سب پرائم AI بحران: کرپٹو ایکس اے آئی پر نظر ثانی کرنا

اصل مصنف: ایڈورڈ زیٹرون

اصل ترجمہ: بلاک یونیکورن

اگر آپ کرپٹو انڈسٹری میں AI یا روایتی انٹرنیٹ میں AI پر توجہ دے رہے ہیں، تو آپ کو اس صنعت کے مستقبل کے بارے میں سنجیدگی سے سوچنے کی ضرورت ہے۔ مضمون کافی لمبا ہے، اگر آپ صبر نہ کریں تو فوراً چھوڑ سکتے ہیں۔

میں اس مضمون میں جو کچھ لکھ رہا ہوں اس کا مقصد شکوک و شبہات پھیلانا یا مارنا نہیں ہے، بلکہ اس بات کا درست اندازہ لگانا ہے کہ آج ہم کہاں ہیں اور ہمارا موجودہ راستہ ہمیں کہاں لے جا سکتا ہے۔ مجھے یقین ہے کہ AI بوم — خاص طور پر، جنریٹو AI بوم — (جیسا کہ میں نے پہلے بھی بحث کیا ہے) غیر پائیدار ہے اور آخر کار کریش ہو جائے گا۔ مجھے یہ بھی خدشہ ہے کہ یہ حادثہ بگ ٹیک کے لیے تباہ کن ثابت ہو سکتا ہے، اسٹارٹ اپ ایکو سسٹم کو شدید نقصان پہنچا سکتا ہے، اور ٹیک انڈسٹری کے لیے عوامی حمایت کو مزید ختم کر سکتا ہے۔

میں آج یہ اس لیے لکھ رہا ہوں کیونکہ ایسا محسوس ہوتا ہے کہ زمین کی تزئین تیزی سے تبدیل ہو رہی ہے، متعدد AI "pocalypse signs" پہلے ہی ابھر رہے ہیں: OpenAI's (جلدی میں) "o1 (کوڈ نام: Strawberry)" ماڈل کو "ایک بڑی، احمقانہ جادوئی چال" کہا جا رہا ہے۔ (ایک جھوٹا وہم)؛ OpenAI (اور کہیں اور) پر مستقبل کے ماڈلز کی قیمتوں میں اضافے کی افواہیں؛ اسکیل AI پر برطرفی؛ اور OpenAI سے قیادت کی روانگی۔ یہ سب نشانیاں ہیں کہ چیزیں ٹوٹنا شروع ہو رہی ہیں۔

لہٰذا میں نے موجودہ صورتحال کے بحران کی وضاحت کرنا ضروری سمجھا اور ہم نے خود کو مایوسی کے دور میں کیوں پایا۔ میں تحریک کی نزاکت اور جنون اور سمت کی کمی کے بارے میں اپنی تشویش کا اظہار کرنا چاہتا تھا جس نے ہمیں اس مقام تک پہنچایا ہے، اور مجھے امید ہے کہ کچھ لوگ بہتر کر سکتے ہیں۔

مزید برآں — اور شاید یہ وہ نکتہ ہے جس پر میں نے پہلے زیادہ توجہ نہیں دی تھی — میں پھٹتے ہوئے AI بلبلے کے انسانی اخراجات پر زور دینا چاہتا ہوں۔ چاہے مائیکروسافٹ اور گوگل (اور دوسرے بڑے جنریٹیو AI حمایتی) اپنی سرمایہ کاری کو آہستہ آہستہ کم کر رہے ہوں، یا OpenAI اور Anthropic (اور ان کے اپنے جنریٹیو AI پروجیکٹس) کارپوریٹ وسائل کو ضائع کر کے برقرار رہیں، مجھے یقین ہے کہ حتمی نتیجہ ایک ہی ہو گا۔ مجھے خدشہ ہے کہ ہزاروں لوگ اپنی ملازمتوں سے ہاتھ دھو بیٹھیں گے، اور ٹیک انڈسٹری کے بڑے حصے کو یہ احساس ہو گا کہ صرف ایک ہی چیز جو ہمیشہ کے لیے بڑھ سکتی ہے وہ کینسر ہے۔

اس پوسٹ میں زیادہ ہلکا پن نہیں ہوگا۔ میں آپ کو ایک تاریک تصویر بنانے جا رہا ہوں — نہ صرف بڑے AI کھلاڑیوں کی، بلکہ پوری ٹیک انڈسٹری اور اس کے ملازمین کی — اور آپ کو بتاؤں گا کہ میرے خیال سے گندا اور تباہ کن انجام آپ کے خیال سے جلد آنے والا ہے۔

آگے بڑھیں اور سوچنے کے موڈ میں داخل ہوں۔

جنریٹو AI کیسے زندہ رہتا ہے؟

فی الحال، OpenAI — ایک برائے نام غیر منفعتی تنظیم جو جلد ہی غیر منافع بخش بن سکتی ہے — کم از کم $150 بلین کی مالیت کے ساتھ فنڈنگ کا ایک نیا دور جمع کرنے کے عمل میں ہے، جس کا تخمینہ $6.5 بلین اور ممکنہ طور پر $7 بلین تک ہے۔ . اس راؤنڈ کی قیادت جوش کشنر کے Thrive Capital کر رہی ہے، اس افواہ کے ساتھ کہ NVIDIA اور Apple بھی حصہ لے سکتے ہیں۔ جیسا کہ میں نے پہلے تفصیل سے بتایا ہے، OpenAI کو زندہ رہنے کے لیے بے مثال رقم اکٹھی کرنا ہوگی۔

معاملات کو مزید خراب کرنے کے لیے، بلومبرگ کے مطابق، OpenAI بینکوں سے $5 بلین قرض ایک گھومنے والی کریڈٹ لائن کی شکل میں اکٹھا کرنے کی بھی کوشش کر رہا ہے، جو عام طور پر زیادہ شرح سود کے ساتھ آتی ہے۔

اطلاعات نے یہ بھی اطلاع دی۔ OpenAI MGX کے ساتھ بات چیت کر رہا ہے، ایک $100 بلین سرمایہ کاری فنڈ جسے UAE کی حمایت حاصل ہے، جو AI اور سیمی کنڈکٹر کمپنیوں میں سرمایہ کاری کرنے کی کوشش کر رہی ہے، اور ابوظہبی انویسٹمنٹ اتھارٹی (ADIA) سے فنڈز بھی اکٹھا کر سکتی ہے۔ یہ ایک انتہائی سنگین انتباہی علامت ہے کیونکہ کوئی بھی رضاکارانہ طور پر متحدہ عرب امارات یا سعودی عرب سے رقم نہیں مانگتا ہے۔ آپ صرف اس وقت ان سے مدد مانگنے کا انتخاب کرتے ہیں جب آپ کو بہت زیادہ رقم کی ضرورت ہو اور آپ کو یقین نہیں ہے کہ آپ اسے کہیں اور سے حاصل کر سکتے ہیں۔

سائیڈ نوٹ: جیسا کہ CNBC بتاتا ہے، MGX کے بانی شراکت داروں میں سے ایک، Mubadala، Anthropic میں تقریباً $500 ملین ایکویٹی رکھتا ہے، جو FTX دیوالیہ ہونے والے اثاثوں سے حاصل کیا گیا تھا۔ کوئی تصور کر سکتا ہے کہ ایمیزون اور گوگل مفادات کے اس تصادم پر کتنے "خوش" ہوں گے!

جیسا کہ میں نے جولائی کے آخر میں تبادلہ خیال کیا تھا، اوپن اے آئی کو کم از کم $3 بلین، اور زیادہ امکان ہے کہ $10 بلین جمع کرنے کی ضرورت ہے۔ اسے 2024 میں $5 بلین کا نقصان ہونے کی توقع ہے، یہ تعداد ممکنہ طور پر بڑھتی رہے گی کیونکہ زیادہ پیچیدہ ماڈلز کو زیادہ کمپیوٹنگ وسائل اور تربیتی ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ اینتھروپک کے سی ای او ڈاریو آمودی نے پیش گوئی کی ہے کہ مستقبل کے ماڈلز کو تربیتی اخراجات میں $100 بلین تک کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

اتفاق سے، یہاں "$150 بلین ویلیویشن" سے مراد اوپن اے آئی کے سرمایہ کاروں کے لیے اپنے حصص کی قیمتوں کا تعین کرنے کا طریقہ ہے - حالانکہ لفظ "حصص" یہاں بھی قدرے مبہم ہے۔ مثال کے طور پر، ایک عام کمپنی میں، $150 بلین کی قیمت پر $1.5 بلین کی سرمایہ کاری کرنے سے آپ کو کمپنی کا "1%" ملے گا، لیکن OpenAI کے معاملے میں، چیزیں کچھ زیادہ ہی پیچیدہ ہیں۔

اوپن اے آئی نے اس سال کے شروع میں $100 بلین ویلیویشن پر پیسہ اکٹھا کرنے کی کوشش کی، لیکن کچھ سرمایہ کاروں نے اعلیٰ قیمت پر روک لگا دی، جس کا ایک حصہ (انفارمیشن رپورٹرز کیٹ کلارک اور نتاشا مسکارنہاس کے حوالے سے) بڑھتے ہوئے خدشات کی وجہ سے کہ جنریٹیو AI کمپنیوں کی قدر زیادہ ہے۔

فنڈنگ کے اس دور کو مکمل کرنے کے لیے، OpenAI ایک غیر منفعتی سے غیر منافع بخش ادارے میں تبدیل ہو سکتا ہے، لیکن سب سے زیادہ الجھا دینے والا حصہ وہ ہے جو سرمایہ کاروں کو درحقیقت مل رہا ہے۔ دی انفارمیشن کی کیٹ کلارک نے رپورٹ کیا ہے کہ اس راؤنڈ میں سرمایہ کاروں کو بتایا گیا تھا کہ وہ اپنی سرمایہ کاری کے لیے روایتی ایکویٹی وصول نہیں کریں گے… اس کے بجائے، انہیں یونٹس دیے گئے جنہوں نے کمپنی کے منافع میں حصہ دینے کا وعدہ کیا تھا – ایک بار جب کمپنی منافع بخش ہو جاتی ہے، تو وہ منافع کا حصہ حاصل کریں.

