बिल चियन पर एआई बुलबुला, चीन के कम लागत वाले मॉडल और वैश्विक एआई प्रतिस्पर्धा

लेखक: विक्टर, मिस्टर ज़, 168X

एक तकनीक बेहद सफल हो सकती है, लेकिन फिर भी यह एक असफल निवेश हो सकती है

2026 के अगस्त के शुरू में, AI और सेमीकंडक्टर सेक्टर ने जून और जुलाई में एक स्पष्ट गिरावट का सामना किया, और "बुलबुला फूटेगा क्या?" पर बहस फिर से तीव्र हो गई: SpaceX का स्टॉक 100 डॉलर से अधिक पर वापस आ गया, OpenAI का IPO इस साल से अगले साल तक स्थगित कर दिया गया, और प्रसिद्ध AI थीम फंड Situational Awareness को भी मेज से हटाना पड़ा। इसी बीच, जुलाई में चीनी ओपन-सोर्स मॉडल्स ने तेजी से उभार दिया, जो बंद स्रोत के प्रमुख मॉडल्स के करीब प्रदर्शन को अत्यंत कम लागत पर प्रदान कर रहे हैं और स्मार्टनेस के वैश्विक उपयोग की कीमत संरचना को पुनः परिभाषित कर रहे हैं।

इस एपिसोड में, 168X ने अपने पुराने दोस्त, AI और Crypto के शीर्ष निवेशक, और स्वतंत्र मीडिया 'Bill It Up' के संचालक Bill Qian (@billqian_uae) को आमंत्रित किया। बिल ने हाल ही में AI को एक बड़े आर्थिक और सामाजिक संदर्भ में देखना शुरू किया है, जिसमें जनसंख्या लाभ क्या असरहीन हो गया है, राष्ट्र क्यों फिर से हस्तक्षेप कर रहे हैं, और AI बुलबुला कैसे समाप्त होगा। इस लगभग दो घंटे की बातचीत में, उन्होंने एक काफी अनुमान से विपरीत मूलभूत निष्कर्ष प्रस्तुत किया: AI बुलबुले का सबसे बड़ा मूलभूत जोखिम, संभवतः तकनीकी विफलता नहीं, बल्कि 'चीनी मॉडल बहुत सफल' होना है। जब चीन AI को कम लाभ वाली मूलभूत वस्तु में बदल देता है, तो वैश्विक सामाजिक कल्याण में भारी वृद्धि होती है, लेकिन पूरे उद्योग की आय और लाभ समान रूप से नहीं बढ़ती, जिससे एक विशेष जेवन्स पैराडॉक्स (Jevons Paradox) बनता है: एक प्रौद्योगिकी बहुत सफल हो सकती है, परंतु फिर भी एक असफल निवेश हो सकती है।

एक, इस बार AI बुलबुला क्यों अलग है: गति, मूल्यांकन और "विकास सब कुछ निगल जाता है"

श्री ज़े: बिल भैया हाल ही में AI पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, और अक्सर देश के प्रति चिंतित महसूस कर रहे हैं, AI को एक बड़े आर्थिक और सामाजिक संदर्भ में देख रहे हैं। आपके हाल के लेखों में कई संरचनात्मक बड़े प्रश्न उठाए गए हैं: जनसंख्या लाभ क्या अप्रभावी हो गया है, सरकारें इस AI के मैदान में क्यों उतर रही हैं, और AI का बुलबुला कैसे समाप्त होगा। क्या हम पहले AI के बुलबुले पर चर्चा कर सकते हैं?

बिल चियान: ठीक है। मुझे लगता है कि पिछले चक्र की तुलना में इस AI लहर की सबसे बड़ी विशेषता इसकी गति है। यह गति पिछले समय में कल्पना भी नहीं की जा सकती थी: पहली और दूसरी औद्योगिक क्रांति को प्रचलन में आने में 50 से 100 साल लग सकते थे, PC को 10 अरब उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने में कुछ दशक लग सकते थे, जबकि AI ने केवल तीन साल में वैश्विक स्तर पर 10 से 20 अरब उपयोगकर्ताओं को प्राप्त कर लिया है।

जब अपनाने की गति तेज होती जा रही होती है, तो अक्सर चरणबद्ध बुलबुले विकास की गति में ही समाहित हो जाते हैं। एक कहावत है: "जिसमें वृद्धि हो, वह सभी समस्याओं को निगल सकती है", इसलिए मुझे लगता है कि यह एक महत्वपूर्ण बिंदु है जिस पर हमें आज AI को देखने की आवश्यकता है। कोई भी प्रौद्योगिकी चक्र बुलबुले के साथ आ सकता है, फिर फूट सकता है, लेकिन इस बार हमें समझना होगा: गति स्वयं पूरे चक्र के विकास को प्रभावित कर सकती है, और यह बहुत ही संक्षिप्त बाजार समायोजन में बदल सकती है। क्योंकि जब बाजार नीचे आता है, तो अचानक उपयोगकर्ता गति और उद्योग की वृद्धि सभी को पुनः टेबल पर ला देती है—यह वही घटना है जिसे हम पिछली कई बार देख चुके हैं।

एक और बात यह है कि इस प्रक्रिया के दौरान, हमें चीन से आने वाले इन 'मूल्य विनाशकों' पर लगातार नजर रखनी चाहिए। संभावना है कि भविष्य में चीन के सस्ते टोकन AI उद्योग को इलेक्ट्रिक वाहन या सौर ऊर्जा उद्योग की तरह बना देंगे: जिससे सामाजिक कुल कल्याण में बड़ी मात्रा में वृद्धि होगी, लेकिन लंबे समय तक यह अमेरिका के मूल्यांकन को भी नष्ट कर देगा। यह मैंने हाल ही में देखा है और मेरे दोस्तों के साथ इस पर चर्चा की है।

श्री ज़ेड: आपके लेख को पढ़कर, आप AI बेसिक्स के बुलिश हैं। कारणों में शामिल हैं: AI तीन साल के भीतर 1 अरब उपयोगकर्ताओं तक पहुँच जाएगा, इसका अपनाया जाने का दर स्टीम इंजन, बिजली, पीसी, इंटरनेट से कहीं अधिक तेज़ है; मॉडल कंपनियों की आय तेज़ी से बढ़ रही है; वर्तमान खुले बाजार मूल्यांकन अभी भी पिछले बुलबुले के स्तर पर नहीं पहुँचे हैं; और यह अधिकांशतः बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों के कैशफ्लो से समर्थित है, उच्च लीवरेज फाइनेंसिंग से नहीं। इसलिए एक स्थिति बनती है: हर बार जब बाजार में सुधार होता है, मूल्यांकन में कमी होती है, तो जब तक नए मॉडल में कोई नई क्रांति, आय में कोई नई क्रांति, और उपयोगकर्ताओं में कोई नया विकास नहीं होता, मूल्यांकन को पुनः समायोजित किया जा सकता है। क्या आपका मतलब है कि बाजार केवल पुनरावृत्ति से डिलीवरेज (deleverage) हो रहा है, और कुछ V-आकार के सुधार हो रहे हैं?

बिल चियान: मुझे लगता है कि एक ओर यह लीवरेज कम करना है, और दूसरी ओर यह मूल्यांकन की अपेक्षाओं को समायोजित करना है। लेकिन इस प्रक्रिया के दौरान, हमें एक महत्वपूर्ण बिंदु पर निरंतर नजर रखनी चाहिए: अंततः यह एक «Flash Bear» होगा, यानी सापेक्ष रूप से तेजी से ऊपर और नीचे; या फिर 2008 के वित्तीय संकट या 2000 के इंटरनेट बुलबुले के फटने की तरह, एक सापेक्ष L-आकार की प्रतिक्रिया होगी।

L-शेप की रिबाउंड क्या है? मूलतः यह अपेक्षित उत्कर्ष, मूलभूत बातों का मूल्यांकन से अनुसरण करना, और अधिक समय की आवश्यकता के समान है। लेकिन अब मैं देख रहा हूँ कि इस बार... Anthropic या बड़े मॉडल कंपनियों में कई रिसर्चर्स भी महसूस कर रहे हैं कि पूरी घटना का विकास उनकी अपेक्षाओं से आगे निकल गया है। सभी यह निर्णय ले रहे हैं: सिंगुलैरिटी (Singularity) कब आएगी? AGI कब आएगा? उपयोगकर्ता संख्या, उपयोगकर्ता समय, Anthropic, Claude द्वारा प्रतिनिधित्व किए जाने वाले डाउनस्ट्रीम सेवाओं की खरीद की इच्छा जैसे अपनी संख्याओं के माध्यम से, लोग एक L-शेप के बेयर मार्केट की अपेक्षा कर सकते हैं, लेकिन दूसरी ओर, सावधान रहना चाहिए: जो बेयर मार्केट का तर्क अंततः सही है, लेकिन इस बार इसका प्रदर्शन संभवतः समायोजित हो सकता है। यही मैं हमेशा देख रहा हूँ।

