Masayoshi Son की शानदार AI रणनीति: एक निश्चित गाइड

निवेश, बुनियादी ढांचे, एंटरप्राइज़ AI और रक्षा AI के तरीके, ताकि "AI को सिर्फ एक सुविधा उपकरण के रूप में न देखा जाए।"

अगर आप मासायोशी सोन को केवल "सॉफ्टबैंक के अध्यक्ष" के रूप में देखते हैं, तो आप बहुत कुछ मिस कर रहे हैं।

श्री सोन का AI उपयोग ChatGPT के साथ वाक्य लिखना, दस्तावेज़ बनाना या मीटिंग्स का सारांश निकालना जैसी सामान्य परिचालन दक्षता के बारे में नहीं है। वे जो कर रहे हैं, वह बहुत गहरे स्तर पर है।

OpenAI में निवेश। एंटरप्राइज़ के लिए AI एजेंट। साइबर डिफेंस। GPU क्लाउड। नियो-क्लाउड। AI डेटा सेंटर। बिजली। जापानी कंपनियों में कार्यान्वयन के लिए समर्थन।

अगर आप इन्हें एक-एक करके देखते हैं, तो ये सिर्फ बड़े पैमाने के निवेश लगते हैं। लेकिन जब आप इन्हें एक रेखा से जोड़ते हैं, तो कुछ बिल्कुल अलग दिखाई देता है। श्री सोन जो बनाने की कोशिश कर रहे हैं, वह AI युग का "बिज़नेस OS" है।

और दिलचस्प बात यह है कि यह विचार, भले ही इसका पैमाना कई गुना अलग हो, सीधे तौर पर हम व्यक्तियों द्वारा AI के उपयोग पर लागू किया जा सकता है। इस लेख में, मैं श्री सोन के प्रत्येक कदम को समझाऊंगा, साथ ही उन्हें "अपने काम में कैसे उपयोग करें" में अनुवादित करूंगा।

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अब, मुख्य कहानी पर आते हैं।

1. मूल "AI से पूछना" नहीं, बल्कि "AI के संचालन के लिए एक आधार होना" है

बहुत से लोग AI का उपयोग एक सुविधाजनक चैट टूल के रूप में करते हैं। टेक्स्ट बनाना, सारांश निकालना, शोध करना, विचार उत्पन्न करना। यह अपने आप में बहुत प्रभावी है। मैं भी हर दिन ऐसा करता हूं।

लेकिन श्री सोन का AI उपयोग उस स्तर पर नहीं है।

2 जुलाई, 2026 को, सॉफ्टबैंक और सॉफ्टबैंक ग्रुप ने संयुक्त राज्य अमेरिका में एक नियो-क्लाउड व्यवसाय, "SB Neo" की स्थापना की घोषणा की। यह एक कंपनी है जो समूह द्वारा विकसित किए जा रहे 10-गीगावाट पैमाने की ऊर्जा और AI बुनियादी ढांचे का उपयोग करके, बड़े अमेरिकी कंपनियों को बड़े पैमाने के AI मॉडल के प्रशिक्षण और अनुमान के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधन प्रदान करेगी।

यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण बिंदु है। यह AI ऐप बनाने के बारे में नहीं है। वे AI चलाने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधनों के "प्रदाता पक्ष" की ओर बढ़ रहे हैं।

दूसरे शब्दों में, AI उपयोगकर्ता होने के बजाय, वे उन "दिमागों" को उधार देने के पक्ष में जा रहे हैं जिनकी AI उपयोगकर्ताओं को आवश्यकता है। यहीं पर सोच आम लोगों से बिल्कुल अलग है।

तो, हम व्यक्तियों के रूप में इसे कैसे लागू करें? अगर आप सिर्फ AI से सवाल पूछते हैं, तो ईमानदारी से कहूं तो यह कमजोर है। आपको अपने काम में एक ऐसा आधार बनाना चाहिए जहां AI हर दिन काम करे।

