گزشتہ چند ہفتوں کے ایک گھنے جانشینی دیکھا ہے سرمایہ کاری اور اہم کھلاڑیوں کے درمیان اسٹریٹجک معاہدے مصنوعی ذہانت کیستمبر کے شروع میں اوپنائی کے ساتھ دستخط کیے اوریکلایک معاہدے کا تخمینہ تقریباً 300 ارب ڈالراگلے پانچ سالوں میں کمپیوٹنگ کی صلاحیت کو خریدنے کے لئے، کمپنی کا اسٹاک آسمان کو چھو رہا ہے. کچھ دنوں بعد، NVIDIA اوپن اے آئی میں 10 گیگا واٹ اے آئی ڈیٹا سینٹرز کی تعمیر کے لیے 100 بلین ڈالر تک کی سرمایہ کاری کا اعلان کیا، جس کے بعد اوپن اے آئی اور کے درمیان تعاون کو بڑھایا گیا۔ کور ویو مزید 6,5 بلین کے لیے۔ متوازی طور پر، مائیکروسافٹ کے ساتھ 33 ارب ڈالر کے معاہدوں پر دستخط کیے ہیں۔ نیبیس اور CoreWeave، جبکہ میٹا مؤخر الذکر کے ساتھ 14 بلین مالیت کے کثیر سالہ معاہدے کا اعلان کیا۔ کی آب و ہوا کی تصدیق سرمایہ کاری کے لئے جلدی، OpenAI نے کے مینوفیکچرر کے ساتھ ایک معاہدے پر بھی دستخط کیے ہیں۔ AMD چپس دسیوں اربوں ڈالر کی مالیت جو اسے Nvidia پر اپنے موجودہ انحصار کو کم کرنے کی اجازت دے گی۔ آخر میں، گوگل: نے AI کو لانے کے لیے اوریکل کے ساتھ شراکت قائم کی ہے۔ جیمنی گروپ کے کلاؤڈ پلیٹ فارم پر اور بیک وقت برطانیہ میں تحقیق اور ڈیٹا سینٹرز میں £5 بلین کی سرمایہ کاری کرے گا۔
مجموعی طور پر، ایک سلسلہ سرمایہ کاری 500 بلین سے زیادہ ہے۔ ڈالرز، مصنوعی ذہانت کے بنیادی ڈھانچے کو کنٹرول کرنے اور طویل مدتی مسابقتی فائدہ کو یقینی بنانے کے لیے بگ ٹیک کی بے پناہ کوششوں کی علامت ہے۔
احتیاطی اشارے: کم مارجن تجزیہ کاروں کو چوکس رکھتا ہے۔
لیکن جیسے جیسے اندرونی لوگوں کی خوشی بڑھتی گئی، ایک تجزیہ شائع ہوا۔ معلومات سے جوش کو کم کر دیا ہے. رپورٹ کے مطابق، Oracle اور OpenAI کے درمیان میگا کنٹریکٹ کے منافع کا مارجن درحقیقت بہت پتلا ہوگا، کیونکہ متوقع آمدنی کا ایک بڑا حصہ توانائی، ہارڈ ویئر، اور دیکھ بھال کے اخراجات کے ذریعے جذب کیا جائے گا۔ خبروں نے ہوا دی ہے۔ شکوک و شبہات ان تجزیہ کاروں میں سے جو موجودہ سرعت میں توقعات کو غالب دیکھتے ہیں۔ حقیقی منافع کی قیمت پر.
