क्या आपने क्रैब को पाला है? हाल ही में Web3er अभिवादन करते समय यही बात अक्सर कहते हैं।
2026 के शुरुआत में, चीनी वसंत महोत्सव के रोबोट के धमाकेदार प्रदर्शन के बाद, OpenClaw जैसे नवीनतम AI एजेंट तकनीकी समुदाय के लिए नया खिलौना बन गए हैं। कुछ लोग AI का उपयोग कस्टमर सपोर्ट के लिए कर रहे हैं, कुछ AI का उपयोग कोड लिखने के लिए कर रहे हैं, और कुछ ने AI एजेंट का उपयोग करके पूरी “डिजिटल कर्मचारी” सिस्टम का अनुकरण करने का प्रयास शुरू कर दिया है। हाल ही में, विभिन्न इंटरनेट प्लेटफॉर्म पर एक अवधारणा “एकल व्यक्ति कंपनी” बार-बार चर्चा में आ रही है, जिसमें एक व्यक्ति एक AI कार्यप्रवाह के माध्यम से पहले एक छोटी टीम के साथ पूरा किए जाने वाले कार्यों को संभाल सकता है।
वेब3 की ओर से भी निश्चित रूप से आराम नहीं किया जा रहा है। हाल ही में यदि आप उद्योग के मीडिया को थोड़ा अधिक देखें, तो आप देखेंगे कि कई प्रोजेक्ट्स अब AI एजेंट पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। कुछ एजेंट को कैसे सीधे ऑन-चेन संपत्ति या स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन कर रहे हैं, कुछ एजेंट के लिए भुगतान, पहचान या वित्तीय बुनियादी ढांचे पर काम कर रहे हैं, कुछ “एजेंट अर्थव्यवस्था” पर चर्चा कर रहे हैं, जिसमें AI उपयोगकर्ता की तरह नेटवर्क में शामिल हो सके, और कुछ फिर से “वेब4.0” का नया नारा लगा रहे हैं।
यहाँ तक देखने पर, आपको एक बहुत परिचित महसूस होगा।
कहते हैं कि फैशन दुनिया एक चक्र है, लेकिन किसने सोचा होगा कि टेक दुनिया (या क्रिप्टो दुनिया) भी ऐसी ही है। याद है 2022 में शुरू हुई बेयर मार्केट के समय, ChatGPT एक रात में वायरल हो गया, और AI अचानक सभी की चर्चा का विषय बन गया। Web3 का समुदाय भी आराम से नहीं बैठा, और जल्द ही AI Agent, AI ट्रेडर, ऑटोमेटेड स्ट्रैटेजी जैसे कई नए कॉन्सेप्ट सामने आए, ऐसा लगा कि जितना भी AI से जुड़ा हो, उससे नई कहानियाँ बनाई जा सकती हैं। लेकिन यह हलचल बहुत देर तक नहीं रही। जब क्रिप्टो मार्केट फिर से ऊपर की ओर बढ़ने लगा, तो सभी का ध्यान फिर से Crypto पर ही लौट गया।
लेकिन इस बार 2025 की दूसरी छमाही में, क्रिप्टो बाजार में फिर से बेयर ट्रेंड दिखा, इसलिए Web3 ने नए कॉन्सेप्ट को स्वीकार करने की तलाश शुरू कर दी।
लेकिन, पोर्टल लैब्स के लिए, समस्या ठीक यहीं से शुरू होती है। जब कोई कथा लोकप्रिय होने लगती है, तो कई Web3 स्टार्टअप टीमें वास्तव में तकनीकी और व्यावसायिक निर्णय नहीं, बल्कि कथा निर्णय लेती हैं: कौन सी अवधारणा ट्रेंड में है, उसी पर काम करें। और फिर वे गिर जाते हैं—
