auter:سمندر کے راستے سے نکل کر ہیچر
کاروبار کی کھیلنے کے قواعد مکمل طور پر تبدیل ہو چکے
Y کامبائنیٹر (YC) کی 2026 کی بہار کی تازہ ترین "ریسیپی فار سٹارٹ اپس" (RFS) میں ہمیں ایک واضح سیگنل ملا ہے کہ ای آئی نیٹو (AI-native) صرف ایک مارکیٹنگ کا محاورہ نہیں بلکہ اگلی پیش رفت کے بڑے چیمبر کی بنیادی منطق ہے۔ موجودہ سٹارٹ اپس ایسے شعبوں کو چیلنج کر سکتے ہیں جو کہ اب تک "ناقابل چیلنج" سمجھے جاتے تھے، زیادہ تیزی سے اور کم لاگت پر۔
اس بار، YC نے نہ صرف سافٹ ویئر کا خیال رکھا بلکہ صنعتی نظاموں، مالیاتی بنیادی ڈھانچے اور حکومتی حکمرانی کی طرف بھی توجہ دی۔ اگر گذشتہ AI لہر میں "콘ٹینٹ جنریشن" کا تعلق تھا، تو اگلی لہر "مشکل مسائل کو حل کرنا" اور "فِزیکل دنیا کو دوبارہ شکل دینا" کے بارے میں ہو گی۔
YC کی نظر میں یہ 10 اہم شعبے ہیں جن پر وہ نظر رکھے ہوئے ہیں اور جن میں وہ سرمایہ کاری کرنا چاہتے ہیں۔
1. "کورسی" پروڈکٹ منیجرز کے لیے (Cursor for Product Managers)
گزشتہ کچھ سالوں میں، کورسراور کلاؤڈ کوڈ جیسے اوزار کوڈ لکھنے کے طریقہ کار کو مکمل طور پر تبدیل کر چکے ہیں۔ لیکن یہ فروغ ایک بنیادی سوال کو چھپا دیتا ہے: کوڈ لکھنا صرف ایک ذریعہ ہے، یہ پتہ لگانا کہ "اصل میں کیا بنایا جائے" وہ اصل چیز ہے۔
اکثریت میں، مصنوعات کی دریافت کا عمل ابھی "چٹان کے دور" میں ہے۔ ہم ٹکڑے ٹکڑے یوزر انٹرویو، غیر تجربی بازار کی واپسی اور لاکھوں جیرا ٹکٹس پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ عمل انسانی طور پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے اور اس میں خلائیں ہیں۔
مصنوعی ذہانت کی اصلی نظام کی بازار میں بہت ضرورت ہے جو پروڈکٹ منیجر کی مدد کر سکے جیسے کہ کرسر نے پروگرامر کی مدد کی ہے۔ ایک ایسا ہی اوزار تصور کریں جس میں آپ اپنے تمام کلائنٹ انٹرویو ریکارڈنگ اور پروڈکٹ کے استعمال کے ڈیٹا کو اپ لوڈ کر دیتے ہیں اور پھر اس سے پوچھتے ہیں کہ "ہم اگلے قدم کیا چاہتے ہیں؟"
یہ صرف آپ کو ایک مبہم مشورہ نہیں دے گا بلکہ ایک مکمل فنکشنل آؤٹ لائن ہی نہیں بلکہ مخصوص صارف کی واپسی کے ذریعہ فیصلوں کی وضاحت کرے گا۔ اس کے علاوہ، یہ UI پروٹو ٹائپس کو چلانے، ڈیٹا ماڈل کو تبدیل کرنے، اور مخصوص ترقیاتی کاموں کو AI کوڈنگ ایجنسی کو انجام دینے کے لئے تجزیہ کرنے کی بھی صلاحیت رکھتا ہے۔
AI کے ساتھ کوڈ کی تعمیر کے کاموں کو سنبھالنے کے ساتھ ساتھ، "اکائی کی تعمیر" کی صلاحیت ابھی تک کی تاریخ میں سب سے زیادہ اہمیت اختیار کر رہی ہے۔ ہمیں "مطالبہ کی دریافت" سے "اکائی کی تعمیر" تک کے مکمل سسٹم کو جوڑنے والے سوپر ٹول کی ضرورت ہے۔
