Microsoft එක් කාර්තුවක් තුළ එකම AI ඔට්ටුවෙන් ජයග්‍රහණය කර පරාජය විය

Microsoft එකම මාස තුන තුළ එක් AI ආයෝජනයකින් USD බිලියන 3.2 ක ලාභයක් ලබා ගත් අතර තවත් ආයෝජනයක අගය අඩු කිරීමක් වාර්තා කළේය. මෙම බෙදීම සම්පූර්ණ පාඩමකි: සමාගමකට AI නිරාවරණයක් තිබේදැයි ඇසීමෙන් ඔබට කිසිවක් දැනගත නොහැක.

එහි මූල්‍ය සිව්වන කාර්තුවේදී, Microsoft විසින් එහි Anthropic කොටස් (stake) අගය USD බිලියන 3.2 කින් ඉහළ නැංවූ අතර එහි OpenAI කොටස් අගය USD මිලියන 600 කින් පමණ අඩු කළේය. එකම තේමාව, එකම වහලක් යට, එකම කාර්තුවක, ප්‍රතිවිරුද්ධ ප්‍රතිඵල ලබා දී ඇත. "මෙය AI කොටසක්ද?" යන්න කිසිසේත් ප්‍රයෝජනවත් ප්‍රශ්නයක් නොවීය. එය "එහි කුමන AI ඔට්ටු සාර්ථකද, සහ කුමන ඒවා පාඩු ලබන්නේද?" යන්නයි.

එක් AI ඔට්ටුවක් ජයග්‍රහණය කරන අතර අනෙක පරාජය වන්නේ ඇයි

තේමාවක් යනු තනි ට්‍රේඩ් එකක් නොවේ. එක් සමාගමක් තුළ ඇති "AI" වෙනම ස්ථාන කිහිපයකට විහිදෙන අතර ඒවා එකට ගමන් නොකරයි.

Microsoft සතුව ප්‍රමුඛතම මාදිලි (model) නිර්මාණකරුවන් දෙදෙනෙකු වන Anthropic සහ OpenAI යන දෙකෙහිම කොටස් ඇත. මෙම කාර්තුවේදී, ගිණුම්කරණය මගින් එකක් ඉහළට සහ අනෙක පහළට සලකුණු කළේය. Anthropic හි ලාභය තනිවම සම්පූර්ණ වසරේ OpenAI හි ලාභයට ආසන්න වශයෙන් සමාන විය. Microsoft හරහා "AI" හිමිකර ගැනීම යනු ජයග්‍රාහකයෙකු සහ පරාජිතයෙකු එකවර හිමිකර ගැනීමක් වූ අතර, ප්‍රධාන නිරාවරණය විසින් මෙම දෙකම සඟවා තිබුණි.

වාර්තාගත ආදායම් සහ වාර්තාගත වියදම්, කොටස් (stock) එහි ඉහළම අගයට වඩා පහළින්

වාර්තාවේ ඉතිරි කොටස ශක්තිමත් විය. Microsoft විසින් වාර්තාගත මූල්‍ය වර්ෂයක් අවසන් කළ අතර, පළමු වතාවට cloud ආදායම වාර්ෂිකව USD බිලියන 100 ඉක්මවූ අතර එහි cloud අංශය වේගයෙන් වර්ධනය විය.

එහෙත් මෙම කොටස් තවමත් එහි පෙර තිබූ ඉහළම අගයට වඩා බෙහෙවින් අඩුවෙන් ට්‍රේඩ් වේ. ඊට හේතුව ශුභාරංචියට යාබදව පවතී: ප්‍රාග්ධන වියදම් වසරින් වසර දළ වශයෙන් 70% කින් ඉහළ ගිය අතර, ඉදිරි වසර සඳහා ඊටත් වඩා වැඩි වියදමක් අපේක්ෂා කෙරේ. එම වියදම කල්පවතින ආදායමක් බවට පරිවර්තනය වේද නැතහොත් මිල අධික තරඟයකට හැරෙන්නේද යන්න මාර්කට් එක විසින් කිරා මැන බලයි. ප්‍රබල ප්‍රධාන වර්ධනයක් මගින් එම ප්‍රශ්නය විසඳන්නේ නැත.

මෙම රටාව පැරණියි, තේමාව පමණක් අලුත්ය

එක් සමාගමක් තුළ ඔට්ටු බෙදීම අලුත් දෙයක් නොවේ.

