اے آئی انڈسٹری ایک بار پھر آغاز کرے گی۔

1956 میں، مصنوعی ذہانت (AI) کا تصور پہلی بار پیش کیا گیا تھا، اور اس کے بعد اسے ساٹھ سال سے زیادہ کا عرصہ گزر چکا ہے۔ پچھلے 60 سالوں میں، AI پھیلنے سے لے کر سردی کے موسم تک اور پھر وحشیانہ نشوونما تک کے عمل سے گزرا ہے۔ انسانی کمپیوٹر کے تعامل اور مشین لرننگ جیسی ٹیکنالوجیز کی بہتری کے ساتھ، AI ٹیکنالوجی کے دور میں ایک نیا رجحان بن گیا ہے۔

2022 میں، AI انڈسٹری ایک بار پھر ایک نئے نوڈ کا آغاز کرے گی، AI جنریٹڈ کنٹینٹ (AIGC، AI جنریٹڈ کنٹینٹ) پیچھے سے آئے گا اور لوگوں کی توقعات سے زیادہ رفتار سے تکنیکی انقلاب کی تاریخ کا ایک بڑا واقعہ بن جائے گا۔ چاہے یہ "AI پینٹر" DALL-E2 ہو یا "یونیورسل چیٹنگ" چیٹ روبوٹ ChatGPT، جنریٹو AI تیزی سے ایک نئے تکنیکی انقلاب کے نظام، پیٹرن اور ماحولیات کو جنم دے رہا ہے۔

2023 کی طرف گھڑی کا رخ کرتے ہوئے، AIGC کی وجہ سے جوش و خروش کم نہیں ہوا بلکہ اس میں اضافہ ہوا ہے، اور ذہین تخلیق کا نیا دور نہ صرف پیداواری صلاحیت میں گہری تبدیلیاں لائے گا، بلکہ انسانی سوچ کے ارتقا کو بھی مزید بدل دے گا۔ اس سلسلے میں، 21 ویں صدی کے بزنس ہیرالڈ کے ڈیجیٹل اکانومی ریسرچ گروپ نے "چیزنگ دی ویوز AIGC" پر رپورٹس کی ایک سیریز کی منصوبہ بندی کی تاکہ AIGC کی طرف سے متعدد جہتوں میں لائے گئے تکنیکی امکانات اور کاروباری امکانات کی تشریح کی جا سکے۔

اکیسویں صدی کے بزنس ہیرالڈ کے رپورٹر بائی یانگ بیجنگ سے رپورٹ کر رہے ہیں۔

AI کی نئی لہر کے تحت، AI کے گرد ہتھیاروں کی عالمی دوڑ بھی شروع ہو گئی ہے۔ اس وقت، اگرچہ ChatGPT راہنمائی کر رہا ہے، لیکن یہ درحقیقت آئس برگ کا صرف ایک سرہ ہے۔ اگلا، بڑے ماڈلز پر مبنی AI ایپلی کیشنز ابھرتی رہیں گی۔ دس سال پہلے موبائل انٹرنیٹ کی آمد کی طرح، تبدیلی کا ایک نیا دور خاموشی سے آشکار ہو رہا ہے۔

وقت کے مواقع کا سامنا کرتے ہوئے، لوگ ہمیشہ پرجوش رہیں گے، اور اندرون و بیرون ملک ٹیکنالوجی کے بڑے بڑے تیار ہیں اور جانے کے لیے تیار ہیں۔ لانژو ٹیکنالوجی کے بانی اور سی ای او زو منگ نے حال ہی میں 21 ویں صدی کے بزنس ہیرالڈ کے ساتھ ایک انٹرویو میں کہا کہ چینی کمپنیوں کو بڑے پیمانے پر ماڈل بناتے وقت اپنے ناموں پر آرام نہیں کرنا چاہیے اور دوسروں سے سیکھنا چاہیے۔ کیونکہ پچھلی دو دہائیوں میں چین نے بہت ترقی کی ہے اور وہ AI کے میدان میں چینی خصوصیات سے بھی باہر نکلنے میں کامیاب ہوا ہے۔