उदाहरण के लिए, विचार एकत्र करने के लिए एक AI, प्राथमिक जानकारी सत्यापित करने के लिए एक AI, लेख लिखने के लिए एक AI, थंबनेल शीर्षकों में सुधार करने के लिए एक AI, प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए एक AI, और उत्पादों को डिजाइन करने के लिए एक AI। इस तरह, आप कार्य प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में AI रखते हैं।

AI को "एकमुश्त सलाहकार" से बदलकर एक ऐसी प्रणाली बनाएं जो आपके व्यवसाय के भीतर चलती रहे। यह मासायोशी सोन शैली का पहला कदम है। एक बार पूछकर खत्म करने के बजाय, इसे एक ऐसी प्रणाली बनाएं जो हर दिन चले। सोच में यह अंतर छह महीने बाद एक बड़ा अंतर पैदा करेगा।

2. सिर्फ निवेश न करें; केंद्रीय मॉडल पर "गहराई से" दांव लगाएं

श्री सोन की AI रणनीति में, सबसे आसानी से समझ में आने वाला OpenAI में निवेश है।

1 जुलाई, 2026 को, सॉफ्टबैंक ग्रुप ने OpenAI में अतिरिक्त $30 बिलियन के निवेश में से दूसरी किस्त $10 बिलियन (लगभग 1.6273 ट्रिलियन येन) का भुगतान किया। पहली किस्त 1 अप्रैल को थी, और तीसरी 1 अक्टूबर के लिए निर्धारित है। जब यह अक्टूबर वाला हिस्सा पूरा हो जाएगा, तो OpenAI में संचयी निवेश लगभग $64.6 बिलियन होगा, जिसमें लगभग 13% की हिस्सेदारी होगी।

मैं चाहता हूं कि आप यहां यह देखें कि श्री सोन AI को एक "ट्रेंडी टूल" के रूप में नहीं देखते हैं। वे AI युग के केंद्र में मॉडल कंपनी में पूंजी के साथ भारी रूप से शामिल हैं। और वे सिर्फ "कह नहीं रहे हैं"; जुलाई तक, वे वास्तव में धन का इंजेक्शन लगाना जारी रख रहे हैं। यह उनकी गंभीरता का प्रमाण है।

अगर हम व्यक्तियों के रूप में इससे सीखते हैं, तो यह इस तरह दिखता है: नवीनतम AI टूल को एक के बाद एक छूने के बजाय, यह पहचानना कि "अब से आपके काम का केंद्र कौन सा AI बनेगा।"

AI युग में, किस टूल का उपयोग करना है, यह चुनना एक निवेश निर्णय जैसा होता जा रहा है। आप अपने काम को किस मॉडल के साथ संरेखित करेंगे? आप किस AI में ज्ञान और डेटा जमा करेंगे? आप अपने ग्राहक आकर्षण और बिक्री फ़नल को किस टूल से जोड़ेंगे?

अगर आप यह तय किए बिना भटकते रहेंगे, तो आप हर महीने आने वाले नए AI द्वारा बस उछाले जाते रहेंगे। मानवता हर हफ्ते यह कहते हुए हंगामा करती है कि "यह सब कुछ बदल देता है!", लेकिन आमतौर पर अगले हफ्ते दूसरा आ जाता है। इसलिए आपको उस "AI का फैसला करना चाहिए जिस पर आप अपना केंद्र दांव पर लगाते हैं।" जिस तरह श्री सोन OpenAI पर दांव लगा रहे हैं, उसी तरह हमें भी एक मॉडल चुनना चाहिए जिसका गहराई से और लगातार उपयोग करना है।

3. एंटरप्राइज़ AI "इन-हाउस ChatGPT" नहीं, बल्कि क्रॉस-डिपार्टमेंटल AI एजेंट होगा

श्री सोन के AI उपयोग में, जो सीधे जापानी कंपनियों को प्रभावित करता है, वह है "Crystal Intelligence।"

