एएमआई - उन्नत मशीन इंटेलिजेंस - स्केलिंग का अंत: यान लेकन अब एलएलएम में विश्वास क्यों नहीं करते

600 अरब डॉलर का गलत तरीका? "AI के गॉडफ़ादर" ने LLaMA, ChatGPT और कंपनी पर दांव लगाया है।

नवंबर 2025 में यह घोषणा तकनीकी उद्योग में वज्रपात की तरह आई। डीप लर्निंग के तीन संस्थापकों में से एक और मेटा के मुख्य वैज्ञानिक, यान लेकन ने कंपनी के साथ बारह साल बिताने के बाद अपना खुद का स्टार्टअप शुरू करने की घोषणा की। यह निर्णय किसी एक वैज्ञानिक द्वारा व्यक्तिगत करियर विकल्प से कहीं बढ़कर है। यह वैश्विक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग में एक महत्वपूर्ण मोड़ है और अल्पकालिक बाज़ार हितों और दीर्घकालिक वैज्ञानिक दृष्टिकोण के बीच बढ़ते अंतर को उजागर करता है।

लेकुन, जिन्हें 2018 में जेफ्री हिंटन और योशुआ बेंगियो के साथ ट्यूरिंग पुरस्कार मिला था, को कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स का आर्किटेक्ट माना जाता है, जो आज आधुनिक इमेज प्रोसेसिंग सिस्टम्स की नींव हैं। उनका जाना ऐसे समय में हुआ है जब पूरा उद्योग बड़े लैंग्वेज मॉडल्स में सैकड़ों अरबों डॉलर का निवेश कर रहा है, एक ऐसी तकनीक जिसे लेकुन वर्षों से एक बुनियादी गतिरोध के रूप में वर्णित करते रहे हैं। अपनी नई कंपनी के साथ, अब 65 वर्षीय वैज्ञानिक, एडवांस्ड मशीन इंटेलिजेंस नामक एक मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण को आगे बढ़ाने का इरादा रखते हैं, जो विश्व मॉडल्स पर आधारित है और टेक्स्ट से नहीं, बल्कि भौतिक धारणा से शुरू होता है।

इस विकास के आर्थिक निहितार्थ बहुत व्यापक हैं। मेटा ने स्वयं पिछले तीन वर्षों में एआई अवसंरचना में 600 अरब डॉलर से अधिक का निवेश किया है। ओपनएआई का मूल्यांकन आधा ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच गया है, जबकि वार्षिक राजस्व केवल दस अरब डॉलर है। पूरा उद्योग एक ऐसी दिशा में आगे बढ़ गया है जिसे इसके सबसे महत्वपूर्ण अग्रदूतों में से एक ने अब सार्वजनिक रूप से एक गतिरोध बताया है। इस बदलाव के आर्थिक परिणामों को समझने के लिए, वर्तमान एआई क्रांति की तकनीकी, संगठनात्मक और वित्तीय संरचनाओं का गहराई से अध्ययन करना आवश्यक है।

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बुलबुले की वास्तुकला

2017 में Google के शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तुत ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर ने AI परिदृश्य को अभूतपूर्व गति से बदल दिया है। इस दृष्टिकोण ने पहली बार भारी मात्रा में टेक्स्ट को कुशलतापूर्वक संसाधित करना और पहले अप्राप्य क्षमताओं वाले भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना संभव बनाया। OpenAI ने इसी आधार पर अपनी GPT श्रृंखला का निर्माण किया, जिसने नवंबर 2022 में ChatGPT के साथ पहली बार बड़े पैमाने पर दर्शकों के सामने प्रदर्शित किया कि ये तकनीकें क्या हासिल कर सकती हैं। प्रतिक्रिया ज़बरदस्त थी। कुछ ही महीनों में, इस क्षेत्र में अरबों डॉलर का निवेश हुआ।

हालाँकि, 2024 के अंत से, इस बात के संकेत बढ़ रहे हैं कि यह घातीय विकास अपनी सीमा तक पहुँच रहा है। ओपनएआई पिछले 18 महीनों से GPT-4 के उत्तराधिकारी, जिसे आंतरिक रूप से ओरियन या GPT-5 कहा जाता है, का विकास कर रहा है। कंपनी ने कथित तौर पर कम से कम दो बड़े प्रशिक्षण रन आयोजित किए हैं, जिनमें से प्रत्येक की लागत लगभग 500 मिलियन डॉलर है। परिणाम संतोषजनक रहे हैं। जहाँ GPT-4 ने GPT-3 की तुलना में प्रदर्शन में भारी उछाल दिखाया, वहीं GPT-4 की तुलना में ओरियन के सुधार मामूली हैं। कुछ क्षेत्रों में, विशेष रूप से प्रोग्रामिंग में, मॉडल लगभग कोई प्रगति नहीं दिखाता है।

यह विकास मूलतः स्केलिंग नियमों, उन अनुभवजन्य सिद्धांतों का खंडन करता है जो हाल तक पूरे उद्योग का मार्गदर्शन करते थे। मूल विचार सरल था: यदि आप किसी मॉडल को बड़ा बनाते हैं, प्रशिक्षण के लिए अधिक डेटा का उपयोग करते हैं, और अधिक कंप्यूटिंग शक्ति का निवेश करते हैं, तो प्रदर्शन में वृद्धि एक पूर्वानुमानित शक्ति फलन का अनुसरण करती है। यह सिद्धांत सार्वभौमिक रूप से सत्य प्रतीत होता था और हाल के वर्षों में किए गए खगोलीय निवेशों को उचित ठहराता था। अब यह पता चला है कि ये वक्र समतल हो रहे हैं। निवेश का अगला दोगुना अब प्रदर्शन में अपेक्षित दोगुना वृद्धि नहीं देता है।

