OpenAI की 2025 की हानि लगभग 8 गुना बढ़ी… खर्च 34 अरब डॉलर

 (wheresyoured.at)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 4 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • ऑडिटेड वित्तीय दस्तावेज़ों के अनुसार OpenAI की कंपनी-आरोपित शुद्ध हानि 2024 के 5.09 अरब डॉलर से बढ़कर 2025 में 38.53 अरब डॉलर हो गई
  • 2025 में 13.07 अरब डॉलर के राजस्व के बावजूद लागत और खर्च 34 अरब डॉलर तक बढ़ गए, जिससे 20.92 अरब डॉलर का परिचालन घाटा दर्ज हुआ
  • गैर-लाभकारी संस्था से लाभकारी इकाई में बदलाव की प्रक्रिया के दौरान convertible equity और warrant liabilities के fair value में बदलाव को 41.55 अरब डॉलर की हानि के रूप में दर्ज किया गया
  • SoftBank और Microsoft से मिली रकम की तुलना में Microsoft को किए गए भुगतान कहीं अधिक बड़े थे, जिससे OpenAI का infrastructure और R&D burden वित्तीय विवरणों में स्पष्ट रूप से सामने आया
  • 2025 के अंत में परिसंपत्तियां 50 अरब डॉलर से अधिक थीं और उनमें लगभग आधी नकद थी, लेकिन हानि बढ़ने की रफ्तार ने लाभप्रदता और टिकाऊपन पर दबाव बढ़ा दिया

ऑडिटेड वित्तीय दस्तावेज़ों से सामने आया बढ़ता घाटा

  • OpenAI की 2025 की कंपनी-आरोपित शुद्ध हानि लगभग 38.5 अरब डॉलर आंकी गई
  • संबंधित ऑडिटेड वित्तीय दस्तावेज़ का Financial Times ने स्वतंत्र रूप से सत्यापन किया
  • 2024 में कंपनी-आरोपित 5.09 अरब डॉलर की शुद्ध हानि की तुलना में 2025 की हानि लगभग 8 गुना रही

2024 के वित्तीय आंकड़े

  • 2024 में OpenAI ने 3.7 अरब डॉलर का राजस्व, 12.48 अरब dollar की लागत और खर्च, तथा 8.78 अरब डॉलर का परिचालन घाटा दर्ज किया
    • राजस्व: 3.7 अरब डॉलर
    • राजस्व लागत: 2.65 अरब डॉलर
    • अनुसंधान एवं विकास: 7.81 अरब डॉलर
    • बिक्री एवं मार्केटिंग: 1.11 अरब डॉलर
    • सामान्य एवं प्रशासनिक: 90.7 करोड़ डॉलर
    • कुल लागत और खर्च: 12.48 अरब डॉलर
    • परिचालन घाटा: 8.78 अरब डॉलर
  • ब्याज आय और ब्याज खर्च आदि को शामिल करने के बाद शुद्ध हानि 8.84 अरब डॉलर थी
  • इनमें से 3.74 अरब डॉलर को गैर-नियंत्रक हिस्सेदारी पूंजी से संबंधित शुद्ध हानि के रूप में वर्गीकृत किया गया, जिससे कंपनी-आरोपित शुद्ध हानि 5.09 अरब डॉलर रह गई
  • 3.74 अरब डॉलर की लागत हटाने के अर्थ और लेखांकन समायोजन की विधि स्पष्ट नहीं है

2025 के वित्तीय आंकड़े

  • 2025 में OpenAI ने 13.07 अरब डॉलर का राजस्व, 34 अरब डॉलर की लागत और खर्च, तथा 20.92 अरब डॉलर का परिचालन घाटा दर्ज किया
    • राजस्व: 13.07 अरब डॉलर
    • राजस्व लागत: 7.5 अरब डॉलर
    • अनुसंधान एवं विकास: 19.18 अरब डॉलर
    • बिक्री एवं मार्केटिंग: 5.73 अरब डॉलर
    • सामान्य एवं प्रशासनिक: 1.57 अरब डॉलर
    • कुल लागत और खर्च: 34 अरब डॉलर
    • परिचालन घाटा: 20.92 अरब डॉलर
  • यह वह वर्ष था जब OpenAI गैर-लाभकारी संस्था से लाभकारी इकाई में बदला, और इस प्रक्रिया में convertible equity और warrant liabilities के fair value में बदलाव से 41.55 अरब डॉलर की हानि हुई
  • ब्याज आय, ब्याज खर्च और अन्य छोटे कारकों सहित शुद्ध हानि 60.35 अरब डॉलर थी
  • इसके बाद 17.87 अरब डॉलर को गैर-नियंत्रक हिस्सेदारी पूंजी से संबंधित शुद्ध हानि और 3.95 अरब डॉलर को रिडीमेबल गैर-नियंत्रक हिस्सेदारी से संबंधित शुद्ध हानि के रूप में हटाए जाने के बाद कंपनी-आरोपित शुद्ध हानि 38.53 अरब डॉलर रही
  • 2025 के अंत तक OpenAI के पास 50 अरब डॉलर से थोड़ा अधिक की परिसंपत्तियां थीं, जिनमें लगभग आधी नकद थी

