کیا آپ نے جھیل کے مچھلی پالی ہے؟ حال ہی میں ویب3ر کا سلام کرنے کا طریقہ، اکثر اکثر یہی ہے۔
2026 کے شروع میں، چینی نئے سال کے تقریب میں روبوٹ کے شاندار پرفارمنس کے بعد، OpenClaw جیسے نئی نسل کے AI ایجینٹس ٹیک کمیونٹی کے لیے نئے ٹویز بن گئے۔ کچھ لوگ AI کا استعمال کسٹمر سروس کے لیے کر رہے ہیں، کچھ کوڈ لکھنے کے لیے، اور کچھ نے ایجینٹس کا استعمال کرکے ایک پورا “ڈیجیٹل ملازم” بنانے کی کوشش شروع کر دی ہے۔ حال ہی میں، مختلف انٹرنیٹ پلیٹ فارمز پر ایک ایسا تصور “ایک شخص کی کمپنی” بار بار اُبھرا ہے، جس میں ایک شخص ایک AI ورک فلو کے ذریعے اس کام کو مکمل کر سکتا ہے جو پہلے ایک چھوٹی ٹیم کی ضرورت رکھتا تھا۔
ویب3 کی طرف سے بھی کچھ نہیں ہوا ہے۔ اگر آپ حالیہ مدت میں صنعتی میڈیا پر زیادہ نظر ڈالیں، تو آپ دیکھیں گے کہ کئی پروجیکٹس اب AI Agent کے گرد کام کر رہے ہیں۔ کچھ Agent کو بلاکچین پر اثاثوں یا معاہدوں تک فوری رسائی دینے پر توجہ دے رہے ہیں، کچھ Agent کے لیے ادائیگی، شناخت یا مالی بنیادی ڈھانچہ تیار کر رہے ہیں، کچھ “Agent معاشی نظام” پر بحث کر رہے ہیں جس میں AI صارفین کی طرح نیٹ ورک میں شرکت کر سکے، اور کچھ دوبارہ “ویب4.0” کا نئा نعرہ لگا رہے ہیں۔
یہاں تک دیکھ کر، ایک بہت سے آشنا محسوس ہوتا ہے۔
کہا جاتا ہے کہ فیشن دنیا ایک چکر ہے، لیکن کس نے سوچا ہوتا کہ ٹیک دنیا (یا کرپٹو دنیا) بھی ایسی ہی ہے۔ 2022 میں شروع ہونے والے بیئر مارکیٹ کے دوران، ChatGPT ایک رات میں مشہور ہو گیا، اور AI فوراً سب کے لیے بحث کا مرکز بن گیا۔ Web3 کا دائرہ بھی بے قرار نہیں رہا، اور جلد ہی AI Agent، AI ٹریڈر، آٹومیٹڈ اسٹریٹجیز جیسے نئے تصورات سامنے آئے، جیسے کہ صرف AI سے کوئی تعلق ہو تو نئی کہانیاں سنائی جا سکتی ہیں۔ لیکن اس خوشگواری نے لمبا وقت نہیں چلنا۔ جب بعد میں کرپٹو مارکیٹ دوبارہ بڑھنا شروع ہوا، تو لوگوں کا توجہ فوراً Crypto پر واپس آ گیا۔
اور اس بار 2025 کے دوسرے نصف سال میں، کرپٹو مارکیٹ میں دوبارہ بیئر مارکیٹ کا رجحان دیکھا گیا، اس لیے ویب3 نے نئے کانسپٹس کو ڈیل کرنے کے لیے تلاش شروع کر دیا۔
لیکن، پورتال لیبس کے خیال میں، مسئلہ بالکل یہیں سے شروع ہوتا ہے۔ جب ایک کہانی مقبول ہونے لگتی ہے، تو بہت سے ویب3 کاروباری ٹیمیں حقیقی طور پر ٹیکنالوجی یا کاروباری فیصلوں پر عمل نہیں کرتیں، بلکہ کہانیوں پر فیصلے کرتی ہیں: جو تصور ٹرینڈ کر رہا ہے، اس پر کام کریں۔ اور پھر گر جاتے ہیں—
بہت سے ٹیمیں اپنے پروجیکٹ کو حقیقی طور پر آگے بڑھانے کے بعد ہی سمجھتی ہیں کہ مفہوم تیزی سے تعمیر کیا جا سکتا ہے، لیکن پروڈکٹ کو عملی شکل دینا مشکل ہوتا ہے۔ صارفین کہاں ہیں؟ مخصوص سیناریو کیا ہے؟ مستقل طور پر کس طرح کمائی جائے؟ کیا سرمایہ کاری حاصل کی جا سکتی ہے؟ یہ سوالات عام طور پر پروجیکٹ کے کچھ عرصہ بعد ہی ظاہر ہوتے ہیں۔