• 2000 ගණන්වලදී Google සහ Yahoo යන දෙකම "search" විය. එක් ක්‍රියාත්මක කිරීමේ මාර්ගයක් සංයුක්ත වූ අතර අනෙක මැකී ගියේය. ඔබ වැරදි තීරණයක එල්ලී සිටියේ නම්, සමස්තයක් ලෙස මෙම තේමාව හිමිකර ගැනීමෙන් ඔබට තවමත් මුදල් අහිමි වනු ඇත.
• 2010 දශකයේදී, Amazon විසින් අඩු ලාභ ආන්තික සිල්ලර වෙළඳාම සහ ඉහළ ලාභ ආන්තික cloud එකම වහලක් යටට ගෙන එන ලදී. මාර්කට් එක දිගටම වැරදි අඩක් මිල කරමින් සිටියේය. කුඩා, අඩු පැහැදිලි අංශය මඟින් කොටස් (stock) ඉදිරියට ගෙන ගියේය.
• 2022 සහ 2023 දී, Meta හි ප්‍රධාන වෙළඳ දැන්වීම් ව්‍යාපාරය සහ එහි පාඩු ලබන metaverse ඒකකය එකම වාර්තා තුළ කොටස් ප්‍රතිවිරුද්ධ දිශාවලට ඇද ගත්තේය.

සෑම අවස්ථාවකදීම, ලේබලය දෙස බලනවාට වඩා අභ්‍යන්තරය දෙස බැලූ අයට ත්‍යාගය හිමි විය.

මෙම බෙදීම දෝෂයක්ද නැතහොත් ශක්තියක්ද?

මෙහි සැබෑ bull අවස්ථාවක් ඇත. AI නායකයින් අතර ව්‍යාප්ත වීම යනු වේදිකා හිමිකරුවෙකුට අවශ්‍ය වන hedge කිරීමම වේ. එක් කොටසක (stake) වැරදි වීම සහ අනෙකෙහි නිවැරදි වීම යනු විවිධාංගීකරණය අසාර්ථක වීමක් නොව, එය ක්‍රියාත්මක වීමයි. අගය වැඩි කිරීම (mark-up) සහ අගය අඩු කිරීම (write-down) යනු මුදල් නොවන ගිණුම්කරණ වෙනස්වීම් වේ, එබැවින් තනි කාර්තුවක සලකුණු මඟින් මූලික ව්‍යාපාර ගැන කියන්නේ ඉතා අල්ප වශයෙනි.

cloud අඛණ්ඩව වර්ධනය වන්නේ නම් සහ අධික වියදම් කල්පවතින ආදායමක් බවට පත් වන්නේ නම් එම කියවීම වලංගු වේ. වියදම AI නිෂ්පාදන උපයන ප්‍රමාණය අභිබවා ගියහොත්, සහ මෙම කාර්තුවේ සලකුණු ඝෝෂාවක් (noise) වෙනුවට සැබෑ පිරිහීමක් සංඥා කරන්නේ නම් එය බිඳ වැටේ. එක් කාර්තුවක දිශාව නිරීක්ෂණය කිරීමෙන් කිසිවක් ඔප්පු නොවේ. ඒ වෙනුවට කිහිපයක් නිරීක්ෂණය කිරීමෙන් ඔප්පු කළ හැක.

මෙතැන් සිට නැරඹිය යුතු දේ

සාක්ෂි මගින් Microsoft එකක් ලෙස නොව, AI ඔට්ටු සමූහයක් ලෙස කියවීමට නැඹුරු වේ. එබැවින් ලේබලය නොව කොටස් නිරීක්ෂණය කරන්න:

• cloud වර්ධනය සහ AI ආදායම වියදම් ඉහළ යාමත් සමඟ සමපාත වේද, නැතහොත් වියදම් ඉදිරියට යාමත් සමඟ ලාභ ආන්තික හැකිලෙන්නේද යන්න.
• ලබන කාර්තුවේදී Anthropic සහ OpenAI සලකුණු කුමන දිශාවට ගමන් කරයිද යන්න. පසුබැසීමක් මගින් මෙම වෙනස්වීම් හුදෙක් ඝෝෂාවක් (noise) බව පෙන්වනු ඇත.
• AI පිළිබඳ සුභවාදී බව කොපමණ ප්‍රමාණයකින් අඩුවී ඇත්දැයි මනින මිනුමක් ලෙස, මිල සහ එහි පෙර පැවති ඉහළම අගය අතර පරතරය.

මෙයින් කිසිවක් ට්‍රේඩ් කිරීමේ යෝජනාවක් නොවේ. එය සමාගම අවබෝධ කර ගැනීමේ මාර්ගයකි. තේමාවක් නිවැරදි විය හැකි අතර ඒ තුළ ඇති නිශ්චිත ඔට්ටුවක් වැරදි විය හැකිය, එහෙත් ඉදිරිපස දොරේ ඇති ලේබලය මගින් කුමක් නිවැරදිද කුමක් වැරදිද යන්න නොකියයි.