श्री ज़े: मुझे खुद महसूस हो रहा है कि AI की इस लहर की रुचि शायद छोटे समय के भीतर (छह महीने से एक वर्ष के भीतर) कम हो रही है। पहला संकेत SpaceX का स्टॉक $106 तक गिर गया है; दूसरा, OpenAI जो हमेशा से इस साल IPO का दावा कर रहा था, उसने इसे अगले साल तक स्थगित कर दिया है; तीसरा, Situational Awareness जैसे संकेत-आधारित फंड को पूरी तरह से हटा दिया गया, लीवरेज हटा दिया गया, और यह विफल हो गया। इसलिए, क्या बाजार का अगला कदम पूरी तनाव और पूंजी को AI से हटाकर किसी अन्य क्षेत्र की ओर मोड़ना होगा?

बिल चियान: हाँ, हम देख सकते हैं कि हाल ही में कोका-कोला के शेयर भी नए उच्च स्तर पर पहुँच गए हैं, इसलिए सेक्टर रोटेशन निश्चित रूप से मौजूद रहेगा। लोग सेक्टर रोटेशन के दौरान नए टॉपिक्स की तलाश में होते हैं, और ये मार्केट मूड लंबे समय तक बने रहेंगे। लेकिन मैं अधिक ध्यान केंद्रित करूँगा: AI पर वापस आएं, अगर AI की आय अंततः लोगों की अपेक्षाओं से अधिक हो जाती है, जैसे कि Anthropic या चीनी बड़े मॉडल की आय अगले साल या पिछले साल भी अपेक्षाओं को पार करती रहती है, तो AI में निवेश जारी रहेगा। क्योंकि उस समय CAPEX की वापसी और प्रतिमूल्य की समयावधि की समस्या भी सुलझ सकती है। अगर आपके पास डाउनस्ट्रीम Token की बिक्री अच्छी है, तो मध्यवर्ती क्लाउड्स की बिक्री भी अच्छी होगी, और पूरी सप्लाई चेन को अंततः समायोजित किया जा सकता है।

इस दृष्टिकोण से, यह ऐसा है जैसे आपने 2001 से अमेज़ॅन में निवेश किया: अधिकांश समय यह मुनाफा कमा रहा था। अमेज़ॅन ने पिछले दो दशकों में ई-कॉमर्स स्टॉक या ई-कॉमर्स और क्लाउड के रूप में अत्यधिक विकास किया, और आप जिस भी समय खरीदते, किसी न किसी तरह से आप सही होते, भले ही आपने सबसे अधिक बुलबुले वाले 1999 में खरीदा हो, आज तक आपको 40 से अधिक गुना का रिटर्न मिल चुका है।

द्वितीय: भंडारण: कच्चे माल से लेकर 'टाइवेक जैसे' उन्नत निर्माण का पुनर्मूल्यांकन

श्री ज़ेड: मुझे एक बात सुनने को मिली है कि स्टोरेज की लागत 13% से 18% तक हो सकती है, लेकिन अगले साल और उसके बाद के साल तक, स्टोरेज खुद और यहां तक कि चिप्स खुद भी ओवरसप्लाई के कारण कीमतों में गिरावट का सामना कर सकते हैं, जिससे इन बड़ी कंपनियों की आय और लाभ में संकुचन हो सकता है। क्या यह सच में होगा, या यह वास्तव में हमेशा अंडरसप्लाई ही होगा?

बिल चियान: मुझे विश्वास है कि अंततः आपूर्ति अवश्य मांग के साथ चल जाएगी। लेकिन गणना की मांग के निचले स्तर के विकास के आधार पर, हाल ही में मैंने कुछ शोध किया है, और उद्योग के विशेषज्ञों का सामान्य मत है कि, भंडारण के मामले में, 2028 तक लगभग सभी स्थितियों में आपूर्ति की कमी बनी रहेगी।

इसी समय, स्टोरेज की स्वयं की बाजार संरचना भी बदल रही है: पहले बहुत समान DRAM से लेकर अब कस्टमाइज़ किए जाने वाले, उन्नत निर्माण के HBM (हाई बैंडविड्थ मेमोरी) तक। इस तर्क के अनुसार, भविष्य में स्टोरेज की स्वयं की CAPEX वृद्धि अवधि लंबी होगी; और हमारा स्टोरेज पर पूरे तर्क को पुराने commodity (कमोडिटी) के रूप में नहीं, बल्कि TSMC (टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स) की तरह, एक उन्नत निर्माण के तर्क के रूप में देखना चाहिए। इस तर्क में, भविष्य में मूल्यांकन को पुनः मूल्यांकित किया जाना चाहिए।

लेकिन आपने जिस बिंदु का जिक्र किया, अर्थात भविष्य की मांग की पूर्ति पर्याप्त रूप से हो पाएगी या नहीं, मुझे लगता है कि यह सवाल लंबे समय तक बना रहेगा। संभवतः अंततः अतिरिक्त पूर्ति हो जाएगी; लेकिन मांग की ओर से, चीन की इंजीनियरिंग अनुकूलन क्षमता में वृद्धि के कारण, अंततः संतुलन प्राप्त होगा। ऐसा होने पर, ऊपरी निर्माण क्षेत्र के मूल्यांकन या संपत्ति में वृद्धि के लिए भी एक गिरावट की आवश्यकता होगी।

विक्टर: स्टोरेज इस चक्र में सबसे उज्ज्वल क्षेत्र है, यह स्वयं एक बहुत मजबूत साइक्लिक स्टॉक है: स्थापना का समय लंबा, पूंजी निवेश बड़ा, और पिछले समय में इसमें बहुत स्पष्ट साइक्लिक विशेषताएँ थीं—जब बाजार अच्छा होता है, तो बड़ा लाभ होता है, और जब आपूर्ति अचानक बढ़ जाती है, तो बड़ा नुकसान होता है। इस AI चक्र में, स्टोरेज के कुछ पहलुओं में समानता है, कुछ में अंतर है: HBM जैसे उच्च मूल्यवान, उच्च मुनाफा वाले उत्पादों की बिक्री का हिस्सा काफी बढ़ा है; HBM की क्षमता ने DRAM, NAND जैसे सामान्य स्टोरेज की क्षमता को विस्थापित कर दिया है, जिससे पारंपरिक स्टोरेज की कीमतें अधिक स्थिर होने में मदद मिली है; Micron जैसी कंपनियाँ अपने ग्राहकों के साथ अधिक लंबे समय के अनुबंध कर रही हैं, और कई रणनीतिक ग्राहक समझौते पर हस्ताक्षर किए हैं। AI बुलबुले के समग्र संदर्भ में, आपको क्या लगता है कि इस चक्र में क्या कुछ अलग है और क्या कुछ पिछले चक्रों के समान है?

