11 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-02-23 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI के बड़े पैमाने पर उत्पादन वाले युग में मानवीय रचनात्मक सोच का मूल्य घट रहा है, और मानव का ध्यान (Attention) एक दुर्लभ संसाधन के रूप में उभर रहा है
  • नया प्रोडक्ट बनाना आसान हो गया है, लेकिन ध्यान हासिल करना बेहद कठिन माहौल में बदलाव हो चुका है
  • मौजूदा चैनलों (search, social, newsletter, community) का असर कमज़ोर पड़ रहा है, इसलिए सिर्फ मार्केटिंग के दम पर लोगों तक पहुँचना मुश्किल है
  • सफल क्रिएटर्स में ज़्यादातर वे हैं जिनके पास पहले से reach या capital मौजूद है
  • अब जबकि क्रिएशन की बाधाएँ कम हो गई हैं, पैसा ही एकमात्र moat बनकर रह गया है

मानवीय सोच का घटता मूल्य और attention की कमी

  • इंसानी सोच का मूल्य घट रहा है, जबकि इसके उलट मानवीय attention का मूल्य बढ़ रहा है
    • देखने वाले लोगों की संख्या सीमित है, लेकिन ध्यान पाना चाहने वाला content अनंत रूप से बढ़ रहा है
  • पहले क्रिएशन खुद एक दुर्लभ संसाधन था, लेकिन अब attention फ़िल्टर की भूमिका निभा रहा है
  • ज़्यादातर क्रिएटर्स इस बदलाव में कमज़ोर स्थिति में हैं

AI युग में क्रिएशन की अति

  • हर दिन हज़ारों लोग नए tools, SaaS, newsletter, apps लॉन्च करते हैं, लेकिन उनमें से ज़्यादातर को ध्यान नहीं मिलता
    • AI इंसानों की तुलना में कहीं तेज़ गति से बड़ी संख्या में प्रोडक्ट बना रहा है
  • एक टिप्पणी में कहा गया कि “AI tools की ताकत यह है कि वे किसी को भी बनाने लायक बना देते हैं, लेकिन उनकी कमजोरी भी यही है”
  • एक और राय में कहा गया कि “effort गायब हो गया है, और वही पहले फ़िल्टर हुआ करता था”

बाज़ार संतृप्ति और मार्केटिंग की सीमा

  • और ज़्यादा मार्केटिंग करो” जैसी सलाह व्यवहार में काम नहीं करती
    • search, social, newsletter, community जैसे सभी चैनलों की efficiency बिगड़ रही है
    • Hacker News के “क्या Show HN मर चुका है?” थ्रेड में भी exposure के मौकों में कमी पर चर्चा हुई
  • attention की प्रतिस्पर्धा घातीय रूप से ज़्यादा तीखी हो गई है, इसलिए पुराने मार्केटिंग तरीके काम नहीं करते

reach और capital का केंद्रीकरण

  • मौजूदा प्रोडक्ट या पूँजी रखने वाले क्रिएटर्स फ़ायदे की स्थिति में हैं
    • जब क्रिएशन कठिन था, तब तकनीकी क्षमता और कौशल अलग पहचान बनाते थे,
      लेकिन अब reach सबसे अहम है, और इसे सिर्फ पैसे या समय से ही हासिल किया जा सकता है
  • reach एक सीमा पार करने पर खुद-ब-खुद बढ़ता जाता है, लेकिन उसके नीचे वही प्रयास भी बेकार हो जाता है
    • समान गुणवत्ता और आइडिया होने पर भी अगर exposure line पार नहीं होती, तो नतीजा ‘0’ है

नए entrants की मुश्किलें और ‘पैसे की moat’

