वह विमान जिसे कौन उतराना नहीं जानता
बिल गुर्ले पिछले 25 वर्षों से बेंचमार्क में काम कर रहे हैं, यह पहचानते हुए कि कब उत्साह एक संपत्ति से एक दायित्व में बदल जाता है। यह उन्होंने 2017 में उबर के साथ किया, जब उन्होंने संस्थापक को पद से हटाने का दबाव डाला, इससे पहले कि विषाणु संस्कृति और अस्थिर संख्याएं सब कुछ अपने साथ बहा ले जाएं। अब, 16 मार्च 2026 को CNBC के साथ एक साक्षात्कार में, वह एआई क्षेत्र में बड़े पैमाने पर उस निदान को दोहराते हैं: यह क्षेत्र उस गति से पूंजी जला रहा है कि कोई भी लाभ का क्षितिज उसका औचित्य साबित नहीं कर सकता।
उनके शब्द बिना अलंकारिकता के स्पष्ट हैं: "एक दिन, हम बस ठोकर खाकर पैसे के बिना रह जाएंगे।" वह किसी तकनीकी पतन की बात नहीं कर रहे हैं। मॉडल काम करता है। सिस्टम सीखते हैं। उत्पाद मौजूद हैं। वह एक बहुत ही बुनियादी और अधिक घातक चीज के बारे में बात कर रहे हैं: कि लगभग 30 से 40 एआई स्टार्टअप सालाना हजारों करोड़ का नुकसान कर रहे हैं, और उन नुकसानों को सहन करने के लिए उपलब्ध पूंजी का एक ऐसा गणितीय सीमा है, जिसका इस क्षेत्र का उत्साह अनदेखा कर रहा है।
गुर्ले की कल्पना की गई छवि स्पष्ट करती है: "जितना अधिक ईंधन जलाया जाता है, उतना ही अधिक कठिनाई से विमान को उतारना पड़ता है।" कंपनियों जैसे ओपनएआई और एंथ्रोपिक ने वित्त पोषण में लाखों करोड़ जुटाए हैं। लेकिन पूंजी जुटाना व्यवसाय मॉडल बनाने से अलग है। यह, सबसे अच्छे रूप में, समय खरीदने का मामला है।
शून्य सीमांत लागत उन लोगों को नहीं बचाता जो इसे भुगतान नहीं कर सकते
यहां एक संरचनात्मक विरोधाभास है जिसे कोई भी विश्लेषण पर्याप्त स्पष्टता के साथ नहीं पहचान रहा है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कम होती सीमांत लागत की तर्क पर काम करती है। एक बार जब मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है, तो दस करोड़वां प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की लागत लगभग पहले प्रतिक्रिया की तुलना में कम होती है। तकनीक, सिद्धांत में, उस स्थिति की ओर बढ़ती है जहाँ अधिक उत्पादन करने की लागत लगभग शून्य हो जाती है। यही उसकी सबसे गहरी आर्थिक वादा है।
लेकिन वर्तमान बाजार का निदान गलती कर रहा है, सीमांत लागत को संपूर्ण प्रणाली की निर्माण लागत के साथ भ्रमित कर रहा है। किसी अग्रणी मॉडल को प्रशिक्षित करने में सौ करोड़ डॉलर का खर्च आता है। उसे अद्यतित बनाए रखने में भी उतना ही खर्च होता है। उसे क्रियान्वित करने के लिए डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाना, हजारों करोड़ का खर्चे वाला है। गुर्ले बताते हैं कि एप्पल, अमेज़न, अल्फाबेट, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट, एनवीडिया और टेस्ला जैसी सात बड़े टेक कंपनियां इस इन्फ्रास्ट्रक्चर को बनाए रखने के लिए हजारों करोड़ डाल रही हैं। यह खर्च सीमांत रूप से कम नहीं होता; यह स्थिर, विशाल और संचयी है।