2. ای ۔ آئی نیٹیو ہیج فنڈز کی آنے والی نسل
1980 کی دہائی میں جب کچھ فنڈز کمپیوٹر کے ذریعہ بازار کے تجزیہ کی کوشش کر رہے تھے تو وال سٹریٹ نے اسے مذاق کا نشانہ بنایا۔ آج، کوئنزٹیٹ کا تجارت کرنا ضروری ہے۔ اگر آپ اب اسی قسم کے ایک موڑ پر ہونے کا احساس نہیں کر رہے ہیں تو آپ ممکنہ طور پر اگلے رینیسنس ٹیکنالوجیز یا برج ویٹیج کو چوکس کر سکتے ہیں۔
یہ موقع ای چیز کو موجودہ فنڈ کی حکمت عملی پر "لگائو" کرنا نہیں بلکہ ای آئی کی اصلی سرمایہ کاری کی حکمت عملی کو شروع سے تعمیر کرنا ہے۔
اگرچہ موجودہ کوئنٹ کمپنیاں وسیع و عریض وسائل کے مالک ہیں لیکن ان کی حرکتیں مطابقہ اور نوآوری کے مقابلے میں بہت تیز نہیں ہیں۔ آئندہ کے ہیج فنڈز ایک گروپ کے ذریعہ چلائے جائیں گے جو ای آئی ایجنٹس کے ہوں گے - جو 10-K فنانشل رپورٹس کو 24 گھنٹے تک جانچ سکتے ہیں، فنانشل کالز کی نگرانی کر سکتے ہیں، ایس ای چی فائلز کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور مختلف تجزیہ کاروں کے خیالات کو جوڑ کر کاروبار کر سکتے ہیں۔
اس شعبہ کے لئے واقعی ایل فا فوائد ایسے نئے کھلاڑیوں کے ہوں گے جو سرمایہ کاری فیصلوں کو ڈی ای کے ذریعہ گہری طریقے سے سونپنے کی ہمت کریں گے۔
3. خدمت فراہم کنندہ کمپنیوں کا سافٹ ویئر کی طرف تبدیلی (AI-Native ایجنسیاں)
ہمیشہ سے چاہے کمپنیاں ڈیزائن کی ہوں یا ایڈورٹائزنگ یا قانونی کمپنیاں، تمام ایجنسیاں (Agency) ایک مسئلے سے دوچار رہی ہیں: سکیل کرنا مشکل ہے۔ کیونکہ وہ "اوقات" فروخت کرتی ہیں، ان کا منافع کم ہوتا ہے، اور اس کی ترقی کے لیے ملازمت کا انحصار ہوتا ہے۔
AI موت کے نت میں کٹ چکی ہے۔
نئی نسل کے بروکر 100 گنا کارگر ای آئی ٹولز کا استعمال کر کے خود ہی نتائج پیدا کریں گے اور پھر سیدھے سے انجام دی ہوئی مصنوعات فروخت کریں گے۔ یہ اس کا مطلب ہے کہ:
ڈیزائن کمپنیاں ای چھاپ کے ذریعے ڈیل کرنا شروع کر سکتی ہیں اور ای چھاپ کے ذریعے ایک مکمل مختصر میزبانی کا ماحول فراہم کر سکتی ہیں۔
AI کے استعمال سے ایجنسیوں کو مہنگا جگہوں پر فلم بنانے کی ضرورت نہیں ہے، اس کے بجائے وہ فلم کی سطح والے ویڈیو اشتہارات پیدا کر سکتی ہیں۔
قانونی کاروبار کے دفتر کمپلیکس قانونی کاغذات کی تیاری چند منٹوں میں کر سکتے ہیں نہ کہ چند ہفتوں میں۔
مستقبل کی سروسز کمپنیاں اپنی کاروباری ماڈل کے لحاظ سے سافٹ ویئر کمپنیوں کی طرح ہوں گی: سافٹ ویئر کمپنیوں کی بلند مارجن اور لامحدود توسیع کی صلاحیت ہو گی۔
4. استیبل کوائن مالی خدمات (Stablecoin Financial Services)