ژاؤ منگ نے ایک مثال دی، "مثال کے طور پر، بڑے ماڈل کے ہر فنکشن کو زیادہ قابل کنٹرول بنانا، یا ٹو بی کے نفاذ میں قیادت کرنا، یہ چینی خصوصیات بن جائیں گی، اور ان چیزوں کے ساتھ مارشل میں ایک 'چینی دھڑا'۔ آرٹس تشکیل دیے جا سکتے ہیں، یہ ساتھیوں کو چین کی طاقت بھی دیکھ سکتا ہے۔"

درحقیقت، گزشتہ دس سالوں میں، پوری AI صنعت تیزی سے ترقی کے دور میں ہے، اور بہت سی چینی کمپنیوں نے اس شعبے میں بہت زیادہ وسائل کی سرمایہ کاری بھی کی ہے، جس نے چین کو AI کے کچھ حصوں میں عالمی رہنما بھی بنا دیا ہے۔ بہت سی چینی ٹیکنالوجی کمپنیوں میں، Tencent کے پاس AI کی ابتدائی ترتیب ہے اور AI ایپلی کیشنز میں بھرپور طریقے ہیں۔ لہذا، یہ مضمون Tencent کو بطور نمونہ استعمال کرے گا، امید ہے کہ اس کے AI ترقی کے راستے کا مشاہدہ کیا جائے گا، جس سے مستقبل میں صنعت کی ترقی کے لیے فوائد حاصل کیے جا سکتے ہیں۔ کچھ روشن خیالی۔

سولہ سال پہلے کی ترتیب

چین کی AI ابتدائی طور پر مصنوعات کی ضروریات کے ارد گرد ابھری تھی۔ مثال کے طور پر، Tencent AI کا نقطہ آغاز 2007 میں تھا۔ اس سال، Tencent نے Tencent ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کی تعمیر کے لیے 100 ملین یوآن کی سرمایہ کاری کی۔

وو یونگجیان، جو اس وقت ٹینسنٹ کلاؤڈ کے نائب صدر اور ٹینسنٹ کلاؤڈ انٹیلیجنٹ ریسرچ اینڈ ڈیولپمنٹ کے سربراہ ہیں، نے 2008 میں ٹین سینٹ میں شمولیت اختیار کی۔ پہلا شعبہ Tencent ریسرچ انسٹی ٹیوٹ تھا۔ انہوں نے 21 ویں صدی کے بزنس ہیرالڈ کے رپورٹر کو بتایا کہ Tencent ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کی تحقیق شروع میں بہت درخواست پر مبنی تھی۔ مثال کے طور پر، ایک کام جو وہ اس وقت کر رہا تھا QQ امیجز کے ارد گرد امیج پروسیسنگ ٹیکنالوجی تیار کرنا تھا۔

وو یونگجیان نے کہا کہ "بعد میں، ہماری ٹیکنالوجی کی مدد سے، QQ ویڈیو کے پروسیسنگ کا وقت اصل کے تقریباً 60 فیصد تک کم کر دیا گیا، اور اس کا اثر بہت واضح تھا۔ پھر اس ٹیکنالوجی کو گیمز جیسے دیگر شعبوں پر لاگو کیا گیا،" وو یونگجیان نے کہا۔ اس کے بعد سے ہی Tencent ریسرچ انسٹی ٹیوٹ نے دریافت کیا کہ خود سے تکنیکی ذخائر بنانا زیادہ مناسب ہے، لہذا پوری ٹیم نے ایک پروڈکٹ پر مبنی ٹیم سے ٹیکنیکل سپورٹ ٹیم میں تبدیل ہونا شروع کیا۔