कई टीमें जब वास्तविक रूप से प्रोजेक्ट को आगे बढ़ाने लगती हैं, तो अहसास करती हैं कि अवधारणा को जल्दी से बनाया जा सकता है, लेकिन उत्पाद को लागू करना मुश्किल है। उपयोगकर्ता कहाँ हैं? विशिष्ट परिदृश्य क्या है? किस आधार पर निरंतर शुल्क लिया जाए? क्या निवेश प्राप्त किया जा सकता है? ये प्रश्न अक्सर प्रोजेक्ट को कुछ समय तक चलाने के बाद ही धीरे-धीरे सामने आते हैं।
जब गर्मी शांत हो जाती है, तो बाजार में अक्सर कई ऐसे प्रोजेक्ट बच जाते हैं जो सफल नहीं हो पाए। कुछ उत्पाद डेमो चरण में ही रुक जाते हैं, कुछ केवल लॉन्च हो पाते हैं लेकिन उपयोगकर्ता नहीं मिल पाते, और कुछ सीधे कहानी के साथ ही गायब हो जाते हैं। छोटे समय के लिए ऐसा लगता है कि एक नया मार्ग खुल गया है, लेकिन कुछ समय बाद पीछे मुड़कर देखने पर, वास्तव में बचे हुए कुछ भी नहीं होता।
इसलिए, Crypto में गहराई से जुड़े रहना है या AI की ओर मुड़ जाएँ, यह एक कठिन निर्णय बन गया है। पहले विकल्प को चुनें, तो बाजार अच्छा नहीं है और निवेश का लाभ नहीं मिल सकता; दूसरे विकल्प को चुनें, तो आधार ही नहीं है। AI की तकनीकी बाधाएँ, मानव संसाधन संरचना और प्रतिस्पर्धा का परिदृश्य Web3 से अलग हैं। कई टीमों ने पिछले कुछ वर्षों में जो तकनीकी स्टैक, उत्पाद अनुभव और समुदाय संसाधन जमा किए हैं, वे सभी Crypto प्रणाली पर आधारित हैं, और AI की ओर पूरी तरह से मुड़ने पर, वे एक पूरी तरह से अज्ञात प्रतियोगिता में प्रवेश करते हैं। मॉडल क्षमता, डेटा संसाधनों से लेकर इंजीनियरिंग टीम तक, लगभग सब कुछ पुनः स्थापित करने की आवश्यकता होगी।
अधिक वास्तविक बात यह है कि AI क्षेत्र खुद बहुत भीड़ भरा हुआ है। चाहे बड़े मॉडल कंपनियाँ, पारंपरिक इंटरनेट कंपनियाँ, या बहुत सारी स्टार्टअप टीमें, सभी इस क्षेत्र में विशाल संसाधन लगा रही हैं। एक ऐसी वेब3 करने वाली स्टार्टअप टीम के लिए, अगर केवल कहानी के परिवर्तन के कारण इस बाजार में प्रवेश किया जाए, तो यह आसानी से महसूस कर सकती है कि उसके पास न तो तकनीकी लाभ है और न ही उद्योग संसाधन।
वास्तव में, कई Web3 स्टार्टअप टीमों के लिए एक अन्य अनुसरण करने योग्य मार्ग है। यह आवश्यक नहीं है कि वे AI में रूपांतरित हों, बल्कि वे अपने Web3 मार्ग पर बने रहें और सोचें कि Crypto, AI प्रणाली में कौन सी क्षमताएँ भर सकता है।
अगर आप इस AI विकास की लहर को ध्यान से देखें, तो आप पाएंगे कि कई महत्वपूर्ण पहलुओं को अभी तक पूरी तरह से हल नहीं किया गया है।
सबसे आम बात डेटा है। मॉडल लगातार अधिक शक्तिशाली हो रहे हैं, लेकिन प्रशिक्षण डेटा कहाँ से आता है, डेटा विश्वसनीय और अनुपालन योग्य है या नहीं, खासकर AI एजेंट कैसे 1v1 कस्टमाइजेशन प्राप्त करता है, इन समस्याओं के लिए अभी तक कोई अच्छा मैकेनिज्म नहीं है। बड़े पैमाने पर डेटा पर आधारित AI के लिए यह एक दीर्घकालिक मूलभूत समस्या है।