اب تک اس نے مشاہدہ کیا ہے۔ معلومات کےAI خاص طور پر ان لوگوں کے لیے منافع بخش ثابت ہوا ہے جو فزیکل انفراسٹرکچر فراہم کرتے ہیں: Nvidia، AMD، اور Dell جیسے چپ اور سرور بنانے والے۔ "بہت سے دوسرے لوگوں کے لیے، یہ ایک اتھاہ گڑھا ہے۔ ہم پہلے ہی جانتے تھے کہ یہ OpenAI کے لیے درست ہے، لیکن ایک نئی مثال اوریکل، ایک سافٹ ویئر کمپنی ہے جس کا تیزی سے بڑھتا ہوا کلاؤڈ کاروبار کمپنی کے روایتی طور پر زیادہ منافع کے مارجن کو خطرہ بنا رہا ہے۔"
کے مطابق مارٹن پیرساخبار کے معزز ڈپٹی ایڈیٹر، درحقیقت، ابھی بھی کچھ نشانیاں ہیں کہ AI ان لوگوں کے لیے ایک منافع بخش کاروبار ہے جو ایپس بیچنے یا AI ماڈل تیار کرنے کے لیے سرور استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر پروگرامنگ اسسٹنٹس نے یہ دکھایا ہے۔ زیادہ مارجن نہیں ہے, جیسا کہ دیگر AI ایپس فی الحال گردش میں ہیں یا اب بھی ترقی پذیر ہیں۔ ساتھیوں کا تبصرہ واضح ہے: "آنے والے سالوں تک، ہم ٹیک انڈسٹری کے اس دور کو ایک ایسے دور کے طور پر دیکھ سکتے ہیں جس میں پوری صنعت ایک اجتماعی فریب میں مبتلا تھی۔"
سرکلر معاہدے اور AI بلبلے کا خطرہ
یہ احساس بھی بڑھتا جا رہا ہے کہ پورا شعبہ اپنی معاشی استحکام کو حد کی طرف دھکیل رہا ہے۔ وال سٹریٹ جرنل تعمیر کے لیے سرمائے کی ضرورت محسوس کرتا ہے۔ اے آئی کا بنیادی ڈھانچہ پہلے ہی دباؤ ڈال رہا ہے۔ فنڈنگ کے ذرائع سے روایتی، دوبارہ پیدا ہونے والے خوف ٹیک بلبلہ. اس وجہ سے، اوپن اے آئی میں ایک سو بلین ڈالر تک کی سرمایہ کاری کرنے کا Nvidia کا عزم پریشان کن ہے۔ اس قسم کے کراس ٹریڈز یا "سرکلر ایگریمنٹس"—Nvidia OpenAI کو چپس فروخت کرتی ہے، پھر OpenAI میں سرمایہ کاری کرتی ہے، جو ان فنڈز کو Nvidia سے مزید چپس خریدنے کے لیے استعمال کرتی ہے—فنانس میں مقبول نہیں ہیں کیونکہ یہ بدصورت نظیروں کو جنم دیتے ہیں۔ اس سے پہلے ڈاٹ کام کا بلبلہ (2000) اور کی مالی بحران (2008)، درحقیقت، اس قسم کے کئی آپریشنز تھے، جو بظاہر عام کاروباری تعلقات کی طرح لگتے تھے لیکن نظامی کمزوریوں کو چھپاتے تھے۔
"اگر اب سے ایک سال بعد ہم اس مقام پر تھے جہاں ایک AI بلبلہ تھا۔ پھٹا"، اختتام WSJ, "یہ معاہدہ پہلے انتباہی علامات میں سے ایک ہو سکتا تھا"۔ خوف اتنا نہیں ہے کہ ایک الگ تھلگ قیاس آرائی کے بلبلے کا، بلکہ ایک کا نظامی خطرہ. اگر مجموعی طور پر AI بحران میں جانا تھا اور ان ادوار میں سے کسی ایک میں ڈوب جاتا ہے۔ جمود جو اس پر چکرا کر اثر ڈالتا ہے، پورے ماحولیاتی نظام کو گھسیٹا جا سکتا ہے، جس کے اہم میکرو اکنامک نتائج ہوں گے۔
آٹومیشن جو اختراع نہیں کرتی: ماہرین اقتصادیات کی تشویش