یہ واضح نہیں ہے کہ آیا کسی غیر منافع بخش ادارے کو تبدیل کرنے سے یہ مسئلہ حل ہو جائے گا، کیونکہ OpenAI کے عجیب "غیر منافع بخش + برائے منافع" کارپوریٹ ڈھانچے کا مطلب ہے کہ مائیکروسافٹ اپنی 2023 کی سرمایہ کاری کے حصے کے طور پر OpenAI کے 75% منافع کا حقدار ہے۔ منافع بخش ڈھانچہ پر سوئچ کرنے میں ایکویٹی شامل ہوسکتی ہے۔ تاہم، جب آپ OpenAI میں سرمایہ کاری کرتے ہیں تو آپ کو ایکویٹی نہیں بلکہ "منافع کی تقسیم کرنے والے یونٹس" (PPUs) ملتے ہیں۔ جیسا کہ جیک رینز شیرووڈ میں لکھتے ہیں، "اگر آپ OpenAI کے PPUs کے مالک ہیں، لیکن کمپنی کبھی بھی منافع نہیں کماتی ہے، اور آپ انہیں کسی ایسے شخص کو فروخت نہیں کر سکتے جو یہ سمجھتا ہے کہ OpenAI بالآخر منافع کمائے گا، تو آپ کے PPUs بیکار ہیں۔"

ہفتے کے آخر میں، رائٹرز نے ایک رپورٹ شائع کی جس میں کہا گیا ہے کہ کوئی بھی $150 بلین کی قیمت کا انحصار اس بات پر ہوگا کہ آیا OpenAI اپنی پوری کمپنی کو ری اسٹرکچر کر سکتا ہے اور اس عمل میں، سرمایہ کاروں کے منافع پر ایک حد ختم کر سکتا ہے جو فی الحال اصل سرمایہ کاری کے 100 گنا تک محدود ہے۔ منافع کی حد 2019 میں قائم کی گئی تھی، جب OpenAI نے کہا کہ اس سے اوپر کا کوئی بھی منافع انسانیت کے فائدے کے لیے غیر منفعتی اداروں کو واپس کر دیا جائے گا۔ حالیہ برسوں میں، کمپنی نے 2025 سے شروع ہونے والے ہر سال منافع کی حد میں 20% اضافے کی اجازت دینے کے لیے اس اصول میں ترمیم کی ہے۔

اوپن اے آئی کے مائیکروسافٹ کے ساتھ موجودہ منافع کے اشتراک کے معاہدے کو دیکھتے ہوئے - اس میں ہونے والے بڑے نقصانات کا ذکر نہ کرنا - کوئی بھی واپسی بہترین طور پر نظریاتی ہوگی۔ فلپنٹ آواز کے خطرے میں، یہاں تک کہ 500% کا فائدہ بھی صفر ہے۔

رائٹرز نے یہ بھی کہا کہ منافع بخش ڈھانچے میں کوئی بھی تبدیلی (اس طرح اس کے حالیہ $80 بلین سے اوپر کی قیمت میں اضافہ) OpenAI کو موجودہ سرمایہ کاروں کے ساتھ دوبارہ بات چیت کرنے پر مجبور کرے گا کیونکہ ان کے داؤ کو کم کر دیا جائے گا۔

فنانشل ٹائمز نے مبینہ طور پر یہ بھی نوٹ کیا کہ سرمایہ کاروں کو ایک آپریٹنگ معاہدے پر دستخط کرنا ہوں گے جس میں کہا گیا ہے: [اوپن اے آئیز فار پرافٹ سبسڈیری] میں کسی بھی سرمایہ کاری کو عطیہ کی روح کے مطابق سمجھا جانا چاہیے۔ اور یہ کہ OpenAI کبھی بھی منافع نہیں دے سکتا۔ اس طرح کی شرائط واقعی پاگل ہیں، اور جو کوئی بھی OpenAI میں سرمایہ کاری کرتا ہے جو ان سے متاثر ہوتا ہے وہ ایسا مکمل طور پر اپنے خطرے پر کر رہا ہے، کیونکہ یہ ایک انتہائی مضحکہ خیز سرمایہ کاری ہے۔

درحقیقت، سرمایہ کاروں کو اوپن اے آئی کا ایک ٹکڑا، یا اس پر کوئی کنٹرول نہیں ملا، بلکہ اس کمپنی کے مستقبل کے منافع میں حصہ داری ہے جو ایک سال میں $5 بلین سے زیادہ کھو رہی ہے اور ممکنہ طور پر 2025 تک مزید کھو جائے گی اتنی دور)۔

OpenAI کے ماڈلز اور مصنوعات - ہم ان کی افادیت پر بعد میں بات کریں گے - کام کرنے کے لیے انتہائی غیر منافع بخش ہیں۔ معلومات کی اطلاع ہے کہ اوپن اے آئی مائیکروسافٹ کو 2024 میں ChatGPT اور اس کے بنیادی ماڈلز کو سپورٹ کرنے کے لیے تقریباً $4 بلین ادا کرے گا، اور یہ $3.40 سے $4 فی گھنٹہ کے مقابلے مائیکروسافٹ کی $1.30 فی GPU فی گھنٹہ کی رعایتی قیمت میں سب سے اوپر ہے۔ صارفین عام طور پر ادائیگی کرتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مائیکروسافٹ کے ساتھ گہری شراکت کے بغیر، OpenAI سرورز پر ہر سال $6 بلین خرچ کر سکتا ہے - اس میں ملازمین کے اخراجات ($1.5 بلین سالانہ) جیسے دیگر اخراجات شامل نہیں ہیں۔ اور، جیسا کہ میں نے پہلے بات کی ہے، تربیت کے اخراجات فی الحال $3 بلین سالانہ ہیں اور تقریباً یقینی طور پر بڑھتے رہیں گے۔

اگرچہ دی انفارمیشن نے جولائی میں اطلاع دی تھی کہ OpenAIs کی سالانہ آمدنی $3.5 بلین سے $4.5 بلین تھی، نیویارک ٹائمز نے گزشتہ ہفتے رپورٹ کیا کہ OpenAIs کی سالانہ آمدنی اب $2 بلین سے تجاوز کر گئی ہے، یعنی سال کے آخر میں اعداد و شمار کم ہونے کا امکان ہے۔ اس تخمینہ شدہ رینج کا اختتام۔

مختصراً، OpenAI "پیسہ جلا رہا ہے" اور مستقبل میں صرف مزید پیسہ جلائے گا، اور پیسہ جلانا جاری رکھنے کے لیے، اسے ان سرمایہ کاروں سے فنڈز اکٹھا کرنا ہوں گے جنہوں نے ایک بیان پر دستخط کیے ہیں کہ "ہم کبھی بھی منافع بخش نہیں ہو سکتے۔"

جیسا کہ میں پہلے بھی لکھ چکا ہوں، OpenAI کے لیے ایک اور مسئلہ یہ ہے کہ جنریٹو AI (جو GPT ماڈل اور ChatGPT پروڈکٹ تک پھیلا ہوا ہے) اس قسم کے پیچیدہ مسائل کو حل نہیں کر رہا ہے جو اس کے بھاری اخراجات کا جواز پیش کرتے ہیں۔ ماڈل امکانی ہوتے ہیں، جو کہ بہت بڑی، پیچیدہ مسائل کا باعث بنتے ہیں — دوسرے لفظوں میں، وہ کچھ نہیں جانتے اور صرف تربیتی ڈیٹا کی بنیاد پر جوابات (یا تصاویر، یا ترجمے، یا خلاصے) پیدا کر رہے ہیں، جس سے ماڈل ڈویلپر خطرناک حد تک ختم ہو رہے ہیں۔ شرح

"ہیلوسینیشن" کا رجحان - جہاں ایک ماڈل واضح طور پر ایسی معلومات پیدا کرتا ہے جو حقیقی نہیں ہے (یا ایسی چیز پیدا کرتا ہے جو کسی تصویر یا ویڈیو میں غلط نظر آتا ہے) - موجودہ ریاضی کے ٹولز سے مکمل طور پر حل نہیں کیا جا سکتا۔ اگرچہ فریب کاری کو کم یا کم کرنا ممکن ہو سکتا ہے، لیکن اس کا وجود تخلیقی AI کو اہم کاروباری ایپلی کیشنز کے لیے صحیح معنوں میں انحصار کرنا مشکل بنا دیتا ہے۔

یہاں تک کہ اگر تخلیقی AI تکنیکی مسائل کو حل کرتا ہے، یہ واضح نہیں ہے کہ آیا یہ واقعی کاروبار کو اہمیت دیتا ہے۔ دی انفارمیشن نے پچھلے ہفتے اطلاع دی تھی کہ مائیکروسافٹ کے 365 سوٹ کے صارفین (جس میں ورڈ، ایکسل، پاورپوائنٹ، اور آؤٹ لک، دوسروں کے درمیان، اور خاص طور پر بہت سے انٹرپرائز فوکسڈ پیکجز جو مائیکروسافٹ کی مشاورتی خدمات سے بھی قریب سے جڑے ہوئے ہیں) نے بمشکل اس کے AI کو اپنایا ہے۔ - کارفرما "Copilot" مصنوعات۔ 4.4 ملین صارفین میں سے صرف 0.1% سے 1%، $30 سے $50 پر، فیچرز کے لیے ادائیگی کر رہے ہیں۔ ایک کمپنی جو AI خصوصیات کی جانچ کر رہی ہے نے کہا، "زیادہ تر لوگ ابھی اس میں زیادہ اہمیت نہیں دیکھتے ہیں۔" دوسروں نے کہا، "بہت سے کاروباروں نے ابھی تک پیداواری صلاحیت اور دیگر شعبوں میں کامیابی حاصل نہیں کی ہے" اور وہ "یقین نہیں ہیں کہ وہ کب کریں گے۔"

تو مائیکروسافٹ ان غیر اہم خصوصیات کے لیے کتنا چارج کر رہا ہے؟ سیلز اسسٹنٹ فیچر کے لیے فی صارف $30 اضافی فی ماہ، یا فی صارف $50 تک۔ یہ مؤثر طریقے سے صارفین سے اپنی موجودہ فیسوں کو دوگنا کرنے کا تقاضا کرتا ہے—ایک سالانہ معاہدے پر، ویسے!—ایسے پروڈکٹس کے لیے جو زیادہ مفید نہیں لگتی ہیں۔

شامل کرنے کے لیے ایک چیز: مائیکروسافٹ کے مسائل اتنے پیچیدہ ہیں کہ انھیں مستقبل میں ان کی اپنی خبروں کے مواد کی ضرورت پڑسکتی ہے۔

یہ پیدا کرنے والی AI کی حالت ہے — پیداواری صلاحیت اور کاروباری سافٹ ویئر میں رہنما کوئی ایسی پروڈکٹ نہیں ڈھونڈ سکتا جس کے لیے گاہک ادائیگی کرنے کو تیار ہوں، جزوی طور پر اس لیے کہ نتائج بہت معمولی ہیں اور جزوی طور پر اس لیے کہ قیمتیں بہت زیادہ ہیں جس کا جواز پیش نہیں کیا جا سکتا۔ اگر مائیکروسافٹ کو اتنا زیادہ چارج کرنے کی ضرورت ہے، یا تو اس کی وجہ یہ ہے کہ ستیہ نڈیلا 2030 تک $500 بلین ریونیو حاصل کرنا چاہتا ہے (ایک مقصد جو کہ مائیکروسافٹ کے ایکٹیویژن بلیزارڈ کے حصول پر عوامی سماعت کے دوران جاری کردہ میمو میں ظاہر ہوا ہے)، یا اس لیے کہ اخراجات بہت زیادہ ہیں۔ قیمت کم کریں، یا دونوں۔

تاہم، تقریباً سبھی نے اس بات پر زور دیا کہ AI کا مستقبل ہمیں چونکا دے گا - بڑی زبان کے ماڈلز کی اگلی نسل بالکل قریب ہے، اور وہ حیرت انگیز ہوں گے۔

پچھلے ہفتے، ہمیں اس نام نہاد مستقبل کی پہلی حقیقی جھلک ملی۔ اور یہ ایک مایوسی تھی۔

