ဆမ် အောလ်တ်မန်း ဆိုတဲ့နာမည်ကို မကြားဖူးသူ ရှားပါးသွားလောက်ပါပြီ။ ချက် ဂျီဘီတီ ပေါ်လာပြီး နောက်ပိုင်း သူက ကမ္ဘာကျော် ဆူပါစတားတစ်ယောက် ဖြစ်လာခဲ့တာပေါ့။ သူ့ကုမ္ပဏီ အိုးပင်း အေအိုင် ကလည်း တန်ဖိုးတွေ အများကြီးတက်လာတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီလို ထင်ပေါ်ကျော်ကြားတဲ့ ပုံရိပ်ကြီးရဲ့ နောက်ကွယ်မှာ အိုးပင်း အေအိုင် အနေနဲ့ ငွေကြေးနဲ့ပတ်သက်ပြီး ဘယ်လိုစိန်ခေါ်မှုတွေ ရင်ဆိုင် နေရလဲ ဆိုတာကို ဒီဆောင်းပါးမှာ ပြောပြသွားပါမယ်။
ဆမ် အောလ်တ်မန်း ဘာလို့ နာမည်ကြီးရတာလဲ
မကြာသေးခင်ကမှ ဆမ် အောလ်တ်မန်း ရဲ့ နာမည် ကမ္ဘာအနှံ့ ပြန့်နေတာ သတိထားမိကြတယ်။ ၂၀၂၂ ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလမှာ သူ့ရဲ့ကုမ္ပဏီ အိုးပင်း အေအိုင် ကနေ ချက် ဂျီဘီတီ ကို မိတ်ဆက် လိုက်ပြီးတဲ့ နောက်ပိုင်း ဆမ် အောလ်တ်မန်း ဆိုတဲ့ ဒီလူဟာ ကမ္ဘာကျော် စီးပွားရေးနယ်ပယ်ရဲ့ ဆူပါစတား တစ်ယောက် ဖြစ်လာခဲ့တာပေါ့။
သူ့ကို ဘယ်သူတွေက သဘောကျကြလဲ
ကော်လံတင်းတင်းနဲ့ သပ်သပ်ရပ်ရပ်နေတတ်တဲ့ Davos က စီးပွားရေး လုပ်ငန်းရှင်ကြီး တွေကစလို့ ဆံပင်ဖွာလန်ကြဲနေတတ်တဲ့ ဆီလီကွန် တောင်ကြား အရပ်က နည်းပညာပညာရှင်တွေ ၊ နည်းပညာနဲ့ ကမ္ဘာကြီးကို ပိုကောင်းအောင် ဖန်တီးချင်သူတွေအထိ သူ့ကိုချစ်ခင်ကြတယ်။ သူကတော့ နာမည်ကြီး အဆိုတော် ကေတီပယ်ရီ (အမေရိကန် အဆိုတော်၊ သီချင်းရေးဆရာ၊ တီဗီ အစီအစဉ် တင်ဆက်သူ) ကနေ အမေရိကန်သမ္မတ ဒေါ်နယ်ထရမ့် အထိ လူအမျိုးမျိုး၊ အလွှာ အသီးသီးက လူတွေနဲ့ ပေါင်းသင်းဆက်ဆံနေတာ တွေ့ရမှာပါ။ မကြာသေးခင်ကတောင် ဒေါ်နယ်ထရမ့် နဲ့အတူ ဆော်ဒီအာရေဗျကို ခရီးထွက်သွားသေးတယ်လေ။
ကုမ္ပဏီက ဘယ်လောက် တန်ဖိုးသတ်မှတ်ခံရသလဲ
အိုးပင်း အေအိုင် က အခုဆိုရင် ဒေါ်လာ ဘီလီယံ ၃၀၀ လောက်အထိ တန်ကြေးရှိနေပြီ။ နောက်ထပ် ရန်ပုံငွေရှာတဲ့ အခါကျရင် Elon Musk ရဲ့ SpaceX နဲ့ TikTok ကို ထုတ်လုပ်တဲ့ ByteDance တို့ကိုတောင် ကျော်ပြီး ကမ္ဘာပေါ်မှာ တန်ဖိုးအရှိဆုံး စတော့ဈေးကွက် စာရင်းမဝင်သေးတဲ့ ကုမ္ပဏီ ဖြစ်လာရင် ဒါကို ဘယ်သူမှ အံ့သြမိမှာ မဟုတ်ဘူးလို့ ပြောကြတယ်။ (သူ့ရဲ့ ရှယ်ယာတွေကို အများပြည်သူကို စတော့ဈေးကွက် ကနေ ရောင်းချတာမျိုး မလုပ်သေးပါဘူး။)
