ای آئی ایجینٹ اقتصاد انٹرنیٹ کے مفت کھانے کے ماڈل کو چیلنج کرتا ہے

29 اپریل 2026 کو، اینڈری کارپاتھی نے سیکوئا کے AI Ascent کے فائر سائیڈ ڈسکشن میں ایک تشخیص پیش کیا: ایک نئی معاشی ترتیب، جو اصلی ایجنٹس (agent-native) کے لیے ہے، ابھر رہی ہے، اور آج کے تمام انسانوں کے لیے بنائے گئے سافٹ ویئر، دستاویزات اور عمل درآمدات کو "ایجنٹ کے لیے لکھا" جانا چاہیے۔ وہ تعمیراتی دوبارہ ڈھانچہ بارے بات کر رہے تھے، لیکن ایک ایسا سوال چھوڑ گئے جس کا جواب نہیں دیا گیا: اگر سب کچھ دوبارہ لکھا جائے تو، اس دوبارہ لکھنے کا خرچ کون برداشت کرے گا اور قیمت کا تقسیم کیسے ہوگا؟

ایک جنریٹو ایجینٹ اقتصادیہ کا مسئلہ اسی سوال سے شروع ہوتا ہے۔ پہلا مضمون، "AI کے تجارتی تقسیم کے تقاطع: کیوں اشتہار اور سبسکرپشن الگ الگ کام نہیں کر سکتے؟"، AI کیسے آمدنی حاصل کرتی ہے، اس پر بحث کرتا ہے اور نتیجہ یہ نکلتا ہے کہ اشتہار اور سبسکرپشن الگ الگ کام نہیں کر سکتے، اور تجارتی توجہ "داخلہ بیچنے" سے "نتائج بیچنے" کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔ اس مضمون میں ہم اس کو مزید گہرا کرتے ہیں: تجارتی ماڈل کیوں تبدیل ہونا ضروری ہے؟ جواب لاگت کی ساخت میں چھپا ہے، جہاں انٹرنیٹ کا "ایک صارف کو زیادہ سروس دینے میں لگنے والی اضافی لاگت تقریباً صفر" کی تجرباتی بنیاد ختم ہو رہی ہے، اور اس تجربے پر قائم ہونے والی منافع تقسیم کی نظام بھی دوبارہ گنتی کا مطالبہ کرتی ہے۔ پچھلے بیس سالوں میں، انٹرنیٹ کمپنیوں کا سب سے اہم تجارتی عقیدہ یہ تھا: صارفین زیادہ، لاگت کم، منافع زیادہ۔

سرچ انجن، سوشل میڈیا، شارٹ ویڈیوز، مواد کے پلیٹ فارمز، اور ای کامرس پلیٹ فارمز، تمام بنیادی طور پر ایک ہی پیش گوئی پر مبنی ہیں: جب بنیادی ڈھانچہ تیار ہو جائے، تو ایک صارف کو مزید سروس دینا، ایک صفحہ مزید دکھانا، یا ایک مواد کو مزید تقسیم کرنا، حدی تک لگنے والی لاگت تقریباً صفر ہوتی ہے۔ انٹرنیٹ کمپنیوں کا اصل瓶颈 عام طور پر "ہر سروس کا نقصان" نہیں، بلکہ کافی صارفین کے وقت، ڈیٹا، اشتہار دینے والوں، اور ٹریڈنگ کے مناظر حاصل کرنا ہے۔

اسی بنیاد پر، اشتہار انٹرنیٹ کا اہم ترین کاروباری ماڈل بن گیا۔

کیونکہ جب مواد اور صفحات تقریباً صفر لاگت پر تقسیم کیے جا سکتے ہیں، تو پلیٹ فارم صارفین کے تلاش، براوزنگ، کلک، اسٹیل اور خریداری کے راستوں کو الگ الگ فروخت کے لیے اشتہاری جگہوں میں تقسیم کر سکتا ہے۔ جتنا صارف کا سفر لمبا ہوگا، پلیٹ فارم میں تجارتی نقطوں کی تعداد اتنی ہی زیادہ ہوگی؛ جتنا صارف زیادہ ت пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор пор پورا وقت تلاش کرے گا، اشتہار، تجاویز، برانڈ مواد اور تلاش کے نتائج کی قیمت اتنی ہی زیادہ ہوگی۔

لیکن AI ایجنٹ اس عقیدے کو کمजور کر رہا ہے۔

ای آئی ایجنٹ صرف موجودہ معلومات کو تقسیم نہیں کر رہا، بلکہ صارف کے لیے کام کر رہا ہے۔ ہر مکالمہ، ہر استدلال، ہر فائل کا ادراک، ہر ٹول کا استعمال، اور ہر نتیجے کی تصدیق کے پیچھے حقیقی GPU کی کمپوٹیشنل طاقت، بجلی کا استعمال، چپ کی پُرتناسکی اور سسٹم کی ترتیب کا خرچ شامل ہے۔

زیادہ اہم بات یہ ہے کہ AI نے صرف انٹرنیٹ کمپنیوں کی لاگت کی ساخت نہیں بدلی، بلکہ اشتہارات کے قائم ہونے والے صارفین کے راستے کو بھی تبدیل کر دیا۔ گزشتہ، صارفین کو متعدد صفحات، متعدد پلیٹ فارمز اور متعدد برانڈز کے درمیان بار بار تلاش اور تقابل کرنا پڑتا تھا؛ مستقبل میں، صارفین اپنی ضرورتیں براہ راست ایجنٹ کو دے سکتے ہیں، جو انہیں فلٹر کرے گا، فیصلہ کرے گا، ترتیب دے گا، رزرو کرے گا اور یہاں تک کہ ٹرانزیکشن مکمل بھی کرے گا۔