फरवरी 2026 में, SB OAI Japan और सॉफ्टबैंक ने OpenAI के एंटरप्राइज़ AI प्लेटफॉर्म "Frontier" पर आधारित Crystal Intelligence की तैनाती में तेजी लाने की घोषणा की। यह कॉर्पोरेट डेटा और व्यावसायिक प्रणालियों से जुड़ने के लिए एक एंटरप्राइज़ AI आधार है, जब AI एजेंट विभागों में कार्यों को निष्पादित करते हैं या निर्णय लेने में सहायता करते हैं।

यह वास्तव में महत्वपूर्ण है। कई कंपनियां सोचती हैं कि AI शुरू करने का मतलब है "कर्मचारियों को ChatGPT का उपयोग करने में सक्षम बनाना।" लेकिन यह सतही है।

श्री सोन की एंटरप्राइज़ AI की शैली कंपनी में सभी कंपनी डेटा, मौजूदा सिस्टम, व्यावसायिक प्रक्रियाओं, सुरक्षा और शासन सहित AI एजेंटों के एक झुंड को एम्बेड करने का विचार है। एक AI एजेंट सिर्फ एक AI नहीं है जो जवाब देता है; यह एक AI है जो अपने आप कई कार्यों को आगे बढ़ाता है।

बिक्री, एचआर, कानूनी, वित्त, ग्राहक सहायता, कॉर्पोरेट योजना। जब AI इन विभागों में काम करना शुरू करता है, तो AI अब एक सुविधा उपकरण नहीं रह जाता है; यह कंपनी का "तंत्रिका तंत्र" बन जाता है।

अगर कोई व्यक्ति इसकी नकल करता है, तो इसका मतलब है AI के एक-प्रश्न-एक-उत्तर वाले इंटरैक्शन को रोकना।

"एक लेख लिखें" के बजाय, यह है: प्राथमिक जानकारी खोजें -> मुख्य बिंदु निकालें -> एक संरचना बनाएं -> पाठक के लिए इसे फिर से लिखें -> एक शीर्षक बनाएं -> पोस्ट करने के बाद प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करें -> अगला सुधार प्रस्तावित करें। इस तरह, आप "काम के प्रवाह को ही" AI को सौंप देते हैं।

AI से जवाब मांगने के बजाय, इसे प्रक्रिया को आगे बढ़ाने दें। एंटरप्राइज़ AI एजेंटों के युग में इसका उपयोग करने का यह तरीका है। सिर्फ एक नहीं, बल्कि कार्यों की एक श्रृंखला सौंपें। क्या आप इस भावना पर स्विच कर सकते हैं, यह पूरी तरह से बदल देगा कि AI आपके लिए कैसे काम करता है।

4. AI युग में, न केवल "आक्रमण" बल्कि "रक्षा" भी AI-संचालित होगी

श्री सोन की AI रणनीति का एक अक्सर अनदेखा किया जाने वाला हिस्सा साइबर सुरक्षा है।

16 जून, 2026 को, सॉफ्टबैंक ग्रुप, सॉफ्टबैंक और SB OAI Japan ने OpenAI की तकनीक का उपयोग करके "Patching as a Service" की घोषणा की। यह जापान के महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा कंपनियों के लिए एक साइबर सुरक्षा सेवा है, जो कमजोरियों के आकलन से लेकर सुधार योजना और कार्यान्वयन सलाह तक सब कुछ का समर्थन करती है। इसका लक्ष्य जापान की शीर्ष 3,000 महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा कंपनियां हैं। वास्तव में, जब सॉफ्टबैंक ने पहली बार अपने सिस्टम पर इसका परीक्षण किया, तो कथित तौर पर 10,500 कमजोरियां मिलीं।

इस घोषणा में, श्री सोन ने कुछ इस तरह कहा, "उन्नत AI द्वारा साइबर हमले फैलेंगे। हम सबसे उन्नत AI के साथ रक्षा करेंगे।"