سٹیبل کوئنز (Stablecoins) تیزی سے عالمی مالیات کی بنیادی ڈھانچہ بن رہی ہیں، لیکن اس کے اوپر کی سروس لے آؤٹ ابھی تک خالی ہے۔ جبکہ GENIUS اور CLARITY جیسے قوانین کے ساتھ، سٹیبل کوئنز DeFi (Decentralized Finance) اور TradFi (Traditional Finance) دونوں کے درمیان کے ایک اہم مقام پر موجود ہیں۔
یہ ایک بڑا مانیٹری اربنگ اور نوآوری کا ونڈو ہے۔
اکثر اوقات اب صارفین کو "قانونی مطابقت کے حامل لیکن کم منافع والی روایتی مالی اشیاء" اور "بالا منافع والی لیکن خطرناک کرپٹو کرنسی" کے درمیان ایک انتخاب کرنا پڑتا ہے۔ بازار کو ایک درمیانی شکل کی ضرورت ہے: نئی قسم کی مالی خدمات جو اسٹیبل کوائن کی بنیاد پر تعمیر کی گئی ہو، قانونی مطابقت کے ساتھ ساتھ DeFi کے فوائد بھی پیش کرے۔
چاہے زیادہ منافع دہ جمع پوچھ اکاؤنٹس، چاہے ریل ورلڈ ایسیٹس (RWA) کے ٹوکنائزیشن، یا پھر بہترین عالمی ادائیگی کی بنیادی ڈھانچہ ہو، اب دونوں پیرلیل دنیاﺅں کو جوڑنے کا سب سے بہترین وقت ہے۔
5. پرانی صنعتی نظام کی دوبارہ تشکیل: مدرن میٹل ملز (Modern Metal Mills)
جب لوگ "امریکا کی دوبارہ صنعتی کاری" کے بارے میں بات کرتے ہیں تو عام طور پر ان کی توجہ کارکنوں کی لاگت پر ہوتی ہے لیکن وہ کمرے کے ہیلیکس کو نظرانداز کر دیتے ہیں: روایتی صنعتی نظام کی ڈیزائن بہت کم کارگر ہے۔
امریکا کے الیمنیم یا سٹیل ٹیوب خریداری کے معاملے میں، 8 سے 30 ہفتوں کا ڈیلیوری ٹائم عام بات ہے۔ یہ کارکنوں کی کاوش کی وجہ سے نہیں ہے بلکہ یہ سارا پروڈکشن اور مینیجمنٹ سسٹم چند دہائیوں پرانا ہے۔ ان قدیم فیکٹریوں کو "ٹن" اور "یوزیج" کے نام پر رفتار اور انقلابیت کا نقصان ہوا ہے۔ اس کے علاوہ، بلند توانائی کا استعمال بھی ایک بڑا مسئلہ ہے، اور عام طور پر فیکٹریوں کے پاس مدرن انرجی مینیجمنٹ سسٹم موجود نہیں ہوتے۔
دوبارہ تعمیر کے مواقع پک چکے ہیں۔
AI کی مدد سے چلنے والے پروڈکشن پلاننگ، ریئل ٹائم مینوفیکچرنگ ایگزیکیوشن سسٹم (MES) اور مدرن آٹومیشن کی مدد سے ہم تیار کاری کے سائیکلز کو کم کر کے اور منافع کو بڑھا کر بنیادی طور پر کم کر سکتے ہیں۔ یہ صرف فیکٹری کو تیز کرنا ہی نہیں ہے بلکہ یہ سافٹ ویئر متعارف کرائے ہوئے مینوفیکچرنگ کے عمل کے ذریعے مقامی میٹل پروڈکشن کو سستا، مزید قابل اور منافع بخش بنانے کی بات ہے۔ یہ صنعتی بنیادی ڈھانچے کو دوبارہ تعمیر کرنے کا ایک اہم حصہ ہے۔
6. حکومتی حکمرانی کے لیے ای آئی کا اپ گریڈ (ای آئی فار گورنمنٹ)
اول درجہ اے آئی کمپنیاں نے ایک خوفناک حد تک تیزی سے ایکشن لے کر کاروباری اور انفرادی افراد کو فارم بھرنے کی اجازت دی ہے لیکن جب حکومتی اداروں کے ساتھ ملاقات ہوتی ہے تو یہ کارکردگی بند ہو جاتی ہے۔ بہت سے ڈیجیٹل درخواستوں کو حکومتی پس منظر میں چھاپنے اور ہاتھ سے کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
