क्या भविष्य में AI अनेक उद्योगों के लिए संपत्ति बनाएगा, या शुद्ध घाटा साबित होगा?
(joincolossus.com)- ऐसे मामले मौजूद हैं जहाँ क्रांतिकारी तकनीक नई कॉर्पोरेट संपत्ति बनाती है, और ऐसे भी जहाँ वह सामाजिक बदलाव में योगदान देती है लेकिन निवेशकों को बहुत कम लाभ मिलता है
- यह सवाल उठता है कि generative AI इनमें से किस श्रेणी में आता है, और फिलहाल यह मौजूदा ICT नवाचार की निरंतरता के रूप में बड़ी कंपनियों के केंद्रित अल्पाधिकार ढाँचे की ओर बढ़ता दिख रहा है
- अतीत के microprocessor और container shipping के उदाहरणों की तुलना करते हुए, यह संभावना जताई गई है कि AI का बड़ा लाभ भी उत्पादकों की बजाय उपभोक्ताओं और कुछ बड़ी कंपनियों में केंद्रित हो सकता है
- AI में निवेश कर रिटर्न कमाने के एक तरीके के रूप में infrastructure कंपनियाँ या AI के उपयोग से लागत घटाने और उत्पादकता बढ़ाने पर ज़ोर देने वाले सेक्टर अधिक आशाजनक हो सकते हैं
- अधिकांश नए AI स्टार्टअप्स के निवेशकों के लिए उम्मीद जितना बड़ा अवसर नहीं हो सकता, और अंततः उपभोक्ता तथा कुशल मौजूदा कंपनियाँ सबसे बड़े लाभार्थी बन सकती हैं
क्रांतिकारी तकनीक और संपत्ति का जन्म
- रेल, बिजली, internal combustion engine, microprocessor जैसी क्रांतिकारी तकनीकों ने नए औद्योगिक युग बनाए और निवेशकों व उद्यमियों को अपार संपत्ति और प्रभाव दिया
- इसके विपरीत, container shipping जैसी तकनीकों ने सामाजिक स्तर पर बड़ा बदलाव तो किया, लेकिन कॉर्पोरेट वैल्यू बढ़ाने का प्रभाव सीमित रहा
तकनीकी नवाचार का निवेश मूल्य और 'लाभ किसे मिलता है' का सवाल
- नई तकनीक में निवेश करते समय कितनी वैल्यू क्रिएशन होगी, और उस लाभ पर किसका कब्ज़ा होगा, यही निर्णायक सवाल है
- ICT नवाचार ने नए उद्यमों और निवेशकों को संपत्ति दी, जबकि container shipping में वैल्यू बिखर गई, इसलिए कई निवेशकों को लाभ नहीं मिला
- AI, खासकर generative AI, इनमें किस श्रेणी में आएगा, यह अभी अनिश्चित है
microprocessor और container shipping के उदाहरणों की तुलना
- microprocessor नवाचार को शुरुआत में समझना कठिन था, लेकिन प्रयोग और market entry के साथ नवाचार का एक सकारात्मक चक्र बना
- 1970 के दशक के अंत में PC बाजार की क्रमिक वृद्धि और entry barriers का बनना, निवेश को तेज़ करता गया और ecosystem के विस्तार को आगे बढ़ाया
- IBM, HP, DEC जैसी बड़ी स्थापित कंपनियाँ PC अपनाने में हिचकिचाईं, जबकि बाद में आने वाले खिलाड़ी नवाचार के केंद्र में आ गए
- ICT bubble → bubble crash → stable growth की धारा में निवेशकों और उद्यमियों की भूमिका और turning point की व्याख्या की गई है
AI और container shipping की तुलना
- container shipping ने भी विशाल सामाजिक और आर्थिक बदलाव पैदा किए, लेकिन कम entry barriers और तेज़ प्रतिस्पर्धा के कारण अधिकांश निवेशकों को बड़ा रिटर्न नहीं मिला
- नवाचार को आगे बढ़ाने वाले SeaLand के संस्थापक McLean और कुछ निवेशकों ने ही वास्तविक संपत्ति अर्जित की
