छह महीने पहले शुरू हुई कंपनियों का मूल्य एक अरब डॉलर है। निवेशक द्वितीयक वस्तुओं का व्यापार करते हैं "जैसे कि वे आलू के चिप्स बेच रहे हों"। और जिस उत्पादकता लाभ के बारे में हर कोई बात करता है वह अभी तक जीडीपी में दिखाई नहीं दिया है। सैन फ्रांसिस्को में रिकॉर्ड किए गए डब्ल्यूटीएफ के नवीनतम एपिसोड में, निखिल कामथ एआई स्टैक पर निर्माण कर रहे चार लोगों के लिए एक शेयर बाजार निवेशक के संदेह को सामने लाते हैं, और उनसे पूछते हैं कि क्या उछाल वास्तविक है।
उनके मेहमान हैं अक्षय कोठारी, नोशन के सह-संस्थापक, सहयोग मंच जो अब मनुष्यों और एजेंटों के लिए समान रूप से बनाया गया है; अज़ालिया मिरहोसेनी, रिकर्सिव इंटेलिजेंस के सह-संस्थापक, और अन्ना गोल्डी, रिकर्सिव इंटेलिजेंस के सह-संस्थापक और सीईओ, एआई चिप्स डिजाइन करने के लिए एआई का उपयोग करने वाली अग्रणी प्रयोगशाला; और विजय कृष्णन, ट्यूरिंग के सह-संस्थापक, जो सीमांत मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विशेषज्ञ डेटा की आपूर्ति करता है। कामथ स्टैक को देखते ही उसे मैप करके खोलता है: चिप्स और डेटा सेंटर, फ्रंटियर लैब, नियो लैब, डेटा ट्रेनर, अनुमान प्रदाता, एप्लिकेशन और, जैसा कि पैनल जोड़ता है, सेवाएं। वहां से बातचीत उछाल के अर्थशास्त्र, घाटी से परे एआई के धीमे प्रसार और भारत जैसे देशों को आगे क्या बनाना चाहिए, इस पर आगे बढ़ती है।
मुख्य बहस यह है कि क्या पैसा बढ़ता है। एक पैनलिस्ट का अनुमान है कि इस साल एआई खर्च लगभग 700 बिलियन अमेरिकी डॉलर होगा, जबकि एंटरप्राइज एआई राजस्व लगभग 100 बिलियन अमेरिकी डॉलर होगा। तर्क यह है कि दांव सॉफ़्टवेयर पर नहीं है, जिसका अमेरिकी सकल घरेलू उत्पाद में लगभग 1% योगदान है, बल्कि सेवाओं और ज्ञान कार्यों पर है, जो मिलकर कहीं अधिक योगदान देते हैं। कृष्णन ने अपनी खुद की एक चुनौती जोड़ी: एआई व्यवसाय के बाहर एक फॉर्च्यून 500 कंपनी का नाम बताएं, "पेप्सी या कोक", जिसने सार्थक रूप से राजस्व बढ़ाया है या लागत में कटौती की है। फिर भी वह समान रूप से स्पष्ट है कि सॉफ्टवेयर टीमें अब अपने पूर्व आकार के आधे से 60% तक सुरक्षित रूप से चल सकती हैं, "एक विशाल उत्पादकता सुधार" खाड़ी क्षेत्र में कोई भी विवाद नहीं करता। गोल्डी सवाल करते हैं कि आख़िर एआई राजस्व के रूप में किसे गिना जाना चाहिए। रिकर्सिव में, वह कहती हैं, एआई कोडिंग टूल ने केवल गहन विशेषज्ञों की एक छोटी टीम को नियुक्त करना संभव बना दिया है, एक ऐसी रणनीति जो कुछ साल पहले काम नहीं करती थी।
