AI टूल्स के वास्तविक परीक्षण सामग्री की सीमा आगे नीचे जाती रहेगी।

लेखक, स्रोत: Kafka

यह डेटा मैंने अपने आप से स्क्रैप किया है।

23 चीनी भाषा के X पर AI/कंटेंट क्रिएटर अकाउंट्स, दो महीने का समय अवधि (2026 अप्रैल–मई), 556 कंटेंट—X आर्टिकल लंबे लेख 64, लंबे ट्वीट 40, छोटे ट्वीट 452। प्रत्येक कंटेंट के व्यूज़ > 10k थे। यह X के पूरे प्लेटफॉर्म से सैंपलिंग नहीं है, बल्कि एक विशिष्ट स्रोत से सैंपल है, इसलिए इस लेख के निष्कर्ष केवल इस सैंपल के लिए लागू होते हैं।

मैंने क्रॉल करने से पहले सोचा था कि मुझे एक "चीनी AI सामग्री मानचित्र" दिखेगा—कौन Claude Code लिख रहा है, कौन Codex लिख रहा है, कौन Skill को अलग कर रहा है। क्रॉल करने के बाद वास्तव में जिन संख्याओं पर मैंने लंबे समय तक नजर डाली, वे एक अलग समूह थे।

इस मीडिया लाइब्रेरी में एक मिलियन से अधिक ब्राउज़ किए गए कंटेंट कुल 17 हैं, और इनमें से कोई भी विषय AI नहीं है। सबसे अधिक ब्राउज़ किया गया कंटेंट 1.258 करोड़ ब्राउज़ हुआ, जिसके साथ एक ऑफिस की कालीन की तस्वीर जुड़ी हुई थी। इसी समय अंतराल में, AI पर सबसे अधिक ब्राउज़ किए गए लंबे लेख की ब्राउज़ संख्या, इन 17 में से सबसे कम ब्राउज़ किए गए मजाक ट्वीट से भी एक गुणक कम है।

अगर यह लोग सब AI लिखते दिख रहे हैं, तो क्या AI वास्तव में उनका विषय है? क्या उनके पाठक वास्तव में AI उपयोगकर्ता हैं? इस व्यवसाय का वास्तविक आकार क्या है?

नीचे दी गई रिपोर्ट मेरे द्वारा देखा गया उत्तर है। यह भविष्यवाणी नहीं है, और न ही यह एक मार्गदर्शिका है। यह एक कटौती है—वर्तमान का अनुप्रस्थ काट, चाकू के साथ।

मैं प्रत्येक संदर्भित खाते को उजागर करूंगा, ताकि सभी सीख सकें। क्योंकि चीनी AI सामग्री वृत्त में, ये नाम स्वयं चर्चा का हिस्सा हैं। नीचे केवल यह बताया जाएगा कि उन्होंने क्या लिखा, कितना लिखा, और कितने लोगों ने देखा। निर्णय आप पर छोड़ दिया जाता है।

एक, कौन लिख रहा है: 23 क्रिएटर्स का अनुमानित वंशावली

23 खातों को सामग्री के आधार पर लगभग पाँच समूहों में विभाजित किया जा सकता है। यह वर्गीकरण अपेक्षाकृत बड़ा है, हर किसी का कुछ न कुछ अंतर्विषय संबंध है, नीचे केवल मुख्य धुरी को लिया गया है।

AI टूल्स प्रैक्टिकल ग्रुप—सदी का AI×विदेश निर्यात (@yidabuilds), Berryxia.AI (@berryxia), Snow Treading Through Clouds (@Pluvio9yte), Bozhou (@bozhou_ai)। इन्होंने Claude Code का उपयोग कैसे करें, Codex और इसके बीच कितना अंतर है, और Skill कैसे खुद लिखें, यह सब लिखा है। सदी के द्वारा अप्रैल के अंत में लिखी गई पोस्ट “$155 vs $15: Codex का एक महीने का टेस्ट, जिसने मेरा Claude Code बदल दिया” को 2.37 लाख बार देखा गया, Snow Treading Through Clouds की मार्च के अंत में लिखी गई पोस्ट “लीक हुए Claude Code सोर्स को पूरी तरह से एनालाइज़ करने के बाद, मुझे पता चला कि 'Vibe Coding' का अंत वास्तव में इंजीनियरिंग है” को 14.9 लाख बार देखा गया, Bozhou की पोस्ट “प्रैक्टिकल ट्यूटोरियल: अपना खुद का Skill 0 से 1 तक कैसे लिखें” को 13.1 लाख बार देखा गया। इस समूह की विशेषता है—वे स्पष्ट कार्रवाई करते हैं, पुनरुत्पादन कर सकते हैं, और स्क्रीनशॉट्स और कोड के साथ समर्थन करते हैं।

AI धन सम्पादन शिक्षा/पद्धति स्कूल—Koda (@wadezone), AI के सख्त पिता (@dashen_wang), Miles (@ma_zhenyuan), Gold Dust Horse (@jinchenma_ai), Luna (@LunaAI519), Wenzi (@Eejoylove), Captain Noah Duck (@noahduck283)। उनके प्रमुख कार्य "उपकरण का उपयोग कैसे करें" नहीं, बल्कि "इससे कैसे पैसा कमाएं" या "मैंने फॉलोअर्स कैसे बढ़ाए" हैं। Koda का मई के पहले सप्ताह में प्रकाशित लेख "2026 में सामान्य व्यक्ति 100 लाख कैसे कमाए" को 4.27 लाख ब्राउज़ किया गया, जो 64 X लेखों में सर्वाधिक है। AI के सख्त पिता के दो प्रमुख लेख— "2026 के लिए उद्यमों के AI रूपांतरण का समग्र मार्गदर्शिका" (37.4 लाख), "लाखों कमाने वाले AI प्रोजेक्ट्स का विश्लेषण: बड़े मॉडल फोन ग्रुप कंट्रोल" (24.7 लाख)—ये नहीं बताते कि AI का उपयोग कैसे करें, बल्कि यह बताते हैं कि AI से प्रोजेक्ट लॉन्च करके कैसे पैसा कमाएं।

लाइफ ऑब्जर्वेशन / जोक्स ट्रैफिक पेमेंट — स्टैनले (@Stanleysobest), रे वांग (@wangray), यूवी (@Li665508Li), डेविन सात (@SuisPasDaVinci), मिंग (@PandaMing88)। इन लोगों के प्रमुख कार्य AI नहीं हैं। स्टैनले की एक पोस्ट "जापानी ब्लॉगर अधिकांश चीनी छात्रों के चेहरे का वर्णन करते हैं" को 678 लाख ब्राउज़ किया गया, रे वांग की एक पोस्ट "इंटरव्यू में ऐसे कालीन बिछे हुए कंपनियों से बचें" को 1258 लाख ब्राउज़ किया गया। मिलियन से अधिक ब्राउज़ हुई 17 ट्वीट्स की सामग्री संग्रह, सभी इन्हीं लोगों से आई हैं।