သူ့ အလုပ်က သမိုင်းဝင်လား
ဒီ AI နည်းပညာလောကရဲ့ ထူးချွန်တဲ့ ပုဂ္ဂိုလ်က မကြာသေးခင်ကမှ Financial Times ကို ပြောခဲ့တာက “သူ့အလုပ်ဟာ သမိုင်းတစ်လျှောက်မှာ အရေးအပါဆုံးအလုပ် ဖြစ်နိုင်တယ်” တဲ့။ တကယ်လည်း မှန်တာပေါ့။ သူက အနာဂတ်ကမ္ဘာကြီးကို ပြောင်းလဲပစ်မယ့် နည်းပညာကို ဖန်တီးနေသူတစ်ဦးကိုး။
ပိုက်ဆံဝင်လွယ်ပေမယ့် အမြတ်ရှာရခက်တဲ့လမ်းပေါ်မှာ
Sarah Friar (ဆာရာ ဖရီရာ) ရဲ့ အလုပ်က ဆမ် အောလ်တ်မန်း လောက်တော့ မထင်ပေါ်ပါဘူး။ ပိုက်ဆံဝင်လွယ်ပေမယ့် အမြတ်ရှာရ ခက်တဲ့လမ်းက သိပ်ပျော်စရာ မကောင်းလှပါဘူး။ သူ့အလုပ်ကတော့ ကုမ္ပဏီကို ဘယ်လို အမြတ်အစွန်း ရအောင် လုပ်မလဲဆိုတဲ့ နည်းလမ်းရှာရတာပဲ။ ဒီအလုပ်ကတော့ အောက်စဖို့ ကျောင်းသူ ဘ၀တုန်းက လှေလှော် အားကစားမယ် ဖြစ်ခဲ့ဖူးတဲ့ သူ့အတွက် ရေဆန်လှော်နေရသလိုမျိုး တကယ့်ကို ခက်ခဲတဲ့ အလုပ်ကြီးပဲ။
အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ အိုင်ယာလန်သူ CFO (Chief Financial Officer) ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ အကြီးအကဲ ရာထူး အနေနဲ့ သူ့မှာ အဓိက တာဝန်နှစ်ခု ရှိတယ်။ ပထမတစ်ခုက ငွေစာရင်းတွေ မှန်မမှန် စစ်ရတာ ရယ်။ ဒုတိယတစ်ခုကတော့ ပိုပြီးတော်တဲ့ AI တွေ ဖန်တီးဖို့ လိုအပ်တဲ့ ငွေကြေးတွေ ရအောင် အကြီးစား ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတွေကို စည်းရုံးရတာရယ်။
ဆာရာ ဖရီရာ ကံကောင်းတာက AI ရူးသွပ်နေသူတွေကို သိပ်စည်းရုံးစရာ မလိုဘူး။ သူတို့က တောင် အိုးပင်း အေအိုင် မှာ ငွေထည့်ဖို့ တိုးဝှေ့နေကြတာ။ အပြိုင်အဆိုင်ကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေကြတာ။
မေလ ၁၃ ရက်နေ့မှာ ဂျပန်က နာမည်ကြီး နည်းပညာဘဏ်ကြီး SoftBank က သူတို့ရဲ့ ဒေါ်လာ ဘီလီယံ ၃၀ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဟာ အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ ထူးဆန်းတဲ့ အုပ်ချုပ်မှုပုံစံကို မပြောင်းလဲဖို့ ဆုံးဖြတ် လိုက်တယ်။ အကျိုးအမြတ်မယူတဲ့ ဘုတ်အဖွဲ့က အကျိုးအမြတ်ယူတဲ့ လုပ်ငန်းကို ဆက် ထိန်းချုပ် ထားမယ်ဆိုတာပေါ့။ ဒါကြောင့်သူ့အနေနဲ့ ပိုက်ဆံရှာဖို့ သိပ်ပြီး ခေါင်းစားစရာ မလိုတော့ ဘူးပေါ့။