اس کا مطلب یہ ہے کہ AI Agent کے دور میں مفت صارفین کی ہر سروس کے لیے نقصان ہو رہا ہو سکتا ہے، اور روایتی تبلیغات بھی اپنے منافع کے لیے انحصار کرنے والی لمبی سلسلہ وار جگہ کا حصہ کھو دیں گی۔

اگر انٹرنیٹ اقتصاد کا کلیدی لفظ "ٹریفک" ہے، تو AI ایجنٹ اقتصاد کا کلیدی لفظ "ٹاسک" ہے۔ ٹریفک کو سستا تقسیم کیا جا سکتا ہے، لیکن ٹاسک کو حقیقی طور پر انجام دیا جانا چاہیے۔ اشتہارات پہلے صرف صارفین کی توجہ کہاں جا رہی ہے، اس کی فروخت کرتے تھے، لیکن AI کے دور میں اہم سوال یہ بن گیا ہے: ٹاسک کون سمجھتا ہے، کون منصوبہ بند کرتا ہے، کون انجام دیتا ہے، اور کون سے برانڈز ایجنٹ کے انتخابی فہرست اور فیصلہ سازی کے بنیادی معیار میں شامل ہو سکتے ہیں۔

اس لیے، AI ایجینٹ معاشیت انٹرنیٹ کے تجارتی ماڈل کا قدرتی امتداد نہیں بلکہ انٹرنیٹ کی نمو کی کہانی اور تبلیغاتی منطق کا ایک اُلٹا اصلاحی اثر ہے۔

انٹرنیٹ (شامل کرکے سافٹ ویئر) کے بزنس ماڈل کی بنیادی منطق کو معاشیات کے سب سے بنیادی فارمولے سے سمجھا جا سکتا ہے:

کل لاگت = ثابت لاگت + حدی لاگت × پیداوار

قدیمی انٹرنیٹ دور میں، چاہے ایک ایپ ڈیولپ کرنا ہو، ایک مضمون لکھنا ہو یا ویڈیو ریکارڈ کرنا ہو، اصل لاگت زیادہ تر ابتدائی ترقی اور تیاری کے مراحل پر مرکوز ہوتی ہے، جسے اعلیٰ ثابت لاگت FC کہا جاتا ہے۔ تاہم، ایک بار جب پروڈکٹ لانچ ہو جائے، تو پہلے صارف کو سروس دینے اور ایک ملین صارفین کو سروس دینے کے درمیان کمپنی کو زیادہ سرور اور بینڈ ویتھ لاگت میں بہت کم اضافہ ہوتا ہے، MC تقریباً 0 ہوتا ہے۔

اس بہت کم حدی تکلیف کی وجہ سے متعلقہ کاروباری ماڈل میں فطری طور پر بہت زیادہ سائز کا اثر ہوتا ہے۔ ڈیجیٹل پروڈکٹس کی بنیادی خصوصیت یہ ہے کہ انہیں بے حد نقل کیا جا سکتا ہے اور نقل کی تکلیف تقریباً صفر ہوتی ہے۔ جب تک سافٹ ویئر کا ترقی پورا ہو جائے اور سرورز ڈپلوی کر دیے جائیں، تو ایک نئے صارف کو شامل کرنے کی حدی تکلیف تقریباً نظرانداز کی جا سکتی ہے، صرف کچھ KB اسٹوریج جگہ اور کچھ KB بینڈ وڈتھ استعمال ہوتی ہے۔

یہ خصوصیت میدانی معیشت کو آسانی سے سائز کے فائدے حاصل کرنے دیتی ہے: جو کوئی پہلے سائز کے حدی نقطہ تک پہنچ جائے، اس کی نئی آمدنی زیادہ تناسب میں منافع میں تبدیل ہو جاتی ہے، جس سے طاقتور آپریشنل لیوریج بن جاتا ہے۔

اس کے علاوہ، انٹرنیٹ نے تین کلاسیکی بزنس ماڈلز کو ترقی دی۔

سرکاری منصوبہ: نرم افزار کی نقل کا خرچہ بہت کم ہے، اس لیے سبسکرائبرز کی تعداد میں اضافہ ب без تبدیلی آمدنی میں اضافہ کا براہ راست اظہار ہے۔ یہی وجہ ہے کہ سرمایہ کار بازار طویل مدت میں SaaS کمپنیوں کو اعلیٰ قیمتیں دینے کو تیار رہتے ہیں: ایک بار خسارہ اور منافع کے نقطہ تک پہنچ جانے کے بعد، منافع کی نمو عام طور پر آمدنی کی نمو سے بہت زیادہ ہوتی ہے۔

کمیشن ماڈل: ٹریڈنگ، ادائیگی اور انجام دہی کی بنیادی ڈھانچہ تعمیر کریں، جس کے لیے ہر اضافی ٹریڈ پر مستقل کمیشن وصول کیا جائے۔

اعلان ماڈل: مفت سروس کے ذریعے بڑی تعداد میں صارفین کو کھینچنا، اور توجہ کو اعلان دہندگان کو بیچنا۔ تلاش کے اعلانات کے مثال کے طور پر، جب تلاش الگورتھم اور اعلان سسٹم نصب ہو جائیں، تو ہر اضافی تلاش کا سرور لاگت نسبتاً محدود ہوتا ہے، جبکہ ہر اضافی اعلان کلک سے اضافی آمدنی حاصل ہوتی ہے۔

