हमने ChatGPT को एक रिसर्च प्रीव्यू के रूप में लॉन्च किया, ताकि समझ सकें कि अगर हम फ्रंटियर इंटेलिजेंस सीधे लोगों के हाथों में दें तो क्या होता है.
इसके बाद जो हुआ, वह ऐसा व्यापक अपनाया जाना और गहरा इस्तेमाल था, जिसकी किसी ने कल्पना नहीं की थी.
AI के साथ सिर्फ़ एक्सपेरिमेंट करने से आगे बढ़कर, लोगों ने ChatGPT को अपनी ज़िंदगी का हिस्सा बना लिया. स्टूडेंट्स ने देर रात होमवर्क में अटके सवाल सुलझाने के लिए इसका इस्तेमाल करना शुरू किया. पैरेंट्स ने ट्रिप प्लान करने और बजट मैनेज करने के लिए इसका सहारा लिया. राइटर्स ने खाली पेज से बाहर निकलने के लिए इसका इस्तेमाल किया. धीरे-धीरे, ज़्यादा से ज़्यादा लोग अपनी ज़िंदगी को समझने के लिए इसका उपयोग करने लगे. लोगों ने ChatGPT का इस्तेमाल हेल्थ सिम्पटम्स को समझने, डॉक्टर विज़िट की तैयारी करने और जटिल फ़ैसलों में रास्ता खोजने के लिए किया. जब लोग थके हुए, स्ट्रेस में या असमंजस में होते थे, तब साफ़ तौर पर सोचने के लिए उन्होंने इसका इस्तेमाल किया.
फिर वही बढ़त वे अपने काम में भी लेकर आए.
शुरुआत में यह छोटे-छोटे तरीकों से दिखाई दिया. मीटिंग से पहले एक ड्राफ्ट को बेहतर बनाना. स्प्रेडशीट को एक बार और चेक करना. सही टोन पाने के लिए कस्टमर ईमेल को दोबारा लिखना. बहुत जल्दी, यह डेली वर्कफ़्लोज़ का हिस्सा बन गया. इंजीनियर्स ने कोड के ज़रिए तेज़ी से रीजनिंग करना शुरू किया. मार्केटर्स ने ज़्यादा शार्प इनसाइट के साथ कैंपेन तैयार किए. फ़ाइनेंस टीम्स ने ज़्यादा क्लैरिटी के साथ अलग-अलग सिनेरियो मॉडल किए. मैनेजर्स ने मुश्किल बातचीत के लिए बेहतर कॉन्टेक्स्ट के साथ तैयारी की.
जो चीज़ जिज्ञासा के लिए एक टूल के रूप में शुरू हुई थी, वही आगे चलकर ऐसा इंफ्रास्ट्रक्चर बन गई जो लोगों को ज़्यादा क्रिएट करने, तेज़ी से फ़ैसले लेने और ऊँचे स्तर पर काम करने में मदद करती है.
यही बदलाव इस बात के केंद्र में है कि हम OpenAI को कैसे बनाते हैं. हम एक रिसर्च और डिप्लॉयमेंट कंपनी हैं. हमारा काम इंटेलिजेंस में हो रही प्रगति और उसे व्यक्ति, कंपनियाँ और देश वास्तव में कैसे अपनाते और इस्तेमाल करते हैं, इनके बीच की दूरी को कम करना है.
जैसे-जैसे ChatGPT रोज़मर्रा के असली काम के लिए लोगों का भरोसेमंद टूल बना, हमने एक सरल और टिकाऊ सिद्धांत अपनाया: हमारा बिज़नेस मॉडल उस वैल्यू के साथ स्केल होना चाहिए जो इंटेलिजेंस देता है.
हमने इस सिद्धांत को सोच-समझकर लागू किया है. जैसे-जैसे लोगों ने ज़्यादा कैपेबिलिटी और रिलायबिलिटी की मांग की, हमने कंज़्यूमर सब्सक्रिप्शन्स पेश कीं. जैसे-जैसे AI टीम्स और वर्कफ़्लोज़ में आया, हमने वर्कप्लेस सब्सक्रिप्शन्स बनाई और यूसेज-बेस्ड प्राइसिंग जोड़ी, ताकि लागत असली काम के साथ स्केल हो. हमने एक प्लेटफ़ॉर्म बिज़नेस भी बनाया, जिससे डेवलपर्स और एंटरप्राइज़ेज़ हमारी APIs के ज़रिए इंटेलिजेंस को एम्बेड कर सकें, और जहाँ खर्च सीधे तौर पर डिलीवर किए गए आउटकम्स के अनुपात में बढ़ता है.
