एआई ने पैसा सब अपने पास खींच लिया, तो अन्य उद्योगों के लिए ऋण लेना क्या महंगा हो जाएगा? आज, चीन के वित्तीय नियामक अधिकारी हांगकांग में इस खाते के बारे में पूछ रहे थे। 3 नवंबर को, वित्तीय नियामक प्राधिकरण के उपाध्यक्ष शियाओ युआनकी ने अंतरराष्ट्रीय वित्तीय नेतृत्व निवेश सम्मेलन में चेतावनी दी कि प्रौद्योगिकी क्षेत्र और प्रमुख कंपनियों में बड़ी मात्रा में पैसा प्रवाहित होना, लीवरेज को बढ़ा सकता है और अत्यधिक विस्तार का कारण बन सकता है। पारंपरिक उद्योगों पर पड़ने वाला दबाव, उच्चतर कर्ज की लागत, कम पुनर्निवेश की संभावना, और बड़ा क्रेडिट जोखिम के रूप में प्रकट होगा। इसी सम्मेलन में, ब्लैकस्टोन के प्रमुख जॉन ग्रे ने कहा कि कैलकुलेशन की मांग अभी भी बहुत मजबूत है, मांग पूर्ति से अधिक है, और आगे और अधिक फंडिंग होगी। गोल्डमैन सैक्स के सीईओ, डेविड सोलोमन ने भी माना कि अच्छी कहानी वाली मजबूत कंपनियां अभी भी पैसा प्राप्त कर सकती हैं, साथ ही निवेशकों को सचेत किया कि गलत कंपनी का चयन करने से हानि हो सकती है। इन सभी लोगों में कोई बहस नहीं हुई। शियाओ युआनकी ने भी कहा कि प्रौद्योगिकी क्रांति में स्थानीय मुद्रा-बुलबुला होना कोई असामान्य बात नहीं है, और लंबे समय में, संभवतः, संवर्धन के साथ ही मुद्रा-बुलबुला समाप्त हो सकता है। दिलचस्प बात है कि प्रत्येक किसकी ओर देख रहा है। वित्तीय संस्थानों के समक्ष है—ग्राहक कितना पैसा प्राप्त करना चाहता है, कौन-सा संपत्ति मूल्यवान है; परिनियमनकर्ता को प्रत्यक्ष प्रभावित हुए, AI के मेज पर सवार हुए, सभी कंपनियों के समक्ष, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस्थिति में, प्रतिस्पर्धी परिस্থিতি মেনে চলা হয়।

निविडा ने कैलकुलेशन पावर बेचने वालों से मांग की है कि वे चीनी ग्राहकों के हिस्से को नियंत्रित करें। 11 नवंबर को फाइनेंशियल टाइम्स ने रिपोर्ट किया कि निविडा ने वैश्विक क्लाउड कंपनियों से मांग की है कि वे कम से कम 51% कैलकुलेशन पावर को गैर-चीनी कंपनियों को बेचें। इस संबंध में टीम ने इस साल की गर्मियों से मौखिक रूप से इसे लागू किया है, लेकिन कोई लिखित दस्तावेज़ नहीं है, और पहले से हस्ताक्षरित अनुबंध प्रभावित नहीं होंगे। रॉयटर्स ने संदर्भित किया है कि इसकी स्वतंत्र पुष्टि अभी नहीं हुई है। यह बात चीनी AI कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है। जब चिप्स उपलब्ध नहीं होते, तो विदेशों में सर्वर किराए पर लेना हमेशा एक वैकल्पिक विकल्प रहा है। अब, इस रिपोर्ट के अनुसार, सप्लायर्स के नीचे के ग्राहक संरचना पर भी नियंत्रण शुरू हो गया है। अगर इस अनुपात के साथ व्यापार करना है, तो कोई क्लाउड कंपनी अधिक चीनी ग्राहकों को स्वीकार करना चाहती है, तो उसे पर्याप्त संख्या