गुणवत्ता की शर्त: OpenAI ने सुरक्षा को वाणिज्यिक स्थिति में बदल दिया
सैम आल्टमैन ने 27 फरवरी 2026 को OpenAI के कर्मचारियों की एक आम बैठक में कहा कि कंपनी अमेरिका के युद्ध विभाग के साथ अपने IA मॉडल और टूल्स को तैनात करने के लिए एक समझौते पर बातचीत कर रही है। यहाँ वास्तव में ध्यान देने योग्य बात यह नहीं है कि घटना क्या है, बल्कि यह है कि OpenAI अपने खुद के "सुरक्षा स्टैक" को बनाए रखना चाहता है, यानी तकनीकी, नीति और मानवीय नियंत्रण जो मॉडल और अंतिम उपयोग के बीच है। इसके अलावा, यह सुनिश्चित करना चाहता है कि ग्राहक किसी विशेष कार्य हेतु मॉडल की नकारात्मकताओं को खत्म न कर सके। फॉर्च्यून ने इस बारे में एक स्रोत के अनुसार बताया कि अनुबंध अभी तक समाप्त या हस्ताक्षरित नहीं हुआ था।
यह बातचीत Pentagon और Anthropic के बीच सार्वजनिक टकराव के बाद आई है। उसी रिपोर्ट के अनुसार, Anthropic ने अपने मॉडल Claude में घरेलू निगरानी और पूरी तरह स्वायत्त हथियारों को संबोधित करने वाले सुरक्षा उपायों को हटाने से इनकार किया। जिस पर दबाव था कि इसे "सभी कानूनी उद्देश्यों" के लिए सक्षम किया जाए। इसके समानांतर, राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प ने संघीय एजेंसियों को Anthropic की तकनीक का उपयोग बंद करने का आदेश दिया।
कुछ ही घंटों बाद, आल्टमैन ने X पर पोस्ट किया कि OpenAI ने युद्ध विभाग के साथ अपनी वर्गीकृत नेटवर्क में तैनात होने के लिए एक समझौता किया है, जिसमें दो महत्वपूर्ण पंक्तियों पर ध्यान दिया गया: घरेलू निगरानी पर रोक और शक्ति के उपयोग के लिए मानव जिम्मेदारी। प्रतिस्पर्धात्मक टकराव स्पष्ट है, लेकिन मेरा दृष्टिकोण थोड़ा अलग है: यह एपिसोड यह प्रदर्शित करता है कि, उन्नत IA में, सुरक्षा उपाय केवल नैतिक इशारा नहीं रह गए हैं, बल्कि यह उत्पाद नियंत्रण की एक शर्त बन गई है जो यह तय करती है कि कौन मार्ग को पकड़ता है, कौन प्रतिष्ठा का जोखिम उठाता है और कौन अनुपालन लागत में फंसता है।
जब एक ग्राहक आपसे "ब्रेक हटाने" के लिए कहता है, तो वह वास्तव में मार्ग नियंत्रण की मांग कर रहा है
उच्च जोखिम वाली सेवाओं में, और रक्षा तो परिभाषा के अनुसार ऐसा है, ग्राहक केवल क्षमता नहीं खरीदता। वह जिम्मेदारियों को भी खरीदता है, और जब वह उपयोग की सीमाओं को बढ़ाने की कोशिश करता है, तो वह जिम्मेदारियों के वितरण को पुनर्संरचित कर रहा है। Anthropic के मामले में, फॉर्च्यून द्वारा वर्णित संघर्ष इस्पष्ट रूप से घरेलू निगरानी और स्वायत्त हथियारों से संबंधित सुरक्षा उपायों को हटाने की मांग के चारों ओर केंद्रित था। इससे दो परिणाम निकले: 200 मिलियन डॉलर तक के अनुबंध की धमकी और अंततः राजनीतिक स्तर पर एक स्थिति जिसने फेडरल एजेंसियों से Anthropic के बाहर निकलने का आदेश दिया।