ایک پاگل جادوئی چال

OpenAI نے O 1 جاری کیا - کوڈ نام اسٹرابیری - جمعرات کے آخر میں اس قسم کے جوش و خروش کے ساتھ جو دانتوں کے ڈاکٹر کے دورے کے ساتھ آتا ہے۔ سیم آلٹمین نے ٹویٹس کی ایک سیریز میں O 1 کو OpenAI کا "اب تک کا سب سے طاقتور اور منسلک ماڈل" قرار دیا۔ جب کہ اس نے تسلیم کیا کہ O 1 میں اب بھی خامیاں ہیں، اب بھی محدود ہے، اور اسے تھوڑی دیر کے لیے استعمال کرنے کے بعد یہ اتنا متاثر کن نہیں ہے جتنا آپ نے اسے پہلی بار استعمال کرتے وقت دیا تھا، اس نے وعدہ کیا کہ O 1 ان کاموں پر زیادہ درست نتائج فراہم کرے گا۔ واضح درست جوابات، جیسے پروگرامنگ، ریاضی کے مسائل، یا سائنسی سوالات۔

یہ بذات خود کافی انکشاف کرنے والا ہے - لیکن ہم اس میں تھوڑی دیر میں داخل ہو جائیں گے۔ سب سے پہلے، اس کے بارے میں بات کرتے ہیں کہ یہ اصل میں کیسے کام کرتا ہے. میں کچھ نئے تصورات متعارف کرواؤں گا، لیکن میں وعدہ کرتا ہوں کہ زیادہ تفصیل میں نہیں جاؤں گا۔ اگر آپ واقعی OpenAI کی وضاحت پڑھنا چاہتے ہیں، تو آپ اسے آفیشل ویب سائٹ — Learning to Reason with LLMs پر ان کے مضمون میں تلاش کر سکتے ہیں۔

جب کسی مسئلے کا سامنا کرنا پڑتا ہے، o1 اسے انفرادی مراحل میں تقسیم کرتا ہے — ایسے اقدامات جو امید کرتے ہیں کہ آخرکار صحیح جواب کی طرف لے جائیں گے، ایک عمل جسے "خیال کا سلسلہ" کہا جاتا ہے۔ اگر آپ اسے ایک ہی ماڈل کے دو حصوں کے طور پر سوچتے ہیں تو اسے سمجھنا آسان ہے۔

ہر قدم پر، ماڈل کا ایک حصہ کمک سیکھنے کا اطلاق کرتا ہے، اور دوسرا حصہ (وہ حصہ جو نتیجہ نکالتا ہے) کو اس کی پیشرفت (اس کا استدلال قدم) کی درستی کی بنیاد پر انعام یا سزا دی جاتی ہے، اور جب اسے سزا دی جاتی ہے تو وہ اپنی حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ یہ دوسرے بڑے زبان کے ماڈلز کے کام کرنے کے طریقے سے مختلف ہے، کیونکہ ماڈل آؤٹ پٹ تیار کرتا ہے اور پھر پیچھے مڑ کر دیکھتا ہے، اور صرف جواب بنانے اور پھر اسے براہ راست دینے کے بجائے، یہ حتمی جواب تک پہنچنے کے لیے اچھے اقدامات کو نظر انداز کر دے گا یا پہچان لے گا۔

اگرچہ یہ ایک اہم پیش رفت کی طرح لگتا ہے، یا یہاں تک کہ بہت زیادہ تعریف شدہ مصنوعی جنرل انٹیلی جنس (AGI) کی طرف ایک اور قدم - ایسا نہیں ہے، جیسا کہ اس حقیقت سے ظاہر ہوتا ہے کہ OpenAI نے ایک اپ ڈیٹ شدہ ورژن کے بجائے o1 کو اسٹینڈ اسٹون پروڈکٹ کے طور پر جاری کرنے کا انتخاب کیا ہے۔ GPT کا OpenAI نے جو مثالیں دکھائیں - جیسے کہ ریاضی اور سائنس کے مسائل - وہ کام تھے جہاں جوابات پہلے سے معلوم ہوتے تھے، جہاں جوابات یا تو درست تھے یا غلط، جس سے ماڈل کو ہر قدم پر "سوچ کے سلسلہ" کی رہنمائی کرنے کی اجازت ملتی تھی۔

آپ دیکھیں گے کہ OpenAI نے یہ نہیں دکھایا کہ o1 ماڈل پیچیدہ مسائل کو کیسے حل کرے گا جہاں جواب نامعلوم ہے، چاہے یہ ریاضی کا مسئلہ ہو یا کچھ اور۔ OpenAI خود تسلیم کرتا ہے کہ اسے یہ رائے موصول ہوئی ہے کہ O1 GPT-4o کے مقابلے میں "فریب" کا زیادہ شکار ہے، اور یہ کہ o1 یہ تسلیم کرنے کو کم تیار ہے کہ اس کے پاس پچھلے ماڈلز کے مقابلے میں کوئی جواب نہیں ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ، اگرچہ ماڈل کا ایک حصہ ہے جو اس کے آؤٹ پٹ کو چیک کرنے کے لیے ذمہ دار ہے، لیکن یہ "چیکنگ" حصہ بھی فریب کا شکار ہو سکتا ہے (بعض اوقات AI ایسے جوابات بناتا ہے جو معقول معلوم ہوتے ہیں، اس طرح فریب نظر آتے ہیں)۔

OpenAI کے مطابق، O1 "خیالات کی زنجیر" کے طریقہ کار کی وجہ سے انسانی صارفین کے لیے زیادہ قائل ہے۔ چونکہ O1 مزید تفصیلی جوابات فراہم کرتا ہے، لوگ اس کے نتائج پر بھروسہ کرنے کے لیے زیادہ مائل ہوتے ہیں، چاہے وہ جوابات مکمل طور پر غلط ہوں۔

اگر آپ کو لگتا ہے کہ میں OpenAI پر اپنی تنقید میں بہت سخت ہوں، تو غور کریں کہ کمپنی o1 کو کیسے فروغ دیتی ہے۔ یہ کمک کی تربیت کے عمل کو "سوچ" اور "استدلال" کے طور پر بیان کرتا ہے، لیکن حقیقت میں یہ صرف اندازہ لگانا ہے، اور ہر قدم پر یہ اندازہ لگا رہا ہے کہ آیا یہ صحیح ہے، اور حتمی نتیجہ اکثر پہلے سے معلوم ہوتا ہے۔

یہ انسانوں یعنی حقیقی مفکرین کی توہین ہے۔ انسان عوامل کے پیچیدہ سیٹ پر مبنی سوچتے ہیں: ذاتی تجربے سے لے کر دماغ کی کیمسٹری تک علم کی زندگی تک۔ جب کہ ہم "اندازہ" لگاتے ہیں کہ آیا پیچیدہ مسائل سے نمٹنے کے لیے کچھ اقدامات درست ہیں، ہمارے اندازے ٹھوس حقائق پر مبنی ہوتے ہیں، نہ کہ اناڑی ریاضی جیسے o 1۔

اور، لڑکے، یہ مہنگا تھا.

o1-پیش نظارہ کی قیمت $15 فی ملین ان پٹ ٹوکن اور $60 فی آؤٹ پٹ ٹوکن ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ o1 کی لاگت ان پٹ کے لیے GPT-4o سے تین گنا اور آؤٹ پٹ کے لیے چار گنا زیادہ ہے۔ تاہم، ایک پوشیدہ قیمت ہے. ڈیٹا سائنسدان میکس وولف بتاتے ہیں کہ اوپن اے آئی کے "انفرنس ٹوکنز" - حتمی جواب تک پہنچنے کے لیے استعمال ہونے والے آؤٹ پٹ - API میں نظر نہیں آتے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ نہ صرف o1 زیادہ مہنگا ہے، بلکہ اس کی پروڈکٹ کی نوعیت صارفین کو زیادہ کثرت سے ادائیگی کرنے کا تقاضا کرتی ہے۔ جواب پر "غور" کرنے کے لیے تیار کردہ تمام مواد (واضح طور پر، ماڈل "سوچ" نہیں ہے) بھی چارج کیا جاتا ہے، جس سے پروگرامنگ جیسے پیچیدہ مسائل کے جوابات ممکنہ طور پر انتہائی مہنگے ہوتے ہیں۔

اب درستگی کے بارے میں بات کرتے ہیں۔ ہیکر نیوز پر، سیم آلٹمینز کی سابقہ کمپنی وائی کمبینیٹر کی ملکیت والی ایک Reddit جیسی سائٹ پر، یہ شکایات تھیں کہ o1 پروگرامنگ کے کاموں کے لیے غیر موجود لائبریریاں اور فنکشنز بنا رہا ہے اور ایسے سوالات کے جوابات دیتے وقت غلطیاں کر رہا ہے جن کا آن لائن آسانی سے جواب نہیں دیا جا سکتا۔

ٹویٹر پر، سٹارٹ اپ کے بانی اور سابق گیم ڈویلپر ہنریک نائبرگ نے o1 سے کہا کہ وہ دو نمبروں کی پیداوار کا حساب لگانے اور پروگرام کے آؤٹ پٹ کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ایک Python پروگرام لکھے۔ اگرچہ o1 نے صحیح طریقے سے کوڈ لکھا (حالانکہ کوڈ زیادہ جامع ہوسکتا ہے اور صرف ایک لائن کی ضرورت ہے)، اصل آؤٹ پٹ بالکل غلط تھا۔ AI کمپنی کے بانی کارتک کنن نے بھی پروگرامنگ ٹاسک ٹیسٹ لیا، اور o1 نے ایک کمانڈ بھی بنائی جو API میں موجود نہیں تھی۔

ایک اور صارف، ساشا یانشین، نے o1 کے ساتھ شطرنج کھیلنے کی کوشش کی، صرف o1 کے لیے بورڈ پر پتلی ہوا سے شطرنج کا ایک ٹکڑا بنانا اور اس کے نتیجے میں گیم ہار گئی۔

چونکہ میں زندہ دل تھا، اس لیے میں نے o1 سے ریاستوں کو ان کے ناموں میں A کے ساتھ لسٹ کرنے کی بھی کوشش کی۔ اس نے اٹھارہ سیکنڈ تک سوچا اور مسیسیپی سمیت 37 ریاستوں کے ساتھ آیا۔ درست جواب 36 ریاستوں کا ہونا چاہیے۔

جب میں نے اس سے ریاستوں کو ان کے ناموں میں W کے ساتھ درج کرنے کو کہا تو اس نے گیارہ سیکنڈ تک غور کیا اور درحقیقت شمالی کیرولینا اور شمالی ڈکوٹا کو شامل کیا۔

میں نے o1 سے یہ بھی پوچھا کہ R اس کے کوڈ نام اسٹرابیری میں کتنی بار ظاہر ہوا، اور اس نے دو جوابات دیے۔

OpenAI کا دعویٰ ہے کہ O1 فزکس، کیمسٹری اور بیالوجی میں پیچیدہ بینچ مارکس پر پی ایچ ڈی کے طلباء کے برابر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، لیکن یہ بظاہر جغرافیہ، انگریزی زبان کے بنیادی ٹیسٹ، ریاضی اور پروگرامنگ میں خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

قابل ذکر بات یہ ہے کہ یہ بالکل وہی "بڑا، گونگا جادو" ہے جس کی میں نے اپنے پچھلے نیوز لیٹر میں پیش گوئی کی تھی۔ OpenAI نے سرمایہ کاروں اور عوام کو یہ ثابت کرنے کے لیے اسٹرابیری کو لانچ کیا کہ AI انقلاب اب بھی جاری ہے، لیکن جو اس نے اصل میں لانچ کیا وہ ایک پیچیدہ، بورنگ اور مہنگا ماڈل ہے۔