हाल ही में, हमने इसी सिद्धांत को कॉमर्स पर भी लागू किया है. लोग ChatGPT पर सिर्फ़ सवाल पूछने नहीं आते, बल्कि यह तय करने भी आते हैं कि आगे क्या करना है. क्या ख़रीदना है. कहाँ जाना है. कौन-सा विकल्प चुनना है. लोगों को एक्सप्लोरेशन से एक्शन की ओर ले जाना, यूज़र्स और उन्हें सर्व करने वाले पार्टनर्स दोनों के लिए वैल्यू पैदा करता है. एडवरटाइजिंग भी इसी रास्ते का अनुसरण करती है. जब लोग किसी फ़ैसले के क़रीब होते हैं, तब रिलिवेंट विकल्पों की असली वैल्यू होती है, बशर्ते वे साफ़ तौर पर लेबल किए गए हों और सच में उपयोगी हों.
हर रास्ते पर हम एक ही स्टैंडर्ड लागू करते हैं. मोनेटाइज़ेशन अनुभव का स्वाभाविक हिस्सा लगना चाहिए. अगर यह वैल्यू नहीं जोड़ता, तो इसकी वहाँ जगह नहीं है.
हमारे Weekly Active User (WAU) और Daily Active User (DAU) दोनों ही आंकड़े लगातार ऑल-टाइम हाई पर बने हुए हैं. यह ग्रोथ कंप्यूट, फ्रंटियर रिसर्च, प्रॉडक्ट्स और मोनेटाइज़ेशन के बीच बने एक फ्लाईव्हील से संचालित होती है. कंप्यूट में निवेश लीडिंग-एज रिसर्च को ताक़त देता है और मॉडल कैपेबिलिटी में स्टेप-चेंज जैसी बढ़त लाता है. ज़्यादा मज़बूत मॉडल बेहतर प्रॉडक्ट्स को संभव बनाते हैं और OpenAI प्लेटफ़ॉर्म को व्यापक रूप से अपनाने में मदद करते हैं. अडॉप्शन रेवेन्यू को बढ़ाता है, और वही रेवेन्यू अगली कंप्यूट और इनोवेशन की लहर को फंड करता है. यह चक्र लगातार कंपाउंड होता जाता है.
पिछले तीन सालों को देखें तो, ग्राहकों को सर्व करने की हमारी क्षमता—जिसे रेवेन्यू से मापा जाता है—सीधे उपलब्ध कंप्यूट के साथ ट्रैक करती है: कंप्यूट साल-दर-साल 3X बढ़ा, यानी 2023 से 2025 के बीच 9.5X: 2023 में 0.2 GW, 2024 में 0.6 GW, और 2025 में लगभग 1.9 GW. इसी दौरान रेवेन्यू भी उसी कर्व पर चला—साल-दर-साल 3X बढ़ते हुए, या 2023 से 2025 के बीच 10X: 2023 में $2B ARR, 2024 में $6B, और 2025 में $20B+. इतने बड़े पैमाने पर ऐसी ग्रोथ पहले कभी नहीं देखी गई. और हमारा मज़बूत विश्वास है कि इन अवधियों में अगर ज़्यादा कंप्यूट उपलब्ध होता, तो कस्टमर अडॉप्शन और मोनेटाइज़ेशन और तेज़ होता.
AI में कंप्यूट सबसे दुर्लभ संसाधन है. तीन साल पहले, हम एक ही कंप्यूट प्रोवाइडर पर निर्भर थे. आज, हम एक विविध इकोसिस्टम में कई प्रोवाइडर्स के साथ काम कर रहे हैं. यह बदलाव हमें रेज़िलिएंस देता है और सबसे अहम बात, कंप्यूट को लेकर निश्चितता देता है. ऐसे बाज़ार में, जहाँ कंप्यूट तक पहुँच तय करती है कि कौन स्केल कर सकता है, हम भरोसे के साथ कैपेसिटी की प्लानिंग, फाइनेंसिंग और डिप्लॉयमेंट कर सकते हैं.
इससे कंप्यूट एक फिक्स्ड कंस्ट्रेंट से बदलकर एक्टिवली मैनेज किया जाने वाला पोर्टफ़ोलियो बन जाता है. जब कैपेबिलिटी सबसे ज़्यादा मायने रखती है, तब हम फ्रंटियर मॉडल्स को प्रीमियम हार्डवेयर पर ट्रेन करते हैं. और जब रॉ स्केल से ज़्यादा एफिशिएंसी मायने रखती है, तब हम हाई-वॉल्यूम वर्कलोड्स को लो-कॉस्ट इंफ्रास्ट्रक्चर पर सर्व करते हैं. लेटेंसी कम होती है. थ्रूपुट बेहतर होता है. और हम मिलियन टोकन्स पर सेंट्स में मापी जाने वाली लागत पर उपयोगी इंटेलिजेंस डिलीवर कर पाते हैं. यही AI को रोज़मर्रा के वर्कफ़्लोज़ के लिए व्यावहारिक बनाता है, न कि सिर्फ़ चुनिंदा यूज़-केसेज़ के लिए.