इसके कई कारण हैं और तकनीकी रूप से जटिल हैं। एक प्रमुख समस्या डेटा वॉल है। GPT-4 को लगभग 13 ट्रिलियन टोकन के साथ प्रशिक्षित किया गया था, जो अनिवार्य रूप से संपूर्ण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध इंटरनेट है। GPT-5 के लिए, पर्याप्त नया, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा उपलब्ध नहीं है। OpenAI ने कोड लिखकर और गणितीय समस्याओं को हल करके नया डेटा उत्पन्न करने के लिए सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स, गणितज्ञों और सैद्धांतिक भौतिकविदों को नियुक्त करके प्रतिक्रिया दी है। हालाँकि, अगर 1,000 लोग प्रतिदिन 5,000 शब्द भी लिखें, तो भी केवल एक अरब टोकन उत्पन्न करने में महीनों लग जाएँगे। मानव-जनित डेटा का उपयोग करके स्केलिंग करना बस काम नहीं करता।

एक विकल्प के रूप में, कंपनियाँ सिंथेटिक डेटा पर तेज़ी से निर्भर हो रही हैं—यानी, अन्य AI मॉडलों द्वारा उत्पन्न डेटा पर। लेकिन यहाँ एक नया ख़तरा छिपा है: मॉडल का पतन। जब मॉडलों को अन्य मॉडलों द्वारा उत्पन्न डेटा पर बार-बार प्रशिक्षित किया जाता है, तो छोटी-छोटी त्रुटियाँ पीढ़ी दर पीढ़ी बढ़ती जाती हैं। परिणामस्वरूप, ऐसे मॉडल बनते हैं जो वास्तविकता से लगातार अलग होते जाते हैं, और जिनमें डेटा में अल्पसंख्यक समूह अनुपातहीन रूप से गायब हो जाते हैं। 2024 में नेचर में प्रकाशित एक अध्ययन से पता चला है कि यह प्रक्रिया आश्चर्यजनक रूप से तेज़ी से होती है। इसलिए सिंथेटिक डेटा कोई रामबाण इलाज नहीं है, बल्कि इसमें गंभीर जोखिम हैं।

ऊर्जा संक्रमण और विकास की सीमाएँ

डेटा बाधा के अलावा, एक दूसरी, और भी बुनियादी बाधा है: ऊर्जा बाधा। GPT-3 को प्रशिक्षित करने में लगभग 1,300 मेगावाट-घंटे बिजली की खपत हुई, जो 130 अमेरिकी घरों की वार्षिक खपत के बराबर है। GPT-4 के लिए अनुमानित रूप से उस राशि का 50 गुना, यानी 65,000 मेगावाट-घंटे की आवश्यकता थी। बड़े AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति लगभग हर 100 दिनों में दोगुनी हो जाती है। यह घातीय वक्र शीघ्र ही भौतिक सीमाओं की ओर ले जाता है।

इन मॉडलों को प्रशिक्षित और संचालित करने वाले डेटा केंद्र पहले से ही छोटे शहरों जितनी बिजली की खपत करते हैं। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी का अनुमान है कि 2026 तक डेटा केंद्रों की बिजली खपत 80 प्रतिशत बढ़कर 2022 में 20 टेरावाट-घंटे से 2026 में 36 टेरावाट-घंटे हो जाएगी। इस वृद्धि का मुख्य कारण कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) है। तुलना के लिए, एक चैटजीपीटी क्वेरी, गूगल सर्च की तुलना में लगभग दस गुना अधिक ऊर्जा की खपत करती है। प्रतिदिन अरबों क्वेरीज़ के साथ, यह संख्या बहुत अधिक हो जाती है।

यह विकास प्रौद्योगिकी कंपनियों को कठोर कदम उठाने के लिए मजबूर कर रहा है। माइक्रोसॉफ्ट ने पहले ही परमाणु ऊर्जा प्रदाताओं के साथ अनुबंध पर हस्ताक्षर कर दिए हैं। मेटा, अमेज़न और गूगल आने वाले वर्षों में आवश्यक बुनियादी ढाँचे के निर्माण के लिए कुल मिलाकर $1.3 ट्रिलियन से अधिक का निवेश कर रहे हैं। लेकिन ये निवेश भौतिक और राजनीतिक सीमाओं से टकरा रहे हैं। अमेरिका के पास नियोजित एआई डेटा केंद्रों को ऊर्जा प्रदान करने के लिए पर्याप्त ऊर्जा बुनियादी ढाँचा नहीं है। विश्लेषकों का अनुमान है कि ऊर्जा बुनियादी ढाँचे की बाधाओं के कारण 2030 तक $750 बिलियन की परियोजनाएँ विलंबित हो सकती हैं।

इसके साथ ही भू-राजनीतिक आयाम भी जुड़ा है। एआई उद्योग की ऊर्जा माँगें संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा को तेज़ करती हैं और जीवाश्म ईंधन पर निर्भरता बढ़ाती हैं। जहाँ नीति निर्माता जलवायु तटस्थता की माँग कर रहे हैं, वहीं एआई उद्योग ऊर्जा खपत को बढ़ा रहा है। यह तनाव आने वाले वर्षों में और बढ़ेगा और नियामक हस्तक्षेपों को जन्म दे सकता है जो उद्योग के विकास को सीमित कर सकते हैं।