विशेषज्ञ वर्ग — Roland.W (@rwayne), यांग जिन (@shaozhu93314), जेडन की विचार दिनचर्या (@Jaden_riku), अचुआई थिंकिंग (@AI_jacksaku)। रोलैंड एक डॉक्टर है, अप्रैल के अंत में उन्होंने अपने एक चिकित्सा जर्नल पेपर को जनता के लिए सरल भाषा में बदल दिया; यांग जिन की पुस्तक 'IP सिस्टम की नींव की संरचना' के 2.26 लाख प्रतियाँ बिकीं; जेडन विदेशी शिक्षा के बारे में लिखते हैं। इस समूह का पिछले समूहों से सबसे बड़ा अंतर यह है — वे AI को एक व्यवसाय नहीं, बल्कि AI उपकरणों का उपयोग करके अन्य व्यवसाय करते हैं।

AI संदेह/प्रतिबिंब पक्ष—सबसे कम संख्या में, लेकिन आवाज़ बहुत तीखी। Linote 🎃 (@Alexjkman) ने अप्रैल के अंत में नौ हज़ार शब्दों का लेख “आप सोचते हैं कि आप AI का उपयोग कर रहे हैं, वास्तव में आप मृत्यु की पंक्ति में खड़े हैं” लिखा, जिसके 10 हज़ार दर्शन हुए, और शुरुआत में ही लिखा गया कि “इस लेख में कोई समाधान नहीं है, और न ही इसे देने की कोशिश की जा रही है।” Roland.W ने मई की शुरुआत में “ACPDD क्या है—कृत्रिम बुद्धिमत्ता समायोज्य व्यक्तित्व विकार?” के नाम से AI भारी उपयोगकर्ताओं के प्रभाव के लिए एक नया शब्द बनाया। AI के सबसे कठोर पिता, हालांकि मुख्य रूप से संक्रमण और कार्यान्वयन पर लिखते हैं, लेकिन 1 मई का पोस्ट “पूरा AI उद्योग, अपने सबसे आवश्यक चीज़ को प्रणालीगत रूप से समाप्त कर रहा है” भी इसी श्रेणी में आता है—वह अपने दोनों चेहरों के बीच बहुत सहजता से संक्रमण करते हैं।

पाँच समूहों को एक साथ देखने पर, पहला महत्वपूर्ण बिंदु यह है: पूरी सामग्री लाइब्रेरी में सबसे अधिक ब्राउज़ किए गए कंटेंट, AI कंटेंट क्रिएटर्स से नहीं, बल्कि तीसरे समूह (लाइफ जोक्स ट्रैफ़िक ग्रुप) से आए हैं। यह इस रिपोर्ट में पहला ऐसा अनपेक्षित पहलू है, जिस पर हम बाद में वापस आएंगे।

द्वितीय: कुछ बार-बार आने वाले संवाद प्रारूप

64 लेखों में से, AI टूल्स का प्रयोग, AI लागू परियोजनाओं का विश्लेषण और AI से कमाई की विधियाँ इन तीन श्रेणियों ने एक बड़ा हिस्सा लिया है; व्यक्तिगत विधियाँ (IP, लेखन, निवेश) लगभग एक चौथाई हिस्सा बनाती हैं; शेष चिकित्सा, विदेशी शिक्षा, जीवन के अवलोकन आदि विशिष्ट श्रेणियाँ हैं।

लेकिन विषय वितरण से अधिक देखने लायक, कुछ दोहराए जाने वाले संवाद प्रारूप हैं।

"2026 + समग्र गाइड / पूर्ण विश्लेषण" — शीर्षक में "2026" को सीधे शामिल करने वाले 3 लेख: AI के सबसे कठोर पिता का "2026 के लिए उद्यमियों के लिए AI रूपांतरण का समग्र गाइड", "2026 के लिए व्यक्तिगत AI विकास का समग्र गाइड", और Koda का "2026 में साधारण व्यक्ति कैसे एक साल में 100 लाख कमाएं". इसका अनुपात कम है, लेकिन इनमें से दो लेख X article के ब्राउज़िंग टॉप 5 में शामिल हुए। वर्ष को समय का एक अंक बनाकर तत्कालता पैदा की जाती है, "समग्र" शब्द से क्षमता का वादा किया जाता है जिससे चिंता कम होती है, और इनका संयोजन पाठकों को एक मनोवैज्ञानिक अनुभव देता है कि "इस एक लेख को पढ़ने से ही काफी है".

"विश्लेषण / समीक्षा / 0 से 1 तक / नींव" — अधिक बारंबार। AI के सबसे कठोर पिता ने अकेले ही "लाखों कमाने वाले AI प्रोजेक्ट्स का विश्लेषण" श्रृंखला का योगदान दिया: मोबाइल ग्रुप कंट्रोल 2.47 लाख, ट्रेडिंग 9.2 लाख, महिला AI समुदाय 6.1 लाख। शताब्दी का "ब्लॉग पोस्ट बैच कलेक्शन का पूर्ण गाइड: 5 तरीके + API रिवर्स इंजीनियरिंग + प्रैक्टिकल स्क्रिप्ट" — 19.7 लाख। यांग जिन — "IP सिस्टम की नींव की संरचना (पूरा लेख हाथ से टाइप किया गया, सुरक्षित उपयोग के लिए)" — 22.6 लाख — "पूरा लेख हाथ से टाइप किया गया, सुरक्षित उपयोग के लिए" ये आठ शब्द स्वयं AI लेखन के साथ सीमा खींच रहे हैं, और यह वर्तमान पारिस्थितिकी में AI के खिलाफ एक स्पष्ट संकेत है।

