OpenAI ရဲ့ Thrive မိတ်ဖက်ရေးနှင့် တရုတ် LLM များက စီးပွားရေးလုပ်ငန်း AI ပေါင်းစည်းမှုကို ဘယ်လိုပြောင်းလဲနေကြသလဲ

စာရေးသူ: Boxu Li

OpenAI နှင့် Thrive Capital ရဲ့ စီးပွားရေးလုပ်ငန်း AI မဟာဗျူဟာ

OpenAI ၏ နောက်ဆုံးရ နည်းဗျူဟာဆိုင်ရာ လှုပ်ရှားမှုသည် AI ကို ရိုးရာ စက်မှုလုပ်ငန်းများထဲသို့ နက်ရှိုင်းစွာ ပေါင်းစည်းရန် အတွေးအခေါ်ကို အတည်ပြုသည်။ 2025 ဒီဇင်ဘာတွင် OpenAI သည် Josh Kushner ၏ Thrive Capital ၏ မော်တော်ယာဉ်အသစ်ဖြစ်သည့် Thrive Holdings တွင် ပိုင်ဆိုင်မှုဝေစုတစ်ခုကို ယူလိုက်ပြီး OpenAI ၏ အကြီးစားဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ကို စာရင်းကိုင်နှင့် IT ဝန်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သော လျဉ်ပြောင်းမှုများထဲသို့ ထည့်သွင်းရန် မဟာဗျူဟာတစ်ခုအဖြစ် သဘောတူညီမှုတွင် ပါဝင်ခဲ့သည်။ ငွေသားရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုမဟုတ်ဘဲ OpenAI သည် အစုရှယ်ယာအတွက် အထူးစူးစမ်းလေ့လာမှုအဖွဲ့တစ်ခုကို ပေးသွင်းခြင်းဖြင့် အလားတူအကျိုးစီးပွားများကို ရယူကာ AI အခြေပြု လက်ကျင့်ဗျူဟာများဖြင့် ရှေးရိုးစဉ်ကျလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပြောင်းလဲရန် အာရုံစိုက်ပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ Thrive ၏ ပိုင်ဆိုင်မှုကုမ္ပဏီများတွင် AI ကို လက်မှုပိုင်းဆိုင်ရာ ပိုင်းခြားထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များထဲသို့ ထည့်သွင်းကာ အကျိုးတူလေ့လာမှုဖြင့် ဤမော်ဒယ်များကို ဆက်လက်ကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ Thrive သည် ရိုးရာဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို ဝယ်ယူရန်နှင့် AI ဖြင့် ပြုပြင်ပြောင်းလဲရန် အထောက်အပံ့ပေးရန် $1B ကျော် ရှာဖွေပြီးဖြစ်သည်။ ဤမဟာဗျူဟာသည် OpenAI သည် API ဝန်ဆောင်မှုကိုသာ ရောင်းချခြင်းမဟုတ်ဘဲ စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် AI ဖြေရှင်းချက်များကို အလျှောက်ထားနေသည်ကို ဖော်ပြသည်။ "Ownership ဖြင့် OpenAI ကို တည်ငြိမ်စေခြင်း" သည် OpenAI နှင့် Thrive ၏ "မြောက်စတား" အလေးထားဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်သော AI အခြေပြု ထုတ်ကုန်များကို ထုတ်လုပ်ရန် အာရုံစိုက်ပါသည်။ ထူးခြားသောအချက်မှာ Thrive Capital သည် OpenAI ၏ အဓိက ထောက်ခံသူဖြစ်သော်လည်း ဤသဘောတူညီမှုသည် Thrive ကို OpenAI ၏ မော်ဒယ်များအပေါ်သာ မျှော်လင့်ချက်ပေးခြင်းမဟုတ်ဘဲ open-source မော်ဒယ်များအပါအဝင် အခြားမော်ဒယ်များကို သင့်လျော်သောနေရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်ကို ဖော်ပြထားသည်။ ဤသည်မှာ ယနေ့ကာလ၏ AI လုပ်ငန်းခွင်တွင် လက်တွေ့ကျသော အမှန်တရားကို မြှင့်တင်ထားသည် - ကုမ္ပဏီများသည် သူတို့၏ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များ၊ ကုန်ကျစရိတ်ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ပေါင်းစည်းမှုလိုအပ်ချက်များအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။

အမေရိကန် စက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် စီးပွားရေး LLM လက်ခံမှု

ကုမ္ပဏီတွေက AI ကို လက်ခံအသုံးပြုမှု – အထူးသဖြင့် generative AI – က အရင်နှစ်နှစ်အတွင်း တက်ပြန်လာပါတယ်။ 2024 McKinsey စစ်တမ်းအရ အဖွဲ့အစည်း 78% က အနည်းဆုံး တစ်ခုခုမှာ AI ကို အသုံးပြုနေပြီး (ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က 55% ကနေ တိုးလာတာ) 71% ကတော့ generative AI ကိရိယာတွေကို အသုံးပြုနေကြပါတယ်။ ဒီကိစ္စက LLMs တွေဟာ စမ်းသပ်မှုအဆင့်ကနေ "မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောလုပ်ငန်းအခြေခံအဆောက်အအုံ" အဖြစ် ပြောင်းလဲလာကြောင်း ပြသပါတယ်။ အရေးကြီးတာက ဤလမ်းကြောင်းဟာ စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်လျှောက်လုံး ကျယ်ပြန့်စွာဖြစ်တယ်။ ဘဏ္ဍာရေးမှာ ဘဏ်တွေက LLMs တွေကို သုတေသနကို ချီးကျူးပေးပြီး အကြံပေးသူတွေကို ကူညီဖို့ အသုံးပြုကြပါတယ်။ ကျန်းမာရေးမှာ LLMs တွေက ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာနဲ့ လူနာဆက်သွယ်မှုကို ရေးဆွဲပေးပါတယ်။ ဥပဒေနဲ့ အတိုင်ပင်ခံလုပ်ငန်းမှာတော့ စာရွက်စာတမ်းအနှစ်ခ်ုပ်ရေးဆွဲခြင်းနဲ့ ပထမအကြိမ် ချဉ်းကပ်ရေးသားခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ e-commerce နဲ့ ခရီးသွားလုပ်ငန်းမှာတော့ generative AI က ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနဲ့ အကြံပြုချက်တွေကို ထောက်ပံ့ပေးတယ် – ဥပမာ၊ Airbnb ရဲ့ AI concierge က လူ့ကိုယ်စားလှယ်မပါဘဲ ဧည့်သည်မေးခွန်းတွေကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ပါတယ်။ စျေးကွက်ကြီး Amazon ကတော့ AI မော်ဒယ်တွေကို အသုံးပြုပြီး ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကို တိုးတက်စေပြီး ရောင်းအားအမြန်ပြန်ဖြစ်စေပါတယ်။ Amazon ကလည်း generative AI ကိရိယာတွေကို စျေးကွက်ရောင်းချသူတွေကို ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ရေးသားနိုင်ဖို့ ကူညီပေးပြီး Alexa ကို LLM ပေါင်းစပ်မှုနဲ့ ပိုမိုစကားပြောတတ်အောင် လုပ်ထားပါတယ်။ ဤဥပမာတွေက စနစ်တကျ လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်နိုင်သည့်နေရာတိုင်းမှာ LLMs တွေကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနေကြောင်း ပြသပါတယ်၊ စျေးကွက်စာသားရေးဆွဲခြင်းကနေ chatbot နဲ့ ကုဒ်ရေးဆွဲသူကူညီပေးသူတွေကို ထောက်ပံ့ခြင်းအထိ။

သို့သော် AI ကို အတိုင်းအတာအကျယ်ဖြင့် ထည့်သွင်းရန် အလွယ်ကူဆုံးမဟုတ်ပါ - ကုမ္ပဏီများစွာသည် စမ်းသပ်မှုမှ ထုတ်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုသို့ ရွှေ့ပြောင်းရာတွင် များစွာ ခက်ခဲနေဆဲဖြစ်သည်။ လေ့လာမှုများအရ GenAI စမ်းသပ်မှုများ၏ 5% သာ အမြန်ချောမွေ့သော ဝင်ငွေတိုးတက်မှုကို ရရှိသည်ဟု တွေ့ရှိခဲ့ပြီး ရည်ရွယ်ချက် မရှင်းလင်းခြင်း သို့မဟုတ် အခြေခံအဆောက်အအုံ အခက်အခဲများကြောင့် အဆင်မပြေလျက်ရှိနေသည် [9]။ သို့သော်လည်း လုပ်ငန်းအတွက် AI ၏ အကျိုးဖြစ်စဉ်မှာ ခိုင်မာနေဆဲဖြစ်သည်။ အောင်မြင်သော ကုမ္ပဏီများသည် ပျော်ရွှင်စေရန် အောင်မြင်သော ROI (ပျမ်းမျှ 3.7× အကျိုးရလဒ်များ၊ တစ်ခုသော လေ့လာမှုအရ) နှင့် အရင်းအနှီးများ ပြန်လည်ခွဲဝေပေးနေကြသည် [10]။ LLMs အတွက် လုပ်ငန်းအသုံးစရိတ်သည် တက်လာနေပြီး - 2025 ခုနှစ်တွင် လုပ်ငန်းများ၏ 37% သည် LLM အသုံးပြုမှုအတွက် နှစ်စဉ် $250,000 ကျော် အသုံးပြုနေကြသည် [11]။ ဤရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ အလိုရှိမှုသည် ယှဉ်ပြိုင်မှုဖြစ်စဉ်ကို ဖော်ပြသည် - ကုမ္ပဏီများသည် AI ကို ထုတ်လုပ်မှုနှင့် တီထွင်မှုတိုးတက်စေရန် မဟာဗျူဟာနည်းပညာအဖြစ် ကြည့်မြင်ကြသည်။ ရလာဒ်မှာ လုပ်ငန်းအတွက် AI ပတ်ဝန်းကျင်တွင် LLMs များစွာ လက်တွဲစီရင်နေသည်။ အမှန်တကယ် လေ့လာမှုများအရ “မျိုးစုံမော်ဒယ်” တပ်ဆင်မှုစနစ် ပေါ်ပေါက်လာနေပြီး - တစ်ခုသော အသိအမှတ်ပြုချက်အရ ကုမ္ပဏီများ၏ အများစုသည် အနည်းဆုံး မော်ဒယ်နှစ်ခုကို အသုံးပြုကြပြီး OpenAI, Anthropic, Google နှင့် အခမဲ့အရင်းအမြစ်ပံ့ပိုးသူများ၏ ပစ္စည်းများကို အလယ်အလတ်တွင် ရောနှောအသုံးပြုကြသည် [12]။ ဤမျိုးစုံမော်ဒယ်နည်းလမ်းသည် အဖွဲ့အစည်းများကို အမျိုးမျိုးသော LLMs ၏ အားနည်းချက်များနှင့် အားသာချက်များကို ချိန်ခွင့်ပြုသည် (ဥပမာ- ကုဒ်ထောက်ပံ့မှုအတွက် မော်ဒယ်တစ်ခု၊ အထွေထွေ chatbot တာဝန်များအတွက် နောက်တစ်ခု) နှင့် တစ်ဧည့်လောကကို အလွန်မူတည်ခြင်းမရှိစေရန် ကာကွယ်သည်။

အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများ တရုတ် LLM များကို လက်ခံခြင်း- ကုန်ကျစရိတ် အားသာချက်နှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုများ

လုပ်ငန်း AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအကြောင်းကထူးခြားတဲ့အရာတစ်ခုက အမေရိကန်မှာ တရုတ်မှ သွားလာနေတဲ့ အခမဲ့အချက်အလက်ပုံစံများ (LLMs) ရဲ့ မြင့်မားလာမှုဖြစ်ပါတယ်။ တစ်နှစ်အလိုမှာ အမေရိကန် ပုံစံတွေကိုသာ သုံးစွဲခဲ့တဲ့ ကုမ္ပဏီတွေဟာ ယခု အလျင်စလို တရုတ်မှ Alibaba, Baidu, Zhipu, MiniMax စတဲ့ ကုမ္ပဏီများမှ ပုံစံများကို စမ်းသပ်ပြီး အချို့မှာလည်း လက်ခံနေကြပါတယ်။ အထူးသဖြင့် ဒီပုံစံတွေဟာ အခမဲ့ဖြစ်ပြီး၊ “open-weight” (ပုံစံအချက်အလက်များကို ဖွင့်လှစ်ထားခြင်း) ဖြစ်ပြီး၊ အမေရိကန်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ပါက လည်ပတ်ရန် အလွန် ပိုစျေးနူန်းသက်သာပါတယ်။ လုပ်ငန်းများအတွက် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်နိုင်မှုများအတွက် အကောင်းဆုံးနည်းပညာပုံစံကို လက်မခံဘဲ လုပ်နိုင်ပါတယ်။ ရလဒ်အနေနဲ့ အမေရိကန် အထင်ကရနည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် တရုတ် AI ကို စမ်းသပ်နေကြပါပြီ။ နောက်ဆုံး အဖြစ်အပျက်အနေနဲ့ Airbnb ရဲ့ CEO Brian Chesky ကကုမ္ပဏီသည် Alibaba ရဲ့ Qwen LLM ကို အလိုအလျောက် ဝန်ဆောင်မှု ကိုယ်စားလှယ်အဖြစ် အားကိုးနေကြောင်းဖျော်ပြခဲ့ပြီး OpenAI ရဲ့ နောက်ဆုံးပုံစံထက် သွက်လက်တယ်၊ စျေးပေါတယ် ဆိုသောကြောင့်[15] အထူးသဖြင့် Chesky က Qwen ကို ချီးမွမ်းခဲ့ပြီး “Alibaba ရဲ့ Qwen ပုံစံကို အများကြီး အားကိုးနေပါတယ်။ အလွန်ကောင်းပါတယ်။ လျင်လျင်မြန်မြန်နဲ့ စျေးလည်း ပိုသက်သာတယ်။” [16] ဖြစ်ပါတယ်။ တကယ်တော့ Airbnb ရဲ့ အလိုအလျောက်ဝန်ဆောင်မှု ကိုယ်စားလှယ်ကို 2025 ခုနှစ်တွင် စတင်ခဲ့ပြီး OpenAI, Google, အခမဲ့အချက်အလက်ပုံစံများ အပါအဝင် 13 မျိုးတို့ကို သုံး၍ တည်ဆောက်ခဲ့ပေမယ့် တရုတ် Qwen ဟာ အခြေခံအားကို ထောက်ပံ့ပေးပါတယ်[17]။ Qwen နဲ့ အခြားများကို သုံးခြင်းမှ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုကြောင့် Airbnb သည် အထောက်အပံ့တောင်းဆိုမှု 15% ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ဖြေရှင်းချိန်ကို နာရီများမှ စက္ကန့်များအထိ လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ [18] - လုပ်ငန်းအပေါ် အထိရောက်ဆုံး အကျိုးသက်ရောက်မှု ဖြစ်ပါတယ်။

Airbnb သာမက အခြား စွမ်းရည်မြင့် စတားတပ်များနှင့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများလည်း AI အကျဉ်းချုပ်များအတွက် အရှေ့ဘက်ကွယ်ကို လှည့်ကြည့်နေကြသည်။ ထင်ရှားသော ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူ Chamath Palihapitiya က သူ၏ ကုမ္ပဏီသည် AI အလုပ်လုပ်စဉ်ကို Amazon ၏ ပိုင်ဆိုင်မှု ဝန်ဆောင်မှုများမှ Moonshot ၏ Kimi မော်ဒယ် (ဘေဂျင်းအခြေစိုက် စတားတပ်မှ) သို့ ရွှေ့ပြောင်းခဲ့ကြောင်း “လုပ်ဆောင်ချက် ပိုမိုကောင်းမွန်” ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။[19] ထိုနှင့်တူ သောမတ် အိုင်အီပီအို၏ တင်အိုင်းအီအို အင်ဂျင်နီယာ မီရာမူရာတီ၏ စတင်လုပ်ငန်းအသစ်သည် အသုံးပြုသူများကို အခြေခံ မော်ဒယ်များကို - Qwen ၏ ရွေးချယ်နိုင်သော ရွေးချယ်မှု ရှစ်မျိုးအပါအဝင် - ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခွင့်ပြုသည့် ကိရိယာကို ဖြန့်ချီခဲ့သည်။ [20] အကျိုးကျေးဇူးမှာ ပေါ်လွင်နေသည် - “ပျမ်းမျှ စတားတပ်အတွက် အရေးကြီးတာက မြန်နှုန်း၊ အရည်အသွေး၊ အကျိုးကျေးဇူး... ရှင်ငံတောင်မော်ဒယ်များသည် အမြဲတမ်း အရည်အသွေးနှင့် အကျိုးကျေးဇူးကို ချိန်ညှိမှု လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့သည်။”[21] တရုတ် AI ပြဇာတ်များသည် လစ်ဆာပြုစုမှုနှင့် ဖျော်ဖြေရန် ဆောင်ရွက်ချက်များဖြင့် မော်ဒယ်များကို စွမ်းဆောင်ခွင့်ပေးခဲ့သည်။ Alibaba သည် Tongyi Qianwen (Qwen) မော်ဒယ် မိသားစု ကို Apache 2.0 လိုင်စင်ဖြင့် မော်ဒယ်များကို ဖွင့်လှစ်ခဲ့သည်။ [22][23] ထိုဆိုလိုသည်မှာ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် “အင်တာနက်မှ အလေးချိန်များကို ဆွဲထုတ်၍ ပိုင်ဆိုင်မှု ဒေတာဖြင့် ပြန်လည်ပြင်ဆင်နိုင်သည်” [24] တောင်ကိုရီးယား ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ယင်းကို အတိအကျ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည် - Qwen ကို အစိုးရ စာရွက်စာတမ်းများ အတွက် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် အကျိုးကျေးဇူးကို 30% လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ [25] Alibaba သည် Qwen မှ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် 170,000 ကျော် မော်ဒယ်များ ရရှိခဲ့ကြောင်း နှင့် 90,000 ကျော် လုပ်ငန်းများ (စားသုံးသူ အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းများ၊ ဂိမ်းများ စသည်တို့) Qwen မော်ဒယ် မိသားစုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ [26] ဤကိန်းဂဏန်းများသည် တရုတ် LLM မော်ဒယ်များသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ဖွံ့ဖြိုးမှုနှင့် အလွယ်တကူ ပေါင်းစပ်နိုင်ကြောင်း ပြသသည်။