में गैर-चीनी ग्राहकों को भी प्राप्त करना होगा, ताकि दूसरी ओर की बिक्री को भी बढ़ाया जा सके। कितने उपकरणों की खरीद की जा सकती है, और कितने चीनी ऑर्डर स्वीकार किए जा सकते हैं, यह दो अलग-अलग प्रतिबंधों में परिणत होगा। चीनी टीमों के लिए, सर्वर स्थानीय न होना मतलब है कि स्केलिंग सिर्फ़ बजट पर ही निर्भर करता है। क्लाउड प्रदाता के पास पर्याप्त संख्या में अन्य ग्राहक हैं या नहीं, यह भी प्रभावित कर सकता है कि वे कितना कैलकुलेशन पावर किराए पर प्राप्त कर सकते हैं। यह आज सामने आई कंपनी-स्तरीय मांग है, इसे समझना है कि संयुक्त राज्य सरकार ने आज कोई नया प्रतिबंध जारी किया है, साथ ही मौजूदा कैलकुलेशन पावर को तुरंत समाप्त करने का मतलब भी नहीं है। पुराने अनुबंधों को मुक्ति मिली है, सचमुच पर्यवेक्षण में है: नए ऑर्डर, अगला स्केल-अप, और समय समाप्ति के बाद की شرतें।

किसी ने मस्क के डॉग के लिए एक प्रतिद्वंद्वी के रूप में एक कैपीबारा चुना। 2 नवंबर को, WIRED ने रिपोर्ट किया कि एक समूह, जो स्वयं को कैपिटिस्टास कहता है, ने धनवानों के घरों के डेटा को चरणबद्ध तरीके से प्रकाशित करने की घोषणा की, जिसमें पहला लक्ष्य मस्क और टेस्ला के बोर्ड हैं। इसका नाम मेक्सिको के सापाता आंदोलन से लिया गया है, और डॉग के खिलाफ कैपीबारा को चुना गया है। उनका तर्क है कि प्रौद्योगिकी कंपनियाँ सामान्य लोगों की जानकारी एकत्रित करती हैं, लेकिन अपने मालिकों को गोपनीयता प्रदान करती हैं। पत्रकारों ने एक फाइल देखी, लेकिन पूरी प्रकाशन योजना को पहले से ही कार्यान्वित मानना सही नहीं होगा। इस प्रतिक्रिया में संघर्ष सीधा है: क्या व्यवसायों के द्वारा व्यक्तिगत डेटा के दुरुपयोग की आलोचना, किसी अन्य समूह की गोपनीयता को समाप्त करके प्राप्त की जा सकती है? डेटा व्यवसाय के लिए कंपनियों को जवाबदेह ठहराना, और दबाव को निजी घरों पर स्थानांतरित करना, पूरी तरह से अलग परिणाम लाता है। शक्ति के प्रति क्रोध, स्वयं के परिवारों और पड़ोसियों को जोखिम में डालने का कारण स्वतः ही स्पष्ट नहीं करता। कैपीबारा एक प्रभावी प्रतिरोध प्रतीक हो सकता है, लेकिन घरों के डेटा को प्रकाशित करने की नैतिकता को अलग से परिभाषित किया जाना होगा।

अमेरिकी पूर्व सेना मंत्री अब OpenAI में काम कर रहे हैं। उनका एक कार्य, इस कंपनी को सेना को वास्तव में क्या चाहिए, यह समझाना है। OpenAI ने 2 नवंबर को घोषणा की कि डैन ड्रिसकॉल सुरक्षा आधुनिकीकरण के लिए उच्च सलाहकार के रूप में शामिल होंगे। यह एक नया पद है, जिसका कार्य आंतरिक टीमों को सुरक्षा संस्थानों की वास्तविक आवश्यकताओं को समझने में मदद करना और संयुक्त राज्य के सहयोगियों के साथ AI और साइबर सुरक्षा अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाना है। आधिकारिक तौर पर, इस नियुक्ति को Daybreak साइबर सुरक्षा परियोजना से जोड़ा गया है, जहां "लोकतांत्रिक AI" का बार-बार उल्लेख किया गया है। ड्रिसकॉल की परिचितता बहुत विशिष्ट है। जब वह सेना मंत्री थे, तो उन्होंने सैन्य संचालन और संसाधनों के आवंटन की जिम्मेदारी संभाली, साथ ही प्रतिष्ठापन सुधारों को आगे बढ़ाया, जिससे नई प्रौद्योगिकियां सैन्य में तेजी से प्रवेश कर सकें। अब, वह इन चर्चाओं में आपूर्तिकर्ता की प्रतिनिधित्व करेंगे। इसे पिछले साल की एक अन्य समाचार के साथ समझा जा सकता है। 2025 में, अमेरिकी सेना ने प्रौद्योगिकी के CEO-समेत एक प्रतिनिधि नवीनता प्रतिनिधि सेना की स्थापना की, जिसमें OpenAI के केविन वेल और पूर्व शोध प्रमुख बॉब मैकग्रू पहले सदस्यों में शामिल हुए। तब प्रौद्योगिकी कंपनियों के लोग सैन्य वस्त्र पहनते हुए, अब पहले सेना के प्रबंधक प्रौद्योगिकी कंपनी में प्रवेश करते हैं। इस प्रकार की कर्मचारी प्रवाह का मूल्य, मुख्यतः संस्थानों की समझ में है। कौन-सा विभाग की आवश्यकता है, बजट कैसे आवंटित होता है, किसी नई प्रौद्योगिकी को कैसे प्राप्ति के माध्यम से प्रतिदिन के कार्य में शामिल किया जाता है—ये प्रश्न मॉडल स्कोरिंग से हल नहीं होते। इस नियुक्ति के माध्यम से कोई अवैधता साबित नहीं होती, और कोई नया अनुबंध मूल्य प्रकट भी नहीं हुआ है। हालाँकि, AI कंपनियों के सरकारी कारोबार को समझने के लिए, मॉडल और ऑर्डर के साथ-साथ, उनके कार्यालय में किन-किन को आमंत्रित किया जा रहा है, इस पर भी ध्यान देना महत्वपूर्ण है।

अभी के AI उत्पाद लोगों को दस मिनट के लिए आश्चर्यचकित करने में बहुत अच्छे हैं, लेकिन दस महीने तक भरोसा करके इस्तेमाल करना मुश्किल है। खासकर ट्रेडिंग-आधारित एजेंट के लिए। AI को एक बार मार्केट एनालिसिस करने के लिए कोई बाधा नहीं है, लेकिन जब व्यक्तिगत संपत्ति डेटा, शोध फ़ाइलें और निरंतर निगरानी कार्यों का संबंध होता है, तो उपयोगकर्ता की उत्पाद की अपेक्षाएं पूरी तरह से बदल जाती हैं। मैंने हाल ही में पाया कि Minara ने हाल ही में Web V2 जारी किया है, जिसमें Early Access खोला गया है, और उन्होंने प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए अलग-अलग, सुरक्षित क्लाउड सैंडबॉक्स सेटअप किया है, जिसमें डेटा और कार्य स्वतंत्र परिवेश में चलते हैं। मुझे हमेशा लगा कि वित्त संभवतः ऐसी आर्किटेक्चर की सबसे अधिक आवश्यकता वाला Agent सीन है। क्योंकि ट्रेडिंग में सच्चे पैसे का संबंध होता है, उपयोगकर्ता को यह जानना होता है कि उनका डेटा कहाँ संग्रहित है, कार्य कहाँ चल रहे हैं, और वे कितना कंट्रोल कर सकते हैं। मॉडल की विश्लेषणात्मक क्षमता आपको प्रयास करने के लिए प्रेरित करती है, लेकिन सुरक्षा और विश्वास ही आपको