जेमिनी बनाम जीपीटी,गूगल द्वारा डेवलपर्स को लुभाने के कारण भारत पर विशेष ध्यान

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में Google की अधिकांश सफलता या विफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि तत्काल भविष्य में इसका भारतीय बाजार कैसा रहेगा। यह डेवलपर्स, सलाहकारों और विश्लेषकों के बीच समान रूप से एक आम धारणा थी, यहां तक ​​कि Google के सीईओ सुंदर पिचाई ने मंगलवार को दुनिया को यह समझाने में दो घंटे बिताए कि खोज दिग्गज जेनेरिक जेनएआई वर्चस्व की दौड़ में निष्क्रिय नहीं थे।

क्यों? ठीक है, एक के लिए, Google मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम (एंड्रॉइड), ब्राउज़र (क्रोम) और ईमेल एजेंटों (जीमेल) में अपने प्रमुख बाजार हिस्सेदारी का उपयोग अपने जेमिनी लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) पर आधारित एआई अनुप्रयोगों को सामने रखने के लिए कर रहा है। इसके सभी ग्राहक. एंड्रॉइड पर, यह लाइव ट्रांसक्रिप्शन, सारांश, फोटो और वीडियो संपादन और बहुत कुछ के साथ ऐसा कर रहा है; क्रोम और जीमेल पर, यह जेमिनी को सीधे पहुंच योग्य पॉप-अप साइडबार के रूप में रखकर कर रहा है - प्रत्येक उपयोगकर्ता अनुभव में बारीकी से एकीकृत।

जीमेल और यूट्यूब दोनों के दुनिया भर में 1.8 बिलियन से अधिक उपयोगकर्ता हैं, जबकि एंड्रॉइड के 4 बिलियन उपयोगकर्ता हैं। भारत में, इसके 800 मिलियन सक्रिय स्मार्टफ़ोन में से लगभग 97% Android पर चलते हैं। हालाँकि जीमेल संख्याएँ पूर्ण नहीं हैं, बाज़ार डेटा से पता चलता है कि भारत का 83% ईमेल उपयोग जीमेल के माध्यम से होता है। 460 मिलियन से अधिक मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं के साथ भारत YouTube का सबसे बड़ा भूगोल भी है। ये सभी भारत को Google के लिए अपने AI उत्पादों के विपणन के लिए रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण भूगोल बनाते हैं और बदले में, अपने प्रमुख उद्योग प्रतिद्वंद्वियों से मुकाबला करते हैं।

Google के भारत पर ध्यान केंद्रित करने का दूसरा कारण उसके डेवलपर आधार पर होगा। दुनिया के सबसे बड़े डेवलपर समुदाय GitHub पर, भारत में 31 दिसंबर तक 13 मिलियन से अधिक डेवलपर्स थे - जो अमेरिका के बाद दूसरे स्थान पर था, जिसकी संख्या लगभग 20 मिलियन थी। स्वाभाविक रूप से, भारत के डेवलपर्स, चाहे वे भारतीय मूल के हों या भारत में स्थित हों, मूलभूत एआई मॉडल और निर्माण उपकरण अपनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे जो बिग टेक को उपभोक्ता और उद्यम तकनीकी उद्योगों दोनों के केंद्र में रखते हैं।

निश्चित रूप से, एक मूलभूत एआई मॉडल वह आधार है जिस पर एआई उप-मॉडल और एप्लिकेशन बनाए जाते हैं। मूलभूत मॉडलों में ओपनएआई का जीपीटी (जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर), मेटा का लामा और गूगल का जेमिनी समेत अन्य शामिल हैं। इन मॉडलों को सफलतापूर्वक तैनात करने के लिए डेवलपर और एप्लिकेशन समर्थन महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से उन्हें प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए आवश्यक गणना और क्लाउड बुनियादी ढांचे की भारी लागत को देखते हुए।