“मैंने X किया, इसलिए मुझ पर भरोसा करो” — लगभग हर X लेख की शुरुआत लेखक की पात्रता को स्थापित करने से होती है। कोडा अपने शुरुआती जीवन के बारे में लिखते हैं—हेनान के ग्रामीण क्षेत्र से, सामान्य डिप्लोमा, 33 साल की उम्र में A8 प्राप्त करना, और तुरंत “दो हफ्तों में 50 लाख विज़िट्स और 500 ब्लू वी सब्सक्रिप्शन”। AI के सख्त पिता पहले ही पैराग्राफ में लिखते हैं—“मैंने 2000 साइट क्लस्टर्स को अपने आप संचालित किया है, जो सभी AI ऑटोमेशन पर चलते हैं।” बेंगन की शुरुआत में लिखा है—“मैं AI प्रोग्रामिंग टूल पर महीने के $600 खर्च करता हूँ।” ये पात्रता के बयान हमेशा सबसे आगे होते हैं, और इनका उद्देश्य पाठक को पाठ की शुरुआत से पहले ही पहचान सत्यापित करना होता है। पाठ पढ़ने के बाद आपको शायद विधि याद नहीं रहे, लेकिन आपको “वह 2000 साइट क्लस्टर्स को अकेले संचालित करने वाला व्यक्ति” याद रहेगा।

"मुझे लगा कि X, वास्तव में Y" — आशावादी और संदेहवादी के बीच का अंतर। लिनोटे का "आप सोचते हैं कि आप AI का उपयोग कर रहे हैं, वास्तव में आप मौत की पंक्ति में खड़े हैं", नो या कैप्टन का "आप सोचते हैं कि सन युचेन और मी मेंग की लेखन शैली अच्छी है? वास्तव में वे आपके मस्तिष्क को हाइजैक कर रहे हैं", बेरीशिया का "AI युग का सबसे बड़ा मजाक: मैं अभी भी ईमेल का उपयोग करके पागलों की तरह पैसा कमा रहा हूँ", हुआंग शियामू का "API मध्यस्थ स्टेशन, ड्रग्स की तुलना में अधिक लाभदायक" — ये सभी इस संरचना के विभिन्न रूप हैं। इसकी शक्ति इसमें है कि शीर्षक ही "उलटफेर" का कार्य पूरा कर देता है, पाठक जब भी क्लिक करता है, वह पहले से ही उलटफेर की स्थिति में स्वीकार हो चुका होता है।

"मौन रहकर बड़ा धन कमाएं" — सदी का एआई भविष्यवाणी, मौन रहकर बड़ा धन कमाएं, नहीं देखने पर बिलियन डोर को चूक जाएं, मानक संस्करण है, 1.97 लाख ब्राउज़। ये पांच शब्द दो बातें वादा करते हैं: यह चीज़ वास्तव में कमा रही है; इसके बारे में जानने वाले कम हैं। इन दोनों बातों को एक ही वाक्य में शामिल करना, इस पारिस्थितिकी में सबसे प्रभावी प्रेरणा संरचना है।

पाँच टेम्पलेट्स एक साथ इस बात को कहते हैं: निर्णय लेने का समय कम करें। "2026" भविष्य की अनिश्चितता को कम करता है, "व्यापक गाइड" सीखने की लागत को कम करता है, "मैंने क्या किया" विश्वास की लागत को कम करता है, "आप सोचते हैं/वास्तव में" निर्णय लेने की लागत को कम करता है, "चुपचाप धन कमाएँ" प्रवेश के लिए संकोच को कम करता है। प्रत्येक टेम्पलेट आपको एक ही बात समझाता है—ज्यादा सोचें नहीं, अभी कार्रवाई करें।

इस रhetoric की अत्यधिक समानता खुद एक डेटा पॉइंट है। यह दर्शाता है कि इस इकोसिस्टम में सफलता का मार्ग बार-बार सत्यापित, व्यापक रूप से नकल किया जा चुका है, और संतृप्ति की ओर बढ़ रहा है।

तीन: ट्रैफिक वितरण का अप्रत्याशित पहलू: AI लंबे लेख ब्रेकिंग बीट नहीं बन पाते

इन 556 विषयों को ब्राउज़ किए गए दर्शकों के आधार पर क्रमबद्ध करने पर, आपको एक अप्रत्याशित डेटा सेट मिलेगा।

64 एक्स आर्टिकल लंबे लेखों की ब्राउज़िंग की माध्यिका 29,313 है, अधिकतम 4.27 लाख (कोडा)। 452 शॉर्ट ट्वीट्स की माध्यिका 35,934 है, अधिकतम 12.58 करोड़ (रे वांग)। शॉर्ट ट्वीट्स की माध्यिका ब्राउज़िंग एक्स आर्टिकल से अधिक है, और अधिकतम ब्राउज़िंग 30 गुना अधिक है।

सभी सामग्री लाइब्रेरी में एक मिलियन से अधिक व्यूज वाले केवल 17 कंटेंट हैं, जो सभी ट्वीट हैं, और कोई भी विषय AI से संबंधित नहीं है। स्टेनले ने अकेले 12 ट्वीट किए: जापानी ब्लॉगर द्वारा चीनी छात्रों के चेहरे का वर्णन (678 लाख), उत्तर पत्रिका का एक कोना गायब (217 लाख), "बाद में मैंने इस 800 रुपये के लिए अपनी पूरी जिंदगी कमाई" (176 लाख), बैइबिंग का जुर्माना (165 लाख), ऐप्पल फोन का सालाना अपग्रेड लागत (152 लाख)। रे वांग का 1258 लाख व्यूज वाला ट्वीट "जिस कंपनी में ऐसा कालीन बिछा हो, उसकी साक्षात्कार से बचें", जिसमें सिर्फ एक ऑफिस के कालीन की तस्वीर है।

AI कंटेंट के ऊपरी सीमा की तुलना करें: सैकड़ों वर्षों का $155 बनाम $15: Codex का एक महीने का वास्तविक परीक्षण — यह सामग्री लाइब्रेरी में सबसे अधिक ब्राउज़ किया गया शुद्ध AI टूल रिव्यू लेख है, 237,000। स्नोट्रैक द्वारा Claude Code के सोर्स कोड लीक पर किया गया हार्डकोर विश्लेषण — 149,000। सबसे अधिक ब्राउज़ किए गए AI लंबे लेख < Top 17 मजाक ट्वीट्स का सबसे कम ब्राउज़ किया गया।