मैं इसे इस तरह से अनुवाद करता हूं: यदि एक ग्राहक प्रदाता को उत्पाद के सीमाओं को बंद करने में सफल कर लेता है, तो प्रदाता एक उपकरण बेचने से जोखिम सब-कॉन्ट्रैक्टिंग की ओर बढ़ जाता है। और जोखिम, समय के साथ, लागत बन जाता है। इन लागतों में कानूनी, अनुपालन, आंतरिक सुरक्षा, प्रतिभा, बीमा और अन्य सेगमेंट में व्यापार लागत शामिल हैं। यह संख्याओं की कल्पना करने की आवश्यकता नहीं है; समझने के लिए मैकेनिक्स को जानने की जरूरत है। IA में, प्रमुख परिवर्तनीय लागत सांख्यिकी होती है। यदि इसमें चरम या राजनीतिक रूप से संवेदनशील उपयोगों के लिए उन अज्ञात लागतों का योग किया जाता है, तो मार्ग एक संख्या नहीं रह जाता, बल्कि एक दांव बन जाता है।
आल्टमैन के कर्मचारियों को दिए गए संदेश का महत्व यहाँ है: OpenAI अपने “सुरक्षा स्टैक” को बनाए रखने और यह सुनिश्चित करने के लिए बातचीत कर रहा है कि ग्राहक मॉडल की नकारात्मकताओं पर "ओवरराइड" लागू न कर सके। यह एक तरह से खरीदार को बताने का तरीका है कि सेवा तकनीकी शर्तों पर दी जाएगी जो उत्पाद के घेरे को बनाए रखेगी। यह कंपनी की सुरक्षा करता है, बल्कि यह अनुबंध की अर्थव्यवस्था को भी स्थिर करता है, क्योंकि यह इस संभावना को कम करता है कि अनुबंध आवश्यकताओं से भरा रहे, संचालन में अपवाद हो, और मानव समर्थन में वृद्धि निकले जो कि मार्ग को कम कर दे।
रक्षा को ग्राहक के रूप में रखकर: कड़ी सीमाओं के बदले पूर्वानुमानित प्रवाह
OpenAI इस स्थिति में है जहाँ क्षेत्र फाउंडेशनल मॉडलों को मौद्रिक बनाने के लिए कड़ी मेहनत कर रहा है जो पूंजी और सांख्यिकी में उच्च होते हैं। जब उत्पाद की परिवर्तनीय लागत उच्च होती है, तो टाइपिकल प्रलोभन यह होता है कि मात्रा का पीछा किया जाए। लेकिन सरकार और रक्षा में मात्रा में एक समानता नहीं है, यह बड़े अनुबंधों के टिकट के जैसे दिखता है, धीमी खरीद चक्र और सुरक्षा की मांग जो किसी भाग की लागत को निश्चित रूप में बदल देती है।
फॉर्च्यून की ब्रीफिंग का निर्णायक बिंदु यह है कि आल्टमैन ने तैनाती के सीमाएं निर्दिष्ट की, जिसमें यह शामिल है कि उपयोग क्लाउड वातावरण में होगा, न कि "एज" जैसे विमानों या ड्रोन में। इसके अलावा, X में चर्चा किया गया समझौता वर्गीकृत नेटवर्क में तैनाती पर केंद्रित होगा।
इस विस्तार का महत्व है क्योंकि यह लागत की वक्र को परिभाषित करता है। वर्गीकृत नेटवर्क में तैनात करना सरल नहीं है, लेकिन घेरे को सीमित करना मिश्रण को कम करता है: कम चरम इंटीग्रेशन्स, कम क्रिटिकल लेटेंसी के परिदृश्य, कम संबंधित हार्डवेयर संचालन से संबंधित प्रमाणन संबंधी जरूरतें। निकासी की दृष्टि से, एक रक्षा 'ग्राहक एंकर' दो भूमिकाएँ निभा सकता है। पहला, प्रदान करता है उच्च गुणवत्ता के पुनरावृत्त आय, जो आमतौर पर उपभोक्ता खंड की तुलना में आर्थिक चक्र के प्रति कम संवेदनशील होते हैं। दूसरा, वह विनियमित B2B बिक्री के लिए एक मान्यता के रूप में काम कर सकता है। लेकिन छिपी कीमत यह है कि जोखिम में फंसने की संभावना होती है जो कि निश्चित लागत को बढ़ाती है: समर्पित टीमें, ऑडिट, घटना प्रतिक्रिया और कठोर संविदात्मक शासन।