इस कंप्यूट लेयर के ऊपर एक प्रॉडक्ट प्लेटफ़ॉर्म है, जो टेक्स्ट, इमेजेज़, वॉइस, कोड और APIs तक फैला हुआ है. व्यक्ति और संगठन इसका इस्तेमाल ज़्यादा प्रभावी ढंग से सोचने, बनाने और काम करने के लिए करते हैं. अगला फेज़ एजेंट्स और वर्कफ़्लो ऑटोमेशन का है, जो लगातार चलते हैं, समय के साथ कॉन्टेक्स्ट बनाए रखते हैं और अलग-अलग टूल्स में एक्शन लेते हैं. व्यक्तियों के लिए, इसका मतलब है ऐसा AI जो प्रोजेक्ट्स मैनेज करे, प्लान्स को कोऑर्डिनेट करे और टास्क्स को एक्सिक्यूट करे. संगठनों के लिए, यह नॉलेज वर्क का एक ऑपरेटिंग लेयर बन जाता है.
जैसे-जैसे ये सिस्टम्स नई चीज़ होने से आदत बनते जाते हैं, उनका इस्तेमाल और गहरा और ज़्यादा स्थायी होता जाता है. यह प्रेडिक्टेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म की इकॉनॉमिक्स को मज़बूत करती है और लॉन्ग-टर्म इन्वेस्टमेंट को सपोर्ट करती है.
बिज़नेस मॉडल इस लूप को पूरा करता है. हमने सब्सक्रिप्शन्स से शुरुआत की थी. आज हम एक मल्टी-टियर सिस्टम चलाते हैं, जिसमें कंज़्यूमर और टीम सब्सक्रिप्शन्स, एक फ्री ऐड- और कॉमर्स-सपोर्टेड टियर जो बड़े पैमाने पर अडॉप्शन लाता है, और प्रोडक्शन वर्कलोड्स से जुड़े यूसेज-बेस्ड APIs शामिल हैं. आगे यह जिस दिशा में जाएगा, वह आज हम जो बेचते हैं उससे कहीं आगे तक फैला होगा. जैसे-जैसे इंटेलिजेंस साइंटिफ़िक रिसर्च, ड्रग डिस्कवरी, एनर्जी सिस्टम्स और फ़ाइनेंशियल मॉडलिंग में जाता है, नए इकॉनमिक मॉडल उभरकर आएंगे. लाइसेंसिंग, IP-बेस्ड एग्रीमेंट्स और आउटकम-बेस्ड प्राइसिंग, बनाई गई वैल्यू में हिस्सेदारी करेंगे. इंटरनेट भी इसी तरह विकसित हुआ. इंटेलिजेंस भी उसी रास्ते पर आगे बढ़ेगा.
इस सिस्टम के लिए अनुशासन की ज़रूरत होती है. वर्ल्ड-क्लास कंप्यूट को सुरक्षित करने के लिए कई साल पहले की गई कमिटमेंट्स चाहिए होती हैं, और ग्रोथ कभी भी पूरी तरह स्मूद लाइन में नहीं चलती. कभी-कभी कैपेसिटी, यूसेज से आगे होती है. और कभी यूसेज, कैपेसिटी से आगे निकल जाता है. हम इसे बैलेंस शीट को हल्का रखकर, ओन करने के बजाय पार्टनरशिप करके, और प्रोवाइडर्स व हार्डवेयर टाइप्स के बीच फ्लेक्सिबिलिटी वाले कॉन्ट्रैक्ट्स बनाकर मैनेज करते हैं. कैपिटल को असली डिमांड सिग्नल्स के आधार पर चरणों में कमिट किया जाता है. इससे हमें ग्रोथ होने पर आगे बढ़ने की आज़ादी मिलती है, बिना भविष्य को ज़रूरत से ज़्यादा लॉक किए.
यही अनुशासन 2026 के लिए हमारा फोकस तय करता है: प्रैक्टिकल अडॉप्शन. प्राथमिकता यह है कि AI आज जो संभव बनाता है और लोग, कंपनियाँ व देश उसे रोज़मर्रा में जैसे इस्तेमाल कर रहे हैं, उनके बीच की खाई को बंद किया जाए. यह अवसर बड़ा और तुरंत मिलने वाला है, ख़ासकर हेल्थ, साइंस और एंटरप्राइज़ में, जहाँ बेहतर इंटेलिजेंस सीधे बेहतर नतीजों में बदलती है.
इंफ्रास्ट्रक्चर यह बढ़ाता है कि हम क्या डिलीवर कर सकते हैं. इनोवेशन यह बढ़ाता है कि इंटेलिजेंस क्या कर सकती है. अडॉप्शन यह बढ़ाता है कि कौन इसका इस्तेमाल कर सकता है. रेवेन्यू अगली छलांग को फंड करता है. इसी तरह इंटेलिजेंस स्केल करती है और ग्लोबल इकॉनमी की नींव बनती है.