ဒီလို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွေ လွယ်လွယ်ရနေလို့ ဆာရာ ဖရီရာ က သူ့ရဲ့ တခြားတာဝန်ကို ပိုပြီး အချိန်ပေးနိုင်တာ ကောင်းတယ်။ အဲဒါကတော့ ကုမ္ပဏီကို အမြတ်ရအောင် ဘယ်လိုလုပ်ရမလဲ ဆိုတာပဲ။ ဒီအလုပ်ကတော့ သူအတွက် ရေဆန်လှေလှော်နေရသလို ခက်ခဲပြီး စိန်ခေါ်မှုများတဲ့ အလုပ်ဖြစ်နေတယ် (ဆိုလိုတာက အမြတ်ရဖို့ လွယ်တဲ့အလုပ် မဟုတ်ဘူး)။
အမြတ်ရှာဖို့ မလွယ်တဲ့ လမ်း
အထူးသဖြင့် အိုးပင်း အေအိုင် လိုမျိုး နည်းပညာ start up ကုမ္ပဏီသစ်တွေအတွက် အမြတ်ရှာဖို့ ခက်ခဲပါသေးတယ်။ ပထမဆုံးအနေနဲ့ တော်တဲ့လူတွေကို ဆွဲဆောင်ပြီး သူတို့မထွက်သွားအောင် ထိန်းထားရတယ်။ ပြီးတော့ အဲဒီတော်တဲ့လူတွေကို ထူးခြားဆန်းသစ်တဲ့အရာတွေ ဖန်တီးခိုင်း ရတာပေါ့။ ဖန်တီးပြီးတဲ့အရာကို ဈေးကွက်ထဲမှာ တကယ်ရောင်းလို့ရတဲ့ ပစ္စည်းဖြစ်အောင် ပြောင်းလဲရတယ်။ နောက်ဆုံးတော့ ကုန်ကျစရိတ်ကို တတ်နိုင်သမျှ လျှော့ချပြီး ရောင်းရတာများ အောင်လုပ်ကာ အမြတ်ရအောင် ကြိုးစားရတယ်။ ဒါက တကယ်ကို ကြမ်းတမ်းတဲ့ လမ်းတစ်ခုပါပဲ။
အိုးပင်း အေအိုင် မှာဆိုရင် ပူးတွဲတည်ထောင်သူတွေတောင် ထွက်သွားတာမျိုးတွေ ရှိခဲ့ပေမယ့် တော်တဲ့လူတွေကို ဆွဲဆောင်နိုင်တုန်းပဲ။ သူတို့ရဲ့ နည်းပညာတွေကလည်း တကယ်ကို ကောင်းတယ်ဆိုတာကိုတော့ ဘယ်သူမှ ငြင်းနိုင်မှာမဟုတ်ဘူး။ နောက်ဆုံးထွက် o3 model က “ဉာဏ်ကြီးရှင်အဆင့် ဉာဏ်ရည်” ရှိတယ်လို့ မစ္စတာ အော့တ်မန်း က ပြောတာကို နည်းနည်းတော့ စဉ်းစားသင့်ပေမယ့်၊ လုံးဝမယုံဘဲ ပစ်ပယ်လို့တော့ မရဘူးနော်။ ဒါပေမယ့် ဒီလိုအဆင့်ကို ရောက်လာပြီး တာတောင် ဆာရာ ဖရီရာ က ဒီနောက်တစ်ဆင့်မှာပဲ ဒုက္ခရောက်ရတာ။ ဘာလို့လဲဆိုတာ ဆက်ကြည့် ရအောင်။
အိုးပင်း အေအိုင် ထက် ပိုတန်ဖိုးရှိတဲ့ ကုမ္ပဏီနှစ်ခုကို ဥပမာပေးကြည့်ရအောင်။ ByteDance ရဲ့ TikTok နဲ့ တရုတ်ပြည်က သူ့ညီအစ်မ app တွေမှာ လူတွေကို စွဲနေအောင်လုပ်တဲ့ recommendation algorithm က ၂၀၁၆ မှာ စပေါ်ကတည်းက နည်းနည်းလေး ပိုစွဲလမ်းစေတာမျိုး ရှိနိုင်တယ်။ (recommendation algorithm ဆိုတာ သုံးစွဲသူ ဘာကြိုက်လဲ သိပြီး အဲ့ဒါတွေပဲ ရွေးပြပေးတဲ့ စနစ် ပေါ့။ TikTok မှာဆိုရင် သုံးစွဲသူ ကြည့်တဲ့ ဗီဒီယိုတွေ ကြိုက်တာတွေပေါ် မူတည်ပြီး သုံးစွဲသူ စိတ်ဝင် စားမယ့်ဟာတွေပဲ ဆက်ပြပေးနေတာ။ သုံးစွဲသူကို ဖုန်းထဲမှာ ကြာကြာစွဲအောင် လုပ်တဲ့ စနစ် လို့ ပြောရမလားပဲ။)