इसी वजह से OpenAI का अपने "सुरक्षा स्टैक" को बनाए रखना महत्वपूर्ण है। यह स्कोप क्रिप को सीमित करने और अपनी लागत संरचना की सुरक्षा का एक तरीका है। एक बड़ा अनुबंध जो आय में वृद्धि की तुलना में जटिलता में तेजी से बढ़ रहा है, ऐसा अनुबंध है जो आपको बड़ा दिखा सकता है जबकि आपको नाजुक बना सकता है।
Anthropic से छूटा हुआ रिक्त स्थान केवल वाणिज्यिक नहीं है: यह शक्ति का पुनर्विन्यास है
इसी एपिसोड से पहले, Anthropic एकमात्र प्रमुख व्यावसायिक प्रदाता था जिसके पास Pentagon में उपयोग के लिए अनुमोदित मॉडल थे जो Palantir के साथ मिलकर काम कर रहे थे। यह उन्हें एक विषम लाभ देता था: बड़े बजट वाले खरीदार में "अधिकृत" होना।
राजनीतिक हस्तक्षेप स्थिति को बदलता है। Anthropic का उपयोग रोकने का राष्ट्रपति आदेश और आपूर्ति श्रृंखला जोखिम के रूप में नामांकन की धमकी का एक परोक्ष प्रभाव है: यह उन किसी भी खिलाड़ी के अवसर की लागत को बढ़ाता है जो रक्षा से संबंधित क्षेत्रों में Anthropic के साथ व्यावसायिक संबंध बनाने की कोशिश करते हैं। मुझे कानूनी परिणाम पर अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है; बस प्रोत्साहन का अवलोकन करना है: सार्वजनिक खरीदार निजी प्रदाता को अनुशासित करने की कोशिश कर रहा है।
इस संदर्भ में, OpenAI स्वाभाविक रूप से स्थान का विकल्प के रूप में उभरता है, लेकिन एक विशेष रणनीतिक अंतर के साथ: यह स्पष्ट रूप से सुरक्षा के सिद्धांतों के प्रति "आपसी सम्मान" के संदेश के साथ क्षेत्र में प्रवेश करता है, जिसमें घरेलू बड़े स्तर की निगरानी और शक्ति के उपयोग में मानव जिम्मेदारी पर रोक शामिल हैं।
प्रमुखता के संदर्भ में, ऐसा अनुबंध बनाना जो कंपनी को उत्पाद का कुछ नियंत्रण बनाए रखने की अनुमति देता है और ग्राहक को मिशन का नियंत्रण बनाए रखने की अनुमति देता है, बिना IA को बिना किसी आरामदायक प्रणाली में बदलने के।
यह संतुलन प्रतिस्पर्धात्मक दृष्टिकोण में दिखता है: यदि सरकार मानती है कि OpenAI अपनी सुरक्षा परत बनाए रख सकता है, तो "क्षमता" केवल एकमात्र मानदंड नहीं रह जाती। इसका मतलब है कि कौन वह क्षमता प्रदान कर सकता है जो एक नियंत्रित ढांचे के साथ हो जिसे खरीदार राजनीतिक रूप से सहन कर सके। विनियमित बाजारों में, उस सहिष्णुता वास्तविक उपलब्ध बाजार के आकार को निर्धारित करती है।
"सुरक्षा स्टैक" के पीछे साधारण गणित: मार्ग की सुरक्षा, सुरक्षा की सीमाओं के संरक्षण
एक वित्तीय नेता को केवल अमूर्त बहस में नहीं रहना चाहिए। कार्रवाई करने का सवाल होता है कि आप कौन से चर को नियंत्रित करने की कोशिश कर रहे हैं।
IA मॉडल के व्यवसाय में, उपयोग के लिए प्रति लागत सांख्यिकी के साथ संबंधित होती है, और गुणवत्ता की लागत सुरक्षा, निगरानी और समर्थन के साथ बढ़ती है। यदि ग्राहक अपवाद की मांग कर सकता है और नकारात्मकों को खत्म कर सकता है, तो दो प्रभाव उत्पन्न होते हैं:
1) समर्थन की लागत में वृद्धि: अधिक घटनाएँ, अधिक मानवीय वृद्धि, नीतियों की अधिक समीक्षाएँ और अधिक आंतरिक ऑडिट।
2) भविष्य की बिक्री की गिरावट: एक ही एपिसोड कॉर्पोरेट क्षेत्रों में दरवाजे बंद कर सकता है जो अच्छी कीमत चुकाते हैं और विवादास्पद उपयोगों से संबंधित नहीं होना चाहते।
इस दृष्टिकोण से, "सुरक्षा स्टैक" को बनाए रखना एक तरह से जोखिम के एक हिस्से को उत्पाद के नियमों में बदलने का एक तरीका है। यह परोपकार नहीं है; यह लागत परिवर्तनीयता का नियंत्रण है। और परिवर्तनीयता का नियंत्रण, दरअसल, मार्ग की रक्षा करना होता है।
विवाद में 200 मिलियन डॉलर का आंकड़ा भी एक पैमाना प्रदान करता है। एक ऐसा समझौता बुनियादी ढाँचे, सुरक्षा और समर्पित टीमों को वित्तपोषित कर सकता है। लेकिन यह केवल अच्छा व्यवसाय है यदि यह सीमा परिवर्तनों द्वारा बढ़ते लागतों के गड्ढे में नहीं बदलता है। सरकारी अनुबंधों का जोखिम यह नहीं है कि वे कम भुगतान करते हैं; बल्कि यह है कि वे अच्छे भुगतान करते हैं जबकि आपसे ऑपरेशन करने के लिए मांग करते हैं जैसे कि आपकी संरचना एक पारंपरिक रक्षा ठेकेदार की हो।
OpenAI का आंदोलन सीखने का सुझाव देता है: तैनाती की सीमाएं, सुरक्षा उपायों का नियंत्रण और नकारात्मकताओं को खत्म करने के लिए प्रारंभ से बातचीत करना। अनुबंध में यह "न" लिखना परिवर्तनीय लागत और प्रतिष्ठा को सीमित करने के लिए वित्तीय समकक्ष है।
दिशा स्पष्ट है: अनुबंध जीतना बिना उत्पाद के नियंत्रण को बेचे
यह एपिसोड किसी भी सीईओ या सीएफओ के लिए एक उपयोगी संकेत छोड़ता है जो बड़े संस्थागत खरीदारों को महत्वपूर्ण तकनीक बेचते हैं। बातचीत सिर्फ कीमत और मात्रा पर निर्भर नहीं करती, बल्कि कौन प्रणाली पर नियंत्रण रखता है पर निर्भर करती है।
Anthropic, रिपोर्ट के अनुसार, ने लाल रेखाओं का बचाव किया और अब एक संघीय निकास प्रक्रिया का सामना कर रहा है और एक संभावित आपूर्ति श्रृंखला जोखिम के रूप में नामांकन का सामना कर रहा है, जिसे वह अदालत में चुनौती देने की भी योजना बना रहा है। OpenAI, दूसरी ओर, रिक्त स्थान को कैप्चर करने के लिए तैयार है, लेकिन अपने खुद के नियंत्रण बनाए रखने और तैनाती को प्रबंधनीय संचालन संदर्भों तक सीमित करने की कोशिश कर रहा है।
वित्तीय रूप से, शिक्षा स्पष्ट है। एक बड़ा अनुबंध केवल तभी कंपनी को मजबूत बनाता है जब उसे ऐसे सीमाएं दी जाती हैं जो मार्ग की सुरक्षा करती हैं और लागत की भिन्नता को कम करती हैं। आदर्श समझौता वह नहीं है जो सबसे अधिक सुर्खियाँ बनाता है, बल्कि वह है जो उपयोग की सीमाएँ परिभाषित करता है, अपवादों से बचता है और जोखिम को संचालन के नियमों में बदलता है। अंत में, कंपनी जो नियंत्रण बनाए रखती है वही वास्तविक और निरंतर आय से वित्तपोषित हो सकती है, क्योंकि ग्राहक का पैसा हमेशा कंपनी की जीवित रहने और नियंत्रण बनाए रखने की एकमात्र मान्यता होती है।