उदाहरण के लिए, पहचान और सहयोग। जब AI एजेंट कार्य निष्पादित करने, स्वचालित व्यापार या संचालन निर्णयों में शामिल होने लगते हैं, तो उन्हें भी पहचान, अधिकार और सहयोग नियमों की आवश्यकता होती है। कौन किसी एजेंट को कॉल कर सकता है? एजेंट्स के बीच कार्यों का विभाजन कैसे होता है? कार्य के निष्पादन के बाद निपटान कैसे होता है? ये सभी प्रश्न मूल रूप से खुले नेटवर्क में पहचान और मूल्य वितरण से संबंधित हैं।
भुगतान समस्याएँ भी हैं। जब AI एजेंट नेटवर्क में स्वयं सेवाओं को कॉल करना, डेटा प्राप्त करना या कार्यों को निष्पादित करना शुरू कर देता है, तो इसका अर्थ है कि उन्हें स्वचालित लघु भुगतान प्रणाली की आवश्यकता होती है। और पारंपरिक इंटरनेट प्रणाली में, ऐसी भुगतान संरचना वास्तव में कठिन है।
ये सभी ऐसे प्रश्न लगते हैं जो AI से संबंधित हैं, लेकिन कई समाधान पहले से ही Crypto की तकनीकी प्रणाली में मौजूद हैं। चाहे डेटा प्रोत्साहन नेटवर्क हो, ऑन-चेन पहचान प्रणाली हो, या ओपन पेमेंट नेटवर्क हो, ये सभी Web3 ने पिछले कुछ वर्षों में खोजने की कोशिश की गई दिशाएँ हैं।
यदि Web3 स्टार्टअप टीम वास्तव में इन दिशाओं में प्रयास करने की योजना बना रही है, तो कुछ बातें पहले स्पष्ट करना आवश्यक हैं।
सबसे पहले टीम की तकनीकी क्षमता पर ध्यान दें। विभिन्न Web3 प्रोजेक्ट्स की तकनीकी निकाय में बड़ा अंतर होता है। कुछ टीमें चेन-पर प्रोटोकॉल बनाने में माहिर हैं, कुछ लंबे समय से डेटा नेटवर्क पर काम कर रही हैं, और कुछ एप्लिकेशन-लेयर उत्पादों पर अधिक केंद्रित हैं। यदि टीम पिछले कुछ वर्षों से डेटा संबंधित बुनियादी ढांचे, जैसे डेटा संग्रह, डेटा निकालना या डेटा मार्केट पर काम कर रही है, तो AI के चारों ओर डेटा-लेयर का विस्तार करना स्वाभाविक होगा, जैसे डेटा योगदान नेटवर्क, सत्यापित डेटा स्रोत, या मॉडल के लिए प्रोत्साहित डेटा मार्केट। यदि टीम मूल रूप से चेन-पर प्रोटोकॉल या बुनियादी ढांचे पर केंद्रित है, तो AI Agent के ऑपरेशनल वातावरण पर काम करने का विचार किया जा सकता है, जैसे Agent की चेन-पर पहचान, अधिकार प्रबंधन, कार्य निष्पादन प्रोटोकॉल, या Agent के लिए स्वचालित सेटलमेंट और भुगतान क्षमता प्रदान करना। और जिन टीमों का मूलभूत काम एप्लिकेशन-लेयर के उत्पाद है, जैसे ट्रेडिंग टूल, कंटेंट प्लेटफॉर्म, समुदाय उत्पाद या उपभोक्ता एप्लिकेशन, AI को मौजूदा उत्पाद प्रणाली में क्षमता-लेयर के रूप में एकीकृत करना सबसे उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, AI का उपयोग डेटा विश्लेषण क्षमता, स्वचालित संचालन प्रक्रियाओं, या Agent के माध्यम से मूलतः मानव-हस्तक्षेप की आवश्यकता वाले कार्यों को पूरा करने के लिए किया जा सकता है।