बिल चियान: सबसे पहले, एक समान बिंदु पर चलते हैं। सबसे पहले, यह एक वास्तविक नवाचार है, जैसे पिछली पीढ़ी का इंटरनेट, बिजलीकरण और औद्योगिकीकरण, हम इन नवाचारों को ट्यूलिप मैनिया से अलग कर देंगे, यह एक वास्तविक नवाचार है। दूसरे, वास्तव में, सभी नवाचारों का CAPEX व्यवसाय से तेजी से बढ़ता है, चाहे वह रेलवे मैनिया हो या बिजलीकरण, CAPEX की वृद्धि हमेशा आय से कहीं अधिक होती है। इसीलिए आज लोग चिंतित हैं: क्लाउड कंपनियों का इस साल 7000 अरब डॉलर का CAPEX, अगले दो साल में, 2028 तक, पूरे क्लाउड CAPEX, AI CAPEX और AI का कर्ज, संयुक्त राज्य अमेरिका में होम मॉर्टगेज के बाद सबसे बड़ा कर्ज बाजार बन जाएगा। इस तर्क के अनुसार, नीचे की ओर की आय क्या ऊपर की ओर के निवेश को संबोधित कर पाएगी, यही लोगों का प्रश्न है।

लेकिन इस बार कुछ चीजें अलग हैं। पहला, लंबे समय तक, वास्तव में सभी निवेश स्वामित्व धन से हुआ था, ऋण स्वयं इतना उच्च नहीं था, लेकिन हाल ही में M7 (अमेरिकी सात महान) भी ऋण फंडिंग शुरू कर रहे हैं। दूसरा, और यह एक बड़ा बिंदु है, वह है गति। पहले, औद्योगिकीकरण में, भाप के इंजन से लेकर पूरे ब्रिटेन में औद्योगिक श्रमिकों की संख्या कृषि श्रमिकों से अधिक होने में लगभग 80 साल लगे; बिजलीकरण में, पहले जनरेटर से लेकर पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका में बिजलीकरण पूरा होने में लगभग पचास साल लगे; इंटरनेट को 10 अरब उपयोगकर्ताओं को प्राप्त करने में कई साल लगे। लेकिन आज, GPT के 2022 नवंबर में जन्म के बाद से, केवल 36 महीनों में, पूरी दुनिया में AI उपयोगकर्ताओं की संख्या 10 अरब से अधिक हो गई है। बेशक, आप कह सकते हैं कि AI का नवीनीकरण वैश्विक डिजिटलीकरण, PC, इंटरनेट और क्लाउडीकरण के आधार पर हुआ है, और इस विशालकाय के आधार पर ही adoption पूरा हुआ है। लेकिन गति स्वयं... सभी कला का सबसे महत्वपूर्ण पहलू गति है; क्या पर्याप्त गति होने पर, विकास स्वयं ही वर्तमान स्तर की कुछ वृद्धि समस्याओं को सुलझा सकता है?

एक और बात यह है कि कुल मूल्यांकन अतिशयोक्तिपूर्ण नहीं है। पिछले चक्र में, सिस्को (Cisco) का लगभग 200 गुना का PE (मुनाफा-कीमत अनुपात) था; लेकिन आज स्टोरेज के गिरने के बाद यह केवल तीन से चार गुना का PE है, जबकि TSMC और NVIDIA का PE 20 के आसपास है। आप देखेंगे कि पूरा उद्योग वास्तव में कोई विशेष रूप से अतिशयोक्तिपूर्ण 'सपनों का मूल्यांकन' नहीं है, यह मूलतः एक बहुत ही उचित PE सीमा में है। लोगों की अधिकतर चिंता 'आपका बहुत तेज़ी से बढ़ना' और बहुत सारे पैसे के प्रवाह से है, जो स्वाभाविक रूप से सतर्कता पैदा करता है; लेकिन निरपेक्ष मूल्यांकन के मामले में, वास्तव में यह काफी ठीक है।

तीन: GPU का अवमूल्यन: रेलवे 50 साल तक इंतजार कर सकता है, GPU नहीं कर सकता

श्री जेड: यहाँ एक और महत्वपूर्ण बात है, मैंने आपका लेख पढ़ा है, और मुझे लगता है कि मुख्य बिंदु GPU की मूल्यह्रास दर है। GPU की आर्थिक अवधि केवल तीन से चार वर्ष होती है, लेकिन रेलवे 50 वर्ष तक और ऑप्टिकल फाइबर 25 वर्ष तक उपयोग किए जा सकते हैं। भले ही CAPEX की अंततः मांग हो, आय को GPU के मूल्यह्रास से पहले ही प्राप्त करना होगा। क्या आप इस बारे में थोड़ा अधिक चर्चा कर सकते हैं?

बिल चियान: हाँ। जीपीयू के अवमूल्यन अवधि के बारे में उद्योग में अलग-अलग राय हैं। कुछ लोगों का मानना है कि अप्रचलित जीपीयू को अंततः निष्कर्षण के लिए भी उपयोग किया जा सकता है, इसलिए इसे पाँच से छह साल तक बढ़ाया जा सकता है। मैं एक बात साझा करना चाहता हूँ: अभी सभी लोग इस गणना को कर रहे हैं। पिछले कुछ दिनों में, ऐसा लगता है कि OpenAI के सीएफओ ने कहा था कि एक GW (गीगावॉट) लगभग प्रति वर्ष 100 अरब डॉलर की ARR (वार्षिक नियमित आय) प्राप्त कर सकता है, इसलिए प्रतिमूल्य प्राप्ति के लिए तीन से पाँच साल का समय लगेगा।

इसलिए, रिकवरी पीरियड के बारे में, सभी अभी भी निरीक्षण की स्थिति में हैं। वर्तमान में, सबसे बड़ी चिंता समग्र रिकवरी पीरियड से आ रही है। क्योंकि यह रिकवरी पीरियड अंततः यह तय करेगा कि पारंपरिक क्लाउड प्रोवाइडर CSP और नोवोक्लाउड (नवीन क्लाउड प्रोवाइडर) का इक्विटी (शेयरधारक लाभ) रिटर्न, और अधिक महत्वपूर्ण रूप से, उनका डेब्ट (ऋण) अंततः क्या वापस चुकाया जा सकता है। यही सबसे बड़ा प्रश्न है।

इस प्रश्न के नीचे, मुझे लगता है कि दो बिंदु होंगे। पहला बिंदु नीचे की ओर है: Anthropic, OpenAI या अन्य एप्लिकेशन निर्माताओं के टोकन कितने अच्छे से बिक सकते हैं। यदि उनका ARR लगातार बढ़ता रहता है, तो ऊपर की ओर का CAPEX अंततः समस्या नहीं रहेगा। दूसरा बिंदु यह है कि अंततः चीनी निर्माता कैसे पूरे मेज़ को बदल देंगे।

चार: चीनी सस्ते टोकन का मूल्य विप्लव: सफल प्रौद्योगिकी, असफल निवेश?

बिल चियान: जब चीनी निर्माता अंततः बड़े मॉडल या मल्टीमॉडल विभिन्न क्षेत्रों में 1/20 या यहां तक कि 1% के टोकन मूल्य पर मूल्य प्रतिस्पर्धा करने लगें, तो अंततः ऐसा हो सकता है कि AI का विश्वव्यापी सामाजिक कल्याण बढ़ जाए, AI का विशाल अपनाया जाना बढ़ जाए, लेकिन अमेरिकी निर्माताओं की आय घट जाए; और अमेरिकी निर्माताओं की घटी हुई आय, चीनी निर्माता पूरी तरह से कमाए बिना है, क्योंकि वे स्वयं भी मूल्य प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।

अंत में, बड़ी संख्या में डेवलपर और उपयोगकर्ता ने उच्च मूल्य वाले मॉडल और निम्न मूल्य वाले मॉडल के मिश्रित रूप का उपयोग किया। इस दृष्टिकोण से, अंततः मूल्य सृजन (value creation) काफी है, लेकिन व्यावसायिक मूल्य अधिग्रहण (value capture) इतना नहीं है। इसका प्रदर्शन इस प्रकार होता है: अमेरिकी निर्माताओं का मूल्यांकन काफी कम हो जाएगा; चीनी निर्माता निश्चित रूप से आगे बढ़ेंगे, लेकिन वे जितना मूल्यांकन कम हुआ है, उतना नहीं बढ़ पाएंगे।

तो यह अगले कुछ समय के लिए देखने के लिए एक महत्वपूर्ण बिंदु हो सकता है। उस बिंदु पर, अगर यह उद्योग अंततः इलेक्ट्रिक वाहनों की तरह बन जाता है: उपभोक्ता और विकासक संतुष्ट हैं, लेकिन इन कंपनियों में निवेश करने से आगामी कुछ वर्षों में अभी भी बहुत अच्छा ROE रिटर्न मिल पाएगा? यह हर किसी को सोचना होगा।

श्री ज़े: यह काफी डरावना लगता है। मान लीजिए कि किमी K3, क्विनवेन या कोई भी, Claude या GPT की तुलना में अचानक काफी बेहतर प्रदर्शन करने लगता है, इसकी आम उपयोगिता बढ़ जाती है, और इससे OpenAI और Anthropic के उपयोगकर्ता धीरे-धीरे खत्म हो जाते हैं, अनुमानित मूल्यांकन गिरता है, बाजार में जादू कम होने लगता है, और शीर्ष मॉडल कंपनियों के मूल्यांकन संकुचित हो जाते हैं, तो सेकेंडरी मार्केट में प्रदर्शन भी अच्छा नहीं होगा, और दोनों विशालकाय कंपनियों का आईपीओ समय टाल दिया जाएगा। क्या अंतिम पटकथा इसी तरह होगी? क्या हम 6 महीने में इस परिदृश्य को देख पाएंगे?