حکومتی اداروں کو ای ٹی اوز کی فوری ضرورت ہے کہ وہ آنے والی ڈیٹا بارش کا مقابلہ کر سکیں۔ جبکہ ممالک جیسے استونیا نے پہلے ہی "ڈیجیٹل گورنمنٹ" کا مثالی ڈھانچہ دکھا دیا ہے، لیکن یہ منطق دنیا بھر میں دہرائی جانی چاہیے۔
حکومت کو سافٹ ویئر فروخت کرنا بے حد مشکل کام ہے لیکن اس کا بدلہ بھی بہت زیادہ ہے: جب آپ کو پہلا کسٹمر ملتا ہے تو یہ عام طور پر بہت زیادہ کسٹمر لچک اور وسیع پیمانے پر توسیع کی صلاحیت کا مظہر ہوتا ہے۔ یہ صرف کاروباری موقع ہی نہیں بلکہ سماجی نظام کی کارکردگی بہتر بنانے کا ایک عطیہ ہے۔
7. فزیکل کام کے لیے ریئل ٹائم میں ای آئی گائیڈنس (AI Guidance for Physical Work)
کیا آپ ہکر میٹرکس میں نیو کو ٹیوب کے ذریعے فن کو مشق کرتے ہوئے یاد کرتے ہیں؟ حقیقی دنیا میں " مہارت کی دریافت " آ رہی ہے، اس کا وہان نہ تو مغز کا رابطہ ہے بلکہ واقعی اے آئی کی رہنمائی ہے۔
اگر ہم اس بات کی بجائے کہ سارا دن ای آئی کس طرح وائٹ کالر کے کاموں کو تبدیل کرے گی اس پر بحث کریں تو اس کے برعکس یہ دیکھنا چاہیے کہ یہ کالر کے کام کیسے طاقتور کر رہی ہے۔ فیلڈ سروس، مینوفیکچرنگ، ہیلتھ کیئر اور دیگر شعبوں میں، ای آئی کے ہاتھوں کام کرنے کی بجائے یہ "دیکھ سکتی ہے" اور "سکتی ہے"۔
تصور کریں کہ ایک ملازم سمارٹ گلاس پہن کر مشینری کی مرمت کر رہا ہے، اور اے آئی کیمرے کے ذریعے ویل کو دیکھ کر سیدھا اس کے کان میں کہتی ہے: "وہ سرخ ویل بند کر دو، 3/8 انچ کا ورنچ استعمال کرو، اس حصے کا ٹکڑا خراب ہو چکا ہے، اور اسے تبدیل کرنا ہو گا۔"
ایک بڑی مانگ کی یہ تینوں عوامل ہیں: متعدد ماڈل میڈیا کے ماڈلز کی پختگی، ذہنی ہارڈ ویئر (موبائل فون، ہیڈ فون، چشمہ) کی عام موجودگی، اور ماہر کارکنان کی کمی۔ چاہے موجودہ کمپنیوں کے لیے تربیتی نظام ہو یا ایک نیا "سپر بلو کالر" کارکنان کا پلیٹ فارم بنانا ہو، یہاں بہت سی خیالی گنجائش موجود ہے۔
8. زبان کی حدود کو توڑنے والے خوبصورت سپیشل ماڈلز (Large Spatial Models)
بڑے زبان ماڈل (LLM) نے اے آئی کی تیزی سے افزائش کو ہوا دی ہے، لیکن ان کی حکمت "زبان" کے وضاحت کرنے کی گنجائش کے اندر محدود ہے۔ عام ای آئی (AGI) کو حاصل کرنے کے لیے، اے آئی کو فزیکل دنیا اور فضا کے تعلقات کو سمجھنا ہو گا۔
موجودہ AI جیومیٹری، 3D ساخت، فزیکس چکر اور دیگر خلائی کاموں کے ساتھ نمٹنے میں اب بھی کمزور ہے۔ یہ ان کی فزیکل دنیا کے ساتھ تعامل کی صلاحیت کو محدود کرتا ہے۔
