दो कंपनियों ने कोटेशन दिए, और दोनों 10 मिलियन येन थे।
वही काम सुबह तक $200 में पूरा हो गया।
यह एक कहानी है जो योइची ओचियाई ने हाल ही में अनुभव किया।
"10 मिलियन येन? क्या आप इसे 500,000 में नहीं कर सकते?"
जब उन्होंने यह पूछा, तो जवाब था, "500,000 में नहीं होगा।"
इसलिए, श्री ओचियाई ने यह प्रोजेक्ट एक AI एजेंट को सौंप दिया।
जब वे अगली सुबह उठे, तो यह हो चुका था।
इसकी लागत लगभग $200 थी।
इसे खुद करने में दो दिन लगते। इसे आउटसोर्स करने में सैकड़ों हजारों।
क्या आपने कभी किसी काम को इस वजह से छोड़ा है?
एक प्रोजेक्ट जो आपकी मेज के किनारे पर धकेल दिया गया। एक केस जिसे आपने एस्टीमेट देखने के बाद आंतरिक रूप से प्रस्तावित करना बंद कर दिया।
वे कीमतें अब ढह रही हैं।
10 मिलियन येन के $200 बनने का कारण श्री ओचियाई ने स्वयं समझाया।
यह "पहिए का पुनर्निमाण" (reinvention of the wheel) है।
अधिकांश सेवाएं थोड़ी सी नई चीज़ के साथ पहिए का पुनर्निमाण मात्र हैं। वे कहते हैं, लगभग 99% कोड पुनर्निमाण है, और इसकी लागत कुछ दसियों हज़ार डॉलर तक गिर गई है।
एक C कंपाइलर—जो बनाना बेहद मुश्किल है—के बारे में भी एक कहानी है, जो लगभग $20,000 के API शुल्क के साथ बनाया गया था।
और श्री ओचियाई ने यह भी कहा:
उपकरण मार्च तक ज्यादातर तैयार थे। पिछले साल दिसंबर में जो नहीं किया जा सकता था, वह मार्च तक लगभग पूरी तरह से संभव हो गया। यह एक बहुत बड़ा अंतर है।
99% पुनर्निमाण है। उस पुनर्निमाण की लागत गिर गई है। उपकरण मार्च तक तैयार थे।
इसलिए 10 मिलियन येन $200 बन जाता है।
यह कोई जादू नहीं है; यह एक पुनर्मूल्यांकन (repricing) है।
जो लोग कुछ महीने पहले की सामान्य समझ के आधार पर एस्टीमेट ले रहे हैं, वे पुरानी कीमतों को देख रहे हैं।
यदि आप श्री ओचियाई की अपनी दिनचर्या के बारे में सुनेंगे, तो गति के प्रति आपकी धारणा बदल जाएगी।
हवाई जहाज से उतरने और रिकॉर्डिंग स्टूडियो पहुंचने के बीच के डेढ़ घंटे में, वे एक और बातचीत करते हुए 16,000 लाइन कोड लिखने में सक्षम थे।
एक इंसान पूरे दिन की मेहनत में लगभग 1,000 लाइन लिख सकता है।
जब तक वे बिस्तर पर जाते हैं, यह 32,000 लाइन तक पहुंच जाता है, जो लगभग 32 गुना तेज है। इसके अलावा, उन्हें लगता है कि वर्ष के अंत तक, यह 100 गुना तेज हो जाएगा।
स्क्रीन कैसी दिखती है? श्री ओचियाई के शब्दों में, उनकी स्क्रीन पर कई एजेंट खुले होते हैं, जो एक साथ काम कर रहे होते हैं।
रिकॉर्डिंग के दौरान भी, उनके सामने दो एजेंट चल रहे थे।
यदि आप इसे सिर्फ इंजीनियरों के लिए एक कहानी समझकर पढ़ते हैं, तो संभवतः आप पीछे रह जाएंगे।
