ایڈیٹوریل نوٹ: جب AI کوڈ لکھنا شروع کر دے، کسٹمر سپورٹ ٹکٹس کو حل کرے، اور قانونی دستاویزات کا جائزہ لے، تو ایک اور بنیادی سوال ابھر رہا ہے: کاروبار دراصل کیا خرید رہے ہیں—ٹوکن، GPU گھنٹے، یا مکمل کیا گیا کام؟

یہ مضمون ایک قابل توجہ فریم ورک پیش کرتا ہے: AI کا تجارتیکرنا صرف "کمپوٹیشنل پاور مارکیٹ" یا "ماڈل کال مارکیٹ" کے طور پر نہیں سمجھا جانا چاہئے، بلکہ یہ ایک نئے "مشین لیبر مارکیٹ" کی طرف بڑھ رہا ہے۔ اس مارکیٹ میں، ٹوکن صرف ایک پیمانہ ہے، GPU داخلی مال ہے، ماڈل پیداواری آلہ ہے، اور اصل میں جو چیز قیمت دی جاتی اور ٹریڈ کی جاتی ہے، وہ سافٹ ویئر کے ذریعے براہ راست انجام دی جانے والی مالیاتی محنت ہے۔

اصلی جائزہ یہ ہے کہ AI قیمت تعین کا نظام ابتدائی ٹوکن، معیاری ماڈل کی صلاحیت، صنعتی طاقت، اور قابل پروگرام نتائج کے مارکیٹ تک کے مراحل سے گزرتا ہے۔ یعنی، مستقبل میں کاروباری ادارے اس بات پر توجہ نہیں دیں گے کہ کون سا ماڈل یا کون سا GPU کسی کام کو انجام دے رہا ہے، بلکہ وہ یہ دیکھیں گے کہ کیا نتیجہ مقررہ تاخیر، درستگی، قابلیت اور لاگت کے اندر معیاری طور پر فراہم کیا گیا ہے۔

اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ AI کا انسانی لیبر مارکیٹ پر اثر صرف سادہ تبدیلی تک محدود نہیں ہوگا۔ جب مشینیں زیادہ سے زیادہ معیاری اور تصدیق شدہ کاموں کو سنبھالنے لگیں گی، تو انسانوں کا کردار جانچ پڑتال، ذمہ داری قبول کرنا، سندھی کا انتظام اور آخری فیصلہ کرنا طرف موڑ جائے گا۔ کچھ صورتحال میں، آخری 1% انسانی فیصلہ اس لیے زیادہ قیمتی ہو جائے گا کہ یہ بڑے پیمانے پر خودکاری کے 99% کو آزاد کر سکتا ہے۔

اس منظر سے، AI مارکیٹ کا اگلا مرحلہ شاید صرف ماڈل کی صلاحیتوں کی لڑائی نہیں ہوگا، نہ ہی صرف کمپوٹیشنل پاور کی قیمت کی جنگ، بلکہ یہ ہوگا کہ کون پہلے «کام» کو معیاری، قابل تصدیق، اور قیمت دیا جا سکے، اور آخرکار مشین لیبر کو ایک ایسا نیا پیداواری عنصر بنائے جسے خریدا، ادائیگی کی جا سکے اور ٹریڈ کیا جا سکے۔

درج ذیل اصل متن ہے:

پیداواری لہریں ہمیشہ انسانوں کے لیے ٹولز اور سافٹ ویئر کی تخلیق سے آئی ہیں، جو کام کے طریقے کو بہتر بناتے ہیں۔ اسپریڈ شیٹس اکاؤنٹنٹس اور تجزیہ کاروں کی مدد کرتی ہیں، کنveyor بیلز ٹھیکہ کو بڑھاتی ہیں، اور ہتھوڑا انسانی فائدے کو بڑھاتا ہے۔ لیکن اصل محنت ہمیشہ انسانوں سے آتی ہے۔

اب، AI مکمل طور پر کام کے نتائج پیدا کر رہا ہے اور براہ راست محنت کو انجام دے رہا ہے۔ یہ کوڈ لکھ سکتا ہے، کسٹمر سپورٹ ٹکٹس کو معالجہ کر سکتا ہے، اور قانونی دستاویزات کا جائزہ لے سکتا ہے۔ ٹیکنالوجی سٹیک کے آخری مرحلے پر دباؤ ہو رہا ہے: پرانا ٹیکنالوجی سٹیک محنت کی حمایت کرتا تھا، جبکہ نیا ٹیکنالوجی سٹیک محنت کی پیداوار شروع کر رہا ہے۔