SpaceX ရဲ့ ဒုံးပျံတွေကလည်း ၂၀၀၈ ခုနှစ် ပထမဆုံး အောင်မြင်တဲ့ ပစ်လွှတ်မှုတုန်းကထက် ပိုကြီးလာတယ်၊ ပိုစိတ်ချရတယ်၊ ဈေးလည်း ပိုသက်သာလာတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒီကုမ္ပဏီနှစ်ခုစလုံးရဲ့ အဓိက နည်းပညာတွေကတော့ သိပ်ကြီး ပြောင်းလဲသွားတာမျိုး မရှိဘူးဆိုတာ သတိထားမိမှာပါ။ ထပ်ဖြည့်ထားတာတွေက SpaceX ရဲ့ Starlink ဂြိုဟ်တုအင်တာနက် လိုမျိုး အပိုပစ္စည်းတွေပဲ။
ဒီလိုမျိုး နည်းပညာတည်ငြိမ်မှုတွေကြောင့် ဒီကုမ္ပဏီနှစ်ခုစလုံးဟာ ပစ္စည်းတွေ ကောင်းကောင်း တည်ဆောက်နိုင်ခဲ့ပြီး အချိန်ကြာလာတော့ အဲဒီပစ္စည်းတွေနဲ့ စီးပွားရေးပုံစံတွေပါ တည်ဆောက် နိုင်ခဲ့တယ်။ အထူးသဖြင့် ByteDance အတွက်ကတော့ တကယ့်ကို အမြတ်အစွန်းများတယ်နော်။ မနှစ်က ဒီ social-media ကုမ္ပဏီကြီးက ရောင်းအား ဒေါ်လာ ၁၅၅ ဘီလီယံရှိတဲ့အနက် ဒေါ်လာ ၃၃ ဘီလီယံအမြတ်ရခဲ့တာကို ကြည့်ရင် သိနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အမြတ်အစွန်းရဖို့ဆိုတာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုရတာလောက် မလွယ်ဘူးဆိုတာ ဆာရာ ဖရီရာ ရဲ့ အတွေ့အကြုံကနေ သင်ခန်းစာယူနိုင်ပါတယ်။
AI လောကမှာ ပြိုင်ဆိုင်မှု ပြင်းထန်ပြီး အိုးပင်း အေအိုင် ဘာလို့ အခက်တွေ့နေရလဲ
အိုးပင်း အေအိုင် အတွက် ပိုက်ဆံရှာရတာ ခက်နေရတဲ့ အကြောင်းရင်းက AI တွေ အံ့မခန်း မြန်ဆန်စွာ တိုးတက်နေတာရယ်၊ သူတို့ပရိသတ်တွေ စိတ်လှုပ်ရှားနေကြတာရယ်ကြောင့်ပါပဲ။ နည်းပညာ တွေက ခဏခဏ အပြောင်းအလဲမြန်နေတာ တစ်မျိုးပေါ့နော်။ ဒါပေမယ့် ဆာရာ ဖရီရာ အတွက် အဓိကပြဿနာက ဒီတိုးတက်မှုတွေက ကုမ္ပဏီရဲ့ ဝင်ငွေထွက်ငွေ ပုံစံကို ခဏခဏ လုံးဝပြောင်းပြန်လှန်ပစ်နေလို့ပဲ။
ဒီလို စီးပွားရေးပုံစံ မတည်မငြိမ်ဖြစ်နေရတာက အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ ပြိုင်ဘက် တွေကြောင့်လည်း ပါတယ်။ ဇန်နဝါရီလတုန်းက DeepSeek ဆိုတဲ့ တရုတ်ကုမ္ပဏီအသစ်လေးတစ်ခု ရုတ်တရက် ပေါ်လာပြီး အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ အဓိက မော်ဒယ်လ် လောက်နီးပါး တော်တဲ့ AI