اس سے بھی بدتر، یہ بتانا مشکل ہے کہ کسی کو o1 کی پرواہ کیوں کرنی چاہیے۔ اگرچہ سیم آلٹمین اپنی "استدلال کی طاقت" پر فخر کر سکتا ہے، جن کے پاس فنڈنگ جاری رکھنے کے لیے رقم ہے وہ 10-20 سیکنڈ انتظار کے اوقات، بنیادی حقائق کی درستگی کے ساتھ مسائل، اور کسی بھی دلچسپ نئی خصوصیات کی کمی کو دیکھتے ہیں۔

اب کوئی بھی "بہتر" جواب کی پرواہ نہیں کرتا ہے — وہ بالکل نیا چاہتے ہیں، اور مجھے نہیں لگتا کہ OpenAI اسے حاصل کرنا جانتا ہے۔ Altman O1 کو "سوچنے" اور "وجہ" کے ذریعے انسانی شکل دینے کی کوشش کرتا ہے، واضح طور پر یہ تجویز کرتا ہے کہ یہ مصنوعی جنرل انٹیلی جنس (AGI) کی طرف ایک قسم کا قدم ہے، لیکن AI کے سخت ترین حامیوں کو بھی پرجوش کرنا مشکل ہے۔

درحقیقت، میرے خیال میں o1 ظاہر کرتا ہے کہ OpenAI مایوس اور غیر تخلیقی دونوں ہے۔

قیمتوں میں کمی نہیں آئی، سافٹ ویئر زیادہ کارآمد نہیں ہوا، اور "اگلی نسل" کے ماڈلز جن کے بارے میں ہم نومبر سے سن رہے ہیں وہ بے کار نکلے۔ یہ ماڈل ڈیٹا کی تربیت کے لیے بھی بے چین ہیں، اس مقام تک جہاں تقریباً ہر بڑی زبان کا ماڈل کسی نہ کسی طرح کے کاپی رائٹ شدہ مواد کو ہضم کرتا ہے۔ اس عجلت کی وجہ سے رن وے، جو کہ سب سے بڑی جنریٹو ویڈیو کمپنیوں میں سے ایک ہے، نے اپنے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ہزاروں یوٹیوب ویڈیوز اور پائریٹڈ مواد اکٹھا کرنے کے لیے ایک "کمپنی بھر کی کوشش" شروع کی، جب کہ اگست میں ایک وفاقی مقدمے میں NVIDIA پر الزام لگایا گیا کہ وہ بہت سے لوگوں کے ساتھ ملتے جلتے کام کرتا ہے۔ تخلیق کاروں کو اس کے "Cosmos" AI سافٹ ویئر کو تربیت دینے کے لیے۔

موجودہ قانونی حکمت عملی بڑی حد تک قوت ارادی کا معاملہ ہے، امید ہے کہ یہ مقدمے کوئی قانونی نظیر قائم نہیں کریں گے جس سے ان ماڈلز کو کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کی تربیت مل سکے — جو بالکل وہی ہے جو کاپی رائٹ انیشی ایٹو کے زیر اہتمام ایک حالیہ بین الضابطہ مطالعہ ہے۔ نتیجہ اخذ کیا

وہ مقدمے آگے بڑھ رہے ہیں، اور اگست میں ایک جج نے مدعیان کو Stability AI اور DeviantArt (جس نے ماڈلز کا استعمال کیا تھا) کے خلاف کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کے مزید دعووں کے ساتھ ساتھ Midjourney کے خلاف کاپی رائٹ اور ٹریڈ مارک کی خلاف ورزی کے دعووں کی منظوری دی۔ اگر کوئی مقدمہ کامیاب ہو جاتا ہے تو یہ OpenAI اور Anthropic کے لیے ایک تباہ کن دھچکا ہو گا، اور اس سے بھی زیادہ گوگل اور میٹا کے لیے، جو لاکھوں فنکاروں کے کاموں کے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہیں، کیونکہ AI ماڈلز کے لیے "بھولنا" تقریباً ناممکن ہو گا۔ ان کے تربیتی اعداد و شمار، مطلب کہ انہیں شروع سے دوبارہ تربیت دینے کی ضرورت ہوگی، جس پر اربوں ڈالر لاگت آئے گی اور ان کاموں میں ان کی تاثیر کو بہت کم کیا جائے گا جو خاص طور پر اچھے نہیں ہیں۔ پر

مجھے گہری تشویش ہے کہ یہ صنعت ساحل سمندر پر ایک قلعہ بنا رہی ہے۔ ChatGPT، Claude، Gemini، اور Llama جیسے بڑے زبان کے ماڈل غیر پائیدار ہیں اور ایسا لگتا ہے کہ منافع کا کوئی راستہ نہیں ہے کیونکہ تخلیقی AI کی کمپیوٹیشنل طور پر گہری نوعیت کا مطلب یہ ہے کہ انہیں تربیت دینے کے لیے لاکھوں یا اربوں ڈالر کی لاگت آتی ہے اور اتنی بڑی رقم کی ضرورت ہوتی ہے۔ تربیتی ڈیٹا کے بارے میں کہ یہ کمپنیاں مؤثر طریقے سے لاکھوں فنکاروں اور مصنفین کا ڈیٹا چوری کر رہی ہیں اور اس سے بچنے کی امید کر رہی ہیں۔

یہاں تک کہ اگر ہم ان مسائل کو ایک طرف رکھ دیتے ہیں تو، تخلیقی AI اور اس سے متعلقہ فن تعمیرات انقلابی نہیں لگتے، اور جنریٹو AI کے ارد گرد کا ہائپ سائیکل واقعی "مصنوعی ذہانت" کی اصطلاح کے معنی کے مطابق نہیں ہے۔ جنریٹو AI صرف کبھی کبھار کچھ مواد کو صحیح طریقے سے تیار کرنے، دستاویزات کا خلاصہ کرنے، یا کچھ غیر متعین "تیز" رفتار سے تحقیق کرنے کے قابل ہوتا ہے۔ مائیکروسافٹ کا کوپائلٹ برائے مائیکروسافٹ 365 انٹرپرائزز کے لیے "ہزاروں مہارتیں" اور "لامتناہی امکانات" رکھنے کا دعویٰ کرتا ہے، لیکن یہ جو مثالیں دکھاتا ہے وہ ای میلز بنانے یا خلاصہ کرنے، "پرامپٹس کے ساتھ پریزنٹیشنز شروع کرنے" اور ایکسل ٹیبلز سے استفسار کرنے کے علاوہ کچھ نہیں ہیں۔ مفید ہو، لیکن کسی بھی طرح سے انقلابی نہیں ہے۔

ہم "ابتدائی مرحلے" میں نہیں ہیں۔ نومبر 2022 سے، بڑی ٹیک کمپنیوں نے $150 بلین سے زیادہ سرمایہ خرچ کیے ہیں اور انفراسٹرکچر اور ابھرتے ہوئے AI اسٹارٹ اپس کے ساتھ ساتھ ان کے اپنے ماڈلز پر سرمایہ کاری کی ہے۔ OpenAI نے $13 بلین اکٹھے کیے ہیں اور وہ جس کو چاہے ملازمت دے سکتا ہے، اور یہی بات Anthropic کے لیے بھی کہی جا سکتی ہے۔

تاہم، جنریٹو AI کے عروج کو فروغ دینے کے لیے مارشل پلان کے اس انڈسٹری ورژن کا نتیجہ صرف چار یا پانچ تقریباً ایک جیسے بڑے لینگویج ماڈلز، دنیا کے سب سے کم منافع بخش اسٹارٹ اپس، اور ہزاروں مہنگی لیکن معمولی مربوط ایپلی کیشنز کی پیدائش ہے۔

جنریٹو اے آئی کو متعدد جھوٹ کے ساتھ مارکیٹ کیا جا رہا ہے:

1. یہ مصنوعی ذہانت ہے۔ 2. یہ بہتر ہو جائے گا. 3. یہ حقیقی مصنوعی ذہانت بن جائے گی۔ 4. یہ رک نہیں سکتا۔

"کارکردگی" جیسی اصطلاحات کو ایک طرف چھوڑنا — جو اکثر تخلیق کردہ مواد کی "درستگی" یا "رفتار" کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں، بجائے اس کے کہ مہارت کی سطح - بڑے زبان کے ماڈلز نے حقیقت میں سطح مرتفع کر دیا ہے۔ "زیادہ طاقتور" کا مطلب اکثر یہ نہیں ہوتا کہ "زیادہ کرتا ہے"، بلکہ "زیادہ مہنگا"، جس کا مطلب ہے کہ آپ نے ابھی ایسی چیز بنائی ہے جس کی قیمت زیادہ ہے لیکن اس کی فعالیت میں اضافہ نہیں ہوتا ہے۔

اگر ہر وینچر کیپٹلسٹ اور بڑے ٹیک دیو کی مشترکہ طاقت نے اب بھی واقعی ایک بامعنی استعمال کیس نہیں پایا جس کے لیے بہت سارے لوگ ادائیگی کرنے کو تیار ہیں، تو پھر استعمال کے نئے کیسز نہیں ہوں گے۔ بڑے لینگویج ماڈلز - جی ہاں، یہ وہیں ہیں جہاں یہ تمام اربوں جا رہے ہیں - اچانک زیادہ قابل نہیں ہو جائیں گے صرف اس وجہ سے کہ ٹیک کمپنیاں اور OpenAI اس پر مزید $150 بلین پھینک دیتے ہیں۔ کوئی بھی ان چیزوں کو زیادہ موثر بنانے کی کوشش نہیں کر رہا ہے، یا کم از کم کوئی ایسا کرنے میں کامیاب نہیں ہو رہا ہے۔ اگر کوئی کامیاب ہو جاتا ہے، تو وہ اس کو بڑھاوا دے گا۔

ہمیں ایک اجتماعی فریب کا سامنا ہے – کاپی رائٹ کی چوری پر مبنی ایک ڈیڈ اینڈ ٹیکنالوجی (جیسا کہ ٹیکنالوجی کی ہر نسل کا معاملہ ہے)، جس کو چلانے کے لیے مستقل سرمائے کی ضرورت ہوتی ہے، ایسی خدمات فراہم کرتی ہیں جو بہترین طور پر قابلِ دسترس ہوں، کسی قسم کے بھیس میں۔ خودکار فعالیت جو درحقیقت فراہم نہیں کی گئی ہے، اس کی لاگت اربوں ڈالر ہے اور یہ جاری رہے گی۔ جنریٹو AI پیسے (یا کلاؤڈ کمپیوٹنگ کریڈٹ) پر نہیں چلتا بلکہ اعتماد پر چلتا ہے۔ مسئلہ یہ ہے کہ اعتماد – سرمایہ کاری کے سرمائے کی طرح – ایک محدود وسیلہ ہے۔

میری تشویش یہ ہے کہ ہم سب پرائم مارگیج بحران کی طرح ایک AI بحران کے بیچ میں ہو سکتے ہیں - ہزاروں کمپنیاں جنریٹو AI کو اپنے کاروبار میں ضم کر رہی ہیں، لیکن قیمتیں مستحکم اور منافع سے بھی دور ہیں۔