लेकिन इसका एक दूसरा पहलू भी है। X आर्टिकल का "क्रिएटर इनकम" मैकेनिज्म लाल वी सदस्यों के प्रभावी पढ़ने पर आधारित है, सभी ब्राउज़ करने वालों पर नहीं। स्टैनले के 678 लाख ब्राउज़ में से अधिकांश गैर-सदस्य थे; AI लंबे लेखों के पाठक संरचना विपरीत है—5000 शब्दों के AI लेख को पूरा पढ़ने वाला व्यक्ति लगभग निश्चित रूप से इस क्षेत्र में गंभीर रुचि रखने वाला एक मूल्यवान उपयोगकर्ता होता है। कोडा ने अपने लेख "50 दिनों में 0 से 10,000 फॉलोअर्स तक पहुँचने का मेरा कारण" में एक सीधी तुलना प्रस्तुत की है: उनका सबसे अधिक प्रदर्शित हुआ पोस्ट, जिसे 250 लाख ब्राउज़ किया गया, केवल 700 फॉलोअर्स बढ़ाया, जबकि 14 लाख ब्राउज़ हुए दूसरे पोस्ट ने 1400 फॉलोअर्स बढ़ाए—14 लाख के पोस्ट ने 250 लाख के पोस्ट की तुलना में दोगुना फॉलोअर्स प्राप्त किए।

इस इकोसिस्टम में वास्तव में दो पूरी तरह से अलग बाजार मौजूद हैं:

मार्केट A——सामाजिक मुद्दों पर मजाक के जरिए कई मिलियन व्यू प्राप्त किए, एकल पोस्ट की कमाई क्षमता कम है, लेकिन समग्र प्रभाव अद्भुत है (स्टैनले द्वारा अप्रैल-मई में दर्ज की गई कुछ वायरल पोस्ट्स के कुल मिलाकर तीन करोड़ व्यू)।

मार्केट B—AI-आधारित विस्तृत लेख के माध्यम से कई लाख से दर्जनों लाख व्यू प्राप्त करें, लेकिन प्रत्येक व्यू उच्च मूल्य वाले उपयोगकर्ता के साथ संबंधित है, जो भविष्य के कोर्स, समुदाय और प्राइवेट ट्रांसफॉर्मेशन के लिए एक सटीक फनल है।

इन दोनों बाजारों का "ट्रैफ़िक वैल्यू एक्सचेंज रेट" पूरी तरह से अलग है। एक AI लंबे लेख के 30,000 व्यूज़, एक मज़ाक के 30 लाख व्यूज़ से अधिक मूल्यवान हो सकते हैं, क्योंकि पाठकों की प्रोफ़ाइल संकीर्ण होती है और वे भुगतान करने के लिए अधिक तैयार होते हैं।

यह नियम यह समझाता है कि एआई निर्माता जानते हुए भी कि वे मजाक के ट्रैफ़िक के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते, फिर भी लंबे लेख लिखते रहते हैं—वे स्टैनले के साथ ट्रैफ़िक के लिए प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहे हैं, बल्कि ट्रैफ़िक को छांट रहे हैं। लेकिन इस नियम में एक ऐसा निष्कर्ष भी छिपा हुआ है जो थोड़ा असुविधाजनक है: जब सभी एआई निर्माता एक ही प्रकार के उच्च मूल्यवान पाठकों को छांट रहे हों, तो कौन किसे छांट रहा है, यह स्पष्ट नहीं रह जाता।

चार, वे वास्तव में कैसे चक्र बनाते हैं

अगर केवल "सामग्री क्या लिखी गई है" पर ध्यान दिया जाए, तो यह एक AI सामग्री पारिस्थितिकी है। लेकिन अगर "सामग्री कैसे प्रवाहित हो रही है, पाठक कौन हैं, और पैसा किस दिशा में जा रहा है" पर ध्यान दिया जाए, तो एक सापेक्षिक बंद आंतरिक चक्र सामने आता है।

23 अकाउंट्स को एक-एक करके पढ़ें, उनके अपने शब्दों में सीधे पढ़ी जा सकने वाली कुछ चक्रीय संकेत निम्नलिखित हैं। इस खंड में कोई अनुमान नहीं लगाया जाएगा, केवल यह बताया जाएगा कि उन्होंने क्या लिखा है।

एंट्री पास: ब्लू वी सब्सक्रिप्शन और क्रिएटर इनकम। X का क्रिएटर इनकम मैकेनिज्म इस इकोसिस्टम के एंट्री इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में कार्य करता है। कोडा लिखते हैं, "दो हफ्तों में... 50 लाख व्यूज और 500 ब्लू वी सब्सक्रिप्शन प्राप्त किए, जिससे सीधे मस्क के क्रिएटर इनकम लिमिट को पार कर लिया गया।" वेनज़ी का लेख, "X पर तीन महीने में क्रिएटर इनकम पाने की पूरी कहानी, एक साधारण व्यक्ति का समीक्षा," इस मार्ग पर विशेष रूप से केंद्रित है। इस इकोसिस्टम में ब्लू वी सब्सक्रिप्शन दोनों भूमिकाओं को निभाता है—यह एक आय स्रोत है और क्रिएटर्स के बीच पहचान का बैज है।

पृष्ठभूमि: भुगतान किए गए शिक्षण एक स्वतंत्र बाजार बन चुका है। AI के सबसे कठोर पिता ने उद्यमिक AI प्रशिक्षण: कोर्स कैसे बनाएं, साथ कैसे दें, पैसा कैसे वसूलें" के शुरुआती हिस्से में एक संख्या प्रस्तुत की: "2026 तक चीनी उद्यमों का AI प्रशिक्षण बाजार 87 अरब युआन होगा, जिसमें 300 से अधिक संस्थाएं सक्रिय होंगी और वार्षिक वृद्धि दर 45% होगी।" उनका दूसरा लेख, "लाखों कमाने वाले AI लागू प्रोजेक्ट्स का विश्लेषण: महिला AI समुदाय (51 विशेषांक)" सीधे "महिला AI समुदाय" को एक मामले के रूप में विश्लेषित करता है। Luna का "X पर कितने भुगतान किए गए समुदाय महिलाओं को AI का उपयोग करना सिखाते हैं" इस बाजार का बाहरी दृष्टिकोण है। ये कोई मार्केट रिपोर्ट नहीं हैं, बल्कि सृजनकर्ता अपने सहयोगियों को दिखा रहे हैं कि वे पहले ही इस मार्ग को अनुभव कर चुके हैं।

एकोसिस्टम के किनारे: API मध्यस्थता जैसे ग्रे बिजनेस को बार-बार चर्चा किया जाता है। हुआंग शियामू का लेख “API मध्यस्थता, ड्रग तस्करी से भी ज्यादा मुनाफेदार” (40.2 लाख व्यूज) पूरी सामग्री कुशन में X आर्टिकल के रूप में दूसरा सबसे अधिक ब्राउज़ किया गया। उसी हफ्ते जिन चेनमा ने “सुन युचेन और फू शेंग AI API मध्यस्थता में प्रवेश करते हैं, यह करेंसी प्रिंटिंग मशीन के समान है” शीर्षक से 22,000 व्यूज के साथ एक लेख लिखा। एक ही विषय, एक ही समय, 20 गुना का अंतर। यह डेटा स्वयं एक बात कहती है: इस एकोसिस्टम में समान प्रमुख विषयों की रिटर्न कमजोर होने की दर बहुत तेज है—जब दूसरा व्यक्ति एक ही माइन को लिखता है, तो वह पहले से ही सूख चुका होता है।

