ماسک وِل ڈیپیو کے جائزے سے متفق ہیں: AI کی صلاحیتیں تیز نہیں ہوں گی، اور ریکرسیو خود بہتری (RSI) 24 ماہ سے کم میں آ جائے گی۔

مضمون کے مصنف، ماخذ: 0x9999in1، ME News



ٹی ایل؛ ڈی آر

• ماسک وِل ڈیپیو کے جائزے سے متفق ہیں: AI کی صلاحیتیں تیز نہیں ہوں گی، اور ریکرسیو خود بہتری (RSI) 24 مہینوں سے کم میں آ جائے گی۔ میں پہلے جملے سے متفق ہوں، دوسرے جملے کے بارے میں میں ابھی تک فیصلہ نہیں کر سکا۔
• لیکن اس بات کی بحث میں ایک عدم مطابقت ہے: مدل کے اقدار پر گراوٹ کے لیے معمول کی دلیلیں کبھی بھی "مدل کام نہیں کرتا" نہیں ہیں، بلکہ "مدل بہت اچھا کام کرتا ہے، لیکن آپ کو پیسہ نہیں ملتا"۔
• ماسک کا کہنا کہ "دو سال پہلے کا AI اب میوزیم میں چلا جا سکتا ہے"، دراصل شارٹس کے لیے بہترین دھاڑ ہے۔ یہ مالیاتی مرمت کی شرح کی بات کرتا ہے، نہ کہ تحفظ کا خندق۔
• کارکردگی کا منحنی سخت ڈیٹا پر مبنی ہے: METR نے درج کیا ہے کہ "ٹاسک کا دورہ" تقریباً ہر سات ماہ میں دگنا ہو رہا ہے، اور پچھلے دو سالوں میں تو اس سے بھی تیز۔ یہ اب تک کا سب سے زیادہ نظر رکھنے کے قابل اسکیل ہے۔
• RSI کا مسئلہ اس بات میں نہیں کہ یہ ممکن ہے یا نہیں، بلکہ اس کی تعریف بہت متغیر ہے۔ تنگ دائرے میں خود بہتری پہلے ہو چکی ہے (AlphaEvolve اس کا ثبوت ہے)، لیکن وسیع دائرے میں بند حلقات اب بھی کمپوٹیشنل طاقت، توانائی، تجرباتی دور اور جائزہ کے ساتھ پھنسے ہوئے ہیں۔
• مسک کے ایجنڈے میں تاریخی بوجھ ہے۔ FSD کو "اگلے سال" کہہ کر دس سال گزر چکے ہیں، اور AGI کو 2025 اور 2026 کے لیے بھی اعلان کیا گیا تھا۔ راستہ صحیح ہے، لیکن رفتار اکثر غلط ہوتی ہے۔
• میرا نتیجہ: خریدنے کی صلاحیت، کسی بھی خاص بیلنس شیٹ کو خریدنے کے برابر نہیں ہے۔ ان دو چیزوں پر الگ الگ بیٹ لگانی چاہیے۔

ایک، وہ جو جواب دے رہے ہیں، وہ ایک ہی سوال نہیں ہے

سب سے پہلے بات واضح کر لیں۔

ویل ڈیو کا اصل بیان ایک شرطی جملے کے ساتھ آتا ہے: یہ مکتوبہ "اگر AGI کو نظرانداز کیا جائے، تو کافی منطقی لگتا ہے"۔

اس شرط کے تحت، آپ نے بالفعل شارٹ کی منطق کو آدھا تسلیم کر لیا ہے۔

کیونکہ فرنتیئر لیب کی قیمت کو کم دیکھنے والے زیادہ تر یہ نہیں سوچتے کہ ماڈل رک جائے گا۔ ان کا استدلال دوسری چند باتیں ہیں: یونٹ اقتصادیات مناسب نہیں، سرمایہ کاری کی شدت زیادہ ہے، معیاری زندگی کو کم اندازہ لگایا گیا ہے، مقابلہ قیمت کا تعین ختم کر رہا ہے، اور کاروباری طرف سے لاگو کرنے کی شرح توقع سے بہت کم ہے۔