اس کے بعد، Tencent ریسرچ انسٹی ٹیوٹ نے پیٹرن کی شناخت، ملٹی میڈیا کمیونیکیشن، ڈیٹا مائننگ، امیج پروسیسنگ، اور ورڈ سیگمنٹیشن میں بہت سی کامیابیاں حاصل کیں۔ 2011 تک، Tencent نے 4,000 سے زیادہ پیٹنٹس کے لیے درخواست دی تھی، جو کہ دیگر گھریلو انٹرنیٹ کمپنیوں کے مجموعہ سے زیادہ تھی، جن میں سے Tencent ریسرچ انسٹی ٹیوٹ نے نصف سے زیادہ حصہ ڈالا۔

Tencent ریسرچ انسٹی ٹیوٹ سے شروع ہوا، Wu Yunsheng، Wu Yongjian اور دیگر نے بعد میں Youtu Lab ٹیم بنائی، جو انڈسٹری کی ٹاپ کمپیوٹر ویژن لیبارٹری بن گئی۔ بعد میں، Tencent نے بھی یکے بعد دیگرے متعدد تکنیکی تحقیقی ٹیمیں قائم کیں، جیسے کہ 2011 میں قائم کی گئی WeChat Zhiling وائس ٹیم، جو بنیادی طور پر آواز کی مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی تیار کرتی ہے۔

اگر ہم یہ کہیں کہ 2012 سے پہلے، Tencent کی ٹیکنالوجی ریسرچ اینڈ ڈیولپمنٹ ٹیم اپنے کاروبار کی خدمت کے لیے زیادہ تھی، تو 2016 میں AI Lab کے قیام کے بعد سے، Tencent نے بنیادی تحقیق اور صنعتی مشق کے "دو ٹانگوں" پر چلنا شروع کر دیا ہے۔ لہذا، Tencent کا AI راستہ سروس کے کاروبار سے اپ اسٹریم جدید ٹیکنالوجی ریسرچ تک مسلسل توسیع کرنا ہے۔

2019 میں، اسی سال منعقد ہونے والی عالمی مصنوعی ذہانت کانفرنس میں، Tencent کے چیئرمین اور CEO Ma Huateng نے بتایا کہ Tencent نے AI کی چار AI لیبارٹریز قائم کی ہیں، جس میں AI کو جامع بنیادی تحقیق سے لے کر مختلف ایپلی کیشنز کی ترقی تک کا احاطہ کیا گیا ہے، اور جدید ٹیکنالوجی بھی قائم کی گئی ہے۔ . لیبارٹریوں کا میٹرکس دریافت کریں، روبوٹکس، کوانٹم کمپیوٹنگ، 5G، ایج کمپیوٹنگ، IoT وغیرہ کا احاطہ کریں۔

اعداد و شمار کے مطابق، 2019 میں، دنیا بھر کے بڑے ممالک میں Tencent کے پیٹنٹ کی درخواستوں کی تعداد 30،000 سے تجاوز کر گئی ہے، اور مجاز پیٹنٹ کی تعداد 10،000 سے تجاوز کر گئی ہے۔ اس وقت یہ نمبر گھریلو انٹرنیٹ کمپنیوں میں پہلے اور عالمی انٹرنیٹ کمپنیوں میں گوگل کے بعد دوسرے نمبر پر تھا۔

جدید ٹیکنالوجی دریافت کریں۔

Tencent کی لیبارٹری میٹرکس میں، بظاہر "کاروبار نہیں کیا" بہت سی تحقیقیں ہیں، جو دراصل مستقبل کی بنیادی ٹیکنالوجیز پر Tencent کی تحقیق ہے۔

مثال کے طور پر، بہت سے لوگ جانتے ہیں کہ 2016 میں، Google کے AlphaGo نے انسانی Go چیمپئن کو شکست دی تھی۔ درحقیقت، Tencent AI Lab کے Go AI "فائن آرٹ" کے 2016 میں ریلیز ہونے کے بعد، اس نے چار بار دنیا کی ٹاپ ٹورنامنٹ چیمپئن شپ بھی جیتی، اور 2018 سے، وہ چائنیز نیشنل کی تربیت کے لیے ایک سرشار AI کے طور پر کام کر رہا ہے۔ ٹیم مفت میں جائیں۔