- बड़ी shipping कंपनियाँ, infrastructure निवेशक, और इस लाभ का उपयोग करने वाली कंपनियाँ (जैसे IKEA, Walmart) सबसे बड़े लाभार्थी बने
- बढ़ती प्रतिस्पर्धा, मांग की तुलना में अधिक निवेश, और infrastructure लागत में वृद्धि ने निवेश रिटर्न को सीमित करने वाली संरचना बनाई
AI का नवाचार चक्र और निवेश माहौल
- अर्थशास्त्री Carlota Perez के सिद्धांत के अनुसार तकनीकी नवाचार eruption, frenzy, synergy, maturity के चार चरणों से गुजरता है
- frenzy और synergy के दौर में निवेशकों के लिए रिटर्न के अवसर अधिक केंद्रित होते हैं
- AI में पहले से ही बड़ी ICT कंपनियों द्वारा अल्पाधिकार और एकीकरण आगे बढ़ रहा है
- बड़े model कंपनियाँ, infrastructure/chip/data कंपनियाँ वैल्यू चेन में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही हैं
- नई application startups लगातार उभर रही हैं, लेकिन उनके बड़े model कंपनियों में समा जाने या प्रतिस्पर्धा में पीछे छूटने की संभावना अधिक है
AI उद्योग में निवेश के अवसर और जोखिम
- model कंपनियों में निवेश के अवसर पहले ही सीमित हैं, और domain-specific models भी consolidation और acquisition के बाद कुछ ही कंपनियों को आगे ला पाएँगे
- infrastructure कंपनियों (जैसे NVIDIA) में निवेश में भी पहले से ऊँची अपेक्षाएँ शामिल हैं, इसलिए अतिरिक्त रिटर्न की गुंजाइश सीमित है
- वे सेक्टर जो AI का उपयोग करके लागत घटाने और उत्पादकता बढ़ाने की रणनीति अपनाते हैं—जैसे professional services, healthcare, education, finance—सबसे बड़े लाभार्थी हो सकते हैं
- नए उद्यमों/स्टार्टअप्स के लिए तीव्र प्रतिस्पर्धा और growth barriers के कारण बड़े पैमाने पर निवेश जुटाना कठिन हो सकता है, और अनुभव व execution निर्णायक रहेंगे
AI का आर्थिक प्रभाव और अंतिम लाभार्थी
- AI भविष्य में वैश्विक GDP के 1~7% के बराबर वैल्यू ऐड कर सकता है, लेकिन इसका अधिकांश लाभ उपभोक्ताओं और अधिक उत्पादक मौजूदा कंपनियों को मिलने की संभावना है
- सेवा उद्योगों में उत्पादकता बढ़ने से उपभोक्ता कल्याण बढ़ेगा और विभिन्न सेवाओं तक पहुँच के अवसर विस्तृत होंगे
- अतीत के manufacturing automation की तरह, AI से होने वाली सामाजिक लागत बचत को जब कॉर्पोरेट रणनीति में शामिल किया जाएगा, तभी ध्यान खींचने वाले निवेश अवसर बन सकते हैं
निष्कर्ष – AI युग की निवेश रणनीति
- क्रांतिकारी तकनीक के शुरुआती चरण की अंधाधुंध उम्मीदों की बजाय, यह समझने वाली अलग निवेश सोच की ज़रूरत है कि knowledge workers की उत्पादकता में वृद्धि कौन से नए बाजार और रणनीतियाँ खोलेगी
- आगे सफलता का आधार केवल तकनीक पर दांव लगाना नहीं, बल्कि यह समझना होगा कि तकनीक नए अवसर और बाजार कैसे खोलेगी
2 टिप्पणियां
क्या AI और रोबोट्स के कारण श्रम, लॉजिस्टिक्स, सुरक्षा और सेवाओं जैसे क्षेत्रों में जबरदस्त बदलाव आने पर उसका प्रभाव बहुत बड़ा महसूस नहीं होगा?
