ریمپ اور اسٹرائپ AI ڈرائون ٹاسکس کے اردگرد نئی آمدنی کے ذرائع تعمیر کر رہے ہیں

مصنف: سائمن ٹیلر

ترجمہ: شن چاؤ ٹیک فلو

شین چاؤ کا خلاصہ: AI صرف کارکردگی میں اضافہ نہیں لاتا، بلکہ پہلے موجود نہیں تھے، نئے کلائنٹ کے کام بھی لاتا ہے: ٹوکن خرچ، ایجینٹ شناخت، ماڈل راؤٹنگ۔ ریمپ اور اسٹرائپ نے ان کاموں کے گرد نئے آمدنی کے ذرائع قائم کر لیے ہیں، اور ان کی قیمت کی کہانی صرف نمو پر مبنی نہیں، بلکہ AI نیٹو پر ڈالی گئی پیشگوئی ہے۔ "نئے کام" کے اس نقشے کو سمجھنا، سرمایہ کاروں کو یہ واضح کرنے میں مدد دے گا کہ کون فائدہ اٹھا رہا ہے اور کون ناکام ہو رہا ہے۔

AI نے نئے صارف کے سوالات پیدا کر لیے ہیں

یہ مسائل حل کرنا اگلی نسل کے فنانشل پروڈکٹس کے قیام کی جگہ ہے۔ ٹوکن خرچ، ایجینٹ ایڈنٹٹی اور ماڈل راؤٹنگ AI سے پہلے تقریباً موجود نہیں تھے۔

ریمپ نے حالیہ طور پر 440 ارب ڈالر کی منظوری کے ساتھ 7.5 ارب ڈالر کی سرمایہ کاری حاصل کی ہے۔ شاید اسے یہ رقم درکار نہیں تھی، لیکن اس سرمایہ کاری میں صرف روشن اضافہ نہیں، بلکہ AI نیٹو بننے کا ایک مسلسل افسانہ خریدا گیا ہے۔

یہ کہانی قابل اعتماد ہے کیونکہ وہ AI کے ذریعہ تخلیق کردہ صارف کے کاموں کو دوبارہ تشکیل دے رہی ہے۔ مثال کے طور پر، Router ہر درخواست کے لیے سب سے کم لاگت اور بہترین معیار والے ماڈل کو تلاش کرتا ہے، جس سے Ramp کے مطابق صارفین کو 40 فیصد لاگت بچت ہوتی ہے۔ Stripe ایک مشابہ ٹیک اسٹیک تیار کر رہا ہے: بنیادی سطح پر ادائیگی، Metronome استعمال کے مطابق پیمائش اور بلنگ کے لیے ذمہ دار، اور اوپری سطح پر OpenRouter جو 400 سے زائد ماڈلز کے درمیان ٹریفک روتر کرتا ہے۔ اسے رپورٹ کے مطابق اوپری سطح پر 70 ارب ڈالر سے زائد ادا کیا گیا ہے۔

ہر سرمایہ کار، خاص طور پر اضافی سرمایہ کار، AI کی تیزی سے ترقی سے فائدہ اٹھانے والی اور اس طرح زیادہ مستحکم بننے والی کمپنیوں کی تلاش کر رہے ہیں۔ وہ فائدہ اٹھانے والوں کو رکھنا چاہتے ہیں، جبکہ نقصان اٹھانے والوں کو رکھنا نہیں چاہتے۔

اس ہفتے میں نے تین بانیوں سے بات کی۔ تینوں AI نیٹو کے نام پر بڑی فنڈنگ مکمل کرنے کے قریب ہیں۔ تینوں نے مجھ سے تقریباً ایک جیسا سوال کیا:

ہم اپنے آپ کو AI نیٹیو کے طور پر کیسے متعین کریں؟ ہمارا مصنوعات کیا ہونا چاہیے؟

وہ پوزیشننگ کے بارے میں پوچھ رہے ہیں۔ میرے خیال میں جواب مصنوعات کا مسئلہ ہے۔

یہ کالم میرا جواب ہے۔

تیز نقشہ:

آپ کہاں ہیں: قبول کرنے والا، فائدہ اٹھانے والا، یا اصل رہائشی

ای آئی نے ایک کام کا سیلہ تخلیق کیا: پرانے کاموں کو بہتر بنائیں؛ مرکز کے پاس نئے کام؛ جنہیں کسی نے حل نہیں کیا

آپ کے ایجنت کو اسٹریٹجی تقسیم کیوں درکار ہے؟

اب کیا کرنا چاہیے

کلیٹن کرسٹینسن کا یہ نقطہ نظر اس مضمون کے لیے سب سے زیادہ مفید ہے: صارفین آپ کا مصنوعہ نہیں خریدتے، وہ ایک کام پورا کرنے کے لیے مصنوعہ کو ملازم رکھتے ہیں۔

مالیاتی شعبے کے کاموں میں اپنے اخراجات کی بھرپائی، اپنے فوٹرز کا مطابقت، اور میری جعلسازی کا انتظام کرانا شامل ہے۔ یہ کام AI سے پہلے سے موجود تھے۔ جدید ماڈل ان میں سے کچھ کو تیزی، سستے اور کم انسانی مدد کے ساتھ کر سکتے ہیں، لیکن صارف جب بھی جاگتا ہے تو وہی چیز چاہتا ہے۔

AI نے دوسری قسم کے کام بھی створив: میرے ٹوکن خرچ کی نگرانی کرنا؛ ہر استدلال درخواست کو بہترین ماڈل پر ریوٹ کرنا؛ اور میرے ایجینٹ کو مکمل شناخت اور بینک اکاؤنٹ فراہم کیے بغیر چیزیں خریدنے کی اجازت دینا۔

AI نے ان مسائل کو پیدا کرنے سے پہلے، کسی کے پاس یہ کام نہیں تھے۔

میں AI نیٹو بننے کے لیے ایک 2x2 میٹرکس کے ذریعے سوچتا ہوں۔

کام: پرانے صارفین کے کام مستقل طور پر موجود ہیں (جیسے دھوکہ دہی کا انتظام)، جبکہ AI کے ذریعہ بنائے گئے کام ٹیکنالوجی کے ساتھ ظاہر ہوئے ہیں (جیسے میرے ٹوکن خرچ کا انتظام)۔

کمپنی: AI سے پہلے موجود کمپنی یا مصنوعات، یا صرف AI کی وجہ سے وجود میں آنے والی کمپنی۔

دونوں کو ایک ساتھ رکھنے پر، ایسے لگتا ہے؟

قدیم صارف کا کام

AI کے ذریعہ تخلیق کردہ صارف کا کام

موجودہ کمپنی / مصنوعات

نوبینک / نوفرمر

رامپ اور اسٹرائپ

جدید AI کے بغیر ممکن نہیں ہے

ہاروی، ہیبیا اور روگو

اوپن راؤٹر اور فل

بائیں اوپر گہرائی کا استعمال ہے۔ نوبینک NuFormer کا استعمال کرتی ہے بہتر قرضہ فیصلوں کے لیے، لیکن اسناد پرانی بینکاری کا کام ہے۔

نیچے بائیں طرف Harvey، Hebbia اور Rogo کے مقامات ہیں: یہ مصنوعات جدید ماڈلز کے ظہور سے پہلے ممکن نہیں تھیں، اور یہ پہلے سے موجود قانونی اور مالی تحقیق کا کام کرتی ہیں۔

دائیں طرف سرہانے کی جگہ ہے۔ جب AI صارفین کو خریدنے کے لیے نئی چیزیں دیتا ہے، تو Ramp اور Stripe پہلے سے ہی کاروبار کر رہے ہیں۔ OpenRouter اور fal صرف اس لیے اہم ہیں کیونکہ انفرینس ایک صنعت بن گیا ہے۔

اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ ایک کمپنی ایک سے زیادہ خانوں پر قبضہ کر سکتی ہے۔ ریمپ کا اخراجات کا مصنوعات بائیں اوپر ہے۔ اس کا ٹوکن پینل اور روتر دائیں اوپر ہیں۔ اسٹرائپ کا ادائیگی کا کاروبار بائیں اوپر ہے؛ میٹرونوم اور اوپن راؤٹر اسے ٹیبل کے دائیں طرف کھینچ رہے ہیں۔ چیزیں عام طور پر 2x2 میٹرکس میں صاف صاف نہیں جمع ہوتیں۔

تو مجھے ایک اور تصور پیش کرنے دیں۔

میں نے تین لیبلز دریافت کیے ہیں جو کمپنی کے رویے کو بہترین طریقے سے بیان کرتے ہیں:

گاہک اپنی موجودہ ضروریات کے لیے AI سروسز استعمال کرتے ہیں۔ شاید انہوں نے ایک سہرا شامل کر لیا ہے۔ یہاں حقیقی قیمت ہے۔ وہ تیز، سستے اور مختصر ہو سکتے ہیں، لیکن فروخت کی نلی کی ساخت ویسی ہی رہتی ہے۔ زیادہ تر SaaS کمپنیاں جنہوں نے ایجنٹ شامل کیا ہے، وہ اسی قسم کی ہیں۔

beneficiaries نے پرانے کاموں کو بہتر بنایا اور پاس کے کمرے میں AI کے ذریعے پیدا ہونے والی نئی ضروریات کو پکڑ لیا۔ Ramp یا Stripe سب سے صاف مثالیں ہیں۔ خرچ کا انتظام اب بھی مرکزی کام ہے؛ ٹوکن لاگت کا انتظام اور ماڈل راؤٹنگ پاس کے نئے آمدنی کے ذرائع ہیں۔

نئی ضروریات کی وجہ سے اصلی باشندے موجود ہیں۔ OpenRouter 400 سے زیادہ ماڈلز کے درمیان درخواستوں کو راؤٹ کرتا ہے۔ fal جنریٹو میڈیا انفرینس کو بڑے پیمانے پر چلاتا ہے۔ ایک ایسی دنیا میں جہاں انفرینس بیچنے کو نہ ہو، ان دونوں کے لیے کوئی کاروبار نہیں ہوتا۔

یہ تصویر آپ کو بتاتی ہے کہ مانگ کہاں سے آ رہی ہے۔

کام آپ کو یہ بتاتا ہے کہ مواقع کہاں ہوسکتے ہیں۔ AI نیٹو بننا ایک سیڑھی ہے: نیچے وہ چیزیں ہیں جو آپ کو جانے ہوئے ہیں، اور اوپر وہ عظیم، حل نہ ہوئے مسائل ہیں۔ تو آئیے میرے ساتھ اس سیڑھی پر چڑھتے ہیں۔

ای آئی ڈرائیون آپریشنل ماڈل نے کمپنی کی شکل، حکومت اور آپریٹنگ سسٹم کو تبدیل کر دیا ہے۔ ٹیم نے ملازمین کے ارد گرد باہری اضافے بنائے، اندر کے ڈیٹا کو جوڑا، مہارتیں شیئر کیں، اور یہ تبدیل کیا کہ کون کیا کر سکتا ہے۔ پروڈکٹ منیجر اور ڈیزائنرز نے کوڈ شروع کرنا شروع کر دیا۔ انجینئرز نے مزید پروڈکٹ میں داخلہ لیا۔ ٹیم نے اپنے اندر کے ٹولز بنائے۔ (مزید کے لیے AI آپریشنل ماڈل رپورٹ دیکھیں۔)

