मेटा, स्केल एआई में 1.5 ट्रिलियन येन से अधिक का विशाल निवेश करने की योजना बना रहा है - "डेटा प्रभुत्व" के लिए एआई के नए युग की शुरुआत

मेटा, स्केल एआई में 1.5 ट्रिलियन येन से अधिक का विशाल निवेश करने की योजना बना रहा है - "डेटा प्रभुत्व" के लिए एआई के नए युग की शुरुआत

मेटा×स्केल एआई 100 अरब डॉलर से अधिक निवेश योजना की पूरी व्याख्या



1. परिचय――क्यों अब "डेटा कंपनियों" में भारी धनराशि का निवेश हो रहा है

जनरेटिव एआई बूम के पीछे "लेबलिंग = शिक्षक डेटा की गुणवत्ता" एक बाधा बन रही है। विशेष रूप से बहुभाषी समर्थन या लंबे संदर्भ प्रसंस्करण के लिए, विशाल और उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेशन की आवश्यकता होती है। स्केल एआई, जो इस पर विशेष ध्यान देता है, में मेटा का भारी निवेश करने का विचार है――यह समाचार एआई उद्योग के "अगले महत्वपूर्ण मोड़" का प्रतीक है।





2. कंपनी प्रोफाइल


मेटा प्लेटफार्म्स

स्केल एआई

स्थापना

2004

2016

मुख्य उत्पाद

फेसबुक/इंस्टाग्राम/व्हाट्सएप/लामा एलएलएम

डेटा एनोटेशन, एआई मूल्यांकन, डिफेंस लामा

कर्मचारी

लगभग 75,000

लगभग 900

हाल की मूल्यांकन

बाजार पूंजीकरण लगभग 1.1 ट्रिलियन डॉलर

लगभग 14 अरब डॉलर (2024)

स्केल एआई 2025 में अनुमानित राजस्व 2 अरब डॉलर तक दोगुना होने की संभावना है, और यह अमेरिकी रक्षा विभाग के साथ अनुबंध जैसे सार्वजनिक क्षेत्रों में भी गहराई से शामिल है। 






3. निवेश वार्ता का अवलोकन और योजना

  1. निवेश का आकार: वर्तमान चरण में "100 अरब से 120 अरब डॉलर" की सीमा की चर्चा है।

  2. निवेश का रूप: मेटा के पास क्लाउड व्यवसाय नहीं है, इसलिए माइक्रोसॉफ्ट की तरह "क्लाउड क्रेडिट + परिवर्तनीय बांड" के बजाय,साधारण शेयर + व्यापार सहयोगमुख्य धारा में रहने की संभावना है।

  3. फंड का उपयोग:


    • डेटा सेंटर विस्तार (GPU क्लस्टर का विस्तार)

    • Defense Llama के सैन्य और नागरिक संस्करण का संयुक्त विकास

    • एशिया और यूरोप के लिए नए डेटा ऑफिस की स्थापना



यह बताया गया है कि वार्ता का लक्ष्य "महीने के भीतर समझौता और वर्ष के अंत तक समापन" है, लेकिन अमेरिकी नियामक अधिकारियों द्वारा एकाधिकार समीक्षा लंबी हो सकती है।





4. मेटा का लक्ष्य "तीन तालमेल"

  1. उच्च गुणवत्ता डेटा द्वारा LLM प्रदर्शन को बढ़ाना


    • Llama 3 के बाद के संस्करणों में 100k टोकन लंबे पाठ का समर्थन करने के लिए, बड़े पैमाने पर और सटीक निर्देश प्रारूप आवश्यक हैं। Scale AI के "लंबे पाठ निर्देश अनुकूलन" अनुसंधान को शामिल करना चाहते हैं।

  2. विज्ञापन और रील अनुशंसा AI की सटीकता में सुधार


    • उपयोगकर्ता पोस्ट पर मल्टीमॉडल लेबल को स्वचालित रूप से उत्पन्न करना, सिफारिश के CTR में सुधार करना और ब्रांड सुरक्षा को मजबूत करना।