ဒီလမ်းကြောင်း၏ အလားအလာများသည် နှစ်ဖက်လှည့်ဖြစ်သည်။ တစ်ဖက်မှာတော့ အမေရိကန် AI ပံ့ပိုးသူများသည် လုပ်ငန်းအခွင့်အလမ်းဝင်ငွေများကို ဖယ်ရှားနိုင်သည်။ တရုတ်မော်ဒယ်တစ်ခုဖြင့် အလုပ်တာဝန်တစ်ခုကို ကိုင်တွယ်သည်နှင့် OpenAI သို့မဟုတ် Anthropic ၏ ပေးချေမှု API များပေါ်တွင် မပြေးနေသော အလုပ်တာဝန်တစ်ခုဖြစ်သည်။ The Wire China မှ ပြောကြားခဲ့သည်မှာ အမေရိကန်မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် Airbnb ကဲ့သို့သော ကြီးမားသောဖောက်သည်များကို တရုတ်ပြိုင်ဘက်များသို့ ဆုံးရှုံးနေပါက ၎င်းသည် အမေရိကန်ရဲ့ လမ်းကြောင်း (အများအားဖြင့် ပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် မြင့်မားသောကုန်ကျစရိတ်) သည် အချို့သော အသုံးပြုမှုများအတွက် အခက်အခဲရှိနေသည်ဆိုသော “သတိပေးချက်” ဖြစ်သည်[27]။ OpenAI, Anthropic, နှင့် Google ကဲ့သို့သော Frontier မော်ဒယ်ပြိုင်ဆိုင်မှုစက်ရုံများသည် တုံ့ပြန်ရန် အတင်းခံရနိုင်သည် - စျေးနှုန်းချထားခြင်းဖြစ်စေ၊ ပွင့်လင်းသောကွဲကွဲပြားပြားများကို ကမ်းလှမ်းခြင်းဖြစ်စေ (တကယ်တော့ OpenAI မှ “ပွင့်လင်းသောအလေးချိန်” GPT မော်ဒယ်များကိုစတင်ဖြန့်ချိခဲ့ပြီ[28]) သို့မဟုတ် တကယ့်ကို ကွဲပြားသောစွမ်းရည်များကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြစ်စေ။ နောက်ထပ်အလားအလာမှာ ရူပဗေဒနှင့် နိုင်ငံရေးဆိုင်ရာဖြစ်သည် - အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများသည် တရုတ် AI ပေါ်တွင် အများအပြားကိုးကားလာခြင်းသည် ယုံကြည်မှုနှင့် လုံခြုံရေးမေးခွန်းများကို ထူထောင်လိုက်သည်။ ယခုအခါထိ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ကိစ္စရပ်များသည် အချို့သော ကိစ္စရပ်များတွင် ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုအပေါ် စိုးရိမ်မှုများကို ကျော်ဖြတ်နေသည်။ ဒါပေမယ့် ဝါရှင်တန်သည် အာရုံစိုက်နေပြီးသည် - အမေရိကန်စီမံခန့်ခွဲသူများသည် 2025 အစောပိုင်းတွင် တရုတ် AI ကုမ္ပဏီ Zhipu (GLM မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်သူ) ကို ကုန်သွယ်ရေးအနက်စာရင်းသို့ ထည့်သွင်းခဲ့သည်[29]၊ နှင့် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးဌာနမှ အစီရင်ခံစာက နိုင်ငံခြား AI ၏ လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များအကြောင်း သတိပေးခဲ့ပြီး တရုတ်မော်ဒယ်များ၏ ထမြောက်မှုသည် “အမေရိကန်ဖွံ့ဖြိုးသူများ၏ သမိုင်းဝင်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဦးဆောင်မှုကို လျော့နည်းစေသည်။”[29][30]။ အမေရိကန်တွင် တရုတ် LLM များကို အစိုးရအဆင့်များတွင် အသုံးမပြုရန် ကန့်သတ်ရန် အားပေးမှုများရှိပြီး သမ္မတလုံခြုံရေးဖိအားများတိုးလာပါက လုပ်ငန်းများထံသို့တိုးချဲ့သွားနိုင်သည်[27]။ လုပ်ငန်းအဆင့်တွင် တရုတ် AI တင်သွင်းသူများအပေါ် စိတ်ရှုပ်ထွေးမှုများ တိုးလာနေပြီး ကုမ္ပဏီများသည် Qwen သို့မဟုတ် DeepSeek ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ဒေတာထုတ်ဖော်မှု သို့မဟုတ် ကိုက်ညီမှုပြဿနာများကဲ့သို့သော အန္တရာယ်များနှင့် လေ့လာရမည်။ အချို့သူများက ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်မော်ဒယ်များကို အတွင်းပိုင်းတွင် ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ကာကွယ်ကြသည် (ပြင်ပ API ချိတ်ဆက်မှုများမှ ရှောင်ရှားခြင်း)[31][32]၊ ၎င်းသည် ဒေတာနေရာချထားမှုဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်သော်လည်း အတွင်းပိုင်းအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများကို လိုအပ်သည်။ အခြားသူများက အလယ်အလတ်နည်းလမ်းကို လုပ်ဆောင်ကြသည် - အာရုံစူးစိုက်မှုမရှိသော အလုပ်များအတွက် တရုတ်မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ယုံကြည်မှုရှိသော မော်ဒယ်များအတွက် အာရုံစူးစိုက်မှုရှိသောဒေတာကို သိုလှောင်ခြင်း။ ချိတ်ဆက်မှုမည်သည့်နည်းဖြင့်ဖြစ်စေ၊ တရုတ် LLM များ၏ ဝင်ရောက်မှုက ကျန်းမာသောပြိုင်ဆိုင်မှုကို ထည့်သွင်းပေးသည်။ ၎င်းသည် အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများကို ထိရောက်မှုအပေါ် စွမ်းဆောင်မှု အဆင့်တက်လာစေရန် နှိုးဆွစေပြီး (ဥပမာ၊ Anthropic ၏ နောက်ဆုံးထွက် Claude သည် ၎င်း၏ ယခင်လူကြီးထက် အများကြီး စျေးနှုန်းသက်သာပြီး မြန်ဆန်သည်) ထိုကဲ့သို့သော နည်းပညာအပိုင်းအချို့ကို ပွင့်လင်းစေရန်အထိ ဖြစ်လာခဲ့သည်။ AI သုတေသနပညာရှင်တစ်ဦးက ပြောကြားခဲ့သည်မှာ “အမေရိကန် AI ၏ ရေရှည်ထိပ်တန်းဖြစ်မှုသည် တရုတ်သို့ ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်ကို မပေးခြင်းအပေါ် အများအားဖြင့် မူတည်သည်။”[33]

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ထည့်သွင်းသုံးစွဲနေသော AI မော်ဒယ် ၅ မျိုး

ယနေ့ခေတ် Multi-model ပတ်ဝန်းကျင်တွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ထည့်သွင်းသုံးစွဲရန် ရွေးချယ်သော LLM အနည်းငယ်ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။

1. OpenAI GPT Series (GPT-4 and GPT-5) – OpenAI ရဲ့ GPT မော်ဒယ်တွေဟာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်း AI ကွန်ယက်မှာ မဖြစ်မနေ အရေးပါတဲ့အရာတစ်ခုဖြစ်နေဆဲပါ၊ အထူးသဖြင့် ရှေ့ပြေးစွမ်းဆောင်ရည်တွေနဲ့ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုရှိတဲ့ အရည်အသွေးကြောင့်ပါ။ GPT-4 ဟာ သဘာဝဘာသာစကားကို နားလည်မှုနဲ့ ဖန်တီးမှုနဲ့ ပတ်သက်ပြီး အလွန်အမင်းပေါက်ကွဲမှုရှိခဲ့ပြီး၊ OpenAI ရဲ့ အသစ်စက်စက် ကြေညာချက်ဖြစ်တဲ့ GPT-5 ဟာ ပိုမိုအရေးကြီးတဲ့ ခုန်မှုတစ်ခုဖြစ်ပါတယ် – ကုဒ်ရေးခြင်း၊ သင်္ချာ၊ စာရေးခြင်းနဲ့ မျိုးစုံအလုပ်များမှာ ထူးချွန်ပါတယ်[34]။ အများပြည်သူ ကုမ္ပဏီများဟာ Azure OpenAI Service သို့မဟုတ် OpenAI ရဲ့ API ကို အသုံးပြုပြီး chatbot, စာရေးကူညီသူတွေနဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ကူညီမှုကုန်ကြမ်းတွေကို အသုံးပြုကြပါတယ်။ GPT-4/5 ရဲ့ အားသာချက်တွေကတော့ စိတ်ရှုပ်ထွေးတဲ့ အကြောင်းပြချက်တွေနဲ့ စကားပြောဆွေးနွေးမှုတွေအတွက်ပါ၊ ဥပမာ ဥပဒေရေးရာစာရွက်စာတမ်းများသုံးသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အတွင်းရေးရာ အကူအညီပြုစက်ရုံများမှာ အသုံးပြုရန်အထူးသင့်လျော်ပါတယ်။ သို့သော် သူတို့ဟာ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာဖြစ်ပြီး အမြင့်ဈေးနှုန်းနဲ့ ရောင်းချပါတယ်။ OpenAI ရဲ့ စီးပွားရေးဈေးကွက်ဝေစုဟာ 2025 အချိန်မှာ 25% ဖြစ်ခဲ့ပါတယ်[35]၊ အများပြည်သူအသုံးပြုမှုနဲ့ ပြိုင်ဘက်များလည်းရှိပါတယ်။ OpenAI ဟာ open-source လှုမှုကို တုံ့ပြန်ရန် GPT-OSS (open-weight) မော်ဒယ်တွေ 120B နဲ့ 20B parameters ဖြင့် self-hosting အတွက် ထုတ်ပြန်ခဲ့ပါတယ်[28]၊ ပိုမိုထိန်းချုပ်မှုလိုအပ်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ဖျက်သိမ်းရန်ရည်ရွယ်သည်။ သို့သော် မျိုးစုံသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် GPT-4 ဟာ အရည်အသွေးအတွက် စံနှုန်းတစ်ခုဖြစ်နေဆဲပါ – အတိအကျမှန်ကန်မှုကို အထူးအရေးပါတဲ့အခါတွင် အသုံးပြုကြပါတယ်။

2. Anthropic Claude - Anthropic က ဖွံ့ဖြိုးတီထွင်ထားတဲ့ Claude ဟာ အစိုးရလုပ်ငန်းတွေအတွက် အလွန်လူကြိုက်များတဲ့ AI စနစ်တွေရဲ့ တစ်ခုအဖြစ် လျင်မြန်စွာ ဖြစ်လာခဲ့ပါတယ်။ 2025 အဆုံးပိုင်းမှာတော့ Anthropic က OpenAI ကို အစိုးရလုပ်ငန်း LLM စျေးကွက်တွင် 32% ရှယ်ယာဖြင့် ကျော်လွန်သွားကြောင်း သတင်းပေးပို့ခဲ့ပါတယ်[35]။ Claude ရဲ့ လူကြိုက်များမှုဟာ ဒီဇိုင်းအယူအဆပေါ်မှာ အခြေခံပါတယ်။ အကူအညီပေးနိုင်ဖို့၊ ရိုးသားဖို့၊ နစ်နာမှုမရှိဖို့ ရည်ရွယ်ပြီး တည်ဆောက်ထားပါတယ်။ အလွန်ကြီးမားတဲ့ အကြောင်းအရာပြန်ကြားမှုများ (100K+ tokens) ပါဝင်ပြီး အရွယ်ကြီးသော စာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် အကြိမ်ရေများစွာ ပြန်လည်ဆွေးနွေးမှုများကို လွယ်ကူစွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ပါတယ်။ နောက်ဆုံးပေါ် Claude 4 စီးရီး (Opus 4, Sonnet 4.5) ဟာ ကုဒ်ရေးခြင်းနှင့် အကြောင်းပြချက်ပေးခြင်း အလုပ်များမှာ ထိပ်တန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းပါတယ်[36]။ OpenAI ရဲ့ မော်ဒယ်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှုတွင် Claude အားကောင်းမှု ပြသနိုင်ပါတယ်။ စက်မှုလုပ်ငန်းများက Claude ကို ဆော့ဖ်ဝဲကုဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ သုံးသပ်ချက်ဆောင်းပါးများ ဖန်တီးခြင်း၊ Slack ကဲ့သို့သော အကူအညီပေးစနစ်များတွင် AI အဖြစ် အသုံးပြုကြသည်။ Claude ရဲ့ ထူးခြားတဲ့ နှစ်သိမ့်မှု၊ အမြန်နှုန်းနှင့် အန္တရာယ်နည်းသော အထွက်များဟာ အထူးသဖြင့် ဖောက်သည်များနှင့် ရင်ဆိုင်မှုများ သို့မဟုတ် အထူးသင့်လျော်သော အကြောင်းအရာများတွင် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ Anthropic ရဲ့ AWS နှင့် နီးကပ်မှုကြောင့် Claude ကို Amazon Bedrock မှတစ်ဆင့် ကုမ္ပဏီများအတွက် ရရှိနိုင်အောင် ပြုလုပ်ထားပါသည်။ အထွေထွေအားဖြင့် Claude ဟာ အကြာကြီးမှတ်ဉာဏ်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကြောင့် တန်ဖိုးထားကြပြီး အရည်အသွေးနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုကို ယှဉ်ကြည့်ရန် GPT မော်ဒယ်များနှင့်အတူ လုပ်ငန်းများစွာ ထိန်းသိမ်းအသုံးပြုကြသည်။