Hacker News की राय
AI की दिलचस्प बात यह लगती है कि यह सचमुच बहुत अलग-अलग क्षेत्रों में entry barrier को काफी कम कर रहा है मैंने अब तक किसी भी कंपनी को इसका उन पर वास्तव में असर पड़ा है, यह बात ठोस और भरोसेमंद तरीके से दिखाते नहीं देखा। ज़्यादातर सिर्फ प्रचार जैसा लगा, और व्यावहारिक असर कम दिखा। लेकिन individual level पर इसके इस्तेमाल के उदाहरण मैंने बहुत देखे हैं, खुद अपने मामले में भी मुझे पहले से वीडियो गेम डेवलपमेंट को शौक़ के तौर पर छेड़ना-पढ़ना पसंद था, लेकिन art assets हमेशा सबसे बड़ी रुकावट थे। मुझे art नहीं आती और बजट भी नहीं था, इसलिए Itch.io पर asset packs ढूँढ़ता था, और अक्सर उन्हीं के हिसाब से दिशा तय हो जाती थी। लेकिन इस साल से सब बहुत बदल गया है। अब मैं सिर्फ एक घंटा लगाकर अपनी पसंद के graphics बना सकता हूँ, उन्हें edit भी कर सकता हूँ, और अपने लिए बिल्कुल फिट assets तैयार कर सकता हूँ। अब जिस तरह का game बनाना चाहता हूँ, उसके मुताबिक asset composition बनाना संभव है यह पूरी तरह entry barrier की बात है। जो assets बनते हैं वे अभी भी 'shovelware' स्तर के हैं, और मैं इससे कोई business नहीं कर रहा। लेकिन अब इंटरनेट पर एक व्यक्ति अपनी पसंद के hobby और skill development को खुलकर explore कर सकता है। उम्मीद है कि कभी सच में कोई बड़ा idea निकले, तो मैं असली artists को hire कर सकूँ और पैसा भी लगा सकूँ मुझे यह कुछ वैसा ही बदलाव लगता है जैसा GarageBand, iMovie, और YouTube ने किया था—यानी लोगों को जटिल उपकरणों या महंगे Adobe software के बिना music और video creation का अनुभव करने देना
मुझे भी कुछ ऐसा ही महसूस होता है लंबे समय तक मैं personal projects शुरू करता था, फिर किसी छोटी-मोटी समस्या में फँस जाता था—जैसे server कोई अजीब error दे दे—और झुंझलाकर छोड़ देता था। यह मेरा job नहीं था, इसलिए unpaid work के लिए मेरे patience की भी सीमा थी ChatGPT के साथ मैं error को copy-paste करके किसी समाधान की दिशा में hints ले सकता हूँ। कभी पहली कोशिश में सही होता है, कभी नहीं, लेकिन कम-से-कम कुछ करने लायक मिलता है, और थोड़ा आगे बढ़ने पर momentum आ जाता है और project में डूबना आसान हो जाता है अब भी मेहनत मेरी ही लगती है, लेकिन शुरुआती entry hurdle पर AI एक अच्छे tool की तरह काम करता है
मैं भी यह बदलाव महसूस कर रहा हूँ यह startups के लिए बड़ा फ़ायदा है। पहले जिन कामों के लिए logo design, graphic design, programming, copywriting जैसी specialist talent चाहिए होती थी, अब Founder उन्हें AI की मदद से 'काफ़ी हद तक' संभाल सकता है। Legal या SaaS vendors जैसे कुछ क्षेत्र ऐसे हैं जहाँ इंसानी मदद पूरी तरह replace नहीं हो सकती, लेकिन AI कम-से-कम यह सलाह दे सकता है कि कौन-सी services इस्तेमाल करनी चाहिए लेकिन विडंबना यह है कि अगर startup बनाना सबके लिए आसान हो जाए, तो competition और बढ़ेगा, और Founder के लिए माहौल और कठिन हो जाएगा। आख़िरकार Prosumer या Founder वर्ग सच में फ़ायदा उठाएगा या नहीं, यह साफ़ नहीं है यह बात दिलचस्प है कि अगर AI उन लेन-देन की जगह लेने लगे जो पहले महँगे मानव श्रम से होते थे, और उनकी जगह $20 प्रति माह वाला AI आ जाए, तो कुल economic activity शायद सिकुड़ भी सकती है