सार का चक्र: सामग्री के बारे में सामग्री

ऊपर की कुछ बातों को एक साथ देखने पर, इस इकोसिस्टम में एक बहुत विशिष्ट घटना दिखाई देती है—“X पर कंटेंट कैसे बनाएं” पर कंटेंट, खुद इस इकोसिस्टम में सबसे स्थिर ट्रैफ़िक वाला कंटेंट में से एक है।

कोडा का वीडियो: "50 दिनों में शून्य से 10,000 फॉलोअर्स तक पहुँचने का मेरा तरीका"; रोलैंड.डब्ल्यू का वीडियो: "मैंने ट्विटर पर तीन महीने में 40,000 फॉलोअर्स बढ़ाए और 1.5 अरब दर्शकत्व प्राप्त किया" — 2.5 लाख ब्राउज़; वेनज़ी: "X पर तीन महीने में क्रिएटर आय प्राप्त करना"; बाइनियान: "00 के दशक के युवा ने Claude Code का उपयोग करके पार्ट-टाइम बिज़नेस शुरू किया, 4 महीनों में 10 लाख से अधिक कमाए: पूरी विधि और डेटा सार्वजनिक" — 132,000; पात्र दूसरों के 00 के दशक के हैं, लेकिन लेखक अपने पाठकों को चुनने के लिए दूसरों की कहानियों का उपयोग करता है।

सबसे सीधी बात है हुआंग शियामू द्वारा 29 अप्रैल को पोस्ट की गई लंबी ट्वीट (1.5 लाख व्यूज), मूल पाठ निम्नलिखित है:

सभी X पर ट्रेंडिंग ट्वीट्स, जैसे ब्लू वी एक्टिवेशन, हांगकांग बैंक अकाउंट, विभिन्न मोबाइल सिम कार्ड आदि के विषयों को वीडियो ट्यूटोरियल के रूप में बना दें, और आपको 10,000 फॉलोअर्स मिल जाएंगे। मुझे धन्यवाद न दें, बस कार्रवाई करें।

ये 30 शब्द इस पारिस्थितिकी की सबसे मूलभूत चक्रीय संरचना को दर्शाते हैं: यह सामग्री वास्तव में "AI का उपयोग करना चाहने वालों" के लिए नहीं, बल्कि "AI सामग्री निर्माता बनना चाहने वालों" के लिए है। पहले वाले पढ़कर उपकरण का उपयोग करने जाते हैं, दूसरे पढ़कर उपकरण पर अगली सामग्री बनाने जाते हैं। इन दोनों पाठकों की प्रोफाइल में ओवरलैप है, लेकिन ये बिल्कुल एक ही समूह नहीं हैं।

यहाँ तक पहुँचकर आप तीसरे अनुच्छेद के अंतिम वाक्य पर वापस आ सकते हैं—AI क्रिएटर्स Stanley से ट्रैफ़िक के लिए प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहे हैं, बल्कि ट्रैफ़िक को छाँट रहे हैं। इससे आगे बढ़ें: वे जो छाँटते हैं, वह इस चक्र के अगले चरण के प्रतिभागी होते हैं।

इस चक्र में पैसा निश्चित रूप से बह रहा है—ब्लू वी लाभ, भुगतान किए गए समुदाय, उद्योग परामर्श, विदेशी उत्पाद, API मध्यस्थता—लेकिन पैसा इस चक्र की गति का स्रोत नहीं है। इस चक्र को चलाने का वास्तविक ईंधन कुछ और है। अगले अनुच्छेद में हम इस ईंधन के बारे में बात करेंगे।

पांचवां: ईंधन चिंता है: दो विपरीत कहानियाँ, एक साथ फॉलोअर्स बढ़ा रही हैं

अगर पैसा इस चक्र का चलने का स्रोत नहीं है, तो क्या है?

इन दो महीनों की सामग्री को मेज पर बिछाकर देखें, तो आप एक दिलचस्प बात देखेंगे: एक ही समय अवधि, एक ही प्लेटफॉर्म, और एक ही पाठक समूह के लिए, दो पूरी तरह से विपरीत अर्थवाली कहानियाँ समानांतर रूप से चल रही हैं। ये दोनों कहानियाँ दो अलग समूहों के लिए नहीं, बल्कि एक ही समूह की दो विपरीत भावनाओं की सेवा करती हैं। यह भावना, इस चक्र का वास्तविक ईंधन है।

पहला सेट: AI ने साधारण लोगों के लिए एक अभूतपूर्व खिड़की खोल दी है। कोडा का "2026 में साधारण व्यक्ति कैसे एक वर्ष में 100 लाख कमाएं" मानक संस्करण है—सही तरीके से, साधारण व्यक्ति के लिए 12 महीने पर्याप्त हैं। AI के सबसे कठोर पिता के दो 2026 गाइड्स कॉर्पोरेट और व्यक्तिगत संस्करणों के समकक्ष हैं। बैनियन का "AI भविष्यवाणी, चुपचाप बड़ा धन कमाएं" और हुआंग शियामू का "API मध्यस्थ, ड्रग तस्करी से भी अधिक लाभदायक" इस कथा के अत्यधिक व्यावसायिक संस्करण हैं। आंतरिक तर論यह है: यह एक नया दुनिया है, पुराने नियम अभी तक बंद नहीं हुए हैं, जो पहले काम करता है, वही मांस खाता है।

दूसरा सेट: AI अधिकांश सामान्य लोगों के सामने बंद हो रहा है, और धीरे-धीरे बंद हो रहा है। Linote का नौ हजार शब्दों का लेख "आप सोचते हैं कि आप AI का उपयोग कर रहे हैं, वास्तव में आप मृत्यु की पंक्ति में खड़े हैं" सबसे पूर्ण अभिव्यक्ति है। Roland.W का "ACP D क्या है" एक हल्का-फुल्का संस्करण है, जो AI के भारी उपयोगकर्ताओं के मानव संचार में पतन के बारे में है। AI के सबसे कठोर पिता "पूरा AI उद्योग, अपनी सबसे आवश्यक चीज को व्यवस्थित रूप से समाप्त कर रहा है" एक प्रोग्रामर के बारे में लिखता है, जो रात के दो बजे कहता है कि उसका उत्पादन सबसे अधिक है, लेकिन उसका मन सबसे खाली है। आंतरिक तर論यह है: यह एक ऐसा अवसर नहीं है जिस पर कोई सामान्य व्यक्ति आसानी से सवार हो सके, बल्कि एक ऐसा मंदिर है जो उन लोगों को, जो सोचते हैं कि वे सवार हो सकते हैं, और अधिक गहराई में ले जाता है।