ان میں سے کوئی بھی "AI کی صلاحیت کا تیزی سے کم ہونا" پر منحصر نہیں ہے۔

تو ماسک کا کہنا کہ "دو سال بعد کا AI لوگوں کو حیران کر دے گا"، صلاحیتوں کے رجحان کے طور پر ایک جائزہ کے طور پر، میری رائے ہے کہ یہ زیادہ تر امکان ہے کہ سچ ہوگا۔ خالی پوزیشن کے نقطہ نظر کے خلاف اس کا دلیلی استدلال اصل میں مقصد تک نہیں پہنچا۔

یہ ایک خوبصورت پنچ تھی، لیکن یہ پاس کی ہوا پر لگی۔

اگر مزید سیدھے الفاظ میں کہیں تو: ٹیکنالوجی کا منحنی اور نقدی کے اخراجات کا منحنی ایک ہی چیز نہیں ہیں۔ تاریخی طور پر، وہ اکثر ایک دوسرے کے برعکس ہوتے ہیں۔ جتنا زیادہ فائبر آپٹیکل کابل بچھایا جائے، اتنا ہی زیادہ بینڈ ویتھ سستا ہو جاتا ہے، اور فائبر بچھانے والی کمپنیاں اتنی ہی زیادہ مشکل سے نجات پاتی ہیں۔ 1990 کی دہائی کے آخر میں امریکہ میں لمبی دور کی فائبر کی صلاحیت میں طوفانی اضافہ ہوا، جس کے بعد قیمتیں گر گئیں، اور Global Crossing اور WorldCom دونوں بے نقاب ہو گئے۔ لیکن ان انفراسٹرکچر کے فوائد کو حقیقی طور پر حاصل کرنے والے وہ لوگ تھے جنہوں نے دس سال بعد اسٹریمنگ اور کلاؤڈ بنائے۔

ٹیکنالوجی جیت گئی۔ ٹیکنالوجی میں سرمایہ کاری کرنے والے نہیں جیتے۔

یہ AI کے خلاف نہیں ہے۔ یہ ایک یاد دہانی ہے: "AI بہت طاقتور ہو جائے گا" اور "آج کا یہ قیمتی اندازہ مناسب ہے" کے درمیان بہت سے منطقی قدم کم ہیں۔

دوسری بات، "میوزیم جانا" کا استعارہ دراصل شارٹس کا ثبوت ہے

میں ماسک کے اس جملے کی نگاہ کو تسلیم کرتا ہوں۔

دو سال پہلے، یعنی 2024 کے وسط میں، پہلی لائن کے ایجینٹس GPT-4o، Claude 3.5 Sonnet، اور Llama 3.1 405B تھے۔ ان کے پاس مناسب کمپوٹیشن کے لیے استدلال نہیں تھا، لمبے زنجیر کے ٹول کالز قابل اعتماد نہیں تھے، اور وہ کئی گھنٹوں کے خودمختار کام نہیں کر سکتے تھے۔

آج کے دن، یہ واقعی نمونہ کی طرح لگتا ہے۔

لیکن توجہ دیں کہ یہ جملہ اصل میں کیا بیان کر رہا ہے۔

یہ یہ بیان کرتا ہے کہ AI ماڈل ایک اثاثہ کے طور پر بہت جلد قیمت میں کمی کا شکار ہوتا ہے۔

اگلے ماڈل کی معاشی زندگی صرف 12 سے 24 ماہ ہو سکتی ہے۔ جب نئی نسل آ جائے تو پچھلی نسل کے تربیتی کمپوٹنگ، ڈیٹا اور انسانی وسائل کے خرچے کی حدّی قیمت تیزی سے کم ہو جاتی ہے۔ آپ اس پر دس سال تک کرایہ نہیں لے سکتے۔

اور اس سب کے پیچھے کا ہارڈویئر؟ بہت بڑے فراہم کنندگان اپنے فنانشل رپورٹس میں جنرلی GPU اور سرورز کو پانچ سے چھ سال کے لیے مندرجہ ذیل قیمت کا حساب لگاتے ہیں۔ کیا یہ فرض لمبا ہے؟ 2025 میں اسے علنی طور پر سوال کیا گیا، اور مائیکل بیری نے اسی سال نومبر میں براہ راست اس بات پر زور دیا: اگر حقیقی معاشی زندگی مختصر ہے، تو بک میں منافع کو سجا کر دکھایا جا رہا ہے۔

میں شارٹس کے لیے کھڑا نہیں ہوں، لیکن منطق کو برابر کرنا ہوگا: اگر ماڈل دو سال میں ہی میوزیم میں چلا جائے، تو اس ماڈل کو سنبھالنے والے اسٹیل اور سلیکون کو کیسے چھ سال تک مستقل رہنا چاہیے؟