اعلان ماڈل کی لمبی دوڑ کا سبب صرف صارفین کی بڑی تعداد نہیں، بلکہ صارفین کے سفر کی لمبائی بھی ہے۔ ایک صارف کی ضرورت کے احساس سے لے کر خریداری تک مکمل کرنے میں عام طور پر تلاش، جائزہ لینا، تقابل، محفوظ کرنا، رائے لینا، منتقل ہونا، اور آرڈر دینا جیسے کئی مراحل شامل ہوتے ہیں۔ پلیٹ فارم تلاش کے نتائج کے صفحے پر اشتہارات فروخت کر سکتا ہے، اطلاعات کے بہاؤ میں پروڈکٹ کو فروغ دے سکتا ہے، تفصیلی صفحے پر تبدیلی کو مضبوط کر سکتا ہے، اور دوبارہ مارکیٹنگ کے مراحل میں صارف کے فیصلے پر اثر انداز ہو سکتا ہے۔ اشتہارات کی قیمت بنیادی طور پر صارف کے سفر میں متعدد درجات میں مداخلت سے حاصل ہوتی ہے۔

پلیٹ فارم کو ہر صارف کے فیصلے کے لیے مکمل سروس کی لاگت برداشت نہیں کرنی چاہیے۔ سرچ انجن صارفین کو کسی ویب پیج کی طرف رہنمائی کرتا ہے، سوشل میڈیا پلیٹ فارم صارفین کو کسی برانڈ کے اکاؤنٹ کی طرف رہنمائی کرتا ہے، شارٹ ویڈیو پلیٹ فارم صارفین کو کسی لائیو اسٹریم کی طرف رہنمائی کرتا ہے، اور ای کامرس پلیٹ فارم صارفین کو کسی مصنوعات کے تفصیلی صفحے کی طرف رہنمائی کرتا ہے۔ پلیٹ فارم زیادہ تر "معلومات اور توجہ کو ملا رہا ہے"۔

انٹرنیٹ موجودہ معلومات کو تقسیم کرتا ہے، جبکہ AI حقیقی وقت میں معلومات پیدا کرتا ہے۔ اس “کاپی” سے “پیدا کرنا” تک کے کوالٹی کے تبدیلی نے بالکل مختلف لاگت کی ساخت اور کاروباری منطق پیدا کیا ہے۔

سب سے پہلے، AI کی استدلال لاگت واضح ہے، اور AI کے استعمال کی حدی لاگت صفر سے کافی زیادہ ہے (MC > 0)۔

ہر ان پٹ/آؤٹ پٹ ٹوکن کے لیے، جی پی یو تیزی سے کام کرتی ہے اور حقیقی بجلی اور چپ کی استعمال کی قیمت خرچ کرتی ہے۔ جتنا بڑا ماڈل، جتنا لمبا سیکھنے کا ماحول، اور جتنا پیچیدہ کام، اتنا ہی ایک بار کی استدلال کی لاگت زیادہ ہوتی ہے۔ ایک آسان سوال جواب، ایک گہری تحقیق، ایک کوڈنگ کام، یا ایک سافٹ ویئر کے درمیان آپریشن کی لاگت دس گنا یا سو گنا تک مختلف ہو سکتی ہے۔ AI ایجینٹ معاش میں صرف صفر نہیں بلکہ حاشیہ لاگت خود بہت مختلف ہوتی ہے۔

اگرچہ ایک ٹوکن کی قیمت تیزی سے کم ہو رہی ہے، لیکن اس کا مطلب یہ نہیں کہ حدی اخراجات صفر کی طرف مستقل طور پر جا رہے ہیں: ایجینٹ کی صلاحیتوں کے بہتر ہونے کے ساتھ، ایک ٹاسک کے لیے استعمال ہونے والے ٹوکنز کی تعداد سوؤں سے تیزی سے بڑھ کر لاکھوں تک پہنچ رہی ہے — منصوبہ بندی، ٹولز کا استعمال، فائلیں پڑھنا، خود کو چیک کرنا، اور ناکامی کے بعد دوبارہ کوشش کرنا سب کچھ زبردست کمپوٹیشنل طاقت کا استعمال کرتا ہے۔ ایک ٹوکن منسلک ہو رہا ہے، جبکہ ایک ٹاسک مہنگا ہو رہا ہے، اور ان دو منحنیوں کے درمیان کا فرق AI معاشیات کا مرکزی نقطہ ہے: جتنا ٹوکن سستا ہوگا، اتنے ہی لوگ AI کو زیادہ بھاری کام دینے کے لیے تیار ہوں گے، جس سے مجموعی بل زیادہ ہو جائے گا، جو AI شعبے میں "جیونز پیراڈوکس" کا اصل مطلب ہے۔

ایک ٹوکن کی قیمت میں کمی صرف ایک طرفہ نہیں ہے۔ مورگن اسٹینلی کے اعداد و شمار کے مطابق، 2026ء کے دوسرے تिमہ میں چینی بڑے ماڈلز کی اوسط API آؤٹ پٹ قیمت، 2025ء کے پہلے تِمہ کے مقابلے میں تقریباً 80 فیصد بڑھ گئی ہے، جس سے صنعت قیمت کی جنگ سے قیمتِ اقدار کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔ قیمتیں خود بھی درجہ بند ہو رہی ہیں: عام ماڈلز کی قیمتیں مزید کم ہو رہی ہیں، جبکہ سرحدی ماڈلز کی قیمتیں بڑھ رہی ہیں۔ سرحدی ذہانت کو اقدار کے بنیاد پر قیمت دی جا رہی ہے، اور اس کا اخراجات سامان بننے والے ماڈلز کے ساتھ اتنے ہی نہیں کم ہو رہا۔

ہاں، گروپ پریس کی استعمال، KV کیش، خود ساز ڈیڈکیٹڈ انفرینس کلسٹر، اور خود ترقی یافتہ چپس جیسے طریقوں سے یونٹ کی لاگت کو کم کیا جا سکتا ہے، لیکن حدی اخراجات میں کمی انٹرنیٹ اقتصادیات کے مقابلے میں بہت کم ہے اور اسے گہرائی کے استعمال میں اضافہ مکمل طور پر ختم کر دے گا۔ یہی وجہ ہے کہ ChatGPT نے صارفین کی تعداد میں اچانک اضافے کے بعد فوراً ادائیگی والی سبسکرپشن کا آغاز کر دیا۔