SoftBank और Microsoft से जुड़े आंकड़े

  • 2025 में OpenAI को SoftBank से 86.7 करोड़ डॉलर और Microsoft से 30.3 करोड़ डॉलर प्राप्त हुए
  • उसी वर्ष Microsoft को चुकाई गई कुल राशि 17.2 अरब डॉलर थी
    • अनुसंधान एवं विकास खर्च: 10.59 अरब डॉलर
    • राजस्व लागत से संबंधित खर्च: 6.047 अरब डॉलर
    • बिक्री एवं मार्केटिंग खर्च: 52.7 करोड़ डॉलर
    • सामान्य एवं प्रशासनिक खर्च: 4.2 करोड़ डॉलर
  • 10.59 अरब डॉलर का अनुसंधान एवं विकास खर्च संभवतः OpenAI मॉडल प्रशिक्षण लागत को दर्शाता है, लेकिन दस्तावेज़ में मद का नाम “Research and development” ही है
  • 2025 के अंत तक OpenAI पर Microsoft के प्रति 3.64 अरब डॉलर की देनदारी थी
    • बकाया खर्च और अन्य चालू देनदारियां: 2.1 करोड़ डॉलर
    • गैर-चालू देनदारियां: 5.8 करोड़ डॉलर

लाभप्रदता पर बना दबाव

  • 2025 में OpenAI की 38.53 अरब डॉलर की हानि 2024 की तुलना में कहीं अधिक बड़ी थी
  • लागत और खर्च 34 अरब डॉलर तक बढ़ गए, जो 13.07 अरब डॉलर के राजस्व से काफी अधिक थे
  • पिछले वर्ष की तुलना में हानि तेज़ी से बढ़ने से यह और बड़ा सवाल बन गया कि OpenAI टिकाऊपन और लाभप्रदता हासिल कर पाएगा या नहीं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 4 시간 전
Hacker News की राय

  • मोटे तौर पर हिसाब लगाएँ तो Alphabet का enterprise value लगभग 4.5 ट्रिलियन डॉलर / revenue लगभग 403 अरब डॉलर है, यानी revenue का लगभग 11 गुना, Microsoft लगभग 2.9 ट्रिलियन डॉलर / 282 अरब डॉलर है, यानी लगभग 10 गुना, लेकिन OpenAI लगभग 850 अरब डॉलर / 13 अरब डॉलर है, यानी लगभग 65 गुना
    समझ नहीं आता कि यह तर्क कैसे बनता है

    • AI, Microsoft या Alphabet के दूसरे business units की तुलना में बहुत तेज़ी से बढ़ रहा है, और OpenAI AI पर 100% फोकस करता है, जबकि उन दोनों कंपनियों में AI सिर्फ़ एक हिस्सा है
    • आख़िरकार यह growth stock और blue-chip stock का फ़र्क है, हालाँकि पता नहीं आजकल भी blue-chip stock जैसा शब्द इस्तेमाल होता है या नहीं
    • मान लें कंपनी 1 का revenue 1 अरब डॉलर है और वह पिछले साल 5 गुना, तथा 2 साल पहले की तुलना में 20 गुना बढ़ी है
      और कंपनी 2 का revenue भी 1 अरब डॉलर है, लेकिन वह पिछले और उससे पिछले साल जैसा का तैसा है, तो सवाल यह है कि क्या दोनों कंपनियों की valuation एक जैसी मानी जानी चाहिए
    • SpaceX का enterprise value लगभग 2.5 ट्रिलियन डॉलर / revenue लगभग 18.7 अरब डॉलर है, यानी revenue का लगभग 133 गुना