परिणाम स्वाभाविक रूप से ऐसी लागत संरचना का निर्माण करता है जो बाजार की अपेक्षाओं के विपरीत है: राजस्व धीरे-धीरे बढ़ते हैं क्योंकि ग्राहकों की स्वीकृति मीडिया हाइप से धीमी होती है, जबकि इन्फ्रास्ट्रक्चर की लागत लगभग गुणात्मक रूप से बढ़ती है जिससे सभी अनुमानों को बनाए रखने की दौड़ में मदद करनी होती है। शून्य सीमांत लागत का सिद्धांत क्षेत्र के भविष्य पर लागू होता है, न कि इसके वित्तीय वर्तमान पर।
यह व्यापार मॉडल पर प्रत्यक्ष प्रभाव डालता है। एक स्टार्टअप जो अपने भाषाई मॉडल के लिए शुल्क लेता है, उसे अटूट कीमतों के दबाव का सामना करना पड़ता है क्योंकि उसके प्रतिस्पर्धी, जो समान रूप से पूंजी के विकासवादी ढंग से चलते हैं, ग्राहकों को बाजार में हिस्सेदारी हासिल करने के लिए कीमतों से नीचे बेचने के लिए तैयार हैं। कोई भी मार्जिन का निर्माण नहीं कर रहा है। वे उन उपयोगकर्ताओं को सस्ते दाम पर खरीद रहे हैं, जो निवेशकों द्वारा सब्सिडी प्राप्त करते हैं।
बुलबुला प्रौद्योगिकी के कारण नहीं फूटता, बल्कि पूंजी की धैर्य के कारण
गुर्ले एक महत्वपूर्ण समानांतर को डॉट-कॉम युग के साथ जोड़ते हैं जिसे अधिक ठंडे दिमाग से विश्लेषण करना चाहिए। सरल तुलना यह है कि तब भी बिना राजस्व वाली कंपनियां अति-उच्च मूल्यांकन पर थीं। लेकिन पतन का तंत्र भिन्न है और अधिक शिक्षाप्रद है।
2000 में, पूंजी तब सूख गई जब सार्वजनिक बाजारों ने आईपीओ के द्वार बंद कर दिए और खुदरा निवेशकों ने खाने की इच्छा खो दी। आज, प्राइवेट कैपिटल के पास बहुत अधिक गहरे भंडार होते हैं, जो कृत्रिम रूप से रनवे बढ़ाता है। लेकिन इसका अर्थ यह भी है कि जब यह समायोजन आएगा, तब यह अचानक आएगा, सामान्य तरीके से नहीं। माइकल बरी ने अत्यधिक निवेश के खतरनाक स्तरों के खिलाफ चेतावनी दी है। जेरेमी ग्रांथम, जीएमओ के, ने नियमित रूप से दस्तावेजित किया है कि तकनीकी बुलबुले वास्तव में तब फूटते हैं जब अंतर्निहित प्रौद्योगिकी उपयोगिता प्रदर्शित करने लगती है, पहले नहीं।
गुर्ले द्वारा पहचानी गई "अवांतर धाराएं" — ऐसे अभिनेता जो गति से आकर्षित होकर प्रवेश करते हैं, बिना कठोर निवेश थ्योरी के — यह बताने वाला सबसे भरोसेमंद संकेत है कि बुलबुला अपनी निर्माण अवधि पूरी कर चुका है और अपनी अंतिम अवस्था में है। जब हर एक वेंचर कैपिटल फर्म यह घोषणा करती है कि वह सिर्फ एआई की संभावनाओं की तलाश में है, और जब फिटनेस और भाषा शिक्षा ऐप के संस्थापक अपने पिच को एआई कंपनियों के रूप में फिर से पेश करते हैं, तो पूंजी वहाँ नहीं लगाई जाती जहाँ अधिक मूल्य उत्पन्न होता है, बल्कि वहाँ लगाई जाती है जहाँ अधिक कथा होती है।