ایک اور مثال یہ ہے کہ 2017 میں، Tencent نے طبی میدان میں مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کا اطلاق کیا اور AI پروڈکٹ "Tencent Miying" جاری کیا جو طبی امیجنگ اسکریننگ اور طبی تشخیص میں ڈاکٹروں کی مدد کر سکتی ہے۔ نومبر 2017 میں، وزارت سائنس اور ٹیکنالوجی نے قومی نئی نسل کے مصنوعی ذہانت کے اوپن انوویشن پلیٹ فارمز کی پہلی کھیپ کی فہرست کا اعلان کیا، جس میں میڈیکل امیجنگ کے لیے قومی نئی نسل کے مصنوعی ذہانت کے کھلے اختراعی پلیٹ فارم کی تعمیر کے لیے Tencent پر انحصار کرنا بھی شامل ہے۔

2021 میں، Tencent نے خود تیار کردہ سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر کے ساتھ پہلا ملٹی ماڈل کواڈروپڈ روبوٹ میکس جاری کیا۔ اس وقت، میکس نے فٹ وہیل کے انٹیگریٹڈ ڈیزائن پر انحصار کیا تاکہ کھڑے ہونے اور چوگنی سے بائپڈ کی طرف بڑھنے کا احساس ہو، اور وہ بیک فلپس، گر کر خود بحالی اور دیگر اعمال مکمل کر سکے۔

میکس کی پیدائش Tencent Robotics X لیبارٹری سے ہوئی، جو 2018 میں قائم کی گئی تھی۔ اس لیبارٹری کی بنیادی تحقیقی سمت روبوٹس ہے، جس میں روبوٹس کی بنیادی ٹیکنالوجی کے طور پر ادراک کی صلاحیت، اور حساس حرکت کی تین ستون ٹیکنالوجیز، ہنر مند ہیرا پھیری، اور ذہین۔ جسم. فی الحال، میکس کے علاوہ، لیبارٹری نے روبوٹ ڈاگ جموکا اور پہیے والے روبوٹ اولی جیسی مصنوعات بھی جاری کی ہیں۔

اس کے علاوہ، Tencent کے پاس بڑے پیمانے پر AI ماڈل کے لیے ایک طویل مدتی منصوبہ بھی ہے جس نے حال ہی میں کافی توجہ مبذول کی ہے۔ گزشتہ سال اپریل میں، Tencent نے پہلی بار اپنے "Hunyuan" AI بڑے ماڈل کی ترقی کی پیشرفت کا انکشاف کیا۔ بتایا جاتا ہے کہ Hunyuan AI بڑے ماڈل میں مکمل طور پر بنیادی ماڈلز جیسے NLP (نیچرل لینگویج پروسیسنگ)، CV (کمپیوٹر وژن)، ملٹی موڈیلٹی اور دیگر کئی صنعتی ماڈلز کا احاطہ کیا گیا ہے۔ VCR، MSR-VTT، MSVD اور دیگر مستند ملٹی موڈل ڈیٹا سیٹ فہرست میں سب سے اوپر پہنچ گئے ہیں۔

حال ہی میں، Hunyuan AI بڑے پیمانے پر ماڈل ٹیم نے NLP ٹریلین بڑے پیمانے پر ماڈل بھی لانچ کیا، جس نے نہ صرف ایک بار پھر CLUE کی تین بڑی فہرستوں کا ریکارڈ توڑ دیا، بلکہ کم قیمت اور جامعیت کی خصوصیات سے بھی فائدہ اٹھایا، ماڈل۔ Tencent ایڈورٹائزنگ، تلاش، چیٹ اور دیگر اندرونی مصنوعات میں بھی کامیابی کے ساتھ اترا ہے اور Tencent Cloud کے ذریعے بیرونی صارفین کی خدمت کرتا ہے۔