पहले game art outsource करने में हज़ारों डॉलर और लगभग एक महीना लग जाता था, और इससे यह भी सीमित हो जाता था कि क्या बनाया जा सकता है; ऊपर से plan बदलने पर हर बार बड़ी बाधा आती थी। अब AI की वजह से मैं 2x, 5x, 10x ज़्यादा art, audio और दूसरे assets लगभग बिना अतिरिक्त लागत के बना सकता हूँ, ideas को आज़ादी से explore कर सकता हूँ, उन्हें छोड़ सकता हूँ, और नई direction में जल्दी pivot भी कर सकता हूँ
GarageBand, iMovie, और YouTube ने जिस तरह music और video को आम लोगों के लिए आसान बनाया, उसी संदर्भ की बात से मैं सहमत हूँ। William Deresiewicz की The Death of the Artist पढ़ने लायक किताब है। यह सोचने वाली बात है कि “हर कोई art/game/creation कर सकता है” जैसी marketing सच में इन क्षेत्रों के लिए सिर्फ़ सकारात्मक ही है या नहीं
“AI entry barrier कम करता है” इस दावे के संदर्भ में यह भी सोचना चाहिए कि अगर मैं LLM से image generate करने को कहूँ, तो क्या इसका मतलब है कि मैंने visual art के क्षेत्र में entry कर ली? अगर मैं उससे music बनवाऊँ, तो क्या मैं musician बन जाता हूँ? अगर मैं उससे text निकलवाऊँ, तो क्या मैं writer हो जाता हूँ?
इस तरह की innovation, भले ही सामाजिक स्तर पर बहुत व्यापक असर डालती हो, नया धन पैदा करने से ज़्यादा मौजूदा ढाँचों को मज़बूत करती है 15 साल पहले containerization भी ऐसा ही था। उससे sector के pioneers बहुत अमीर नहीं बने, लेकिन उसने East Asia की export economy, offshoring, और Walmart·Amazon जैसे retail models की नींव रखी, और downstream में बहुत बड़ी संपत्ति पैदा की। AI में भी, असल infrastructure के मालिक कुछ लोगों से ज़्यादा अवसर वहाँ पैदा होंगे जहाँ AI की वजह से structural change के माध्यम से value chain फिर से व्यवस्थित होगी यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि model बनाना, infrastructure खड़ा करना, और data center चलाना बहुत capital-intensive है और इसमें टिके रहना भी कठिन प्रतिस्पर्धा के बीच होता है। असली धन उन लोगों के पास जाएगा जो नई cost structure के आधार पर industries को फिर से व्यवस्थित कर पाएँगे
इस पोस्ट का सार यही है कि AI के downstream क्षेत्रों में निवेश करो
संकेत दिख रहे हैं कि AI भी वही pattern अपना रहा है। Infrastructure competition दिलचस्प है, लेकिन सबसे ठोस और टिकाऊ value उसके बाद, यानी downstream में, बनेगी
AI संभवतः factory automation की तरह विकसित होगा लाखों factories इसका लाभ लेंगी, जबकि अपेक्षाकृत कम कंपनियाँ automation components—जैसे conveyors, vision/handling systems, industrial robots—प्रदान करेंगी। लेकिन अगर competition बहुत तेज़ रहा, तो technology providers ज़रूरी नहीं कि बहुत बड़े धनकुबेर बनें शुरुआती adopters ज़्यादा भुगतान करेंगे, लेकिन जैसे-जैसे LLM commoditized होंगे, inference cost प्रतिस्पर्धा का मुख्य बिंदु बनेगी। इस समय बड़ी कंपनियाँ भारी निवेश के साथ सबसे उन्नत products ला रही हैं, लेकिन open source और free models तेज़ी से पीछे आ रहे हैं अभी सबसे तेज़ प्रगति LLM में नहीं, बल्कि LLM का इस्तेमाल करने वाले agent, reasoning, और research systems में हो रही है। इस क्षेत्र में बड़े training clusters से ज़्यादा engineering capability मायने रखती है हम अभी AI के पहले दौर, यानी LLM era, की बस शुरुआत में हैं। यह दौर लंबे समय तक नहीं चलेगा, और AGI के लिए नए architectures और incremental learning algorithms आएँगे। कुछ और generations की प्रगति लगेगी, लेकिन आगे चलकर ज़्यादा complex structures अहम होंगे जिनमें LLM सिर्फ़ एक component होगा—कुछ वैसा जैसा DeepMind अगले 5~10 वर्षों में योजना बना रहा है—और LLM के आसपास बनाए गए systems अगली क्षमता-स्तर की नींव बनेंगे