गुर्ले का निवेशकों के लिए इस संदर्भ में एक साधारण संचालन की सिफारिश है: स्थापित सदस्यता व्यवसाय मॉडल के साथ सॉफ़्टवेयर कंपनियों की पहचान करें, उस मूल्यांकन सुधार की प्रतीक्षा करें जो डि-रेसेट लाएगा, और अनुशासन से खरीदें। किसी प्रकार के जोखिम भरे निजी एआई स्टार्टअप में निवेश करने का कोई इरादा न रखें, जिन्हें वह "विशाल जोखिम वाले" बताते हैं। उन निवेशों में सूचना का असममिति बहुत अधिक है और लाभप्रदता की प्राप्ति का मार्ग बहुत अनिश्चित है।
जैक डोर्सी द्वारा नेतृत्व वाली स्क्वायर की मूल कंपनी ब्लॉक ने जानबूझकर एआई का उपयोग करते हुए लगभग अपने आधे स्टाफ को निकाला। यह कोई सीमांत ऑप्टिमाइजेशन नहीं है। यह इस बात का संकेत है कि यहां तक कि वे कंपनियां जिनके पास स्थापित व्यवसाय मॉडल हैं, वे कार्यात्मक संरचना को फिर से लिख रही हैं यह मानते हुए कि मानव पूंजी आंशिक रूप से बदल सकती है। यदि लाभदायक कंपनियाँ ऐसा कर रही हैं, तो यह कल्पना करना कि वे जो अभी तक राजस्व उत्पन्न नहीं कर रही हैं उस दबाव से बच जाएँगी, यह एक निराशावाद का कार्य है।
रीसेट भेदभाव को पुनः व्यवस्थित करता है, प्रौद्योगिकी को खत्म नहीं करता
गुर्ले की चेतावनी की गलत व्याख्या यह होगी कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक भ्रांति है। यह नहीं है। औजारों ने दो या तीन वर्षों से अनुकूलन, सूचना के संक्षेपण और दोहराई जाने वाली कार्यों के स्वचालन में मापने योग्य उपयोगिता साबित की है। समस्या प्रौद्योगिकी नहीं है। समस्या वह अंतर है जो वर्तमान में प्रौद्योगिकी और भविष्य की पूंजी बाजार में निरंतरता के मूल्य के बीच मौजूद है।
जब रीसेट होता है — और वित्तीय तर्क बताते हैं कि यह होगा, न कि संभाव्यता के रूप में, बल्कि उस जलाने की गति के परिणामस्वरूप जो संचयी होती जा रही है — आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गायब नहीं होगी। दर्जनों कंपनियां गायब हो जाएँगी जो स्थायीात्मक अर्थव्यवस्था नहीं बना पाईं, जो उपयोगकर्ता वृद्धि को मार्जिनों पर प्राथमिकता देती हैं, और जिनके लिए यह मान लेना आसान हो गया है कि पूंजी हमेशा उपलब्ध रहेगी, क्योंकि कहानी इतनी बड़ी थी।
जो बचेगा वे मॉडल होंगे जहाँ ग्राहक अधिग्रहण की लागत का उचित संबंध उस ग्राहक द्वारा समय के साथ उत्पन्न मूल्य से है, जहाँ इन्फ्रास्ट्रक्चर को कार्य करने के लिए स्थायी सब्सिडी की आवश्यकता नहीं होती है, और जहाँ भिन्नता केवल सबसे बड़े मॉडल होने पर निर्भर नहीं होती, बल्कि किसी विशिष्ट समस्या को किसी अन्य विकल्प की तुलना में बेहतर तरीके से हल करने पर निर्भर होती है।
जो नेता समझते हैं कि इस क्षेत्र में मूल्य इकाई अर्थव्यवस्था पर आधारित होता है, न कि फंडिंग राउंड मूल्यांकन पर, वे तब कीमतों पर संपत्ति और प्रतिभा प्राप्त करने के लिए सही स्थिति में होंगे जब पूंजी ठंडा हो जाएगी। रीसेट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के चक्र का अंत नहीं है। यह वही समय है जब प्रौद्योगिकी कहानीकारों से निकल भागकर निर्माताओं के हाथ में जाती है।