  3. "रक्षा तकनीक" के नए बाजार की अग्रिम सुरक्षा


    • Defense Llama के माध्यम से, NATO के विभिन्न देशों की रक्षा डिजिटलीकरण परियोजनाओं तक पहुंच बिंदु प्राप्त करना। 






5. विश्व के AI मेगा डील्स की तुलना

डील

राशि

वर्ष

नेतृत्व कंपनी

टिप्पणियाँ

माइक्रोसॉफ्ट → OpenAI

130 बिलियन डॉलर

2023–24

Microsoft

Azure क्रेडिट शामिल

अमेज़न・गूगल → Anthropic

60 बिलियन डॉलर से अधिक

2024

Amazon / Alphabet

किश्तों में भुगतान + क्लाउड स्लॉट

मेटा → Scale AI (योजना)

100 बिलियन डॉलर से अधिक

2025

Meta

मुख्यतः नकद?

हालांकि राशि और डील के प्रकार भिन्न हैं, "क्लाउड + LLM को नियंत्रित करने वाली कंपनियाँ डेटा प्रबंधन कंपनियों को भी निगल रही हैं" यह प्रवृत्ति तेज हो रही है।







6. जापान पर प्रभाव


6-1. अनुसंधान और विकास खर्च का "असाधारण अंतर"

जापान के प्रमुख AI निवेश (NTT का IOWN, सॉफ्टबैंक का Arm उपयोग विस्तार आदि) वार्षिक सैकड़ों बिलियन से लेकर कई ट्रिलियन येन के पैमाने पर हैं।अमेरिकी कंपनियों के साथ निवेश में खरबों येन का अंतर बढ़ता जा रहा है।




6-2. डेटा गवर्नेंस और नैतिकता पर प्रभाव

मेटा ओपन-सोर्स दृष्टिकोण को अपनाते हुए, रक्षा उपयोग के लिए क्लोज्ड मॉडल भी सह-अस्तित्व में रखता है। जापानी कंपनियों को **"सार्वजनिक, रक्षा, नागरिक" किसी भी उपयोग के लिए, पारदर्शिता को सुनिश्चित करने वाली डेटा संचालन नीति** दिखानी होगी, अन्यथा अंतरराष्ट्रीय सहयोग मुश्किल हो जाएगा।




6-3. घरेलू स्टार्टअप्स के लिए संकेत

  • PKSHA Technology और ABEJA जैसे "जापानी भाषा × वर्टिकल SaaS" में निपुण डेटा संपत्ति रखने वाली कंपनियों के लिए, विदेशी प्लेटफार्मों के साथ सहयोग के अवसर बढ़ाने का अच्छा समय है।

  • दूसरी ओर, कम वेतन पर निर्भर मानव एनोटेशन बिजनेस मॉडल अंतरराष्ट्रीय पूंजी के साथ प्रतिस्पर्धा में टिक नहीं सकता।