प्रस्ताव। प्रतियोगी तुलना तालिकाएँ। मिनटों से उत्पन्न रिपोर्ट। साप्ताहिक नियमित सामग्री।
ये सभी ऐसी चीजें हैं जो "मैं खुद कर सकता था अगर समय होता, लेकिन समय न होने के कारण आउटसोर्स करता हूँ।"
उस समय का यूनिट मूल्य अब ढह रहा है।
एक अन्य संदर्भ में, श्री ओचियाई ने लागत के बारे में ही बात की।
समान नवीनतम AI मॉडल तक पहुँचने की लागत प्रति वर्ष लगभग 1/900 की दर से गिर रही है। इसलिए, कुछ समय पहले का GPT जैसा कुछ अब 0 येन में इस्तेमाल किया जा सकता है।
वे जिस अवधि तक काम कर सकते हैं वह भी बदल गया है।
GPT-4 के समय, यह लगभग 8 मिनट के बाद विफल हो जाता था। अब, यह उनके वातावरण में लगभग 10 घंटे तक काम कर सकता है।
यदि आप इसे सुबह शुरू करते हैं, तो यह 10 घंटे तक काम करता रहता है, और यह मनुष्य की गति से लगभग 100 गुना तेज चलता है।
यहाँ मेरा दृष्टिकोण है।
सस्ता, लंबे समय तक काम करने वाला, और तेज़।
इन तीनों को 10 मिलियन येन के $200 बनने की कहानी के साथ रखने की कोशिश करें। यह एक विशेष सफलता की कहानी के बजाय अब से सामान्य रूप से होने वाली चीज़ जैसा दिखने लगता है।
यहाँ मेरा एक और दृष्टिकोण है।
श्री ओचियाई ने जिसे 99% कहा, वह कोड के बारे में था।
लेकिन आपने पिछले महीने जो प्रस्ताव बनाया था, उसके बारे में क्या?
आपने एक टेम्पलेट खोला, नंबर बदले, और शब्दों को समायोजित किया।
उसमें से वास्तव में कितना प्रतिशत नया था?
"पुनर्निमाण" वाली चीजों की कीमत गिरेगी। या यूँ कहें, वे पहले ही गिर चुकी हैं।
श्री ओचियाई का एक और कथन है जो सीधे दिल पर लगता है।
हम बेसिक इनकम के माध्यम से पैसा वितरित नहीं कर रहे हैं, लेकिन अभी, हम क्षमता वितरित कर रहे हैं।
श्री ओचियाई इसे "पुनर्वितरण" (redistribution) का एक रूप मानते हैं। कोई भी इसका उपयोग कर सकता है, और यदि आप AI से एक नई प्रणाली बनाने के लिए कहें, तो वह बना सकता है। लेकिन वे यह भी कहते हैं कि अधिकांश लोग कुछ भी नहीं बनाते।
और वे वहाँ नहीं रुकते।
जब साक्षात्कारकर्ता ने सुझाव दिया, "उन लोगों के बीच लीवरेज में अंतर है जो इसे 100 गुना बना सकते हैं और जो इसे 1000 गुना बना सकते हैं," तो श्री ओचियाई ने उत्तर दिया:
"बिल्कुल। लीवरेज का अंतर बंद नहीं हुआ है। इसलिए यह असमानता को और भी बढ़ा सकता है।"
इसके अलावा, अत्यधिक उच्च क्षमताएं निचली रेखा (bottom line) पर वितरित की जा रही हैं। इसलिए, वे कहते हैं, यह काफी क्रूर है।
श्री ओचियाई ने इस स्थिति को "निर्दयी" (merciless) बताया।
"आप Claude Code का उपयोग करके एक सेवा बना सकते हैं, इसलिए आपको उससे भी पैसा कमाना चाहिए।"
उपकरण पहले से ही आपके हाथ में हैं। तो आपको कमाने में सक्षम होना चाहिए, है ना? यह वह युग है जिसमें हम हैं।