تقریباً ہر وہ سٹارٹ اپ جو "AI سے چلنے والا" ہونے کا دعویٰ کرتا ہے وہ GPT یا Claude کے کچھ مرکب پر مبنی ہوتا ہے۔ یہ ماڈل دو کمپنیوں کی طرف سے تیار کیے گئے ہیں جو بہت زیادہ خسارے میں ہیں (انتھروپک کو اس سال $2.7 بلین کا نقصان ہونے کی توقع ہے)، اور ان کی قیمتوں کی حکمت عملی منافع کمانے کے بجائے زیادہ صارفین کو راغب کرنے کے لیے بنائی گئی ہے۔ جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، OpenAI مائیکروسافٹ کی فنڈنگ پر انحصار کرتا ہے - دونوں "کلاؤڈ کمپیوٹنگ کریڈٹس" جو اسے حاصل ہوتا ہے اور مائیکروسافٹ کی طرف سے فراہم کردہ سازگار قیمتوں کا تعین - اور اس کی قیمتوں کا انحصار مکمل طور پر ایک سرمایہ کار اور سروس فراہم کنندہ کے طور پر Microsoft کی مسلسل حمایت پر ہے۔ Amazon اور Google کے ساتھ Anthropic کے سودے کو بھی اسی طرح کے مسائل کا سامنا ہے۔

ان کے نقصانات کی بنیاد پر، میں قیاس کرتا ہوں کہ اگر OpenAI یا Anthropic اصل قیمتوں کے قریب قیمتوں کا تعین کر رہے تھے، تو API کالز کی قیمت دس سے سو گنا بڑھ سکتی ہے، حالانکہ اصل ڈیٹا کے بغیر یہ کہنا مشکل ہے۔ لیکن ہم دی انفارمیشن کی طرف سے رپورٹ کردہ نمبروں پر غور کر سکتے ہیں، جو کہ 2024 میں مائیکروسافٹ پر اوپن اے آئی کے سرور کی لاگت $4 بلین تک پہنچ جائے گی- جس میں میں اضافہ کر سکتا ہوں، مائیکروسافٹ دوسرے صارفین کے چارجز سے ڈھائی گنا سستا ہے- اور حقیقت یہ ہے کہ OpenAI اب بھی ایک سال میں $5 بلین سے زیادہ کا نقصان ہو رہا ہے۔

اس بات کا بہت زیادہ امکان ہے کہ OpenAI اپنے ماڈلز کو چلانے کے لیے جس چیز کی ضرورت ہے اس کا ایک حصہ وصول کرتا ہے، اور صرف اس صورت حال کو برقرار رکھ سکتا ہے جب وہ پہلے سے کہیں زیادہ وینچر کیپیٹل بڑھاتا رہے اور مائیکروسافٹ سے سازگار قیمت حاصل کرنا جاری رکھے، جس نے حال ہی میں کہا تھا کہ اسے OpenAI نظر آتا ہے۔ ایک مدمقابل کے طور پر. اگرچہ اس بات کا یقین کرنا ناممکن ہے، لیکن یہ سمجھنا مناسب ہے کہ Anthropic کو Amazon Web Services اور Google Cloud سے اسی طرح کی سازگار قیمت مل رہی ہے۔

فرض کریں کہ مائیکروسافٹ اوپن اے آئی کو کلاؤڈ کمپیوٹنگ کریڈٹس میں $10 بلین دیتا ہے اور OpenAI سرور کے اخراجات پر $4 بلین خرچ کرتا ہے، اس کے علاوہ تربیتی اخراجات میں $2 بلین خرچ کرتا ہے- وہ اخراجات جو یقیناً نئے O-1 اور "اورین" ماڈلز کے آغاز کے ساتھ بڑھیں گے۔ 2025 تک مزید کریڈٹ کی ضرورت ہے، یا مائیکروسافٹ کو اصل نقد میں ادائیگی کرنا شروع کر دیں۔

اگرچہ مائیکروسافٹ، ایمیزون، اور گوگل مناسب قیمتوں کی پیشکش جاری رکھ سکتے ہیں، سوال یہ ہے کہ کیا یہ سودے ان کے لیے منافع بخش ہیں؟ جیسا کہ ہم نے مائیکروسافٹ کی تازہ ترین سہ ماہی آمدنی کی رپورٹ کے بعد دیکھا، سرمایہ کاروں نے جنریٹو AI انفراسٹرکچر کی تعمیر کے لیے درکار سرمائے کے اخراجات (CapEx) کے بارے میں بڑھتے ہوئے خدشات کا اظہار کیا ہے، اور بہت سے لوگ اس ٹیکنالوجی کے ممکنہ منافع کے بارے میں شکوک و شبہات کا شکار ہیں۔

جو ہم واقعی نہیں جانتے وہ یہ ہے کہ ان بڑی ٹیک کمپنیوں کے لیے جنریٹو AI کتنا منافع بخش ہے، کیونکہ وہ ان اخراجات کو دیگر محصولات میں شامل کرتے ہیں۔ اگرچہ ہم اس بات کا یقین نہیں کر سکتے ہیں، میں تصور کرتا ہوں کہ اگر یہ کاروبار بالکل منافع بخش تھے، تو وہ اس سے حاصل ہونے والی آمدنی کے بارے میں بات کریں گے، لیکن وہ نہیں ہیں۔

تخلیقی AI بوم کے بارے میں مارکیٹ کے انتہائی شکوک و شبہات اور AI میں سرمایہ کاری پر واپسی کے بارے میں Nvidia کے CEO جینسن ہوانگ کے ٹھوس جوابات کی کمی کی وجہ سے Nvidia کی مارکیٹ ویلیو ایک ہی دن میں $279 بلین تک گر گئی۔ یہ امریکی مارکیٹ کی تاریخ میں اسٹاک مارکیٹ کا سب سے بڑا کریش تھا، جس کی کل قیمت تقریباً پانچ Lehman Brothers کی چوٹی کے برابر تھی۔ جب کہ موازنہ وہیں رک جاتا ہے — Nvidia کو ناکامی کا خطرہ بھی نہیں تھا، اور اگر ایسا ہوتا بھی تو نظامی اثر اتنا شدید نہیں ہوتا — یہ اب بھی ایک حیران کن رقم ہے اور مارکیٹ میں AI کی بگاڑ کی طاقت کو ظاہر کرتی ہے۔

مائیکروسافٹ، ایمیزون، اور گوگل سبھی نے اگست کے اوائل میں اپنے بڑے پیمانے پر AI سے متعلق سرمائے کے اخراجات کو شکست دی، اور اگر وہ $150 بلین (یا اس سے زیادہ) سے اگلی سہ ماہی میں نمایاں آمدنی میں اضافہ نہیں دکھا سکے تو انہیں مزید دباؤ کا سامنا کرنا پڑے گا۔ نئے ڈیٹا سینٹرز اور NVIDIA GPUs میں سرمایہ کاری کی۔

یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ AI کے علاوہ بڑی ٹیک کمپنیوں کے لیے آئیڈیاز کے لیے کوئی دوسری مارکیٹ نہیں ہے۔ جب مائیکروسافٹ اور ایمیزون جیسی کمپنیوں نے ترقی کی رفتار میں کمی کے آثار دکھانا شروع کیے تو انہوں نے بھی مارکیٹ کو یہ دکھانے کے لیے دوڑنا شروع کر دیا کہ وہ اب بھی مسابقتی ہیں۔ گوگل، ایک کثیر رسک اجارہ داری جو تقریباً مکمل طور پر تلاش اور اشتہارات پر انحصار کرتی ہے، اسے سرمایہ کاروں کی توجہ مبذول کرنے کے لیے کچھ نئی اور قابل توجہ چیز کی بھی ضرورت تھی – تاہم، ان مصنوعات نے خاطر خواہ افادیت نہیں لائی، اور ایسا لگتا ہے کہ زیادہ تر آمدنی اس سے آئی ہے۔ وہ کمپنیاں جنہوں نے AI کو آزمایا اور پایا کہ یہ اس کے قابل نہیں ہے۔

فی الحال، دو امکانات ہیں:

1. بڑی ٹیک کمپنیوں کو احساس ہے کہ وہ گہری پریشانی میں ہیں اور وال اسٹریٹ کی نامنظوری کے خوف سے AI سے متعلقہ سرمائے کے اخراجات کو کم کرنے کا انتخاب کر رہی ہیں۔

2. ترقی کے نئے نکات تلاش کرنے کے لیے، بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں نے اپنے خلل ڈالنے والے کاموں کو برقرار رکھنے، ملازمین کو فارغ کرنے اور جنریٹیو AI کی موت کی دوڑ کو سپورٹ کرنے کے لیے دوسرے کاروباروں سے رقوم کی منتقلی کے لیے اخراجات میں کمی کرنے کا فیصلہ کیا۔

یہ واضح نہیں ہے کہ کون سا منظر نامہ ہوگا۔ اگر بڑی ٹیک کمپنیاں اس بات کو قبول کرتی ہیں کہ تخلیقی AI مستقبل کی حقیقت نہیں ہے، تو ان کے پاس وال سٹریٹ کو دکھانے کے لیے واقعی کچھ اور نہیں ہوگا لیکن وہ میٹا کی طرح کی "کارکردگی کے سال" کی حکمت عملی اپنا سکتی ہیں، جس سے سرمائے کے اخراجات کو کم کیا جا سکتا ہے (اور ملازمین کو فارغ کرنا) جبکہ ایک خاص حد تک "کم سرمایہ کاری" کا وعدہ کرنا۔ ایمیزون اور گوگل کے لیے یہ سب سے زیادہ ممکنہ راستہ ہے، کیونکہ جب وہ وال اسٹریٹ کو خوش کرنے کے لیے بے تاب ہیں، کم از کم ابھی کے لیے ان کے پاس اب بھی اپنی منافع بخش اجارہ داریاں باقی ہیں۔

تاہم، AI سے حقیقی آمدنی میں اضافے کو آنے والی سہ ماہیوں میں دیکھنے کی ضرورت ہے، اور یہ AI کے "بالغ بازار" یا "سالانہ شرح نمو" ہونے کے بارے میں مبہم بیانات کی بجائے کافی حد تک ہونے کی ضرورت ہے۔ اگر کیپیکس میں اضافہ ہوتا ہے، تو یہ اصل شراکت نمایاں طور پر زیادہ ہونے کی ضرورت ہوگی۔

مجھے نہیں لگتا کہ ترقی ہونے والی ہے۔ چاہے یہ 2024 کی تیسری سہ ماہی ہو، 2024 کی چوتھی سہ ماہی، یا 2025 کی پہلی سہ ماہی، وال سٹریٹ بڑی بڑی ٹیک کمپنیوں کو ان کے AI کے لالچ کی سزا دینا شروع کر دے گی، اور یہ سزا Nvidia کے لیے اس سے کہیں زیادہ سخت ہو گی۔ ہوانگ کے خالی الفاظ اور بیکار نعروں کے باوجود، وہ واحد کمپنی ہے جو اصل میں دکھا سکتا ہے کہ AI آمدنی میں کیسے اضافہ کر سکتا ہے۔

مجھے کسی حد تک تشویش ہے کہ دوسرے منظر نامے کا زیادہ امکان ہے: یہ کمپنیاں اس قدر قائل ہیں کہ AI مستقبل ہے کہ ان کا کلچر سافٹ ویئر تیار کرنے سے اس قدر منقطع ہے جو حقیقی مسائل کو حل کرتا ہے کہ اس سے کمپنی جل سکتی ہے۔ مجھے گہری تشویش ہے کہ اس تحریک کو فنڈ دینے کے لیے بڑے پیمانے پر چھانٹیوں کا استعمال کیا جائے گا، اور پچھلے کچھ سالوں سے مجھے یہ نہیں لگتا کہ وہ AI چھوڑنے کا صحیح انتخاب کریں گے۔