မော်ဒယ်လ်တစ်ခုကို ဖန်တီးလိုက်တယ်။ ဒါ့အပြင် DeepSeek က အဲဒီမော်ဒယ်လ်ကို လေ့ကျင့်ဖို့နဲ့ သုံးဖို့အတွက် ဓာတ်အား အများကြီးစားတဲ့ ချစ်ပ်တွေ အများကြီးတောင် မလိုဘူး ဆိုတာက ပိုပြီး အံ့ဩစရာပါ။ DeepSeek က သူ့ရဲ့ကုဒ်တွေကို လူတိုင်းကို အလကား ပေးလိုက်တော့ ပိုပြီး ထူးချွန်တဲ့ မော်ဒယ်လ်တွေ ထပ်ထွက် လာဖို့ လမ်းစ ပွင့်သွားတာပေါ့။ DeepSeek က သူ့ရဲ့ source code တွေကို လူတိုင်းအတွက် အခမယ့် ဖွင့်ပေးလိုက်တော့ သူတို့ AI မော်ဒယ်လ်တွေ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ၊ ဘယ်လို တည်ဆောက် ထားလဲဆိုတာကို လူတိုင်းက လေ့လာခွင့်ရသွားတာပေါ့။ DeepSeek ရဲ့ code တွေကို ကြည့်ပြီး တခြား developer တွေက ပိုကောင်းတဲ့ AI မော်ဒယ်လ်တွေ ထပ်ဆန်းသစ် ဖန်တီးလာနိုင်တယ်။ AI နည်းပညာ တိုးတက်ဖို့အတွက်လည်း အများကြီး အထောက်အကူ ဖြစ်စေမှာပါ။
ဒီလိုဖြစ်တော့ အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ အားသာချက်ဟာ လျော့ကျသွားတယ်။ သူတို့နည်းပညာတွေ ထိပ်ဆုံးရောက်နေခဲ့တာက Microsoft ဆီက ကွန်ပျူတာ စွမ်းအားတွေ အများကြီးရခဲ့လို့ပဲ။ ပြီးတော့ သူတို့ AI မော်ဒယ်လ်တွေ သုံးဖို့အတွက် တစ်လကို ဒေါ်လာ ၂၀၀ အထိ ယူနေတဲ့ ဈေးနှုန်းတွေကို ဆက်တိုက် မြှင့်တင်ဖို့လည်း ခက်ခဲလာပါတယ်။ ဒါက အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ ပိုက်ဆံရှာတဲ့ ခရီးကို ပိုပြီး ကြမ်းတမ်းစေတဲ့ အချက်တွေထဲက တစ်ခုပါပဲ။
အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ ခေါင်းကိုက်ရမယ့် ကုန်ကျစရိတ်တွေ
နည်းပညာလောကမှာ ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုတာ ရှိကိုရှိရမှာပေါ့နော်။ အိုးပင်း အေအိုင် က DeepSeek ကနေ အတွေးအမြင်တချို့ ယူသုံးပြီး သူတို့ AI model တွေကို ပိုထိရောက်အောင် လုပ်လို့ရပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ပြဿနာက ကုမ္ပဏီရဲ့ ငွေသုံးပုံစံတွေက အခြေခံကနေကို ပြောင်းလဲကုန်တာပဲ။ ဒီလို ဖြစ်လာတော့ အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ ခေါင်းကိုက်စရာ ကုန်ကျစရိတ်တွေက ဘယ်လောက်တောင် များလာသလဲဆိုတာ ပြောပြချင်ပါတယ်။