اسی طرح، فکسڈ کاسٹس “ایک مرتبہ کے” سے “مستقل” ہو گئے ہیں۔ تربیت کا خرچہ اب ایک مرتبہ کا سرمایہ کاری نہیں بلکہ ہر ساٹھ سے ایک سال بعد نئی نسل کے ماڈلز کو اپ ڈیٹ کرنے کا مستقل سرمایہ کاری ہے۔ بڑے ماڈلز “6-12 ماہ کی مدت” والے “استعمال کے بعد چھوڑے جانے والے اثاثے” بن گئے ہیں، جن کو دوبارہ تربیت نہ دی جائے تو وہ جلد ختم ہو جاتے ہیں، اور ایک بار کی تربیت کا خرچ کئی کروڑ سے لے کر اربوں امریکی ڈالر تک ہو سکتا ہے۔ OpenAI کے مطابق، 2025 میں آمدنی 13.07 ارب ڈالر تھی، جس کا گروس مارجن تقریباً 43% تھا (یہ شرح صرف انفرینس کی کمپوٹنگ کو ہٹا کر نکالی گئی ہے، جبکہ سب سے مہنگی تربیت کی کمپوٹنگ کو الگ طور پر ریسرچ اور ترقیاتی خرچوں میں شامل کیا گیا ہے)، لیکن ان کا ریسرچ اور ترقیاتی خرچ 191.8 ارب ڈالر تھا، جس میں تقریباً 106 ارب ڈالر Microsoft کو تربیت کی کمپوٹنگ کے لیے ادا کیے گئے، جو ان کے نقصان کا بنیادی سبب بنا۔

اس لیے، AI ایجینٹ معاشیات میں ایسے خصوصیات ہیں: استدلال کی لاگت (متغیر لاگت) استعمال کے ساتھ لکیری طور پر بڑھتی ہے اور بہت زیادہ فرق رکھتی ہے؛ بنیادی ڈھانچہ اور ماہرین کی لاگت (آدھی ثابت لاگت) صارفین کے سائز کے ساتھ "سیڑھیاں" کی شکل میں بڑھتی ہے — جب صارفین کی تعداد کسی حد سے گزر جائے، تو ضرورت ہوتی ہے کہ GPU سرورز کا ایک نیا مجموعہ شامل کیا جائے؛ اس کے علاوہ، ریسرچ اور ترقی کی لاگت (یعنی ماڈل ٹریننگ کی لاگت) بہت زیادہ ہوتی ہے۔ یہ تمام لاگتیں ایک دوسرے پر叠加 ہوتی ہیں، جس سے AI کمپنیاں ہمیشہ منافع کے مکمل اعادہ کے راستے پر رہتی ہیں، اور انٹرنیٹ جیسے "بریک ایون پوائنٹ کو عبور کرنے کے بعد منافع کا اسٹائلز بڑھنا" والا کوئی "مٹھاس کا نقطہ" موجود نہیں۔

یہ لاگت کا منطق صنعت کے حفاظتی دیوار کے ذرائع کو بھی دوبارہ شکل دے رہا ہے: انٹرنیٹ کا بنیادی رکاوٹ نیٹ ورک ایفیکٹ ہے، جس میں زیادہ صارفین کے ساتھ مصنوعات زیادہ استعمال کے لیے بہتر ہوتی ہیں؛ جبکہ ایجنٹ کی رکاوٹ کی قسم تبدیل ہو گئی ہے، جو رشتہ کے نیٹ ورک ایفیکٹ سے ڈیٹا فل وہل اور تبدیلی کی لاگت پر منتقل ہو گئی ہے۔ نئی رکاوٹ ماحول کے ذخیرہ شدہ ڈیٹا سے آتی ہے — صارف کی یادداشت، ترجیحات، فائلز، کام کے عمل اور اجازت دی گئی ڈیٹا۔ جتنا زیادہ استعمال کیا جائے، اتنی ہی زیادہ ایجنٹ صارف کے ساتھ مطابقت رکھتی ہے، اور سروس فراہم کنندہ بدلنے کی منتقلی کی لاگت بھی زیادہ ہوتی جاتی ہے۔ انٹرنیٹ صارف کے رشتے کو قفل کرتا ہے، جبکہ ایجنٹ صارف کے کام کے ماحول کو قفل کرتا ہے، جو صنعت کے لیے دروازے پر توجہ مرکوز کرنے کا بنیادی سبب ہے: یہ صرف ٹریفک نہیں بلکہ ماحول کا ابتدائی انباہت ہے جس پر قبضہ کیا جا رہا ہے۔

واضح طور پر، ہمیں AI ایجینٹ معاش کو دیکھنے کے لیے ایک مختلف منطق اپنانے کی ضرورت ہے: انٹرنیٹ پلیٹ فارمز "صارف انٹری" کے لیے مقابلہ کرتے ہیں، جبکہ AI ایجینٹ پلیٹ فارمز "ٹاسک انٹری" کے لیے مقابلہ کرتے ہیں۔

اگر انٹرنیٹ معاش کی بنیادی اکائی "اظہار/کلک" ہے، تو AI ایجینٹ معاش کی بنیادی اکائی "کام" ہے۔ کلک صرف صارف کے کسی صفحے تک پہنچنے کی نشاندہی کرتا ہے، جبکہ کام صارف کے AI کو کسی مقصد کو حاصل کرنے کا حوالہ دینے کی نشاندہی کرتا ہے — ایجینٹ کو مقصد کو سمجھنا، کام کو تقسیم کرنا، ٹولز کو استعمال کرنا، فائلز پڑھنا، سافٹ ویئر چلانا، نتائج کو دہرائی گئی تصدیق کرنا، اور ضرورت پڑنے پر صارف سے اجازت مانگنا پڑتی ہے۔ اس سے AI ایجینٹ کی لاگت کی ساخت "ڈیجیٹل ملازم" کے قریب ہوتی ہے، نہ کہ "ڈیجیٹل میڈیا" کے۔