इससे हम यह देख सकते हैं कि AI का उपयोग केवल बिक्री या दक्षता बढ़ाने के बारे में नहीं है। AI युग में, हमला करने वाला पक्ष भी AI का उपयोग करता है। फिशिंग, कमजोरी स्कैनिंग, मैलवेयर निर्माण, लक्षित हमले। अगर हमला AI-संचालित है, तो बचाव को भी बनाए रखने के लिए AI का उपयोग करना चाहिए।

और यह दिलचस्प है: भले ही सेवा का नाम "Patching" है, AI स्वचालित रूप से फिक्स लागू नहीं करता है। AI कमजोरियां ढूंढता है और प्राथमिकताएं और उपाय प्रदान करता है। वास्तविक काम एक मानव टीम द्वारा किया जाता है। दूसरे शब्दों में, रक्षा AI के लिए भी, "अंतिम निर्णय मनुष्यों पर छोड़ दिया जाता है।"

यह व्यक्तियों और छोटे व्यवसायों के लिए भी प्रासंगिक है। संचार और उत्पाद निर्माण में तेजी लाने के लिए AI का उपयोग करते हुए, आपको बचाव भी डिजाइन करने की आवश्यकता है: खाता अपहरण के उपाय, ग्राहक जानकारी प्रबंधन, गोपनीय जानकारी को AI में न डालने के नियम, स्रोत सत्यापन, AI-जनित सामग्री में गलत सूचना की जांच, और प्रतिरूपण के उपाय।

श्री सोन के शब्दों में, AI का उपयोग केवल एक्सीलेरेटर के बारे में नहीं है। इसमें ब्रेक और रक्षा प्रणाली को डिजाइन करना शामिल है। और अंत में, मनुष्य निर्णय रखते हैं। ऐसा करने पर ही आप कह सकते हैं कि आप "AI का सुरक्षित रूप से उपयोग कर रहे हैं।"

5. AI बुनियादी ढांचे को "बिजली, जमीन और डेटा सेंटर" से जब्त करें

जो लोग AI का उपयोग करते हैं, वे केवल मॉडल देखते हैं। GPT, Claude, Gemini, इत्यादि। लेकिन श्री सोन उसके "नीचे" देख रहे हैं।

AI चलाने के लिए, आपको GPU, बिजली, कूलिंग, जमीन, संचार और डेटा सेंटर चाहिए। 31 मई, 2026 को, सॉफ्टबैंक ग्रुप ने फ्रांस में 5 गीगावाट तक की AI डेटा सेंटर क्षमता और 75 बिलियन यूरो तक के विकास और संचालन की योजना की घोषणा की। अकेले प्रारंभिक चरण 3.1 गीगावाट के लिए 45 बिलियन यूरो है। उसी दिन, उन्होंने फ्रांस के बोस्केल में Sesterce के साथ 1-गीगावाट AI डेटा सेंटर कैंपस बनाने की भी घोषणा की।

यह AI उपयोग तकनीक के रूप में अत्यंत महत्वपूर्ण है। श्री सोन AI को "स्क्रीन के अंदर का सॉफ्टवेयर" नहीं देखते हैं। वे इसे एक "विशाल कारखाना" के रूप में देखते हैं जो AI चलाता है।

AI मॉडल बिजली और कम्प्यूटेशनल संसाधनों के बिना एक मिलीमीटर भी नहीं चलते हैं। दूसरे शब्दों में, AI युग में प्रतिस्पर्धा सिर्फ प्रॉम्प्ट के कौशल के बारे में नहीं है, बल्कि बुनियादी ढांचे के लिए संघर्ष के बारे में भी है। कुछ लोगों ने अभी तक इसका एहसास किया है।