GPT-4 (၂၀၂၃ တုန်းက ချက် ဂျီဘီတီ ကို မောင်းနှင်ခဲ့တဲ့ AI) နဲ့ o3 ကို ယှဉ်ကြည့်ရအောင်။ ကုန်ကျစရိတ်အတွက် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ဥပမာပေးမယ်ဆိုရင် အိုးပင်း အေအိုင် က သူတို့ ကိန်းဂဏန်းတွေကို သိပ်မပြောချင်ပေမယ့် ခန့်မှန်းခြေအရ GPT-4 ကို လေ့ကျင့်ဖို့ တစ်ဒေါ်လာ ကုန်တယ်ဆိုရင် လက်ရှိ အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ သုံးစွဲမှုနှုန်းအတိုင်း တစ်နှစ်ကို လေးဒေါ်လာလောက် ကုန်နိုင်တယ်။ o3 အတွက်ကျတော့ လေ့ကျင့်ပြီးနောက် “တွေးခေါ်တဲ့” အဆင့်မှာ ကွန်ပျူတာ အလုပ်ပိုလုပ်ရတော့ အချိုးက ၁:၁၀၀ ( ၁ အချိုး ၁၀၀)အထိ မြင့်တက်လာနိုင်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
ဒီလို လည်ပတ်မှု ကုန်ကျစရိတ်တွေ တအားခုန်တက်လာတာက အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ ရှုံးတာတွေ ဘာလို့ များလာလဲဆိုတာ ရှင်းပြနေတာပဲ။ ၂၀၂၄ မှာ ဝင်ငွေက ဒေါ်လာ ၃ ဒသမ ၇ ဘီလီယံအထိ သုံးဆ တက်ခဲ့ပေမယ့် ဒေါ်လာ ငါး ဘီလီယံလောက် (ရှယ်ယာပေးတာ မပါသေး) ရှုံးခဲ့တယ်။ ဒီနှစ်ကျတော့ ဝင်ငွေက ဒေါ်လာ ၁၃ ဘီလီယံအထိ သုံးဆ ထပ်တက်မယ်လို့ ခန့်မှန်းထားပေမယ့် တွေးခေါ်မှု ကုန်ကျစရိတ်တွေကလည်း ဒေါ်လာ ခြောက် ဘီလီယံအထိ အတူတူ တိုးလာလိမ့်မယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
ကုန်ကျစရိတ်ပုံစံတွေ ပြောင်းသွားတော့ ထုတ်ကုန်တွေကို ဈေးသတ်မှတ်ဖို့နဲ့ ဘတ်ဂျက် စီစဉ်ဖို့လည်း ခက်ကုန်ပြီ။ GPT-4 ခေတ်တုန်းက အဆင်ပြေခဲ့တဲ့ လစဉ်ကြေးပုံစံမျိုးက o3 အတွက်ဆို ဘယ်လိုမှ အဆင်မပြေနိုင်တော့ဘူး။ ဟောင်းနေပြီဖြစ်တဲ့ (စွမ်းဆောင်ရည် နည်းတဲ့) ဗားရှင်းတွေ အတွက် လစဉ်ကြေး ဆက်ယူပြီး တွေးခေါ်မှု များတဲ့ အလုပ်တွေအတွက်တော့ အသုံးပြုမှုပေါ် မူတည်ပြီး ပိုက်ဆံထပ်ယူတာမျိုး လုပ်ကြည့်လို့ ရတယ်။ ဒါပေမယ့် ခေတ်ကုန်နေပြီဖြစ်တဲ့ နည်းပညာ အတွက် ဘယ်သူက ပိုက်ဆံပေးချင်မှာလဲဗျာ၊ ပြီးတော့ နောက်ထပ် model အသစ်တစ်ခု ပေါ်လာရင် နောက်ထပ် ဘယ်အချိန်အထိ အစကနေ ပြန်စဉ်းစားနေရဦးမလဲ၊ ဒီလိုဆိုတော့ အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ ငွေကြေးအနာဂတ်က တကယ်ကို စိန်ခေါ်မှု ကြီးနေတာပါပဲ။
အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ အနာဂတ် မျှော်မှန်းချက်တွေက နည်းနည်း ယုံရခက်
အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ အနာဂတ်အတွက် မျှော်မှန်းထားတာတွေက နည်းနည်းတော့ ယုံရခက်တဲ့ အနေအထားမှာ ရှိနေပါတယ်။ လာမယ့်လအနည်းငယ်ထက် ကျော်လွန်ပြီး ဝင်ငွေနဲ့ ကုန်ကျစရိတ် တွေကို ခန့်မှန်းတာက တော်တော်ခက်ခဲတဲ့ ယူဆချက်တွေပေါ်မှာပဲ အခြေခံနေလို့ အတိအကျ ပြောဖို့ဆိုတာ မဖြစ်နိုင်လောက်ပါဘူး။ အိုးပင်း အေအိုင် က ၂၀၂၉ မှာ ရောင်းအား ဒေါ်လာ ၁၂၅ ဘီလီယံ ၊ ငွေကြေးစီးဆင်းမှု ဒေါ်လာ ၁၂ ဘီလီယံ ရမယ်လို့ ခန့်မှန်းထားတာက တကယ်ကို အိပ်မက် ဆန်တာ ဖြစ်နိုင်တယ်။ အရမ်းကောင်းလွန်းလို့ မဟုတ်ဘဲ၊ သေချာပေါက် ဖြစ်လာမှာပဲဆိုတဲ့ ပုံစံမျိုး ပြောနေလို့ပါ။
သူတို့ရဲ့ ကုမ္ပဏီတန်ဖိုး ဒေါ်လာ ဘီလီယံ ၃၀၀ ကလည်း အတူတူပါပဲ။ Start-up တစ်ခုအတွက် ဒါက တော်တော်များတဲ့ ပမာဏပေါ့။ ဒါပေမယ့် ၂၀၂၂ နှစ်ကုန်ပိုင်းမှာ Microsoft နဲ့ ပူးပေါင်းပြီးကတည်းက Microsoft က ရှယ်ယာရှင်တွေအတွက် ဒေါ်လာ ၁ ဒသမ ၄ ထရီလီယံ တန်ဖိုး ဖန်တီးပေးခဲ့တာနဲ့ ယှဉ်ရင်တော့ ဒီပမာဏက ဘာမှမဟုတ်သလောက်ပါပဲ။ ဒီလို ကွာဟချက်ကြီးက ဆာရာ ဖရီရာ အတွက် ပိုက်ဆံတွေ ထပ်စုဆောင်းဖို့ ပိုလွယ်ကူစေနိုင်တယ်။ ဒါပေမယ့် ဒါက သူ့ကုမ္ပဏီရဲ့ တကယ့်တန်ဖိုးက ဘယ်လောက်လဲဆိုတာ မသေချာဘူးဆိုတာ ပြသနေသလို သူ့ရဲ့ စာရင်းကိုင်တာဝန်က ဘယ်လောက် စိန်ခေါ်မှုကြီးလဲဆိုတာကိုပါ မီးမောင်းထိုးပြနေတာပါပဲ။
အမြတ်ရှာရ ခက်နေတဲ့ AI လောကက ဆမ် အောလ်တ်မန်း ဟာ ချက် ဂျီဘီတီ ကြောင့် ကမ္ဘာကျော် လူသိများလာပြီး အိုးပင်း အေအိုင် ဟာလည်း ဒေါ်လာ ဘီလီယံ ၃၀၀ တန်ဖိုးရှိတဲ့ ကုမ္ပဏီ ဖြစ်လာပေမယ့်၊ အိုးပင်း အေအိုင် ဟာ စီးပွားရေးအရ အမြတ်အစွန်းရှာဖို့ ကြီးမားတဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေ နဲ့ ရင်ဆိုင်နေရတယ်။ AI နည်းပညာရဲ့ တိုးတက်မှုမြန်ဆန်တာရယ်၊ ပြိုင်ဆိုင်မှု ပြင်းထန်တာရယ်၊ ကုန်ကျစရိတ်တွေ အဆမတန် တက်နေတာရယ်ကြောင့် အိုးပင်း အေအိုင် ရဲ့ အနာဂတ် ဝင်ငွေနဲ့ အမြတ်အစွန်း ခန့်မှန်းချက်တွေဟာ သိပ်မသေချာဘူးလို့ ဆိုပါတယ်။ နာမည်ကြီးပြီး ပိုက်ဆံရလွယ်ပေမယ့် ရေရှည်အမြတ်အစွန်းရှာဖို့က ခက်ခဲတဲ့ AI လောကရဲ့ လက်တွေ့အခြေအနေကို ထင်ဟပ်ပြနေပါတယ်။