वास्तुशिल्प दीवार और लेकुन का विकल्प

तीसरी बाधा शायद सबसे बुनियादी है: वास्तुशिल्पीय दीवार। यान लेकन वर्षों से तर्क देते रहे हैं कि ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर में अंतर्निहित सीमाएँ हैं जिन्हें केवल स्केलिंग से दूर नहीं किया जा सकता। उनकी आलोचना बड़े भाषा मॉडल के काम करने के मूलभूत तरीके पर केंद्रित है। इन प्रणालियों को अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। वे विशाल पाठ निकायों में सांख्यिकीय पैटर्न सीखते हैं, लेकिन वे कार्य-कारण, भौतिक नियमों या दीर्घकालिक योजना की सही समझ विकसित नहीं कर पाते।

लेकुन इस समस्या को एक तुलना के साथ समझाना पसंद करते हैं: एक चार साल का बच्चा दृश्य बोध के ज़रिए दुनिया के बारे में ज़्यादा जानकारी ग्रहण कर लेता है, जितना कि सबसे बेहतरीन भाषा मॉडल भी पाठ के ज़रिए ग्रहण कर पाते हैं। एक बच्चा सहज रूप से समझता है कि वस्तुएँ यूँ ही गायब नहीं हो जातीं, भारी चीज़ें गिरती नहीं हैं, और क्रियाओं के परिणाम होते हैं। उन्होंने एक विश्व मॉडल, भौतिक वास्तविकता का एक आंतरिक प्रतिनिधित्व, विकसित कर लिया है, जिसका उपयोग वे भविष्यवाणियाँ करने और कार्यों की योजना बनाने के लिए करते हैं। एलएलएम में इस मूलभूत क्षमता का अभाव होता है। वे प्रभावशाली रूप से सुसंगत पाठ तो तैयार कर सकते हैं, लेकिन वे दुनिया को नहीं समझते।

व्यावहारिक अनुप्रयोगों में यह सीमा बार-बार स्पष्ट हो जाती है। यदि आप GPT-4 से एक घूमते हुए घन की कल्पना करने को कहते हैं, तो यह उस कार्य में विफल हो जाता है जिसे कोई भी बच्चा आसानी से कर सकता है। बहु-चरणीय योजना की आवश्यकता वाले जटिल कार्यों में, मॉडल अक्सर विफल हो जाते हैं। वे त्रुटियों से विश्वसनीय रूप से सीख नहीं सकते क्योंकि प्रत्येक सांकेतिक पूर्वानुमान त्रुटि संभावित रूप से स्वयं को प्रवर्धित और प्रवर्धित करती है। स्व-प्रतिगामी मॉडलों की एक मूलभूत कमज़ोरी होती है: अनुक्रम में आरंभ में एक त्रुटि पूरे परिणाम को बर्बाद कर सकती है।

लेकुन का विकल्प संयुक्त एम्बेडिंग प्रेडिक्टिव आर्किटेक्चर पर आधारित विश्व मॉडल हैं। मूल विचार यह है कि एआई सिस्टम को टेक्स्ट प्रेडिक्शन के ज़रिए नहीं, बल्कि भविष्य की स्थितियों के अमूर्त निरूपणों की भविष्यवाणी करके सीखना चाहिए। पिक्सेल दर पिक्सेल या टोकन दर टोकन उत्पन्न करने के बजाय, सिस्टम दुनिया का एक संकुचित, संरचित निरूपण सीखता है और इसका उपयोग कार्य करने से पहले विभिन्न परिदृश्यों का मानसिक रूप से अनुकरण करने के लिए कर सकता है।

लेकुन के नेतृत्व में, मेटा ने इस दृष्टिकोण के कई कार्यान्वयन पहले ही विकसित कर लिए हैं। छवियों के लिए I-JEPA और वीडियो के लिए V-JEPA आशाजनक परिणाम दिखाते हैं। ये मॉडल गहन डेटा अधिग्रहण पर निर्भर हुए बिना उच्च-स्तरीय ऑब्जेक्ट घटकों और उनके स्थानिक संबंधों को सीखते हैं। पारंपरिक मॉडलों की तुलना में इन्हें प्रशिक्षित करना भी काफ़ी अधिक ऊर्जा-कुशल है। हमारा लक्ष्य इन दृष्टिकोणों को पदानुक्रमित प्रणालियों में संयोजित करना है जो अमूर्तता और समय-सीमा के विभिन्न स्तरों पर कार्य कर सकें।

महत्वपूर्ण अंतर सीखने की प्रक्रिया की प्रकृति में निहित है। जहाँ एलएलएम अनिवार्य रूप से स्टेरॉयड पर पैटर्न मिलान करते हैं, वहीं विश्व मॉडल वास्तविकता की संरचना और कार्य-कारण को समझने का लक्ष्य रखते हैं। एक मज़बूत विश्व मॉडल वाला सिस्टम अपने कार्यों को वास्तव में किए बिना ही उनके परिणामों का अनुमान लगा सकता है। यह कुछ उदाहरणों से सीख सकता है क्योंकि यह अंतर्निहित सिद्धांतों को समझता है, न कि केवल सतही सहसंबंधों को।

संगठनात्मक शिथिलता और मेटा का अस्तित्वगत संकट

लेकुन का जाना, हालांकि, केवल एक वैज्ञानिक निर्णय नहीं है, बल्कि मेटा में संगठनात्मक शिथिलता का भी परिणाम है। जून 2025 में, सीईओ मार्क ज़करबर्ग ने एआई विभागों के बड़े पैमाने पर पुनर्गठन की घोषणा की। उन्होंने मेटा सुपरइंटेलिजेंस लैब्स की स्थापना की, जो एक नई इकाई थी जिसका घोषित लक्ष्य आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस विकसित करना था। इसका नेतृत्व डेटा तैयार करने वाली कंपनी स्केल एआई के 28 वर्षीय पूर्व सीईओ एलेक्ज़ेंडर वांग ने किया। मेटा ने स्केल एआई में 14.3 बिलियन डॉलर का निवेश किया और प्रतिस्पर्धियों से 50 से अधिक इंजीनियरों और शोधकर्ताओं की भर्ती की।