  • यहाँ थोड़ा भ्रम है। Revenue से cost of revenue कम होना अच्छा संकेत है, और loss की मुख्य वजह R&D खर्च है, जो ऐसे उद्योग में सामान्य लगती है
    लेकिन OpenAI के मामले में यह समस्या जैसी दिखती है। यह first mover था और इसका R&D खर्च भी बड़ा था, फिर भी ऐसा लगता है कि Anthropic ने अजीब PR गलतियाँ करके मौके दिए, लेकिन OpenAI ने अपनी कई बढ़तें खो दीं
    पूरे उद्योग के स्तर पर देखें तो ये आँकड़े नकारात्मक से ज़्यादा सकारात्मक लगते हैं। अगर यह मानकर न चलें कि revenue बढ़ाने के लिए R&D खर्च भी हमेशा बढ़ता ही रहना चाहिए, तो AI उद्योग लंबी अवधि में profitability के रास्ते पर चढ़ता हुआ दिखता है
    AI अपने दावों की तरह सब कुछ समेट लेगा या नहीं, या फिर एक स्वस्थ और लाभदायक business बना रहेगा, यह अभी पता नहीं। यह कुछ वैसा है जैसे Uber का “दुनिया को autonomous driving से चलाएँगे” से बदलकर “हमने खाना, सामान और लोगों को उनकी मंज़िल तक भेजकर पैसा कमाने का तरीका ढूँढ लिया है। Ads भी हैं” बन जाना

    • मुझे समझ नहीं आता कि भारी R&D खर्च को अलग रख देने के बाद भी inference cost + sales/marketing + G&A के आधार पर अब भी घाटे में दिखने वाले आँकड़ों को देखकर कोई “सकारात्मक” कैसे कह सकता है
      यह वैसा है जैसे कहा जाए कि कार अच्छी है, बस इंजन नहीं है, और बाद में पता चले कि उसके पहिए भी नहीं हैं
      तीन भविष्य संभव हैं, और fantasy के क़रीब होने के क्रम में देखें तो: 1) कोई AGI हासिल कर ले, तो अलग-अलग कंपनियों की economics लगभग मायने नहीं रखेंगी। 2) LLMs chip development की तरह लगातार iterative improvement माँगते रहें, इसलिए R&D खर्च लगातार ज़रूरी रहे, और अगर आप frontier पर नहीं हैं तो ग्राहक competitor या open/local alternatives चुन लें। 3) अगर LLM capabilities plateau पर पहुँच जाएँ और आगे सुधार बहुत मामूली हो जाए, तो open/local models भी उसी plateau पर जल्दी पहुँच जाएँगे, और hyperscalers के अलावा बाकी सबकी business viability ख़त्म हो जाएगी
    • किस चीज़ को R&D खर्च माना जाए, यह पूरी तरह मनमाना है। मुझे यह आँकड़ा भारी ongoing costs छिपाने वाले accounting game जैसा लगता है
      IPO करके पैसा जुटाने की नौबत आएगी तो शायद यह थोड़ा बेहतर दिखे, लेकिन मैं इस business में निवेश नहीं करूँगा
    • 13.07 अरब डॉलर revenue पर 7.5 अरब डॉलर cost of revenue हो तो यह लगभग अविश्वसनीय रूप से अच्छा है
      लगता है जैसे OpenAI ने यह जानबूझकर लीक किया हो। इससे सबसे बड़ी चिंता, यानी tokens को घाटे में बेचना, एक झटके में ख़त्म हो जाती है
    • Cost of revenue कंपनी को चलाने की कुल लागत नहीं होती। यह सिर्फ़ वे लागतें हैं जिन्हें revenue से सीधे जोड़ा जाता है, R&D, operations, sales और marketing जैसी लागतों से अलग
      HSBC का मानना है कि OpenAI को मुनाफ़े में आने के लिए 2030 तक revenue को 13 अरब डॉलर से 200 अरब डॉलर तक बढ़ाना होगा, और इसके अलावा 204 अरब डॉलर और जुटाने होंगे
    • Uber वाली तुलना सही नहीं है। स्थिति उलटी है। Uber rides में पैसा खोता था, जबकि OpenAI कम-से-कम inference में पैसा कमा सकता है
      Uber ने meaningful cost reduction के बिना मौजूदा उद्योग पर कब्ज़ा करने की कोशिश को autonomous driving R&D जैसी बड़ी शर्त से सही ठहराया। OpenAI के पास core product है, लेकिन open source models के लगभग 6 महीने बाद पकड़ लेने के कारण उसके commoditized हो जाने का बड़ा जोखिम है