जिस व्यक्ति को यह बताया जा रहा है, वह इसे बर्दाश्त नहीं कर सकता।
हालाँकि, जिस स्थिति में यह कहा जा रहा है, वह पहले ही आ चुकी है।
तो आप कैसे तैयारी करते हैं? यहाँ सबसे प्रभावी चीज़ वह प्रतिमान बदलाव (paradigm shift) है जिस पर श्री ओचियाई ने चर्चा की।
अब तक, मनुष्य और मशीन मिलकर कुछ बनाते थे।
लेकिन अब, मशीनों के साथ मिलकर बनाने से चीजें धीमी हो जाती हैं। इसलिए, वे कहते हैं, हम उस ओर बढ़ रहे हैं जहाँ हम स्वचालित रूप से बनाई गई चीजों को देखते हैं और उनमें से चुनते हैं।
यदि अनंत गीत उत्पन्न होते हैं, तो कौन सा गीत चुनना है, यह एक गीत बनाने से अधिक कठिन है।
निर्माता की भूमिका से चयनकर्ता (selector) की भूमिका तक।
और एक और बात सामने आती है जो परिचित लगती है।
AI एजेंटों के साथ कोड लिखते समय, श्री ओचियाई कहते हैं कि सबसे बड़ी बाधा मानवीय अनुमोदन (human approval) है। मानवीय संचालन सबसे बड़ी बाधा है; यदि मनुष्य संचालन न करें तो यह तेज़ होगा।
यह केवल कोड की कहानियों तक सीमित नहीं होना चाहिए।
अनुमोदन। पुष्टि। निर्णय लेना।
जो अटका हुआ है, वह काम नहीं है, बल्कि आमतौर पर किसी का इनबॉक्स है।
अब तक की चर्चा के आधार पर, मैं कल काम का अनुरोध करने के तरीके को 5 चरणों में व्यवस्थित करूंगा।
विषय एक चीज़ तक सीमित रहेगा: वह प्रतियोगी तुलना तालिका जो आप हर महीने बनाते हैं।
चरण 1. पुनर्निमाण (rehashing) के पक्ष से चुनें।
श्री ओचियाई ने कहा, 99% पहिए का पुनर्निमाण है। एक तुलना तालिका जिसमें केवल संख्याएँ बदलती हैं जबकि प्रारूप पिछले महीने जैसा ही रहता है, वह पहला मूल्य टैग है जिसे आपके काम से हटाया जाना चाहिए।
चरण 2. इसे एक रात दें।
पूछें, "पिछले साल के प्रारूप का उपयोग करते हुए, संख्याओं को इस महीने के साथ बदलें और तुलना तालिकाओं के 3 पैटर्न बनाएं," और फिर सो जाएं। श्री ओचियाई के मामले में, AI 10 घंटे काम करता है। आपके सोने का समय आमतौर पर पर्याप्त होता है।
चरण 3. एक-एक करके सुधारने के बजाय उन्हें समानांतर में चलाएं।
यदि आपके पास एक ड्राफ्ट पूर्ण है और फिर उसे सुधारते हैं, तो आप हर बार आगे-पीछे होने पर प्रतीक्षा करते हैं। 3 पैटर्न को एक साथ चलाएं और सुबह उन सभी को एक साथ देखें।
चरण 4. बीच-बीच में पुष्टि करना बंद करें।
इसे हर आइटम के लिए "क्या यह ठीक है?" पूछने न दें। इसे अंत तक चलने दें, फिर देखें। जब तक आप हर बार एक पुष्टि डालते हैं, तो आप ट्रैफिक जाम का कारण हैं।
चरण 5. सुबह, तीन विकल्पों में से एक चुनें।
इसे दोबारा न बनाएं; इसे चुनें। निर्माता की कुर्सी से चयनकर्ता की कुर्सी पर जाएं।