7. अवसरों और जोखिमों का मूल्यांकन करना - पांच दृष्टिकोण

दृष्टिकोण

बिंदु

कंपनी उदाहरण

① डेटा गुणवत्ता

दिशानिर्देशों का विकास और निरंतर ऑडिट

Ikkyu.com: आवास समीक्षा के विशेषता लेबल का नवीनीकरण

② गणना संसाधन

GPU की खरीद और बिजली अनुबंध

Preferred Networks: Fugaku + पुनर्नवीनीकरण ऊर्जा PPA

③ मानव संसाधन

केवल रिमोट + उच्च वेतन ही नहीं,अनुसंधान की स्वतंत्रताके साथ प्रतिस्पर्धा

NEC: अनुसंधान केंद्र सिलिकॉन वैली के पास

④ संयुक्त अनुसंधान

बड़ी प्लेटफार्मों के साथ वर्टिकल इंटीग्रेशन

टोयोटा×NVIDIA का स्वायत्त ड्राइविंग सिमुलेशन

⑤ सामाजिक कार्यान्वयन

छोटे पैमाने पर PoC से शुरू करके तेजी से स्केल करना

मिजुहो बैंक: आंतरिक कार्यों में जेनरेटिव AI का परिचय





8. एआई नैतिकता और विनियमन की अग्रिम पंक्ति

जापान में "एआई व्यवसाय गाइडलाइन (2024)" के बाद,2025 की शरद ऋतु में एआई डेटा गुणवत्ता दिशानिर्देश (अस्थायी नाम) को कैबिनेट द्वारा अनुमोदित किए जाने की योजना है। मेटा×Scale AI का उदाहरण "विदेशी डेटा के सैन्य उपयोग" को कैसे संभालना है, इस पर ध्यान केंद्रित करता है। घरेलू कंपनियों को **Explainable AI (XAI)** समर्थन और गुमनाम रूप से संसाधित जानकारी के संचालन नियमों को और मजबूत करने की आवश्यकता है।





9. भविष्य के परिदृश्य

  1. सबसे तेज़ पैटर्न


    • 2025 की Q3: निवेश की औपचारिक घोषणा

    • 2026: Llama 4 का प्रकाशन, स्केल संस्करण के व्यावसायिक API का संयुक्त प्रस्ताव

  2. नियामक देरी पैटर्न


    • प्रतिस्पर्धा विरोधी समीक्षा लंबी हो जाती है, और पूंजी भागीदारी को 10% से कम तक सीमित कर "अल्पसंख्यक निवेश" में कमी आती है

  3. विफलता पैटर्न


    • निवेश को छोड़ना ➔ मेटा अपने आप में एनोटेशन विभाग का निर्माण करता है, स्केल एआई आईपीओ की तैयारी करता है



किसी भी परिदृश्य में, "उच्च गुणवत्ता डेटा × विशाल पूंजी" प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को प्रभावित करने वाला कारक बना रहेगा।





10. सारांश――जापानी कंपनियों के लिए अगला कदम

  • रणनीतिक डेटा प्रबंधन: अपनी डोमेन में "अद्वितीय" उच्च गुणवत्ता डेटा का होना, पूंजी सहयोग और अधिग्रहण प्रस्तावों को आकर्षित करता है।

  • अंतरराष्ट्रीय सहयोग: अमेरिका, चीन, और यूरोप की एआई नियामक प्रवृत्तियों पर नजर रखें, और संयुक्त अनुसंधान के कानूनी जोखिमों की प्रारंभिक पहचान करें।

  • प्रतिभा पोर्टफोलियो: डॉक्टरेट स्तर और कार्यान्वयन इंजीनियरों की डबल लीडरशिप प्रणाली का निर्माण करें।

  • नैतिकता और पारदर्शिता: एनोटेशन प्रक्रिया, मॉडल मूल्यांकन मानदंड, और पुनः-प्रशिक्षण नीतियों को सार्वजनिक करें और हितधारकों के साथ विश्वास संबंधों को मजबूत करें।



निष्कर्ष: मेटा का 10 बिलियन डॉलर से अधिक का निवेश, एआई प्रतिस्पर्धा के "मुख्य क्षेत्र" काएल्गोरिदम से डेटा की ओरतेजी से शिफ्ट होने का संकेत देता है। जापानी कंपनियों के लिए विश्व स्तर पर अपनी उपस्थिति बनाए रखने के लिए, "उच्च गुणवत्ता डेटा × त्वरित सामाजिक कार्यान्वयन × नैतिक पारदर्शिता" के तीन बिंदुओं पर ध्यान देना अनिवार्य है।





संदर्भ



संदर्भ लेख

मेटा, Scale AI में निवेश पर विचार कर रहा है, जो 100 अरब डॉलर से अधिक हो सकता है
स्रोत: https://www.ndtvprofit.com/world/meta-in-talks-for-scale-ai-investment-that-could-top-10-billion