असली चुनौती यह नहीं है कि AI इंसानों को 'replace' करेगा या नहीं, बल्कि यह है कि skill को निखारने और जमा करने की जगह कैसे बचाई जाए Internships, junior projects, और entry-level jobs सिर्फ़ efficiency के लिए नहीं थे; वे growth curve और learning environment देने के लिए भी मौजूद थे। अगर AI बहुत तेज़ी से इन मौक़ों को replace कर देता है, तो अगली पीढ़ी के सक्षम engineers और creators तैयार करने वाली सीढ़ी टूट सकती है असली सवाल “क्या AI jobs छीन लेगा?” नहीं, बल्कि “AI repetitive work संभालते हुए इंसानों के सीखने के लिए training field कैसे डिज़ाइन करेगा?” है
AI boom को लेकर सबसे उलझाने और परेशान करने वाली बात यह है कि ऐसा लगता है जैसे हम चलना सीखने से पहले दौड़ना सीख रहे हैं उदाहरण के लिए, web पर ऐसी बहुत-सी sites हैं जो किसी भी चीज़ की photorealistic image बना देती हैं, लेकिन '16x16 PNG apple icon' जैसी बेहद साधारण और ठोस request का बिल्कुल सटीक जवाब देने वाला tool नहीं है वजह यह है कि neural networks fixed-size organic data में मज़बूत होते हैं, लेकिन व्यावहारिक रूप से कुछ छोटे-मोटे हिस्सों में वे कमज़ोर भी लगते हैं। इसलिए आज AI website generators वहाँ भी code से assets बना रहे हैं—जैसे web audio synth—जहाँ आम इंसान बस image या sound files इस्तेमाल करता उम्मीद है कि आगे चलकर AI boom धीमा पड़ेगा और सब लोग 'वाह' वाली novelty की जगह ज़्यादा practical और रोज़मर्रा की चीज़ों पर ध्यान देंगे। हालाँकि दुनिया काफ़ी समय से 'उबाऊ लेकिन उपयोगी' चीज़ों से बचती आई है
मैंने ChatGPT-5 से ‘16x16 PNG apple icon’ माँगा था, और उसने वही ठीक-ठीक बना दिया LLM की अपनी बुनियादी सीमाएँ ज़रूर हैं, लेकिन training dataset में मौजूद edge cases को भी यह काफ़ी हद तक cover कर लेता है
अगर किसी के कहने पर कुछ 'काफ़ी विश्वसनीय' बना देना AI का 'चलना' है, तो बारीक निर्देशों का पूरी तरह पालन करना उसका 'दौड़ना' है बस अभी technology evolution की दिशा ऐसी है कि क्रम उल्टा लगता है
अगर AI का मालिक सिर्फ़ एक ही व्यक्ति होता, तो वह कल्पना से परे अमीर बन सकता था हमें सच में Google का आभारी होना चाहिए कि उसने “Attention is All You Need” paper को सिर्फ़ अपने रहस्य की तरह बंद नहीं रखा
मुझे लगता है OP की बात को और आगे बढ़ाने की ज़रूरत है
games जैसे क्षेत्र पहले ही Red Queen race में प्रवेश कर चुके हैं। अगर GenAI game बनाना आसान कर देता है, तो सफलता की संभावना उल्टा और कम हो जाती है। market पहले से high-quality games से भरा है, इसलिए नए लोगों के लिए जगह बनाना और कठिन हो जाता है
