ਰੀਸਟਰਕਚਰਿੰਗ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਮੇਟਾ (Meta) ਦੀਆਂ AI ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ

CEO ਮਾਰਕ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਦੇ ਹਾਲੀਆ ਇਕਬਾਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਏਜੰਟਿਕ AI ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਮੇਟਾ (Meta) ਦਾ ਵੱਡਾ ਮੋੜ ਅਣਕਿਆਸੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਭਾਰੀ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੱਟੜ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਰੀਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕੰਪਨੀ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਏਜੰਟਿਕ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕਮੀ

ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟਾਊਨ ਹਾਲ ਦੌਰਾਨ, ਮਾਰਕ ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਨੇ ਮੰਨਿਆ ਕਿ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਮੇਟਾ ਦੀ ਰੀਸਟਰਕਚਰਿੰਗ ਉਮੀਦ ਮੁਤਾਬਕ ਸੁਚਾਰੂ ਨਹੀਂ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਚਾਰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਏਜੰਟਿਕ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਉਮੀਦ ਮੁਤਾਬਕ ਤੇਜ਼ੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਸ ਨਵੇਂ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਦਾਅ "ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੋਏ ਹਨ।"

ਇਹ ਇਕਬਾਲ ਗੂੜ੍ਹੇ ਰੀਆਰਗੇਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਇਆ ਹੈ। ਮਈ ਵਿੱਚ, ਮੇਟਾ ਨੇ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਲਗਭਗ 10% ਹਿੱਸਾ ਕੱਢ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 7,000 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ AI ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ AI ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਦੀਆਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਲਾਗਤਾਂ ਲਈ ਫੰਡ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਉਣਾ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸੀਨੀਅਰ ਲੀਡਰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ Anthropic ਦੇ Claude Code ਵਰਗੇ ਟੂਲਜ਼ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ "ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ" ਸਨ, ਪਰ ਮੇਟਾ ਦੇ ਆਪਣੇ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਅਸਲ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਤੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਤੋਂ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਗਈ ਹੈ।

ਉੱਚ ਦਾਅ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟ ਦਾਅ

ਮੇਟਾ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਇਸ ਸਾਲ AI ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ 'ਤੇ 145 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਰਾਹ 'ਤੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Big Tech ਦੁਆਰਾ 700 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹਿਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਦੇਣ ਲਈ, ਮੇਟਾ ਬਾਹਰੀ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਕੰਪਿਊਟ ਸਮਰੱਥਾ ਵੇਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਲਾਉਡ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਜ਼ੁਕਰਬਰਗ ਦੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਭਰੇ ਲਹਿਜੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, AI ਮੁਖੀ Alexandr Wang ਨੇ ਵਧੇਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹਜਨਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ। Wang ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮੇਟਾ ਦਾ ਅਗਲਾ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਸਦਾ ਕੋਡ-ਨੇਮ "Watermelon" ਹੈ, ਇਸ ਸਮੇਂ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈ। "Watermelon" "Avocado" (ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ ਰਿਲੀਜ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ Muse Spark ਮਾਡਲ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਾਮ) ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। Wang ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ "Watermelon" ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ OpenAI ਦੇ ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਡੇਟਾ ਅਜੇ ਵੀ ਗੁਪਤ ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਵਾਦ

ਮੇਟਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵੰਸ਼ ਦੀ ਰੋਡਮੈਪ ਲਗਾਤਾਰ ਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ Muse Spark ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ—ਜਿਸ ਨੇ ਉਮੀਦ ਜਗਾਈ ਪਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ OpenAI ਜਾਂ Anthropic ਨਾਲ ਮੈਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕੀਤਾ—ਮੇਟਾ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅਪਡੇਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। Wang ਨੇ ਜਲਦੀ ਹੀ Anthropic ਦੇ Claude Opus ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕੋਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਾਰੇ ਵੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀਤਾ ਲਈ ਦਬਾਅ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਗੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਹੈ। CTO Andrew Bosworth ਨੇ ਮੇਟਾ ਦੇ ਮਾਊਸ-ਟਰੈਕਿੰਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵਿਵਾਦ 'ਤੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ, ਜੋ AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਨਿਕਲਿਆ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ—ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ 'opt-out' ਵਿਧੀ ਦੀ ਕਮੀ ਸੀ—ਨੂੰ 'opt-in' ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮੁੜ ਲਾਂਚ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ

• ਰਣਨੀਤਕ ਦੇਰੀ: AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਮੇਟਾ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰੀਸਟਰਕਚਰਿੰਗ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਉਮੀਦ ਮੁਤਾਬਕ ਰਫਤਾਰ ਜਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• ਕੰਪਿਊਟ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ: ਮੇਟਾ ਆਪਣੀਆਂ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲਾ "Watermelon" ਮਾਡਲ ਮੌਜੂਦਾ Muse Spark (Avocado) ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ।
• ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਨਿਵੇਸ਼: AI ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ 145 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦੇ ਖਰਚੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੇਟਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਕੰਪਿਊਟ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਦੋਵਾਂ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।