तो व्यक्ति इससे क्या सीख सकते हैं? यह कि आपके अपने AI उपयोग को भी एक "आधार" की आवश्यकता है। जानकारी संग्रहीत करने के लिए एक स्थान, पिछले पोस्ट डेटा, ग्राहक प्रश्न लॉग, उत्पाद सुधार नोट्स, प्रतियोगी शोध, कार्य टेम्पलेट, और AI के पढ़ने के लिए एक ज्ञानकोष। यह AI बुनियादी ढांचे का व्यक्तिगत संस्करण है।

एक व्यक्ति है जो हर बार शुरू से AI से पूछता है, और एक व्यक्ति है जो अपना डेटा जमा करता है और AI को इसे पढ़ने देता है। छह महीने बाद, इन दोनों लोगों के आउटपुट की गुणवत्ता पूरी तरह से अलग होगी। जिस तरह श्री सोन बिजली और डेटा सेंटर सुरक्षित कर रहे हैं, उसी तरह हम देखेंगे कि क्या हमारे पास "अपना खुद का आधार" है या नहीं। यह आकर्षक नहीं है, लेकिन यह लगातार काम करता है।

6. AI चलाने वाले "ऑपरेटिंग सॉफ्टवेयर" तक भी पहुंचें

इससे भी अधिक विशिष्ट और दिलचस्प है Infrinia AI Cloud OS।

25 मई, 2026 को, सॉफ्टबैंक ने घोषणा की कि वह अक्टूबर 2026 में AI डेटा सेंटर के लिए सॉफ्टवेयर स्टैक "Infrinia AI Cloud OS" से सुसज्जित "AI डेटा सेंटर GPU क्लाउड" प्रदान करना शुरू करेगा। उससे पहले, उन्होंने मई में समूह के भीतर बीटा संस्करण का उपयोग शुरू किया।

इसमें इतना बड़ा क्या है? GPU रखने के बाद AI चलाना खत्म नहीं होता है। आपको बड़ी संख्या में GPU प्रबंधित करने, उन्हें कई कंपनियों द्वारा सुरक्षित रूप से उपयोग करने योग्य बनाने, प्रशिक्षण और अनुमान को अनुकूलित करने और परिचालन लागत कम करने के लिए सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती है।

Infrinia, मोटे तौर पर, एक "कमांड सेंटर" की तरह है जो बड़ी संख्या में AI कंप्यूटरों को व्यवस्थित और चलाता है, और इसमें AI मॉडल को तुरंत कॉल करने योग्य बनाने का एक तंत्र भी शामिल है। यह मुश्किल लगता है, लेकिन संक्षेप में, यह "AI फैक्ट्री को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए ऑपरेशनल सॉफ्टवेयर" है।

हम इससे यह सीख सकते हैं कि AI का उपयोग सिर्फ "मॉडल" नहीं, बल्कि "संचालन" की लड़ाई होगी।

यह व्यक्तियों के लिए बिल्कुल समान है। सिर्फ अच्छे AI टूल को जानना पर्याप्त नहीं है। आप उनका हर दिन कैसे उपयोग करते हैं, आप उनका उपयोग किन कार्यों के लिए करते हैं, आप उन्हें किन टेम्पलेट्स के साथ चलाते हैं, आप आउटपुट को कहां सहेजते हैं, और आप इसे कैसे सुधारते हैं। जो व्यक्ति इस "संचालन" का निर्माण करता है, वह जीतता है।

ईमानदारी से कहूं तो, AI को "जानने" और "चलाने" के बीच का अंतर बहुत बड़ा है। श्री सोन न केवल मॉडल बल्कि ऑपरेशनल सॉफ्टवेयर को भी जब्त करने की कोशिश कर रहे हैं क्योंकि वे जानते हैं कि असली युद्ध का मैदान वहीं है। हमारे लिए भी, उपयोग के एक तरीके को "दैनिक चलने वाले संचालन" में बदलना, टूल की संख्या बढ़ाने की तुलना में कहीं अधिक प्रभावी है।

