Microsoft ತನ್ನ Copilot ನಲ್ಲಿ OpenAI ಮತ್ತು Anthropic ಬದಲಿಗೆ ಸ್ವಂತ (In-House) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ

Microsoft ತನ್ನ Copilot ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು OpenAI ಮತ್ತು Anthropic ನಂತಹ ಮೂರನೇ ಪಾರ್ಟಿ ದೈತ್ಯ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ದೂರವಿಟ್ಟು, ತನ್ನದೇ ಆದ ಮಾಲೀಕತ್ವದ (proprietary) MAI ಮಾದರಿಗಳತ್ತ ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಬದಲಾವಣೆಯು Excel, Outlook ಮತ್ತು GitHub Copilot ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೇಲಿನ ಬೃಹತ್ ಲೈಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಸ್ವಂತ MAI ಮಾದರಿಗಳತ್ತ ಬದಲಾವಣೆ

ಬಾಹ್ಯ AI ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು Microsoft ಪ್ರಸ್ತುತ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರದಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ, Microsoft ನ ಸ್ವಂತ MAI ಮಾದರಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ Excel ಮತ್ತು Outlook ನಲ್ಲಿ ವಾರಕ್ಕೆ ಹತ್ತಾರು ಸಾವಿರ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ—ಈ ಮೊದಲು ಇವು OpenAI ಮತ್ತು Anthropic ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಲಂಬೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು.

ಉತ್ಪಾದಕತಾ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಈ ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು GitHub Copilot ನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು Microsoft Teams ನಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ (transcription) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. Microsoft ನ AI ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಮುಸ್ತಫಾ ಸುಲೈಮಾನ್ ಅವರು ಈ ಕ್ರಮದ ಹಿಂದಿನ ಆರ್ಥಿಕ ಕಾರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. Anthropic ಗೆ ಪಾವತಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು "ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ನಿರ್ಮೂಲನೆ ಮಾಡಲು" ಕಂಪನಿಯು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ತಿಳಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳು (Benchmarks) ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

ಇತ್ತೀಚಿನ Build ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, Microsoft ಏಳು ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು, ಅದರಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಮೊದಲ ಮೀಸಲಾದ ರೀಸನಿಂಗ್ (reasoning) ಮಾದರಿಯಾದ MAI-Thinking 1 ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ Anthropic ನ Sonnet 4.6 ಮತ್ತು Opus 4.6 ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು Microsoft ಪ್ರತಿಪಾದಿಸಿದರೂ, ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾನದಂಡಗಳು (benchmarks) ಹೆಚ್ಚು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ತಾಂತ್ರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು Thinking-1 ವಾಸ್ತವವಾಗಿ OpenAI ಮತ್ತು Anthropic ನ ಮುಂಚೂಣಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹಿಂದುಳಿದಿದೆ ಮತ್ತು DeepSeek V3.2 ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ವಂತ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುವುದರಿಂದ ರೀಸನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಇಳಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ.

ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಣಾಮ

ಸ್ವಂತ ಮಾದರಿಗಳತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿರುವ ಈ ಕ್ರಮವು ಗ್ರಾಹಕರು AI ಗೆ ಪಾವತಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. Microsoft ತನ್ನ ಲಾಭದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು (margins) ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಬಳಕೆದಾರರು ಅದೇ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ "ಡಿಫಾಲ್ಟ್" (default) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅಪಾಯವಿದೆ.

CEO ಸತ್ಯ ನದೆಲ್ಲಾ ಅವರು ಬಳಕೆಯ ಆಧಾರಿತ ಬೆಲೆ ನಿರ್ಧಾರದ (usage-based pricing) ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸೂಚನೆ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಹಂತ ಹಂತದ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ (tiered ecosystem) ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ Microsoft ನ MAI ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಆಫರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ OpenAI ಅಥವಾ Anthropic ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರೀಮಿಯಂ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಶುಲ್ಕದ ಆಡ್-ಆನ್‌ಗಳಾಗಿ (add-ons) ನೀಡಲಾಗುವುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಮೊದಲು Microsoft ಭರಿಸುತ್ತಿದ್ದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ನೇರವಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳು

Microsoft ತನ್ನ MAI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು "ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಸುರಕ್ಷಿತ" (safe for business) ಎಂದು ಬಣ್ಣಿಸಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾದ, ವಾಣಿಜ್ಯ ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತಾಂತ್ರಿಕ ದಾಖಲೆಗಳು Common Crawl ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ—ಇದು ವೆಬ್ ಡೇಟಾದ ಬೃಹತ್ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದ್ದು, AI ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಇದರ ಕಾನೂನು ಸ್ಥಿತಿಯು ತೀವ್ರ ಚರ್ಚೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಪದ್ಧತಿಯು ಇಡೀ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, "ಸ್ವಚ್ಛ" ಡೇಟಾ ಎಂಬ Microsoft ನ ಒತ್ತು, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ವೆಬ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಸ್ಕ್ರೇಪಿಂಗ್‌ನ ಕಾನೂನು ವಾಸ್ತವಗಳ ನಡುವಿನ ಉದ್ವಿಗ್ನತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು

• ವೆಚ್ಚದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (Cost Optimization): ಲಾಭದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು Microsoft ತನ್ನ Excel, Outlook ಮತ್ತು GitHub Copilot ನಲ್ಲಿ ದುಬಾರಿ OpenAI ಮತ್ತು Anthropic ಮಾದರಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಸ್ವಂತ MAI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂತರ (Performance Gap): ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಗಳಿದ್ದರೂ, ಆರಂಭಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳು Microsoft ನ ರೀಸನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಉದ್ಯಮದ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹಿಂದುಳಿದಿವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.
• ಬೆಲೆ ರಚನೆಯ ವಿಕಸನ (Pricing Evolution): ಬಳಕೆದಾರರು ಬಳಕೆಯ ಆಧಾರಿತ ಬೆಲೆ ನಿರ್ಧಾರದ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನೋಡಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಮೂರನೇ ಪಾರ್ಟಿ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಪಾವತಿಸಬೇಕಾದ ಆಡ್-ಆನ್‌ಗಳಾಗುತ್ತವೆ.