  • अब reach या capital के बिना नए क्रिएटर्स के लिए बाज़ार में प्रवेश लगभग बंद हो सकता है
  • “हो सकता है कि हम पहले ही उस threshold को पार कर चुके हों”
    • इस वास्तविकता को नज़रअंदाज़ करने पर स्थायी विफलता हो सकती है
  • मैंने हाल ही में Kith नाम का एक paid invite-only social network लॉन्च किया है
    • इसकी विशेषताएँ हैं: सिर्फ real-name verified इंसान ही शामिल हों, कोई algorithm, ads, bots, AI नहीं
    • सिर्फ 14 सदस्य थे, लेकिन ‘असली लोगों का ध्यान’ अपने आप में मायने रखता था

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-02-23
Hacker News की राय
  • मुझे लगा कि और लोगों को Nassim Taleb की 〈Incerto〉 series पढ़नी चाहिए
    Taleb ने AI से आने वाली समस्याओं पर 10 साल पहले ही बात की थी
    उनकी सबसे अच्छी सलाहों में से एक थी: “ऐसा काम अपनाओ जिसे scale नहीं किया जा सके
    अगर आप welder या tailor जैसे non-scalable काम करते हैं, तो प्रतिस्पर्धा का दायरा छोटा रहता है और जगह बदलने पर भी मांग मिल सकती है
    इसके उलट, अगर आप scalable product बनाते हैं, तो आपको हमेशा पूंजी और प्रतिभा से भरपूर प्रतिद्वंद्वियों से लड़ना पड़ता है
    इंटरनेट का जन्म एक पीढ़ी में एक बार मिलने वाला अवसर था, और उस तरह की scalability का दौर फिर नहीं आएगा

    • यह सलाह तर्कसंगत लगती है, लेकिन समस्या यह है कि क्या scale होगा, इसका अनुमान नहीं लगाया जा सकता
      automation बढ़ने के साथ नई नौकरियां, काम के घंटे कम होना, और बेरोजगारी—ये सब एक साथ होंगे
      ज्यादातर क्षेत्रों में लोगों का influx मांग बढ़ाने के बजाय oversupply पैदा करता है
    • पहले मुझे लगता था कि laundry business सबसे stable धंधों में से एक है, लेकिन work from home की वजह से dress code खत्म हो गया और वह बंद हो गया
      कंप्यूटर ने कपड़े नहीं धोए, लेकिन उसने कपड़े धोने की जरूरत ही खत्म कर दी
    • tailor भी असल में Industrial Revolution का एक core industry था
      वह बस एक ऐसा पेशा है जो automation के बाद के ‘post-scaling’ चरण में है
      musician को भी कभी automation का अंतिम छोर माना जाता था, लेकिन generative AI अब उसे फिर से threaten कर रहा है
      welding भी कभी न कभी automate हो सकती है
    • “non-scalable work” में भी horizontal scaling संभव है
      अगर tailor बहुत ज्यादा हो जाएं, तो बिना प्रतिस्पर्धा वाले इलाके खत्म हो सकते हैं
    • अगर आप niche market के लिए product बनाते हैं, तो इसका मतलब यह भी हो सकता है कि बड़ी कंपनियां उसमें दिलचस्पी नहीं लेंगी
  • पहले creation मुश्किल था, इसलिए technical skill ही differentiation थी
    अब entry barrier लगभग 0 है, इसलिए reach महत्वपूर्ण हो गई है, और उसके लिए पैसा या समय चाहिए
    कंप्यूटर के आविष्कार के बाद creation लगातार आसान हुआ है, लेकिन सफल होना अब भी कठिन है—यह नहीं बदला
    ज्यादातर founders जिस मुश्किल से जूझते हैं, वह यही है — शुरुआत आसान है, लेकिन टिके रहना सच में मुश्किल है

