पूंजी जोखिम निवेशक फिर से रिडले की ओर लौट रहे हैं क्योंकि AI ने ठीक वही किया जो उन्होंने भविष्यवाणी की थी
सिलिकॉन वैली के सबसे सक्रिय जोखिम पूंजी कोषों में एक किताब फिर से प्रचलन में आ गई है। यह 2010 में लिखी गई किताब है। यह कोई कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मार्गदर्शिका नहीं है, न ही भाषा मॉडलों पर कोई अध्ययन है, और न ही इसमें GPUs या ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर कोई अध्याय है। यह एक ब्रिटिश जीवविज्ञानी द्वारा लिखा गया आर्थिक इतिहास का ग्रंथ है, जिसने पाषाण युग तक के आंकड़ों के साथ यह तर्क दिया कि मानव समृद्धि सीधे तौर पर विशेषज्ञ लोगों के बीच विचारों के आदान-प्रदान का परिणाम है। जब विचार बड़े पैमाने पर मिलते हैं, तो परिणाम रैखिक नहीं होता। संसाधनों या सीमाओं के बारे में कोई भी रैखिक प्रक्षेपण इतिहास में टिक नहीं पाया, क्योंकि तकनीक ने हमेशा एक ऐसा विकल्प खोज लिया जिसे मॉडलों ने आकलन में शामिल नहीं किया था।
वह किताब है द रेशनल ऑप्टिमिस्ट — मैट रिडले द्वारा। और यह तथ्य कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बुनियादी ढांचे में केंद्रित स्थिति रखने वाले निवेशक अब इसे फिर से पढ़ रहे हैं, महज एक ग्रंथसूची संबंधी किस्सा नहीं है। यह एक संकेत है कि वे उस बुनियादी थीसिस को कैसे तैयार कर रहे हैं जो उच्च अनिश्चितता की स्थितियों में पूंजी को उचित ठहराती है।
Reddit के सह-संस्थापक और Seven Seven Six फंड के प्रबंधक एलेक्सिस ओहानियन ने हाल ही में प्रकाशित किया कि वे इसे दोगुनी गति पर ऑडियोबुक के रूप में सुन रहे थे और यह धारणा नहीं छोड़ पा रहे थे कि मानवता एक महत्वपूर्ण मोड़ के करीब है। इस प्रकाशन ने अन्य निवेशकों की सहमति प्राप्त की। जो व्यक्तिगत पठन पर एक टिप्पणी के रूप में शुरू हुआ, वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वर्तमान चक्र में पूंजी आवंटन के निर्णयों को व्यवस्थित करने वाले बौद्धिक ढांचे पर एक व्यापक बातचीत में बदल गया।
रिडले का तर्क निवेश की एक वास्तुकला के रूप में
रिडले की केंद्रीय थीसिस जटिल नहीं है, लेकिन जब इसे वर्तमान पर लागू किया जाता है तो इसके दूरगामी परिणाम होते हैं। उनका तर्क यह है कि समृद्धि न तो अधिक मेहनत से उत्पन्न होती है, न प्राकृतिक संसाधनों से, और न ही केंद्रीय नियोजन से। यह आदान-प्रदान से उत्पन्न होती है: जब किसी एक विशेष क्षेत्र में विशेषज्ञ व्यक्ति किसी अन्य क्षेत्र में विशेषज्ञ व्यक्ति के साथ आदान-प्रदान करता है, तो दोनों उससे बेहतर स्थिति में होते हैं यदि उन्होंने अकेले सब कुछ उत्पन्न करने की कोशिश की होती। जब यह तंत्र पर्याप्त पैमाने पर काम करता है, तो विचार ऐसे तरीकों से मिलते हैं जिनका कोई भी पक्ष अनुमान नहीं लगा सकता था, और परिणाम उत्पादकता का एक ऐसा वक्र होता है जो पतन या ठहराव के किसी भी पूर्वानुमान को व्यवस्थित रूप से नकारता है।
रिडले इसे सदियों तक फैले आंकड़ों के साथ प्रमाणित करते हैं। कृत्रिम प्रकाश के एक घंटे की कीमत 1800 में छह घंटे के काम से गिरकर वर्तमान में एक सेकंड के अंश तक आ गई। उसी वर्ष से वैश्विक वास्तविक आय नौ गुना बढ़ी जबकि जनसंख्या केवल छह गुना बढ़ी। माल्थस की हर वह भविष्यवाणी कि जनसंख्या वृद्धि उत्पादन क्षमता से आगे निकल जाएगी, एक ऐसे नवाचार द्वारा अमान्य कर दी गई जिसे मॉडलों ने शामिल नहीं किया था क्योंकि मॉडल बनते समय वह नवाचार अस्तित्व में ही नहीं था।