جب گرمی کم ہو جائے، تو بازار میں عام طور پر کئی ایسے منصوبے باقی رہ جاتے ہیں جو کامیاب نہیں ہو پائے۔ کچھ پروڈکٹس ڈیمو مرحلے پر ہی رک جاتے ہیں، کچھ صرف مشکل سے لانچ ہوتے ہیں لیکن صارفین نہیں ملتے، اور کچھ تو کہانی کے ساتھ ہی غائب ہو جاتے ہیں۔ مختصر عرصے میں ایسا لگتا ہے جیسے ایک نیا راستہ کھل گیا ہو، لیکن کچھ عرصے بعد پیچھے مڑ کر دیکھیں تو واقعی باقی رہنے والی چیزیں بہت کم ہوتی ہیں۔
اس لیے، کریپٹو میں گہرا چلنا جاری رکھنا ہے یا AI کی طرف منتقل ہو جانا، یہ ایک مشکل فیصلہ بن گیا ہے۔ اگر پہلا منتخب کیا جائے تو مارکیٹ اچھا نہیں ہے اور سرمایہ کاری کا ریٹرن ضروری نہیں ہوتا؛ اگر دوسرا منتخب کیا جائے تو بنیادیں نہیں ہیں۔ AI کی ٹیکنالوجی کی رکاوٹیں، انسانی وسائل اور مقابلہ کا ماحول Web3 سے مختلف ہیں۔ کئی ٹیمیں جنہوں نے پچھلے کچھ سالوں میں ٹیکنالوجی، مصنوعات کا تجربہ اور کمیونٹی کے وسائل جمع کیے ہیں، وہ تمام Crypto نظام پر مبنی ہیں، اگر وہ مکمل طور پر AI کی طرف منتقل ہو جائیں تو وہ بالکل نئے میدان میں داخل ہو رہے ہوں گے۔ ماڈل کی صلاحیت، ڈیٹا کے وسائل اور انجینئرنگ ٹیم تک، تقریباً سب کچھ دوبارہ تعمیر کرنے کی ضرورت ہوگی۔
زیادہ واقعیت پر مبنی بات یہ ہے کہ AI کا شعبہ خود بہت بھرا ہوا ہے۔ چاہے بڑی ماڈل کمپنیاں ہوں، روایتی انٹرنیٹ کمپنیاں ہوں، یا بہت سارے اسٹارٹ اپ ٹیمز، سب نے اس شعبے میں بڑی مقدار میں وسائل لگائے ہوئے ہیں۔ اگر ایک ویب3 پر کام کرنے والی اسٹارٹ اپ ٹیم صرف نریٹیو کے تبدیل ہونے کی وجہ سے اس مارکیٹ میں داخل ہو جائے، تو وہ آسانی سے اس بات کا احساس کرے گی کہ اس کے پاس نہ تو ٹیکنالوجی کا فائدہ ہے اور نہ ہی صنعتی وسائل۔
در حقیقت، بہت سے ویب3 اسٹارٹ اپ ٹیمز کے لیے ایک اور عملی راستہ بھی موجود ہے۔ انہیں ضروری نہیں کہ AI میں تبدیل ہو جائیں، بلکہ وہ اپنے ویب3 راستے پر چلتے رہیں اور سوچیں کہ کرپٹو AI سسٹم میں کون سی صلاحیتیں اضافہ کر سکتا ہے۔
اگر آپ ابھی کے AI کے اس لہر کو تفصیل سے دیکھیں، تو آپ پائیں گے کہ بہت سے اہم پہلو ابھی مکمل طور پر حل نہیں ہوئے ہیں۔
سب سے عام بات ڈیٹا ہے۔ ماڈلز طاقتور ہوتے جا رہے ہیں، لیکن تربیت کے لیے ڈیٹا کہاں سے آ رہا ہے، کیا ڈیٹا قابل اعتماد اور قانونی ہے، خاص طور پر AI ایجینٹ کیسے 1v1 کسٹمائزیشن حاصل کرے گا، ان مسائل کے لیے اب تک کوئی اچھا مکینزم نہیں ہے۔ بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر مبنی AI کے لیے یہ ایک طویل عرصے سے موجود بنیادی مسئلہ ہے۔