लंबे समय तक उपयोग करने के लिए प्रेरित करते हैं। इसके अलावा, Minara ने इस बार मेजबान (डेस्कटॉप) पर मौजूद UI और कोड को Web पर स्थानांतरित किया है, Chat को Agent में अपग्रेड किया है, फ़ाइल प्रीव्यू, सुझावों का अनुभव, और अन्य सुविधाएँ पूरी की हैं। Workflow Automation की ओर बढ़ रहा है, ताकि Agent पीछे से सतत कार्य कर सके; हालाँकि, कुछ निगरानी सुविधाएँ अभी भी मुख्यतः मेजबान पर ही हैं। मुझे लगता है कि यहाँ एक महत्वपूर्ण प्रोडक्ट ट्रेंड है। पिछले समय में, AI-आधारित ट्रेडिंग टूल्स में, सभी प्रतिस्पर्धी मुख्यतः प्रदर्शन करते हुए प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदर्शन करते हुए, प्रदशन कम समय में।

मेटा का मानव रूपी रोबोट, जिसे चीनी कंपनी के साथ मिलकर बनाया गया। द इनफॉर्मेशन की रिपोर्ट के अनुसार, मेटा ने शंघाई स्थित फूली इंटेलिजेंट के साथ साझेदारी की और केवल तीन महीनों में पहला मानव रूपी रोबोट प्रोटोटाइप, मैक्स, तैयार कर लिया, जिसका अब दूसरा संस्करण, मैक्स 2, विकसित किया जा रहा है। मैक्स की ऊंचाई लगभग 1.5 मीटर है, वजन लगभग 48 किलोग्राम है, इसमें न्यूडिया Jetson Thor चिप लगी है, पांच उंगलियों वाला मैकेनिकल हैंड है, और चेहरे के डिस्प्ले के माध्यम से भावनाएं सिमुलेट कर सकता है। मेटा के रोबोट प्रोडक्ट्स के वाइस प्रेसिडेंट ने फूली के शंघाई कारखाने में लगभग दो महीने बिताए और सीधे विकास में हिस्सा लिया। और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि मेटा भविष्य में मानव रूपी रोबोट को अपने AI एजेंट, म्यूज़ का भौतिक दुनिया में वाहन बनाना चाहता है, ताकि यह परिवारों में प्रवेश कर सके और दैनिक कार्यों को संभाल सके। वर्तमान में मेटा यह स्पष्ट करता है कि इन रोबोट्स का उपयोग केवल आंतरिक अनुसंधान के लिए किया जा रहा है, कोई बिक्री की योजना नहीं है। यह बहुत दिलचस्प है। अमेरिकी स्कैल-अप प्रतिष्ठान AI मॉडल्स और सॉफ़्टवेयर पर भारी पूंजी लगाते हैं, लेकिन मानव-रूपी रोबोट्स के हार्डवेयर को विकसित करते समय, उन्हें चीनी कारखानों में, चीनी स्टार्टअप्स के साथ मिलकर काम करना पड़ता है। खासकर जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका, चीनी रोबोटिक्स प्रतिष्ठान पर प्रतिबंधों को मजबूत करता है, मेटा फूली के साथ साझेदारी करता है, सहित सीधे प्रबंधकों को कारखाने में स्थायी करता है। चीनी रोबोटिक्स सप्लाई चेन, समग्र स्मार्ट सिस्टम प्रतियोगिता में, संभवतः कई लोगों की कल्पना से अधिक महत्वपूर्ण स्थिति में है।