इन दोनों कथाओं की सबसे उल्लेखनीय बात यह नहीं है कि वे आपस में विरोधी हैं, बल्कि यह है कि वे अक्सर एक ही व्यक्ति के द्वारा लिखी जाती हैं। AI के सबसे कठोर पिता का उदाहरण सबसे अच्छा है—वह एक ओर "2026 के लिए उद्योगों के लिए AI ट्रांसफॉर्मेशन का समग्र मार्गदर्शिका" लिखता है, जिसमें वह उद्योगों को AI को कैसे लागू करना है, यह सिखाता है, और दूसरी ओर "AI उद्योग द्वारा सबसे आवश्यक चीजों का प्रणालीगत विनाश" लिखता है, जिसमें वह उद्योग के खालीपन की आलोचना करता है। दोनों लेखों की प्रकाशन तिथि में दो सप्ताह से कम का अंतर है। उनके सामग्री निर्माता के दृष्टिकोण से, ये दोनों गोलियाँ हैं: पहली "ट्रांसफॉर्मेशन चाहने वाले मालिकों" के लिए, दूसरी "AI के कारण मन में संदेह पैदा होने वाले पेशेवरों" के लिए। दोनों पाठक समूहों में ओवरलैप है, लेकिन उनकी भावनात्मक स्थिति अलग है, और उन्हें पूरी तरह से अलग सामग्री की आवश्यकता है।

इसी तरह Roland.W — वह "ट्विटर पर तीन महीने में 40,000 फॉलोअर्स कैसे बढ़ाएं" लिखता है और "ACPD" के साथ AI पर अत्यधिक निर्भरता का मजाक उड़ाता है। Berryxia के पास "AI युग का सबसे बड़ा मजाक" जैसी प्रायोगिक आशावादी लेख हैं, साथ ही "बाबी क्यू ली" जैसे छोटे ट्वीट्स भी हैं।

एक ही लेखक क्यों दो विपरीत विषयों पर लिखता है? क्योंकि ये दोनों विषय एक ही पाठक की अलग-अलग समयों पर के अलग-अलग मानसिक आवश्यकताओं को सेवा करते हैं।

जब पाठक X खोलता है, तो उसके मन में दो विपरीत भावनाएँ लड़ रही होती हैं: एक है "मुझे इस लहर को पकड़ना है, मैं इसे नहीं छोड़ सकता", और दूसरी है "मैं पीछे रह गया हूँ, अब क्या करूँ?"। पहली भावना उसे "2026 में साधारण व्यक्ति कैसे एक साल में 100 लाख कमाएं" पर क्लिक करने के लिए प्रेरित करती है; दूसरी भावना उसे "आपको लगता है कि आप AI का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन वास्तव में आप मृत्यु की पंक्ति में खड़े हैं" पर क्लिक करने के लिए प्रेरित करती है।

सकारात्मक सामग्री को कार्रवाई की अनुमति देती है, जबकि संदेहवादी सामग्री को रुकने की अनुमति देती है। एक आपको यह विश्वास दिलाती है कि अभी करना अभी भी समय पर है, दूसरी आपको यह विश्वास दिलाती है कि न करना जरूरी गलती नहीं है। दोनों प्रकार की अनुमतियाँ जारी की जानी चाहिए, इसलिए दोनों प्रकार की सामग्री अनिवार्य रूप से मौजूद होनी चाहिए।

इस संरचना को समझने से समझ में आता है कि लिनोट के लेख की केवल 10,000 बार देखी गई, जबकि कोडा के लेख की 420,000 बार — इसका कारण यह नहीं है कि पहले वाला गलत था, बल्कि यह है कि "कार्रवाई की अनुमति" चाहने वालों की संख्या "ठहरने की अनुमति" चाहने वालों से कहीं अधिक है। लेकिन यह अनुपात स्थिर नहीं है; यह बाजार के मूड के साथ बदलता है। जब वे लोग जिन्होंने कार्रवाई की अनुमति खरीदी है, उन्हें पता चलने लगता है कि कार्रवाई व्यर्थ है, और वे पूरी तरह से अपनी गलती मानने को तैयार नहीं होते, तो वे सहारा पाने के लिए संदेहवादी सामग्री की ओर मुड़ जाते हैं। यह दिन कब आएगा, वहीं परिवर्तन का मोड़ है जहां लिनोट जैसे क्रिएटर्स कमजोर समूह से प्रमुख समूह में बदल जाते हैं।

पीछे मुड़कर देखें: इस चक्र को चलाने वाली ईंधन कभी एआई उपकरणों की जिज्ञासा नहीं थी, बल्कि मध्यमवर्गीय वर्ग की अपने वर्तमान स्थिति के प्रति अनिश्चितता थी। एआई इस चिंता के समय का वाहक है, लेकिन इसके नीचे की चीज, एआई से कहीं पुरानी है।

Six: Reader reverse inference: Who are they likely to be?

केवल सृजनात्मक छोर के साथ और पाठक छोर के डेटा के बिना एक सामग्री लाइब्रेरी से पाठक प्रोफाइल को वापस अनुमानित करना अव्यवस्थित होगा। लेकिन कुछ बातें अभी भी निकाली जा सकती हैं।

वे फायरवॉल को पार कर लेंगे। चीनी उपयोगकर्ताओं के मुख्य संदर्भ में X अभी भी तकनीकी क्षमता की मांग करता है। X को स्थिर रूप से खोलना, दर्जनों चीनी AI निर्माताओं को फॉलो करना, और 5000 शब्दों की AI लंबी लेख पढ़ना—यह बाधा पहले से ही अधिकांश सामान्य इंटरनेट उपयोगकर्ताओं को छाँट लेती है। नो डैक कप्तान के 28 लाख देखे गए लंबे ट्वीट की पहली पंक्ति है: "अगर आप फायरवॉल पार कर सकते हैं और AI का उपयोग करते हैं, तो आपको बधाई—आपके पास पहले से ही मूलभूत कमाई की क्षमता है"—उन्हें भी एहसास है कि यह बाधा एक प्रवेश प्रमाणपत्र है।