बिल चियान: मुझे लगता है कि चीनी निर्माताओं का वैश्विक बाजार हिस्सा बढ़ना लगभग निश्चित है। क्योंकि अगर आप ऑनलाइन समीक्षाओं को देखें, तो आप पाएंगे कि ओपन वेट (जिसे चीनी ओपन सोर्स मॉडल कहा जाता है) बंद सोर्स के साथ प्रदर्शन (performance) के मामले में तेजी से पीछे छूट रहे हैं, और प्रदर्शन का अंतर भी कम होता जा रहा है।

पाँच, टोकन मैक्सिंग के स्थान पर टोकन बजटिंग: बंद स्रोत और खुले स्रोत के मिश्रण का युग

बिल चियान: इस तर्क के अनुसार, अब सिलिकॉन वैली में आप देखेंगे कि लोगों का दृष्टिकोण पहले के «मेरा बजट असीमित है» — जिसे टोकन मैक्सिंग कहा जाता है — से बदलकर «मुझे अब अपने टोकन का बहुत सूक्ष्मता से उपयोग करना होगा» हो गया है: किसका उपयोग उच्च-अंत के लिए करूँ, किसका उपयोग मध्यम-निम्न-अंत के लिए करूँ — यानी टोकन बजटिंग। यह दृष्टिकोण पहले से ही विकसित हो चुका है।

इस तर्क के अनुसार, विश्वभर में उच्च वर्ग के उपयोगकर्ता Claude जैसे मॉडल का उपयोग करते हैं, जबकि मध्यम और निम्न वर्ग के उपयोगकर्ता चीनी मॉडल का उपयोग करते हैं, और यह अब सबकी एक आदत बन चुकी है। इसलिए मुझे लगता है कि यह बात निश्चित रूप से होगी। यही कारण है कि पिछले कुछ समय में हमने OpenAI के मूल्य में कमी को देखा। मुझे यकीन नहीं है कि Anthropic अंततः समय पर सूचीबद्ध होगा या नहीं, लेकिन अगर यह समय पर सूचीबद्ध होता है, तो इसका स्टॉक प्राइस इस बात को अच्छी तरह से प्रतिबिंबित करेगा: चीनी निर्माताओं की कीमत प्रतिस्पर्धा। कीमत प्रतिस्पर्धा का मतलब है कि मैं आपके समान, लगभग समान प्रदर्शन वाला उत्पाद प्रस्तुत करता हूँ, लेकिन अंततः इसकी कीमत आपकी कीमत का केवल कुछ हिस्सा, 1/10 या 1% होती है।

श्री ज़े: यह ऐसा लगता है जैसे चीनी बाजार इस तरह का काम करने में माहिर है, जैसे जिडोंग या मेन्गुआ के समय की कीमतों की युद्ध, जिसमें आप और मैं एक-दूसरे को नष्ट कर दें, और अंत में सरकार आकर कहे, "अब बंद करो यह सब बेकार का काम।" इसका क्या अंत होगा? क्योंकि अमेरिका और चीन के बीच ऐसा लड़ना लगता है जैसे एक बार शुरू हो गया तो रुकने का कोई रास्ता नहीं।

बिल चियान: मुझे लगता है कि यह देखना जरूरी है कि यह मुद्दा विभिन्न देशों के व्यापार वार्तालाप में शामिल होगा या नहीं। मेरी व्यक्तिगत भावना है कि अभी इसकी प्राथमिकता इतनी अधिक नहीं है। क्योंकि व्यापार वार्तालाप सामान्यतः उन उद्योगों से संबंधित होते हैं जिनमें आपके देश के मतदाताओं और रोजगार प्राप्त लोगों की संख्या अधिक होती है। उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया अपने गोमांस पर ध्यान केंद्रित करता है, संयुक्त राज्य अमेरिका अपने मक्का पर, और यूरोप अपनी कारों पर। क्योंकि ये सभी ऐसे उद्योग हैं जिनमें मतदाताओं और कर्मचारियों की संख्या बहुत अधिक है। लेकिन AI स्वयं एक सापेक्षिक रूप से प्रतिभाशाली, पूरी तरह प्रतिस्पर्धी उद्योग है, इसलिए मुझे अभी स्पष्ट नहीं है कि भविष्य में क्या यह विभिन्न देशों के व्यापार युद्ध के बहस के मुद्दों में शामिल होगा। हालाँकि, यदि डेटा के अनुपालन जैसे मुद्दों से संबंधित वार्तालाप होते हैं, तो मुझे लगता है कि यह संभव है।

लेकिन अल्पकालिक दृष्टिकोण से, मुझे लगता है कि यह फिर से एक वैश्विक तकनीकी प्रतिस्पर्धा है। यह पिछले समय से अलग है: पिछले समय, जैसे चीनी ई-कॉमर्स की सौ टीमों का युद्ध या मूल्य युद्ध, सभी क्षेत्रीय आधार पर थे; इस बार किसी अर्थ में यह एक वैश्विक AI मूल्य-प्रति-रुपया का युद्ध है।

छह: क्या मूल्य युद्ध व्यापार वार्ता में प्रवेश करेगा: संप्रभु AI ही वास्तविक अनिश्चितता है

बिल चियान: इस युद्ध में शामिल होने से लोगों को रोकने वाला एकमात्र बिंदु, मुझे लगता है, व्यापार युद्ध की बातचीत नहीं, बल्कि प्रत्येक देश की सुरक्षा के लिए अपनी रणनीति बनाने की चिंता हो सकती है। शायद कुछ स्थानों पर, अंततः कीमत-प्रदर्शन की परवाह नहीं की जाएगी, मुझे अपना संप्रभु AI बनाना ही है। यह मुझे लगता है कि एक अलग विषय है।

श्री ज़े: मुझे इस बारे में आपका विचार जानने में भी दिलचस्पी है। स्पष्ट रूप से, पूर्वी एशिया में, ताइवान, जापान और दक्षिण कोरिया लगभग सभी अमेरिका के इस पुराने भाई के द्वारा समर्थित हैं, जो अमेरिकी सेमीकंडक्टर ग्रुप का हिस्सा हैं। आपने पहले भी कहा था कि इस एशियाई स्टॉक मार्केट के हाइप को समझने के लिए, संभवतः जापान के मिनिस्ट्री ऑफ इंटरनेशनल ट्रेड एंड इंडस्ट्री, दक्षिण कोरिया के इकोनॉमिक प्लानिंग सिस्टम, और ताइवान के इकोनॉमिक मिनिस्ट्री और NTIS की तरह सार्वजनिक कंपनियों को संचालित करने वाली संस्थाओं की ओर वापस जाना होगा। चीन की ओर देखने पर, हमें डेवलपमेंट एंड रिफॉर्म कमीशन, स्थानीय सरकारों और उद्योग फंड्स की ओर देखना होगा। यह तर्क सरकार के द्वारा विजेता का चयन करने के समान है। पश्चिमी अर्थव्यवस्था के संदर्भ में? आप पूर्वी एशिया और पश्चिमी अर्थव्यवस्थाओं को, राष्ट्रीय महत्वपूर्ण उद्योगों को सक्रिय करने में उनकी भूमिका, और उनके सफलता/असफलता के पहलुओं के बारे में कैसे समझते हैं?