ہم وہ ٹیم تلاش کر رہے ہیں جو بڑے پیمانے پر سpatial ماڈل تعمیر کر سکے۔ ایسے ماڈل جیومیٹری کو زبان کا ایک تابع نہیں بلکہ پہلی بنیادی اصل کے طور پر دیکھتے ہیں۔ جو شخص AI کو واقعی سمجھنے اور فزیکل ساخت کی تعمیر کرنے کی اجازت دے سکے، اسے اگلے OpenAI سطح کے بنیادی ماڈل کی تشکیل کا موقع مل سکتا ہے۔
9. حکومتی دھوکہ بازی کے شکار کے لئے ڈیجیٹل ہتھیار کا ڈھانچہ
حکومت دنیا کی سب سے بڑی خریدار ہے، جو ہر سال کئی ٹریلیون ڈالر خرچ کرتی ہے، اور چوری کی وجہ سے بھی بہت نقصان اٹھاتی ہے۔ صرف امریکا کی صحت کی دیکھ بھال ہی ہر سال غلط ادائیگیوں کی وجہ سے سوائے ارب ڈالر کا نقصان اٹھاتی ہے۔
امریکا کے غلط دعویٰ قانون کے تحت خصوصی شہری حکومت کے نمائندہ کے طور پر کمپنیوں کو جھوٹا دعویٰ کرنے پر مقدمہ کر سکتے ہیں اور واپسی کی گئی رقم میں حصہ لے سکتے ہیں۔ یہ چوری کو روکنے کا سب سے مؤثر ذریعہ ہے، لیکن موجودہ عمل بہت سادہ ہے: اطلاع دہندہ وکیل کو اطلاع دیتے ہیں، جو سالوں تک دستاویزات کو ہاتھ سے ترتیب دیتے ہیں۔
ہمیں اس کے لیے خصوصی طور پر ڈیزائن کردہ اسمارت سسٹم کی ضرورت ہے۔ یہ صرف ایک سادہ ڈیش بورڈ نہیں ہے بلکہ یہ ایک ایسا AI ڈیٹیکٹو ہے جو خود کار طور پر الجھن والے PDF کو تحلیل کر سکتا ہے، پیچیدہ شیل کمپنی کی ساخت کو ٹریس کر سکتا ہے اور الگ الگ سرگرمیوں کو قابل سماعت دستاویز میں تبدیل کر سکتا ہے۔
اگر آپ 10 گنا تیزی سے فراڈ کی گئی رقم واپس حاصل کر سکتے ہیں تو آپ نہ صرف ایک عظیم کاروباری سلطنت قائم کر سکتے ہیں بلکہ ٹیکس دہندگان کو اربوں ڈالر کے نقصان سے بچا سکتے ہیں۔
10. ایل ایل ایم کو تربیت دینا آسان بنائیں (Make LLMs Easy to Train)
چاہے اے آئی کی گرمی کتنی ہی زیادہ کیوں نہ ہو، لیکن بڑے ماڈل ٹرین کرنے کا تجربہ اب بھی بہت خراب ہے۔
توانائی کے ترقی پذیر ہر روز توڑے ہوئے ایس ڈی کے کے ساتھ جدوجہد کر رہے ہیں، گھنٹوں گیو پی یو کے مثالوں کو ڈی بگ کر رہے ہیں جو کہ شروع ہوتے ہی کرش ہو جاتے ہیں، یا پھر آپ کھلے ذرائع کے اوزار میں ایک فیٹل بگ دریافت کر رہے ہیں۔ ٹی بی کے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا ایک خواب ہے۔
کلاڈ کمپیوٹنگ کے دور میں Datadog اور Snowflake کا وجود ہوا، اسی طرح AI کے دور میں بہتر "شوفلز" کی بھی ضرورت ہے۔ ہمیں درکار ہے:
API تربیتی عمل کو مکمل طور پر غیر محسوس کر دیتا ہے۔
وہ ڈیٹابیس جو بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹ کو آسانی سے چلائے گا۔
ماشین لرننگ کی تحقیق کے لئے تیار کردہ ترقیاتی ماحول۔
پوسٹ ٹریننگ اور ماڈل تخصص کے ساتھ ساتھ اہمیت حاصل کرنے کے ساتھ، یہ بنیادی ڈھانچہ مستقبل کی سافٹ ویئر ترقی کی بنیاد بن جائے گا۔