اگر آپ نے حال ہی میں AI کے مالیاتیکرنش کے بارے میں بحث سنی ہے، تو شاید جینسن اور دیگر نے کہا ہو کہ LLM ٹوکن اور/یا GPU گھنٹے نئے کچھوں کے طور پر تبدیل ہو رہے ہیں۔ یہ سمجھنا آسان ہے کیونکہ ٹوکن قابل پیمائش، قابل بلنگ اور گراف پر ظاہر کرنے میں آسان ہیں؛ GPU گھنٹوں کے پیچھے دس بلین ڈالر سے زائد کی سرمایہ کاری ہے۔ لیکن ٹوکن صرف ایک میٹر ہیں، GPU گھنٹے صرف ایک درآمدی مال ہیں، اور کوئی بھی انہیں خود کے لیے خریدنے کے لیے نہیں چاhta۔ لوگ واقعی وہ کام مکمل کرنا چاہتے ہیں۔ AI اپنے ٹیکنالوجی اسٹیک کو خود بخود طاقت کا ذریعہ بنارہا ہے۔

ماشینی مزدوری: وہ کام جو سافٹ ویئر کے ذریعے انجام دیا جاتا ہے، مالی منافع کے مقاصد کے لیے ہوتا ہے اور پیداواری عمل میں فروخت کیا جاتا ہے۔

بازار پہلے ہی اس راستے پر چل رہا ہے۔ بینچ مارک کی سارا ٹیول اس موقع کو سافٹ ویئر کی قسم کے بجائے، باہر کی طرف سے مزدوری کے مارکیٹ کے ذریعے سمجھنے کی ترجیح دیتی ہیں۔ اگر کوئی دہرائی جانے والی ٹاسک اصل میں مخصوص آف شور ٹیم یا پروفیشنل سروسز کمپنی کے ذریعے مکمل کی جاتی ہے، تو وہ عام طور پر AI کے ذریعے فراہم کی جانے والی ٹاسک بھی ہوتی ہے۔ a16z کے الیکس رمپل نے اسے "سافٹ ویئر جو لیبر کو نگل رہا ہے" کہا ہے: سافٹ ویئر کا اگلا مرحلہ، کام کو ذاتی طور پر کرنا ہے۔ سیکوئا کے جولین بیک نے اسی تبدیلی کو دوسرے زاویے سے بیان کیا ہے: خدمات سافٹ ویئر بن رہی ہیں، copilot ٹولز بیچ رہا ہے، جبکہ autopilot کام بیچ رہا ہے۔

پیشگی قیمت دہی کے پیچھے غائب بازار

سیٹ قیمتیں رسائی کے اجازت نامے کے لیے چارج کرتی ہیں، جبکہ ٹوکن قیمتیں استعمال کی مقدار کے لیے چارج کرتی ہیں۔ نتائج کی قیمتیں کام مکمل ہونے پر چارج کی جاتی ہیں۔ نتائج کی قیمتیں ہمیں آگے بڑھنے کا ایک قدم دیتی ہیں، لیکن اب بھی ایک سوال باقی ہے: قیمت کا تعین کون کرتا ہے؟

اگر مشینی مزدوری کو براہ راست خریدا جا سکتا ہے، تو قیمتیں فراہم کنندگان کے درمیان مقابلے سے آنی چاہئیں۔ ان فراہم کنندگان کو ایک ہی قسم کے کام یا کام کے معیارات پورے کرنے کی صلاحیت ہونی چاہئیے، جس کے لیے مختلف صنعتوں اور کاموں کے اندر معیارات کی ضرورت ہوتی ہے۔