7. AI युग में, "जिनके पास ऊर्जा स्रोत हैं" वे मजबूत हैं

21 मार्च, 2026 को, सॉफ्टबैंक ग्रुप को सचिवालय के रूप में रखते हुए पोर्ट्समाउथ कंसोर्टियम की स्थापना की गई थी। यह ओहायो, यूएसए में पोर्ट्समाउथ साइट पर 9.2-गीगावाट पैमाने की बिजली उत्पादन और AI बुनियादी ढांचा विकास परियोजना में भाग लेने के उद्देश्य से था।

यह भी वास्तव में महत्वपूर्ण है। AI स्मार्ट सॉफ्टवेयर जैसा दिखता है, लेकिन पर्दे के पीछे, यह भारी मात्रा में बिजली की खपत करता है। यही कारण है कि AI युग में वास्तव में मजबूत सिर्फ वे कंपनियां नहीं हैं जिनके पास मॉडल हैं। यह वे कंपनियां हैं जो बिजली सुरक्षित करती हैं, डेटा सेंटर बनाती हैं, GPU प्राप्त करती हैं, और कूलिंग और संचालन डिजाइन करती हैं।

दूसरे शब्दों में, AI युग "बुद्धि का युद्ध" है और साथ ही "बिजली और बुनियादी ढांचे का युद्ध" है। श्री सोन यह देखते हैं और बिजली उत्पादन स्तर के लिए जा रहे हैं।

बेशक, हम व्यक्तियों को बिजली संयंत्र बनाने की आवश्यकता नहीं है (स्पष्ट रूप से)। लेकिन विचार लागू है।

अपने स्वयं के व्यवसाय में, आपको परिणाम उत्पन्न करने के लिए एक "ऊर्जा स्रोत" की आवश्यकता होती है। वह क्या है? यह आपके पाठकों की दैनिक चिंताएं, टिप्पणियां और डीएम, पिछले पोस्ट डेटा, बिक्री इतिहास, ग्राहक विफलता की कहानियां और प्रतिस्पर्धियों की हरकतें हैं। इस प्रकार की जानकारी आपके लिए ईंधन है।

AI को खिलाने के लिए आपके पास जितना अधिक ईंधन होगा, AI का आउटपुट उतना ही मजबूत होगा। इसके विपरीत, यदि आप शून्य ईंधन के साथ "कुछ अच्छा लिखें" कहते हैं, तो यह अच्छा नहीं निकलेगा। श्री सोन के बिजली के लिए जाने के समान विचार के साथ, हमें "अपनी खुद की जानकारी" जमा करने के लिए जाना चाहिए। यह "ऊर्जा स्रोतों की सुरक्षा" है जो व्यक्ति कर सकते हैं।

8. मासायोशी सोन शैली "एप्लिकेशन उपयोग" नहीं, बल्कि "लेयर जब्ती" है

अब तक पीछे मुड़कर देखने पर, आप देख सकते हैं कि श्री सोन की AI उपयोग तकनीक काफी अनोखी है।

आम लोग AI को इस तरह देखते हैं: ChatGPT सुविधाजनक है, Claude स्मार्ट है, Gemini तेज़ है, इमेज जनरेशन अद्भुत है, एजेंट आ रहे हैं। यह टूल-दर-टूल है।

लेकिन श्री सोन नीचे से ऊपर तक सभी परतों को देख रहे हैं। OpenAI के साथ बुद्धि को जब्त करना। SB OAI Japan के साथ जापानी कंपनियों के लिए एक कार्यान्वयन नेटवर्क बनाना। Frontier के साथ एंटरप्राइज़ AI एजेंट तैनात करना। Patching as a Service के साथ AI रक्षा करना। Infrinia के साथ AI क्लाउड के लिए एक परिचालन आधार बनाना। SB Neo के साथ अमेरिकी नियो-क्लाउड में प्रवेश करना। यूरोप में AI डेटा सेंटर बनाना। पोर्ट्समाउथ में बिजली और AI बुनियादी ढांचे के लिए जाना।