वे संभवतः किसी प्रकार की पेशेवर चिंता से गुजर रहे हैं। पूरे सामग्री भंडार में सबसे अधिक बार आने वाले कुछ कीवर्ड संयोजन "35 साल", "बर्खास्तगी", "पार्ट-टाइम जॉब", "बदले जाना", "पीछे छूट जाना" हैं। AI के सबसे कठोर पिता, Koda,百年 जैसे सबसे अधिक ट्रैफ़िक वाले X आर्टिकल लेखकों के आर्टिकल का केंद्रीय मुद्दा एक ही समस्या है—पाठक की वर्तमान स्थिति अस्थायी है।

उनका मुख्य व्यावसायिक संबंध भुगतान किए गए उत्पादों की खरीद से बजाय भुगतान किए गए शिक्षण है। यह पाठक समूह ब्लू वी के लिए सदस्यता लेता है, "AI प्रशिक्षण कोर्स" खरीदता है, "भुगतान किए गए समुदाय" में शामिल होता है—लेकिन वे AI उपकरणों के वास्तविक उद्योग-स्तरीय खरीददार नहीं हैं। अगर वे उद्योग के IT निर्णय लेने वाले या बड़ी कंपनियों के AI टीम लीडर होते, तो वे Hugging Face के पेपर और LessWrong पढ़ते, चाइनीज X नहीं। वे जो खरीदते हैं, वह ज्ञान नहीं, बल्कि "मैं पीछे नहीं रह रहा" का एक सामाजिक पहचान का अहसास है। कोर्स काम करता है या नहीं, समुदाय से कुछ मिलता है या नहीं, दूसरे स्तर का मुद्दा है; प्राथमिकता यह है कि सदस्यता लेने से "मैं संभवतः पीछे छूट रहा हूँ" की भावना में कमी होती है।

उनकी "विशिष्ट संख्याओं" पर प्रतिक्रिया, "अमूर्त तर्क" पर प्रतिक्रिया से कहीं अधिक है। लिनोटे का नौ हजार शब्दों का संदेहवादी निबंध 10,000 ब्राउज़ किया गया; कोडा का एक वाक्य "50 दिनों में 0 से 10,000 फॉलोअर्स, एकल पोस्ट पर 250 लाख ब्राउज़" 42 लाख ब्राउज़ किया गया। पहला पूरी तरह कारण-परिणाम विश्लेषण है, दूसरा पूरी तरह विशिष्ट संख्याएँ हैं। इस पारिस्थितिकी के पाठक विचार नहीं कर सकते, बल्कि विचार करने में थक गए हैं—वे "पहले से हुए विश्वसनीय कथाओं" के लिए पैसे देने को तैयार हैं। इसलिए "मैंने क्या किया" का योग्यता बयान सबसे आगे रखा जाता है: यह सहायक तर्क नहीं है, बल्कि तर्क का विकल्प है।

वे एक "खुद भी एक क्रिएटर बनना चाहते हैं" की स्थिति में हैं। लूना का "साधारण लोगों को X पर ट्रैफ़िक चलाना चाहिए", वेनज़ी का "X करके तीन महीने में क्रिएटर आय प्राप्त करें", कोडा का "50 दिनों में शून्य से 10,000 फॉलोअर्स तक पहुँचें", हुआंग शियामू का "X पर ट्रेंडिंग ट्वीट्स को सभी ट्यूटोरियल्स में बदल दें और आप 10,000 फॉलोअर्स प्राप्त कर लेंगे" — इन सामग्रियों के पूर्वनिर्धारित पाठक, X करने के बारे में सोचना शुरू कर चुके लोग हैं। यह सामान्य AI उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल से मौलिक रूप से भिन्न है: सामान्य AI उपयोगकर्ता Claude Code ट्यूटोरियल पढ़कर Claude Code का उपयोग करना चाहता है, जबकि इस पारिस्थितिकी के पाठक, Claude Code ट्यूटोरियल के अगले लेखक बनना चाहते हैं।

इन पाँच बिंदुओं को एक साथ रखने पर, एक काफी विशिष्ट व्यक्ति की छवि सामने आती है: फायरवॉल को बायपास करने वाला, लगभग 35 वर्ष का, अपने वर्तमान पेशे से असंतुष्ट, AI उपकरणों के बुनियादी उपयोग का अनुभव रखने वाला, और "कंटेंट बनाना" को एक आंचलिक या मुख्य व्यवसाय के रूप में गंभीरता से विचार कर रहा चीनी उपयोगकर्ता।

यह चित्र 23 क्रिएटर्स के अपने चित्रों के साथ अत्यधिक मेल खाता है—यह यादृच्छिकता नहीं, बल्कि एक संरचनात्मक विशेषता है। यह एक ऐसा बाजार है जहाँ उत्पादक और उपभोक्ता अत्यधिक समरूप हैं: आज का पाठक कल का क्रिएटर है, और आज का क्रिएटर कल का पाठक है। इस समरूपता के कारण सूचना असमानता बहुत तेजी से कम हो जाती है, क्योंकि एक प्रभावी विधि को प्रकाशित करने के बाद, उसके पाठक जल्द ही अगले उपयोगकर्ता बन जाते हैं, फिर अगले शिक्षक, और मूल लाभ दो या तीन प्रसार परतों के भीतर पूरी तरह से कम हो जाता है।

इसीलिए "2026" को लगातार अपडेट किया जाना चाहिए—क्योंकि 2025 की रणनीति 2026 में काम नहीं करती, और 2026 की शुरुआती रणनीति 2026 के मध्य तक काम नहीं करती। इस पारिस्थितिकी के लिए नए "अभी" का निरंतर उत्पादन करना आवश्यक है, अन्यथा इसकी मुख्य वस्तु (जानकारी का अंतर) तुरंत मूल्यहीन हो जाएगी।