  • सच कहूँ तो मुझे लगता है कि ये numbers ज़्यादा मायने नहीं रखते। 2024~2025 में AI के writers, filmmakers वगैरह को replace करने, या Sora जैसी चीज़ों के social media को replace करने जैसी बहुत बातें हुईं, लेकिन उनमें से काफ़ी कुछ काम नहीं आया
    2025 के अंत तक असली product-market fit coding agents में दिखा। यह वास्तव में काम करता है, और ऐसे काम करता है जिनसे पैसा कमाया जा सकता है
    इसलिए बाकी सब कुछ काफ़ी हद तक academic चर्चा है। 2025 में पैसा खोना स्वाभाविक था। तकनीक शानदार थी और लगता था कि कभी न कभी कुछ बड़ा निकलेगा, लेकिन लोगों के पैसे देकर खरीदने लायक असली चीज़ नहीं थी। अब ऐसी चीज़ है जिसके लिए लोग पैसे देंगे। इसलिए 2025 में कितना घाटा हुआ, यह इतना महत्वपूर्ण नहीं है
    अब अहम बात सिर्फ़ यह है कि Anthropic की तुलना में इस product में उसकी competitiveness कितनी है, और जब कंपनियाँ coding के लिए AI agents इस्तेमाल करती हैं तो economics कैसी निकलती है। मुझे लगता है कि inference में पैसा खोने वाली बहस अब लगभग ख़त्म हो चुकी है

    • सिर्फ़ coding agents से ही लगाए गए पूँजी के पैमाने को सही ठहराना मुश्किल है

  • राजस्व 3.7 अरब डॉलर से बढ़कर 13.07 अरब डॉलर हो गया, यानी लगभग 3.5 गुना, और operating loss लगभग 8.8 अरब डॉलर से बढ़कर लगभग 20.9 अरब डॉलर हो गया, यानी लगभग 2.4 गुना
    यह प्रलयकारी परिदृश्य जैसा नहीं दिखता

    • अगर बाकी शर्तें समान रहें, तो ये आंकड़े इस साल 45 अरब डॉलर का घाटा, अगले साल 90 अरब डॉलर का घाटा, 2028 में 110 अरब डॉलर का घाटा, और उसके बाद 2029 में break-even का संकेत देते हैं
      2026 के बाद फंड किए जाने वाले घाटे की कुल राशि 250 अरब डॉलर है। लगभग 120 अरब डॉलर पहले ही जुटाए जा चुके हैं, लेकिन upfront भुगतान 25 अरब डॉलर है और बाकी milestone-based है, इसलिए अभी भी लगभग 125 अरब डॉलर की कमी है
      यह ढांचा तभी संभव है जब OpenAI लगातार fundraising का पसंदीदा नाम बना रहे। यह प्रलयकारी परिदृश्य नहीं है, लेकिन जोखिमभरा है, और इस धारणा पर निर्भर करता है कि short-term trend long-term curve में बदल जाएगी
    • दोनों रेखाएँ ऊपर जा रही हैं, लेकिन एक-दूसरे के समानांतर नहीं हैं
      आखिरकार असली सवाल यह है कि दोनों रेखाएँ जिस break-even point पर मिलेंगी, वह कहाँ है। अगर वह बहुत दूर भविष्य में है, तो कंपनी उससे पहले मर सकती है। लगभग हर कंपनी कभी न कभी profitable बनती है, लेकिन उनमें से कई को तब तक केवल लाइट जलाए रखने के लिए लगातार cash infusion चाहिए होता है
      पुरानी aviation कहावत की तरह, अगर thrust काफी हो तो ईंट भी उड़ सकती है। लेकिन इससे ईंट हवाई जहाज नहीं बन जाती
    • बहुत कुछ शर्तों पर निर्भर करता है, और यह financial state सबसे खराब भी हो सकती है, लेकिन प्रतिस्पर्धा कितनी तीव्र होती है उस पर निर्भर करते हुए यह उल्टा अभी का सबसे अच्छा समय भी हो सकता है: https://www.reuters.com/technology/openai-considers-drastic-...
    • यह खबर इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि अगर आप निवेशक हैं, तो आप ऐसे निवेश विकल्पों की तुलना में अधिक सुरक्षित विकल्प पसंद करेंगे जिन्हें लेकर बस इतना कहा जा सके कि “कम से कम यह प्रलयकारी परिदृश्य नहीं है”
    • AI कंपनियों के पास मुनाफा बढ़ाने की काफी गुंजाइश है। वे विज्ञापन बढ़ा सकती हैं या कीमतें बढ़ा सकती हैं, इसलिए लाभ में आना व्यावहारिक रूप से संभव दिखता है
      लेकिन बाज़ार को इन कंपनियों से इससे कहीं बड़ी उम्मीदें थीं