दूसरे शब्दों में, वह तब तक "सभी परतों" के लिए जा रहे हैं जब तक AI मूल्य उत्पन्न नहीं करता। वह सिर्फ एक ऐप नहीं, बल्कि संरचना को ही जब्त कर रहे हैं।

इसे सीधे व्यक्तियों और छोटे व्यवसायों पर लागू किया जा सकता है। AI के साथ लेख लिखना, थंबनेल बनाना, मुफ्त उपहार बनाना, LINE लीड-इन वाक्य बनाना, उत्पाद बनाना, ग्राहकों को संभालना, प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करना और अगले उत्पाद के लिए सुधार करना। इस तरह, आप AI को "एक हिस्से" में नहीं, बल्कि ग्राहक आकर्षण से लेकर बिक्री और सुधार तक "पूरे" में डालते हैं।

हमें श्री सोन से AI टूल के उपयोग के बारे में नहीं सीखना चाहिए। यह "पूरी संरचना लेने" का विचार है जहां AI द्वारा मूल्य बनाया जाता है। सिर्फ एक जगह AI लगाने से संतुष्ट होने के बजाय, अपने पूरे व्यावसायिक प्रवाह में AI चलाएं। जब आप ऐसा करते हैं, तो AI एक "सुविधाजनक उपकरण" से "आपके अपने व्यावसायिक इंजन" में बदल जाता है।

निष्कर्ष: मासायोशी सोन की AI उपयोग तकनीक "AI का उपयोग करना" नहीं, बल्कि "समाज में AI के संचालन के लिए एक संरचना बनाना" है

अगर मुझे मासायोशी सोन की AI उपयोग तकनीक को एक शब्द में समेटना हो, तो यह AI को एक ऐप नहीं, बल्कि सामाजिक बुनियादी ढांचे के रूप में मानना है। यही इसका सार है।

OpenAI में निवेश करना। एंटरप्राइज़ AI एजेंट तैनात करना। AI के साथ जापान के महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की रक्षा करना। GPU क्लाउड बनाना। अमेरिका में नियो-क्लाउड तैनात करना। यूरोप में AI डेटा सेंटर का विस्तार करना। बिजली और कम्प्यूटेशनल संसाधनों के लिए जाना।

यह AI के साथ दस्तावेज़ बनाने की बात करने से बिल्कुल अलग आयाम पर है।

और हमें जिस चीज की नकल करनी चाहिए, वह निवेश की राशि नहीं है (यह असंभव है)। हमें जिस चीज की नकल करनी चाहिए, वह है "संरचना को देखने का तरीका।"

AI को एकमुश्त उपयोग करने के बजाय, अपने काम में उन जगहों की तलाश करें जहां AI लगातार मूल्य बना सकता है। अपना डेटा जमा करें। प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में AI रखें। AI आउटपुट को वास्तविक दुनिया की कार्रवाइयों से जोड़ें। आक्रमण के साथ-साथ बचाव भी डिजाइन करें। AI को ग्राहक आकर्षण से लेकर बिक्री और सुधार तक एक ही रेखा में जोड़ें।

AI युग में अंतर पैदा करने वाली चीज सिर्फ यह नहीं है कि "आप किस AI का उपयोग कर रहे हैं।" यह है कि आपने AI को अपने काम, व्यवसाय, डेटा और राजस्व फ़नल में कितनी गहराई से एम्बेड किया है। यही बात है।

मासायोशी सोन की AI उपयोग तकनीक से आप सबसे व्यावहारिक चीज यह सीख सकते हैं:

AI को एक सुविधा उपकरण के रूप में समाप्त न होने दें। एक ऐसी "संरचना" बनाएं जहां AI मूल्य उत्पन्न करना जारी रखे।

पहले, आज, अपने काम में कम से कम एक ऐसी जगह खोजने की कोशिश करें जहां आप सोचते हैं, "अगर मैं यहां हर दिन AI चलाता हूं, तो मूल्य बढ़ेगा।" यह आपके व्यावसायिक OS का पहला कदम होगा।