इस फैसले ने मौजूदा ढांचे को उलट-पुलट कर दिया। लेकुन की फंडामेंटल एआई रिसर्च टीम, जिसने पायटॉर्च और पहले लामा मॉडल विकसित करने में वर्षों बिताए थे, हाशिए पर चली गई। एफएआईआर पाँच से दस साल की समयावधि वाले मौलिक शोध पर केंद्रित था, जबकि नई सुपरइंटेलिजेंस प्रयोगशालाएँ अल्पकालिक उत्पाद विकास पर केंद्रित थीं। सूत्रों के अनुसार, मेटा के एआई विभागों में अराजकता बढ़ रही है। नए नियुक्त शीर्ष प्रतिभाओं ने एक बड़े निगम की नौकरशाही से निराशा व्यक्त की, जबकि स्थापित टीमों ने अपने प्रभाव को कम होते देखा।

केवल छह महीनों में कई पुनर्गठनों के कारण स्थिति और बिगड़ गई। अगस्त 2025 में, सुपरइंटेलिजेंस लैब्स को फिर से पुनर्गठित किया गया, इस बार चार उप-इकाइयों में: नए मॉडलों के लिए एक रहस्यमय टीबीडी लैब, एक उत्पाद टीम, एक बुनियादी ढाँचा टीम, और एफएआईआर। अक्टूबर में छंटनी का एक और दौर शुरू हुआ, जिसमें लगभग 600 कर्मचारियों को विच्छेद वेतन पर रखा गया। इसका कारण बताया गया: संगठनात्मक जटिलता को कम करना और एआई विकास में तेजी लाना।

ये निरंतर पुनर्गठन ओपनएआई, गूगल और एंथ्रोपिक जैसे प्रतिस्पर्धियों की सापेक्ष स्थिरता के बिल्कुल विपरीत हैं। ये मेटा में सही रणनीतिक दिशा को लेकर एक बुनियादी अनिश्चितता की ओर इशारा करते हैं। ज़करबर्ग ने माना है कि एआई प्रभुत्व की दौड़ में मेटा पिछड़ रहा है। अप्रैल 2025 में लॉन्च किया गया लामा 4 निराशाजनक रहा। हालाँकि मेवरिक मॉडल ने अच्छी दक्षता दिखाई, लेकिन लंबे समय के संदर्भों में यह नाटकीय रूप से विफल रहा। आरोप सामने आए कि मेटा ने सामान्य परीक्षण प्रश्नों पर मॉडलों को विशेष रूप से प्रशिक्षित करके बेंचमार्क के लिए अनुकूलन किया, जिससे प्रदर्शन कृत्रिम रूप से बढ़ गया।

लेकुन के लिए, स्थिति असहनीय हो गई। दीर्घकालिक मौलिक अनुसंधान की उनकी दृष्टि, अल्पकालिक उत्पाद सफलताओं के दबाव से टकरा रही थी। यह तथ्य कि वे काफ़ी कम उम्र के वांग के अधीन थे, संभवतः उनके इस निर्णय में सहायक रहा। अपने विदाई ज्ञापन में, लेकुन इस बात पर ज़ोर देते हैं कि मेटा उनकी नई कंपनी में भागीदार बना रहेगा, लेकिन संदेश स्पष्ट है: जिस स्वतंत्र अनुसंधान को वे आवश्यक मानते हैं, वह अब कॉर्पोरेट ढाँचे के भीतर संभव नहीं है।

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छाले बनने की आर्थिक संरचना

मेटा में हुए विकास एआई उद्योग में व्यापक आर्थिक गतिशीलता के लक्षण हैं। 2022 के अंत में चैटजीपीटी की सफलता के बाद से, निवेश में अभूतपूर्व उछाल आया है। अकेले 2025 की पहली तिमाही में, एआई स्टार्टअप्स में 73.1 बिलियन डॉलर का निवेश हुआ, जो कुल उद्यम पूंजी निवेश का 58 प्रतिशत है। ओपनएआई का मूल्यांकन 500 बिलियन डॉलर तक पहुँच गया, जिससे यह बिना किसी लाभ के इस सीमा को पार करने वाली पहली निजी कंपनी बन गई।

ये मूल्यांकन वास्तविक राजस्व से बेहद असंगत हैं। ओपनएआई ने 2025 में 500 अरब डॉलर के मूल्यांकन के साथ 10 अरब डॉलर का वार्षिक राजस्व अर्जित किया, जिसके परिणामस्वरूप मूल्य-से-बिक्री अनुपात 50 रहा। तुलना के लिए, डॉट-कॉम बुलबुले के चरम पर भी, कुछ ही कंपनियों ने इतने गुणक हासिल किए थे। एंथ्रोपिक का मूल्यांकन 170 अरब डॉलर है, जिसका राजस्व 2.2 अरब डॉलर है, और पी/ई अनुपात लगभग 77 है। ये आँकड़े बड़े पैमाने पर अतिमूल्यांकन का संकेत देते हैं।

