AI संचालन: क्लाउड के शुरुआती दिनों जैसा, असली प्रतिस्पर्धा अब संचालन में

पिछले दो वर्षों में, AI के आसपास अधिकांश शोर मॉडल दौड़ पर केंद्रित रहा है – किसका मॉडल बड़ा, तेज़ या बेंचमार्क पर बेहतर स्कोर कर रहा है। लेकिन जैसे-जैसे AI पायलट से उत्पादों और वर्कफ़्लो के मूल में जा रहा है, क्लाउड के शुरुआती दिनों का एक परिचित पैटर्न फिर से उभर रहा है: सिस्टम पहले से कहीं अधिक प्रोग्राम करने योग्य हैं, लेकिन उन्हें चलाना भी बहुत कठिन है। इसका मतलब है कि अब हम जानते हैं कि AI में सबसे महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धा कहाँ स्थानांतरित हो रही है: "सर्वश्रेष्ठ" मॉडल रखने से लेकर AI को विश्वसनीय, कुशल और सुरक्षित रूप से बड़े पैमाने पर संचालित करने तक।

वास्तविक दुनिया के टेलीमेट्री डेटा से स्पष्ट तस्वीर बनती है: लगभग 20 में से 1 AI अनुरोध विफल हो जाता है जब एप्लिकेशन स्केल तक पहुँचते हैं, और इनमें से अधिकांश विफलताएँ मॉडल बग या खराब सटीकता के बजाय क्षमता सीमाओं जैसे दर सीमा, कोटा और समवर्ती कैप से उत्पन्न होती हैं। प्रति अनुरोध भेजे जाने वाले डेटा की मात्रा भी बढ़ रही है; मीडियन उपयोगकर्ताओं ने अपने टोकन उपयोग को दोगुना से अधिक कर दिया है, जबकि भारी उपयोगकर्ताओं ने कई गुना वृद्धि देखी है। यह वृद्धि अधिक महत्वाकांक्षी AI उपयोग मामलों का लक्षण है और लागत और IT बुनियादी ढाँचे के तनाव का प्रत्यक्ष चालक है।

एशिया-प्रशांत क्षेत्र में, विशेष रूप से ASEAN में, संरचनात्मक दबाव देखे जा रहे हैं: AI अपनाने में तेजी आ रही है, लेकिन संचालन परिपक्वता असमान है। सिंगापुर शासन और अवलोकन में आगे है, जबकि इंडोनेशिया, मलेशिया और थाईलैंड जैसे बाजार तैनाती में तेजी से आगे बढ़ रहे हैं, अक्सर AI को ग्राहक-सामना करने वाली सेवाओं में धकेल रहे हैं जबकि संचालन प्रथाएँ पीछे छूट रही हैं। यह अंतर पहले से ही परिचालन और लागत ऋण पैदा कर रहा है जिसे बाद में सुलझाना कठिन होगा।

AI के विकास के साथ, चार प्रमुख अनुशासन हैं जो टीमों को अपनाने चाहिए: दृश्यता और आरोपण स्थापित करना, नियंत्रण और सुरक्षा उपाय लागू करना, आपूर्ति बढ़ाने से पहले GPU उपयोग को अनुकूलित करना, और लागत प्रबंधन को मुख्य प्रक्रिया में शामिल करना। दृश्यता के बिना, टीमें यह नहीं देख सकतीं कि GPU घंटे और टोकन कैसे विशिष्ट एप्लिकेशन, टीमों और उपयोग मामलों से मैप होते हैं। नियंत्रण के बिना, AI सिस्टम उतनी ही क्षमता का उपभोग करेंगे जितनी आप उन्हें देते हैं, जिससे अनियंत्रित खर्च और अप्रत्याशित प्रदर्शन होता है।

अंततः, AI में असली प्रतिस्पर्धा मॉडल की श्रेष्ठता से संचालन उत्कृष्टता की ओर स्थानांतरित हो रही है। जो टीमें AI को विश्वसनीय, कुशल और सुरक्षित रूप से बड़े पैमाने पर संचालित कर सकती हैं, वे लंबे समय में जीतेंगी। यह क्लाउड कंप्यूटिंग के शुरुआती दिनों की याद दिलाता है, जहाँ सफलता के लिए संचालन अनुशासन महत्वपूर्ण था। अब समय आ गया है कि AI नेता इन अनुशासनों को अपनाएँ और अपनी टीमों को स्थायी सफलता के लिए तैयार करें।