  • लगता है कि headline में कुछ छूट गया है। असली घाटा 60 अरब डॉलर था, और अंतिम profit-and-loss figure से 17 अरब डॉलर हटा दिए गए थे
    Reddit पोस्ट के अनुसार, “net loss attributable to non-controlling interests in equity” मद के तहत 17.87 अरब डॉलर का खर्च हटाया गया था

  • Ed की पिछली पोस्ट(https://www.wheresyoured.at/ai-is-slowing-down/) के आखिर में इस खबर को “ऐसी कहानी जो AI bubble फोड़ सकती है”, “अगर मैं सबसे बुरी चीज़ की कल्पना करूँ जो मुझे मिल सकती है, तो वह लगभग वही होगी” कहकर पेश किया गया था
    लेकिन यह खबर किसी भी पैमाने पर उस दावे पर खरी नहीं उतरती। OpenAI अरबों डॉलर गंवा रहा है, यह कोई चौंकाने वाली बात नहीं है, और AI आशावादी हों या संशयवादी, दोनों ने शायद यह पहले से मानकर ही चला होगा
    उल्टा, यहाँ बताई गई 25 अरब डॉलर की नकदी और मार्च में जुटाए गए 122 अरब डॉलर को देखें, तो OpenAI अगर असफल भी हो जाए, तब भी अगले 1-2 साल में उसके ढह जाने की संभावना नहीं लगती। और इससे AI bubble के बारे में भी खास कुछ नहीं पता चलता
    ऊपर से, Codex इस साल लॉन्च हुआ और उसने राजस्व को काफी बढ़ाया, जबकि operating expense में बढ़ोतरी कितनी होगी यह अनिश्चित है, इसलिए 2025 के वित्तीय आंकड़ों को 2026 और उसके बाद तक extrapolate करना भी मुश्किल है
    जब उसने कहा “सबसे बुरी चीज़ जो मुझे मिल सकती है”, तो मुझे लगा था कि शायद Ed के सामान्य दावे की तरह यह इस बात का सबूत होगा कि inference/Codex मूल रूप से profitable नहीं है, लेकिन यहाँ उस दावे का समर्थन करने के लिए भी पर्याप्त जानकारी नहीं है। राजस्व अभी भी cost of revenue से बड़ा है, और मुख्य घाटे भी स्पष्ट रूप से अलग किए गए हैं

    • Ed शायद कहेगा कि अगर 90% ग्राहक usage subsidy की वजह से प्रोडक्ट इस्तेमाल कर रहे हैं, और उस subsidy का खर्च वे ग्राहक उठा रहे हैं जो अस्थिर तरीके से बहुत अधिक token इस्तेमाल कर रहे हैं, तो वह मूल रूप से profitable नहीं है
      सवाल यह है कि जब ग्राहक token usage कम करना शुरू करेंगे, तब क्या OpenAI बच पाएगा। शुद्ध inference business profitable हो सकता है, लेकिन OpenAI सिर्फ वही करने वाली कंपनी नहीं है। OpenAI के पास 1 अरब ऐसे users हैं जिनसे उसे नुकसान होता है
    • मुझे नहीं पता यह विचार कहाँ से आया कि inference मूल रूप से profitable नहीं है। अगर सच में ऐसा होता, तो AI में भारी capital expenditure और venture funding का ऐसा प्रवाह नहीं आता
      उस स्थिति में यह negative gross margin trap होता
      अभी जो चीज़ unprofitable दिख रही है, वह data center बनाने के लिए बहुत बड़े capital expenditure की वजह से है
      जो लोग inference को unprofitable मानते हैं, वे कुल computing cost को inference cost समझ लेते हैं। जबकि वास्तव में training compute और inference compute को अलग-अलग देखना चाहिए
      बड़ा सवाल यह है कि training कब, या क्या कभी, धीमी पड़ती है। अगर LLM plateau पर पहुँच जाएँ, तो उसके बाद inference, computing resources उपलब्ध होने की स्थिति में, लगभग शुद्ध लाभ जैसा हो जाता है। बस हर 3-5 साल में hardware refresh cycle आती है
      असली समस्या labs के लिए तब आती है जब LLM अधिक उन्नत क्षमताओं में dead end पर पहुँच जाते हैं। मौजूदा hyperscaler cloud के साथ, अगर model access मिल जाए, तो कोई भी पूरे दिन inference चला सकता है; OpenAI या Anthropic अनिवार्य नहीं रह जाते। frontier labs की पूरी value इस बात पर निर्भर करती है कि वे commoditization curve से आगे बने रहें। अगर वे उस क्षण को बनाए नहीं रख पाए, तो खेल खत्म है
    • Ed का तर्क यह है कि inference के profitable होने का अभी तक प्रमाण नहीं मिला है। यह बात सही है। और व्यक्तिगत रूप से वह मानता है कि inference profitable नहीं है, लेकिन यह उसका निजी आकलन है, डेटा रिपोर्ट का निष्कर्ष नहीं
      मुझे लगता है यह फर्क महत्वपूर्ण है
    • इसे देखकर मेरा यह विश्वास और मजबूत होता है कि Ed के पास वस्तुतः बहुत ठोस सामग्री नहीं है। OpenAI अभी profitable नहीं है, यह सही है, लेकिन केवल इस डेटा से यह नहीं दिखता कि वह जल्द profitable नहीं हो सकता