OpenAI भी पूंजी बाजार की ठंडी प्रतिक्रिया महसूर कर रहा है। वॉल स्ट्रीट जर्नल के अनुसार, OpenAI की हालिया फंडिंग राउंड का लक्ष्य 300 अरब डॉलर था, लेकिन अब तक केवल लगभग 110 अरब डॉलर की निवेश प्रतिबद्धता मिली है, जो लक्ष्य की आधी से कम है। और और भी शर्मनाक बात यह है कि मूल रूप से 1.4 ट्रिलियन डॉलर का मूल्यांकन होने की उम्मीद थी, जो अब 1.25 ट्रिलियन डॉलर पर कम हो गया है। फाइनेंशियल टाइम्स ने आगे बताया कि OpenAI ने अपना फंडिंग लक्ष्य 300 अरब डॉलर से घटाकर 200 अरब डॉलर कर दिया है, और अब यह परिवार के कार्यालयों और समृद्ध व्यक्तिगत निवेशकों से आगे फंडिंग करने की योजना बना रहा है। दिलचस्प बात यह है कि OpenAI पहले इस फंडिंग को IPO से पहले का अंतिम मौका प्रस्तुत करने की कोशिश कर रहा था, ताकि निवेशकों में FOMO पैदा हो सके। लेकिन अब स्पष्ट हो गया है कि OpenAI भी इस प्रकार से आसानी से पैसा नहीं कमा पा रहा है। बाजार AI के प्रति प्रतिफल की गणना पुनः कर रहा है। मॉडल की आय में वृद्धि, क्षमता पर होने वाले खर्च के साथ क्या समान हो पाएगी? कई ट्रिलियन डॉलर के मूल्यांकन को संभालने के लिए कितना मुनाफा चाहिए? 110 अरब डॉलर हालाँकि एक संख्यात्मक संख्या है, लेकिन 10,000+ अरब डॉलर के मूल्यांकन के साथ, प्रचुर मात्रा में पैसा खर्च करने वाली कंपनी के लिए, इस प्रयास में हुई सफलता में कमी से महत्वपूर्ण संकेत मिलते हैं। अंततः, jab OpenAI स्वयं ही मूल्यांकन में कमी करके ही पैसा संग्रहीत करने को मजबूर हो, toh AI कंपनियों के सामने, पूंजीबाजार में सख्ती होगी।

एप्पल के नए सीईओ जॉन टर्नस ने अपने पद पर आने के दो महीने से भी कम समय में, पूरे AI उद्योग को एक याद दिला दिया है: AI के लिए AI न बनाएं। उन्होंने हाल ही में Wired के साक्षात्कार में कहा कि एप्पल निश्चित रूप से AI का उपयोग करेगा, लेकिन आदर्श रूप से, उपयोगकर्ता को यह जानने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए कि कोई सुविधा AI का उपयोग कर रही है या पारंपरिक सॉफ़्टवेयर, बल्कि उन्हें यही देखना चाहिए कि उत्पाद कितना उपयोग में आसान है। वह AI एजेंट के विचार से सहमत नहीं हैं कि वे वर्तमान ऐप्स को प्रतिस्थापित कर देंगे, और मानते हैं कि उत्पाद निर्माण हमेशा मानवीय प्रयास पर अत्यधिक निर्भर होता है। मुझे वास्तव में इस विचार से सहमति है। अब कई प्रौद्योगिकी कंपनियाँ AI को अपने उत्पाद के हर कोने में घुसाने की कोशिश कर रही हैं, प्रदर्शन में दर्ज़नों सुविधाएँ प्रस्तुत की जाती हैं, लेकिन वास्तव में उपयोगकर्ता हर दिन इस्तेमाल करने वाली कुछ ही होती हैं। लेकिन एप्पल के पास अपनी समस्याएँ भी हैं। Siri कितनी पीछे है, Ternus का यह उत्पाद दर्शन सचमुच सचेतन संयम है, या प्रौद्योगिकी के पीछे पड़ने के समय में स्वयं के लिए सहजता का माध्यम है—यह अगले कौन से उत्पादों को प्रस्तुत करते हैं, इस पर निर्भर करेगा। साक्षात्कार में एक दिलचस्प बात: Ternus अभी तक Trump से मिले नहीं हैं, जबकि सीईओ के पद से सेवानिवृत्त Cook, प्रबंधकीय अध्यक्ष के पद पर, नीति और सरकार-व्यवसाय संबंधों में मदद प्रदान करते हुए जारी हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि एप्पल के पुराने-नए सीईओ में कार्यविभाजन हो गया है। Ternus प्रोडक्ट पर काम करता है, Cook Washington की समस्याओं से निपटता है।