Tencent Hunyuan AI بڑی ماڈل ٹیم نے کہا کہ چونکہ بڑے نیورل نیٹ ورک ماڈلز کا مطلب اکثر ماڈل کی مضبوط کارکردگی ہوتی ہے، اس لیے Hunyuan NLP بڑا ماڈل ایک طرف تو اور دوسری طرف مستقبل میں بڑے ماڈل پیرامیٹر اسکیلز کو تلاش کرنے پر توجہ مرکوز کرے گا۔ مزید طاقتور ملٹی موڈل AI بڑا ماڈل بنانے کے لیے آڈیو، تصویر، ویڈیو اور دیگر ملٹی موڈل معلومات کو یکجا کریں۔ اس کے علاوہ، AIGC سمت کے گرم اضافہ کے ساتھ، Hunyuan AI بڑا ماڈل مستقبل میں متنی مواد کی تیاری اور ونسنٹ گراف کے شعبوں میں مسلسل اپ گریڈنگ کو فروغ دیتا رہے گا۔

منظر کی درخواست پر توجہ مرکوز کریں۔

بنیادی تحقیق کی دوسری طرف صنعتی مشق ہے۔ Ma Huateng نے بار بار کہا ہے: "Tencent کی AI لے آؤٹ منظر کی ایپلی کیشنز پر مرکوز ہے، تحقیق کے لیے تحقیق پر نہیں۔"

بالکل اسی طرح جیسے ابتدائی دنوں میں، Tencent AI نے صارف کے منظرناموں سے آغاز کیا اور مصنوعات کی اندرونی ضروریات کو حل کرنے کے لیے AI ٹیکنالوجی کا استعمال کیا۔ وسط مدتی میں، اس نے تحقیق کے علاوہ منظرناموں کے ساتھ عام مصنوعی ذہانت کی ترقی کو فروغ دیا، اس بات پر زور دیا کہ "ماہرین کا اثر و رسوخ ہے اور صنعت کا پیداوار ہے۔" اب، Tencent عمودی صنعت کے منظرناموں میں مسائل کو حل کرنے کے لیے AI کا استعمال کر رہا ہے، اپنی مرضی کے مطابق حل کو معیاری AI پلیٹ فارم ٹولز میں شامل کر رہا ہے۔

Tencent کے ایک شخص نے کہا کہ Tencent AI ٹیم روایتی ریسرچ ٹیم سے مختلف ہے۔ یہ ایک منظم تعمیر ہے۔ الگورتھم، انجینئرنگ، کوالٹی، ڈیٹا، پروڈکٹس سے لے کر کمرشلائزیشن کے پورے ماڈل تک، تحقیق جیسی پہلی اور آخری چیز ہو سکتی ہے۔ پہلے جاؤ، اور کمرشلائزیشن سب سے آخر میں آتی ہے، لیکن سارا کام کار کی عمارت ہے اور آگے بڑھنا ہے۔

وو یونگجیان نے نشاندہی کی، "اگر مقصد کافی مشکل ہے اور منظر کافی پیچیدہ ہے، تو یہ ہمیں عالمی معیار کا الگورتھم بنانے کی طرف لے جائے گا۔ اسی طرح، جب آپ کی الگورتھم تحقیق عالمی معیار کے مسئلے کو حل کرتی ہے، تو الگورتھم زیادہ قیمتی ہوتا ہے۔ ، خالصتاً مقالے شائع کرنے کے لیے نہیں"۔