اگرچہ جوش و خروش، مالیاتی خطرہ اور سرمایہ کاری کے دباؤ ماضی کے تجزیہ کاروں کے مانیٹروں کی دوڑ میں لگے ہوئے ہیں، AI کی دوڑ کے اثرات پہلے ہی نیچے کی طرف بڑھنا شروع ہو چکے ہیں۔ نوبل انعام یافتہ ماہر معاشیات کے مطابق ڈیرون ایسیموگلوAI میں جتنا زیادہ پیسہ آتا ہے، کمپنیوں کی اتنی ہی بڑھتی ہوئی تعداد سوچتی ہے کہ انہیں اس کی پیروی کرنے کی ضرورت ہے۔
ایگزیکٹوز، بورڈ آف ڈائریکٹرز اور شیئر ہولڈرز کے دباؤ میں، AI کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے بارے میں صحیح معنوں میں جانے بغیر فوری طور پر کام کرنے پر مجبور محسوس کرتے ہیں۔ نتیجہ عمل کا گہرا دوبارہ ڈیزائن نہیں ہے بلکہ اس کا اضافہ ہے۔ چیٹ بٹ جبکہ حقیقی مسائل حل طلب رہتے ہیں اور صارفین مطمئن نہیں ہوتے۔ ایک ایسا رجحان جو Acemoglu کو پریشان کرتا ہے خاص طور پر اب کہ AI کی اختراعی ڈرائیو سست ہو رہی ہے۔، جبکہ AI ایجنٹس اب بھی سیکھنے اور استدلال کی حدود کو ظاہر کرتے ہیں جن پر قابو پانے میں برسوں لگ سکتے ہیں۔
خطرہ ہو سکتا ہے، Acemoglu نے نتیجہ اخذ کیا، معمولی آٹومیشن کو طے کرنا حقیقی اختراع میں سرمایہ کاری کرنے کے بجائے"اسی طرح آٹومیشن، جیسے سیلف چیک آؤٹ کیوسک یا خودکار مینو، نے ان کمپنیوں کے لیے کوئی حقیقی پیداواری فائدہ یا حقیقی لاگت کی بچت فراہم کیے بغیر ملازمتوں کو کم کر دیا ہے جنہوں نے انہیں اپنایا ہے۔" یہ امکان بھی مجموعی طور پر معیشت کے لیے مددگار نہیں ہوگا۔ اب بھی سست، عالمی ترقی آج پہلے سے کہیں زیادہ معیاری تکنیکی پیشرفت پر منحصر ہے جو نئی منڈیوں اور ملازمتیں پیدا کرنے کے قابل ہے۔
جب ارتکاز جدت کو روکتا ہے۔
جو چیز خطرے میں ہے وہ ساختی ہے اور ہمیں یہ پوچھنے کی طرف لے جاتی ہے کہ کیا ہے۔ ترقی ماڈل جو AI ریس کے پیچھے شکل اختیار کر رہا ہے۔ اور چاہے چند عالمی کھلاڑیوں کے زیر تسلط ایک ماحولیاتی نظام AI کی ترقی اور عمومی طور پر ترقی کو فروغ دے سکتا ہے، یا اس کے برعکس، متضاد طور پر اس کی سب سے بڑی رکاوٹ بننے کا خطرہ ہے۔ تکنیکی دوروں کی تاریخ کا مشاہدہ کرتے ہوئے، پیشرفت کا ایک اہم عنصر ابھرتا ہے: کشادگی کے مراحل کا ردوبدل اور عقلیت اور استحکام کے دوسروں کے ساتھ جدت کی تحریک۔
عظیم کے ادوار تکنیکی تخلیقی صلاحیت وہ وسائل کے ارتکاز سے نہیں بلکہ متوازی تجربات کے پھیلاؤ سے پیدا ہوتے ہیں، بہت سے لوگوں کے لیے مختلف طریقوں کو آزمانے کے موقع سے، ناکامی کے حسابی خطرے سے۔ اس موافقت کے بغیر — کاروبار، صنعتی شعبوں اور اداروں کی جانب سے — جدت طرازی رک جاتی ہے۔ کارل بینیڈکٹ فری، ایک آکسفورڈ ماہر معاشیات جو ڈیجیٹل منتقلی اور معاشی ترقی سے متعلق ہے، اپنے حال ہی میں شائع شدہ کام: "پروگریس کیسے ختم ہوتا ہے" میں اس خطرے کی پیشین گوئی کرتا ہے کہ یہ ابھی ریاستہائے متحدہ میں ہوسکتا ہے۔ جبکہ پہلی دریافتیں - ٹرانسفارمرز سے ایک ہی تک جنریٹو اے آئی - یونیورسٹیوں اور چھوٹی لیبارٹریوں میں کھلے تجربات سے پیدا ہوئے، آج سب کچھ بگ ٹیک کے ہاتھ میں ہے۔