یہ ٹکٹ ہے۔ یہ آپ کو تیز کرے گا، لیکن صرف اس سے آپ کی فروخت کی چیز نہیں بدلے گی۔

کچھ AI نیٹو مصنوعات بہت پرانے کاموں کو سرو کرتی ہیں۔ اس سے ان کی نیٹو مہارت کم نہیں ہوتی۔

AI کے ظہور سے پہلے، کمپلائنس سکریننگ، دستاویزات اور ای میل کا مطابقت، قانونی تحقیق اور مالی رپورٹنگ تھکاوٹ والی دستاویزی کام تھے۔ Beacon، Sardine*، Gradient Labs، Harvey، Hebbia اور Rogo جیسی جدید ماڈلز سینکڑوں دستاویزات اور ڈیٹا ذرائع کو اکٹھا کرتے ہیں اور جوابات یا عمل کا انتظام کرتے ہیں۔ یہ مصنوعات کچھ سال پہلے ممکن نہیں تھیں۔ لیکن کام خود بہت پرانا ہے۔

میں سارڈین کا مشیر ہوں۔

اگر آپ خرچ کی مدیریت، اکاؤنٹ کی مدیریت یا لوگوں کو ادائیگی کرنے میں مدد کر رہے ہیں، تو پرانے صارفین کے کام موجود ہیں، لیکن ان کے ساتھ کچھ نئے کام بھی ظاہر ہو گئے ہیں۔ کئی مختلف قسمیں ہیں۔

کام: میں AI کے استعمال کا انتظام کروں۔ Ramp کا ٹوکن پینل ایک AI کے ذریعہ تخلیق کیا گیا کام ہے جو پہلے سے موجود ایک پروڈکٹ میں رہتا ہے۔ آپ کہہ سکتے ہیں کہ لاگت پینل کچھ نیا نہیں ہے۔ وینٹیج اور ڈیٹاڈوگ نے سالوں سے کلاؤڈ اور کمپیوٹنگ خرچوں کی قیمتیں طے کی ہیں۔ فرق بل میں ہے۔ AI کے پاس ٹوکن کا بل نہ ہونے تک، کسی کو ٹوکن لاگت کو درجہ بندی، پیش بینی یا COGS اور OpEx میں تقسیم کرنے کی ضرورت نہیں تھی۔ Ramp پر، AI ٹوکن خرچ 2025 جون سے 2026 جون تک 20.7 گنا بڑھ گیا۔ میٹرونوم اب Stripe کا حصہ ہے، جو اس استعمال کو پیمائش اور بلنگ کرنے کے لیے اسی کام کے دوسرے سرے پر بیٹھا ہے۔

کام: اپنے ایجنٹ کو آپ کے پروڈکٹ سے جوڑیں اور کام مکمل کریں۔ Mercury، Visa، Ramp جیسی کمپنیاں کمانڈ لائن انٹرفیس (CLI) جاری کر رہی ہیں۔ قدیمی Stripe نے سات سال پہلے اپنا CLI جاری کر دیا تھا۔ لیکن Claude Code کے اطلاق کے بعد استعمال میں بڑی کمی آئی ہے۔ CLI ایک صارف انٹرفیس ہے جو ایپ یا ویب سائٹ کے بجائے کمانڈ لائن (ٹرمینل) استعمال کرتی ہے۔ ایجنٹ ان انٹرفیسز کو زیادہ آسان سمجھتے ہیں۔ اور CLI استعمال کرنے سے بہت کم ٹوکنز کا استعمال ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، Ramp CLI کو --agent موڈ میں چلائیں تو ٹرانزیکشن JSON میں واپس آتی ہے، تقریباً 105 ٹوکنز۔ اسی ٹرانزیکشن کو --human موڈ میں چلائیں تو فارمیٹنگ کے لیے 280 ٹوکنز درکار ہوتے ہیں۔ یہ “غیر انسانی صارفین” کے لیے ڈیزائن کردہ پروڈکٹ انٹرفیس ہے۔