جیسے جیسے ماسک کا یہ جملہ سچا ثابت ہوتا جا رہا ہے، اس سوال کی تیزی بڑھتی جا رہی ہے۔

مزید مشکل بات قیمت ہے۔ Epoch AI کے ٹریکنگ کے مطابق، ایک جیسی صلاحیت حاصل کرنے کے لیے استدلال کی قیمت میں سالانہ ایک درجہ کی کمی ہو سکتی ہے۔ صارفین کے لیے یہ بہت بڑی بات ہے۔ جو کمپنیاں ماڈل پر فیس وصول کرنا چاہتی ہیں، ان کے لیے یہ مستقل مارجن کا چھری ہے۔

آپ کا مصنوعات سالانہ ایک بڑی کھینچ لیتا ہے، جبکہ آپ کی قیمت سالانہ ایک بڑی کٹوتی کا شکار ہوتی ہے۔

یہی «کامیابی کی دوڑ اور منافع کی جدوجہد» کا مکینزم ہے۔ یہ ناکامی نہیں، یہ ساخت ہے۔

تین: صلاحیتیں تیز نہیں ہوں گی: یہ بات، ڈیٹا ماسک کے ساتھ ہے

اب میں جس سے متفق ہوں اس کو کہتا ہوں۔

اگر صرف "احساس" کے بنیاد پر بحث کی جائے، تو کبھی بھی اختلاف ختم نہیں ہوگا۔ اس لیے میں ایک مخصوص پیمانہ دیکھنا پسند کرتا ہوں: ماڈل کتنے عرصے تک اپنے آپ کام مکمل کر سکتا ہے۔

2025 میں جاری کردہ METR کی رپورٹ میں ایک کافی مضبوط رجحان درج ہے: انسانی ماہرین کے مقابلے میں جب تک کہ وہ اسی قسم کے کام کو مکمل کرنے میں جتنا وقت لیتے ہیں، ماڈلز 50 فیصد کامیابی کے ساتھ اس قسم کے کام کو تقریباً ہر سات ماہ میں دوگنا کر دیتے ہیں۔ اور 2024 کے بعد کے نمونوں میں ڈھال زیادہ تیز ہے۔

2025 کے دوسرے نصف سال تک، سب سے طاقتور ماڈل اس اشارے پر "دو گھنٹے کے" انٹرول میں داخل ہو چکا ہے۔

اس منحنی کے مطلب کو محسوس کریں۔ اسی طرح کی تیزی سے اضافہ پہلے حصے میں معتدل لگتا ہے، جبکہ آخری حصے میں اچانک لگتا ہے۔ دو گھنٹوں سے ایک کام کے دن تک، صرف دو یا تین بار دوگنا ہونے کی ضرورت ہوتی ہے۔

اسی دوران دیگر اینکرز بھی موجود ہیں۔ 2025ء کے ستمبر میں OpenAI نے GDPval کو لانچ کیا، جس میں حقیقی پیشہ ورانہ نتائج کے ذریعے جائزہ لیا جاتا ہے، اور سرحدی ماڈلز نے کچھ پیشہ ورانہ کاموں میں صنعتی ماہرین کے سطح تک پہنچ لیا ہے۔ جولائی 2025ء میں، کئی لیبز کے تجرباتی ماڈلز نے بین الاقوامی ریاضی کے المپیک میں طلائی تمغہ حاصل کرنے کے برابر کارکردگی دکھائی۔ یہ مارکیٹنگ نعرے نہیں، بلکہ قابل تصدیق عوامی واقعات ہیں۔

تو، میں سمجھتا ہوں کہ "آگے بڑھنے میں تاخیر" کا کہنا صلاحیتوں کے لحاظ سے درست نہیں ہے۔

واقعی میں دوسری چیز کم ہو گئی ہے: صارفین کی حیرت کی سرحد۔

ہم تین ماہ میں ایک بار حیران ہوتے ہیں، اور حیرانی روزمرہ کی بات بن جاتی ہے۔ یہ ذاتی بے حسی آسانی سے مطلوبہ توقف کے طور پر غلط طور پر سمجھی جاتی ہے۔