जो निवेशक उस इतिहास में पढ़ रहे हैं वह एक परिचित पैटर्न है। बड़े भाषा मॉडल परिपक्व क्षेत्रों में उत्पादकता का एक और बिंदु नहीं जोड़ रहे हैं। वे उस तंत्र के प्रवर्धक के रूप में काम कर रहे हैं जिसे रिडले ने वर्णित किया: वे प्रत्येक ज्ञान कर्मी को वास्तविक समय में, बिना संस्थागत मध्यस्थों के, वैश्विक अनुभव के संश्लेषण तक पहुंच देते हैं। यदि विचारों के नेटवर्क का आकार और घनत्व नवाचार की गति निर्धारित करता है, तो एक ऐसी तकनीक जो उस नेटवर्क को बड़े पैमाने पर विस्तारित करती है, उसे लगभग सभी क्षेत्रों में एक साथ कोष-पैमाने पर रिटर्न उत्पन्न करना चाहिए। यही संरचनात्मक दांव है। यह स्वभाव का आशावाद नहीं है। यह ऐतिहासिक पठन है जिसके पोर्टफोलियो के लिए निहितार्थ हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों में वैश्विक जोखिम पूंजी निवेश 2024 में 131 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया, NVCA PitchBook Venture Monitor के अनुसार, जो वैश्विक स्तर पर तैनात सभी जोखिम पूंजी डॉलर का लगभग 38% था। आशावादी निवेशक जो तुलनात्मक बिंदु उपयोग करते हैं वह वर्ष 2000 का डॉटकॉम बबल है: उस अवसर पर भी पूंजी की सांद्रता थी, लेकिन अंतर्निहित बुनियादी ढांचा — ब्रॉडबैंड पैठ से लेकर मोबाइल हार्डवेयर तक — निवेश थीसिस तक पहुंचने में लगभग एक दशक लग गया। जो अंतर वे अब तर्क देते हैं वह यह है कि बुनियादी ढांचे का अंतर वर्षों में नहीं, महीनों में बंद हो रहा है। GPU क्लस्टर, प्रोग्रामिंग इंटरफेस के माध्यम से पहुंच, और एज पर तैनाती ऐसी गति से बढ़ रहे हैं जिसका पिछले चक्रों में कोई प्रत्यक्ष उदाहरण नहीं है।
श्रम विस्थापन विशेषज्ञता लाभांश के रूप में
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में वर्तमान आशावाद के खिलाफ सबसे बार-बार उठाए जाने वाले तर्कों में से एक रोजगार विस्थापन है। McKinsey जैसे अनुमान, जो यह प्रक्षेपित करते हैं कि जनरेटिव AI 2030 तक 30% काम के घंटों को स्वचालित कर सकता है, बड़े पैमाने पर विनाश के प्रभाव की चेतावनी के रूप में प्रचलित हैं। रिडले को पढ़ने वाले निवेशक उसी आंकड़े से एक अलग निष्कर्ष पर पहुंचते हैं।
विशेषज्ञता पर रिडले का ढांचा कहता है कि नए उपकरण काम को समाप्त नहीं करते। वे इसे उच्च-मूल्य वाले कार्यों की ओर पुनर्आवंटित करते हैं जबकि पिछली बाधाओं की लागत को ध्वस्त करते हैं। यह पैटर्न कृषि यंत्रीकरण के साथ, स्प्रेडशीट के साथ, और खोज इंजनों के साथ दोहराया गया। हर मामले में, प्रारंभिक अलार्म उन नौकरियों के बारे में था जो गायब हो रही थीं। इतिहास ने दर्ज किया कि जो हुआ वह उन गतिविधियों की ओर पुनर्कॉन्फ़िगरेशन था जिन्हें पिछला सिस्टम संबोधित नहीं कर सकता था क्योंकि समन्वय की लागत बहुत अधिक थी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर लागू करने पर, तर्क यह है कि वर्तमान घंटों के 30% को स्वचालित करना 30% रोजगार को नष्ट नहीं करता। यह मानवीय क्षमता को