AI ٹیکنالوجی کے صنعتی نفاذ کو تیز کرنے کے لیے، نومبر 2021 میں، Tencent نے باضابطہ طور پر "Tencent Cloud Smart" برانڈ جاری کیا، جس میں AI لیبارٹریز جیسے Tencent Youtu Lab اور Tencent AI لیب کی مصنوعات اور تکنیکی صلاحیتوں کو جمع کیا گیا۔ صنعتی مشق کے سالوں کے تجربے کے طور پر، بنیادی کمپیوٹنگ پاور سپورٹ سے AI ڈویلپمنٹ پلیٹ فارم تک بیرونی پیداوار، AI پروڈکٹ سلوشنز، اور خدمات کے پورے سلسلے کے اعلیٰ درجے کے ڈیجیٹل ذہین تبدیلی کے طریقے۔

مثال کے طور پر، بنیادی کمپیوٹنگ پاور لیول پر، Tencent خود تیار کردہ AI چپس کی مدد سے کمپیوٹنگ پاور کی کارکردگی کو تیز کرنے کی بنیاد کے طور پر "ایک سے زیادہ کور کے ساتھ ایک کلاؤڈ" کا استعمال کرتا ہے۔ AI ڈیولپمنٹ لیول پر، Tencent "Tencent Cloud TI پلیٹ فارم" کو بنیادی کے طور پر استعمال کرتا ہے تاکہ صارفین کو AI ایپلیکیشنز کو تیزی سے تخلیق اور تعینات کرنے میں مدد ملے۔

Zixiao AI استدلال کے منظرناموں کے لیے Tencent کی خود تیار کردہ چپ ہے۔ اسے Tencent Cloud TI پلیٹ فارم کے ساتھ ڈھال لیا گیا ہے، جس نے سنگل کارڈ کی کارکردگی میں 200 فیصد بہتری لائی ہے، یونٹ کمپیوٹنگ پاور آپٹیمائزیشن کی لاگت میں 50 فیصد کمی کی ہے، اور گرین کمپیوٹنگ پاور کی توانائی کی کھپت کو بچایا ہے۔ 60 فیصد ٹینسنٹ کلاؤڈ کے متضاد کمپیوٹنگ پروڈکٹس کے سربراہ سونگ ڈنڈن نے 21 ویں صدی کے بزنس ہیرالڈ کو بتایا کہ یہ چپس پہلے Tencent کے خود ترقی یافتہ کاروبار پر لگائی جائیں گی اور مستقبل میں امید ہے کہ یہ PaaS سروسز کی شکل میں بیرونی خدمات فراہم کرے گی۔ .

TI پلیٹ فارم کے ارد گرد، Tencent نے ایک پروڈکٹ میٹرکس بھی بنایا ہے، جس میں TI-DataTruth لیبلنگ پلیٹ فارم، TI-ONE ٹریننگ پلیٹ فارم، TI-Matrix ایپلیکیشن پلیٹ فارم، TI-ACC ایکسلریشن ٹول، اور TI-OCR ٹریننگ پلیٹ فارم، TI-AOI بھی شامل ہے۔ صنعتی معیار کے معائنے کا تربیتی پلیٹ فارم وغیرہ۔ ان مصنوعات کو پین انٹرایکشن، فنانس، انڈسٹری، میڈیا، پین گورنمنٹ، میڈیکل اور دیگر صنعتوں میں بھی لاگو کیا گیا ہے، جس سے ذہین صنعتی معیار کا معائنہ، مالیاتی AI مڈل جیسے کئی ذیلی شعبوں کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔ پلیٹ فارم، سمارٹ سٹی آپریشن مینجمنٹ، اور بیماری سے متعلق معاون تشخیص۔ AI ایپلی کیشنز کی ترقی۔

Tencent Cloud کے نائب صدر اور Tencent Cloud Intelligent پلیٹ فارم کے سربراہ لی Xuechao نے 21st Century Business Herald کو بتایا کہ پوری AI واقعی عمل درآمد کے لحاظ سے گہرے پانی کے علاقے میں داخل ہو چکی ہے۔ "ماضی میں، گاہکوں کو صرف آپ کو کچھ AI صلاحیتیں فراہم کرنے کی ضرورت تھی، لیکن اب، صارفین جو تجویز کرتے ہیں وہ تمام منظر نامے کی ایپلی کیشنز ہیں، اور آپ کو AI کو کاروباری منظرناموں میں ضم کرنے کی ضرورت ہے۔"