اس نقطے پر، ماسک واعی ہے۔

چار: RSI 24 ماہ سے کم: کون سا نصف سچ ہے اور کون سا ایمان ہے

یہ مکمل بحث کا وہ حصہ ہے جس کے بارے میں میں سب سے کم متفق ہوں۔

اس لیے نہیں کہ وہ بہت مثبت ہے، بلکہ اس لیے کہ وہ بہت غیر واضح ہے۔

RSI کے کم از کم تین مختلف ورژن ہیں۔

پہلا ورژن: AI اپنے کمپوننٹس کو محدود شعبے میں بہتر بناتا ہے۔

یہ پہلے ہی ہو چکا ہے۔ 2025 میں Google DeepMind نے AlphaEvolve کا اعلان کیا، جس نے خودکار طور پر بہتر الگورتھم دریافت کیا، جس سے 4×4 مجمعی میٹرکس کی ضرب کی تعداد 49 سے گھٹا کر 48 کر دی گئی، جو پچاس سالوں سے قائم تھا، اور Google کے اندر ڈیٹا سنٹر شیڈولنگ میں تقریباً 0.7% عالمی کمپوٹنگ طاقت بحال کر دی گئی۔

یہ ایک اصل، قابل تصدیق، AI کے ذریعے AI بنیادی ڈھانچے کو بہتر بنانے کا معاملہ ہے۔

دوسرا ورژن: AI اپنے ریسرچ اور ڈویلپمنٹ پروسیس کو بڑے پیمانے پر انجام دے رہا ہے۔

یہ جاری ہے۔ کوڈنگ ایجنٹس نے لیب کے اندر انجینئرنگ ایکیکٹیز، کوڈ ریویوز، ایکسپیریمنٹل اسکرپٹس اور ڈیٹا پائپ لائنز کا کافی حصہ خود کر لیا ہے۔

تیسرا ورژن: انسانی پابندیوں سے آزاد خودکار تیزی کا بند حلقة۔

یعنی عام طور پر "سمارٹ ایکسپلوژن" کہلاتا ہے۔

پہلے دو ورژن کو تیسرے ورژن کی تائید کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جو اس قسم کی پیشگوئیوں میں سب سے عام سلیڈنگ ہے۔

کیوں مشکل ہے؟ بالکل الگورتھم کی تخلیقی صلاحیت میں رکاوٹ نہیں ہے۔

AI تحقیق کی رفتار، تجربات کے فزیکل وقت پر منحصر ہے۔ ایک بڑے پیمانے پر پری ٹریننگ کو کئی ہفتے لگتے ہیں، ہارڈویئر کا انتظار کرنا پڑتا ہے، بجلی کے لیے مقابلہ کرنا پڑتا ہے، اور قطار میں انتظار کرنا پڑتا ہے۔ آپ محققین کی سوچنے کی رفتار کو صد گنا بڑھا دیں، تو تجربات کی قطار صد گنا تیز نہیں ہو جائے گی۔

اگلی سطح، توانائی اور سپلائی چین ہے۔ ایڈوانسڈ پیکیجنگ کی صلاحیت، HBM کی فراہمی، ٹرانسفارمر کی تسلیمی مدت، اور گرڈ کنکشن کی قطار، سب کچھ تین ماہ اور سال کے لحاظ سے حرکت کرتا ہے۔ 2025 کے قریب، امریکہ کے متعدد علاقائی گرڈز کے لیے کنکشن کی انتظاری مدت پہلے ہی سالوں کی سطح پر پہنچ چکی ہے۔

سیلیکون وافلز زیادہ کام کر سکتے ہیں، لیکن سب سٹیشن نہیں۔

ایک اور کم بحث کی جانے والی پابندی: جائزہ۔ AI کو خود کو بہتر بننے کے لیے، اسے پہلے یہ جاننا ہوگا کہ کیا وہ بہتر ہو گیا ہے۔ جب کام کئی دہائیوں تک ہو جائے اور جوابات میں صرف ایک ہی صحیح جواب نہ رہے، تو "بہتر" ہونے کا فیصلہ خود ایک تحقیقی مسئلہ بن جاتا ہے۔ انعام کا سگنل آلودہ ہو جائے گا، اور ماڈل اپنی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے بجائے اسکورنگ سسٹم کو بہتر بنانے پر توجہ دے گا۔