उन कार्यों के लिए मुक्त करता है जो अब तक अप्राप्य थे क्योंकि उनके लिए बहुत अधिक तैयारी, संश्लेषण या समन्वय के समय की आवश्यकता थी। एक विश्लेषक जो पहले अपने आधे सप्ताह को जानकारी एकत्र करने में लगाता था, वही सप्ताह अब व्याख्या और निर्णय में लगा सकता है। एक डॉक्टर जो नैदानिक साहित्य की समीक्षा में घंटों बिताता था, वह समय अब रोगी के साथ बातचीत में समर्पित कर सकता है। तर्क यह नहीं है कि परिवर्तन पीड़ारहित है, बल्कि यह है कि ऐतिहासिक पैटर्न दिखाता है कि नए उपकरणों द्वारा सक्षम विशेषज्ञता उससे अधिक मूल्य उत्पन्न करती है जितना वह विस्थापित करती है — आय, कल्याण, और परिणामी मानवीय गतिविधियों की जटिलता के संदर्भ में मापा जाए।
जो वह तर्क हल नहीं करता — और यहां विश्लेषण ईमानदार होना चाहिए — वह समायोजन का अस्थायी वितरण है। इतिहास दशकों के क्षितिज पर आशावादियों को सही साबित करता है। विस्थापित श्रमिक वर्षों के क्षितिज पर काम करते हैं। वह तनाव रिडले को पढ़ने से दूर नहीं होता, और जो निवेशक कोष पैमाने पर उनके ढांचे को लागू करते हैं वे सामाजिक पैमाने पर इसे हल करने के लिए जरूरी रूप से सुसज्जित नहीं हैं।
वह शर्त जो आशावाद को पूरा होने के लिए चाहिए
रिडले बिना शर्त के आशावादी नहीं हैं। उनकी किताब में एक केंद्रीय प्रतिउदाहरण है जिसे वर्तमान चक्र के निवेशक उनकी मुख्य थीसिस जितनी ही बार उद्धृत कर रहे हैं: मिंग वंश। पंद्रहवीं सदी में चीन के पास नेविगेशन, धातुकर्म और कृषि उत्पादन में तकनीकी लाभ था। उस समय उसके पास दुनिया का सबसे बड़ा विचार-नेटवर्क था। और फिर उसने समुद्री व्यापार को प्रतिबंधित करके, बाहरी आदान-प्रदान के लिए सीमाओं को बंद करके और ज्ञान उत्पादन पर केंद्रीय नियंत्रण को मजबूत करके जानबूझकर उस लाभ को नष्ट कर दिया। परिणाम यह हुआ कि यूरोप, जिसके पास छोटे लेकिन अधिक खुले आदान-प्रदान नेटवर्क थे, ने विकास की अगली शताब्दी को हासिल कर लिया।
इस सादृश्य को समकालीन बनाने के लिए ज्यादा प्रयास की जरूरत नहीं है। यूरोपीय संघ और संयुक्त राज्य अमेरिका के बीच कृत्रिम बुद्धिमत्ता का नियामक विखंडन, AI तकनीक खरीद के राष्ट्रीय जनादेश, बंद मॉडल पारिस्थितिकी तंत्र जो मालिकाना साइलो के रूप में काम करते हैं — ये सभी ऐसे तंत्र हैं जो विचार-नेटवर्क के प्रभावी आकार को ठीक उस समय कम करते हैं जब उसे विस्तारित होना चाहिए था।
रिडले के ढांचे का उपयोग करने वाले निवेशकों के लिए, यह सबसे गंभीर प्रणालीगत जोखिम है — न मूल्यांकन का बुलबुला, न मॉडलों के बीच प्रतिस्पर्धा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता रिटर्न पर मूल दांव इस बात पर निर्भर करता है कि आदान-प्रदान पर्याप्त रूप से खुला रहे। यदि नियमन बाजारों को विखंडित करता है या यदि प्रभुत्वशाली मॉडल प्रतिबंधित पहुंच के बंद बुनियादी ढांचे में बदल जाते हैं, तो वह तंत्र जो आशावाद को उचित ठहराता है, बिगड़ जाता है। आर्थिक चक्र के कारणों से नहीं, बल्कि नेटवर्क घनत्व के संरचनात्मक संकुचन के कारण, जिसे रिडले ने निर्धारक चर के रूप में पहचाना।