विशेष रूप से समस्याग्रस्त वह चक्रीय वित्तपोषण संरचना है जो विकसित हुई है। एनवीडिया ओपनएआई में 100 अरब डॉलर का निवेश कर रहा है, जिसके बदले में उसे अरबों डॉलर मूल्य के एनवीडिया चिप्स खरीदने की ज़िम्मेदारी है। ओपनएआई ने एएमडी के साथ भी अरबों डॉलर के ऐसे ही सौदे किए हैं। माइक्रोसॉफ्ट ने ओपनएआई में 13 अरब डॉलर से ज़्यादा का निवेश किया है और अपना बुनियादी ढांचा एज़्योर पर होस्ट करता है। अमेज़न ने एंथ्रोपिक में 8 अरब डॉलर का निवेश किया है, जो बदले में एडब्ल्यूएस को अपने प्राथमिक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के रूप में इस्तेमाल करता है और अमेज़न के अपने एआई चिप्स का इस्तेमाल करता है।

ये व्यवस्थाएँ 1990 के दशक के उत्तरार्ध के चक्रीय वित्तपोषण की भयावह याद दिलाती हैं, जब तकनीकी कंपनियाँ एक-दूसरे को उपकरण बेचती थीं और बिना कोई वास्तविक आर्थिक मूल्य उत्पन्न किए लेनदेन को राजस्व के रूप में दर्ज करती थीं। विश्लेषक एक ट्रिलियन डॉलर के उछाल को बढ़ावा देने वाले व्यावसायिक संबंधों के एक लगातार जटिल और अस्पष्ट जाल की बात करते हैं। डॉट-कॉम बुलबुले और 2008 के वित्तीय संकट के बीच समानताएँ स्पष्ट हैं: अस्पष्ट और अपरंपरागत वित्तपोषण तंत्र जिन्हें निवेशकों के लिए समझना और उनका आकलन करना मुश्किल है।

इसके अलावा, पूँजी का संकेंद्रण भी है। अमेरिका की सात सबसे बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों, मैग्निफिसेंट सेवन, ने 2023 में अपनी ऊर्जा खपत में 19 प्रतिशत की वृद्धि की, जबकि S&P 500 कंपनियों की औसत खपत स्थिर रही। 2025 में अमेरिका में शेयर बाजार में लगभग 80 प्रतिशत वृद्धि कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़ी कंपनियों के कारण हुई। अकेले Nvidia खुदरा निवेशकों द्वारा सबसे अधिक खरीदा जाने वाला शेयर बन गया, जिन्होंने 2024 में इस चिप निर्माता में लगभग 30 बिलियन डॉलर का निवेश किया।

इस अत्यधिक संकेन्द्रण से प्रणालीगत जोखिम जुड़े हैं। अगर रिटर्न की उम्मीदें अवास्तविक साबित होती हैं, तो बाजार में गिरावट के दूरगामी परिणाम हो सकते हैं। जेपी मॉर्गन का अनुमान है कि अकेले एआई-संबंधित निवेश-ग्रेड बॉन्ड जारी करने की संख्या 2030 तक 1.5 ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच सकती है। इस ऋण का एक बड़ा हिस्सा इस धारणा पर आधारित है कि एआई प्रणालियाँ उत्पादकता में भारी वृद्धि लाएँगी। अगर यह उम्मीद पूरी नहीं होती है, तो ऋण संकट मंडरा सकता है।

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प्रतिभा युद्ध और सामाजिक उथल-पुथल

आर्थिक तनाव श्रम बाजार में भी दिखाई दे रहे हैं। योग्य उम्मीदवारों के मुकाबले खाली एआई पदों का अनुपात 3.2 से 1 है। 1.6 मिलियन रिक्त पद हैं, लेकिन केवल 518,000 योग्य आवेदक हैं। यह अत्यधिक कमी वेतन को आसमान छू रही है। एआई विशेषज्ञ पायथन, टेन्सरफ्लो, या विशिष्ट एआई फ्रेमवर्क में कौशल हासिल करके अपनी वार्षिक आय में हजारों डॉलर जोड़ सकते हैं।

प्रतिस्पर्धा बहुत कड़ी है। बड़ी तकनीकी कंपनियाँ, अच्छी तरह से वित्तपोषित स्टार्टअप, और यहाँ तक कि सरकारें भी विशेषज्ञों के एक ही छोटे समूह के लिए होड़ लगा रही हैं। ओपनएआई ने हाल के महीनों में कई अधिकारियों का पलायन देखा है, जिनमें सह-संस्थापक इल्या सुत्स्केवर और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी मीरा मुराती भी शामिल हैं। इनमें से कई प्रतिभाशाली व्यक्ति अपने स्टार्टअप शुरू कर रहे हैं या प्रतिस्पर्धियों के पास जा रहे हैं। मेटा, ओपनएआई, एंथ्रोपिक और गूगल से आक्रामक रूप से भर्ती कर रहा है। एंथ्रोपिक, मेटा और ओपनएआई से भर्ती कर रहा है।

इस गतिशीलता के कई परिणाम हैं। पहला, यह अनुसंधान परिदृश्य को खंडित कर देता है। समान लक्ष्यों की ओर काम करने के बजाय, विभिन्न संगठनों की छोटी-छोटी टीमें एक ही सफलता के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं। दूसरा, यह लागत बढ़ा देता है। एआई विशेषज्ञों के लिए भारी वेतन केवल अच्छी पूंजी वाली कंपनियों के लिए ही टिकाऊ है, जिससे छोटी कंपनियाँ बाज़ार से बाहर हो जाती हैं। तीसरा, यह परियोजनाओं में देरी करता है। कंपनियों की रिपोर्ट है कि रिक्त पद महीनों तक खाली रहते हैं, जिससे विकास की समय-सीमा बाधित होती है।

