ਏਆਈ 'ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ' ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਜਲਦੀ ਆਉਣਾ ਜਾਂ ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਭੁੱਲ ਜਾਓ। 2026 ਵਿੱਚ, ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ ਕਿ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੰਨੀ ਹਮਲਾਵਰਤਾ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਮਾਜ਼ਾਨ, ਡਿਜ਼ਨੀ ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਸਮੇਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਹੁਣ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ, ਲੀਡਰਬੋਰਡਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਰਾਹੀਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਏਆਈ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਮੈਟਾ ਵਿਖੇ, ਸਟਾਫ ਨੇ 250 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਰਗਰਮ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਰੈਂਕਿੰਗ 'ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ AI "ਟੋਕਨਾਂ" ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੋਕਨ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਡਿਜ਼ਨੀ ਇੱਕ ਸਮਾਨ "ਏਆਈ ਅਡਾਪਸ਼ਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ" ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ ਵਿਆਪਕ ਏਆਈ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਕਿ ਕੁਝ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਏਆਈ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜੇ ਕੰਮ ਸੌਂਪ ਕੇ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ।

"ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ" ਨਾਮਕ ਇਹ ਉੱਭਰ ਰਿਹਾ ਅਭਿਆਸ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਮਾਪ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋਵੇ।

ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਸੇ ਇਮਾਰਤ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਬਰਾ ਦੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਹ ਅਰਥਪੂਰਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਪਰ ਰਣਨੀਤੀ ਮਹਿੰਗੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਰਮਾਂ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਰਮਚਾਰੀ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟ ਲਾਗਤਾਂ ਕਾਰਨ ਆਈਟੀ ਬਜਟ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਆ ਰਹੇ ਹਨ।

ਵੱਡੀਆਂ ਫਰਮਾਂ 'ਤੇ ਵਿੱਤੀ ਦਬਾਅ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਉਬੇਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਧਿਕਾਰੀ ਪ੍ਰਵੀਨ ਨੇਪੱਲੀ ਨਾਗਾ ਨੇ ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਸੀ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ ਵਰਗੇ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਮੰਗ ਕਾਰਨ ਆਪਣਾ ਸਾਲਾਨਾ ਏਆਈ ਬਜਟ ਚਾਰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਉਬੇਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸੰਚਾਲਨ ਅਧਿਕਾਰੀ ਐਂਡਰਿਊ ਮੈਕਡੋਨਲਡ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਕਿ ਵਾਪਸੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਅੱਗੇ ਕਿਹਾ:

"ਉਨ੍ਹਾਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਅਤੇ, 'ਠੀਕ ਹੈ, ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ 25% ਵਧੇਰੇ ਉਪਯੋਗੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ' ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਰੇਖਾ ਖਿੱਚਣਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।"

ਤਕਨੀਕੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਰੈੱਡਮੌਂਕ ਦੇ ਭਾਈਵਾਲ ਕੈਪਸੀਟਾਸ ਦੇ ਡੈਨੀ ਕੁਇਲਟਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਕੁਝ ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ:

"ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿੱਤੀ ਅਧਿਕਾਰੀ ਪਹਿਲਾ ਬਿੱਲ ਦੇਖ ਕੇ ਆਪਣੀ ਕੁਰਸੀ ਤੋਂ ਡਿੱਗ ਪਿਆ।"

ਹਾਲਾਂਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਵਰਗੇ ਖਪਤਕਾਰ ਏਆਈ ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਮੁਫਤ ਜਾਂ ਗਾਹਕੀ-ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਟੋਕਨ ਬਿੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਪੈਸੇ ਖਰਚ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ, ਵਰਤੋਂ ਲੱਖਾਂ ਜਾਂ ਅਰਬਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਕਾਰਜ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਵਾਲ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਾਂ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਬੇਨਤੀ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਪ੍ਰਤੀ ਦਸ ਲੱਖ ਟੋਕਨਾਂ ਲਈ ਲਗਭਗ £4 ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਵੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ "ਏਜੰਟ" ਸਿਸਟਮ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਚੱਲਦੇ ਹਨ।