दूसरा यह देखना चाहिए कि क्या कोई वास्तविक व्यावसायिक उपयोग का मामला मौजूद है। कई AI प्रोजेक्ट्स इसलिए जल्दी ही गायब हो जाते हैं, क्योंकि उनकी तकनीक खराब नहीं होती, बल्कि शुरू से ही स्पष्ट उपयोग का मामला नहीं होता। अवधारणाओं को बहुत गर्म ढंग से प्रस्तुत किया जा सकता है, लेकिन इस उत्पाद की वास्तविक आवश्यकता वाले लोग कहाँ हैं, वे इसे क्यों उपयोग करेंगे, और इसके लिए क्यों भुगतान करेंगे—इन प्रश्नों का अक्सर गंभीरता से उत्तर नहीं दिया जाता। कुछ अवधारणाएँ, जैसे “AI+Web3”, “एजेंट अर्थव्यवस्था”, “AI ट्रेडर”, बहुत सारी बातचीत में होती हैं, लेकिन अगर आप इनके पीछे की एक स्तर पर पूछें, तो सचमुच स्थिर उपयोगकर्ता समूह कम ही मिलते हैं। इसके विपरीत, कुछ ऐसी आवश्यकताएँ, जो “सेक्सी” नहीं लगतीं, जैसे डेटा प्रोसेसिंग, स्वचालित संचालन, सूचना छानना या कार्य निष्पादन, वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्य में लंबे समय तक मौजूद रहती हैं। और इसीलिए, किसी AI दिशा में प्रवेश करने का निर्णय लेते समय, पहले यह देखना महत्वपूर्ण है कि क्या अवधारणा प्रचलित है, बल्कि पहले स्थिति को ही समझना है: क्या यह स्थिति स्थायी व्यावसायिक समस्या है, क्या कोई पहले से ही इसके लिए भुगतान कर रहा है, और क्या AI वास्तव में इस प्रक्रिया में कुशलता में सुधार कर सकता है? अगर ये सभी परिस्थितियाँ सत्य हैं, तो केवल तभी यह दिशा कथा से उत्पाद में परिवर्तित होने की संभावना रखती है।
आगे भी देखना होगा कि Web3 स्टार्टअप टीम के पास इन चरणों में वास्तविक रूप से प्रवेश करने के लिए कोई संसाधन हैं या नहीं।
पहले उल्लिखित डेटा, पहचान और भुगतान जैसे दिशाओं, मूल रूप से केवल तकनीकी समस्याएं नहीं हैं, बल्कि नेटवर्क संसाधनों की समस्याएं हैं।
जैसे डेटा नेटवर्क, अगर टीम के पास स्थिर डेटा स्रोत नहीं हैं और न ही डेटा का निरंतर योगदान देने वाले उपयोगकर्ताओं का समूह है, तो भले ही तकनीक तैयार हो जाए, वास्तविक नेटवर्क प्रभाव बनाना मुश्किल होगा। इसी तरह, अगर आप AI एजेंट की पहचान प्रणाली या सहयोग नेटवर्क बनाना चाहते हैं, तो वास्तविक डेवलपर्स, एप्लिकेशन या एजेंट्स को शामिल होना होगा, अन्यथा प्रोटोकॉल स्वयं पारिस्थितिकी बना पाएगा। भुगतान और सेटलमेंट प्रणाली के लिए भी समान तर्क है। जब AI एजेंट नेटवर्क में सेवाओं का उपयोग करने, डेटा प्राप्त करने या कार्यों को निष्पादित करने लगते हैं, तो सूक्ष्म भुगतान बहुत अधिक आम हो जाते हैं। लेकिन ऐसा भुगतान नेटवर्क केवल तभी मायने रखता है जब कई एजेंट्स और सेवाएँ एक साथ मौजूद हों, अन्यथा यह केवल एक तकनीकी मॉड्यूल ही रहेगा।
इसलिए बहुत से Web3 टीमों के लिए, वास्तव में यह मूल्यांकन करना आवश्यक है कि “क्या इस दिशा में तकनीकी स्थान है”, बल्कि यह कि क्या वे इस नेटवर्क का हिस्सा बन सकते हैं। क्या टीम के पास पहले से डेटा स्रोत, डेवलपर इकोसिस्टम या अनुप्रयोग के मामले हैं, ये अक्सर यह निर्धारित करते हैं कि एक प्रोजेक्ट वास्तव में AI की बुनियादी ढांचे की परत में प्रवेश कर सकता है या केवल अवधारणात्मक स्तर पर ही रुक जाएगा।