सामाजिक निहितार्थ तकनीकी क्षेत्र से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। अगर एआई सचमुच अगली औद्योगिक क्रांति का प्रतिनिधित्व करता है, तो श्रम बाजार में एक बड़ा बदलाव आसन्न है। पहली औद्योगिक क्रांति के विपरीत, जिसने मुख्य रूप से शारीरिक श्रम को प्रभावित किया था, एआई संज्ञानात्मक कार्यों को लक्षित करता है। इससे न केवल साधारण डेटा एंट्री और ग्राहक सेवा को खतरा है, बल्कि प्रोग्रामर, डिज़ाइनर, वकील और पत्रकार जैसे उच्च कुशल व्यवसायों को भी खतरा है।

निवेश प्रबंधन उद्योग पर किए गए एक अध्ययन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और बड़े डेटा के कारण श्रम-आधारित आय में पाँच प्रतिशत की गिरावट का अनुमान लगाया गया है। यह औद्योगिक क्रांति के दौरान हुए बदलावों के बराबर है, जिसके कारण पाँच से पंद्रह प्रतिशत की गिरावट आई थी। महत्वपूर्ण अंतर यह है कि वर्तमान परिवर्तन दशकों में नहीं, बल्कि वर्षों में हो रहा है। समाजों के पास अनुकूलन के लिए बहुत कम समय है।

टेस्ट-टाइम कंप्यूट और प्रतिमान बदलाव

जबकि पूर्व-प्रशिक्षण के लिए स्केलिंग नियम अपनी सीमा तक पहुँच रहे हैं, एक नया प्रतिमान सामने आया है: परीक्षण-समय कंप्यूट स्केलिंग। OpenAI के o1 मॉडल ने प्रदर्शित किया है कि अनुमान के दौरान अधिक कंप्यूटिंग शक्ति का निवेश करके महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ संभव है। केवल मॉडल का आकार बढ़ाने के बजाय, ये प्रणालियाँ मॉडल को किसी प्रश्न पर अधिक समय तक विचार करने, उसे हल करने के लिए कई तरीकों का उपयोग करने और उसके उत्तरों का स्व-सत्यापन करने की अनुमति देती हैं।

हालाँकि, शोध से पता चलता है कि इस प्रतिमान की भी सीमाएँ हैं। अनुक्रमिक स्केलिंग, जिसमें एक मॉडल एक ही समस्या पर कई बार दोहराता है, निरंतर सुधार नहीं लाती। डीपसीक्स R1 और QwQ जैसे मॉडलों पर किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि लंबी विचार प्रक्रियाएँ स्वतः ही बेहतर परिणाम नहीं देतीं। अक्सर, मॉडल सही उत्तरों को गलत उत्तरों में बदल देता है, न कि इसके विपरीत। प्रभावी अनुक्रमिक स्केलिंग के लिए आवश्यक आत्म-संशोधन क्षमता अपर्याप्त रूप से विकसित होती है।

समानांतर स्केलिंग, जहाँ एक साथ कई समाधान तैयार किए जाते हैं और सबसे अच्छा समाधान चुना जाता है, बेहतर परिणाम दिखाती है। हालाँकि, यहाँ भी, निवेशित कंप्यूटिंग शक्ति के दोगुने होने पर सीमांत लाभ कम होता जाता है। लागत-कुशलता तेज़ी से गिरती है। व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए, जिन्हें प्रतिदिन लाखों प्रश्नों का उत्तर देना होता है, लागत बहुत अधिक होती है।

असली सफलता विभिन्न दृष्टिकोणों के संयोजन में निहित हो सकती है। ट्रांसफॉर्मर्स को स्टेट स्पेस मॉडल्स के साथ जोड़ने वाले हाइब्रिड आर्किटेक्चर दोनों की खूबियों को एक साथ लाने का वादा करते हैं। माम्बा जैसे स्टेट स्पेस मॉडल अनुमान में रैखिक स्केलिंग व्यवहार प्रदान करते हैं, जबकि ट्रांसफॉर्मर्स लंबी दूरी की निर्भरताओं को पकड़ने में उत्कृष्ट हैं। ऐसे हाइब्रिड सिस्टम लागत-गुणवत्ता समीकरण को पुनर्संतुलित कर सकते हैं।

वैकल्पिक आर्किटेक्चर और ट्रांसफॉर्मर्स के बाद का भविष्य

विश्व मॉडलों के साथ-साथ, कई वैकल्पिक आर्किटेक्चर उभर रहे हैं जो ट्रांसफॉर्मर्स के प्रभुत्व को चुनौती दे सकते हैं। स्टेट-स्पेस मॉडलों ने हाल के वर्षों में उल्लेखनीय प्रगति की है। S4, Mamba और Hyena दर्शाते हैं कि रैखिक जटिलता के साथ कुशल दीर्घ-संदर्भ तर्क संभव है। जहाँ ट्रांसफॉर्मर्स अनुक्रम लंबाई के साथ द्विघात रूप से स्केल करते हैं, वहीं SSM प्रशिक्षण और अनुमान दोनों में रैखिक स्केलिंग प्राप्त करते हैं।

जब AI सिस्टम को उत्पादन परिवेश में तैनात किया जाता है, तो ये दक्षता लाभ महत्वपूर्ण हो सकते हैं। अनुमान की लागत को अक्सर कम करके आंका जाता है। प्रशिक्षण एक बार का निवेश है, लेकिन अनुमान निरंतर चलता रहता है। ChatGPT कभी ऑफ़लाइन नहीं होता। प्रतिदिन अरबों प्रश्नों के साथ, दक्षता में छोटे-छोटे सुधार भी भारी लागत बचत में योगदान करते हैं। एक मॉडल जिसे समान गुणवत्ता के लिए आधी कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, उसे जबरदस्त प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होता है।