کام: میری دکان کو AI ایجینٹس کے ذریعے دریافت کروائیں۔ اب Z نسل کا تقریباً ایک تہائی حصہ خریداری کے لیے Google کے بجائے AI استعمال کر رہا ہے۔ اگر آپ کی دکان اور SKU وہاں موجود نہیں ہیں، تو آپ مواقع کو ضائع کر سکتے ہیں۔ Shopify، WooCommerce جیسی کمپنیاں اور ای کامرس کاروباروں کو سہولت فراہم کرنے والے ادائیگی سروس فراہم کنندہ (PSP) اب اس شعبے کو بہتر بنانے پر توجہ دے رہے ہیں۔

AI نے آپ کے موجودہ کاروبار کے ساتھ ساتھ ایک مکمل نئی ضرورت پیدا کر دی ہے۔ آپ کا موقع ہے کہ آپ اس ضرورت کو پورا کرنے والے انٹرفیس کو تعمیر کریں۔ آپ کو فوراً پورے کاروبار کو تبدیل نہیں کرنا ہے۔

لیکن ایک مستقبل کا تخیل کریں: جہاں ایجنٹس انٹرنیٹ ٹریفک، کاروبار اور معیشت کا 80 فیصد سے 90 فیصد حصہ رکھتے ہیں۔ اگر یہ تھوڑا بھی سچ ہے، تو آپ کمپنیوں اور کہانیوں کو کیسے دوبارہ ترتیب دیں گے؟ آپ کیسے مرکزی قیمتی اکائی بناتے ہیں؟ یہ اس صارف کے لیے کیسے لاگو ہوتی ہے؟

اس خیالی تجربے میں، ہمیں AI کو موجودہ کاروبار کے اوپر ایک اضافی فنکشن کے طور پر دیکھنے کے سوچ سے باہر نکلنا ہوگا۔

کچھ مسائل AI کے بھڑکنے سے پہلے وجود میں نہیں تھے۔ وہ صرف AI کا آسان استعمال سے بھی نہیں آئے ہیں۔

میں اس ایجنٹ کو اپنے ڈیٹا کے ساتھ یا اس کے فیصلوں کے ساتھ کیسے بھروسہ کروں؟ ہم ایک ایسی دنیا کی طرف بڑھ رہے ہیں جہاں تیسری طرف کے ترقی دہندگان کے ایجنٹ آپ کے کاروبار کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں۔ آپ کو کچھ ایسا چاہیے جو انہیں محفوظ، قابل اعتماد، پرائیویسی کے لیے منظم کرے، اور جس کے پیچھے کوئی قانونی کردار ذمہ دار ہو۔ سادہ ماڈل یہ ہے کہ ایجنٹ آپ کے موجودہ کاروباری معاہدوں کے تحت کسی SaaS فراہم کنندہ کے اندر ہو۔ لیکن ایجنٹ اب تدریجاً خود مصنوعات بن رہے ہیں۔ وہ Anthropic جیسے لیب، ایک اسٹارٹ اپ، یا اندر کے محکمے سے آ سکتے ہیں۔ میں نے دیکھا ہے کہ کمپنیاں ان ایجنٹس کو لپیٹنے کے لیے چھالے یا کنٹرول پلین (جیسے Primitive) بنارہی ہیں۔ ایک اور طریقہ AIUC ہے، جس کا مقصد ایجنٹس کو بیمہ اور تصدیق کرنا ہے۔

میں اس ایجنٹ کو ٹریڈنگ کے لیے کیسے اعتماد کروں؟ اگر ایک ایجنٹ آپ کی دکان پر آئے اور کچھ خریدنے کی کوشش کرے، تو آپ اس کی عزت یا اس کے مصنوع کون ہے، یہ کیسے جان سکتے ہیں؟ کیا صارف نے اس ایجنٹ کو خریداری کے لیے تصدیق کیا ہے؟ ابھی کچھ نئے معیارات موجود ہیں، جیسے گوگل کا A2A، ویزا کا Trusted Agent Protocol، اور FIDO جو شناخت کے معیارات تعمیر کر رہا ہے۔ لیکن ہم اب بھی بہت ابتدائی مرحلے پر ہیں۔ Natural Payments، Skyfire اور A-comm جیسی کمپنیاں یہاں اپنا جھنڈا لہرا رہی ہیں۔ وہ ایجنٹ کامرس کے عمل میں ایجنٹ کے پیسہ حرکت کرنے والے حصوں کو منظم کرتی ہیں۔