مثال کے طور پر شناخت اور تعاون۔ جب AI ایجینٹس کاموں کی انجام دہی، خودکار ٹریڈنگ یا آپریشنل فیصلوں میں شرکت کرنے لگیں، تو ان کو خود شناخت، اجازتیں اور تعاون کے قواعد کی ضرورت ہوگی۔ کون کسی ایجینٹ کو فراہم کر سکتا ہے؟ ایجینٹس کے درمیان کام کیسے تقسیم ہوگا؟ کام کے بعد ادائیگی کیسے ہوگی؟ یہ سوالات بنیادی طور پر کھلے نیٹ ورک میں شناخت اور قدر کے تقسیم سے متعلق ہیں۔
اور ادائیگی کے مسائل بھی ہیں۔ جب AI ایجنٹ نیٹ ورک میں خودکار طور پر خدمات بلانے، ڈیٹا حاصل کرنے یا کام کرنے لگ جائیں، تو اس کا مطلب ہے کہ انہیں ایک خودکار چھوٹی ادائیگی کا نظام درکار ہوگا۔ لیکن روایتی انٹرنیٹ نظام میں، ایسی ادائیگی کی ساخت حاصل کرنا حقیقت میں مشکل ہے۔
یہ سب AI کے مسائل لگتے ہیں، لیکن بہت سے حل پہلے ہی Crypto کے ٹیکنالوجی سسٹم میں موجود ہیں۔ چاہے ڈیٹا انزنش نیٹ ورک ہو، چین پر شناخت نظام ہو، یا کھلا ادائیگی نیٹ ورک، یہ سب Web3 نے پچھلے کچھ سالوں سے تلاش کر رہا ہے۔
اگر ویب 3 کے اسٹارٹ اپ ٹیم کا اصل میں ان سمتوں میں کوشش کرنے کا ارادہ ہے، تو کچھ باتیں پہلے واضح ہونی چاہئیں۔
سب سے پہلے ٹیم کی اپنی ٹیکنیکل صلاحیت پر نظر ڈالی جانی چاہیے۔ مختلف ویب3 منصوبوں کی ٹیکنیکل تجربہ کاری میں بڑا فرق ہوتا ہے۔ کچھ ٹیمیں چین پر پروٹوکول بنانے میں ماہر ہیں، کچھ لمبے عرصے سے ڈیٹا نیٹ ورک پر کام کر رہی ہیں، اور کچھ زیادہ تر ایپلیکیشن لیول کے مصنوعات پر توجہ دے رہی ہیں۔ اگر ٹیم پچھلے کچھ سالوں سے ڈیٹا سے متعلقہ بنیادی ڈھانچہ، جیسے ڈیٹا کلکشن، ڈیٹا اسٹریکشن یا ڈیٹا مارکیٹ، پر کام کر رہی ہے، تو AI کے لیے ڈیٹا لیئر کو توسیع دینا نسبتاً قدرتی ہوگا، جیسے ڈیٹا کنٹریبیوشن نیٹ ورک، قابل تصدیق ڈیٹا سورسز، یا ماڈلز کے لیے انعام دینے والے ڈیٹا مارکیٹس۔ اگر ٹیم اصل میں زیادہ چین پر پروٹوکول یا بنیادی ڈھانچہ بنانے پر مرکوز تھی، تو AI اجینٹس کے آپریشنل ماحول کے حوالے سے کام کرنے کا خیال آ سکتا ہے، جیسے اجینٹس کا چین پر شناخت، اجازتوں کا انتظام، ٹاسک انجام دینے کا پروٹوکول، یا اجینٹس کو خودکار سیٹلمنٹ اور ادائیگی کے سہولات فراہم کرنا۔ جبکہ جو ٹیمیں اصل میں اپلیکیشن لیول کے مصنوعات پر کام کر رہی ہیں، جیسے ٹریدنگ ٹولز، مواد پلیٹ فارمز، کمیونٹی مصنوعات یا صارفین کے استعمال کے لیے اپلیکیشنز، AI ان کے موجودہ مصنوعات کے نظام میں صرف ایک صلاحیت لایئر کے طور پر شامل کرنے کے لئے زیادہ مناسب ہے۔ مثال کے طور پر، AI کو استعمال کرکے ڈیٹا تجزیہ کی صلاحیت، خودکار آپریشنل عملوں، یا اجینٹس کے ذریعے وہ فنکشنز جو اب تک انسانوں کو انجام دینے پڑتے تھے، بہتر بنایا جا سکتا ہے۔