پہلے صارفین سرچ انجن کھول کر پوچھتے تھے "کون سی تعمیراتی کمپنی اچھی ہے"، اور سرچ انجن ویب صفحات، اشتہارات اور نقشے کے نتائج دیتا تھا؛ اب صارفین شاید براہ راست ایجنٹ سے کہہ سکتے ہیں: "مجھے تین قابل اعتماد تعمیراتی کمپنیاں فلٹر کر کے دیں، ان کی قیمتیں، رائج صلاحیت، اور تعمیر کی ضمانتوں کا موازنہ کریں، اور میرے لیے مکالمہ کے لیے ملاقات کا انتظام کریں۔" پہلے کا تجارتی قیمت صرف نمائش اور کلکس پر منحصر تھا، جبکہ دوسرے کا تجارتی قیمت مکمل ہونے والے کام اور فیصلہ سنبھالنے پر ہے۔ اشتہارات صرف صفحے پر ظاہر ہونے والی معلومات نہیں رہیں گی، بلکہ وہ ایجنٹ کے فیصلہ سازی کے عمل میں ممکنہ اختیارات، ڈیٹا ذرائع، قابل اعتماد ذرائع یا ٹرانزیکشن انٹرفیس بن جائیں گیں، اور صارف کو آخری کام مکمل کرنے میں مدد دیں گی۔

ماڈل کمپنیاں صرف بنیادی صلاحیتیں فراہم نہیں کرتیں، بلکہ نئی نسل کے ٹاسک آپریٹنگ سسٹم بن جائیں گی۔ چاہے AI نیٹو فرموں ہوں یا جامع بڑی کمپنیاں، سب "بڑے ماڈلز" سے "ایجینٹ پلیٹ فارم" کی طرف ترقی کر رہے ہیں، اور اس کے نتیجے میں کلاؤڈ کورک، کوڈیک، ورک بڈی جیسی متعدد مصنوعات متعارف کرائی گئی ہیں — جو صارفین کے ٹاسک انٹری پوائنٹ پر قابض ہو جائے گا، وہ ٹولز کے استعمال کا ترتیب، ڈیٹا سورس کی ترجیح، تجارتی تجاویز کا منطق اور ٹریڈنگ سائکل طے کرے گا۔

"جانتے ہوئے کہ اقتصادی واحد منفی ہے، پھر بھی پیسہ جلانا اور انٹری پوائنٹس پر قبضہ کرنا" موجودہ صنعت کا سب سے اہم استراتیجک جوک ہے، اور اس کی قیمت کے تنازعات کا ذریعہ بھی۔ کیونکہ انٹری پوائنٹس کے پیچھے صرف صارفین کی تعداد یا مکالموں کی تعداد نہیں، بلکہ مستقبل کے ٹاسکس کی تقسیم، تجارتی تجاویز اور ٹریڈنگ سائکل کے کنٹرول کا مسئلہ ہے۔

اس منطقی تبدیلی کے ساتھ ایک اور رجحان بھی لازمی طور پر آئے گا: طبقہ بندی۔

انٹرنیٹ مصنوعات انتہائی معیاریت کی طرف راغب ہوتی ہیں، ایک ہی کوڈ تمام صارفین کو سروس فراہم کرتا ہے تاکہ صفر حدّی لاگت کے فوائد کو بیشتر حاصل کیا جا سکے۔ دوسری طرف، AI ایجینٹ خود بخود تقسیم شدہ فراہمی کے لیے موزوں ہیں — مختلف درجات کی پیچیدگی والے کاموں کی لاگت میں بہت بڑا فرق ہوتا ہے، اور آسان سوالات اور پیچید استدلال کی لاگت میں دسوں یا سوں گنا فرق ہو سکتا ہے۔ اس لیے AI کمپنیاں مختلف درجات کے مصنوعات پیش کرتی ہیں: مفت ورژن میں چھوٹے ماڈلز استعمال ہوتے ہیں اور استعمال کی حدود لگائی جاتی ہیں؛ بنیادی ادائیگی والے ورژن میں درمیانے ماڈلز استعمال ہوتے ہیں؛ اعلیٰ ورژن میں طاقتور ترین ماڈلز استعمال ہوتے ہیں؛ اور کاروباری کسٹم ورژن مخصوص ڈپلومنٹ اور بہتر بنانے کا خصوصی خدمت فراہم کرتا ہے۔

یہ سطحی قیمت گذاری بنیادی طور پر لاگت کے لحاظ سے درجہ بندی اور قیمت کے لحاظ سے شرحیں ہے، جہاں قیمت لاگت کے ساتھ متناسب ہوتی ہے۔ جتنا زیادہ صلاحیت صارف حاصل کرتا ہے، اتنا ہی زیادہ اس کی لاگت ہوتی ہے۔ اس طرح، AI Agent کے پائیدار نظام میں ایک "دو رفتار معاش" ظاہر ہوگا: پیچھے رہ جانے والی نصف نسل کی ذکاوت بہت سستی ہوگی (اوپن سورس + بڑی کمپنیوں کے سبسڈی کے ذریعے، بجلی، پانی اور گیس جیسی بنیادی سہولت بن جائے گی)، جبکہ سب سے آگے کی ذکاوت ہمیشہ مہنگی رہے گی (سب سے طاقتور ماڈل ہمیشہ لاگت کے منحنی کے سب سے مہنگے حصے پر ہوتے ہیں)۔ مفت ذکاوت "کل" کی ذکاوت ہے، جبکہ ادائیگی والی ذکاوت "آج" کی ذکاوت ہے۔

