्तृत श्रृंखला से इनपुट लेने होंगे, उन्हें मूल रूप से वो सब कुछ करने देना होगा जो वो करना चाहते हैं, ताकि किसी प्रोडक्ट में विशिष्ट प्रगति करने के बजाय आप किसी डोमेन में सामान्य प्रगति कर सकें।

इसका मतलब है कि आपके प्रोडक्ट में “सामान्य ज्ञान” (general knowledge) जोड़ने की क्षमता दरअसल आपकी डिस्ट्रीब्यूशन रणनीति पर निर्भर करती है। यह बात पहली नज़र में समझ नहीं आती, लेकिन बेहद अहम है, और OpenAI इसे अच्छी तरह समझता है।

आप हर किसी को, बड़े पैमाने पर, “ठीक वही जो मैं चाहता हूँ” (जो कि बहुत कस्टम, विशिष्ट और नखरे वाली चीज़ हो सकती है) कैसे दे सकते हैं?

इसके मूल रूप से तीन तरीके हैं। आप इसे एक स्टैंडअलोन प्रोडक्ट के रूप में दे सकते हैं, पार्टनरशिप के ज़रिए दे सकते हैं, या इसे एक प्लेटफॉर्म के रूप में पेश कर सकते हैं।

स्टैंडअलोन प्रोडक्ट्स में एक फायदेमंद सीमा होती है, यानी आपके प्रोडक्ट को स्वाभाविक रूप से यूज़र को “जो चाहे वो करने” देना होगा (यानी ChatGPT से कुछ भी पूछना), इसलिए आप सच में पूरा कस्टमर एक्सपीरियंस बना रहे होते हैं — प्रोडक्ट को उनके हाथों तक पहुँचाने से लेकर उन्हें रोज़ाना उसका इस्तेमाल करते देखने तक।
पार्टनरशिप के ज़रिए डिस्ट्रीब्यूशन का फायदा यह है कि पार्टनर आपको ढेर सारे यूज़ केसेस में तेज़ी से बहुत बड़ी पहुँच देते हैं। लेकिन अंततः यह पार्टनर ही होता है जो ग्राहक की “मुझे जो चाहिए” वाली प्रवृत्ति को नियंत्रित और निर्देशित करता है। इसलिए, लंबी अवधि में, न सिर्फ़ वे आकर्षक आर्थिक फायदे खुद हड़प लेंगे, बल्कि यूज़र अंततः क्या कर पाएगा और क्या सीखा जाएगा, इसका कंट्रोल भी उन्हीं के पास होगा। इसके अलावा, आपके ग्राहकों को यह पता भी नहीं होगा कि इसके पीछे आपकी तकनीक है, इसलिए आपको उनसे कोई भरोसा या सद्भावना नहीं मिलती।
प्लेटफॉर्म के रूप में डिस्ट्रीब्यूशन का मतलब है कि लोग आपके ऊपर जो चाहें वो बना सकते हैं। यह धीमा प्रोसेस है, क्योंकि आपको “मुझे जो चाहिए” को सपोर्ट करने वाले सभी नए प्रोडक्ट्स को शुरू से बनाना होगा। लेकिन एक बार स्थापित होने के बाद यह बेहद ताकतवर होता है, क्योंकि भले ही राजस्व धीरे आए या कम टेक रेट पर आए, आपने दुनिया के बारे में सीखने का एक सच में ताकतवर लूप बना लिया होता है। जैसे-जैसे यूज़र्स आपके प्रिमिटिव्स और पैटर्न इस्तेमाल करते हैं, वो आपको दुनिया के बारे में और इस बारे में सिखाते हैं कि लोग आपसे क्या चाहते हैं। यह “कस्टमर डेटा पर ट्रेनिंग” वाले मायने में नहीं है, बल्कि इस मायने में है कि “प्रिमिटिव्स उस क्षेत्र का बेहतर नक्शा बन जाते हैं”।

https://x.com/GavinSBaker/status/2100240010695827959

काफी लंबे समय में, प्रोडक्ट्स आते-जाते रहते हैं, पार्टनरशिप के समीकरण बदलते हैं, और उम्मीदों के मुकाबले उनकी आर्थिक स्थिति निराश कर सकती है। लेकिन OpenAI एक टिकाऊ प्लेटफॉर्म बनाने की अपनी धुन में बार-बार वापसी करता रहता है। और वो जो कर रहे हैं, वो काम कर रहा है।

असली प्लेटफॉर्म दुर्लभ होते हैं, लेकिन उनके लायक होते हैं

प्लेटफॉर्म बनाना मुश्किल है, और उनके बारे में सोचना-समझना भी मुश्किल है। उन्हें परिभाषित करना भी आसान नहीं है!

