Whalesbook
AI ਕੰਪਨੀ Anthropic ਨੇ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪੈਰ ਹੋਰ ਪਸਾਰੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਬੈਂਗਲੁਰੂ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਦੂਜਾ ਏਸ਼ੀਆਈ ਦਫ਼ਤਰ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਭਾਰਤੀ IT ਦਿੱਗਜ Infosys ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। Anthropic ਦੇ CEO Dario Amodei ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਕਮਾਈ (Revenue Run-Rate) ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਤਹਿਤ, Infosys ਦੇ Topaz AI ਆਫਰਿੰਗਜ਼ ਅਤੇ Topaz Fabric ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ Anthropic ਦੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਐਡਵਾਂਸਡ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਸਲਿਊਸ਼ਨ ਬਣਾਏ ਜਾਣਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਟੈਲੀਕਾਮ ਸੈਕਟਰ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇਹ ਵਿਸਥਾਰ ਅਤੇ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ, Anthropic ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਥਾਨ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ $30 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਆਇਆ। ਇਸ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦਾ Valorization ਵਧਾ ਕੇ $380 ਬਿਲੀਅਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ AI ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੀ ਭਾਰੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਭਾਰਤ ਦਾ AI ਬਾਜ਼ਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਮੌਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਾਜ਼ਾਰ 2025 ਤੱਕ $8 ਬਿਲੀਅਨ ਅਤੇ 2027 ਤੱਕ $17 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਰਕਾਰ ਵੀ IndiaAI Mission ਵਰਗੀਆਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਕੰਪਿਊਟ ਇਨਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, OpenAI ਅਤੇ Google ਵਰਗੀਆਂ ਦਿੱਗਜ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੀ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਪਕੜ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਾਫੀ ਸਖਤ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇੰਨੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, AI ਬਾਜ਼ਾਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵੀ ਹਨ। Anthropic ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ $380 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ Valorization, ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਰਮ ਹੋਣ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ (Analysts) ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਵੇਂ AI ਦਾ ਮੌਕਾ ਵੱਡਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਜੇ ਵੀ ਕਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AI ਕਾਰਨ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਖੁੱਸਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇਸਦੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ। Infosys ਲਈ, ਕਈ ਬ੍ਰੋਕਰੇਜ (Brokerages) ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਰੁਖ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਲਈ ₹2,200 ਤੱਕ ਦੇ Price Targets ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵੀ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ AI ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਰਿਟਰਨ (ROI) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਦਲਾਅ ਕਰਨੇ ਪੈਣਗੇ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਪਿਛਲੀਆਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।