अंतर के लिए कोठारी की व्याख्या प्रसार है। क्षमता तेजी से बढ़ रही है, लेकिन घाटी के बाहर के अधिकांश लोग अभी भी AI का उपयोग "एक बेहतर खोज उपकरण के रूप में"करते हैं, और उन्होंने एक अध्ययन का हवाला देते हुए पाया कि शीर्ष 1% कंपनियां शीर्ष 10% की तुलना में AI पर दस गुना अधिक खर्च करती हैं। वह कहते हैं, नई तकनीकों को आत्मसात करने में हमेशा समय लगता है: पहले प्रिंटिंग प्रेस में लिखावट की नकल होती थी, और पहली फिल्में मंचीय नाटकों की रिकॉर्डिंग होती थीं। वह एआई का उपयोग करने के दो तरीकों को अलग करता है: एक दक्षता शाखा, जो कल का काम 30% लोगों के साथ करती है, और एक महत्वाकांक्षा शाखा, जहां सौ लोगों की एक टीम पांच गुना अधिक काम करती है। आज, "सबसे बड़ी बाधा केवल कल्पना है।"
मिरहोसिनी स्टैक के निचले भाग से शुरू होती है। एआई अनुमान की मांग 10 से 100 गुना बढ़ रही है, और एक रूढ़िवादी अनुमान के अनुसार, दुनिया को आज की तुलना में पांच वर्षों में 100,000 गुना अधिक गणना की आवश्यकता होगी। "केवल अपने डेटा केंद्रों का विस्तार करके हम इसे प्राप्त नहीं कर पाएंगे," वह कहती है. रिकर्सिव का उत्तर एआई है जो विशिष्ट कार्यभार के लिए कस्टम चिप्स डिजाइन करता है, जो कि "हार्डवेयर लॉटरी" से बाहर का रास्ता है जिसमें चिप्स आज के मॉडल के लिए बनाए जाते हैं और मॉडल आज के चिप्स के लिए बनाए जाते हैं। दोनों संस्थापक पहले भी ऐसा कर चुके हैं. गोल्डी कहते हैं, अल्फा चिप, चिप लेआउट के लिए Google में बनाया गया AI सिस्टम, अब टीपीयू की पांच पीढ़ियों के साथ-साथ एक्सियन, पिक्सेल फोन और वेमो चिप्स में उपयोग किया गया है, और मीडियाटेक द्वारा अपनाया गया है।
कृष्णन मॉडलों को अधिक स्मार्ट बनाने के कम दिखाई देने वाले कार्य के बारे में बताते हैं। 2022 ओपनएआई पेपर से पता चला है कि उच्च-गुणवत्ता, लक्षित डेटा की एक छोटी मात्रा एक मॉडल में काफी सुधार कर सकती है, जिसने उन समस्याओं को लिखने के लिए विशेषज्ञों को नियुक्त करना उचित बना दिया है जिन्हें आज के मॉडल अभी तक हल नहीं कर सकते हैं। ट्यूरिंग 70 से अधिक देशों में 5 मिलियन से अधिक ज्ञान कार्यकर्ताओं को आकर्षित करता है, जिनमें सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और भौतिकी और रसायन विज्ञान में पीएचडी से लेकर वकीलों और डॉक्टरों तक शामिल हैं। उनका कहना है कि समस्या यह है कि "आज हम जो कुछ भी कर रहे हैं वह आज से नौ महीने बाद अप्रचलित हो जाएगा क्योंकि सभी मॉडलों ने इसे सीख लिया है।"
कोठारी एप्लिकेशन परत से दृश्य लाता है। वर्ष की शुरुआत में, नोशन के लगभग 1% उपयोगकर्ता एजेंट थे; आज यह आंकड़ा 30% है। जो लोग अन्य एजेंटों के माध्यम से नोशन का उपयोग करते हैं, इसे कभी भी खोले बिना, दो से तीन गुना अधिक सक्रिय होते हैं, क्योंकि उपयोगकर्ता मॉडल के बीच स्विच करते समय अपने संदर्भ के लिए एक तटस्थ स्थान चाहते हैं। उनका कहना है कि कंपनियां छह महीने के भीतर "टोकन अधिकतम" से "टोकन अर्थशास्त्र"की ओर बढ़ गई हैं, जहां भी सीमा की आवश्यकता नहीं है, वहां सस्ते मॉडल चुन रही हैं। वे कहते हैं कि सॉफ़्टवेयर में, घाटी में इंजीनियरों को कोड लिखने से लेकर एजेंटों को प्रबंधित करने तक एक वर्ष से भी कम समय लगा है।