चुनौती इन तकनीकों की परिपक्वता में निहित है। ट्रांसफॉर्मर्स के पास लगभग आठ वर्षों का अनुभव है और उपकरणों, पुस्तकालयों और विशेषज्ञता का एक विशाल पारिस्थितिकी तंत्र है। वैकल्पिक आर्किटेक्चर न केवल तकनीकी रूप से बेहतर होने चाहिए, बल्कि व्यावहारिक रूप से उपयोगी भी होने चाहिए। प्रौद्योगिकी का इतिहास तकनीकी रूप से बेहतर समाधानों से भरा पड़ा है जो पारिस्थितिकी तंत्र की कमी के कारण बाजार में असफल रहे।

दिलचस्प बात यह है कि चीनी प्रतिस्पर्धी भी वैकल्पिक तरीकों पर निर्भर हैं। डीपसीक V3, 671 अरब मापदंडों वाला एक ओपन-सोर्स मॉडल, विशेषज्ञों के मिश्रण वाली वास्तुकला का उपयोग करता है जिसमें प्रति टोकन केवल 37 अरब मापदंडों को सक्रिय किया जाता है। यह मॉडल बेंचमार्क में पश्चिमी प्रतिस्पर्धियों के बराबर प्रदर्शन करता है, लेकिन इसकी लागत बहुत कम है। प्रशिक्षण समय केवल 2.788 मिलियन H800 GPU घंटे था, जो तुलनीय मॉडलों की तुलना में काफी कम है।

यह विकास दर्शाता है कि तकनीकी नेतृत्व आवश्यक रूप से आर्थिक रूप से सबसे शक्तिशाली खिलाड़ियों के पास ही नहीं होता। चतुर वास्तुशिल्पीय निर्णय और अनुकूलन संसाधन लाभों की भरपाई कर सकते हैं। वैश्विक एआई परिदृश्य के लिए, इसका अर्थ है बहुध्रुवीयता में वृद्धि। चीन, यूरोप और अन्य क्षेत्र अपने स्वयं के दृष्टिकोण विकसित कर रहे हैं जो केवल पश्चिमी मॉडलों की नकल नहीं हैं।

पुनर्मूल्यांकन और अपरिहार्य हैंगओवर

इन सभी कारकों का अभिसरण एआई उद्योग के आसन्न पुनर्मूल्यांकन का संकेत देता है। वर्तमान मूल्यांकन मॉडल के प्रदर्शन और व्यावसायिक स्वीकृति, दोनों में निरंतर घातीय वृद्धि की धारणा पर आधारित हैं। दोनों ही धारणाएँ लगातार संदिग्ध होती जा रही हैं। मॉडल का प्रदर्शन स्थिर है, जबकि लागतें लगातार बढ़ रही हैं। हालाँकि व्यावसायिक स्वीकृति बढ़ रही है, लेकिन मुद्रीकरण अभी भी चुनौतीपूर्ण बना हुआ है।

ओपनएआई, जिसका मूल्यांकन आधा ट्रिलियन डॉलर है, को अपने मूल्यांकन को सही ठहराने के लिए आने वाले वर्षों में कम से कम 100 बिलियन डॉलर के वार्षिक राजस्व तक बढ़ना होगा और लाभदायक बनना होगा। इसका मतलब होगा कि कुछ ही वर्षों में दस गुना वृद्धि होगी। तुलनात्मक रूप से, गूगल को 10 बिलियन डॉलर से 100 बिलियन डॉलर तक राजस्व बढ़ने में एक दशक से ज़्यादा का समय लगा। एआई कंपनियों से उम्मीदें अवास्तविक रूप से ऊँची हैं।

विश्लेषक एआई बुलबुले के संभावित फटने की चेतावनी दे रहे हैं। डॉट-कॉम बुलबुले से समानताएँ स्पष्ट हैं। तब, जैसा कि आज है, अपार संभावनाओं वाली क्रांतिकारी तकनीक मौजूद है। तब, जैसा कि आज है, तर्कहीन रूप से बढ़ा-चढ़ाकर मूल्यांकन और चक्रीय वित्तपोषण संरचनाएँ मौजूद हैं। तब, जैसा कि आज है, निवेशक बेतुके मूल्यांकनों को यह तर्क देकर उचित ठहराते हैं कि तकनीक सब कुछ बदल देगी और पारंपरिक मूल्यांकन मानदंड अब लागू नहीं होते।

महत्वपूर्ण अंतर: कई डॉट-कॉम कंपनियों के विपरीत, आज की एआई फर्मों के पास वास्तव में वास्तविक मूल्य वाले कार्यशील उत्पाद हैं। चैटजीपीटी कोई वेपरवेयर नहीं है, बल्कि एक ऐसी तकनीक है जिसका इस्तेमाल लाखों लोग रोज़ाना करते हैं। सवाल यह नहीं है कि क्या एआई मूल्यवान है, बल्कि यह है कि क्या यह वर्तमान मूल्यांकनों को सही ठहराने लायक मूल्यवान है। इसका उत्तर संभवतः नहीं है।

जब पुनर्मूल्यांकन होगा, तो यह कष्टदायक होगा। वेंचर कैपिटल फंडों ने अपनी 70 प्रतिशत पूँजी एआई में निवेश की है। पेंशन फंड और संस्थागत निवेशक बड़े पैमाने पर जोखिम में हैं। एआई मूल्यांकन में भारी गिरावट के दूरगामी वित्तीय परिणाम होंगे। सस्ते वित्तपोषण पर निर्भर कंपनियों को अचानक पूँजी जुटाने में कठिनाई होगी। परियोजनाएँ रुक जाएँगी और कर्मचारियों की छंटनी होगी।