बिल चियान: मुझे लगता है कि इस प्रक्रिया के दौरान, लोग यह देखेंगे कि पहले ऐसी ऊपर से नीचे की राष्ट्रीय व्यवस्था लगातार काम करती रही है। पहले कई अर्थशास्त्री मानते थे कि बाजार को हस्तक्षेप नहीं किया जा सकता, और इसे 100% बाजार पर छोड़ दिया जाना चाहिए। लेकिन हम देखेंगे कि पूर्वी एशिया के पूरे चौथाई संस्कृति क्षेत्र में, चाहे वह दक्षिण कोरिया, जापान, चीन या अन्य क्षेत्र हों, ऊपर से नीचे की यह तर्क प्रणाली वास्तव में कई उद्योगों को सफल बनाने में सक्षम रही है।

इस प्रक्रिया में कुछ बर्बादी होगी, लेकिन जब कोई चीज बहुत महत्वपूर्ण हो जाती है, तो ऊपर से नीचे की ओर: पहला, यह निश्चित रूप से संसाधनों की गारंटी देता है; दूसरा, यह सभी संसाधनों को एक ही चीज पर केंद्रित करने की गारंटी देता है। इसलिए हम देखेंगे कि ताइवान के चिप, दक्षिण कोरिया, जापान—यह घटना मुझे लगता है कि सफलतापूर्वक साबित हो चुकी है।

सातवाँ: सरकार का फिर से प्रवेश: पूर्वी एशियाई 'राष्ट्रीय प्रणाली' और चम्मच संस्कृति क्षेत्र के लाभ

बिल चियान: इस तर्क के अनुसार, आप देखेंगे कि अमेरिका और भारत भी इसका अनुकरण करने की कोशिश कर रहे हैं। लेकिन मुझे लगता है कि ऐसा अनुकरण अंततः कुछ महत्व रख सकता है, लेकिन चम्मच संस्कृति क्षेत्र की तरह स्पष्ट नहीं होगा। क्योंकि एक छोटी सरकार के तहत, आपके पास सीमित संसाधन होते हैं। आज के लिए, शुद्ध बाजारवादियों के लिए, यह एक चप्पल की प्रक्रिया है। अंततः पता चलेगा कि चम्मच संस्कृति क्षेत्र का तर्क, जब से स्टील और कार, चीन के सौर, इलेक्ट्रिक वाहन, और अब पूरे पूर्वी एशिया के चिप निर्माण क्षेत्र में, कभी-कभी ऊपर से नीचे की ओर बहुत प्रभावी होता है।

श्री ज़े: यदि इस सरकारी ऊपर से नीचे की नियोजन तर्क का पुनः उपयोग किया जाए, तो क्या इसे शीर्ष मॉडल पर सटीकता से लागू किया जा सकता है? उदाहरण के लिए, चीन द्वारा अलीबाबा, टेंसेंट या मून ऑफ़ डार्कनेस पर सटीक नियोजन; या फिर अमेरिका के ट्रम्प, जो कई राजनीतिक शक्तियों का उपयोग करते हैं, जैसे पहले कहा गया कि Claude का Fable 5 में राष्ट्रीय सुरक्षा की चिंताएँ हैं, इसलिए शुरू में इसे नागरिकों के लिए नहीं, बल्कि केवल अमेरिकी सेना के लिए ही खोला गया। क्या शीर्ष मॉडल पर ऐसा ऊपर से नीचे का नियोजन अभी भी काम कर सकता है? मेरा मतलब है, जैसे पहले ताइवान के आर्थिक मंत्रालय और ITRI ने कहा था – “हम संसाधनों, प्रतिभाओं और पूंजी को सभी ह्सिनचू में स्थानांतरित करेंगे।”

बिल चियान: समझ गया। मुझे लगता है कि यह घटना पूर्वी एशिया में लंबे समय तक बनी रहेगी, और मुझे लगता है कि यह पूर्वी एशिया में सापेक्ष रूप से बड़ी सरकार के तर्क से जुड़ी हुई है। और मुझे लगता है कि पूर्वी एशिया में हमेशा से एक संस्कृति रही है: चाहे अधिकारी वर्ग हो या व्यापारी, किसी अर्थ में सभी एक साम्राज्ञिक संस्कृति को साझा करते हैं, जिससे किसी चीज को अंततः सभी एक ही भाषा साझा करते हैं और इसे सफल बनाने के लिए संसाधनों को साझा करते हैं। इसी तर्क के साथ, मुझे लगता है कि वर्तमान पश्चिम में यह कठिन होगा। पहले संभव हो सकता था, जैसे रूजवेल्ट के काल में संयुक्त राज्य अमेरिका, जब संयुक्त राज्य अमेरिका की सरकार भी काफी बड़ी थी।

आठ, सेक्टर रोटेशन और क्षमता क्षेत्र: उस व्यक्ति को न बनें जो बर्बादी ले ले

विक्टर: बड़े टेक के मामले में, मुझे दिलचस्पी है कि बिल भैया अल्पकालिक और दीर्घकालिक दृष्टिकोण के बारे में क्या सोचते हैं। अगर हम 20 वर्षों के संदर्भ में देखें, तो इंटरनेट कंपनियाँ वास्तव में कई गुना बढ़ चुकी हैं; लेकिन कई निवेशक अभी के समय में सबसे अच्छा क्षेत्र कैसे चुनें, इस पर ध्यान केंद्रित करते हैं, ताकि अल्पकालिक रूप से अच्छा रिटर्न मिल सके। हाल के समय में, सेमीकंडक्टर की धनराशि सॉफ्टवेयर और बड़े टेक की ओर बहने लगी है। क्या यही हमारा इस साल के दूसरे हिस्से का विषय होगा? या हमें एक कदम आगे बढ़कर देखना चाहिए? पैसा कहाँ बहने लगा है, क्या कुछ संकेत मिले हैं?

बिल चियान: सबसे पहले, मैं छोटे समय अवधि के स्विंग्स पर ध्यान केंद्रित करने का विशेषज्ञ नहीं हूँ। और मेरे जाने के अनुसार, बड़ी मात्रा में छोटे समय अवधि के स्विंग्स खुद बहुत अनिश्चित होते हैं। बाजार में, दक्षिण कोरियाई हेज फंड, हांगकांग, लुजियाजुई में, कई छोटे और मध्यम पूंजीकरण वाले निवेशक होते हैं, जो अक्सर कुछ स्टॉक्स के बारे में बातचीत करते हैं, सभी मिलकर एक मध्यम पूंजीकरण वाली कंपनी में निवेश करते हैं, और फिर बाजार में कुछ छोटी-छोटी अफवाहें फैलती हैं, जिसके बाद सभी मिलकर इसे ऊपर ले जाते हैं। कुछ हद तक, यह पहले क्रिप्टोकरेंसी समुदाय में पूंजी के सेक्टर की ओर आकर्षित होने के समान ही है।

इस प्रक्रिया में, सेक्टर को पकड़ने की कोशिश करना बहुत कठिन होता है। जब कोई व्यक्ति सेक्टर को पकड़ने की कोशिश करता है, तो इसका मतलब है कि आप स्वयं उस नैरेटिव को बनाने वाले नहीं हैं, बल्कि आप शायद अंतिम खरीददार हैं। मुझे लगता है कि यह स्वयं एक खास रूप से अच्छा निवेश तर्क नहीं है। जब तक आप बुनियादी रूप से अगले कुछ बाधाओं का पता नहीं लगा पाते, जैसे कि मेमोरी के लिए उद्योग की बाधा का पता जल्दी से लगा सकें, तब तक यह ट्रेंड-ड्राइवन नहीं होगा, बल्कि यह पूरी सप्लाई चेन की बाधाओं के अध्ययन से प्रेरित तर्क होगा।

तो आपके सवाल का जवाब दें तो, मैं छोटे समय अवधि के सेक्टरल हॉटस्पॉट्स को जज करने में इतना अच्छा नहीं हूँ। जब तक आप खुद इस खेल में शामिल नहीं हैं, यानी आप खुद वही हैं जो खेल बना रहे हैं, मैं सभी को सलाह दूंगा कि वे अपने ऐसे संपत्ति को बनाए रखें जिसमें उन्हें पूरा विश्वास है; या फिर अंत में आप थोड़े अधिक विस्तृत ETF पर जा सकते हैं, जैसे स्टोरेज, सेमीकंडक्टर, या फिर और अधिक सामान्य प्रौद्योगिकी ETF। मुझे लगता है कि अपनी क्षमता के क्षेत्र को बनाए रखना अधिक महत्वपूर्ण है।

नौ: डाउनस्ट्रीम सब कुछ तय करता है: एप्लिकेशन लेयर, क्लाउड फर्म से लेकर चिप और स्टोरेज तक की प्रक्रिया

श्री ज़े: वर्तमान दृष्टिकोण से, आप भविष्य में पूरे AI बाजार के विकास के बारे में क्या सोचते हैं? हम देख सकते हैं कि जून और जुलाई में सेमीकंडक्टर और AI का एक तीव्र गिरावट आया, लेकिन अमेरिकी मध्यवर्ती चुनाव (midterm election) के बाद शायद नवंबर में, क्या आपकी अपेक्षा है कि सेकेंडरी मार्केट में सुधार या गिरावट आएगी, या फिर यह बढ़ेगा?