موجودہ طریقہ LLM ٹوکن کا استعمال کرنا ہے، لیکن اصل ٹوکن صرف بنیادی سطح پر ہیں۔ ہر بیرل صرف ایک پیمانہ ہے، اصل تجارت ایک خاص درجے کے تیل کے بیرل سے ہوتی ہے جس میں واضح معیار، ڈیلیوری شرائط اور بازار کی قیمت ہوتی ہے۔ ایک بیرل برینٹ تیل اور ایک بیرل سلفر یوز زمینی تیل ایک جیسے مال نہیں ہیں۔ LLM ٹوکن بھی اسی طرح ہیں۔ ٹوکن صرف پیمانہ ہیں، اصل اہمیت ان کے پیچھے کے ذہانت پر ہے: ماڈل کا معیار، بنچ مارک کم سے کم، لیٹنسی، کانٹیکسٹ ونڈو، قابل اعتمادی اور ڈیلیوری کے ضمانت۔ فرنٹ لائن کوڈ ماڈل سے ایک ملین ٹوکن اور سستے جنرل پرپوز ماڈل سے ایک ملین ٹوکن ایک جیسے مال نہیں ہیں۔ بازار کو توانائی بازار کے لیے معیاری تیل کے درجات کی طرح معیاری استدلال درجات کی ضرورت ہے۔

انجالی شریوا نے براہ راست اس بات کو اجاگر کیا: ٹوکن ایک ثابت لاگت کی اکائی نہیں ہے۔ اس کی مالیاتی قیمت متن کی لمبائی، کام کی ساخت، ان پٹ/آؤٹ پٹ کے تناسب، دوبارہ کوشش کی تعداد، ٹول کالز اور ایجنٹ ورک فلو کے ساتھ تبدیل ہوتی ہے۔ ایک مختصر پرامپٹ میں ایک ٹوکن اور لمبے ایجنٹ لوپ میں دفن ایک ٹوکن ایک جیسے مالیاتی کائنات نہیں ہیں۔

ہم نے انسانی مزدوری کے مارکیٹ میں پہلے ہی ایسا کیا ہے۔ کوئی بھی ریڈیولوجسٹ کو ایک عام «انسانی گھنٹہ» کے طور پر نہیں رکھتا۔ لوگ تربیت کے پس منظر، لائسنس کی تصدیق، ماہرانہ سمت، تجربے کی مدت، دستیابی، عزت اور ذمہ داری وغیرہ دیکھتے ہیں۔ مختلف انسانی معاہدوں کے خصوصیات مختلف حداقل معیارات اور درجہ بندی کی توقعات کے مطابق ہوتے ہیں۔

ان معیارات کے ذریعے انسانی مزدوری کا بازار پہلے سے چل رہا تھا، صرف یہ کہ یہ معیارات عام طور پر مخلوط، معنوی اور مختلف ایندھن اشاروں سے بھرے ہوتے تھے۔ مشینی مزدوری ان معیارات کو زیادہ واضح اور قابلِ تقدیر بنائے گی۔

LLM یا ایجینٹ کے لیے، مہارت، تجربہ، رفتار اور قابلیت جیسے اشارے، معاہدے میں براہ راست درج کیے جا سکتے ہیں: بنچ مارک اسکور، لیٹنسی، ٹھروپٹ، کنٹیکسٹ ونڈو، زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ لمبائی، ٹول استعمال کی درستگی، اپ ٹائم، اور خطا کی شرح۔ ہم طاقت کو قابلِ قیاس توقعات اور نتائج کے مطابق خرید سکتے ہیں۔

TheGrid.ai کے معاہدے کی تفصیلات، جو بنیادی طور پر اہلیت کا فلٹر ہے، ایل ایل ایم آؤٹ پٹ کے لیے قیمت کے مقابلے کے ساتھ جڑی ہوئی ہے۔ فراہم کنندہ صرف اس تفصیل کو پورا کرے تو مقابلے میں شامل ہو سکتا ہے:

سماٹک بینچ مارک ≥ نیچلی لیمٹ

تاخیر ≤ حد

ذخیرہ صلاحیت ≥ نیچے کی حد

آن لائن ٹائم ≥ نیچے کی حد

غلطی کی شرح ≤ حد

جب تمام فراہم کنندگان ایک ہی حد تک پہنچ جائیں، تو وہ قیمت کے لحاظ سے مقابلہ شروع کر دیتے ہیں۔ خریدار یہ پوچھتا ہے: کون سا فراہم کنندہ ضروری طاقت کو بہترین قیمت پر فراہم کر سکتا ہے؟