لی زوچاو کے خیال میں، موجودہ گرم "پری ٹریننگ لارج ماڈل پلس ڈاؤن اسٹریم ٹاسک فائن ٹیوننگ" ماڈل کے ذریعے، AI ایپلی کیشنز یقینی طور پر زیادہ عام ہو جائیں گی۔ اس بنیاد پر، اصل AI ایپلیکیشن کے منظرناموں کو مزید گہرا بنایا جائے گا۔ ایک ہی وقت میں، AI بھی مزید مناظر میں گھس جائے گا.

تاہم، اس نے یہ بھی نشاندہی کی کہ AI ایپلی کیشنز کرنے کی ترجیح مسائل کو حل کرنا ہے، لہذا بہت سے منظرناموں میں، اصل AI ماڈل ہی مسئلے کو حل کر سکتا ہے، لہذا گرمی کو پکڑنے کی ضرورت نہیں ہے۔ سب کے بعد، بڑے ماڈلز کے استعمال سے صارفین کو اضافی فوائد بھی حاصل ہوں گے۔ کی لاگت. لیکن کچھ منظرناموں کے لیے، جیسا کہ ذہین کسٹمر سروس، اگر بڑے ماڈلز کا استعمال براہ راست اثر میں بہتری لا سکتا ہے، تو آپ لاگت کی کارکردگی کا وزن کرتے ہوئے اسے آزما سکتے ہیں۔

اس عالمی AI مقابلے میں، ہمیں انتہائی جدید ٹیکنالوجی کی تحقیق پر توجہ دینے اور اس کا مقابلہ کرنے کی ضرورت ہے۔ ایک ہی وقت میں، ہمیں مارکیٹ کے حالات کے مطابق کچھ نیچے سے زمین کی چیزیں کرنے کی ضرورت ہے. زو منگ نے 21 ویں صدی کے بزنس ہیرالڈ کو بتایا کہ چین میں ٹو بی انٹرپرائزز کی خدمات بیرونی ممالک سے بہت مختلف ہیں۔ بیرونی ممالک میں SaaS ماحولیات بہت پختہ ہے، اور چھوٹے اور درمیانے درجے کے ادارے SaaS کے ذریعے خدمات حاصل کرنے کے عادی ہو چکے ہیں، لیکن چین میں بہت سے ادارے SaaS کو قبول نہیں کرتے ہیں۔ تعینات

اس کا مطلب یہ ہے کہ To B صارفین کی خدمت کے لیے زیادہ محنت درکار ہوتی ہے، جیسے کہ گاہک کی ضروریات کو سمجھنا، "آخری میل" کاروباری عمل اور سسٹم کنکشن کا اچھا کام کرنا، اور ترسیل اور دیکھ بھال کے اخراجات پر بھی غور کرنا۔ "اگر آپ کا ماڈل نازک ہے، تو آپ ایک پروجیکٹ کے لیے ایک پروجیکٹ کھو سکتے ہیں۔

لہذا، آپ کو فاؤنڈیشن میں ایک اچھا کام کرنا چاہیے، اور آپ کو گاہکوں کو بھی سمجھنا چاہیے اور آپ کو جلدی سے تکرار کرنے کی صلاحیت ہونی چاہیے۔ نام نہاد بڑے ماڈل بنانے پر چینی کمپنیوں کو اس کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ حقیقت میں، اس نقطہ نظر سے، اگر آپ صرف ایک چیٹ جی پی ٹی کو تیزی سے کاپی کرنا چاہتے ہیں اور پھر تیزی سے پیسہ کمانا چاہتے ہیں، تو یہ بہت سادہ بات ہے،" زو منگ نے کہا۔