बिल चियान: मुझे बाजार के ट्रेंड का आकलन करने में कोई क्षमता नहीं है। लेकिन मुझे लगता है कि चाहे मध्यावधि चुनाव हों या अमेरिकी ब्याज दरों में वृद्धि, ये सभी अंततः मैक्रोइकोनॉमिक बातें हैं। वर्तमान मैक्रोइकोनॉमिक परिदृश्य निश्चित रूप से पहले की तुलना में अधिक सकारात्मक नहीं है। मुझे लगता है कि जिनके पास पोजीशन हैं, उन्हें अगले पुनर्संतुलन के बारे में अच्छी तरह सोचना चाहिए; और जिनके पास अभी तक पर्याप्त पोजीशन नहीं है, मुझे लगता है कि आपको बधाई, क्योंकि आप समय का इंतजार कर सकते हैं और सही मौका प्रतीक्षा कर सकते हैं।

और बुनियादी बातों के लिए, मुझे लगता है कि निचले लेवल के अनुप्रयोगों के विकास को देखना बहुत महत्वपूर्ण है, या फिर Anthropic और OpenAI की आय आगे बढ़ती रहेगी या उन्हें कोई अनिश्चितता, जैसे चीनी निर्माताओं की प्रतिस्पर्धा, का सामना करना पड़ेगा। यह उनके मूल्यांकन को प्रभावित कर सकता है। या फिर कोडिंग (प्रोग्रामिंग) बिजनेस इतनी तेजी से बढ़ रहा है कि यह हमेशा अपेक्षाओं से आगे निकल रहा है, क्योंकि कोडिंग, किसी न किसी तरह, अंततः दुनिया के लगभग सभी क्लर्कल कार्यों को प्रतिस्थापित कर सकता है।

मुझे लगता है कि इसका निरीक्षण करना अधिक महत्वपूर्ण है। क्योंकि यह सबसे निचले स्तर पर है, और निचले स्तर से मध्यवर्ती क्लाउड प्रोवाइडर्स के ऋण संकट और CAPEX समस्याएँ निर्धारित होती हैं, जो फिर ऊपरी स्तर के चिप और स्टोरेज की डिलीवरी मात्रा को निर्धारित करती हैं। इसलिए यह एक पूरा निचले स्तर से मध्यवर्ती स्तर और फिर ऊपरी स्तर तक का तार्किक चक्र है। मैं सभी को सुझाव दूँगा कि वे इस उद्योग की वास्तविक बुनियादी आय का निरीक्षण करें, ताकि पता चल सके कि क्या पूरे उद्योग की अत्यधिक तेज़ वृद्धि को समायोजित किया जा सकता है।

श्रीमान ज़े: नीचे के हिस्से में, मेरी दृष्टि से, सबसे निचला स्तर AI का अनुप्रयोग स्तर है, लेकिन उससे एक स्तर ऊपर वास्तव में बड़े मॉडल स्तर है। इस AI अनुप्रयोग स्तर पर, क्या आपको लगता है कि बड़े मॉडल के अलावा अभी तक कोई अन्य अनुप्रयोग नहीं दिखाई दे रहे हैं?

बिल चियान: हाँ, मैं इस समझ से सहमत हूँ। हम पूरे AI को सॉफ्ट और हार्ड में विभाजित कर सकते हैं। सॉफ्ट के मामले में, आज की सबसे बड़ी आय अभी भी बड़े मॉडल्स से आ रही है; मल्टीमॉडल में वीडियो, इमेज, इनकी आय अभी भी बड़े मॉडल्स के साथ नहीं बराबर हो पा रही है। और हार्ड के मामले में, चाहे अमेरिका या चीन का एम्बॉडिड इंटेलिजेंस, रोबोटिक्स, मुझे लगता है कि वर्तमान में इनकी आय इतनी ज्यादा नहीं है।

फिर आप कहते हैं कि आप वृद्धि खरीद रहे हैं, भविष्य पर बेट लगा रहे हैं—इसका मतलब है कि आप उम्मीद करते हैं कि सॉफ्टवेयर अंततः वैश्विक स्तर पर 10% या 20% क्लर्कल कार्यों को प्रतिस्थापित कर देगा; जबकि हार्डवेयर के मामले में, विभिन्न प्रकार की सेवा उद्योगों और शारीरिक श्रम को भी कितना प्रतिस्थापित किया जा सकता है। इस दृष्टिकोण से, यह ऐसा है जैसे पूरी वैश्विक मजदूरी बाजार 10-20 ट्रिलियन डॉलर का है, और अंततः 10 ट्रिलियन डॉलर सॉफ्टवेयर AI और हार्डवेयर AI द्वारा प्रतिस्थापित हो जाएंगे। अगर 10 ट्रिलियन डॉलर को 10 गुना PS (बिक्री-अनुपात) या 20 गुना PS से गुणा किया जाए, तो यह 100 से 200 ट्रिलियन डॉलर के मूल्यांकन का बाजार होगा। भविष्य में, वैश्विक कुल उद्योग में कृषि छोटा हिस्सा होगी, फिर औद्योगीकरण, और सबसे बड़ा हिस्सा AI से सशक्तीकृत उद्योग होगा। क्योंकि AI स्वयं सेवा क्षेत्र और वित्त में अधिक मूल्य पैदा कर सकता है।

दस: रोबोट और एम्बॉडीड इंटेलिजेंस: एक और «इलेक्ट्रिक वाहन» जैसी चीन-अमेरिका प्रतिस्पर्धा

श्री ज़े: अभी हमने एम्बॉडिड इंटेलिजेंस के बारे में बात की, मुझे जिज्ञासा है कि क्या आपने रोबोटिक्स के बारे में कुछ देखा है? मैंने देखा कि अमेरिका में लोग मुख्य रूप से Figure AI जैसी शीर्ष मूल्यांकित रोबोट कंपनियों के बारे में बात कर रहे हैं, जबकि चीन में सबसे अधिक ध्यान आकर्षित करने वाली कंपनी Yuyu Technology है, जो 10 अगस्त को आईपीओ करने वाली है। मुझे लगता है कि अमेरिका और चीन के रोबोटिक्स विकास में कुछ ऐसा ही हो रहा है जैसा पिछले समय में इलेक्ट्रिक वाहनों के मामले में हुआ था: अमेरिका की Apple ने कार बनाने का दावा किया, 10 साल तक बात की, लेकिन अभी तक Apple Car नहीं आया; लेकिन Xiaomi ने कार बनाने का दावा किया, और तीन साल में ही प्रोडक्शन में आ गया, साथ ही BYD, XPeng जैसी बहुत मजबूत कंपनियाँ हैं। मुझे लगता है कि इस प्रकार के निर्माण में चीन का हाथ सबसे मजबूत है, आपका क्या मत है?

बिल चियान: मैं पूरे रोबोटिक्स उद्योग की तुलना इलेक्ट्रिक वाहनों से करूंगा। क्योंकि अंततः यह सिर्फ सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर का मिश्रण है: बुद्धिमत्ता और हार्डवेयर। और चीन स्वयं एक निर्माण विशाल देश है, मुझे लगता है कि आने वाले लंबे समय तक, वास्तव में चीन की अत्यधिक किफायती आपूर्ति पूरी दुनिया को आपूर्ति करेगी।

अमेरिका के मामले में, यह मोबाइल उद्योग की तरह हो सकता है: iPhone होगा। चीन अंततः दुनिया के लगभग सभी गैर-ऐपल उपयोगकर्ताओं को धकेल देगा, और अमेरिका के पास अपना एक उच्च-वर्गीय 'ऐपल' होगा। चाहे बाजार स्थिति की समस्या हो, या राष्ट्रीय सुरक्षा का विचार, या फिर व्यापार बाधाएँ, मुझे लगता है कि शरीरिक बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स में भी यही तर्क लागू होता है।

अंततः, सभी चीजें मूल रूप से एक ही बात हैं: मोबाइल फोन किसी अर्थ में एक हाथ में लिए जाने वाला कंप्यूटिंग उपकरण है; जब इलेक्ट्रिक कार में FSD (पूर्ण स्वचालित ड्राइविंग) आ जाएगी, तो वह एक पहिया वाला रोबोट बन जाएगी; और अंततः, रोबोट को भी उसी तरह बनाया जाएगा जैसे पहले मोबाइल फोन या इलेक्ट्रिक कार बनाए जाते थे। इसलिए, मैं अनुमान लगाता हूँ कि इस उद्योग का भविष्य पिछले मोबाइल या इलेक्ट्रिक कार उद्योग के समान होगा।