3. Meta ၏ LLaMA 2 - LLaMA 2 သည် Meta AI မှ ထုတ်လုပ်သော အထင်ကရ open-source LLM ဖြစ်ပြီး 2023 နှစ်လယ်တွင် ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး အများပြည်သူအတွက် အထူးသဖြင့် ကုမ္ပဏီများအတွက် AI ဖြေရှင်းချက်များကို အခြေခံစေခဲ့သည်။ လိုင်စင်ပိုင်ရှင်မော်ဒယ်များနှင့် မတူဘဲ LLaMA 2 ၏ အလေးချိန်များကို (သုတေသနနှင့် ကန့်သတ်ထားသော ကုန်သွယ်လုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုအတွက် ခွင့်ပြုထားသည့် လိုင်စင်ဖြင့်) ရရှိနိုင်ခြင်းကြောင့် ကုမ္ပဏီများသည် မိမိတို့၏ ဒေတာများဖြင့် တိကျစွာ ချိန်ညှိနိုင်သည်။ 70B parameters အထိ ရရှိနိုင်သော မော်ဒယ်သည် ပိတ်ပင်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းရည်ကို တစ်ဆင့်တူရောက်ရောက်ကာ open မော်ဒယ်များသည် အနည်းငယ်သာမကျန်နိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ ထုတ်ဝေပြီးသော လများအတွင်း၌ LLaMA 2 သည် စိတ်ကူးတီထွင်မှု၏ လှိုင်းတစ်ခုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ပြီး များစွာသော ထိန်းသိမ်းနိင်သော မော်ဒယ်များနှင့် စက်မှုဇုန်နည်းပညာ မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးစေခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် ဒေတာတည်ငြိမ်မှုမှာ စိုးရိမ်စရာဖြစ်သောအခါ ကုမ္ပဏီများသည် LLaMA 2 ရှိ derivative မော်ဒယ်ကို အတွင်းပိုင်း တစ်ခုခုအတွက် အသုံးပြုနေရသည်။ Meta ၏ ဖွင့်လှစ်မှုလမ်းစဉ်က အခြားကစားသမားများ (ဥပမာ OpenAI) ကို open-weight ပေးသော အတွင်းယူစရာ ဖိအားဖြစ်စေခဲ့သည်။ နောက်ပိုင်း ဖွင့်လှစ်ထားသော မော်ဒယ်အသစ်များ (တရုတ် ones အပါအဝင်) သည် အချို့သော စမ်းသပ်မှုများတွင် LLaMA 2 ကို ကျော်လွန်ကြသော်လည်း တည်ငြိမ်သော ဘေ့စ်မော်ဒယ်လိုအပ်သော ကုမ္ပဏီများ အတွက် လူကြိုက်များသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်နေဆဲ ဖြစ်သည်။ LLaMA-based မော်ဒယ်များသည် Hugging Face တွင် အကြီးဆုံးနှင့်ဆုံးမော်ဒယ်များအဖြစ် ထိပ်ဆုံးနေရာရယူခဲ့သည်၊ Alibaba ၏ Qwen က အသစ်သော derivative မော်ဒယ်များ၏ အသုံးပြုမှုအရ အထက်ဆုံးနေရာကို ရယူခဲ့သည်။ IBM ကဲ့သို့သော နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် ကုမ္ပဏီ AI ဖန်တီးသူများကို အလေးပေးရောင်းချနိုင်ရန် Meta နှင့် ပူးပေါင်းကာ LLaMA 2 ကို သူတို့၏ ပလက်ဖောင်းများ (IBM ၏ watsonx) မှ ဖြန့်ဝေခဲ့သည်။ LLaMA 2 ၏ သက်ရောက်မှုမှာ ဖွင့်လှစ်ထားသော LLM ကို ကုမ္ပဏီအခြေနေများ၌ အသုံးပြုရန် လမ်းဖွင့်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး ဖွင့်လှစ်ထားသော မော်ဒယ်အသစ်များ၏ကို လမ်းဖွင့်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

4. Alibaba Qwen – Qwen (အမည်အပြည့်အစုံ Tongyi Qianwen) သည် Alibaba Cloud ၏ အထင်ကရ LLM ဖြစ်ပြီး ကမ္ဘာ့စျေးကွက်တွင် အောင်မြင်ဆုံးသော တရုတ်ဖွင့်လှစ်ရင်းမြစ်မော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ Alibaba သည် Qwen-7B နှင့် 14B ကို 2023 ခုနှစ်တွင် Apache 2.0 လိုင်စင်ဖြင့် ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး ၎င်းနောက်ပိုင်းတွင် Qwen 3 တွင် 70B+ အထိ ထိရောက်သော ပါရာမီတာများဖြင့် Mixture-of-Experts ဗားရှင်းများကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ Qwen မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ ထိရောက်မှုနှင့် ဘာသာစကားများစွာတွင် အထူးကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အတူ ဂုဏ်သိက္ခာ ရရှိထားပြီး Alibaba သည် Qwen-Coder (ပရိုဂရမ်ရေးရာအတွက်) နှင့် Qwen-VL (မြင်ကွင်း-ဘာသာစကား) ကဲ့သို့သော မျိုးကွဲများကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။ အရေးကြီးစွာတော့ Qwen သည် သုံးစွဲရန်နှင့် ပြုပြင်ပြောင်းလဲရန် အခမဲ့ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် အများပြားသော လက်ခံမှုကို နောက်လိုက်စေခဲ့သည် - 2025 ခုနှစ်ကုန်တွင် Alibaba သည် Qwen မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသော လုပ်ငန်းများ 90,000 ကျော် (စားသုံးသူ အီလက်ထရောနစ်နှင့် ဂိမ်း ထုတ်လုပ်မှုမှစ၍ အခြားကဏ္ဍများတွင်) သတင်းပေးပို့ခဲ့သည်။ တရုတ်ကုမ္ပဏီများအများစုသည် Qwen ကို အသုံးပြုနေကြပြီး ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်-ကုန်ကျစရိတ် အချိုးအစားကြောင့် ကမ္ဘာ့စျေးကွက်သို့ လမ်းဖွင့်ခဲ့သည်။ Airbnb သည် Qwen ကို ၎င်း၏ AI ကိုယ်စားလှယ်အတွက် အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အင်္ဂလိပ်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသခဲ့သည်။ အခြား စတားတပ်များသည် ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်များအတွက် Qwen ကို လိုက်ဖက်အောင် ချိန်ညှိပြီး အခြေခံ မော်ဒယ်၏ ခိုင်မာမှုကို အပီအပြင် ချေးယူခဲ့သည်။ Qwen ၏ လုပ်ငန်းများအပေါ် ရိုက်ခတ်မှုမှာ အများအားဖြင့် ကုန်ကျစရိတ် လျော့ချခြင်း ဖြစ်သည် - ကုမ္ပဏီများသည် Qwen ကို ၎င်းတို့၏ မိုဃ်းတိမ်ပေါ်တွင် တပ်ဆင်ခြင်းဖြင့် GPT-4 ကဲ့သို့သော API သို့ ခေါ်ဆိုခြင်း၏ အနည်းငယ်သော ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် စတင်နိုင်သည်။ စွမ်းဆောင်ရည်အရ Qwen 14B သည် အခြား မော်ဒယ်ထက် နှစ်ဆ သို့မဟုတ် သုံးဆ ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည်။ Alibaba သည် Qwen ကို ဆက်လက်တိုးတက်စေရန် ကြိုးပမ်းလျက်ရှိပြီး (နောက်ဆုံး Qwen-3 စီးရီးသည် Mixture-of-Experts ကို အသုံးပြု၍ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေသော်လည်း လှုပ်ရှားမှု ပါရာမီတာများကို လျှော့ချထားသည်) လုပ်ငန်းများအတွက် Qwen သည် အဆင့်မြင့်သော ထုတ်လုပ်မှု အသင့်ဖွင့်လှစ်မော်ဒယ် ဖြစ်ပြီး နည်းပညာဝန်ကြီးကြီးနားနားတစ်ခုမှ အထောက်အပံ့ ရရှိသည်။ ၎င်းသည် Alibaba ၏ မိုဃ်းတိမ်ဝန်ဆောင်မှုများ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် နှစ်ဆလုပ်ဆောင်ပြီး Alibaba Cloud ၏ တည်ရှိရာဒေသများတွင် အချို့သော နိုင်ငံတကာ ကုမ္ပဏီများက အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ထိုကြောင့် Qwen သည် အလယ်ပိုင်းစျေးကွက်တွင် လူကြိုက်များသော LLM ရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် တည်နေရာယူပြီး အနောက်တိုင်း API များအစား အခြားရွေးချယ်မှုများကို ရှာဖွေနေသော ကုမ္ပဏီများအတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်။