    • लगता है लेखक अब जाकर business की असल प्रकृति समझ रहा है
      0→1, 1→10 कठिन हैं, लेकिन rewarding हैं, और इंटरनेट ने उन्हें थोड़ा आसान बनाया
      लेकिन 10→1K, 1K→1M बिल्कुल अलग खेल है
      मैंने भी 20 साल पहले startup के सपने से programming सीखी थी, लेकिन अब एक employee के रूप में हकीकत और सपने के फर्क को स्वीकार कर रहा हूँ
    • बहुत से Twitch streamer और YouTuber नतीजा चाहते हैं, लेकिन यह मानना नहीं चाहते कि सफलता की कोई guarantee नहीं होती
      startup की असलियत यह है कि “कड़ी मेहनत के बावजूद सफलता की गारंटी न होने वाले जोखिम” को स्वीकार करना पड़ता है
    • entry barrier कम नहीं हुआ, बस MVP तक पहुंचने का समय कम हुआ है
      अब भी expertise और strategy चाहिए, और उलटे मानक और ऊंचे हो गए हैं
    • AI को सिर्फ एक tool मानकर खारिज करना खतरनाक है
      उसके प्रभाव और गति को देखते हुए, यह बताने के लिए ठोस तर्क चाहिए कि उसे क्यों नज़रअंदाज़ किया जा सकता है
    • creation आसान होना software sector तक सीमित है
      बाकी industries में अब भी यह मुश्किल है, और software एक तरह का bubble है
  • यह AI boom web 1.0, VC और crypto boom का बढ़ा-चढ़ा हुआ version लगता है
    बहुत से लोग कुछ बनाना चाहते हैं, लेकिन ज्यादातर products असल में कोई समस्या हल नहीं करते
    असली moat पैसा नहीं, बल्कि ऐसा अच्छा idea है जो उन समस्याओं को अच्छी तरह हल करे जिन्हें बाकी लोग हल नहीं कर पाए

    • मैंने film industry के digital revolution का दौर देखा है
      tools बहुत थे, लेकिन आखिर तक टिके रहने वाले लोग बहुत कम थे
      tool, tool ही होता है, अंत में इंसान की निरंतरता मायने रखती है
    • बेशक बेकार products भी बहुत हैं, लेकिन AI products में कुछ ऐसे भी हैं जो सचमुच असली समस्याएं हल करते हैं
      बस यह boom पहले से कहीं ज्यादा overheated है
    • अभी की अति-उत्साह वाली स्थिति पिछली booms जैसी ही है
      overvaluation, खोखले experts, और आखिर में basics की ओर वापसी
      5~10 साल बाद यह एक mature रूप में स्थापित हो जाएगा
    • जब मैं “AI productivity boom” वाले charts देखता हूँ, तो पूछना चाहता हूँ कि असल में AI से बने apps को कितने लोग इस्तेमाल या pay कर रहे हैं
    • असली बात यह है कि क्या वह समस्या को अच्छी तरह हल करता है
      AI से जल्दबाज़ी में बने products bugs और असुविधा से भरे होंगे
      ऐसे माहौल में काबिल developer के पास उलटे और ज्यादा चमकने का मौका होगा
  • Socrates की 『Republic』 की तरह, पहले ‘कौशल’ उद्देश्य था और पैसा सहायक चीज़
    अब पैसा ही उद्देश्य बन गया है और कला का मूल स्वभाव नष्ट हो रहा है
    बड़ी कंपनियां data के आधार पर profit maximize करती हैं और creation की artistic quality को हटा देती हैं
    ऐसे सिस्टम में independent creator सिर्फ कमजोर नहीं, बल्कि बाहर कर दिया गया अस्तित्व बन जाता है

    • लगता है हम value और profit के बीच का फर्क भूल गए हैं
      पैसे ने बाजार को बड़ा किया, लेकिन हर चीज़ के financialization की कीमत आत्मा खोना थी
  • मैं अब भी मानता हूँ कि creativity एक valid moat है
    कोई भी restaurant खोल सकता है, लेकिन अच्छा restaurant बनाना creativity है