مینجمنٹ کنسلٹنٹس کے ذریعہ بڑی ٹیک کو پوری طرح سے زہر دیا گیا ہے - ایمیزون، مائیکروسافٹ اور گوگل سبھی MBAs کے ذریعہ چلائے جاتے ہیں - اور اس نے اپنے آپ کو گوگل کے پربھاکر راگھون جیسے ملتے جلتے راکشسوں سے گھیر لیا ہے، جنہوں نے ان لوگوں کو باہر نکال دیا جنہوں نے اصل میں گوگل سرچ بنایا تھا تاکہ وہ کنٹرول کر سکے۔

یہ لوگ واقعی انسانی مسائل کا سامنا نہیں کرتے، وہ ایسی ثقافتیں تخلیق کرتے ہیں جو خیالی مسائل کو حل کرنے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں جنہیں سافٹ ویئر ٹھیک کر سکتا ہے۔ جنریٹو AI ان لوگوں کو تھوڑا سا جادوئی لگ سکتا ہے جو اپنی پوری زندگی میٹنگز یا ای میلز پڑھنے میں گزار دیتے ہیں۔ میرا اندازہ ہے کہ ستیہ نڈیلا (مائیکروسافٹ کے سی ای او) کی کامیابی کی ذہنیت بڑی حد تک "ٹیکنالوجسٹ کو مسئلہ حل کرنے دیں۔" سندر پچائی صرف اوپن اے آئی میں مائیکروسافٹ کی سرمایہ کاری کا مذاق اڑاتے ہوئے پورے تخلیقی AI جنون کو ختم کر سکتے تھے - لیکن انہوں نے ایسا نہیں کیا کیونکہ ان لوگوں کے پاس کوئی حقیقی آئیڈیا نہیں ہے اور یہ کمپنیاں ایسے لوگ نہیں چلاتے ہیں جنہوں نے مسائل کا سامنا کیا ہے، ان کو چھوڑ دیں۔ جو اصل میں جانتے ہیں کہ انہیں کیسے حل کرنا ہے۔

وہ بھی مایوس ہیں، اور یہ صورتحال ان کے لیے اتنی سنگین کبھی نہیں رہی، سوائے میٹا کے میٹاورس پر اربوں ڈالر جلانے کے۔ تاہم، یہ صورت حال بہت زیادہ سنگین اور بدصورت ہے کیونکہ انہوں نے بہت زیادہ پیسہ لگایا ہے اور AI کو اپنی کمپنی میں اس قدر مضبوطی سے باندھ رکھا ہے کہ AI کو باہر نکالنا اسٹاک کے لیے شرمناک اور نقصان دہ ہوگا، مؤثر طور پر یہ اعتراف کہ یہ سب کچھ ہے۔ ایک فضلہ

اگر میڈیا واقعی ان کا احتساب کر رہا ہوتا تو یہ جلد رک سکتا تھا۔ یہ بیانیہ پچھلے ہائپ سائیکلوں کی طرح اسی اسکینڈل کے ذریعے فروخت کیا گیا ہے، میڈیا یہ فرض کر رہا ہے کہ یہ کمپنیاں "مسئلہ حل کریں گی" حالانکہ یہ واضح ہے کہ وہ ایسا نہیں کریں گے۔ کیا آپ کو لگتا ہے کہ میں مایوسی کا شکار ہوں؟ جنریٹیو AI کے لیے آگے کیا ہے؟ یہ آگے کیا کرے گا؟ اگر آپ کا جواب یہ ہے کہ وہ "مسئلہ حل کریں گے" یا یہ کہ ان کے پاس "پردے کے پیچھے حیرت انگیز چیزیں ہیں"، پھر آپ ایک مارکیٹنگ آپریشن میں ایک نادانستہ شریک ہیں (ایک منٹ کے لیے اس کے بارے میں سوچیں)۔

مصنف کا ایک طرف: ہمیں واقعی اس چیز سے بے وقوف بننے سے روکنے کی ضرورت ہے۔ جب مارک زکربرگ نے دعویٰ کیا کہ ہم Metaverse میں داخل ہونے والے ہیں، ایک ٹن میڈیا آؤٹ لیٹس — جیسے The New York Times, The Verge, CBS News, اور CNN — ایک واضح طور پر ناقص تصور کو فروغ دینے میں شامل ہو گئے جو خوفناک نظر آتا تھا اور خود کو صریح جھوٹ پر بیچتا تھا۔ مستقبل کے بارے میں یہ واضح طور پر ایک گھٹیا VR دنیا سے زیادہ کچھ نہیں ہے، لیکن وال اسٹریٹ جرنل نے ہائپ سائیکل کے واضح طور پر ختم ہونے کے چھ ماہ بعد بھی اسے "انٹرنیٹ کے مستقبل کے لیے ایک وژن" کہا ہے۔ کرپٹو، Web3، اور NFTs کے ساتھ ایک ہی چیز! The Verge, The New York Times, CNN, CBS News — یہ آؤٹ لیٹس ایک بار پھر ٹیکنالوجی کو فروغ دینے میں ملوث ہیں جو کہ واضح طور پر بیکار ہے — مجھے دی ورج کا خاص طور پر ذکر کرنا چاہیے، اور یہ دراصل کیسی نیوٹن ہیں، جنہوں نے اپنی اچھی شہرت کے باوجود جولائی میں دعویٰ کیا تھا۔ ٹیکنالوجی کے بارے میں لگاتار تین ہائپس کے بعد کہ "ایک سب سے طاقتور بڑے زبان کے ماڈل کا ہونا کمپنیوں کے لیے ہر طرح کی پیسہ کمانے والی مصنوعات کی بنیاد فراہم کر سکتا ہے"۔ حقیقت میں، ٹیکنالوجی صرف پیسے کھو دیتی ہے اور اس نے ابھی تک کوئی حقیقی مفید اور دیرپا مصنوعات فراہم نہیں کی ہیں۔

مجھے یقین ہے کہ کم از کم، مائیکروسافٹ AI بوم کو برقرار رکھنے میں مدد کے لیے کاروبار کے دیگر شعبوں میں لاگت کو کم کرنا شروع کر دے گا۔ اس سال کے شروع میں ایک ذریعہ کے ذریعہ میرے ساتھ شیئر کی گئی ای میلز میں، مائیکروسافٹ کی سینئر لیڈرشپ ٹیم نے درخواست کی (لیکن بالآخر شیلف) کہ کمپنی کے متعدد شعبوں میں بجلی کی ضروریات کو کم کیا جائے تاکہ GPUs کے لیے بجلی خالی کی جا سکے، بشمول دیگر خدمات کے لیے کمپیوٹ کو دوسرے ممالک میں منتقل کرنا۔ AI کے لیے کمپیوٹ کی گنجائش کو خالی کریں۔

گمنام سوشل نیٹ ورک بلائنڈ کے مائیکروسافٹ سیکشن پر (کمپنی کی ای میل تصدیق درکار ہے) مائیکروسافٹ کے ایک ملازم نے دسمبر 2023 کے وسط میں شکایت کی کہ AI ان کے پیسے لے رہا ہے، یہ کہتے ہوئے کہ AI کی قیمت بہت زیادہ ہے، اس سے تنخواہ میں اضافہ ہوتا ہے، اور چیزیں بہتر نہیں ہوں گی۔ ایک اور ملازم نے جولائی کے وسط میں اپنی پریشانی کا اظہار کرتے ہوئے کہا کہ انہوں نے واضح طور پر محسوس کیا کہ مائیکروسافٹ کو Nvidias اسٹاک کی قیمت کو فنڈ کرنے کے اخراجات میں کمی سے لے کر کیش فلو چلانے کی معمولی لت ہے اور اس عمل نے مائیکروسافٹ کی ثقافت کو گہرا نقصان پہنچایا ہے۔

ایک اور ملازم نے مزید کہا کہ ان کا خیال ہے کہ Copilot FY2025 میں مائیکروسافٹ کو ختم کردے گا اور Copilot کی توجہ مالی سال 2025 میں نمایاں طور پر گر جائے گی، اس سے یہ بھی پتہ چلتا ہے کہ وہ اپنے ملک میں Copilot کے بڑے سودوں کے بارے میں جانتے ہیں جن میں تقریباً ایک سال کے PoCs، برطرفی، اور کے بعد 20% سے کم استعمال ہوتا ہے۔ ایڈجسٹمنٹ، اور کہا کہ کمپنی نے بہت زیادہ خطرات مول لیے ہیں اور مائیکروسافٹ کی بڑی اے آئی سرمایہ کاری کا کوئی فائدہ نہیں ہوگا۔

اگرچہ بلائنڈ گمنام ہے، اس حقیقت کو نظر انداز کرنا مشکل ہے کہ بڑی تعداد میں آن لائن پوسٹس ریڈمنڈ، واشنگٹن میں مائیکروسافٹ میں ثقافتی مسائل کے بارے میں بتاتی ہیں، خاص طور پر یہ کہ سینئر قیادت اصل کام سے باہر ہے اور صرف AI لیبل کے ساتھ منسلک منصوبوں کو فنڈ دے گی۔ . بہت سی پوسٹس مائیکروسافٹ کے سی ای او ستیہ نڈیلا کی طرف سے "بے ہودگی کی بیان بازی" سے مایوسی کا اظہار کرتی ہیں اور ایک ایسی تنظیم میں بونس اور پروموشن کے مواقع کی کمی کے بارے میں شکایت کرتی ہیں جو AI کے جنون کا پیچھا کرنے پر مرکوز ہے جو شاید موجود نہ ہو۔

کم از کم، یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ کمپنی کے اندر ایک گہری ثقافتی اداسی ہے، بہت سی پوسٹس کے ساتھ کہ مجھے یہاں کام کرنا پسند نہیں ہے اور ہر کوئی اس بارے میں الجھن میں ہے کہ ہم AI میں اتنی سرمایہ کاری کیوں کر رہے ہیں، لیکن دوسری طرف وہ محسوس کرتے ہیں۔ انہیں اسے قبول کرنا ہوگا کیونکہ ستیہ ناڈیلا کو بالکل بھی پرواہ نہیں ہے۔

انفارمیشن آرٹیکل میں بتایا گیا ہے کہ مائیکروسافٹ نے اپنے AI فیچر آفس کوپائلٹ کو اپنانے کی اصل شرح میں ایک پریشان کن مسئلہ چھپا رکھا ہے: مائیکروسافٹ نے لاکھوں یومیہ صارفین کو سنبھالنے کے لیے اپنے ڈیٹا سینٹرز میں 365 Copilot کے لیے کافی سرور کی گنجائش رکھی ہے۔ تاہم، یہ واضح نہیں ہے کہ یہ صلاحیت اصل میں کس طرح استعمال کی جا رہی ہے۔

اندازوں کے مطابق، مائیکروسافٹ کے موجودہ آفس کوپائلٹ صارفین کی تعداد 400,000 سے 40 لاکھ کے درمیان ہو سکتی ہے، جس کا مطلب ہے کہ مائیکروسافٹ نے بہت زیادہ بے کار انفراسٹرکچر بنایا ہو گا جو مکمل طور پر استعمال نہیں ہو رہا ہے۔