ریڈیولوجسٹ کی ملازمت، LLM کے حوالے سے ایک قابل پیمائش مسئلہ بن گئی ہے: کون سے LLM ایکس رے کو اعلی کارکردگی کے ساتھ پڑھ سکتے ہیں اور واضح تاخیر، سیاق و سباق کا جامعہ، اور دیگر نتائج پر مبنی معاہدہ کی شرائط کے اندر کام مکمل کر سکتے ہیں۔

نتیجہ، خریداروں کے لیے کامیابی کا اندازہ لگانے کا طریقہ ہے؛ محنت، فراہم کی جانے والی معاشی سرگرمی ہے؛ اور ٹوکن، مشین کے کام مکمل کرنے کے دوران استعمال ہونے والی ایندھن ہے۔

گرڈ ماشینی لیبر مارکیٹ ہے۔

ٹوکن سے ماشینی لیبر مارکیٹ تک

بازار ٹیکنالوجی سٹیک کے انفراسٹر کو قیمت دے سکتا ہے، لیکن پیداوار کو قیمت دینے کے لیے ایک مشینی مزدوری بازار کی ضرورت ہوتی ہے۔ خریداروں کو GPU گھنٹوں سے کوئی فرق نہیں پڑتا۔ ماڈل اینڈ پوائنٹس خود بخود مستقل نہیں ہوتے: انہیں نام بدل دیا جاتا ہے، بند کر دیا جاتا ہے، پیکج کر دیا جاتا ہے، یا براہ راست معطل کر دیا جاتا ہے۔

صارفین اور مائعیت دونوں اکثر تبدیلیوں سے نفرت کرتے ہیں۔ جی پی یو اور ماڈلز لگاتار ترقی کرتے رہیں گے، لیکن مستقل اکائی کام خود ہے۔

میں سمجھتا ہوں کہ بازار درجہ بدرجہ درج ذیل راستے پر ترقی کرے گا۔ ہر اگلی سطح پر، خریدی جانے والی چیزیں زیادہ انتزاعی، زیادہ قیمتی، لیکن زیادہ مشکل سے تصدیق کی جانے والی ہوتی جائیں گی۔ The Grid کو اس سیڑھی پر تدریجی طور پر اوپر کی طرف بڑھنا چاہئے:

اصل ٹوکن → کامرسیلائزڈ LLM کیپیبلیٹیز مارکیٹ → کامرسیلائزڈ لیبر مارکیٹ → پروگرامیبل ریزولٹس مارکیٹ

کلاؤڈ 4.7، جی پی ٹی 5.5، کیمی 2.6، ڈیپسیک V4، جی ایل ایم 5 وغیرہ۔

آج، خریدار اصل ماڈل کے آؤٹ پٹ کو استدلال فراہم کنندہ سے خریدتے ہیں۔ وہ اپنے پرامپٹس بھیجتے ہیں، استدلال کے نتائج حاصل کرتے ہیں، اور استعمال کے مطابق ادائیگی کرتے ہیں۔ اسے آسانی سے تصدیق کیا جا سکتا ہے، لیکن یہ اب بھی صرف کچھ خام مال ہے۔ خریدار کو حقیقت میں ٹوکن نہیں، بلکہ بہترین قیمت پر مفید ذہانت چاہیے۔

مثال کے طور پر text/usd، code/usd، agent/usd وغیرہ۔

خریدار کوئی خاص ماڈل نہیں چنتا، بلکہ اپنی ضرورت کے مطابق اسمارٹ کیٹیگری منتخب کرتا ہے۔ خریدار کے پاس ورک فلو، پرومپٹس، ڈیٹا اور ایپلیکیشن منطق ہوتا ہے۔ The Grid صرف ہر درخواست کو معاہدے کی تفصیلات کے مطابق اور سب سے سستے مؤهل ماڈل پر ریوٹ کرتا ہے۔

نوٹ: یہ اصل ٹوکن سے اونچا پہلا حقیقی ایبسترکشن لیورل ہے، اور TheGrid.ai کی موجودہ پوزیشن ہے۔

مثال کے طور پر accounting/usd، support_agent/usd، legal/usd، healthcare/usd، radiology/usd وغیرہ۔

جیسے جیسے ماڈلز مزید ماہرانہ بن رہے ہیں، اہلیت بازار مزید صنعت خاص بازاروں میں تبدیل ہو سکتے ہیں۔ یہ انسانوں کے مختلف مزدوری بازاروں میں ماہرانہ تقسیم کام کے مشابہ ہے۔

