A16Z का 1.7 बिलियन डॉलर का धमाकेदार प्लान: AI इंफ्रास्ट्रक्चर में बड़ा बदलाव!

1.7 बिलियन डॉलर का क्या होगा? AI इंफ्रास्ट्रक्चर में बड़ा बदलाव

Jennifer Lee का कहना है कि हम एक ऐसे "super cycle" में जी रहे हैं जो उन्होंने पहले कभी नहीं देखा। असल में, AI के लिए पूरा इंफ्रास्ट्रक्चर नए सिरे से बनाया जा रहा है। इसका मतलब है कि चिप्स से लेकर सॉफ्टवेयर लेयर्स, कम्युनिकेशन लेयर्स और डेवलपर टूलिंग तक, सब कुछ AI के वर्कलोड के हिसाब से फिर से डिजाइन हो रहा है।

उनके मुताबिक, इस वक्त जो भी इंफ्रास्ट्रक्चर है, वो AI वर्कफ्लो के लिए नहीं बना है। इसलिए, a16z ये 1.7 बिलियन डॉलर उन फाउंडर्स को दे रहा है जो AI के लिए ये नया इंफ्रास्ट्रक्चर बना रहे हैं। इसमें चिप डिजाइन, हार्ड इंफ्रास्ट्रक्चर जो AI मॉडल्स को सपोर्ट करेगा, और यहां तक कि मॉडल लेयर तक सब शामिल है। Jennifer Lee का मानना है कि हमें सब कुछ retool करने की ज़रूरत है, क्योंकि AI की ज़रूरतें बहुत अलग हैं।

a16z की कुछ पोर्टफोलियो कंपनीज़ जैसे 11 Labs और Ideogram, फाउंडेशन मॉडल बना रही हैं। 11 Labs voice players है जो synthetic voice और voice cloning के लिए creative platform बना रहा है। ये customer support, HR और sales के लिए voice agents को पावर दे रहा है। Ideogram एक image generation company है जो graphic design और realistic photos बनाती है। Fal जैसी कंपनीज़ diffusion models के लिए inference cloud का काम करती हैं, जो video, image और audio के लिए creative साधन को पावर देती हैं।

AI "Slop" से लेकर कमाल की क्वालिटी तक: AI का तेज़ी से बदलता चेहरा

शुरुआत में AI से बनी चीज़ों में बहुत कमियां होती थीं – जैसे तस्वीरों में अजीब हाथ या उंगलियां। इसे लोग "AI slop" कहते थे। लेकिन Jennifer Lee कहती हैं कि ये किसी भी नई टेक्नोलॉजी का बचपन होता है। उन्होंने बताया कि तीन साल पहले AI से बनी तस्वीरें साफ दिख जाती थीं कि वो fake हैं, लेकिन अब 6 महीने से एक साल में क्वालिटी इतनी बेहतर हो गई है कि पहचानना मुश्किल है। lighting, facial expressions सब perfect लगते हैं।

Jennifer Lee ने 11 Labs के voice cloning का उदाहरण दिया। जब उन्होंने पहली बार अपनी आवाज़ का AI क्लोन सुना, तो उन्हें हैरानी हुई। उनका कहना है: "मैं अपनी आवाज़ को दूसरी भाषा में बदल सकती हूं।" उन्होंने अपने पति को जापानी में अपनी cloned आवाज़ सुनाई, जो जापानी बोलते हैं, तो वो भी चौंक गए। इसका मतलब है कि voice और image में AI ने बहुत तेज़ी से तरक्की की है।

हालांकि, वीडियो के मामले में अभी भी "AI slop" दिख रहा है, लेकिन Groq जैसे नए वीडियो मॉडल्स के साथ ये कमियां भी तेज़ी से दूर हो रही हैं। बहुत जल्दी हाई-क्वालिटी और हाई-स्पीड AI-generated वीडियो बनाना भी मुश्किल नहीं होगा। Jennifer Lee मानती हैं कि ये बदलाव बहुत तेज़ी से आ रहा है, और यूजर्स जिन कमियों की शिकायत करते हैं, वो जल्द ही दूर हो जाएंगी।

AI Agents: दोस्त या नौकरी का खतरा?