वह सीमा — वह बिंदु जहां नियामक नीति विचार-आदान-प्रदान की वास्तुकला पर उसी तरह काम करना शुरू करती है जैसे मिंग दरबार ने अपने व्यापार नेटवर्क पर किया था — वहीं आशावादी थीसिस का सबसे गंभीर टूटन बिंदु है। और यह भी वह सीमा है जिसके बारे में अभी यह जानने के लिए पर्याप्त साक्ष्य नहीं है कि यह कैसे हल होगी।
तर्कसंगत आशावाद संस्थापकों के लिए क्या नहीं कर सकता
जो संस्थापक इस क्षण को उन्हीं निवेशकों के माध्यम से पढ़ रहे हैं जो रिडले की सिफारिश कर रहे हैं, उनके लिए एक रणनीतिक रूप से उपयोगी डेटा है और एक जो गुमराह कर सकता है।
उपयोगी यह है कि इस पठन के साथ संरेखित निवेशक ऐसी कंपनियों की तलाश कर रहे हैं जो उन क्षेत्रों के बीच विचारों के संयोजन को तेज करती हैं जो अब तक साइलो में काम करते थे। वे ऐसे उत्पाद नहीं खोज रहे जो किसी एकल कार्य को अधिक दक्षता के साथ स्वचालित करते हैं। वे ऐसी कंपनियों की तलाश कर रहे हैं जो नेटवर्क-सघनता नोड के रूप में कार्य करती हैं: जीव विज्ञान और कंप्यूटिंग, लॉजिस्टिक्स और भाषा मॉडल, वित्तीय विश्लेषण और स्वायत्त एजेंट। जो बाजार-आकार प्रश्न ये निवेशक लागू करते हैं वह यह नहीं है कि एक निर्धारित उत्पाद क्या हासिल कर सकता है, बल्कि यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़ी सकल घरेलू उत्पाद वृद्धि की संभावित क्षमता का कितना हिस्सा एक कोष क्षितिज के भीतर साकार हो सकता है। Goldman Sachs ने 2023 में अनुमान लगाया था कि जनरेटिव AI वैश्विक GDP को 13 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ा सकती है। जो निवेशक रिडले के ऐतिहासिक चाप को प्रेरक पाते हैं, वे अंतर्निहित रूप से यह जवाब दे रहे हैं कि वह संख्या, या उसके आसपास कुछ, प्राप्त करने योग्य है।
जो डेटा गुमराह कर सकता है वह बौद्धिक ढांचे और परिचालन निष्पादन के बीच भ्रम है। रिडले यह प्रमाणित करते हैं कि समृद्धि का तंत्र लंबे ऐतिहासिक क्षितिजों में वास्तविक और मजबूत है। यह यह नहीं बताता कि कौन सी विशिष्ट कंपनियां मूल्य हासिल करती हैं, किस समयसीमा में, किस मार्जिन संरचना के तहत, या क्या AI का वर्तमान बुनियादी ढांचा वर्तमान मूल्यांकन को बनाए रखने के लिए आवश्यक इकाई अर्थशास्त्र रखता है। आशावादी कथा अल्पकालिक पूंजी विनाश के चक्रों के साथ संगत है। रिडले द्वारा उद्धृत बड़ी तकनीकी लहरें उन निवेशकों के लिए रैखिक नहीं थीं जो वास्तविक समय में उनके भीतर थे।
जो पैटर्न इंगित करता है वह यह है कि जिन कंपनियों ने आदान-प्रदान का बुनियादी ढांचा बनाया — न कि जिन्होंने उस बुनियादी ढांचे पर सामग्री बनाई — उन्होंने प्रत्येक पिछले चक्र में अधिकांश मूल्य हासिल किया। यदि वह सादृश्य बरकरार रहता है, तो मौलिक मॉडलों और एजेंट प्लेटफार्मों में पूंजी की सांद्रता का नेटवर्क-भेदभाव के बिना ऊर्ध्वाधर अनुप्रयोगों में दांव की तुलना में अधिक संरचनात्मक सुसंगति है।
जो विस्थापन यह क्षण प्रकट करता है वह एक क्षेत्र का दूसरे को प्रतिस्थापित करने का नहीं है। यह एक विचार-संयोजन तंत्र का ऐसी गति से काम करने का है जिसे कोई भी मौजूदा संस्थागत संरचना अवशोषित करने के लिए डिजाइन नहीं की गई थी — और निवेशक आर्थिक इतिहास की एक किताब का उपयोग यह तर्क देने के लिए कर रहे हैं कि इससे समृद्धि क्यों उत्पन्न होनी चाहिए — एक खुलेपन की शर्त के साथ जिसकी गारंटी कोई भी कोष अकेले नहीं दे सकता।