ਕੁਝ ਟੀਮਾਂ ਹੁਣ ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਝੁੰਡ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਲਿਖਦੇ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਕਸਰ ਵਾਧੂ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਏਆਈ ਫਰਮ ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ ਵਿਖੇ ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ ਦੇ ਮੁਖੀ ਬੋਰਿਸ ਚੇਰਨੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੈਂਕੜੇ ਏਜੰਟ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਪੀਟਰ ਸਟਾਈਨਬਰਗਰ, ਜਿਸਨੇ ਆਪਣਾ ਏਆਈ ਟੂਲ ਓਪਨਕਲਾਅ ਓਪਨਏਆਈ ਨੂੰ ਵੇਚਿਆ ਸੀ, ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੋਕਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ £1 ਮਿਲੀਅਨ ਖਰਚ ਕੀਤੇ, ਜਿਸਦੀ ਲਾਗਤ ਉਸਦੇ ਮਾਲਕ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੀ ਗਈ।

ਐਨਵੀਡੀਆ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਜੇਨਸਨ ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤਨਖਾਹਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ:

"ਜੇਕਰ ਉਹ $500,000 ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ $250,000 ਮੁੱਲ ਦੇ ਟੋਕਨ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਚਿੰਤਤ ਹੋ ਜਾਵਾਂਗਾ।"

ਐਨਵੀਡੀਆ, ਜਿਸਦੇ ਚਿਪਸ ਇਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ਕਤੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਧਦੀ ਕੰਪਿਊਟ ਮੰਗ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਵੇਗਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਹਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਟੋਕਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਫਰਮ ਰੈੱਡਮੌਂਕ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਜੇਮਜ਼ ਗਵਰਨਰ ਨੇ ਕਿਹਾ:

"ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ 'ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਝੁੰਡ ਸਾੜੋ', ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਝੁੰਡ ਸਾੜਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਪਰ ਇਹ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈਧ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ।"

"ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਉਤਪਾਦਕਤਾ 'ਤੇ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਰਕਮ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਣ ਜੋ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਹੋਈ ਹੈ।"

ਲਾਗਤਾਂ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਖੋਜ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ 2026 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਟੋਕਨ ਕੀਮਤ ਲਗਭਗ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਮਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਹੁਣ ਤੱਕ 26% ਵਧੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧਦੀ ਹੈ।

ਏਜੰਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਵਾਧੇ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਕ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਚੈਟਬੋਟ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਵਧਦੇ ਖਰਚੇ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਟਾਰਗੇਟ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ, ਐਂਡਰੀਆ ਜ਼ਿਮਰਮੈਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਭਾਰੀ AI ਲਾਗਤਾਂ ਰਿਟੇਲਰ ਨੂੰ "ਸਾਡੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਮੁੜ ਮੁਲਾਂਕਣ" ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਡੂਓਲਿੰਗੋ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਲੁਈਸ ਵਾਨ ਆਹਨ ਨੇ ਵੀ ਏਆਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਟਾਫ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਲਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ "ਮਜਬੂਰ" ਨਹੀਂ ਕਰਨਗੇ।

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਕੁਝ ਫਰਮਾਂ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾ ਕੇ ਏਆਈ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਆਫਸੈੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਮੈਟਾ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਗਭਗ 8,000 ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਬੇਰ ਨੇ ਵਧਦੇ ਏਆਈ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਭਰਤੀ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਗੋਲਡਮੈਨ ਸਾਕਸ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਏਆਈ ਖਰਚ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਤ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੇ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਪਹੁੰਚ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨ ਜਾਰੀ ਰਿਹਾ ਤਾਂ ਸਮਾਨਤਾ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੇੜੇ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸੀਸੀਐਸ ਇਨਸਾਈਟ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਬੋਲਾ ਰੋਟੀਬੀ ਨੇ ਕਿਹਾ:

“ਕੁਝ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਭਰਤੀ ਤੋਂ ਦੂਰ ਖਰਚ ਨੂੰ ਮੁੜ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਅਤੇ ਏਆਈ ਵੱਲ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਰਤਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

"ਪਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਸ ਸੰਤੁਲਨ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਨੇਤਾ AI ਖਰਚ ਅਤੇ ਸਾਬਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।"

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਲਈ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ "ਟੋਕਨਮੈਕਸਿੰਗ" ਅਸਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੀ ਏਆਈ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਮਹਿੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।