AI ایجینٹ کی معیشت کا روایتی معیشت پر سب سے گہرا اثر یہ نہیں کہ بازار میں AI مصنوعات کا ایک نیا طبقہ شامل ہو گیا، بلکہ یہ ہے کہ ویب سائٹس، ایپس اور سافٹ ویئرز میں پھیلے ہوئے صارفین کے انٹری پوائنٹس، اب نئے ٹاسک ایجینٹ لیئرز کے ذریعے دوبارہ حاصل کیے جا رہے ہیں۔ موبائل فون کے پیدا کرنے والے، سپر ایپس وغیرہ ہر ایک اپنا ایجینٹ بنارہے ہیں، جس کی وجہ سے انٹری پوائنٹس اب مزید ٹکڑے ٹکڑے ہو گئے ہیں۔ گزشتہ انٹرنیٹ کا منافع کا خزانہ "ٹریفک کہاں سے گزرتا ہے" پر مرکوز تھا، جبکہ مستقبل میں یہ "کون سا ٹاسک منصوبہ بند کرتا ہے اور کون اسے مکمل کرتا ہے" پر دوبارہ تقسیم ہو سکتا ہے۔

سب سے پہلے دروازہ اور تقسیم کا حق تبدیل کیا گیا۔

انٹرنیٹ کے دور میں، سرچ انجن، ایپ اسٹورز، مواد کے پلیٹ فارمز اور سپر ایپس دروازے پر قبضہ کرتے ہیں، اور کمپنیاں رینکنگ، تجویز کی جگہوں اور صارفین کے وقت کے لیے مقابلہ کرتی ہیں۔ لیکن Agent کے ظہور کے بعد، صارفین کو ضرورت نہیں پڑتی کہ وہ ایپس کو الگ الگ کھولیں: ایئر ٹکٹ بک کرنا، سپلائر تلاش کرنا، ڈیٹا کا تجزیہ کرنا، ای میلز کا جواب دینا، سب کچھ ایک ہی ٹاسک دروازے سے شروع کیا جا سکتا ہے۔ ویب سائٹس اور ایپس غائب نہیں ہوں گی، لیکن وہ زیادہ تر Agent کے پیچھے ڈیٹا سورسز، ٹولز اور انجام دہی کے انٹرفیس بن جائیں گی۔

اس کا مطلب یہ ہے کہ نئے پلیٹ فارم کی طاقت صرف “صارفین کو کہاں رہنمائی کرنا” نہیں رہی، بلکہ یہ فیصلہ کرنے کی ہے کہ کام کیسے مکمل ہوگا: کون سا ماڈل، کون سا سافٹ ویئر، کون سا دُکاندار، کون سا ڈیٹا استعمال کیا جائے۔ سابقہ سرچ انجن، ایپ اسٹور اور ٹریفک پلیٹ فارمز کے پاس جو "تقسیم ٹیکس" تھا، وہ شاید آہستہ آہستہ ایجنٹ پلیٹ فارمز کے ہاتھوں میں چلا جائے۔

یہاں ایک نامعلوم لیکن انتہائی اہم اثر ہے: AI ایجینٹس صارفین کے سفر کو کافی حد تک کم کر رہے ہیں، جس سے اشتہاری کاروبار کی جگہ کم ہو رہی ہے۔

گزشتہ زمانے میں، صارفین کو فروخت کے مرحلے تک پہنچنے کے لیے دس بار تلاش کرنا پڑتا تھا، متعدد ویب سائٹس اور پلیٹ فارمز کا موازنہ کرنا پڑتا تھا؛ لیکن AI کے سیناریو میں، صارفین صرف 3-5 متصل سوالات پوچھ کر معلومات کا انتخاب، منصوبوں کا موازنہ اور خریداری کا فیصلہ کر سکتے ہیں۔ جتنے زیادہ ارادہ، زیادہ فیصلہ سازی اور زیادہ موازنہ والے صنعتیں ہوتی ہیں، ان پر AI کا تقسیم کرنے کا منطق زیادہ آسانی سے تبدیل ہوتا ہے۔ صارفین اب تلاش کے نتائج، مواد کے صفحات اور دکانداروں کے ہوم پیجز کے درمیان بار بار نہیں جاتے، بلکہ اپنا فیصلہ AI کو سونپ دیتے ہیں۔ اس وقت، اشتہار کے داخل ہونے کے نوڈس کم ہو جاتے ہیں اور روایتی اشتہارات کا اثر کم ہو جاتا ہے۔

سچائی یہ ہے کہ AI جوابات میں اشتہارات کو بہت واضح طور پر ظاہر کیا جانا چاہیے۔ گزشتہ زمانے میں، اشتہارات کو تلاش کے نتائج، اطلاعات کے اسٹریم میں نیٹو، انفلوئنسر تجاویز، برانڈ مواد جیسے مختلف مناظر میں صارف کے سفر میں ڈالا جا سکتا تھا، لیکن AI جوابات میں، کوئی بھی نرم، پوشیدہ یا واضح طور پر نشان زد نہ کیا گیا تجارتی تجویز، صارف کی پلیٹ فارم کی عادلانہ گنجائش پر براہ راست حملہ ہوگا۔ جتنا AI صارف کے لیے فیصلہ لینے والا ایجنٹ زیادہ ملتا ہے، اتنا ہی صارف اس کے تجارتی مفادات کے تحت اندھیرے میں متاثر ہونے کو برداشت نہیں کر سکتا۔