यदि यह तुलना तालिका के लिए काम करता है, तो उन्हीं पाँच चरणों को मिनटों से उत्पन्न रिपोर्टों पर लागू करने का प्रयास करें।
मैं गारंटी नहीं देता कि 10 मिलियन येन $200 बन जाएगा। लेकिन आपके पास कम से कम एक ऐसा प्रोजेक्ट होना चाहिए जहाँ अंक बदल जाएंगे।
जल्दी करने का एक कारण भी है।
श्री ओचियाई कहते हैं कि इंजीनियरिंग कोडिंग कार्य इस वर्ष के भीतर पूरी तरह से गायब हो जाएंगे।
प्रोग्राम लिखने की क्षमता लगभग गायब हो जाएगी, और कोई भी बना सकेगा। वे कहते हैं कि एंट्री-लेवल इंजीनियरिंग नौकरियों का गायब होना अपरिहार्य है।
यह अगले साल की कहानी नहीं है। इस पर इस वर्ष के भीतर होने वाली चीज़ के रूप में चर्चा की जा रही है।
अंत में, क्योंकि मैं केवल डर फैलाकर समाप्त नहीं करना चाहता, मैं श्री ओचियाई द्वारा छोड़ी गई सबसे अच्छी कहानी साझा करूंगा।
विकास आसान हो जाएगा, इसलिए कोई भी पोकेमॉन गेम बना सकेगा।
लेकिन कोई भी नकली पोकेमॉन खेलना नहीं चाहता।
सब कुछ अपना मूल्य नहीं खोएगा।
जिन चीजों की नकल की जा सकती है, उनके मूल्य टैग टूट जाएंगे। पुनर्निमित प्रस्ताव, टेम्पलेट सामग्री, और पहिए का पुनर्निमाण—ये सब $200 वाले पक्ष में गिर जाएंगे।
लेकिन जिन चीजों की नकल नहीं की जा सकती, वे अपनी कीमत बनाए रखेंगी।
आपने जो IP पोषित किया है। वह निर्णय जो केवल आप ही कर सकते हैं। वह विश्वास जो आपने बनाया है। वह कारण जिसकी वजह से कोई विशेष रूप से आपसे पूछना चाहता है।
श्री ओचियाई यह भी कहते हैं कि भले ही AI का बुलबुला फूट जाए, उसके बाद की दुनिया नहीं फूटेगी।
जिन लोगों ने रेलमार्ग, नहरों और फाइबर ऑप्टिक्स के लिए बुनियादी ढांचा बिछाया, उन्होंने पैसा नहीं कमाया। लेकिन उनके सस्ते होने के कारण, औद्योगिक क्रांति पूरी हुई और YouTube उभरा।
अतिपूर्ति (oversupply) के बाद, असली शो शुरू होता है।
इसलिए तथ्य यह है कि उपकरणों की कीमत गिर रही है, शायद डरावनी कहानी नहीं है।
जो डरावना है वह यह है:
AI एजेंट दुनिया भर के लोगों में वितरित किए जा रहे हैं, और श्रम उत्पादकता के संदर्भ में, हर कोई भारी उत्पादकता रखने के बहुत करीब है।
फिर भी, नई चीजें सामने नहीं आने का कारण यह हो सकता है कि उनके साथ नई चीजें बनाने की कोशिश करने वाले लोग बेहद कम हैं।
श्री ओचियाई यह कहते हैं और इसे "मूलभूत समस्या जिसका मानवता वर्तमान में सामना कर रही है" कहते हैं।
आप भी उस पक्ष में हैं जिसने वितरण प्राप्त किया है।
इसलिए कल, आपको केवल एक चीज़ तय करनी है।
आप अपने काम का कितना हिस्सा $200 वाले पक्ष में फेंक देंगे, और कौन सा हिस्सा अपने हाथों में रखेंगे?
केवल वे ही जो उन हिस्सों को स्पष्ट रूप से जानते हैं जो नकली नहीं बनेंगे, अपने मूल्य टैग की रक्षा कर सकते हैं।