اگرچہ کوئی یہ استدلال کرسکتا ہے کہ مائیکروسافٹ اس پروڈکٹ کے زمرے میں مستقبل کی ترقی کی توقع کی بنیاد پر خود کو پوزیشن دے رہا ہے، لیکن یہ ایک اور امکان پر غور کرنے کے قابل ہے: اگر یہ ترقی کبھی نہ آئے تو کیا ہوگا؟ کیا ہوگا اگر - جتنا پاگل لگتا ہے - مائیکروسافٹ، گوگل، اور ایمیزون ان بڑے ڈیٹا سینٹرز کی تعمیر کر رہے ہیں تاکہ اس مانگ کو حاصل کیا جا سکے جو کبھی نہیں آسکتا؟ واپس اس سال مارچ میں، میں نے یہ نکتہ پیش کیا کہ مجھے کوئی ایسی کمپنی نہیں ملی جو جنریٹو AI کے ساتھ آمدنی میں نمایاں اضافہ حاصل کر سکے۔ تقریباً چھ ماہ بعد بھی سوال باقی ہے۔ بڑی کمپنیوں کی طرف سے موجودہ نقطہ نظر موجودہ مصنوعات کی AI صلاحیتوں کو اس طرح فروخت بڑھانے کی امید میں نمٹنا ہے، لیکن اس حکمت عملی نے کہیں بھی کامیابی کے آثار نہیں دکھائے۔ بالکل مائیکروسافٹ کی طرح، "AI اپ گریڈ" جو وہ شروع کر رہے ہیں ایسا نہیں لگتا ہے کہ وہ انٹرپرائز کو حقیقی کاروباری قدر فراہم کر رہے ہیں۔

تو یہ ایک بڑا سوال اٹھاتا ہے: کیا یہ AI سرمایہ کاری پائیدار ہے؟ کیا ٹیک جنات نے AI ٹولز کی مانگ کو بڑھاوا دیا ہے؟

اگرچہ کچھ کمپنیاں مائیکروسافٹ Azure، Amazon AWS، اور Google Cloud پر کچھ اخراجات کر رہی ہیں کیونکہ وہ "AI کو مربوط کرتی ہیں"، میں فرض کروں گا کہ اس مطالبے کا زیادہ تر حصہ سرمایہ کاروں کے جذبات سے ہے۔ یہ کمپنیاں لاگت/فائدے کے تجزیہ یا حقیقی افادیت کی بنیاد پر مارکیٹ کو مطمئن کرنے کے لیے زیادہ "AI میں سرمایہ کاری" کر رہی ہیں۔

تاہم، ان کمپنیوں نے اپنی مصنوعات میں تخلیقی AI صلاحیتوں کو سرایت کرنے میں بہت زیادہ وقت اور پیسہ صرف کیا ہے، اور میرے خیال میں انہیں درج ذیل حالات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے:

1. یہ کمپنیاں AI خصوصیات کو تیار اور لانچ کرتی ہیں، صرف یہ جاننے کے لیے کہ صارفین ان کے لیے ادائیگی کرنے کو تیار نہیں ہیں، جیسا کہ مائیکروسافٹ نے اپنے 365 Copilot کے ساتھ پایا ہے۔ اگر وہ صارفین کو ابھی ادائیگی کرنے کا کوئی طریقہ نہیں ڈھونڈ سکتے ہیں - AI ہائپ کے دوران - وہ صرف اس وقت زیادہ کمزور ہوں گے جب ہائپ گزر جائے گی اور مالکان ملازمین سے "AI بینڈ ویگن پر جانے" کو کہنا بند کردیں گے۔

2. یہ کمپنیاں AI خصوصیات کو تیار کرتی ہیں اور لانچ کرتی ہیں، لیکن صارفین کو ان کے لیے اضافی ادائیگی کرنے کا کوئی طریقہ نہیں مل پاتی ہیں، جس کا مطلب ہے کہ وہ منافع کے مارجن میں اضافہ کیے بغیر صرف AI خصوصیات کو موجودہ مصنوعات میں شامل کر سکتی ہیں۔ بالآخر، AI خصوصیات ایک پرجیوی بن سکتی ہیں جو کمپنی کی آمدنی کو کھا جاتی ہے۔

Goldman Sachs کے Jim Covello نے جنریٹو AI پر اپنی رپورٹ میں یہ بھی نوٹ کیا کہ اگر AI کا فائدہ صرف کارکردگی ہے (جیسے دستاویزات کا تیزی سے تجزیہ کرنے کے قابل ہونا)، تو حریف ایسا کر سکتے ہیں۔ تقریباً تمام جنریٹو AI انضمام ایک جیسے ہیں: کسٹمر یا اندرونی سوالات کے جواب دینے کے لیے معاون معاون کی کچھ شکلیں (جیسے سیلز فورس، مائیکروسافٹ، باکس)، مواد کی تخلیق (باکس، آئی بی ایم)، کوڈ جنریشن (کوگنیزنٹ، گیتھب کوپائلٹ)، اور آنے والے ذہین۔ ایجنٹس، جو دراصل حسب ضرورت چیٹ بوٹس ہیں جو ویب سائٹ کے دوسرے حصوں سے جڑ سکتے ہیں۔

یہ سوال تخلیقی AI کے سب سے بڑے چیلنجوں میں سے ایک کو ظاہر کرتا ہے: اگرچہ یہ کسی حد تک "طاقتور" ہے، لیکن یہ طاقت حقیقی "ذہانت" کے بجائے "موجودہ ڈیٹا کی بنیاد پر مواد تیار کرنے" میں زیادہ جھلکتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ ان کی ویب سائٹس پر AI کے بارے میں بہت سی کمپنیوں کے تعارفی صفحات خالی الفاظ سے بھرے ہوئے ہیں، کیونکہ ان کا سب سے بڑا سیلنگ پوائنٹ دراصل "اوہ… خود ہی معلوم کریں!"

میں جس چیز کے بارے میں فکر مند ہوں وہ ایک دستک پر اثر ہے۔ مجھے یقین ہے کہ بہت سی کمپنیاں ابھی AI کو "ٹرائل" کر رہی ہیں، اور ایک بار جب وہ ٹرائلز ختم ہو جائیں گے (گارٹنر نے پیش گوئی کی ہے کہ 2025 کے آخر تک، 30% تخلیقی AI پروجیکٹس کو تصور کے ثبوت کے مرحلے کے بعد ترک کر دیا جائے گا)، ان کا امکان ان اضافی خصوصیات کی ادائیگی بند کر دیں یا ان کی کمپنی کی مصنوعات میں جنریٹو AI کو ضم کرنا بند کر دیں۔

اگر ایسا ہوتا ہے تو، Hyperscalers اور OpenAI اور Anthropic جو کہ جنریٹو AI ایپلی کیشنز کے لیے کلاؤڈ کمپیوٹنگ فراہم کرتے ہیں جیسے بڑے لینگویج ماڈل وینڈرز کے لیے پہلے سے ہی افسردہ آمدنی مزید کم ہو جائے گی۔ اس سے ان کمپنیوں پر قیمتوں پر مزید دباؤ پڑ سکتا ہے، کیونکہ ان کا پہلے سے خسارے میں جانے والا مارجن مزید خراب ہو جائے گا۔ اس وقت، OpenAI اور Anthropic کو تقریباً یقینی طور پر قیمتوں میں اضافہ کرنا پڑے گا، اگر انہوں نے پہلے ہی ایسا نہیں کیا ہے۔

جب کہ بڑی ٹیک کمپنیاں تیزی کے لیے مالی اعانت جاری رکھ سکتی ہیں - بہر حال، انھوں نے اسے تقریباً پوری طرح سے ایندھن دیا - اس سے چھوٹے اسٹارٹ اپس کی مدد نہیں ہوتی جو رعایتی قیمتوں کے عادی ہو چکے ہیں کیونکہ وہ کام جاری نہیں رکھ پائیں گے۔ اگرچہ سستے متبادل ہیں، جیسے کہ Meta's LLaMA ماڈل چلانے والے آزاد وینڈرز، یہ یقین کرنا مشکل ہے کہ وہ ہائپر اسکیلرز کی طرح منافع بخش مسائل کا سامنا نہیں کریں گے۔

یہ بھی نوٹ کریں کہ ہائپر اسکیلرز وال اسٹریٹ کو پیشاب کرنے سے بھی بہت ڈرتے ہیں۔ اگرچہ وہ نظریاتی طور پر (جیسا کہ مجھے ڈر ہے) چھٹائیوں اور دیگر لاگت میں کمی کے اقدامات کے ذریعے مارجن کو بہتر بنا سکتے ہیں، یہ قلیل مدتی حل ہیں جو صرف اس صورت میں کام کریں گے جب وہ اس بنجر پیدا کرنے والے AI درخت سے کچھ رقم نکال سکیں۔

قطع نظر، یہ قبول کرنے کا وقت ہے کہ پیسہ یہاں نہیں ہے۔ ہمیں روکنے اور جانچنے کی ضرورت ہے کہ ہم ٹیک انڈسٹری کے وہم کے تیسرے دور میں ہیں۔ تاہم، cryptocurrencies اور Metaverse کے برعکس، اس بار ہر کوئی پیسہ جلانے والے binge پر ہے، ایک غیر پائیدار، ناقابل بھروسہ، غیر منافع بخش، اور ماحولیاتی طور پر نقصان دہ منصوبے کی پیروی کر رہا ہے جسے "مصنوعی ذہانت" کے طور پر پیک کیا گیا تھا اور ایک ایسی چیز کے طور پر فروغ دیا گیا تھا جو "ہر چیز کو خودکار" کر دے گا۔ لیکن حقیقت میں اس مقصد کو حاصل کرنے کا کوئی راستہ نہیں تھا۔

ایسا کیوں ہوتا رہتا ہے؟ ہم کریپٹو کرنسیوں سے میٹاورس اور اب جنریٹیو اے آئی کی طرف کیوں چلے گئے ہیں، ایسی ٹیکنالوجیز جو واقعی عام لوگوں کے لیے ڈیزائن نہیں ہوتی؟

یہ دراصل ایک ٹیک انڈسٹری کا فطری ارتقا ہے جو صارفین کو زیادہ قدر فراہم کرنے کے بجائے ہر صارف سے حاصل کی جانے والی قدر کو بڑھانے پر پوری طرح مرکوز ہے۔ یا، دوسرے لفظوں میں، وہ یہ بھی نہیں سمجھتے کہ ان کے گاہک کون ہیں اور انہیں کیا ضرورت ہے۔

آج، آپ جن پروڈکٹس کی مارکیٹنگ کر رہے ہیں وہ آپ کو ایک ماحولیاتی نظام سے جوڑنے کی کوشش کریں گے - کم از کم ایک صارف کے طور پر، جو Microsoft، Apple، Amazon، Google کے زیر کنٹرول ہے۔ اس سے اس ماحولیاتی نظام کو چھوڑنا مہنگا ہوتا ہے۔ یہاں تک کہ کریپٹو کرنسی - بظاہر ایک "وکندریقرت" ٹیکنالوجی - نے مٹھی بھر بڑے پلیٹ فارمز (جیسے Coinbase، OpenSea، Blur، یا Uniswap) کے ذریعے صارفین کو اکٹھا کرنے کے حق میں اپنے لیسز فیئر اخلاقیات کو فوری طور پر ترک کر دیا، جنہیں اکثر اسی وینچر کیپیٹل فرموں کی حمایت حاصل ہوتی ہے۔ (مثال کے طور پر، Andreessen Horowitz) ایک نئی، مکمل طور پر خودمختار آن لائن معیشت کے لیے معیار کا حامل بننے کے بجائے، کرپٹو کرنسی صرف ان رابطوں اور پیسے کے ذریعے پیمانہ کرنے میں کامیاب رہی ہیں جو انٹرنیٹ کی دیگر لہروں کو فنڈ فراہم کرتے ہیں۔