میں کم تر لاگت والی انفرینس اور کمپوٹیشن کیسے حاصل کروں؟ بریک کا کہنا ہے کہ کمپنی جب پہلی بار OpenAI یا Anthropic API فیسز کا اخراج کرے گی، تو پانچ ماہ کے اندر پہلا اوپن کمپوٹیشن سپلائر شامل ہو جائے گا۔ پانچ ماہ۔ ایک منٹ پہلے آپ مدل لیبز کو API فیسز ادا کر رہے تھے۔ اگلے منٹ آپ Together AI، Fireworks اور Baseten کا موازنہ کر رہے ہیں۔ آپ فیصلہ کرتے ہیں کہ آپ کا ورک لوڈ کہاں چلے گا، اور فنانس سے پوچھتے ہیں کہ وہ لاگت کو ہیڈج کریں۔ AI نے ایک سافٹ ویئر سپلائی چین بنائی، اور اس کے نیچے کیپٹل اسٹیک تعمیر شروع کر دیا۔ Nvidia اور وال سٹریٹ اس لیئر پر 5000 ارب ڈالر جمع کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔

ذریعہ: Brex Benchmark؛ Brex کارڈ اور بل ادائیگی کے ڈیٹا، جنوری 2021 – جون 2026

یہ کامز فنکشنز سے زیادہ بڑے ہیں۔ یہ پروڈکٹ، ڈیٹا، شناخت اور فنڈز کو شامل کرتے ہیں۔ جب یہ پروڈکٹ کو عبور کرتے ہیں، تو سوال یہ بن جاتا ہے کہ صارفین ان کے اوپر کون بیٹھا ہے، اس پر کسے بھروسہ کریں؟

میں آپ کے ایجنٹ کو نہیں چاhta۔ میں چاhta ہوں کہ میرا ایجنٹ آپ کے پروڈکٹ میں داخل ہو۔

زیادہ تر کاروباری صارفین في النهاية سيقومون بتشغيل نوع ما من لوحة التحكم أو الواجهة: مكان لتنسيق الوكلاء الذين يملكونهم، عبر الأدوات التي يستخدمونها. ستتم إدارة الميزانية، والتفويض، والمراقبة من طبقة تقع فوق المنتج، من خلال وكلاء المالية لرئيس المالية، وكلاء البرمجة للمهندسين، وكلاء المشتريات لفريق العمليات.

صارفین کے پاس بھی ان کا اپنا ورژن ہوگا۔ چاہے یہ Grokbot ہو، Instinct ہو، OpenAI یا Google کی نئی صارفین کی درخواستیں، یا Apple جب آخرکار Siri کو زیادہ بہتر بنائے، ہمیشہ کچھ ایسا ہوگا جو مصنوعات کے درمیان صارفین کے لیے خیال رکھے۔

گری ٹین نے موجودہ سافٹ ویئر کے سامنے والے خطرات کو بہت اچھی طرح سے بیان کیا ہے:

ریکارڈنگ سسٹم کے پاس شیل کے لیے ضروری ڈیٹا، اجازتیں اور تقسیم موجود ہیں۔ ان کا مسئلہ یہ ہے کہ ایک نیا آرکیٹیکچر لیئر ان کے اوپر رکھا جا سکتا ہے، جو نیچے کے ہر پروڈکٹ کو ایک قابل بلانے والے سپلائر میں تبدیل کر دے۔