十一, सार्वभौम राष्ट्रों के उत्थान और पतन: क्यों अगला एशिया, फिर एशिया ही है

विक्टर: आपने पहले लिखा था कि आपने विश्व कृत्रिम बुद्धिमत्ता सम्मेलन (WAIC) में भाग लिया। अब सरकारी हस्तक्षेप के संदर्भ में, मुझे दिलचस्पी है: पूर्वी एशिया के जापान, दक्षिण कोरिया, ताइवान और चीन इस AI तरंग में काफी लाभान्वित हुए हैं; संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप और मध्य पूर्व भी AI में बड़े पैमाने पर निवेश कर रहे हैं और अलग-अलग तरीकों से क्रांति ला रहे हैं। आपने उल्लेख किया था कि पूर्वी एशिया लगभग एकमात्र क्षेत्र था जिसने पिछली पीढ़ी में सरकारी नेतृत्व और योजनाबद्ध अर्थव्यवस्था के माध्यम से 'अंग्रेजों को पार करना और अमेरिका का पीछा करना' जैसा कार्य पूरा किया। अगली AI लहर में, क्या आप किन देशों या क्षेत्रों में ऐसी क्षमता देखते हैं? जैसे, दक्षिणपूर्वी एशिया के मलेशिया, वियतनाम, या लैटिन अमेरिका, अफ्रीका में क्या कोई देश 'सरकारी मॉडल परिवर्तन' के अवसर को पकड़ पाएगा?

बिल चियान: हम व्यापार युद्ध को देखकर देख सकते हैं कि मैक्सिको जैसे देश अंततः चरणबद्ध आर्बिट्रेज लाभ के स्थान बन गए। लेकिन समग्र रूप से, सार्वभौम राष्ट्रों के उदय के संदर्भ में, मुझे लगता है कि कुछ बिंदुओं पर ध्यान देना आवश्यक है।

पहले, एक निश्चित आबादी। फिर अच्छी शिक्षा, अच्छी "विलंबित संतुष्टि" की संस्कृति, जो सरल शब्दों में कहें तो मेहनत है, यानी आप कल के लिए निवेश करने को तैयार हैं। यह बात अंततः न केवल पढ़ाई में मेहनत के रूप में दिखाई देगी, बल्कि बचत और निवेश में मेहनत के रूप में भी दिखाई देगी। इसलिए आप देखेंगे कि ये कुछ बातें पूरे कंफूसियसवादी संस्कृति क्षेत्र को द्वितीय विश्व युद्ध के बाद कुछ ही, संभवतः एकमात्र, ऐसा स्थान बनाती हैं जहाँ दस करोड़, या यहाँ तक कि दो अरब लोगों को कृषि आधारित देश से विकसित अर्थव्यवस्था में परिवर्तित किया जा सकता है।

व्यवस्थित रूप से, मुझे अभी भी लगता है कि 21वीं सदी में, अगला एशिया एशिया ही होगा। इसमें बहुत उन्नत और तेजी से आगे बढ़ रहे देश हैं, जैसे सिंगापुर और दक्षिण कोरिया, और इसी तरह चीनी मुख्यभूमि भी धीरे-धीरे पीछे नहीं रह रही है। दक्षिण पूर्वी एशियाई देशों को इन शर्तों को पूरा करने की आवश्यकता है: मेहनती होना, कठिन परिश्रम करना, और निवेश करने की इच्छा, इसलिए हम देख सकते हैं कि वियतनाम भी विकास कर रहा है।

कभी-कभी मैं देश को एक कंपनी के टीम के रूप में देखता हूँ और इसकी क्षमता का आकलन करता हूँ, जो एक कंपनी का आकलन करने जैसा ही है: विलंबित संतुष्टि, भविष्य में निवेश करने की इच्छा, वैश्वीकरण की व्यवस्था में शामिल होने की इच्छा, और कुछ अच्छे भौगोलिक और बाह्य परिस्थितियाँ। इसलिए मुझे ऐसा नहीं लगता कि सार्वभौम राष्ट्रों की समृद्धि भविष्य में सेक्टर-वार परिवर्तन होगी; मुझे लगता है कि भविष्य के लाभों का बड़ा हिस्सा अभी भी एशियाई देशों के पास ही रहेगा। इसलिए वास्तव में देशों के विकास का अंतिम परिणाम यह है: प्रौद्योगिकी सभी देशों और सभी व्यक्तियों को समानता का अवसर प्रदान करती है, लेकिन अवसर और विकास अंततः असमान होते हैं।

बारह: जनसांख्यिक लाभ का अंत: भारत क्यों 'पहला AI द्वारा शॉर्ट सेल किया जाने वाला देश' है

विक्टर: यह आपके अन्य लेख, जिसमें जनसंख्या लाभ की बात हुई है, में भी लागू होता है। इन एशियाई देशों का मुख्य लाभ भी जनसंख्या लाभ है। आपने उल्लेख किया कि भारत पहला ऐसा विशाल देश है जिसे AI ने शॉर्ट किया है, जिसका मुख्य कारण भारत का सॉफ्टवेयर उद्योग बहुत प्रगतिशील है, जो कि संयुक्त राज्य अमेरिका के सिलिकॉन वैली के लिए कुछ इसी प्रकार का ऑउटसोर्सिंग सेंटर है; लेकिन AI अब मुख्य रूप से सफेद कॉलर, इंजीनियरों को प्रतिस्थापित कर रहा है, और भारत वास्तव में सबसे पहले प्रभावित हुआ है। अन्य बड़ी जनसंख्या वाले देश, जैसे चीन, जापान, क्या उनकी भविष्य की जनसंख्या को लाभ में परिवर्तित किया जा सकता है? या फिर वे भी भारत की तरह समस्याओं का सामना करेंगे?

बिल चियान: मुझे लगता है कि इस प्रश्न के पीछे की बात समझानी जरूरी है। कृषि समाज में, आबादी जरूरी लाभ नहीं होती, क्योंकि माल्थसियन फंदा (Malthusian Trap) होता है: आप आसानी से कई बच्चे पैदा कर सकते हैं, लेकिन अन्न कम पड़ जाता है, और अंततः कई लोग भूख से मर जाते हैं, और आबादी फिर से उस संतुलन बिंदु पर आ जाती है। लेकिन औद्योगिक समाज के बाद, जब आप आर्थिक सकारात्मक चक्र को शुरू कर देते हैं और सभी को शिक्षा का मौका देते हैं, तो सभी निम्न मूल्यवर्धन वाले कार्य से लेकर उच्च मूल्यवर्धन वाले कार्यों तक पहुँचते हैं। इस प्रक्रिया में, सार्वजनिक राष्ट्र, जनसंख्या लाभ, और कार्यबल, ये सभी शब्द सकारात्मक रूप से संबंधित होते हैं। इसलिए, आप देखेंगे कि कई औद्योगिक सार्वजनिक राष्ट्रों के प्रचार में, वे बहुत प्रोत्साहित करते हैं कि लोग बच्चे पैदा करें।

इसका मुख्य बिंदय यह है: आबादी को काम की आवश्यकता होती है, जिससे कई रोजगार के अवसर पैदा होते हैं और कई चीजें उत्पादित होती हैं, फिर वे वेतन प्राप्त करती हैं, और वेतन प्राप्त करने के बाद वे खपत करती हैं, जिससे पहले आबादी द्वारा उत्पादित चीजें खपत हो जाती हैं, और अंततः एक सकारात्मक चक्र बन जाता है। अब AI क्षेत्र में ऐसा होगा: AI स्वयं कई उत्पादन पैदा करता है, लेकिन यह इतने अधिक रोजगार के अवसर पैदा करने की आवश्यकता नहीं होती, जिससे अंततः आबादी के पास खपत करने की क्षमता कम हो जाती है। यही कारण है कि मस्क का मानना है कि भविष्य में पूरा मुद्रा घटनाक्रम एक संकुचनकारी मुद्रा घटनाक्रम होगा। क्योंकि यदि आपूर्ति स्वयं बहुत कम दुर्लभ है, तो संभवतः पूरी आर्थिक समझ, पूरी आबादी से संबंधित समझ, को पुनः लिखने की आवश्यकता होगी।