اس لیول پر، ہم خاص طور پر مخصوص مزدوری عمودی شعبوں کے ورک فلو کے لیے مناسب استدلال کی صلاحیتیں فروخت کرتے ہیں۔ جیسے جیسے ذیلی صنعت کے ماڈل عام ہوتے جائیں گے، اس قسم کا مارکیٹ تیزی سے بڑھے گا۔ متعلقہ مثالوں میں Cursor کا Composer، قانونی کاموں کے لیے Harvey، اور صحت کے شعبے کے لیے EvidenceOpen شamil ہیں۔

مثال کے طور پر support_ticket_resolved/usd، pr_merged/usd، claim_processed/usd وغیرہ۔

آخری لیور، وہ جگہ ہے جہاں The Grid استنباطی مارکیٹ سے مشین لیبر مارکیٹ کی طرف جاتی ہے۔

اس لیئر کو RFQ (قیمت کی درخواست)، ٹرسٹڈ اکاؤنٹ، تاخیر شدہ سیٹلمنٹ، خریدار کی تصدیق، فراہم کنندہ کی عمدگی، ریکال میکنزم، اور جھگڑہ حل کے میکنزم کی ضرورت ہے۔ یہ اسکرپٹ بک کے بجائے ابتدائی طور پر RFQ سے شروع ہو سکتا ہے۔ خریدار کام کی تفصیلات، پابندیاں، قبول کرنے کے معیارات اور سیٹلمنٹ شرائط تعریف کرتا ہے، جبکہ ایجنٹس ان کاموں کو مزاودہ کرتے ہیں۔ The Grid ان کاموں کے راؤٹنگ، قیمت تعین، تصدیق اور سیٹلمنٹ میں مدد کرتا ہے۔

یہ سب سے قیمتی لیورل ہے، لیکن سب سے مشکل لیورل بھی ہے کیونکہ نتائج میں تاخیر ہو سکتی ہے، ذاتی ہو سکتے ہیں اور دستکشی کے لیے آسان ہو سکتے ہیں۔ ایک کسٹمر سپورٹ ٹکٹ دوبارہ کھلا جا سکتا ہے؛ ایک PR ٹیسٹ سے گزر سکتا ہے، لیکن پھر بھی خراب آرکیٹیکچر کا باعث بنا سکتا ہے۔

کل لاگت = کام مکمل کرنے کی لاگت + خطرہ اٹھانے کی لاگت

ایک ورک فلو صرف اس لیے مارکیٹ میں تبدیل نہیں ہو جاتا کہ اس میں ذہانت ہو یا ذہانت سستی ہو گئی ہو۔ کچھ کاموں کو زیادہ تر خصوصی سیاق و سباق پر انحصار ہوتا ہے، جیسے کہ صارف کی تاریخ یا اندر کی پالیسیاں۔ جتنا کام سیاق و سباق پر زیادہ انحصار کرتا ہے، اتنا ہی کم امکان ہوتا ہے کہ اسے کھلے مارکیٹ میں صاف طور پر الگ کیا جا سکے۔ [@hypersoren https://hypersoren.xyz/posts/cybernetic-arbitrage/]

مارکیٹ کو یہ ظاہر کرنا ہوگا کہ کون سی مزدوری کی قسمیں بڑھیں گی اور کون سی کم ہوں گی۔

ماشینی طاقت کے مقابلے میں انسانی طاقت، یا ماشینی طاقت اور انسانی طاقت

انجالی شریوا نے اپنے میکانزم ڈرافٹ میں نوٹ کیا کہ AI کے بارے میں کہانیاں اکثر تبدیلی کے طور پر بیان کی جاتی ہیں۔ لیکن واقعی میں، یہ ایک تنظیم کا مسئلہ ہے: جب انسان اور مشین دونوں پیداوار میں شامل ہوں، تو کام، نسبت، انعام اور قیمت کو کیسے دوبارہ تنظیم کیا جائے۔

آج، بہت سارے AI استعمال کارکنان کی طرف سے نجی طور پر استعمال کیے جانے کی وجہ سے کاروباری سطح پر پھنسے ہوئے ہیں، جس کی وجہ سے ورک فلو افراد تک محدود رہ جاتے ہیں، اور کاروبار ان پیداواری بہتریوں کی قیمت نہیں لگا سکتا اور ان فوائد کو بڑھا نہیں سکتا۔