Le شروع وہ وہاں کام کرنے والے ٹیلنٹ کے لیے حاصل کیے جاتے ہیں، ان منصوبوں کے لیے نہیں جو وہ تیار کرتے ہیں۔ بڑے کھلاڑیوں کے زیر تسلط علاقوں میں تجربہ کرنے کے لیے چند منصوبے۔ پلیٹ فارمز کو کنٹرول کرنے والے بڑے پیمانے پر یہ فیصلہ کرتے ہیں کہ جدت کو کہاں لے جایا جاتا ہے۔ ادارہ جاتی تناظر، جس کے آغاز میں ڈیجیٹل انقلاب نے تحقیق کی کثرتیت کو عوامی ایجنسیوں کے ذریعے مالی اعانت فراہم کرکے اور اس کی حفاظت کی حمایت کی تھی۔ عدم اعتماد کی پالیسیاں، اب یکسر بدل گیا ہے۔ بنیادی تحقیق کے لیے فنڈنگ سکڑ گئی ہے، جب کہ حصول جو کبھی روک دیا جاتا تھا اب بغیر کسی رکاوٹ کے آگے بڑھ رہے ہیں۔
اس میں AI اور عام طور پر اختراع کے لیے بڑا خطرہ ہے: جب مارکیٹ کے ڈھانچے استحکام کے چکروں سے وکندریقرت دریافت کی نئی لہروں کی طرف منتقلی میں رکاوٹ بنتے ہیں، تو معیشت ان عوامل کو پیدا کرنے کی اپنی صلاحیت کھو دیتی ہے جن سے اس کی ترقی کو فروغ دینا چاہیے۔ ہم اپنے آپ کو ایک "استحصال" کے مرحلے میں پھنسے ہوئے پاتے ہیں - معلوم کی اصلاح - بغیر "تجارت" کے مرحلے میں واپس آنے کے امکان کے، جہاں سے حقیقی اختراعات جنم لیتی ہیں۔
یورپی تضاد: جدت طرازی کے بغیر AI کو منظم کرنا
اس منظر نامے میںیورپ ایک واحد پوزیشن میں ہے. جبکہ سلیکن ویلی مرتکز طاقت اور سرمائے کے ساتھ، پرانے براعظم نے ضابطے کی راہ کا انتخاب کیا ہے۔ پہلے جی ڈی پی آر، اب اے آئی ایکٹ: ایسا لگتا ہے کہ برسلز نے خود کو حدود اور رکاوٹوں کے تعین تک محدود کرتے ہوئے AI ریس میں مقابلہ کرنا چھوڑ دیا ہے۔ پھر بھی، یہ فیصلہ کن کردار ادا کر سکتا ہے، اگر صرف اس نے اپنا نمونہ بدل دیا۔
ریاستہائے متحدہ کے مقابلے اس کے زیادہ وکندریقرت اور جمہوری ڈھانچے، آزاد یونیورسٹی تحقیق کی روایت اور جدید چھوٹے اور درمیانے درجے کے کاروباری اداروں کے تانے بانے بن سکتے ہیں۔ مسابقتی vantaggio بالکل اس مرحلے پر جہاں جدت کو اجارہ دارانہ ارتکاز کی بجائے وسیع پیمانے پر تجربات کی طرف لوٹنے کی ضرورت ہے۔
ایسا کرنے کے لیے یورپ کو اپنی محض قدامت پسندانہ کرنسی کو ترک کر دینا چاہیے۔ دفاعی - ایک جو دوسروں کی ایجاد کو ریگولیٹ کرنے تک خود کو محدود کرتا ہے - اور مرکزی کردار بننے کے عزائم کو دوبارہ دریافت کرتا ہے۔ امریکی ماڈل پر چند "قومی چیمپئنز" میں وسائل کو اکٹھا کرنے سے نہیں، بلکہ اس بات کی قدر کرتے ہوئے کہ جو چیز اسے مختلف بناتی ہے: ادارہ جاتی پولی سینٹرزم, یونیورسٹی کی خود مختاری, ایک کاروباری ثقافت کم جارحانہ اور زیادہ لچکدارتاریخ نے ہمیں سکھایا ہے کہ ترقی ان لوگوں کی نہیں ہے جو سب سے زیادہ طاقت اور سرمایہ جمع کرتے ہیں، بلکہ وہ لوگ جو جانتے ہیں کہ ایک متحرک ماحولیاتی نظام کو کیسے برقرار رکھنا ہے جہاں جدت طرازی اپنے آپ کو مسلسل دوبارہ پیدا کر سکتی ہے۔ اور ترقی، جیسا کہ کارل بینیڈکٹ فری ہمیں یاد دلاتا ہے، کبھی بھی ناگزیر نہیں ہے: یہ ختم ہو سکتا ہے۔