गोल्डी उन कंपनियों के बारे में अंदरूनी दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जिन्होंने इस क्षेत्र को आकार दिया। जिस रात ट्रांसफॉर्मर टीम को इसका सफल परिणाम मिला, उस रात वह Google Brain में थी, और उसने देखा कि Google ने अपने रचनाकारों द्वारा कैरेक्टर.एआई शुरू करने से पहले खराब प्रेस के डर से एक शुरुआती चैटबॉट को रोक दिया था। उनका तर्क है कि एनवीडिया का खंदक अब उसका सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म CUDA नहीं है, क्योंकि मॉडल अब सीधे असेंबली लिख सकते हैं। यह रैक, पारिस्थितिकी तंत्र और पैमाना है।
कामथ अपने स्वयं के विचारों को सामने लाते हैं। वह पूछते हैं, अगर एआई एजेंट पैसा स्थानांतरित कर सकते हैं, तो क्या इंसान एक बिजनेस मॉडल बन जाएगा, एक "मानव घर्षण परत" यह एआई और निष्पादन के बीच बैठता है, जिस तरह परमाणु प्रक्षेपण के लिए अभी भी चाबी घुमाने के लिए एक व्यक्ति की आवश्यकता होती है? कृष्णन हाल ही में स्टैनफोर्ड बिजनेस स्कूल की बातचीत की ओर इशारा करते हुए यही तर्क देते हैं: यहां तक कि थोड़ा सा घर्षण भी दर अवरोधक बन जाता है, यही वजह है कि कोई भी एआई आशावादी अमेरिका में दोहरे अंक की वृद्धि की भविष्यवाणी नहीं कर रहा है। कामथ को उम्मीद है कि संप्रभु एआई सोशल मीडिया के रास्ते पर चलेगी, साथ ही सरकारें विदेशी कंपनियों से सावधान रहेंगी जो अपने नागरिकों का ध्यान आकर्षित करेंगी और घरेलू विकल्पों पर जोर देंगी। और उनका कहना है कि अब वह जो कुछ भी लिखेंगे वह एक मॉडल द्वारा अवशोषित होने के बजाय पेवॉल के पीछे बैठेगा, क्योंकि जो यात्रा करता है वह "अनाम लेखक के साथ मेरे विचार का सिद्धांत"है, लेखक नहीं।
वह अपने अनुभव के बारे में भी स्पष्टवादी हैं। पिछले साल, वह याद करते हैं, सैम ऑल्टमैन ने उनसे हर्मेस और एलवीएमएच जैसे लक्जरी नाम खरीदने के लिए कहा था, इस सिद्धांत पर कि बढ़ती उत्पादकता लोगों को ऐसे ब्रांडों की तलाश में भेजेगी जो उन्हें अलग करते हैं। तब से उन शेयरों में गिरावट आई है। वह यह भी स्वीकार करते हैं कि एआई पर झुकाव ने उन चीजों को और खराब कर दिया है जिन्हें वह पहले आसानी से करते थे। कृष्णन की बड़ी चिंता बच्चे हैं: यदि वे कभी भी बुनियादी कौशल विकसित नहीं करते हैं, "मेरे लिए यह देखना बहुत मुश्किल है कि वे किसी मॉडल में क्या मूल्य जोड़ सकते हैं।"
बातचीत जोखिम पर भी आ जाती है. कृष्णन स्वायत्त हथियारों के तर्क की तुलना परमाणु युग के खेल सिद्धांत से करते हैं, जबकि मिरहोसिनी और गोल्डी, दोनों शुरुआती एंथ्रोपिक कर्मचारी, कहते हैं कि उनका मानना है कि इसके नेतृत्व द्वारा व्यक्त की गई सुरक्षा चिंताएँ ईमानदार हैं।