تو میرا جائزہ یہ ہے: 24 ماہ کے اندر، ہم بہت زیادہ امکان کے ساتھ دوسرے ورژن کو بڑھا ہوا دیکھیں گے، جبکہ AI کا ریسرچ اور ترقی کے عمل میں حصہ بھی جاری رہے گا۔ لیکن تیسرے ورژن، جو اصل معنوں میں انسانی رفتار سے آزاد ہو جائے گا، اس کا 24 ماہ کے اندر ظہور ہونے کا امکان، میرے خیال میں پانچ فیصد سے کم ہے۔

یہ ٹیکنیکل بیشکری نہیں ہے، یہ انجینئرنگ کا حقیقی پہلو ہے۔

پانچ، ماسک کا وقتی جدول، ایک کمیشن فیکٹر کی ضرورت ہے

یہ کسی کو ہدف نہیں ہے، یہ کیلبریٹ کرنا ہے۔

اس کے اسٹریٹجک ججمنٹ کی تاریخی درستگی بہت زیادہ ہے: بجلی سے چلنے والی گاڑیاں جیتیں گی، دوبارہ استعمال کی جانے والی راکٹ ممکن ہیں، سیٹلائٹ انٹرنیٹ کامیاب ہوگا، اور بڑے پیمانے پر GPU کلسٹرز اہم متغیر ہیں۔ اس کا کولوسس کلسٹر 2024 میں صرف ایک بہت چھوٹے وقت میں دس ہزار کارڈ کی ڈپلومنٹ مکمل کر گیا، جو اس بات کا ثبوت ہے کہ وہ کمپوٹیشنل پاور ریس کی بنیادی سمجھ رکھتا ہے۔

لیکن اس کا وقت کے بارے میں جائزہ لمبے عرصے تک مثبت رہا۔

مکمل خودکار ڈرائیونگ "اگلے سال حاصل ہو جائے گی"، 2015 سے آج تک کہا جا رہا ہے۔ اس نے علنی طور پر پیش گوئی کی تھی کہ AI 2025 کے تقریباً اردگرد کسی بھی ایک انسان سے زیادہ کارکردگی دکھائے گا، اور AGI تقریباً 2026 میں ظاہر ہو جائے گا۔ آج 31 جولائی، 2026 ہے، اور یہ پیش گوئیاں واضح طور پر اب تک پوری نہیں ہوئیں۔

بہترین عمل یہ ہے کہ اس کے وقت کی فہرست کو دو سے تین گنا کر دیں۔

ایک اور بات واضح کرنا ضروری ہے: وہ ناپارٹی ناظر نہیں ہے۔

ایکس اے آئی اس راستے پر بڑی رقم لگا رہا ہے، جس کے لیے مستقل بڑی فنانس کی ضرورت ہے، اور بازار کو یہ بھی اعتماد کرنا ہوگا کہ منحنی مزید تیز ہوتا رہے گا۔ اپنے پرکشش راستے کے لیے مضبوط اعتماد ظاہر کرنا بالکل عام بات ہے، لیکن قبول کرنے والے کو اس مفاد کے تعلق کو وزن میں شامل کرنا چاہیے۔

یہ اس کے فیصلے کی ممکنہ درستگی پر اثر نہیں ڈالتا۔ یہ صرف آپ کو کتنی سطح کی اعتماد دینی چاہیے، اس پر اثر ڈالتا ہے۔

ساتویں، کاروباری طرف کا عملی طور پر نفاذ ہی اصلی دراز ہے

اگست 2025 میں، ایم آئی ٹی سے وابستہ ٹیم کی ایک رپورٹ نے بہت ساری بحثوں کو جنم دیا: زیادہ تر کمپنیوں کے جنریٹیو AI پائلٹس نے قابل قیاس منافع یا نقصان میں بہتری نہیں لائی، جس کا تناسب 95 فیصد تھا۔ بعد میں اس تحقیق کے طریقہ کار پر بہت سے لوگوں نے شک کیا، نمونہ اور معیار دونوں پر تنقید ہوئی، میں اسے ایک مطلق ثبوت کے طور پر نہیں سمجھنے کی تجویز کرتا ہوں۔

لیکن اس نے جس پریشانی کو چھوا وہ اصلی ہے۔

ماڈل کی صلاحیت اور کاروباری قیمت کے درمیان، ایک پورا سلسلہ ہے جسے کوئی پسند نہیں کرتا: ڈیٹا گورننس، اجازت نظام، عمل کی دوبارہ تعمیر، آڈٹ ٹریس، ذمہ داری کا تعین، اور ناکامی کا انتظام۔