निष्कर्ष: अगले 6–12 महीनों में हो सकने वाली कुछ बातें

अंत में कुछ निर्णय छोड़ें। निर्णय ही निर्णय है, भविष्यवाणी नहीं।

AI टूल्स के रियल-वर्ल्ड टेस्टिंग कंटेंट की सीमा आगे भी नीचे जाएगी। अप्रैल के अंत में Codex की Claude Code के साथ तुलना पर 100 नाइट को 237,000 व्यूज मिले, क्योंकि यह तुलना अभी भी अधिकांश पाठकों द्वारा स्वयं नहीं की गई है। जब बड़ी संख्या में क्रिएटर्स इसी तरह का कंटेंट लगातार बनाते रहेंगे और पाठक टूल्स के कई चक्रों से थक जाएंगे, तो "रियल-वर्ल्ड कंपेरिसन आर्टिकल्स" का मार्जिनल ट्रैफ़िक लगातार कम होता जाएगा। स्नोट्रैक, पोज़ु, 100 नाइट — इस समूह में सबसे स्थिर रूप से काम करने वाले कुछ, स्वतः ही अपने कंटेंट का केंद्र "टूल टेस्टिंग" से "इंजीनियरिंग मेथडोलॉजी", "Skills सिस्टम", "कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट" जैसे गहरे विषयों पर स्थानांतरित कर रहे हैं। यह संयोग नहीं है, बल्कि ट्रैफ़िक उन्हें यह संकेत दे रहा है कि उन्हें स्थानांतरित होना होगा।

"मेटा कंटेंट" संख्या में टूल-आधारित कंटेंट को दबा देगा। "X पर AI कंटेंट से पैसे कैसे कमाएं" का फीडबैक लूप, "AI टूल्स का उपयोग कैसे करें" की तुलना में कहीं अधिक छोटा है—पहले के लिए पाठक की ईर्ष्या ही आधे लेन-देन को पूरा कर देती है, जबकि दूसरे के लिए पाठक को वास्तविक रूप से प्रयास करके ही एक बंद चक्र बनाना होगा। जब फीडबैक लूप का अंतर स्पष्ट होता है, तो बाजार स्वयं छोटे लूप की ओर झुक जाता है। यह किसी एक क्रिएटर का चयन नहीं है, बल्कि पूरे पारिस्थितिकी तंत्र की आकर्षण दिशा है।

संदेहवादी सामग्री का हिस्सा बढ़ेगा, लेकिन मुख्यधारा नहीं बनेगा। जब "2026 तक एक वर्ष में 100 लाख" के पथ पर काम करने वाले पाठकों को एक वर्ष बाद पता चलता है कि उनके पास 100 लाख नहीं हैं, तो उन्हें अधिक कार्रवाई की योजनाओं की आवश्यकता नहीं, बल्कि एक ऐसी व्याख्या की आवश्यकता होती है जो उन्हें सम्मान के साथ पीछे हटने की अनुमति दे। Linote, Roland.W जैसा व्यवहार इस क्षण के लिए एक बैकअप सामग्री के रूप में तैयार किया गया है। लेकिन यह मुख्यधारा नहीं बनेगा—हमेशा नए आशावादी पाठक प्रवेश करते रहेंगे, जो अभी तक उस मार्ग से गुजरे नहीं हैं जिससे उन्हें संदेहवादियों की आवश्यकता होगी। आशावादी और संदेहवादी का अनुपात आज के 9:1 से धीरे-धीरे 7:3 हो जाएगा, लेकिन पलटा नहीं जाएगा।

जोक्स ट्रैफिक वाले और AI कंटेंट वाले अब और अधिक अलग हो जाएंगे। स्टैनली जैसे अकाउंट्स को करोड़ों व्यूज मिल सकते हैं, लेकिन उनके पाठकों की प्रोफाइल बहुत फैली हुई होती है; AI कंटेंट वाले अकाउंट्स के व्यूज कम होते हैं, लेकिन उनके पाठकों की प्रोफाइल संकीर्ण और केंद्रित होती है। ये दोनों मॉडल अलग-अलग प्रकार के पाठक संबंधों की सेवा करते हैं, जिन्हें मिलाना मुश्किल है, इसलिए वे एक ही X प्लेटफॉर्म पर अपने-अपने रास्ते पर चलेंगे। दोनों की सेवा करने की कोशिश करने वाले अकाउंट्स — जो जोक्स भी लिखते हैं और AI के डेटा-आधारित कंटेंट भी — को दोनों एल्गोरिदम अस्पष्ट सिग्नल मानेंगे और उनके लिए आगे बढ़ना और मुश्किल हो जाएगा। इस समय की सुविधा है — एकाग्रता।

"वास्तविक व्यक्ति / चेहरा दिखाना" स्पष्ट प्रीमियम बन जाएगा। लिनोट का एक अन्य लेख, "चेहरा दिखाना, इस साइबर करोड़ी से सबसे दुर्लभ संपत्ति है", हालाँकि केवल 15,000 ब्राउज़ के साथ, एक ऐसी प्रवृत्ति को दर्शाता है जो चल रही है: जितना AI द्वारा उत्पादित सामग्री अधिक प्रचुर होती है, उतना ही "वास्तविक मानव" का संकेत दुर्लभ होता जाता है। रोलैंड.W की 40,000 फॉलोअर्स को तीन महीने में बढ़ाने की एक विधि वीडियो बनाना शुरू करना था। जब AI सभी "वास्तविक लगने वाली" सामग्री की लागत को लगभग शून्य पर ले जाता है, तो "वास्तव में सच्चा" होना प्रीमियम प्राप्त करना शुरू कर देता है।

यह 23 अकाउंट्स, 556 कंटेंट्स और दो महीने के समय अवधि के बारे में एक अवलोकन है। यह आपको बता सकता है कि इस इकोसिस्टम का वर्तमान रूप क्या है, लेकिन यह आपको यह नहीं बता सकता कि यह आगे क्या बनेगा। सबसे संभावित परिणाम इस इकोसिस्टम का अचानक ढहना या अचानक उड़ान भरना नहीं है, बल्कि यह है कि यह अभी की गति से बहुत सारी दोहराई गई सामग्री उत्पन्न करता रहेगा, बहुत सारे समान क्रिएटर्स को प्रशिक्षित करेगा, और बहुत सारे समान पाठकों को थका देगा, जब तक कि किसी दिन AI टैग को किसी अन्य टैग से बदल न दिया जाए।

कोई घोषणा नहीं होगी, कोई नोड नहीं होगा। यह किसी ऐसे सप्ताह में चुपचाप हो जाएगा जब कोई ध्यान नहीं दे रहा होगा—शायद इस रिपोर्ट के तीन महीने बाद। अगला टैग आते ही, आज के "2026 पूर्ण गाइड" "2027 पूर्ण गाइड" में बदल जाएंगे, "AI लागू करने का विश्लेषण" "रोबोट / एजेंट / XR / कोई भी अगला शब्द लागू करने का विश्लेषण" में बदल जाएगा, शब्दावली अपरिवर्तित रहेगी, पाठक अपरिवर्तित रहेंगे, चक्र अपरिवर्तित रहेगा।

बदलता है केवल इस चक्र के चिंता का वह चेहरा।