Metaverse کے لئے کے طور پر، یہ ایک دھوکہ ہے، لیکن یہ بھی ہے مارک زکربرگ انٹرنیٹ کی اگلی نسل کو کنٹرول کرنے کی کوشش، اور وہ Horizon کو مرکزی پلیٹ فارم بنانے کی امید رکھتے ہیں۔ جہاں تک تخلیقی AI کا تعلق ہے، ہم اس کے بارے میں بعد میں بات کریں گے۔

یہ سب مزید منیٹائزیشن کے بارے میں ہے۔ — یعنی، ہر گاہک کی اوسط قدر میں اضافہ، چاہے وہ پلیٹ فارم کو زیادہ استعمال کر کے مزید اشتہارات دکھائے، "نیم مفید" نئی خصوصیات کی مارکیٹ کرے، یا ایک نئی اجارہ داری یا اولیگوپولی بنائے جہاں صرف ٹیک جنات کے ساتھ بھاری مالیاتی ذخائر شرکت کر سکتے ہیں، جبکہ صارفین کو بہت کم حقیقی قیمت یا افادیت فراہم کرتے ہیں۔

جنریٹو AI پرجوش ہے (کم از کم ایک خاص قسم کے لوگوں کے لیے) کیونکہ ٹیک کمپنیاں اسے اگلے بڑے پیسے بنانے والے کے طور پر دیکھتی ہیں - صارفین کی ٹیک سے لے کر انٹرپرائز سروسز تک ہر چیز میں فیس پر مبنی راستے شامل کرکے۔ زیادہ تر جنریٹو کمپیوٹنگ OpenAI یا Anthropic سے ہوتی ہے اور واپس مائیکروسافٹ، Amazon، یا Google کی طرف جاتی ہے، جو کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی آمدنی پیدا کرتی ہے جو ان کی ترقی کی کہانیوں کو جاری رکھتی ہے۔ یہاں سب سے بڑی اختراع وہ نہیں ہے جو تخلیقی AI کر سکتی ہے، بلکہ ایک ایسے ماحولیاتی نظام کی تخلیق ہے جو مٹھی بھر ہائپر اسکیل کمپنیوں پر نا امیدی سے منحصر ہے۔

جنریٹو AI بہت زیادہ عملی نہیں ہوسکتا ہے، لیکن ہر قسم کی مصنوعات میں ضم کرنا بہت آسان ہے، جس سے کمپنیوں کو ان "نئی خصوصیات" کے لیے چارج کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ چاہے یہ صارف ایپ ہو یا کسی انٹرپرائز سافٹ ویئر کمپنی کی سروس، ایسی مصنوعات زیادہ سے زیادہ صارفین کو فروخت کرکے لاکھوں یا اربوں ڈالر کما سکتی ہیں۔

سیم آلٹ مین یہ سمجھنے کے لیے کافی ہوشیار تھا کہ ٹیک انڈسٹری کو ایک "نئی چیز" کی ضرورت ہے — ایک نئی ٹیکنالوجی جس کا ہر کوئی ایک ٹکڑا لے اور بیچ سکے۔ اگرچہ وہ ٹیکنالوجی کو پوری طرح سے نہیں سمجھ سکتا، لیکن اس نے اقتصادی نظام کی ترقی کی خواہش کو سمجھا اور ٹرانسفارمر فن تعمیر پر مبنی جنریٹیو AI کو ایک "جادوئی ٹول" کے طور پر سمجھا جسے کچھ منفرد خصوصیات لاتے ہوئے زیادہ تر مصنوعات میں آسانی سے لگایا جا سکتا ہے۔

تاہم، ہر جگہ جنریٹو AI کو مربوط کرنے کی جلدی ان کمپنیوں اور صارفین کی حقیقی ضروریات یا مؤثر طریقے سے کام کرنے والے کاروبار کے درمیان بہت بڑا رابطہ منقطع کرتی ہے۔ پچھلے 20 سالوں سے، صرف "نئی چیزیں بنانا" کام کرتا دکھائی دے رہا تھا - نئی خصوصیات کا آغاز کرنا اور سیلز ٹیموں کو سختی سے فروخت کرنا ترقی کو برقرار رکھنے کے لیے کافی تھا۔ اس نے ٹیک انڈسٹری کے رہنماؤں کو زہریلے اور غیر منافع بخش کاروباری ماڈل میں پھنسا دیا۔

ان کمپنیوں کو چلانے والے ایگزیکٹوز - تقریبا تمام MBAs اور مینجمنٹ کنسلٹنٹس جنہوں نے شروع سے کبھی کوئی پروڈکٹ یا ٹیک کمپنی نہیں بنائی ہے - یا تو یہ نہیں سمجھتے ہیں یا اس کی پرواہ نہیں کرتے ہیں کہ جنریٹو AI کے منافع کا کوئی راستہ نہیں ہے، اور شاید یہ سوچتے ہیں کہ ایسا ہو گا۔ ایمیزون ویب سروسز (AWS) کی طرح قدرتی طور پر منافع بخش بن جاتے ہیں۔ (جسے منافع بخش بننے میں 9 سال لگے) اگرچہ دونوں بہت مختلف چیزیں ہیں۔ ماضی میں چیزیں "ابھی کام کرتی تھیں"، تو اب کیوں نہیں؟

بلاشبہ، اس حقیقت کے علاوہ کہ بڑھتی ہوئی شرح سود نے وینچر کیپٹل مارکیٹ کو ڈرامائی طور پر تبدیل کر دیا ہے، VCs کے وار چیسٹ کو کم کر دیا ہے اور فنڈ کے سائز کو کم کر دیا ہے، حقیقت یہ ہے کہ ٹیک کے بارے میں رویہ کبھی زیادہ منفی نہیں رہا، اس کے ساتھ ساتھ بہت سے دوسرے عوامل بھی ہیں۔ اس 8,000 الفاظ کے مضمون میں بحث کرنے کے لیے بے شمار ہیں کہ کیوں 2024 2014 سے بہت مختلف ہوگا۔

واقعی پریشان کن بات یہ ہے کہ ان میں سے بہت سی کمپنیوں کے پاس AI کے علاوہ کوئی نئی مصنوعات نہیں ہیں۔ ان کے پاس اور کیا ہے؟ وہ بڑھتے رہنے کے لیے اور کیا استعمال کر سکتے ہیں؟ ان کے پاس اور کیا آپشنز ہیں؟

نہیں، ان کے پاس کچھ نہیں ہے۔ اور یہی مسئلہ ہے، کیونکہ اگر AI ناکام ہو جاتا ہے تو اس کا اثر لامحالہ ٹیک انڈسٹری کی دوسری کمپنیاں محسوس کرے گا۔

ہر بڑا ٹیک پلیئر - صارف اور انٹرپرائز دونوں جگہوں میں - کچھ قسم کی AI پروڈکٹ فروخت کرتا ہے جو بڑے زبان کے ماڈلز یا ان کے اپنے ماڈلز کو مربوط کرتا ہے، جو اکثر بگ ٹیک کے سسٹمز پر کلاؤڈ میں چلتے ہیں۔ کچھ حد تک، یہ کمپنیاں پوری صنعت کو سبسڈی دینے کے لیے بگ ٹیک کی رضامندی پر منحصر ہیں۔

میں قیاس کرتا ہوں کہ ایک سب پرائم AI بحران پیدا ہو رہا ہے، جس میں تقریباً پوری ٹیک انڈسٹری ایک ایسی ٹیکنالوجی میں شامل ہے جو سستے داموں فروخت ہوتی ہے، انتہائی مرکزی ہے، اور بگ ٹیک کی طرف سے سبسڈی دی جاتی ہے۔ کسی وقت، خطرناک اور نقصان دہ شرح جس پر جنریٹیو AI پیسہ جلاتا ہے وہ ان کے ساتھ مل جائے گا، جس کی وجہ سے قیمتوں میں اضافہ ہوگا یا کمپنیاں نئی مصنوعات اور خصوصیات جاری کریں گی جو بہت زیادہ چارج کرتی ہیں — جیسے Salesforce کی $2 فی گفتگو اس کے "Agentforce" پروڈکٹ کے لیے — کہ یہاں تک کہ کافی بجٹ والے انٹرپرائز صارفین بھی اخراجات کا جواز پیش نہیں کر سکتے۔

کیا ہوتا ہے جب پوری ٹیک انڈسٹری سافٹ ویئر کے ایک ٹکڑے پر منحصر ہو جاتی ہے جو صرف پیسہ کھو دیتا ہے اور اس کی اپنی اصل قیمت نہیں ہوتی ہے؟ جب دباؤ بہت زیادہ ہو تو کیا ہوتا ہے، یہ AI مصنوعات ناقابل مصالحت ہو جاتی ہیں، اور ان کمپنیوں کے پاس بیچنے کے لیے اور کچھ نہیں ہوتا؟

میں واقعی میں نہیں جانتا، لیکن ٹیک انڈسٹری ایک خوفناک حساب کتاب کی طرف گامزن ہے، تخلیقی صلاحیتوں کا فقدان جو ایک معاشی ماحول کے ذریعہ قابل بنایا گیا ہے جو جدت پر ترقی، وفاداری پر اجارہ داری، اور حقیقی تخلیق پر انتظام کو انعام دیتا ہے۔

اصل لنک

یہ مضمون انٹرنیٹ سے حاصل کیا گیا ہے: سب پرائم اے آئی کرائسس: کرپٹو ایکس اے آئی پر نظر ثانی

متعلقہ: ایک ہفتہ فنانسنگ ایکسپریس | 19 پراجیکٹس میں سرمایہ کاری موصول ہوئی، جس کی کل ظاہر کردہ مالیاتی رقم تقریباً U

Odaily Planet Daily کے نامکمل اعدادوشمار کے مطابق، 2 ستمبر سے 8 ستمبر تک اندرون اور بیرون ملک 19 بلاک چین فنانسنگ ایونٹس کا اعلان کیا گیا، جو گزشتہ ہفتوں کے ڈیٹا (29 واقعات) سے نمایاں کمی ہے۔ ظاہر کی گئی فنانسنگ کی کل رقم تقریباً US$40.74 ملین تھی، جو گزشتہ ہفتوں کے ڈیٹا (US$203 ملین) سے نمایاں کمی ہے۔ پچھلے ہفتے، جس پروجیکٹ کو سب سے زیادہ سرمایہ کاری ملی وہ Web3 سیکیورٹی کمپنی Hypernative ($16 ملین) تھی۔ Web3 ای سگریٹ پف پاؤ ($6 ملین) کے پیچھے ہے۔ مندرجہ ذیل مخصوص فنانسنگ ایونٹس ہیں (نوٹ: 1. اعلان کردہ رقم کے حساب سے ترتیب دیں؛ 2. فنڈ ریزنگ اور MA ایونٹس کو چھوڑ کر؛ 3. * ایک روایتی کمپنی کی نشاندہی کرتی ہے جس کے کاروبار میں بلاکچین شامل ہے): Web3 سیکیورٹی کمپنی Hypernative $16 ملین سیریز A مکمل کرتی ہے۔ 3 ستمبر کو Quantstamp کی قیادت میں فنانسنگ، Web3 سیکیورٹی کمپنی Hypernative نے اعلان کیا…