5. DeepSeek – DeepSeek သည် စျေးနှုန်းအလွန်နည်းပြီး ဖွင့်လှစ်သော နည်းလမ်းဖြင့် အာရုံစိုက်မှုကို အမြန်ရရှိထားသော အသစ်ရောက်ရှိလာသူတစ်ဦးဖြစ်သည်။ ဟောင်ကောင်မြို့တွင် တည်ရှိသည်ဟု ယူဆရသော တရုတ် AI ကုမ္ပဏီက ဖွံ့ဖြိုးတီထွင်ထားပြီး၊ DeepSeek ၏ မော်ဒယ်များ စီးရီးသည် လူသိများသောအမည်မရှိသေးပေမယ့် ဖွံ့ဖြိုးသူများအကြား စျေးနှုန်းသက်သာသည့် AI အဖြစ် ပြောင်းလဲမှုကြီးမားသော အဖြစ် ရေပန်းစားလျက်ရှိသည်။ DeepSeek V3 မော်ဒယ်များသည် အလွန်ကြီးမား (ရာဘီလီယံဂဏန်းများပါဝင်သည်) နှင့် MIT လိုင်စင်အောက်တွင် ဖွင့်လှစ်ထားသောကြောင့် လုပ်ငန်းများသည် စီးပွားဖြစ်အတွက် ပျော်ရွှင်စွာ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်၍ အသုံးပြုနိုင်သည်။ DeepSeek ၏ အထူးပြုချက်မှာ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အတုစစ်ဆေးမှုအတွက် အာရုံစိုက်မှု ဖြစ်သည်။ နောက်ဆုံးထွက် DeepSeek V3.2-Exp မော်ဒယ်သည် အတုစစ်ဆေးမှုကုန်ကျစရိတ်ကို 50% ကျော်လျှော့ချပြီး၊ API မှတစ်ဆင့် တစ်သန်းခန့်သော အမှတ်အသားများကို $0.028 သာ အသုံးပြု၍ ထုတ်လွှင့်ပေးသည်။ OpenAI ၏ GPT-4 ထက် စျေးနှုန်းအနည်းငယ်သာ သုံးစွဲခြင်းဖြစ်သည်။ အမှတ်အသား 128k ထိ (စာမျက်နှာရာချီ) နီးကပ်ခြင်းတွင်တောင် DeepSeek သည် စျေးနှုန်းနည်းပြီး လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုကောင်းမွန်စွာ ထိန်းသိမ်းထားသည်။ နည်းပညာအရ၊ ဤသည်ကို DeepSeek Sparse Attention (DSA) ဆိုသော နည်းလမ်းဖြင့် ပြုလုပ်ထားပြီး၊ အရှည်ကြီးသော အစီအမံတွင် အရေးပါသော အမှတ်အသားများကိုသာ ("လျှပ်စစ် လိပ်စာ") အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် အကြမ်းဖျဉ်းကိန်းကို လျှော့ချပြီး အကြမ်းဖျဉ်းသော ကိန်းများအတွက် ကုန်ကျစရိတ်ကို ထိန်းထားရန်ထိရောက်စွာ ပြုလုပ်သည်။ ဤထိရောက်မှုကြောင့် DeepSeek သည် စာချုပ်ကြီးများကို လေ့လာရန် သို့မဟုတ် အကြိမ်ကြိမ်ပြန်လည်ဆွေးနွေးသော သုတေသနပြုစကားဝိုင်းများတွင် များစွာအသုံးပြုရန် အထူးသင့်လျော်သည်။ လုပ်ငန်းများသည် DeepSeek ကို ကိုယ်ပိုင်စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်ကိုလည်း သဘောကျပါသည် - အပြည့်အဝမော်ဒယ်အလေးချိန်များ (ဥပမာ V3.2 ၏ 685B-parameter) ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပြီး ကုမ္ပဏီက ထုတ်လွှင့်ရန် အထူးပြုထားသော အတုစစ်ဆေးမှုကာကွယ်မှုများနှင့် Docker ပုံများကိုပေးသည်။ အမှန်တကယ်တွင် အမေရိကန်အဖွဲ့အစည်းများအချို့က DeepSeek ကို အမေရိကန်ကြီးမားသော ပံ့ပိုးသူများမှ လွဲချော်ရန် နည်းလမ်းအဖြစ် စမ်းသပ်နေကြသည် - ပံ့ပိုးသူများမှ အတားအဆီးတည်ဆောက်မှုကို ကင်းလွတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို "စျေးနှုန်းသက်သာသော အစားထိုး" အဖြစ် ဖွံ့ဖြိုးမှု၊ အနှိပ်အနှေး၊ နှင့် စကားပြောစသည်ဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် မှတ်ယူကြသည်၊ ၎င်း၏ အရည်အသွေးနည်းနည်းသာ အနည်းငယ်ကျဆင်းသော်လည်း စျေးနှုန်းသက်သာမှုကြောင့် လက်ခံနိုင်သည်။ DeepSeek ၏ လုပ်ငန်းလောကတွင်ရှိနေသော အခြေအနေသည် မတည်ငြိမ်သေးပေမယ့် OpenRouter (AI မော်ဒယ် API ခေါ်ဆိုမှုများကို လမ်းညွှန်သော နာမည်ကြီးပလက်ဖောင်း) တွင် DeepSeek နှင့် Qwen တို့သည် 2025 နောက်ပိုင်းတွင် ဖွံ့ဖြိုးသူများ၏ အများဆုံး အသုံးပြုသော မော်ဒယ် ၁၀ ခုထဲတွင် ပါဝင်နေသည် - တစ်နှစ်အလိုတွင် အမေရိကန်မော်ဒယ်များက အဓိကဖြစ်နေခဲ့သည်။ ရွေ့လျားသွားသောအခါ DeepSeek သည် အလွန်နည်းသောစျေးနှုန်းကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး (ကုမ္ပဏီက အနှစ်ချုပ်မော်ဒယ် Meta ၏ Llama ကို နည်းလမ်းဖြင့် အတုစစ်ဆေးမှုအသုံးပြုမှုတွင် အဆုံးမရောက်သေးသော ကိစ္စများတွင် အနည်းငယ်သာကျော်လွန်နိုင်သည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်) ပြောင်းလဲမှုများကို အမြန်ဆက်တင်လျှင် ချေးငွေသက်သာသော လုပ်ငန်း AI အသုံးပြုမှုများအတွက် အခိုင်အမာဖြစ်လာနိုင်သည်။

Macaron – အာရှဈေးကွက်အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်နေသော စားသုံးသူ AI အေးဂျင့်

AI စက်မှုလုပ်ငန်း၏ အာရုံစိုက်မှုအများစုသည် လုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုများတွင်ရောက်ရှိနေသော်လည်း၊ စားသုံးသူများကို ရည်ရွယ်သော AI ကို အလားအလာအနေဖြင့် သုံးနေသော ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှာ Macaron AI ဖြစ်သည်။ စင်္ကာပူအခြေစိုက် Macaron စတားတပ်သည် “ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး ပုဂ္ဂိုလ်ရေး AI ကိုယ်စားလှယ်” ဟုခေါ်ဆိုထားသောကိုယ်စားလှယ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ အလယ်အလတ်လုပ်ငန်းထက် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဘဝကို ချဲ့ထွင်ရန်အထူးပြုထားသော AI ကူညီသူတစ်ဦးဖြစ်သည်[54]။ Macaron AI ကိုယ်စားလှယ်သည်ကိုယ်ပိုင်ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိုင်တွယ်သူအဖြစ်ဖန်တီးထားသည်။ မည်သည့်အသုံးပြုသူ၏အဆိုပြုချက်ကိုမဆို (တစ်ကြိမ်စာပိုဒ်တစ်ခုတည်းဖြစ်ပါစေ) ချက်ချင်း အထူးပြုမီနီအက်ပ် သို့မဟုတ် ဖြေရှင်းချက်အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်[55][56]။ ဥပမာအားဖြင့် Macaron ကို “ကီယိုတိုကို အပတ်သတ္တပတ်ခရီးစဉ် စီစဉ်ပါ” ဟုပြောပါ၊ ၎င်းသည် အထူးပြုခရီးစဉ်အစီအစဉ်အက်ပ်ကို ဖန်တီးပေးပါမည်။ သင့်ကိုယ်ပညာစတင်ရန် ကူညီပါဟု တောင်းဆိုပါက ပုဂ္ဂိုလ်ရေးလေ့ကျင့်မှုခြေရာခံကိရိယာကို တီထွင်ပေးသည် – အားလုံးကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း၊ ကုဒ်ရေးသားမှုမလိုအပ်ပါ။ ဤ ဘဝအာရုံစိုက်မှုရှိသော သတိရှိမှုသည် သီးသန့်ခြားနားမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Macaron သည် အီးမေးလ်များကို အကျဉ်းချုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုဒ်ရေးခြင်းကိုသာမက၊ နေ့စဉ်ဘဝလုပ်ငန်းတာဝန်များကို ဖြေရှင်းနေသည်။ ကုမ္ပဏီက ထားသောအတိုင်း၊ Macaron ၏ အထူးပြုချက်မှာ “တစ်ကြိမ်စာပိုဒ်တစ်ခုကို အလုပ်လုပ်သော မီနီအက်ပ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း… ဘဝအာရုံစိုက်မှုသည် ရုံးလုပ်ငန်းအကူအညီပေးသော AI ကိုယ်စားလှယ်များထက် ခြားနားစေသည်။”[56]