ایک ایسا ماڈل جو سونے کا تمغہ جیت سکتا ہے، ایک بینک کے مرکزی عمل میں داخل نہیں ہو سکتا، رکاوٹ کبھی بھی ذہانت نہیں ہوتی۔

یہ ایک متناقض ظاہر ہونے والی ظاہری صورت کو بھی واضح کرتا ہے: استعمال میں انفجار ہو رہا ہے، لیکن منافع کو قابلِ تخمینہ نہیں کیا جا سکتا۔ گوگل نے 2025 میں اپنے ماہانہ ٹوکن پروسیسنگ کو کئی لاکھ بلین سے بڑھا کر کئی کروڑ بلین تک پہنچا دیا، اور OpenAI کے 2025 کے خزاں میں ہفتہ وار فعال صارفین کی تعداد تقریباً ارب کے لیول تک پہنچ گئی۔ استعمال کا انفجار بے شک شروع ہو چکا ہے۔

اسی دوران، کئی میڈیا رپورٹس کے مطابق، ٹاپ لیبز 2025 سے 2026 تک بڑے نیٹ نقصان کی حالت میں رہیں گے، اور منافع کی توقع عام طور پر 2029 کے تقریباً اس وقت تک ملٹی گئی ہے۔ اور انتہائی بڑے فارم کی سالانہ سرمایہ کاری کا مجموعہ 2025 کے کئی ارب امریکی ڈالر کے سطح سے مزید بڑھایا جا چکا ہے۔

استعمال میں اضافہ "کوئی استعمال کر رہا ہے" کا مسئلہ حل کرتا ہے۔ یہ خودبخود "کون کما رہا ہے" کا مسئلہ نہیں حل کرتا۔

ان دو چیزوں کے درمیان، قیمت تعین کا اختیار کھڑا ہے۔ اور یہ قیمت تعین کا اختیار، تقریباً مساوی صلاحیت رکھنے والے چار یا پانچ مقابلہ کرنے والوں کے ساتھ پتلا ہوتا جا رہا ہے۔

سابع: نتائج سننے کی بجائے اسکیل پر نظر رکھیں

"AI کی ترقی رک جائے گی؟" پر بحث کا کوئی فائدہ نہیں، کیونکہ دونوں طرف کے لیے "رک جانا" کی تعریف مختلف ہے۔

میں تین چیزوں پر نظر رکھنے کی تجویز کرتا ہوں جن کی جانچ کی جا سکتی ہے۔

سب سے پہلا، کام کا وقت کا دائرہ۔ METR کے کریو کے ساتھ جاری رہیں۔ اگر 50% کامیابی کا وقت کا دائرہ آنے والے سال میں آٹھ گھنٹے سے زیادہ تک پہنچ جائے، تو ڈیپیو کا جائزہ مضبوط طور پر تائید ہو جائے گا۔ اگر یہ دو سے چار گھنٹوں کے درمیان ایک سال سے زیادہ عرصہ تک بار بار لڑھکتا رہا، تو اس کا مطلب ہے کہ ہم کسی ساختی سطح کی حد تک پہنچ گئے ہیں۔

دوم، قابلیت اعتماد، نہ کہ اچھی پرفارمنس۔ 80% یا 90% کامیابی کی شرح کے تحت وقت کی مدت دیکھیں۔ کاروبار خریدتے ہیں مستقل پرفارمنس، نہ کہ کبھی کبھار عظیم کارکردگی۔ اس اشارے کی ترقی کی رفتار، تجارتی عمل کے نمٹنے کے رخ کو براہ راست تعین کرتی ہے۔

تیسری بات، کل آمدنی کی بجائے یونٹ اقتصادیات پر توجہ دیں۔ برآمدی کی شرح دیکھیں، اور یونٹ کے تجزیاتی اخراجات میں کمی کی رفتار کو قیمت کے جنگ کے مقابلے میں دیکھیں۔ دیکھیں کہ کون سا ایک حقیقی طور پر مثبت آپریشنل نقدی جریان حاصل کر رہا ہے۔