अब सिलिकॉन वैली में बड़े लोगों के साथ जुड़ना भी प्री-सीड निवेश के बारे में सोचने लगा है। हाल ही में मैंने एक नया पॉडकास्ट SOTA Wives देखा, जिसकी मेजबान YC के साझेदार Vivian Midha Shen और Cerebras के डेवलपर इकोसिस्टम लीडर Sarah Chieng हैं। पहले एपिसोड में एक बहुत दिलचस्प विषय था: "अपने पति को उससे पहले पाएं, जब तक वह सफलतापूर्वक बाहर नहीं निकल जाता।" Sarah ने अपनी कहानी साझा की। जब उसने अपने पति Tyler को पहचाना, तो वह सैन फ्रांसिस्को में एक स्टार्टअप के साझा आवास की सीढ़ियों के नीचे रह रही थी। जब दोनों का संबंध शुरू हुआ, तब Tyler, एक संस्थापक इंजीनियर के रूप में Brev में शामिल हुआ, जिसे NVIDIA ने अधिग्रहण कर लिया, और टीम को काफी महत्वपूर्ण मुनाफा मिला। बाद में पॉडकास्ट की आधिकारिक ट्विटर प्रोफाइल पर एक पोस्ट आई, जिसमें सैन फ्रांसिस्को की युवा महिलाओं के लिए पहली डेटिंग सलाह दी गई: "अधिग्रहण से पहले, उसे पकड़ लो।" Vivian ने इस संबंध को प्री-सीड स्टेज का एंजेल निवेश कहा। और अपने साथी को सही पाने के लिए, उनका जवाब है: "आपको साहस करना होगा।" यह सब मुझे सुनकर मैं हैरान हो गया। बेशक, वे दोनों ही काफी सफल पेशेवर महिलाएं हैं, और वे सचमुच में विवाह के माध्यम से करियर पर मिलने वाले समर्थन, और सब कुछ होने से पहले संबंधों की स्थापना के मूल्य पर चर्चा कर रही हैं। लेकिन मुझे इस कथा से प्रतिक्रिया होती है। यह प्रेम संबंधों में सबसे महत्वपूर्ण बात को, भविष्य के आर्थिक मूल्य के मूल्यांकन में बदल देता है। जब आप किसी को पहचानते हैं, तब वह सफल नहीं हुआ होता, परंतु बाद में, सफल होने पर, आपका प्रेम-विवाह का प्रयास, 'एकदम सफल प्रारंभिक निवेश' के रूप में प्रस्तुत होता है। और सबसे हास्यास्पद है, कि यही सभी कथन, समृद्धि, समाजिक स्थिति, संसाधनों के साथ पहले से ही सशक्त महिलाओं की है। सिलिकॉन वैली के प्रभुओं को प्रत्येक कुछ को ROI (निवेश का प्रतिफल) के माध्यम से समझने की प्रथा होती है,औरअब प्रेमभीइसतर्कसेबचनेकेलिएअसमर्थहै।शादीकेलिएExitसेपहलेप्रयत्नकरना,प्रतिभाओंकेमूल्यकेआधारपरचुनना,औरसाथीचुननेकेलिएएकप्रारंभिकनिवेशककीदृष्टि। औरजोआमजोड़ेजिनकेपाससफलExitऔरबड़ीआयनहींहै,उनकेप्रति10-20वर्षकेसाथगुज़ारेकेबारेमेंइसकथामेंक्याहै? मुझेलगताहैकिइसबातकीसबसेखराबबातयहहैकि,यहअत्यंतसौभाग्यशालीव्यक्तियोंकीअनुभवकोएकअध्ययनयोग्यजीवनशैलीकेरूपमेंप्रस्तुतकरताहै। अंत में, प्रेमभीएकऐसाप्रोजेक्टबनगयाहैजिसमेंआपअपनीदृष्टि(दृष्टि)कोसिद्धकरनेकीआवश्यकताहै।