    • पैसा शायद वह एकमात्र moat है जो सब पर भारी पड़ सकता है, लेकिन creativity वह आखिरी asset है जो credit ढहने पर भी बचती है
    • अगर अच्छे कर्मचारी और management हों, तो creativity न भी हो तो चल सकता है
      मेरी नज़र में consistency और quality control ज्यादा महत्वपूर्ण हैं
    • मैंने भी 2025 में solo developer के रूप में startup शुरू किया, और महसूस कर रहा हूँ कि सिर्फ creativity से survive करना मुश्किल है
      ऐसी दुनिया में जहाँ AI बहुत तेजी से copy कर सकता है, छोटे software business का survival लगातार कठिन होता जा रहा है
    • creativity आखिरकार असल differentiation factor के रूप में बचेगी
      लेकिन इसके लिए पैसा या fame के पीछे न भागने वाला रवैया चाहिए
      उसकी कीमत समझने तक दर्द से गुजरना पड़ेगा
    • creativity भी आखिरकार labor का एक रूप है, और उसका भुगतान भी बस एक बार ही लिया जा सकता है
  • OpenClaw का मामला दिखाता है कि पूंजी से ज्यादा brand, trust, या vision moat बन सकते हैं
    अगर कोई बड़ी कंपनी इसे copy कर सकती, तो वह creator को लाने की जरूरत ही नहीं समझती

    • वह 100% brand power थी
      OpenAI ने बस उसकी लोकप्रियता खरीद ली
      लेकिन बड़ी कंपनियां कभी भी अपना version बनाकर price competition के ज़रिए दबाव बना सकती हैं
    • मुझे लगता है OpenClaw की सफलता किस्मत का नतीजा ज्यादा थी
      “उम्मीद है luck साथ दे” कोई business strategy नहीं हो सकती
    • आखिरकार यह marketing effect ही था
      OpenAI के पास पैसा बहुत है, इसलिए ऐसी acquisition उस पर बोझ नहीं है
    • शायद OpenAI के पास पहले से ही लोगों की भरमार हो, इसलिए सीधे copy करने की फुर्सत ही न रही हो
  • यह पोस्ट कुछ ऐसी शिकायत जैसी लगती है: “मेरा SaaS नहीं चला, तो दूसरों का भी नहीं चलेगा”
    पहले समस्या को ठीक से समझना और trust बनाने की प्रक्रिया ज़रूरी है
    मैंने भी बिना पैसे और नाम के लगातार blog चलाया, फिर ebook, utility app और SaaS तक फैलाया
    और 6 साल में जीवनयापन लायक आय हासिल की
    3 हफ्ते में हार मान लेना बस अवास्तविक expectations का मामला था

  • मुश्किल काम हमेशा से मुश्किल रहे हैं
    90s में static HTML page बनाना भी मुश्किल था, आज बस मुश्किल चीज़ें बदल गई हैं
    आसान काम के लिए कोई पैसा नहीं देता

    • मैंने भी 90s में HTML page बनाए थे, लेकिन असली मुश्किल यह थी कि ऐसा page बनाना जिसे लोग देखना चाहें
    • लगता है जीवन में एक सार्वभौमिक नियम है कि जितना डालो, उतना पाओ
      इसलिए शायद सबसे मुश्किल काम ढूँढ़कर उसमें डूब जाना ही जवाब है
    • LLM कंपनियों की marketing का संदेश है: “हम मुश्किल काम आपकी जगह कर देते हैं
      हकीकत अलग हो सकती है, लेकिन फिलहाल उनकी selling strategy यही है
  • coding agents साधारण कामों में उपयोगी हैं, लेकिन complexity बढ़ते ही bug पर bug पैदा करते हैं
    उनका abstraction level कम है, और testing से भी सब कुछ पूरी तरह हल नहीं होता
    industry तेजी से बदल रही है, लेकिन पैसा ही एकमात्र moat नहीं है

    • सिर्फ complexity ही नहीं, बल्कि creative thinking मांगने वाले क्षेत्रों में भी उनकी सीमा साफ दिखती है
      मौजूदा AI अब भी ‘junior level’ पर है
  • इस तरह का निराशावादी लहजा थकाने वाला है
    AI दुनिया की हर समस्या हल नहीं करेगा
    बल्कि वह नई समस्याएं भी पैदा करेगा
    आखिरकार जो खुद को ढाल लेता है वही बचता है — यह सिद्धांत अब भी सही है