भारत के लिए, सलाह व्यावहारिक है। पहला उत्तर तुरंत आता है: "गणना बनाएं। यह कोई आसान काम नहीं है।" कामथ दांव लगाता है: जैसे-जैसे एआई सेवाओं को नया आकार देता है, भारत को आईटी आउटसोर्सिंग द्वारा छोड़े गए छेद को भरने के लिए कुछ की आवश्यकता होगी। एक अतिथि ने इसे एक चूका हुआ अवसर बताया कि भारतीय आईटी कंपनियां दुनिया की ट्यूरिंग नहीं बन पाई हैं, यह देखते हुए कि यह काम पहले से ही भारत में लोगों द्वारा किया जा चुका है। कोठारी का कहना है कि वहां व्यवसाय शुरू करना अभी भी बहुत कठिन है, एक अकेले निवेश के लिए कागजी कार्रवाई और नोटरीकरण में तीन महीने लगते हैं। गोल्डी स्टैनफोर्ड के एक सहयोगी की ओर इशारा करते हैं जिसे भारत सरकार ने चुना था और भारतीय भाषाओं के लिए भाषण मॉडल बनाने के लिए हजारों जीपीयू दिए थे। और कामथ स्काईरूट की ओर इशारा करते हैं, भारतीय अंतरिक्ष कंपनी अमेरिकी निवेशक अब समर्थन करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। पैनल इस बात से सहमत है कि स्पेस दिखाता है कि भारत सबसे अच्छा क्या करता है: "कुछ ऐसा करें जो दुनिया कर रही है और वास्तव में इसे लागत के सौवें हिस्से के बराबर करें।"
पूरे एपिसोड के दौरान, कामथ एक प्रश्न पर लौटता है: यदि उसके पास 100 मिलियन अमेरिकी डॉलर हैं, तो उसे एआई स्टैक में कहां निर्माण करना चाहिए? मिरहोसेनी दक्षता की गणना करने की ओर इशारा करते हैं: "यदि आप एक मॉडल पर 100 मिलियन अमरीकी डालर खर्च कर रहे हैं, लेकिन आप कह रहे हैं, मैं अपनी प्रतिस्पर्धा से 10 गुना अधिक कुशल हूं, तो यह ऐसा है जैसे आप अपने मॉडल पर एक अरब डॉलर खर्च कर रहे हैं।" गोल्डी का उत्तर स्पष्ट है। संस्थापकों को पूछना चाहिए कि ऐसा क्या होना चाहिए जो केवल वे ही कर सकते हैं, और यदि वे इसका उत्तर नहीं दे सकते हैं, तो "शायद आपको कंपनी शुरू नहीं करनी चाहिए।" अन्य अलग सुझावों में भारत में उत्पाद डिजाइन के लिए एक विश्वविद्यालय और, कृष्णन का एक एआई उपकरण शामिल है जो एक बच्चे को दस गुना गति से सीखने देता है। कामथ की अपनी प्रवृत्ति सोशल मीडिया है, जिसके बारे में उनका मानना है कि यह दूसरी दिशा में मुड़ जाएगा: "नया सोशल मीडिया लगभग ऐसा ही होगा, अपने डिवाइस से दूर हो जाओ।"
एपिसोड अब YouTube पर उपलब्ध है।
डब्ल्यूटीएफ द्वारा लोगों के बारे में
पीपुल बाय डब्ल्यूटीएफ निखिल कामथ द्वारा होस्ट किया गया एक वैश्विक पॉडकास्ट प्लेटफॉर्म है, जिसमें व्यापार, नीति, प्रौद्योगिकी, संस्कृति और शिक्षा जगत के नेताओं के साथ गहन बातचीत होती है। यह शो स्पष्ट, उच्च-संकेत संवाद के माध्यम से वैश्विक समाज को आकार देने वाले दीर्घकालिक संस्थागत, तकनीकी और आर्थिक सवालों की पड़ताल करता है।