वास्तव में, सामग्री कई पहलुओं से भरी होती है, केवल अभिव्यक्ति तक सीमित नहीं। एक व्यक्ति किन-किन बातों पर राय रखता है, किन सामग्रियों को शेयर करता है—जिसे आमतौर पर क्यूरेट (curate) कहा जाता है—आज के समय में इसका महत्व बढ़ता जा रहा है। अभिव्यक्ति अब शायद इतनी महत्वपूर्ण नहीं है, क्योंकि एक विचार को AI मेरी तुलना में बेहतर और अधिक प्रवाहपूर्ण ढंग से व्यक्त कर सकता है। लेकिन AI का उपयोग करके मेरे विचारों को तेजी से व्यक्त करना मुझे बहुत उत्साहित करता है: यह मुझे अधिक से अधिक रुचि की बातों पर राय रखने में सक्षम बनाता है, और मूल तर्क AI के माध्यम से कुशलता में सुधार करना है। भविष्य में व्यक्तिगत IP का महत्व बढ़ता जाएगा। मनुष्य समग्र होते हैं; विभिन्न सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर प्रदर्शित होने वाले सभी पहलुओं को मिलाकर ही एक पूर्ण प्रतिबिंब बनता है: 1. Twitter / X: मैं इसे बड़ी मात्रा में समाचार पढ़ने, उनमें से ऐसी सामग्री को चुनने, जिसे अधिक से अधिक लोगों को देखना चाहिए, और फिर AI को इस विचार के आधार पर प्रसारित करने के लिए प्रयोग करता हूँ। आजकल कम ही कोई लंबे लेख पढ़ने का समय निकालता है, इसलिए मेरे लिए महत्वपूर्ण है कि लोग देखें कि मैं किन समाचारों, किस उद्योग की किन प्रगतियों, और दुनिया के किन पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करता हूँ—यह मेरी सटीक भाषणशैली से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह मेरी दृष्टि और समझ को प्रदर्शित करता है। साथ ही, यह मुझे पूरी तरह से, सुसज्जित, समय-समय पर उद्योग की प्रगति पर पकड़ बनाने में मदद करता है; AI के प्रसारण में सम्मिलित संबंधित सूचनाएँ मुझे सोचने का समग्र मैप प्रदान करती हैं। साथ ही, मुझे प्रशंसकों का समूह भी मिलता है, और मस्क के क्रिएटर पुरस्कार से कुछ कमाई होती है। 2. Jike, WeChat Moments,और प्राइवेट WeChat Official Account: अधिक, व्यक्तिगत-आधारित विचारों और सोच को समेटते हैं। 3. “Dongcha” WeChat Official Account: मैंने संकलन, संगठन, पुनःसंरचना के पश्चात् प्रकाशित की हुई, 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 123456789 व्यक्तिगत IP को स्थापित करना आवश्यक है, लेकिन इसे समग्र,बहुआयामी प्रस्तुति के साथ ही करना होगा।अगर केवल Twitter पर समाचारों को मशीनीय ढंग से प्रसारित किया जा रहा है,औरआपकोअपना मुख्यलक्ष्यसमझनेमेंअसमर्थहै,तोइसकाकोईअर्थनहींहै। अंततः,आपकोअपनेअंतिमलक्ष्यकोस्पष्टरूपसेसमझनाहोगा,औरयहजाननाहोगाकिअलग-अलगप्लेटफ़ॉर्मऔरउपकरणोंकेमाध्यमसेआपअलग-अलगउद्देश्यकैसेप्राप्तकरसकतेहैं।