دوسری بات یہ ہے کہ کیا کوئی حقیقی کاروباری سیناریو موجود ہے۔ بہت سے AI منصوبے جلد ہی غائب ہو جاتے ہیں، اس کا سبب تقنویج کی کمی نہیں بلکہ شروع سے ہی واضح استعمال کا سیناریو نہ ہونا ہے۔ تصورات بہت گرم ہو سکتے ہیں، لیکن اس پروڈکٹ کی ضرورت والے اصل میں کہاں ہیں، وہ اسے کیوں استعمال کریں گے، اور اس کے لیے کیوں ادائیگی کریں گے؟ ان سوالات کا اکثر جدّی طور پر جواب نہیں دیا جاتا۔ کچھ تصورات صنعت میں بہت زیادہ بحث کا موضوع ہیں، جیسے “AI+Web3”، “Agent معاشی نظام”، “AI ٹریڈر”، جو بہت بڑے لگتے ہیں، لیکن اگر آپ اس کے نیچے ایک مرحلہ مزید جائیں تو واقعی مستقل صارفین کا گروپ دراصل بہت کم ہوتا ہے۔ اس کے برعکس، کچھ ایسی ضرورتیں جو زیادہ “سینسی” نہیں لگتیں، جیسے ڈیٹا پروسسنگ، آٹومیٹڈ آپریشنز، معلومات کا فلٹر کرنا یا ٹاسکز کا انجام دینا، حقیقی کاروبار میں لمبے عرصے تک موجود رہتی ہیں۔ اس لیے، کسی AI سمت میں داخل ہونے کا فیصلہ کرتے وقت، اس سے پہلے کہ آپ دیکھیں کہ تصور کتنے مقبول ہے، بہتر ہے کہ آپ پہلے سیناریو خود دیکھیں: کya یہ سیناریو لمبے عرصے تک موجود کاروباری مسئلہ ہے؟ کya اس کے لیے ابھی تک کوئی ادائیگی ہو رہی ہے؟ اور کya AI واقعی اس مرحلے میں موثر طور پر کارکردگی بڑھا سکتا ہے؟ اگر یہ شرائط پوری ہوتی ہیں، تو صرف اس صورت میں یہ سمت نصاب سے مصنوعات میں تبدیل ہونے کا امکان رکھتی ہے۔
مزید نیچے دیکھنا ہوگا کہ ویب3 کے کاروباری ٹیم کے پاس ان مراحل میں داخل ہونے کے لیے کیا واقعی وسائل ہیں۔
پہلے ذکر کیے گئے ڈیٹا، شناخت، اور ادائیگی کے شعبے، بنیادی طور پر صرف ٹیکنالوجی کے مسائل نہیں بلکہ نیٹ ورک وسائل کے مسائل ہیں۔
مثلاً ڈیٹا نیٹ ورک کی بات کریں، اگر ٹیم کے پاس مستقل ڈیٹا کا ذریعہ نہ ہو اور نہ ہی وہ صارفین جو مستقل طور پر ڈیٹا فراہم کریں، تو چاہے ٹیکنالوجی کتنی ہی بہتر کیوں نہ بنائی گئی ہو، اصل نیٹ ورک ایفیکٹ بنانا مشکل ہو جائے گا۔ اسی طرح، اگر آپ AI ایجینٹ کی شناخت کے نظام یا تعاون کے نیٹ ورک کو بنانا چاہتے ہیں، تو اس کے لیے حقیقی ڈویلپرز، ایپلیکیشنز یا ایجینٹس کی ضرورت ہوگی، ورنہ پروٹوکول خود اپنا ایکوسسٹم نہیں بناسکتا۔ ادائیگی اور سیٹلمنٹ سسٹم کا بھی یہی منطق ہے۔ جب AI ایجینٹس نیٹ ورک میں سروسز کا استعمال کرنا، ڈیٹا حاصل کرنا یا کامز انجام دینا شروع کردیں، تو مختصر ادائیگیاں بہت زیادہ عام ہو جائیں گی۔ لیکن اس ادائیگی کا نیٹ ورک صرف تب معنی رکھتا ہے جب بڑی تعداد میں ایجینٹس اور سروسز ایک ساتھ موجود ہوں، ورنہ یہ صرف ایک ٹیکنالوجی ماڈول رہ جائے گا۔
اس لیے بہت سے Web3 ٹیموں کے لیے، اصل میں جو چیز کا جائزہ لینا ضروری ہے، وہ یہ نہیں کہ "اس سمت میں تکنیکی جگہ موجود ہے یا نہیں"، بلکہ یہ ہے کہ کیا وہ اس نیٹ ورک کا حصہ بن سکتے ہیں۔ کیا ٹیم کے پاس پہلے سے ڈیٹا کے ذرائع، ڈویلپر کا ایکوسسٹم، یا اطلاقی مناظر موجود ہیں؟ ان میں سے زیادہ تر چیزیں اس بات کا تعین کرتی ہیں کہ ایک منصوبہ حقیقی طور پر AI کی بنیادی ڈھانچے تک پہنچ سکتا ہے یا صرف تصوراتی سطح پر ہی رہ جائے گا۔