  • संबंधित लेख: https://www.ft.com/content/e15b0d7e-ff6b-4f16-ba7a-4068feddb...
    इसमें वही स्रोत इस्तेमाल किया गया है, लेकिन जवाब अधिक ईमानदारी से दिया गया है, और Ed Zitron इस हिस्से को नहीं छूता
    कहा गया है कि OpenAI की valuation बढ़ने से investor rights की value भी बढ़ी, जिससे लगभग 30 अरब डॉलर का खर्च पैदा हुआ, और restructuring के बाद इसके दोबारा होने की संभावना नहीं है
    इस खर्च, employee stock compensation, और Microsoft के computing credits जैसे non-cash costs को निकाल दें, तो OpenAI का घाटा 8 अरब डॉलर था

  • मुझे समझ नहीं आता कि Ed Zitron के लेखों को कैसे लिया जाए। वह पहले से ही बेहद गलत साबित होते रहे हैं और बहुत अतिरंजित दावे करते रहे हैं
    पिछले साल की उनकी खराब भविष्यवाणियों को नज़रअंदाज़ करते हुए इस साल के उनके “analysis” को मानो भगवान की वाणी की तरह स्वीकार किया जा रहा है
    वह कई सालों से लगातार विनाश की भविष्यवाणी करते आ रहे हैं, और यह अजीब है कि HN अब भी उन्हें विश्वसनीयता देता है
    लगभग एक हफ़्ते पहले उन्होंने कहा था, “मेरे sources में से एक मेरे पास ऐसी कहानी लेकर आया है जो AI bubble को फोड़ सकती है। उसने यह जानकारी मेरे पास इसलिए लाई क्योंकि मैंने दिखाया है कि मैं इस industry और इसमें काम करने वाले लोगों की सच में परवाह करता हूँ। अगर आप जानना चाहते हैं कि यह कहानी क्या है, तो यह वह जानकारी है जो मैं कई सालों से चाहता था, और यह मुझे ठीक उसी तरह मिली है जैसा मैं हमेशा चाहता था, और मैं इसे उसी के अनुरूप श्रद्धा के साथ संभालूँगा। जो सबसे बुरी चीज़ आपको संभव लगे, उसकी कल्पना कीजिए, आप लगभग सही होंगे। यह 2 हफ़्तों के भीतर आएगी, और संभवतः podcast, newsletter, और follow-up coverage भी होगा। यह मूल्यवान होगी, और मैं जो रिपोर्ट करूँगा उससे आप चौंक जाएँगे”
    यह QAnon-स्तर का टीज़र है। वह इस तरह की चाल काफ़ी समय से इस्तेमाल कर रहे हैं, फिर भी बहुत से लोग अब तक इसे समझ नहीं पाए हैं

    • अगर यही वह “जानकारी” है जो वह “कई सालों से चाहते थे”, तो AI bubble collapse कराने के लिए यह काफ़ी कमजोर है
    • उनके पास न योग्यता है न अधिकार, और उनका एक स्पष्ट agenda है। ऊपर से, उनकी ज़्यादातर लिखाई में न वित्तीय समझ दिखती है न तकनीकी समझ, और वह गलतियों व अशुद्धियों से भरी होती है
      समझ नहीं आता कि ऐसे लेख बार-बार क्यों पोस्ट होते रहते हैं