दीर्घकालिक परिप्रेक्ष्य और आगे का रास्ता

इन निराशाजनक अल्पकालिक संभावनाओं के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दीर्घकालिक क्षमताएँ अपार हैं। मौजूदा प्रचार इस तकनीक के मूलभूत महत्व को नहीं बदलता। सवाल यह नहीं है कि क्या, बल्कि यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपने वादे पर कैसे और कब खरी उतरेगी। लेकुन का अल्पकालिक उत्पाद विकास से दीर्घकालिक मौलिक अनुसंधान की ओर रुख इस दिशा में एक कदम है।

अगली पीढ़ी की एआई प्रणालियाँ आज के एलएलएम से अलग दिखेंगी। यह विश्व मॉडल, वैकल्पिक आर्किटेक्चर और नए प्रशिक्षण प्रतिमानों के तत्वों को मिलाएगी। यह ब्रूट-फोर्स स्केलिंग पर कम और कुशल, संरचित निरूपणों पर ज़्यादा निर्भर करेगी। यह सिर्फ़ पाठ से नहीं, बल्कि भौतिक दुनिया से सीखेगी। और यह सिर्फ़ सहसंबंधों से नहीं, बल्कि कार्य-कारण संबंधों को भी समझेगी।

हालाँकि, इस दृष्टिकोण के लिए समय, धैर्य और मौलिक शोध करने की स्वतंत्रता की आवश्यकता है। वर्तमान बाज़ार परिवेश में ये स्थितियाँ मिलना कठिन है। तीव्र व्यावसायिक सफलता प्राप्त करने का दबाव बहुत अधिक है। त्रैमासिक रिपोर्ट और मूल्यांकन दौर एजेंडे पर हावी हैं। दीर्घकालिक शोध कार्यक्रम, जिनके परिणाम आने में वर्षों लग सकते हैं, उन्हें उचित ठहराना मुश्किल है।

लेकुन का 65 साल की उम्र में एक स्टार्टअप शुरू करने का फ़ैसला एक उल्लेखनीय बयान है। वे तमाम सम्मानों और इतिहास में एक निश्चित स्थान के साथ सेवानिवृत्त हो सकते थे। इसके बजाय, उन्होंने उद्योग जगत द्वारा अस्वीकृत एक ऐसे दृष्टिकोण को आगे बढ़ाने का कठिन रास्ता चुना है। मेटा एक भागीदार बना रहेगा, जिसका अर्थ है कि उसकी कंपनी के पास संसाधन होंगे, कम से कम शुरुआत में। लेकिन इसकी असली सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि क्या वह आने वाले वर्षों में यह साबित कर पाते हैं कि एडवांस्ड मशीन इंटेलिजेंस वाकई श्रेष्ठ है।

इस बदलाव में वर्षों लगेंगे। भले ही लेकुन सही हों और विश्व मॉडल मौलिक रूप से बेहतर हों, फिर भी उन्हें विकसित, अनुकूलित और औद्योगिक बनाने की आवश्यकता है। पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण आवश्यक है। डेवलपर्स को नए उपकरणों का उपयोग करना सीखना होगा। कंपनियों को LLM से नए सिस्टम में स्थानांतरित होना होगा। ये परिवर्तन चरण ऐतिहासिक रूप से हमेशा कष्टदायक रहे हैं।

प्रचार से वास्तविकता तक: एआई में दीर्घकालिक कार्यवाही

मेटा से यान लेकन का जाना सिर्फ़ एक कार्मिक परिवर्तन से कहीं ज़्यादा है। यह वैज्ञानिक दृष्टि और व्यावसायिक व्यावहारिकता, दीर्घकालिक नवाचार और अल्पकालिक बाज़ार की माँगों के बीच बुनियादी तनाव का प्रतीक है। वर्तमान एआई क्रांति एक निर्णायक मोड़ पर है। स्केलिंग की आसान सफलताएँ समाप्त हो चुकी हैं। अगले चरण ज़्यादा कठिन, महँगे और अनिश्चित होंगे।

निवेशकों के लिए, इसका मतलब है कि मौजूदा एआई चैंपियनों के अत्यधिक मूल्यांकन की गंभीरता से जाँच की जानी चाहिए। कंपनियों के लिए, इसका मतलब है कि एआई के ज़रिए उत्पादकता में तेज़ी से चमत्कार की उम्मीदें निराश कर सकती हैं। समाज के लिए, इसका मतलब है कि यह बदलाव प्रचार की लहर से कहीं ज़्यादा धीमा और असमान होगा।

साथ ही, इसकी नींव मज़बूत बनी हुई है। एआई कोई क्षणिक सनक नहीं है, बल्कि एक बुनियादी तकनीक है जो लंबी अवधि में अर्थव्यवस्था के लगभग सभी क्षेत्रों को बदल देगी। औद्योगिक क्रांति से इसकी तुलना करना उचित है। उस समय की तरह, इसमें भी विजेता और पराजित, अतिरेक और सुधार, उथल-पुथल और समायोजन होंगे। सवाल यह नहीं है कि क्या ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर अपनी क्षमताओं के अंत तक पहुँच गया है, बल्कि यह है कि अगला चरण कैसा होगा और इसे कौन आकार देगा।

उन्नत मशीन इंटेलिजेंस और विश्व मॉडल पर लेकुन का दांव साहसिक है, लेकिन यह दूरदर्शी भी साबित हो सकता है। पाँच वर्षों में, हमें पता चल जाएगा कि मुख्यधारा से अलग होना सही निर्णय था या उद्योग उसी राह पर बना रहा। आने वाले वर्ष कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दीर्घकालिक विकास और फलस्वरूप, आर्थिक और सामाजिक भविष्य के लिए महत्वपूर्ण होंगे।

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