یہ تین سٹریٹجک منتخب کرتا ہے:

تنظیم کا مالک بنیں۔ صارفین کے لیے ہر ایجینٹ کو دیکھنے، اجازت دینے اور منظم کرنے کی جگہ بنیں۔

ایک قابل اعتماد کنٹرول پوائنٹ رکھیں۔ یہاں تک کہ اگر کوئی اور آپ کا باکس حاصل کر لے، تو شناخت، معیار، راؤٹنگ، خریداری اور سیٹلمنٹ کی قیمت برقرار رہے گی۔

ہر اہم شیل کے لیے سب سے آسان طریقے سے دستیاب پروڈکٹ بن جائیں۔ CLI، API اور ایجنٹ انٹرفیس ہی تقسیم ہیں۔ (یہ زیادہ تر لوگوں کے لیے صحیح جواب ہے، جتنا آپ سوچتے ہیں اس سے زیادہ)

سیلز فورس اور بینکنگ کور سسٹم اپنے موجودہ چپ کو آسانی سے چھوڑنے کے لیے تیار نہیں ہیں۔ یہ صرف ایک ایگریگیشن تھیوری نہیں ہے۔ ریکارڈ سسٹم ہولو میں تبدیل ہو سکتے ہیں؛ ماہرین کنٹرول پوائنٹس حاصل کر سکتے ہیں؛ مصنوعات ان سب کے ذریعے تقسیم کی جا سکتی ہیں۔

یہ تنش بالکل اہم ہے۔ انعام کنٹرول پلین ہو سکتا ہے۔ یا یہ وہ ناگزیر چیز بھی ہو سکتی ہے جو ہر کنٹرول پلین کو درکار ہوتی ہے۔

میں جن تین بنیادی کارکنان کے بارے میں بات کر چکا تھا، ان پر واپس آؤں۔

جواب ہمیشہ کام کرتا ہے۔ فولو اپ پروڈکٹ کو ہدایت دیں۔

اپنے پہلے سے فراہم کردہ قیمت کے ساتھ AI کے ذریعہ پیدا ہونے والے کام کو تلاش کریں۔ اس کے لیے انٹرفیس تعمیر کریں۔

پھر فیصلہ کریں کہ اسے کیسے پھیلایا جائے۔ آپ اس کے اندر ایک قابل اعتماد کنٹرول پوائنٹ رکھ سکتے ہیں، یا ایک ایسا پروڈکٹ بن سکتے ہیں جسے تمام شیلز سے خوبصورتی سے کال کیا جا سکے۔

یہ خود کو دوبارہ تخلیق کرنے کا مطلب ہے۔ آپ AI کا استعمال کرکے اپنے آپ کو چلائیں۔ آپ اس کا استعمال کرتے ہیں تاکہ پرانے کاموں کو بہتر بنائیں۔ پھر آپ ان کاموں کی طرف بڑھتے ہیں جو ماڈل کے صارفین کو مسائل پہنچانے سے پہلے موجود نہیں تھے۔

ریمپ 440 ارب ڈالر تک پہنچا، کیونکہ اس نے بہترین فیس مینجمنٹ نہیں کی۔ اس نے اس تک پہنچا کیونکہ سرمایہ کاروں نے AI پر یقین کیا کہ وہ مرکز کے پاس مستقل نئی مانگ پیدا کرے گی۔ اور ریمپ نے اس کی رفتار کو پکڑ لیا۔

کام منتخب کریں۔ انٹرفیس منتخب کریں۔ اسے تقسیم کریں۔

(فینانشل کمپنی کے معیار کے مطابق، ریمپ کا اضافہ بہت زیادہ ہے: مارچ تک TPV (کل پروسیسنگ مقدار) پچھلے سال کے مقابلے میں 170% بڑھ گئی، جو تین سالوں میں سب سے تیز رفتار ہے، جبکہ اس کا کاروبار 20 گنا بڑھ چکا ہے۔)