भारत के संदर्भ में सूक्ष्म मामला: भारत में पहले लगभग तीन से चार लाख आईटी जनसंख्या थी, जो पूरे भारतीय स्थानीय मध्यमवर्गीय सपने का केंद्र थी, सभी यही आशा करते थे कि बड़े होकर वे आईटी में काम करेंगे। लेकिन अब इसे हराने वाले अन्य देशों के आईटी इंजीनियर नहीं, बल्कि Anthropic की ARR वृद्धि है। मुझे लगता है कि यह एक बहुत दिलचस्प घटना है। इसलिए, भविष्य में हमें जनसंख्या लाभ को कैसे देखना चाहिए, मुझे लगता है कि हमें इसे स्थिति के आधार पर सोचना चाहिए।

तेरह: यूरोप की समस्या: डीपमाइंड का गूगल को बेचना देखकर प्रतिभा का पलायन

श्री ज़े: तो यूरोप के बारे में क्या? ऐसा लगता है कि सभी ने यूरोप को नज़रअंदाज़ कर दिया है। पिछले हफ्ते मस्क ने द इकोनॉमिस्ट के संपादक के साथ एक साक्षात्कार किया, जिसमें पूरा साक्षात्कार यही था कि मस्क का मानना है कि यूरोप कुछ हद तक प्रवासियों के कारण उलझ गया है और इंटरनेट के बाद के पूरे विकास को पकड़ नहीं पाया है, यूरोप पिछड़ गया है। आप यूरोप में AI के विकास पर नज़र रख रहे हैं?

बिल चियान: मुझे इस क्षेत्र के बारे में बहुत कम जानकारी है, इसलिए मैं अपने विचार साझा करता हूँ। यूरोपीय AI की कहानी को हम डीपमाइंड के अंतिम रूप से गूगल द्वारा अधिग्रहण के माध्यम से समझ सकते हैं। डीपमाइंड ने तब भी इंटरव्यू में कहा था कि वे आगे बढ़ना चाहते थे, लेकिन केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में ही पर्याप्त पैसा था जो उन्हें कैश आउट (सौदा समाप्त करने) और खरीद सकता था। इसलिए आप देखते हैं कि यूरोप अभी भी प्रतिभाओं को उत्पन्न कर रहा है, लेकिन यूरोप की उत्पादन क्षमता और वित्तीय संसाधन केवल 0 से 1 तक के काम पूरा करने में सक्षम हैं, और फिर यह संयुक्त राज्य अमेरिका के बाहर एक प्रतिभा प्रशिक्षण केंद्र बन जाता है।

इसलिए मुझे लगता है कि यूरोप भविष्य में केवल AI क्षेत्र में ही नहीं, बल्कि इलेक्ट्रिक वाहन या अन्य कुछ उन्नत उद्योगों में भी एशिया से बड़ी प्रतिस्पर्धा का सामना करेगा। पहले एक बात कही जाती थी कि JD Vance अमेरिका के रस्ट बेल्ट से उठा है; भविष्य में कुछ पुराने विकसित देश अंततः रस्ट नेशन्स बन सकते हैं। उदाहरण के लिए, जापान का वर्तमान व्यक्तिगत GDP केवल 40,000 डॉलर है, जो सिंगापुर के आधे से कम है, और मुख्य कारण यह है कि पिछले एक-दो दशकों में, उनके प्रत्येक पुराने लाभदायक उन्नत उद्योग को अन्य प्रतिस्पर्धियों, जिनमें चीनी ऑटोमोबाइल उद्योग का दबाव भी शामिल है, से हथिया लिया जा रहा है।

चौदह, UBI, संप्रभु AI और शासन: AI फ़-35 की तरह केवल सहयोगियों को बेची जाएगी

विक्टर: अंत में, मुझे बहुत दिलचस्पी है कि हमने अभी एआई, विभिन्न देशों के बीच प्रतिस्पर्धा, ओपन सोर्स और प्राइवेट मॉडल्स, और संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के बीच एआई प्रतिस्पर्धा के बारे में चर्चा की। आपको भविष्य में सरकार और उद्योग के बीच, और समग्र शासन मॉडल में परिवर्तन के बारे में क्या विचार हैं? दीर्घकालिक रूप से, एआई बड़ी संख्या में श्रमशक्ति को प्रतिस्थापित कर सकता है और सरकार द्वारा प्रदान की जाने वाली एक बुनियादी ढांचे की तरह बन सकता है, जैसे पिछले समय में टेलीकॉम कंपनियाँ बुनियादी ढांचे में परिवर्तित हो गईं। पिछले जुलाई में, OpenAI के पूर्व एक उच्च पदाधिकारी ने भी कहा था कि यदि संयुक्त राज्य अमेरिका प्राइवेट मॉडल्स के निर्यात पर प्रतिबंध नहीं लगाता है, और चीन के ओपन सोर्स मॉडल्स की प्रतिस्पर्धा को प्रतिबंधित नहीं करता है, तो वह डरता है कि एआई एक साम्यवादी मॉडल में परिवर्तित हो सकता है, जहाँ सभी संसाधन सरकारों द्वारा प्रदान किए जाएँगे। सरकारों के भविष्य के एआई शासन मॉडल के बारे में आपका क्या मत है? यदि एआई सचमुच श्रमशक्ति और रोजगार पर गहरा प्रभाव डालता है, क्या UBI का मॉडल सामने आएगा? हालाँकि, आपके लेख में UBI को सिर्फ कुछ छोटे, कमजोर-आबादी वाले देशों के लिए अधिक उपयुक्त माना गया है।

बिल चियान: मैं पहले UBI (यूनिवर्सल बेसिक इनकम, सार्वभौमिक आधारभूत आय) के बारे में कुछ कहना चाहूंगा। मेरे पास कई आपत्तियाँ हैं। एक यह है: देखिए, दुनिया भर में अगर अब अनाज को बराबर बाँट दिया जाए, तो कोई भूख से मरने वाला नहीं होगा, फिर भी अब तक क्यों कोई भूख से मर रहा है? दूसरा: अमेरिका में अब धनी और गरीब के बीच इतना अंतर है, लेकिन गरीबों की आय बढ़ाना और स्वास्थ्य सुधार करना क्यों इतना कठिन है?

तो मैं जो बात कहना चाहता हूँ, वह है: UBI अंततः एक राजनीतिक संरचना के डिज़ाइन की समस्या है। यह उस समय समाज के कुल GDP के साथ पूरी तरह से रेखीय रूप से संबंधित नहीं हो सकता। लेकिन हम आज देखते हैं कि कुछ अच्छी तरह से प्रशासित यूरोपीय छोटे देशों में, बेरोजगारी बीमा और बेरोजगारी का वेतन काफी अच्छा होता है, जिसके कुछ मायनों में यह UBI को पहले ही प्राप्त कर चुका है। इसलिए मुझे लगता है: पहला, UBI कभी भविष्य की बात नहीं रही, यह आज ही उत्तरी यूरोपीय देशों में हो रहा है; दूसरा, मुझे लगता है कि यह कभी भी नहीं हो सकता, क्योंकि हम आज अन्न समस्या को देख सकते हैं—भले ही पूरी मानवता के लिए अन्न पहले ही पर्याप्त हो चुका हो, फिर भी अफ्रीका और हैती में लोग भूख से मर रहे हैं।

राष्ट्रीय शासन के बारे में, चूंकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वयं, आज देखा जाए तो यह जितना मूल्य उत्पन्न कर सकती है, या जितने मानवीय बुद्धिमत्ता को प्रतिस्थापित कर सकती है, वह बहुत शक्तिशाली है, इसलिए मुझे लगता है कि भविष्य में सरकारी हस्तक्षेप अवश्य होगा। चाहे नागरिक क्षेत्र की AI कैसी भी हो, मुझे लगता है कि सार्वभौम AI हमेशा मौजूद रहेगा। सरकारें AI प्रौद्योगिकी, AI डेटा और AI क्षमताओं के आयात और निर्यात में भी बहुत मजबूती से हस्तक्षेप करेंगी। यहां तक कि, भविष्य में AI संभवतः हथियारों की तरह हो जाएगा: आप केवल अपने सहयोगियों को सबसे अच्छी AI बेचेंगे, जैसे कि संयुक्त राज्य अमेरिका F-35 लड़ाकू विमान को बेचता है।