आम तौर पर हमारे दिमाग में प्लेटफॉर्म का एक व्यापक, धुंधला सा खयाल होता है कि “प्लेटफॉर्म लोगों को उनकी ख़ास ज़रूरत के हिसाब से चीज़ें बनाने देते हैं।”

सॉफ्टवेयर में, ऐसा करने के कुछ तरीके हैं। उन्नीस साल पहले, मार्क ने एक निबंध लिखा था जिसका नाम था “Three kinds of platforms you meet on the internet” (इंटरनेट पर मिलने वाले तीन तरह के प्लेटफॉर्म), जो आज भी उतना ही उपयोगी है। मार्क की परिभाषा है: “एक ‘प्लेटफॉर्म’ वह सिस्टम है जिसे बाहरी डेवलपर्स — यानी यूज़र्स — प्रोग्राम कर सकते हैं और इसलिए कस्टमाइज़ कर सकते हैं, और इस तरह इसे उन अनगिनत ज़रूरतों और निश (niche) के अनुसार ढाला जा सकता है जिनकी कल्पना प्लेटफॉर्म के मूल डेवलपर्स ने शायद कभी नहीं की होगी, और जिनके लिए उनके पास समय भी नहीं होता।”

ये “तीन प्रकार” कंप्यूटर को व्यवस्थित करने के तीन अलग-अलग तरीकों से मेल खाते हैं ताकि यूज़र को वो कस्टम नतीजा मिले जो वो चाहता है। इन्हें बनाना क्रमशः मुश्किल होता जाता है (जैसे-जैसे आप 1 से 3 की ओर बढ़ते हैं), लेकिन जिस तरह के व्यवहार और निर्माण को ये खोलते हैं, वो कहीं ज़्यादा जादुई होता है।

टाइप 1 वो है जिसे हम आज “Headless” कहते हैं — यूज़र्स को API के ज़रिए किसी उपयोगी चीज़ तक पहुँच देना (जैसे उस दौर का Flickr, या आज Stripe जैसी कीमती कंपनियाँ भी इसी में आएँगी।)
टाइप 2 में वो इस्तेमाल होता है जिसे आप “Plugins” कहते हैं: जैसे पुराना Facebook प्लेटफॉर्म, या आज के ज़्यादातर Shopify या HubSpot ऐप्स। आपके पास एक कोर सर्विस होती है जो यूज़र्स की 80% ज़रूरतें पूरी करती है, और फिर कस्टम ऐप्स होते हैं जो अपने सर्वर पर चलते हैं, और शायद किसी ऐप स्टोर के ज़रिए मैनेज होते हैं, जो यूज़र्स को वो कस्टम अनुभव देते हैं जो वो चाहते हैं।
टाइप 3 सबसे अहम है: यह एक असली रनटाइम एनवायरनमेंट है जिसे लोग प्रोग्राम करके जो चाहें वो बना सकते हैं। इन्हें बनाना सच में, सच में बहुत मुश्किल है, लेकिन जब ये काम करते हैं तो असली जादू दिखाते हैं। iOS, AWS, Ethereum, और हाल ही में Cloudflare इसके कुछ उदाहरण हैं।

आज AI के बारे में दिलचस्प बात यह है कि एक मायने में सभी मॉडल कंपनियाँ और इन्फरेंस प्रोवाइडर्स यह दावा कर सकते हैं कि वो “टाइप 3 प्लेटफॉर्म” का काम कर रहे हैं। (मॉडल एक तरह के रनटाइम हैं, जिन्हें कस्टम निर्देशों से प्रॉम्प्ट किया जाता है!) लेकिन सिर्फ़ मॉडल नया व्यवहार पैदा नहीं कर सकते, और न ही वो इतने सुरक्षित (defensible) हैं। जैसा हमने कोडिंग में देखा, जहाँ हार्नेस भी उतना ही मायने रखता है, यहाँ असल में सीमाओं और प्रिमिटिव्स का सुपरस्ट्रक्चर मायने रखता है। हम आपको इसके पीछे का एक सैद्धांतिक और एक व्यावहारिक कारण बताते हैं।

