ओवीएचक्लाउड को फाइन-ट्यूनिंग, प्रशिक्षण के बाद, संप्रभु बुनियादी ढांचे, भंडारण, सुरक्षा, वितरण और उद्यम समर्थन पर भी पैसा खर्च करने की आवश्यकता होगी। Google और एंथ्रोपिक जैसे स्थापित AI प्रदाताओं की तुलना में मॉडल रखरखाव को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाने के लिए पर्याप्त पैमाने की भी आवश्यकता होगी।
शाह ने कहा, “एक मॉडल को मूल्यह्रास वाली संपत्ति के रूप में देखा जाता है यदि इसे लगातार प्रशिक्षित और ताजा डेटा द्वारा समर्थित नहीं किया जाता है।”
यह OVHcloud योजना को न केवल तकनीकी व्यवहार्यता, बल्कि राजनीतिक समर्थन और आर्थिक व्यवहार्यता का भी परीक्षण बनाता है। यदि कंपनी विफल हो जाती है, तो व्यवसाय अधिक स्थापित मॉडलों से कार्यभार स्थानांतरित करने में अनिच्छुक हो सकते हैं।