دومیں لیورل کا اثر جلد ہی پلیٹ فارم اور میڈیئٹر اقتصاد پر پڑے گا۔

خریداری، سفر، کھانے کی ڈیلیوری، مقامی زندگی جیسے ٹریکس پلیٹ فارمز کا بنیادی مقصد صارفین کو تلاش کرنا، تقابل کرنا اور ٹرانزیکشن مکمل کرنا ہے، اور یہی وہ ایسے مراحل ہیں جن کو ایجینٹ آسانی سے خودکار بناسکتا ہے۔ صرف "معلومات کی فہرست" فراہم کرنے والے درمیانی طبقے کو دبایا جائے گا، جبکہ حقیقی طور پر ناگزیر بن جائیں گے منفرد فراہمی، ادائیگی، اعتماد، لاجسٹکس، آفٹر سیل سروس اور آن لائن انجام دہی۔

ٹریڈنگ پلیٹ فارم کا مزیدیہ "میرے پاس کتنی ٹریفک ہے" سے "میرے پاس کتنے ایجنٹس کے بغیر قابلِ تبدیل اصل فراہمی اور انجام دہی کے ذرائع ہیں" کی طرف منتقل ہو رہا ہے۔

بند ٹریڈنگ لائن والے بڑے کمپنیوں کے لیے، AI مختصر مدت میں موجودہ اشتہارات اور ٹریڈنگ کے کاروبار پر اثر ڈالے گا، لیکن طویل مدت میں، AI ایجینٹ کی شرکت نئے تجارتی بڑھوتے کے طور پر کام کرے گی۔ جب پلیٹ فارم صارفین کی ضروریات اور دکانداروں کی فراہمی، ٹریڈنگ، ادائیگی، ادائیگی اور فروخت کے بعد کی سہولت کو جانتا ہے، تو وہ پورے تجارتی اقدام کو ایک ہی منصوبہ بنائے گا: دکاندار ای کامرس پلیٹ فارم پر اشتہارات دیتے ہیں → جس سے زیادہ GMV حاصل ہوتا ہے → AI ریکومنڈیشن لیول پر زیادہ GMV، زیادہ رائے، اور مستقل فراہمی والے برانڈز کو ترجیح دیتا ہے → برانڈز AI سیناریوز میں ٹریڈنگ کا بند حل حاصل کرتے ہیں → اس طرح پلیٹ فارم اشتہارات کی قدر، ٹریڈنگ کی قدر اور AI تقسیم کی قدر دونوں میں اضافہ کرتا ہے۔

یہاں اہم حد یہ ہے کہ AI کو روایتی اشتہاری پلیٹ فارمز کی طرح زیادہ اشتہاری فیس نہیں لینی چاہئیے۔ اگر AI زیادہ پیسے لے لے تو اس کا سب سے اہم اثاثہ — نسبتاً اور صارفین کا اعتماد — نقصان پہنچے گا۔ زیادہ مناسب طریقہ یہ ہے کہ صرف ایک مخصوص فیصد ٹیکنالوجی سروس فیس لی جائے، جو صنعت کے معیار کے مطابق ہو، عام طور پر 1% سے 10% کے درمیان، جو کمپوٹیشنل طاقت، بلاؤ اور سروس کے اخراجات کو پورا کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔

تیسری سطح، جو زیادہ گہرا تبدیلی ہے، وہ نرم افزار معاش اور خدمات کے معاش کے درمیان سرحدیں ابھرنا ہے۔

سی ایس اے ایس (SaaS) (نرم افزار سمیت) بنیادی طور پر ابھی بھی ایک ٹول ہے۔ سیلز فورس CRM سسٹم فراہم کرتا ہے، لیکن کسٹمر ریلیشنز کو اصل میں فروخت کرنے والے ملازمین ہی برقرار رکھتے ہیں؛ ایڈوبی ڈیزائن نرم افزار فراہم کرتا ہے، لیکن ڈیزائن کو اصل میں ڈیزائنرز ہی مکمل کرتے ہیں؛ فنانشل سافٹ ویئر ڈیٹا ریکارڈ کرتا ہے، لیکن تجزیہ اور فیصلہ سازی اب بھی انسانوں کے ذمہ ہوتی ہے۔ اس لیے SaaS کا بزنس ماڈل لمبے عرصے تک "سیٹ" پر مبنی رہا ہے: جتنے ملازمین نرم افزار استعمال کرتے ہیں، اتنے اکاؤنٹس خریدے جاتے ہیں۔ حالیہ سالوں میں استعمال کے مطابق بلنگ کا رجحان شروع ہوا ہے، اور مکسڈ بلنگ اب عام ہو چکا ہے، لیکن سہولت والے نرم افزار میں سیٹ ماڈل اب بھی عام ہے۔

ای آئی ایجنٹ یہ پیش گوئی بدل دیتا ہے۔

جب سافٹ ویئر خود ڈیٹا پڑھنے، اگلے اقدام کا فیصلہ کرنے اور کام کرنے لگ جائے، تو کاروبار صرف "ایک ملازم کے لیے سافٹ ویئر" نہیں، بلکہ ایک ایسی صلاحیت خرید رہا ہوگا جو کام براہ راست مکمل کر دے۔ ایک AI ایجینٹ CRM، ERP، BI، ای میل اور کسٹمر سپورٹ سسٹم کو ایک ساتھ چلا سکتا ہے، جس عمل کو پہلے کئی لوگوں کو مختلف سافٹ ویئرز کے درمیان چلانا پڑتا تھا، وہ اب ایک ہی ٹاسک کال میں مختصر ہو جاتا ہے۔ اس وقت، "جتنا زیادہ ملازم، اتنا زیادہ سیٹ، اتنا زیادہ SaaS آمدنی" کا نمو کا منطق چیلنج کا شکار ہو جائے گا۔

اہم بات یہ ہے کہ SaaS خود میں لیئرز میں تقسیم ہو سکتا ہے: نیچے کی لیئر "سسٹم آف ریکارڈ" ہوتی ہے جو کسٹمرز، آرڈرز، فنانس، اسٹاک وغیرہ کے مرکزی ڈیٹا کو محفوظ کرتی ہے؛ اور اوپر کی لیئر "سسٹم آف ایکشن" ہوتی ہے جو ضروریات کو سمجھتی، سسٹم کو کال کرتی اور کام مکمل کرتی ہے۔