सैद्धांतिक कारण यह है कि अगर आप उन बाद में ज़ाहिर लगने वाले पैटर्न और प्रिमिटिव्स को खोजना चाहते हैं जो मायने रखते हैं, तो आपको अपने यूज़र्स के इस्तेमाल, उनके अलिखित ज्ञान (tacit knowledge) और आज़माइश-और-गलती (trial-and-error) की जितनी हो सके उतनी व्यापक श्रृंखला के संपर्क में आना होगा, ताकि आप एक विशिष्ट प्रोडक्ट (एक लोकल ब्रेकथ्रू) से विकसित होकर एक सामान्य प्रोडक्ट (एक ग्लोबल ब्रेकथ्रू) बन सकें। और ऐसा करने का सबसे शुद्ध तरीका है कि आप उन्हें वो मनमाने निर्देश (यानी कोड) लिखने दें जो वो करना चाहते हैं। सुरक्षा, एक्सेस, डेटा स्ट्रक्चर और सीमाओं को सही करना एक बहुत बड़ा काम है जिसे “प्रोडक्ट-ओरिएंटेड” कंपनियाँ प्राथमिकता देने में मुश्किल महसूस करती हैं; सिर्फ़ सच में समर्पित लोग ही इस मंज़िल तक पहुँच पाएँगे।

और अभी AI के लिए व्यावहारिक कारण यह है कि एजेंट्स को उपयोगी बनने के लिए, उन्हें कोड लिखना होगा। यह शायद पहली नज़र में समझ न आए, लेकिन पिछले एक साल में हमने यही सीखा है। यह देखते हुए कि AI मॉडल कोड लिखने में कितने शानदार हैं, वो रोज़मर्रा के नॉलेज वर्क में टूल्स को कॉल करने और निर्देशों को लागू करने में हैरान करने जितने कमज़ोर हैं — जब तक कि आप खेल का रुख न पलट दें और कहें, “एक प्रोग्राम लिखो जो ये काम करे”, और फिर वो इसमें कमाल कर देते हैं। एंटरप्राइज़ AI अपनाने में अभी एक बड़ा खुला सवाल यह है कि “लोग और संगठन इसे सुरक्षित रूप से कैसे सपोर्ट करेंगे?” और आपको शायद उन लोगों पर दांव लगाना चाहिए जिनकी सोच प्लेटफॉर्म वाली है।

अभी के सबसे बड़े खुले सवालों में से एक यह है कि AI स्टैक की विभिन्न परतों पर किस तरह के नेटवर्क इफ़ेक्ट, स्विचिंग कॉस्ट और अन्य सुरक्षा कवच (moats) उभरेंगे। अभी के लिए, मॉडल लेयर चौंकाने वाली हद तक बदला जा सकने वाला (substitutable) बना हुआ है। एक आम धारणा है कि “मल्टीप्लेयर मोड” (जैसे प्रोजेक्ट्स पर सहयोग, दोस्तों के एजेंट्स द्वारा आपके एजेंट्स पर भरोसा किया जाना) बिज़नेस मॉडल को सुरक्षित बनाने के कुछ अच्छे गुण रखता है, लेकिन इसने अभी तक टोकन खर्च के साथ हम जो “ज़्यादा इस्तेमाल, कम लागत” की होड़ देख रहे हैं, उस पर कोई खास असर नहीं डाला है। जो मुख्य सवाल मायने रखता है वो यह नहीं है कि “क्या आपका मॉडल यूज़र्स को रोके रखता है”, बल्कि यह है कि “क्या आप नया व्यवहार पैदा कर रहे हैं?” जैसा स्टीव होउ ने अच्छी तरह कहा: “जो इलास्टिसिटी मायने रखती है वो मॉडल्स के बीच प्रतिस्थापन की इलास्टिसिटी नहीं, बल्कि AI की कुल माँग की इलास्टिसिटी है।”

पैटर्न-मैचिंग कभी परफेक्ट नहीं होती, लेकिन अगर पिछले चार सालों का AI कोई संकेत है, तो आम लोगों द्वारा AI के सुरक्षित, मल्टीप्लेयर इस्तेमाल में अगले बड़े ब्रेकथ्रू उन आत्मज्ञान के पलों से निकलेंगे जहाँ हम इंटेलिजेंट मॉडल्स, कंप्यूटिंग प्रिमिटिव्स और व्यवहार पैटर्न की बेहतरीन परतें खोजेंगे, और कुछ सरल व ज़ाहिर सामने आएगा। यह उन स्टार्टअप्स से आ सकता है जो मॉडल कंपनियों को प्लेटफॉर्म मानकर उन पर निर्माण कर रहे हैं; या यह ख़ुद मॉडल कंपनियों से आ सकता है। दोनों ही स्थितियों में, OpenAI साफ़ तौर पर इसे पावर करना और यूज़र्स तक पहुँचाना चाहता है।