تین اسکیلز، کسی کے بھی پیشگوئی پر بھروسہ نہ کریں۔

ہشتم، اختتام

میرا موقف آسان ہے۔

ماسک کے بارے میں صلاحیت کا وہ جملہ، میرے خیال میں درست ہے۔ دو سال پہلے کے ماڈل بالکل مسخ ہو چکے ہیں، اور دو سال بعد آج کے سب سے طاقتور ماڈل بھی بے وقوف لگیں گے۔ یہ منحنی ابھی منحنی نہیں ہوا۔

لیکن اس نے قیمت کے سوالات کا جواب اس جملے کے ساتھ دیا، جو مناسب نہیں تھا۔

کیونکہ شارٹس کا اصل سوال یہ ہے: جب ماڈل ہر دسھا مہینے میں ایک بار قیمت میں کمی کرتا ہے، جب اسی سطح کی ذہانت کی قیمت سالانہ ایک درجہ کم ہوتی ہے، اور جب چار یا پانچ کمپنیاں ایک جیسی صلاحیت رکھتی ہیں، تو وہ کئی ہزار ارب ڈالر کے سرمایہ کاری خرچ کا ادائیگی کون کرے گا، اور اسے واپس کس طرح قیمت متعین کرکے حاصل کرے گا؟

یہ سوال، "AI زیادہ طاقتور ہو جائے گا" کا جواب نہیں دے سکتا۔

میں RSI کے حصے کے بارے میں اپنا رائے محفوظ رکھتا ہوں۔ اس لیے نہیں کہ یہ ناممکن ہے، بلکہ اس لیے کہ اس کے لیے کمپیوٹنگ پاور، بجلی، تجرباتی دور اور جائزہ نظام کو ایک ساتھ چھوڑنا پڑے گا، اور یہ چیزیں اس طرح کے اضافے کا پیروی نہیں کرتیں۔

آخر میں ایک ایسی بات کہتا ہوں جو شاید پسند نہ آئے۔

ٹیکنالوجی کی انقلاب حقیقی ہے، اور بُلب بھی حقیقی ہو سکتا ہے، اور یہ دونوں باتیں اکثر ایک ساتھ ہوتی ہیں، اور تاریخ میں عام طور پر ایک ساتھ ہوتی ہیں۔ ریلوے حقیقی تھے، لیکن ریلوے شیئرز ٹوٹ گئے۔ انٹرنیٹ حقیقی تھا، لیکن ناسداک 78 فیصد گر گیا۔

ٹیکنیکل بیشتری کا مطلب یہ نہیں کہ آپ ہر بیلنس شیٹ پر بیشتر ہیں۔

الگ الگ بیٹ لگائیں۔ یہ کھڑا ہونا نہیں، یہ حساب کتاب کرنا ہے۔

دو سال بعد AI کیا "بہت حیران کن" ہو جائے گی، میں اس پر یقین کرتا ہوں۔

اس وقت کون کھیل رہا ہے، میں اس پر شرط نہیں لگاتا۔

حوالہ جات

1. METR، "لمبے کاموں کو مکمل کرنے کے لیے AI کی صلاحیت کا جائزہ لینا"، METR ریسرچ، مارچ 2025۔
2. گوگل ڈیپ مائنڈ، "الفاؤ ایوولو: جمینی پاورڈ کوڈنگ ایجینٹ برائے جدید الگورتھمز کی ڈیزائننگ"، مئی 2025۔
3. اوپن اے آئی، "GDPval متعارف کرائیں"، اوپن اے آئی بلاگ، ستمبر 2025۔
4. ایپوک AI، "LLM انفرنس قیمت کے رجحانات" اور "مشین لرننگ کمپیوٹ میں رجحانات"، ایپوک AI ڈیٹا انزائٹس، 2024–2025۔
5. MIT Media Lab / پروجیکٹ NANDA، "جینریٹو AI کا فرق: کاروبار میں AI کی حالت 2025،" اگست 2025۔
6. گولڈمن سیکس ریسرچ، "جنریٹیو AI: زیادہ خرچ، کم فائدہ؟"، جون 2024۔
7. ایلون مسک اور وِل ڈیپیو، جولائی 2026 میں فرینٹیئر لیب کی قیمتیں اور ریکرسیو خود بہتری کے بارے میں ایکس پر پوسٹس۔
8. رويترز اور دی انفارمیشن، اوپن اے آئی اور اینتھروپک کی آمدنی، نقصانات اور منافع کے اوقات، 2025–2026 کے بارے میں رپورٹ کر رہے ہیں۔