မကာရွန်းသည် နည်းပညာကဏ္ဍများကို လှမ်းမိုးပြီး လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ဒါကြောင့် အမရောနှောပညာရှင်မော်ဒယ် (MoE) ကြီးမားသော ၁ ထရီလီယံကျော် ပါရာမီတာများနှင့် အဆင့်မြင့်လေ့ကျင့်ခြင်း စနစ်ကို အသုံးပြုထားသည်။ အသင်းသည် ထူးခြားသော အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်မှုနည်းစနစ်များ (hybrid parallelism, low-rank adaptation fine-tuning, စသည်) ကို အသုံးပြု၍ ထိုကြီးမားသော မော်ဒယ်ကို ဖြစ်နိုင်စေခဲ့သည်။ ဘာကြောင့် ဒီအရွယ်အစားလဲ? မကာရွန်းသည် နိုင်ငံတကာရဲ့ အကျယ်ပြန့်သော အသိပညာကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးနှင့် လူသားဖြစ်စေချင်သော AI ကို ရည်မှန်းထားသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ရှည်လျားသော အမှတ်ရစွမ်းအားရှိသော မော်ဂျူးတစ်ခုပါဝင်ပြီး သုံးစွဲသူအကြောင်းကို ကိုယ်ပိုင်အခြေခံသိပ္ပံစာရင်းတစ်ခုတည်ဆောက်ပေးသည်။ သင့်နှစ်သက်ချက်များ၊ အရေးကြီးသော အခါအခွင့်များနှင့် ယခင်စကားပြောဆိုမှတ်တမ်းများကို မှတ်သားပေးသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သင့်လိုအပ်ချက်များကို ခန့်မှန်းပြီး သင့်အထူးချက်အတိုင်း အသံနှင့် အကြံပြုချက်များကို ထိန်းညှိပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မကာရွန်းသည် သင်အကြောင်းပြုခဲ့သော အလုပ်တစ်ခုကို အဆိုပြုပြီး သင့်အစားအစာစနစ်နှင့် ယခင်နှစ်သက်ချက်များအပေါ် မူတည်ပြီး တွဲဖက်ညစာစားရန် အကြံပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် AI အတွက် လူမှုရေးအသွင်ပြောင်းမှုကိုလည်း ဖေါ်ဆောင်ပေးသည်။ သုံးစွဲသူများသည် မကာရွန်းကို အုပ်စုစကားပြောဆိုမှုများထဲသို့ ဖိတ်ခေါ်နိုင်ပြီး ၎င်းပြုလုပ်သော mini-apps များကို အတူတူမျှဝေခြင်း သို့မဟုတ် ဖန်တီးခြင်းကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။ AI ကို လူမှုအတွေ့အကြုံဖြစ်သွားစေသည်။

Macaron ၏ စျေးကွက်နှင့် နေထိုင်မှုကို အာရှတွင် အခွင့်အလမ်းကြီးတစ်ခု ဖန်တီးနိုင်သည်။ ချိုင်းနားနှင့် အာရှရှိ အခြားစျေးကွက်များတွင် ကြီးမားသောနည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများက AI ကို သုံးစွဲရန် အရင်းအမြစ်များကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခဲ့ကြသည်။ သို့သော် ၎င်းတို့၏ အများအပြားမှာ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဦးတည်မှု သို့မဟုတ် အခြေခံအဆောက်အအုံ ဦးတည်မှု (လုပ်ငန်းကလောင်းဝန်ဆောင်မှုများ၊ အစိုးရစီမံကိန်းများ စသည်) သို့မဟုတ် လက်ရှိရှိသော super-apps နှင့် ပလက်ဖောင်းများကို တိုးတက်စေရန် လျှောက်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ အချိုးမကိုက်သော ကိုယ်ပိုင်ကိုယ်စားလှယ် ကိုယ်ပိုင်အားမြှင့်တင်မှုနှင့် ဖန်တီးနိုင်စွမ်းအတွက်သာ ရည်ရွယ်ထားခြင်းသည် ရှားပါးပါသည်။ Macaron သည် ဤလွှာကို မြင်ကာ၊ လူနေမှုဘဝ AI အဖြစ် ကိုယ်ပိုင်အပေါ် အလေးပြု၍ “လုပ်ငန်းဘဝသာမက နေထိုင်မှုဘဝကိုလည်း ကောင်းမွန်စေရန်” ကူညီသည်။ ၎င်း၏ ဝန်ဆောင်မှုများ (ခရီးစဉ်စီစဉ်ခြင်း၊ ကျန်းမာရေးနည်းပြခြင်း၊ ဆက်ဆံရေးအကြံပေးခြင်း၊ ဝါသနာဖြည့်ဆည်းခြင်း၊ မှတ်စုရေးခြင်း စသည်) သည် အာရှစားသုံးသူစျေးကွက်များ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကိုယ်စားလှယ်များနှင့် “super-apps” ၏ လမ်းကြောင်းကို အလေးထားပြီး ပိုမိုပုံစံပြုလုပ်ထားသည်။ အကယ်၍ Macaron သည် ဒေသခံယဉ်ကျေးမှုများနှင့် ဒေတာစည်းမျဉ်းများကို လမ်းကြောင်းပြနိုင်ပါက (ဤကဲ့သို့သော ဂျပန်နှင့် ကိုရီးယားစျေးကွက်များအတွက် ဒေသခံကိုယ်ရေးကိုယ်တာအခွင့်အရေးစည်းမျဉ်းများနှင့် AI အကျင့်ပျို ပေါင်းစပ်မှုကို ၎င်း၏ ဒီဇိုင်းတွင် ထည့်သွင်းထားပြီးဖြစ်သည် [65]၊ ၎င်းသည် စိတ်အားထက်သန်သော လက်ခံမှုကို ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ အထူးသဖြင့် ချိုင်းနားစျေးကွက်သည် ကြီးမားပါသည်-အပြင် နိုင်ငံတွင်းကြီးမားသောကုမ္ပဏီကြီးများသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင် chatbot များကို (Baidu ၏ Ernie သို့မဟုတ် Tencent ၏ ဝန်ဆောင်မှုများ၏ အရောအနှောများကဲ့သို့) ထုတ်လုပ်ထားသော်လည်း၊ ပလက်ဖောင်းများအနှံ့ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထက်သန်သော ကိုယ်ပိုင်ကိုယ်စားလှယ် ဖြေရှင်းနည်းသည် နေရာတစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်ပါသည်။ Macaron ၏ အောင်မြင်မှုသည် ယုံကြည်မှု (အသုံးပြုသူ၏ ဘဝမှတ်တမ်းများကို သိမ်းဆည်းရန် အထူးသတိပြုရန်လိုအပ်သည်) နှင့် အသုံးပြုသူ၏ ဖုန်းနှင့် အက်ပ်များက ရှိပြီးသားလုပ်ဆောင်ချက်များထက် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍထက် ပိုမိုတန်ဖိုးရှိသော ၀န်ဆောင်မှုကို ထောက်ပံ့ခြင်းအပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ သို့သော်၎င်း၏ ချဉ်းကပ်မှု- ကိုယ်ပိုင်ဖြေရှင်းချက်များ၏ အတူတကွဒီဇိုင်းမှုပညာရှင် သည် အခွင့်အလမ်းအသစ်များကို အဓိပျာယ်ရစေသည်။ AI လုပ်ငန်းခွဲများအကြီးအကျယ် ကွဲပြားခြားနားမှုရှိသော AI ပတ်ဝန်းကျင်တွင် Macaron သည် စားသုံးသူ AI ၏ အသစ်တစ်ခုကို အဓိပျာယ်ဖွင့်ကြောင်း ရည်ရွယ်သော စတင်တည်ထောင်သူ ၏ ဥပမာဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ တိုးတက်မှုသည် ကိုယ်ပိုင်အားမြှင့်တင်မှု အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် AI တစ်ခုသည် ကြီးမားသောလုပ်ငန်း AI ပင်လယ်ထဲတွင် ကျင့်သုံးခြင်းနှင့် အောင်မြင်ခြင်းကို အတူတကွရှိနိုင်သည်ကို စိတ်ဝင်စားဖွယ် လေ့လာနိုင်သော ကိစ္စလေ့လာမှုတစ်ခုဖြစ်လိမ့်မည်။

အနာဂတ်အမြင်: အခွင့်ပြုချက်မဲ့တင်ပြထားသော တရုတ် AI နှင့် အမေရိကန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်း ရှုမြင်ချက်

အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများက တရုတ်၏ အခမဲ့အသုံးပြုခွင့်ပြုသော AI မော်ဒယ်များကို ပိုမိုလက်ခံလျှင် အနာဂတ်တွင် ဘာဖြစ်လာနိုင်ပါသလဲ။ အနီးကပ်ကာလအတွင်းမှာတော့ ယှဉ်ပြိုင်မှုမြင့်တက်လာပြီး နည်းပညာတိုးတက်မှုများ မြန်ဆန်လာနိုင်ပါတယ်။ အမေရိကန် AI ကုမ္ပဏီများသည် “တရုတ်ဈေးနှုန်း” ကို ရင်ဆိုင်ရမည်ဖြစ်ပြီး AI ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် ကုန်ကျစရိတ်များ လျှော့ချမှုများနှင့် အနောက်တိုင်းကုမ္ပဏီများမှ အခမဲ့ထုတ်ပြန်မှုများကို ပိုမိုမြင်တွေ့ရနိုင်ပါသည်။ (OpenAI မှ GPT-OSS မော်ဒယ်များကို 2025 ခုနှစ်တွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး Google ၏ Gemini သည် ထိပ်တန်းမှာ ထိပ်တန်းမှာ သက်သာသော ကျစ်လစ်သေးငယ်သော ဗားရှင်းများကို ထည့်သွင်းရန် ကြိုးပမ်းနိုင်ပါသည်။) ယှဉ်ပြိုင်မှုသည် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်တို့ကို ချိန်ညှိရန် Anthropic ၏ Claude 4 ကို အပိုင်းပိုင်း (Opus, Sonnet, Haiku) အဖြစ် ပေးထားသည်[66][36]၊ MiniMax ကဲ့သို့သော စတတ်အပ်များသည် ပုံမှန်အသုံးပြုမှုအတွက် Anthropic ၏ 8% သာ ကုန်ကျသည်ဟု ကြော်ငြာကြသည်[67]။ တရုတ်၏ အခမဲ့အသုံးပြုခွင့်ပြုထားသော မော်ဒယ်များသည် လက်ခံမှုများလာရင် အမေရိကန်ပေးသွင်းသူများသည် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချရန် (တရုတ်အဖွဲ့များ အသုံးပြုသော sparse attention နှင့် MoE များကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများ) အပေါ် သုတေသနကို လျင်မြန်စွာ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ တကယ်တော့ သုတေသနစိတ်ကူးများသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းလှည့်ပတ်လျက်ရှိပြီး AI စွမ်းရည်များတွင် အထွေထွေတိုးတက်မှုများကို မြန်ဆန်စေခြင်းသည် အဖိုးတန်သော အကျိုးကျေးဇူးတစ်ခုဖြစ်နိုင်ပြီး အဖွဲ့များသည် တစ်ဦးနှင့် တစ်ဦးရဲ့ အောင်မြင်မှုများကို အခြေခံ၍ ဆောက်လုပ်ကြသည်။