प्रचुरता की दुनिया में, कारण और प्रभाव उल्टा हो जाता है

पुरानी आदतें आसानी से नहीं जातीं। किसी AI फ्रंटियर लैब का एक बिज़नेस के रूप में विश्लेषण करने के आम तरीकों में, आप प्रतिस्पर्धात्मक लाभ आंकने के लिए हर तरह की ज़ाहिर चीज़ों को देख सकते हैं: किसके पास सबसे अच्छे मॉडल हैं? किसके पास सबसे अच्छे चिप्स हैं? किसका कॉस्ट-परफॉर्मेंस सबसे बेहतर है? किसके प्रोडक्ट सबसे शानदार हैं?

ज़ाहिर है, ये सब आज भी मायने रखते हैं। लेकिन प्रचुर इंटेलिजेंस, जो कहीं भी ऑन-डिमांड उपलब्ध हो वाली दुनिया में, अगर हम सोचते हैं कि ये सब चीज़ें होने का मतलब है कि आप जीत जाएंगे, तो हम शायद कारण और प्रभाव को उल्टा समझ रहे हैं। हमारा मानना है कि भविष्य में, OpenAI के पास सबसे अच्छे मॉडल, चिप्स और प्रोडक्ट इसलिए होंगे क्योंकि उसका डिस्ट्रीब्यूशन सबसे बेहतर है, न कि इसके उलट। उन्होंने अब तक पर्याप्त कंप्यूट जुटाने, मॉडल्स को बेहद प्रभावी ढंग से ट्रेन करने, Jalapeno को एक ऑप्टिमाइज़्ड चिप के रूप में विकसित करने, और AI विकल्पों के बीच प्रतिस्पर्धात्मक अंतर ला सकने वाली अन्य व्यावहारिक चीज़ों को लेकर शानदार फ़ैसले लिए हैं। लेकिन भविष्य में, हमारा मानना है कि वो इसलिए जीतते रहेंगे क्योंकि वो दुनिया के बारे में जानकारी इकट्ठा करने की अग्रिम पंक्ति में बने रहेंगे — अपने नए-नए जागे यूज़र्स से, और वहीं से ख़ुद को बेहतर बनाते रहेंगे।

नए प्रोडक्ट और मॉडल ऑफ़रिंग एक-दो हफ़्ते के लिए सबका ध्यान खींच सकते हैं, लेकिन लंबी अवधि में हम OpenAI को उन चीज़ों में अपनी लीडरशिप छोड़ते हुए नहीं देखते जो सच में मायने रखती हैं:

उन्होंने प्रमुख कंज्यूमर ब्रांड और यूज़र्स की व्यापक विविधता को बरकरार रखा है
उन्होंने यूज़र व्यवहार के नए तरीकों को जगाया है, जो बाद में देखने पर एकदम ज़ाहिर लगते हैं और संभावनाओं के खेल को बदल देते हैं
उन्होंने अपने मॉडल ऑफ़रिंग में “सबसे अच्छे मॉडल, सबसे अच्छी कीमत” की सीमा को आगे बढ़ाया है
उनका “फ्लाईव्हील” कभी नहीं रुकता, और सब कुछ एक साथ बेहतर होता जाता है

सैम OpenAI की भविष्य की प्रोडक्ट स्थिति को सिर्फ़ दो ऑफ़रिंग के रूप में बताते हैं: या तो आप जो चाहें वो बना सकते हैं, या फिर आप बस ChatGPT से बात कर सकते हैं। किसी प्रोडक्ट में असली प्रचुरता ऐसी ही दिखती है। आप या तो बिल्कुल वही बता सकते हैं जो आप चाहते हैं और जो आपकी मदद करेगा और वो आपको मिल जाएगा, या फिर आप इस पर लौट सकते हैं कि “या मैं बस इस टेक्स्ट बॉक्स से बात कर सकता हूँ और तय कर सकता हूँ कि मुझे कहाँ जाना है।”

वह प्रचुरता आज, इस वक्त, आम तौर पर उपलब्ध है। लोगों का एक बहुत छोटा समूह है जो अपनी ज़िंदगी की हर चीज़ के लिए AI का बेधड़क इस्तेमाल कर रहा है; और लोगों का एक कुछ बड़ा और व्यापक समूह है जो नियमित रूप से ChatGPT का इस्तेमाल कर रहा है। अभी उन्हें ग्राहक के रूप में जगाया नहीं गया है। यह काम कौन करेगा?

हमारा मानना है कि OpenAI जानता है कि यह कैसे करना है।