एक प्रमुख उदाहरण यह है कि शुरुआत में जीपीटी-3 पर निर्मित चैटजीपीटी ने ओपनएआई के लिए मुख्यधारा की पहचान कैसे बनाई और जेनरेटिव एआई को जन-जन तक पहुंचाया-जिससे उद्यम की रुचि जगी। भारत में, जेनेरिक एआई की मांग धीरे-धीरे बढ़ रही है, भारत की सबसे बड़ी आईटी सेवा फर्म, टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज (टीसीएस) के मुख्य कार्यकारी के. क्रिथिवासन ने 12 अप्रैल को कहा कि कंपनी को वित्त वर्ष 24 के दौरान जेनेरिक एआई अनुबंधों में 900 मिलियन डॉलर प्राप्त हुए थे। Google के लिए, यह अवसर महत्वपूर्ण हो सकता है।

फिर भी, उद्योग हितधारकों को लगता है कि मंगलवार की घोषणाएँ पर्याप्त नहीं हो सकती हैं। “डेवलपर्स के बीच यह धारणा सटीक है कि ओपनएआई और मेटा के मॉडल Google से बेहतर हैं। जबकि मेटा को OpenAI से मुकाबला करने के लिए Google जैसी ही चुनौती का सामना करना चाहिए था, उसके LLM ओपन-सोर्स लेने के निर्णय ने डेवलपर के विश्वास को बढ़ाने में मदद की है। बिग टेक से बड़े पैमाने पर ओपन-सोर्स एलएलएम नहीं थे- मेटा ने इसका फायदा उठाया,'' कन्वर्सेशनल एआई स्टार्टअप, जियो हैप्टिक के सह-संस्थापक और मुख्य कार्यकारी, आकृति वैश्य ने कहा।

वैश ने कहा कि कस्टम डेटा के साथ अपने आउटपुट को ठीक करने के मामले में GPT-4 (अब GPT-4o) "सबसे लचीला" होने के कारण Haptik अपनी मूलभूत तकनीक के रूप में OpenAI के नवीनतम मॉडल का उपयोग करना जारी रखेगा। उन्होंने यह भी कहा कि Google ने ऐसा किया है। पहले से ही OpenAI के साथ काम कर रहे डेवलपर्स को स्विच करने के लिए कोई "आकर्षक" सुविधा प्रदान नहीं करता है। उन्होंने कहा, "जीपीटी-4ओ मूल रूप से मल्टीमॉडल होने के कारण, जेमिनी ऐसा कुछ भी नहीं करता जो पूरी तरह से अलग दिखता हो।"

अन्य सहमत हैं. प्रौद्योगिकी सलाहकार कन्वर्जेंस कैटालिस्ट के सह-संस्थापक और भागीदार, जयंथ कोल्ला ने घोषणाओं के बाद भी, यूएस-आधारित एंथ्रोपिक और फ्रांस-मुख्यालय मिस्ट्रल एआई द्वारा निर्मित क्लाउड और मिस्ट्रल जैसे एलएलएम को जेमिनी के साथ समूहीकृत किया। “यह इस बारे में नहीं है कि प्रतिक्रिया समय, सटीकता और मतिभ्रम के संदर्भ में एलएलएम कितने अच्छे या बुरे हैं। जब डेवलपर्स के साथ काम करने की बात आती है, तो एपीआई एकीकरण की गुणवत्ता ही फर्क लाती है। आज, ओपनएआई के जीपीटी मॉडल सबसे अच्छे हैं-जो इसे अधिकांश डेवलपर्स के लिए पसंद का एलएलएम बनाते हैं," कोल्ला ने कहा।

हालाँकि, जैसा कि ऊपर कहा गया है, Google के पास अपनी तरफ संख्याएँ हैं। “इसलिए यह गुणवत्ता बनाम वितरण का प्रश्न बन जाता है - अतीत में, हमने हमेशा वितरण को जीतते देखा है। यही कारण है कि Google के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वह आज जिस भी प्लेटफ़ॉर्म पर हावी है, उसमें मिथुन को स्थान दे, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एक कंपनी के रूप में जो नवप्रवर्तन करती है, Google अपनी प्रासंगिकता बनाए रखे, ”तकनीकी सलाहकार फर्म, RPA2AI रिसर्च के विश्लेषक और संस्थापक, कश्यप कोम्पेला ने कहा। .