တစ်ချိန်တည်းမှာပဲ၊ ယုံကြည်မှုနဲ့ အုပ်ချုပ်မှုက အရေးကြီးပါတယ်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွေဟာ သူတို့သုံးတဲ့ မော်ဒယ်အချို့အပေါ် အာမခံချက်တွေကို တောင်းဆိုလိမ့်မယ်၊ Silicon Valley ဒါမှမဟုတ် Beijing မှ အစနဲ့မဟုတ်ပါဘူး။ ဒီလိုနဲ့ AI မော်ဒယ်တွေကို လုံခြုံရေးအတွက် တတိယဘက် စစ်ဆေးမှုနဲ့ လက်မှတ်ထိုးမှုတွေ ပေါ်လာနိုင်ပါတယ်၊ cloud data centers တွေက လုံခြုံရေး စစ်ဆေးမှုတွေ လက်ခံရတဲ့အတိုင်းပါပဲ။ အမေရိကန်အစိုးရကလည်း အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကို အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကဲ့သို့ လက်တွဲပေးနိုင်ပါတယ်၊ ဥပမာ၊ နိုင်ငံခြားထုတ်လုပ်တဲ့ AI ကို အသုံးပြုတဲ့ ကာကွယ်ရေး၊ အရေးကြီး အဆောက်အအုံစသည်တို့အတွက် လမ်းညွှန်ချက်များ ဒါမှမဟုတ် ကန့်သတ်ချက်များထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ Air Street Capital မှ Nathan Benaich က နိုင်ငံခြားမော်ဒယ်များ၏ အန္တရာယ်များသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုများကို ပြောပြခဲ့ပြီး၊ “မော်ဒယ်ကို ဘယ်ဒေတာနဲ့ လေ့ကျင့်ထားသလဲနဲ့ ကုမ္ပဏီအကြိုက်မတော်တဲ့ အပြုအမူတွေကို ပြသလားဆိုတာ အနည်းငယ် စိုးရိမ်စရာရှိပါတယ်” လို့ ဆိုပါတယ်[68]။ လုပ်ငန်းတွေ ဒီနည်းပညာတွေကို အသုံးချနိုင်ဖို့ပိုပြီးလုံခြုံတဲ့နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးတဲ့ လိုက်နာမှုကို အခြေပြုထားတဲ့ AI ဖြေရှင်းချက်အသစ်တွေလည်း ပေါ်လာနိုင်ပါတယ် – ဥပမာ၊ လုံခြုံရေးအတွက် စစ်ဆေးထားတဲ့ U.S.-hosted open models တွေကို အသုံးပြုခြင်း –။ အချို့သော အဖွဲ့အစည်းတွေဟာ “နှစ်ဖက်လုံးကောင်းမွန်မှု” အနုပညာကို အခုမှစပြီး လုပ်ဆောင်နေပါပြီ၊ Qwen ဒါမှမဟုတ် Llama ကဲ့သို့သော open model တစ်ခုကို ယူပြီး၊ ပြဿနာဖြစ်စရာရှိတဲ့ အချက်တွေကို ဖယ်ရှားခြင်း ဒါမှမဟုတ် ထပ်မံလေ့ကျင့်ခြင်း၊ ထို့နောက် သူတို့ပိုင်သော လုံခြုံရေး အခြေခံမှုအပေါ်မှာ ပြုလုပ်ခြင်း၊ ထို့ကြောင့် ဒေတာကို အပြင်ဘက်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဆီ မပို့ပဲ အကျိုးအမြတ်ကို ခံစားနိုင်ပါတယ်[31][32]။

အကယ်၍ တရုတ်မှ အဖွင့်အရင်းအမြစ် AI သည် အမေရိကန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် ဆက်လက် ပျံ့နှံ့နေပါက AI ပညာရပ်နှင့် ကောင်းကျိုးများ၏ ဆန့်ကျင်ဘက်ကိုလည်း ပြောင်းလဲ စေခြင်းဖြစ်နိုင်ပါသည်။ အဖွင့်မော်ဒယ်များသည် AI အခြေပြု ထုတ်ကုန်များ ဖန်တီးရာတွင် ဝင်ရောက်ရန် အခက်အခဲကို လျှော့ချပေးပြီး စတင်လုပ်ငန်းများနှင့် ဖြေရှင်းနည်းများ ပိုမို ပေါ်ထွက်လာစေနိုင်ပါသည်။ ဥရောပအထွာအမြောက်အများပင် စတင်ဖန်တီးမှုအတွက် အောင်မြင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် အဆိုပါ ဖြေရှင်းနည်းများစွာကို အေခြအမြစ်ပေးသော နည်းပညာ အထောက်အပံ့သည် တရုတ်မှ ဖြစ်ပါက ၎င်းသည် အကျိုးသက်ရောက်မှုအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ပါသည်။ ဉပမာအားဖြင့် တရုတ်ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ အဖွင့်မော်ဒယ်များအတွက် ပေးချေမှု အထောက်အပံ့၊ အကြံပေးခြင်း သို့မဟုတ် ထူးခြားသော ဖြည့်စွက်များကို ပေးနိုင်ပါသည် (Linux အတွက် Red Hat တို့ကဲ့သို့ မဟုတ် အဖွင့်အရင်းအမြစ်အဆောက်အအုံတွင်ဖြစ်ပါသည်)။ အမေရိကန် နည်းပညာစက်မှုလုပ်ငန်းသည် တရုတ်၏ “အဖွင့်” နည်းပညာကို ကျယ်ပြန့်စွာ လက်ခံရရှိသည်ကို တွေ့ရနိုင်နိုင်ပါသည်၊ သို့ရာတွင် တိုက်ရိုက်ပြိုင်ဆိုင်မှုသည် ရှိနေဆဲဖြစ်ပါသည်။ မဟာဗျူဟာအရ၊ ၎င်းစနစ်သည် AI သုတေသနလောကတွင် ပိုမို ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရန် တွန်းအားပေးနိုင်ပါသည်။ – တရုတ်နှင့် အနောက်တိုင်း လက်ဗ်များသည် ၎င်းတို့၏ အဖွင့်ပံ့ပိုးမှုများအပေါ် တစ်ဦးနဲ့တစ်ဦး အခြေခံ၍ တည်ဆောက်နေရပါက၊ မျှဝေထားသော နည်းပညာအခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်နိုင်ပါသည် (ပုံမှန်စံနှုန်းများ သို့မဟုတ် ပုံစံများဖြင့်)။ သို့သော် ၎င်းသည် အပိုင်းပိုင်းခွဲခြားမှုကိုလည်း ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်၊ မော်ဒယ်များသည် အလုံးစုံဖွင့်လှစ်ပြီး ချေးငှားစျေးနူန်းနိမ့်သောအရာများ ထိန်းချုပ်ထားသည့် အာရှနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို ဦးစားပေးသော စတင်လုပ်ငန်းများတွင် လှုပ်ရှားမှု အထိမ်းအမှတ်ရှိပြီး၊ အခြားတစ်ခုမှာ အထူးဝင်ငွေထုတ်လွှတ်မှု ရှိသော အထူးမော်ဒယ်များဖြစ်ပြီး၊ လုံခြုံရေးအဆင့်မြင့်သော နယ်ပယ်များတွင် ထိန်းချုပ်ထားသည့် များနေပြီဖြစ်၍ အကြီးစားလုပ်ငန်းများတွင် အကောင်းဆုံးအရည်အသွေးနှင့် အထောက်အပံ့ကို ဦးစားပေးသည်။

အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများအတွက် အနာဂတ်အတွေးအခေါ်အရေးပါသော အချက်တစ်ခုမှာ AI မဟာဗျူဟာအတွက် “ရောင်းချသူများကို မျိုးစုံဖြစ်စေရန်” ဖြစ်ပါမယ်။ တစ်ဦးတည်းသော AI ဖက်စပ်သူ (ဥပမာ OpenAI သို့မဟုတ် Alibaba) ပေါ်တွင်သာ မှီခိုမှုရှိခြင်းသည် စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုများ၊ ဝန်ဆောင်မှုရပ်တန့်မှုများ သို့မဟုတ် မူဝါဒပြောင်းလဲမှုများကြောင့် အန္တရာယ်များရှိသည်။ များစွာသော CIO များသည် ပင်မ LLM ပံ့ပိုးသူနှင့် အရေးပေါ်အနေဖြင့် အမှုထမ်းမော်ဒယ်ကို အတွင်းပိုင်းတွင် ထည့်သွင်းထားသည့် ရှယ်ယာပေါင်းစုံကို ကြိုက်နှစ်သက်ကြပါလိမ့်မည်။ တရုတ်မော်ဒယ်များပါဝင်ခြင်းသည် လက်ရှိကမ်းလှမ်းမှုကို သင့်တော်အောင် အားကောင်းစေပြီး လုပ်ငန်းများကို ထပ်ဆင့်အင်အားဖြည့်ပေးပါသည်။ VentureBeat ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်အရ DeepSeek ၏ အရင်းအမြစ်ဖွင့်လမ်းလျှောက်မှုသည် အကျဉ်းပိတ်ခြင်းမှ ကာကွယ်နိုင်စေသည် – သို့သော် တရုတ်ရောင်းချသူထံမှ ကာကွယ်မှု ရလာပါက ဘုတ်အဖွဲ့များနှင့် လုံခြုံရေးအဖွဲ့များက မေးခွန်းခက်ခဲများကို မေးမြန်းကြပါလိမ့်မည်[69]။ ထိုမေးခွန်းများသည် လာမည့်နှစ်များတွင် ဘုတ်အဖွဲ့အခန်းမများနှင့် IT ဖွဲ့စည်းမှုများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရာတွင် ဆွေးနွေးမှုများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေပါလိမ့်မည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ အမေရိကန်သည် AI ပြိုင်ပွဲတွင် အရေးပါသောအားသာချက်များကို အချို့ထိန်းသိမ်းထားသည်ကို မှတ်သားရန် အရေးကြီးပါသည်။ အဆင့်မြင့်ဆုံး semiconductor hardware များကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ခြင်း၊ ကမ္ဘာအနှံ့မှ ထိပ်တန်း AI သုတေသန ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ခိုင်မာသောရေစီးကြောင်း၊ နှင့် (ယခုအခါအတွက်) အရည်အသွေးမြင့်လေ့ကျင့်မှုဒေတာ အစုစုများကို အပြည့်အစုံ ထိန်းသိမ်းထားခြင်း။ ဤဆွေးနွေးမှုကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည့် YouTube မှ မှတ်ချက်က အဆိုအရ၊ အမေရိကန်သည် “ပိုမိုအရည်အသွေးမြင့်သော ဒေတာများနှင့် GPU များကို သဘာဝကျကျ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ အမေရိကန်သည် အမြဲတမ်းကဲ့သို့ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးမည်” ဟု အထောက်အထားပြခဲ့သည်။ ထိုအချိန်တွင် “တရုတ်နိုင်ငံသည် စျေးကွက်ကို အမြဲတမ်း စျေးနိမ့်ထားခြင်းဖြင့် အနိုင်ရလိမ့်မည်” ဟုဆိုသည်။ ဤသည်မှာ အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများသည် အစွမ်းထက်သော စွမ်းရည်၏ နယ်နိမိတ်ကို ဆက်လက်တွန်းလှန်နေပြီး၊ တရုတ်ကုမ္ပဏီများသည် AI ကို ကျယ်ပြန့်စွာ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်စေရန်နှင့် စျေးပေါစေရန် အာရုံစိုက်နေကြသည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။ စီးပွားရေးစကားရပ်တွင်၊ အဆင့်မြင့်စျေးကွက် (အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို လိုအပ်ပြီး၊ ထိုအတွက် ပေးဆောင်မည့် ကုမ္ပဏီများ) သည် အမေရိကန်နယ်နိမိတ်မော်ဒယ်များအား သสัตย์တည်နိုင်စေပြီး၊ အများပြည်သူအသုံးပြုမှု စျေးကွက် (အနိမ့်ဆုံးစျေးနှုန်းဖြင့် “လုံလောက်သော” AI ကို လိုအပ်သည့် ကုမ္ပဏီများ) သည် တရုတ်မူလဖွဲ့စည်းထားသော အဖွဲ့များနှင့် ပိုမိုအင်အားပြင်းလာနိုင်သည်။ OpenAI-Thrive ပူးပေါင်းမှုကိုဤအကွိမျးအမြင်အတိုင်းမြင်ရနိုင်ပြီး၊ စက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အနက်ရှုပ်ထွေးစွာပေါင်းစပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အတုအယောင် AI ကို အတင်းအဖျင်း ထိန်းသိမ်းရန် OpenAI သည် မော်ဒယ်အရည်အသွေးအပေါ်သာမက၊ ပေါင်းစပ်ထုတ်ကုန်နှင့် အကြားပိုင်းကျွမ်းကျင်မှု အပေါ် အားသာချက်တစ်ခု အနေဖြင့် ထိန်းသိမ်းရန် ကြိုးစားလျက်ရှိပါသည်။

အဆုံးသတ်အဖြစ်၊ လုပ်ငန်း AI ပေါင်းစပ်မှု၏ ရှုခင်းသည် အသက်ဝင်သော အလုပ်လုပ်ငန်းစဉ်များအတွင်း AI ကို မိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြင့် OpenAI နှင့် Thrive တို့ကဲ့သို့သော ပူးပေါင်းမှုများနှင့် တရုတ်မှ စွမ်းရည်မြင့်၊ သက်သာသော စျေးနှုန်းရှိသော LLM များ၏ ဝင်ရောက်မှုတို့ကြောင့် ပြောင်းလဲနေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမေရိကန်နှင့် တရုတ် AI စီးပွားရေးမှုခင်းများသည် အဆင့်မြင့်နည်းပညာကို တိုးတက်စေရန် အပြိုင်အဆိုင်နှင့် မတော်တဆပေါင်းစပ်မှု (open-source) မှတဆင့် ပူးပေါင်းလုပ်ကိုင်နေသော co-opetition ခေတ်သို့ ရောက်သွားမည်ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းများအတွက်၊ ၎င်းသည် အထွေထွေသဘောကောင်းပါသည်- ရွေးချယ်စရာများများ၊ တီထွင်ဖန်တီးမှုများများနှင့် ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်များကို လိုက်ဖက်စေရန် AI ဖြေရှင်းမှုများကို ရောနှောစပ်စည်းနိုင်စွမ်းရှိသည်။ စီးပွားရေးအောင်ရသည့်သူများမှာ AI မော်ဒယ်များ၏ အမျိုးမျိုးသောမျိုးစုံကို သုံးနိုင်မှုကို နည်းဗျူဟာတစ်ရပ်အဖြစ် အသုံးချနိုင်သူများ ဖြစ်မည်- မည်သည့်နေရာတွင်မဆို ၎င်းတို့၏အားသာချက်ကို အသုံးပြုခြင်း၊ အန္တရာယ်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် နည်းပညာသည် အလွန်မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်နေသည့်အခါ အလျင်အမြန် ဖြတ်သန်းနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ အစွမ်းထက်ဆုံး OpenAI စနစ်ဖြစ်စေ၊ Hugging Face တွင် အခမဲ့ရနိုင်သော တရုတ်မော်ဒယ်ဖြစ်စေ၊ လုပ်ငန်းများအတွက် အရေးကြီးသည်မှာ ရလဒ်များဖြစ်သည်။ အကယ်၍ AI မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အလုပ်တစ်ခုကို အလိုအလျောက်လုပ်နိုင်သည့်အခါ၊ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျော့ပါးစေခြင်း သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်အသစ်တစ်ခုရရှိနိုင်ခြင်းဖြစ်စေ၊ ၎င်းသည် ကြိုဆိုသောနေရာတစ်ခုရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၂၀၂၅ နှင့် ထို့နောက်တွင်၊ ၎င်းတို့၏ AI ကိရိယာအစုံတွင် အရှေ့နှင့် အနောက်တို့ကို ရောနှောထားသော အိမ်များကို ပိုမိုများပြားစွာ ဖိနပ်မောင်းမည် ဖြစ်သည်- အချိန်မကြာသေးမီက စိတ်ကူးယဉ်နိုင်သည့်အရာများဖြစ်သော်လည်း ယနေ့တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ နည်းပညာစီးပွားရေးလုပ်ငန်း၏ အဖြစ်မှန်ဖြစ်သည်။

အရင်းအမြစ်များ: [1][2][3][4][5][6][7][9][10][12][15][17][19][20][21][27][29][30][68][33][34][35][36][37][26][16][43][46][41][51][55][56][62][65][69][70][71]

[1] [2] [3] [4] [5] OpenAIသည်Thrive Holdingsတွင်အစုရှယ်ယာဝယ်ယူခြင်းအားဖြင့်စီးပွားဖြစ် AI ကိုမောင်းနှင်မှုနောက်ဆုံးပေါ်တွင်ပါဝင်သည် | Reuters

https://www.reuters.com/business/openai-buys-stake-thrive-holdings-push-ai-into-accounting-it-services-2025-12-01/

[6] [9] [10] [11] [12] [35] 2025တွင်လုပ်ငန်းများအတွက် AI ချဲ့ထွင်မှုအတွက်အရေးပါသောဒေတာအချက်အလက်များ: 13 LLM လက်ခံယူမှုစာရင်းအင်းများ

https://www.typedef.ai/resources/llm-adoption-statistics

[7] [8] ဖန်တီးမှု AI ကိုအသုံးပြုသောကုမ္ပဏီများ: အမှန်တကယ်ဖြစ်ရပ်များ

https://indatalabs.com/blog/companies-using-generative-ai

[13] [14] [19] [20] [21] [24] [25] [27] [29] [30] [33] [37] [51] [52] [67] [68] [70] [71] စျေးပေါပြီး အခမဲ့ အရင်းအမြစ်ဖြစ်ကြသော တရုတ် AI မော်ဒယ်များသည် အောင်မြင်နေပြီ - The Wire China

https://www.thewirechina.com/2025/11/09/cheap-and-open-source-chinese-ai-models-are-taking-off/

[15] [16] [17] [18] Airbnb အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Brian Chesky က ပြောပါတယ်၊ "ကျွန်ုပ်တို့က OpenAI ရဲ့ နောက်ဆုံးပေါ် မော်ဒယ်တွေကို ထုတ်လုပ်မှုမှာ မသုံးပါဘူး... - The Times of India

https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/airbnb-ceo-brian-chesky-makes-it-clear-says-we-dont-use-openais-latest-models-in-production-because-/articleshow/124728422.cms

[22] [23] [26] [28] [34] [36] [38] [39] [40] [66] နိုဝင်ဘာ ၂၀၂၅ အထိ ထိပ်တန်း ၉ ခုသော စကားပြော မော်ဒယ်များ | Shakudo

https://www.shakudo.io/blog/top-9-large-language-models

[31] [32] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [53] [69] DeepSeek ရဲ့ V3.2-Exp မော်ဒယ်အသစ်က API စျေးနှုန်းကို တစ်သန်းကျော် အထိန်းအမှတ်များအတွက် ၃ ဆင့် ပိုမိုလျော့နည်းစေပါသည် | VentureBeat

https://venturebeat.com/ai/deepseeks-new-v3-2-exp-model-cuts-api-pricing-in-half-to-less-than-3-cents

[54] Macaron AI၊ ကမ္ဘာ့ပထမဆုံးကိုယ်ပိုင်ကိုယ်စားလှယ်၊ တရားဝင် မိတ်ဆက် ...

https://finance.yahoo.com/news/productivity-ai-personal-ai-macaron-120000260.html

[55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] Macaron အတွေ့အကြုံ - မင်းရဲ့ဘဝကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေဖို့ အထောက်အကူပြုတဲ့ AI

https://www.prnewswire.com/news-releases/the-macaron-experience--ai-that-helps-you-live-better-302610064.html

[65] အသုံးပြုမှုနည်းပညာပေါင်းစပ်ခြင်း: ယဉ်ကျေးမှုကို လမ်းကြောင်းရွေးချယ်ခြင်း ... - Macaron AI

https://macaron.im/en/blog/socio-technical-integration-macaron-asia