2026 में, Jennifer Lee का मानना है कि AI Agents आम लोगों के हाथों में आ जाएंगे। Mobot जैसे open-source agents Twitter पर खूब दिख रहे हैं। ये एजेंट्स पर्सनल प्रोडक्टिविटी में बहुत मदद कर सकते हैं, खासकर लंबे चलने वाले प्रक्रिया के लिए।

Jennifer Lee खुद research agents का इस्तेमाल करती हैं ताकि वो अपने दिन की तैयारी कर सकें, टॉपिक्स को समझ सकें और अपने नोट्स pull कर सकें। वो voice agents भी try कर रही हैं। उनका प्लान है कि वो अपना खुद का productivity agent बनाएंगी जो उनके calendar को मैनेज करेगा और सोचने के लिए टाइम ब्लॉक करेगा।

लेकिन क्या AI Agents इंसानों की नौकरी ले लेंगे? Jennifer Lee और Julie Bort (इंटरव्यूअर) इस बात पर सहमत हैं कि AI Agents फिलहाल "co-pilot" की तरह काम करेंगे, न कि "autopilot" की तरह। इसका मतलब है कि AI हमें कामों में मदद करेगा, लेकिन पूरी नौकरी नहीं लेगा।

Jennifer Lee का मानना है कि सिर्फ mundane और repetitive tasks, जैसे data entry या customer support के वो हिस्से जहां एक ही बात बार-बार बतानी पड़ती है, AI से automate हो सकते हैं। उनका कहना है: "ये ऐसे काम हैं जो इंसान नहीं करना चाहते, और एजेंट्स उन्हें बदलकर इंसानों को ज़्यादा intelligent काम करने का मौका देंगे।" लेकिन customer service या sales के वो हिस्से जहां इंसानी interaction, creativity और complex समस्या-solving की ज़रूरत होती है, वहां इंसान ही ज़रूरी रहेंगे।

Silicon Valley में कुछ VCs AI Agents को इंसानी replacements बताते हैं, लेकिन Jennifer Lee इसे मार्केटिंग मानती हैं। उनका कहना है कि ये सिर्फ सॉफ्टवेयर कंपनियों का तरीका है अपने एजेंट्स की कीमत को इंसानी लेबर से compare करने का। असल में, AI सिर्फ उन कामों को बदलेगा जो पहले से ही बोरिंग और soul-crushing हैं, जैसे पहले रिसेप्शनिस्ट की नौकरी खत्म हुई थी।

AI का भविष्य: LLMs की लिमिट्स और इंसानी Creativity

Jennifer Lee का एक सबसे अलग opinion ये है कि creativity असल में इंसानों की चीज़ है। वो मानती हैं कि AI कितनी भी तेज़ी से चीजें बना ले, लेकिन सबसे अच्छे ideas आखिर में इंसानों से ही आएंगे। वो AGI (Artificial General Intelligence) को लेकर पूरी तरह से convinced नहीं हैं, क्योंकि उनका मानना है कि AGI का सबसे अच्छा रूप वो होगा जहां हर इंसान अपनी creativity को maximum level पर एक्सप्रेस कर सके। AI mundane कामों को संभाल कर हमें सोचने और क्रिएटिव होने के लिए ज़्यादा टाइम देगा।

Julie Bort भी Jennifer से सहमत हैं कि LLMs (Large Language Models) की अपनी लिमिट्स हैं। उनका मानना है कि LLMs AGI में नहीं बदलेंगे। AGI के लिए multimodality और real world से interact करने के तरीके चाहिए होंगे, सिर्फ token generation से काम नहीं चलेगा।

Chip design में भी AI का इस्तेमाल बढ़ रहा है। AI chip design के ideation और prototyping phase को बहुत छोटा कर सकता है, जिससे चिप्स तेज़ी से बन सकेंगे।

AI startups जिस तेज़ी से बढ़ रही हैं, वो भी हैरान करने वाली है। कुछ कंपनीज़ एक या दो साल में ही zero से 100-200 मिलियन डॉलर ARR (Annual Recurring Revenue) तक पहुंच गई हैं। Cursor (coding agents), 11 Labs (voice agents) और Fal (creative workloads) इसके अच्छे उदाहरण हैं। लेकिन Jennifer Lee चेतावनी देती हैं कि हर ARR और हर ग्रोथ बराबर नहीं होती। नए फाउंडर्स को सिर्फ topline growth के पीछे नहीं भागना चाहिए, बल्कि एक sustainable business बनाना चाहिए जो 5-10x साल-दर-साल बढ़ सके।

आपको क्या लगता है? क्या AI आपकी नौकरी ले लेगा या सिर्फ आपके काम को आसान बनाएगा? टिप्पणी में बताओ!

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