यह भी कल्पना की जा सकती है कि पिछले 20~30 वर्षों में web, data, games, और OS क्षेत्रों में जमा हुए काम के हर आख़िरी हिस्से तक जाल फेंककर सब कुछ खींच लिया जाए, और वे लोग जो यह काम कर रहे थे, उन्हें बाहर कर दिया जाए। लेकिन अगर इस तरह उस क्षेत्र की प्रगति रुक जाती है, तो क्या इसका मतलब यह है कि वह क्षेत्र 'पहले ही समाप्त' हो चुका था? LLM AI input पर निर्भर है, इसलिए उसकी सीमाएँ स्पष्ट हैं। RLHF (reinforcement learning from human feedback) से उस gap को भरने की कोशिश हो सकती है, लेकिन feedback की भी अपनी सीमा है, और secondary outputs की quality और गिर सकती है। अंततः यह सिर्फ़ मौजूदा products के entry barrier को कम करेगा, जबकि उस क्षेत्र के लोग नई competition के दबाव में आ जाएँगे
मैं इस बात से सहमत नहीं कि कंपनी का cost optimization product की कीमत कम कर देगा व्यवहार में कंपनियाँ जितना संभव हो उतनी ऊँची कीमत लगाती हैं, और बस उतनी न्यूनतम quality बनाए रखती हैं जितनी ज़रूरी हो। optimization का लाभ सीधा profit में चला जाता है
वास्तविकता में AI का impact हमारी सोच से बहुत ज़्यादा भी हो सकता है, या उससे कम भी एक तरफ़ अनुमान है कि AI कई क्षेत्रों में jobs को replace करेगा या workforce को बहुत कम कर देगा। junior web developers, software engineers, copywriters, designers, artwork staff, research assistants—ऐसे repetitive और structured काम जोखिम में हैं। जहाँ output का बस ‘कुछ तो’ होना काफ़ी है, वहाँ उस क्षेत्र के लोगों को चिंता होगी। पहले से मौजूद materials को इकट्ठा करने वाला काम भी AI कर सकता है दूसरी तरफ़, कुछ कंपनियाँ जैसा मानती हैं, वैसा AI के सर्वशक्तिमान बन जाने की संभावना कम है। AI software engineers के boilerplate code लिखने जैसे पहले से व्यापक कामों में मदद करता है, लेकिन नए tasks या कम explore किए गए क्षेत्रों में इसकी quality काफ़ी गिर जाती है। खासकर वकील या डॉक्टर जैसे professions में, जहाँ accuracy सीधे survival या legal risk से जुड़ी होती है, AI पूरी तरह replace नहीं कर सकता निष्कर्ष यह है कि AI repetitive और low-stakes output वाले क्षेत्रों में शानदार है। लेकिन जहाँ feedback अनिवार्य है, या expertise की कमी के कारण गलती बहुत भारी पड़ सकती है, वहाँ यह उपयुक्त नहीं है
शीर्षक में जैसे ‘zero-sum या net gain’ की द्वैध सोच है, वही शायद ग़लत है अगर धन का अत्यधिक केंद्रीकरण न होकर उसका वितरण हो, तो पूरा समाज लाभ में रह सकता है। अगर users खुद AI की मदद से value create करें, और AI कंपनियाँ सिर्फ़ $20 प्रति माह जैसा छोटा शुल्क लें, तो मूल्यवान काम कम लागत में हो सकता है और उससे पूरे समाज को net gain मिल सकता है यह मशहूर broken window fallacy के उलट प्रभाव जैसा होगा
कुछ लोग कहते हैं कि AI का बदलाव काफ़ी predictable है, लेकिन मुझे यह इतना predictable नहीं लगता कुछ लोगों का मानना है कि AI बस LLM तक सीमित है और जल्द बेकार हो जाएगा (Ed Zitron), जबकि कुछ कहते हैं कि AGI और superintelligence बहुत दूर नहीं हैं (Musk/Altman)। अगर सच में superintelligence आता है, तो उसके प्रभाव किस तरह खुलेंगे, इसका आसानी से अनुमान नहीं लगाया जा सकता John von Neumann ने 1958 में कहा था कि technological progress और मानव जीवन में बदलाव की रफ़्तार इतनी तेज़ हो रही है कि हम किसी मौलिक singularity के करीब पहुँच रहे हैं, और इसी विचार ने आज की AI singularity बहस को जन्म दिया। बिजली, कार, या IT जैसी पिछली पाँच बड़ी innovations की तुलना में भी AI कहीं कम अनुमानित क्षेत्र है