पिछले मेहमानों में एलोन मस्क, प्रधान मंत्री नरेंद्र मोदी, बिल गेट्स, अजय बंगा, मार्टिन एस्कोबारी, ऋषि सुनक, अक्षता मूर्ति और रणबीर कपूर शामिल हैं।
संपादक के लिए नोट्स
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अक्षय कोठारी: काम के लिए सहयोग मंच, नोशन के सह-संस्थापक। कोठारी अहमदाबाद में पले-बढ़े और उन्होंने पर्ड्यू और स्टैनफोर्ड में पढ़ाई की। उन्होंने लिंक्डइन द्वारा अधिग्रहित एक समाचार ऐप पल्स की सह-स्थापना की और तीन साल तक भारत में लिंक्डइन चलाया। नोशन में एक शुरुआती निवेशक, वह 2018 में पूर्णकालिक रूप से शामिल हुए, जब टीम में लगभग आठ लोग थे।
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अज़ालिया मिरहोसेनी: रिकर्सिव इंटेलिजेंस के सह-संस्थापक, 2025 में स्थापित एक फ्रंटियर लैब जो एआई वर्कलोड के लिए कस्टम चिप्स डिजाइन करने के लिए एआई का उपयोग करती है। मिरहोसिनी ने राइस यूनिवर्सिटी से पीएचडी की और 2016 में गूगल ब्रेन में शामिल हुईं, जहां उन्होंने अल्फ़ाचिप का सह-नेतृत्व किया। वह एंथ्रोपिक के पहले 30 कर्मचारियों में से थीं, बाद में उन्होंने जेमिनी में अंशकालिक काम किया, और स्टैनफोर्ड में सीएस फैकल्टी हैं, जहां उन्होंने स्केलिंग इंटेलिजेंस लैब की स्थापना की।
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अन्ना गोल्डी: रिकर्सिव इंटेलिजेंस के सह-संस्थापक और सीईओ। गोल्डी ने एमआईटी में कंप्यूटर विज्ञान और भाषा विज्ञान का अध्ययन किया और चिप डिजाइन के लिए सुदृढीकरण सीखने और प्रशिक्षण के बाद एलएलएम पर स्टैनफोर्ड में पीएचडी की। वह Google ब्रेन रेजीडेंसी के पहले समूह में शामिल हुईं, जिसने अल्फ़ाचिप का सह-विकास किया और एंथ्रोपिक की शुरुआती कर्मचारी थीं।
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विजय कृष्णन: ट्यूरिंग के सह-संस्थापक, जो अग्रणी AI प्रयोगशालाओं को विशेषज्ञ डेटा के साथ अपने मॉडल को बेहतर बनाने में मदद करता है और उद्यमों को AI तैनात करने में मदद करता है। कृष्णन ने आईआईटी बॉम्बे और स्टैनफोर्ड से पढ़ाई की, जहां उन्होंने क्रिस मैनिंग और एंड्रयू एनजी के साथ काम किया। वैयक्तिकृत खोज और सामग्री अनुशंसाओं में उनकी पहली कंपनी का अधिग्रहण किया गया। ट्यूरिंग की शुरुआत रिमोट इंजीनियरिंग टीमों के निर्माण से हुई और 2022 से ओपनएआई के साथ शुरुआत करते हुए फ्रंटियर लैब के साथ काम किया है।
प्रमुख विषयों पर चर्चा की गई
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एआई स्टैक, चिप्स और डेटा सेंटर से लेकर फ्रंटियर लैब, नियो लैब, डेटा, अनुमान, एप्लिकेशन और सेवाएं
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