زیادہ تر خودکار کیے جانے والے کامز مشینوں کو منتقل کر دیے جائیں گے۔ کچھ کام انسانی جانچ، ذمہ داری، تربیت اور سیاق و سباق کے انتظام میں تبدیل ہو جائیں گے۔ کچھ صورتوں میں، آخری 1 فیصد انسانی ججمنٹ زیادہ قیمتی ہو جائے گا، کیونکہ یہ 99 فیصد خودکار کامز کو بڑے پیمانے پر کھول سکتا ہے۔

ریچل سو پارک کی کتاب "Brave New World of AI Markets" میں کہا گیا ہے کہ AI کا TAM صرف موجودہ انسانی مزدوری پر خرچ کیے جانے والے اخراجات کے متبادل کے طور پر سادہ طور پر ماڈل نہیں کیا جانا چاہئے، کیونکہ یہ قیمت اور مقدار دونوں کو تبدیل کرتا ہے۔ جب کام کی لاگت کم ہوتی ہے، تو اکائی قیمت کم ہو سکتی ہے، لیکن استعمال کی مقدار بڑھ سکتی ہے، کیونکہ موجودہ کام زیادہ بار استعمال ہوں گے اور پہلے مالی طور پر قابل عمل نہ ہونے والے مکمل نئے کام بھی ممکن ہو جائیں گے۔ مضمون اسے اس طرح خلاصہ کرتا ہے:

P × Q: مارکیٹ سائز = فی یونٹ کام کی قیمت × استعمال کیے گئے کام کی تعداد

اگر AI کسٹمر سروس انٹریکشن کو سستا بنادے، تو کمپنیاں 24/7 کسٹمر سروس فراہم کرسکتی ہیں۔ یہ مارکیٹ صرف پرانے کسٹمر سروس لیبر مارکیٹ کا سستا ورژن نہیں ہوگی، بلکہ ایک بڑے پیمانے پر کسٹمر انٹریکشن مارکیٹ بن سکتی ہے۔

AI ایک توسیعی مارکیٹ ہے کیونکہ جب کام کی لاگت کم ہوتی ہے، تو مانگ مستقل نہیں رہتی۔

لیبر لیئر

مشینی لیبر مارکیٹ کو وہ کام شروع کرنے چاہئیں جن کی تفصیلات واضح طور پر تعریف کی جا سکتی ہیں۔ GPU گھنٹے میں بہت زیادہ ان پٹ معلومات ہوتی ہیں جو صرف یہ بتاتی ہیں کہ کام کو کیا بنیاد فراہم کرتا ہے؛ جبکہ مکمل نتائج کی قیمت لگانا بہت پیچیدہ ہے اور ماحول پر زیادہ انحصار کرتا ہے۔ جب تصدیق، معیار اور خطرہ/بیمہ قیمت گذاری آہستہ آہستہ مشینز کے ذریعے سنبھالی جائے گی، تو مارکیٹ صرف نتائج کے لیول پر ہی منتقل ہوگی۔

مکینیکل لیبر کو ٹریڈ کیا جا سکتا ہے، کیونکہ خریداروں کو یہ اپنے آپ میں اہم نہیں رہے گا کہ کون سا ماڈل یا کون سی GPU نے کام پیدا کیا، بلکہ وہ صرف یہ دیکھیں گے کہ کام خود اپنے معاہدے کی مخصوص شرائط اور درجہ بندی کے مطابق درست قیمت پر پہنچا ہے۔ ایجنٹ ان بنیادی ذرائع کے بارے میں اور بھی کم فکر کریں گے۔

اب مشینیں براہ راست مالی استعمال کے ساتھ کام کر سکتی ہیں، جسے تعریف، پیمائش، قیمت مقرر کرنا، خریدنا اور آخرکار ٹریڈ کیا جا سکتا ہے۔ بجلی، کمپوٹیشنل پاور، ماڈل اور ٹوکن اب بھی اہم ہیں، لیکن وہ سب اوپر کے مرحلے پر ہیں۔

نیچے کی طرف ہی کام حقیقت میں مکمل ہوتا ہے، اور بازار مشینی مزدوری کی طرف بڑھ رہا ہے۔