گذشتہ میں، دونوں کو ایک ہی سافٹ ویئر انٹرفیس میں پیک کیا جاتا تھا، لیکن مستقبل میں وہ الگ ہو سکتے ہیں۔ مرکزی ڈیٹا، اجازتیں، مطابقت اور کاروباری قواعد کو کنٹرول کرنے والا سافٹ ویئر اب بھی مضبوط رکاوٹ بنے گا؛ جبکہ وہ سافٹ ویئر جن کی بنیادی قیمت انٹرفیس، پروسیجر اور فنکشنلٹی کے پیکیج سے آتی ہے، بڑے خطرے کا شکار ہو سکتے ہیں، کیونکہ اگر ایجنٹ انٹرایکشن لیئر پر قبضہ کر لے تو وہ صارفین کے روزانہ کھولنے والے سافٹ ویئر سے گھٹ کر ایجنٹ کے بیک گراؤنڈ کالز کے لیے انٹرفیس بن جائیں گے۔

اس کے برعکس، یہ پہلی بار سافٹ ویئر مارکیٹ کو روایتی سروسز کے شعبے میں بڑے پیمانے پر داخل ہونے کا موقع دے گا۔ گزشتہ میں سافٹ ویئر کمپنیاں کاروباری آئی ٹی بجٹ پر تنگ تھیں، لیکن مستقبل میں اے آئی ایجنٹ کمپنیاں زیادہ بڑے انسانی لاگت، آؤٹ سورسنگ بجٹ اور پیشہ ورانہ خدمات کے بجٹ کو ہدف بنائیں گی۔ کسٹمر سروس، بنیادی تحقیق، فروخت کا عمل، نوکری کا انتخاب، فنانشل پروسیسنگ، اور حتیٰ کہ کچھ مشورہ کام، سب “انسان کے وقت خریدنے” سے “مشین کے ذریعے کام مکمل کرانے” کی طرف منتقل ہو رہے ہیں۔ اس طرح سافٹ ویئر کی مارکیٹ کا دائرہ، جو پہلے “ڈیجیٹل بجٹ (Software Spend)” تک محدود تھا، اب “انسانی بجٹ (Labor Spend)” کی طرف متحرک ہو رہا ہے۔

گزشتہ دو دہائیوں کی انٹرنیٹ معاشیت: زیادہ صارفین کا مطلب زیادہ ٹریفک، زیادہ ٹریفک کا مطلب زیادہ اشتہارات، ٹریڈنگ اور سبسکرپشن آمدنی، جبکہ نئے صارفین کے حصول کی لاگت نمایاں طور پر نہیں بڑھی۔ "سب سے پہلے صارفین کی تعداد بڑھائیں، پھر منافع کے طریقے تلاش کریں" انٹرنیٹ دور کا سب سے مشہور نمو کا فارمولا بن گیا۔

ای آئی ایجنٹ اس آسان لکیری تعلق کو ختم کر رہا ہے۔

کیونکہ AI ایجینٹ فراہم کر رہا ہے صرف معلومات نہیں، بلکہ حقیقی کمپیوٹنگ وسائل کا استعمال کر رہا ہے، باہری ٹولز کو بلاتا ہے اور کام مکمل کر رہا ہے۔ زیادہ صارفین کا مطلب یہ نہیں کہ منافع بھی زیادہ ہوگا؛ جتنا پیچیدہ کام ہوگا، اتنا ہی اس کی لاگت تیزی سے بڑھ سکتی ہے۔ کاروبار کو اب صرف DAU، ریٹینشن ریٹ اور صارفین کے وقت کی حساب کتاب نہیں کرنی چاہیے، بلکہ ایک کام مکمل کرنے میں کتنی لاگت آئے گی، صارف اس نتیجے کے لیے کتنی رقم ادا کرنا چاہے گا، اور پلیٹ فارم اس سے کتنی قیمت برقرار رکھ سکتا ہے، یہ سب حساب کرنا چاہیے۔

ای آئی کے دور میں حقیقی طور پر کمیاب چیزیں تبدیل ہو رہی ہیں۔

انٹرنیٹ کے دور میں ٹریفک کمی ہے، اس لیے کمپنیاں صارفین کی توجہ حاصل کرنے کے لیے مقابلہ کرتی ہیں؛ AI Agent کے دور میں اصل میں کمی ممکنہ طور پر اعلیٰ قیمت والے کاموں، اور ان کاموں کو مکمل کرنے کے لیے درکار ڈیٹا، اجازتیں، ٹولز اور انجام دینے کی صلاحیت ہے۔

ای آئی ایجنٹ انٹرنیٹ کا اگلا پروڈکٹ فارمیٹ نہیں ہے، بلکہ یہ ڈیجیٹل معاشیات کے سب سے بنیادی تجارتی اکائی کو تبدیل کر رہا ہے۔ ایجنٹ جو بیچ رہا ہے، وہ کام مکمل کرنے کی صلاحیت ہے۔

جب اقتصادی اکائیاں “کلک” سے “ٹاسک” اور “ٹولز کا استعمال” سے “نتائج کی فراہمی” پر منتقل ہو جائیں، تو پچھلے بیس سالوں میں ٹریفک پر مبنی مالیاتی ماڈل، پلیٹ فارم کی طاقت اور منافع کی تقسیم ضرور دوبارہ تقسیم ہو جائے گی۔

یہ مضمون ویچن گروپ "ٹینسینٹ ریسرچ انسٹی ٹیوٹ" (ID: cyberlawrc) سے ہے، مصنف: AI معاشیات تحقیق گروپ