AI के कारण नौकरियां कम नहीं, बल्कि और बढ़ेंगी..

क्यों AI अधिक भर्ती की ओर ले जाएगा - और क्यों हर कोई (हाँ, हर कोई) इसके बारे में गलत है

Citrini का वायरल AI डूम्सडे मेमो फरवरी में सॉफ्टवेयर स्टॉक्स को तबाह कर गया। यह चालाक था, अच्छी तरह से लिखा गया था, और यह बिल्कुल गलत था। लाभ मार्जिन भर्ती को बढ़ावा देता है। उन्होंने हमेशा ऐसा किया है। AI कॉरपोरेट्स को आधुनिक इतिहास में सबसे बड़ा मार्जिन विंडफॉल देने वाला है, और प्रतिक्रिया वही होगी जो एक सदी से होती आ रही है: अधिक नौकरियां, कम नहीं। खून-खराबा नहीं आ रहा है। भर्ती का बूम आ रहा है।

फरवरी में, Citrini Research ने "द 2028 ग्लोबल इंटेलिजेंस क्राइसिस" नामक 7,000 शब्दों का एक वित्तीय काल्पनिक लेख प्रकाशित किया, जो "भविष्य का एक मेमो" था जिसमें AI एजेंट व्हाइट-कॉलर वर्कफोर्स को खत्म कर देते हैं, बेरोजगारी 10.2% हो जाती है, और S&P 38% गिर जाता है। इसने दूसरे वाक्य में "परिदृश्य, भविष्यवाणी नहीं" कहा, जिसका स्वाभाविक अर्थ यह हुआ कि सभी ने इसे एक भविष्यवाणी के रूप में लिया। सॉफ्टवेयर स्टॉक्स को बेरहमी से पीटा गया, IBM का 2000 के बाद का सबसे बुरा दिन रहा, और व्हाइट हाउस के एक शीर्ष अर्थशास्त्री को सार्वजनिक रूप से पूरी बात को "साइंस फिक्शन" कहने के लिए आना पड़ा।

Citrini के लिए मिशन पूरा हुआ: अधिकतम धुंध, न्यूनतम जवाबदेही। समस्या? यह थीसिस 100% गलत है, और वह भी किसी सूक्ष्म तरीके से नहीं। यह इस तरह से गलत है जैसे कोई भी व्यक्ति जो कभी कॉर्पोरेट बजट मीटिंग में बैठा हो, जानता है कि यह गलत है। यहाँ चार्ट, उपाख्यानों और डूम्सडे-औद्योगिक परिसर के प्रति स्वस्थ अनादर के साथ यह समझाने का मेरा निबंध-शैली का प्रयास है।

चेतावनी: नीचे दी गई चर्चा मानती है कि AI अंततः सब कुछ सस्ता बना देगा। आज के हिसाब से यह सच नहीं है, लेकिन अगले चक्र के लिए यह एक उचित धारणा है।

भाग 1: भर्ती लाभ मार्जिन का अनुसरण करती है। यह हमेशा करती आई है। यह हमेशा करती रहेगी।

आइए सबसे उबाऊ, सबसे विश्वसनीय मैक्रो संबंध से शुरू करें: जब लाभ मार्जिन बढ़ता है, तो भर्ती बढ़ती है। कभी-कभी नहीं। "पूर्व-AI प्रतिमान" में नहीं। हमेशा। NABE सर्वेक्षण डेटा के चार दशक, एक निष्कर्ष: लाभ बूम के बाद भर्ती बूम न होने जैसी कोई चीज़ नहीं है।

चार्ट 1: लाभ मार्जिन रोजगार का नेतृत्व करता है जैसे रात के बाद दिन आता है। चार दशकों के सबूत।

क्यों? क्योंकि संगठन स्प्रेडशीट नहीं हैं। वे जीवित जीव हैं जिनमें पेडिग्री पाल बुफे में एक लैब्राडोर के समान आत्म-संयम होता है। जब बजट पूरे होते हैं और उनसे अधिक होते हैं, तो नौकरियां पतली हवा से प्रकट होती हैं। पृथ्वी पर हर मध्य प्रबंधक जानता है कि हेडकाउंट स्टेटस के बराबर है। किसी को भी अपनी टीम को सिकोड़ने के लिए पदोन्नत नहीं किया गया; आपको "फंक्शन को बनाने" के लिए पदोन्नत किया जाता है। इसे किंगडम फॉल्सी कहें: एक मैनेजर को मार्जिन विंडफॉल दें और वह इसे शेयरधारकों को वापस नहीं करेगा। वह तीन रणनीति लीड, एक चीफ ऑफ स्टाफ, और किसी ऐसे व्यक्ति को काम पर रखेगा जिसका पूरा काम अन्य चार के बारे में Slides बनाना है।

तो मेरे साथ Citrini के तर्क पर चलें: AI शानदार ढंग से काम करता है, मार्जिन आसमान छूता है... और फिर कंपनियां सभी को निकाल देती हैं? कॉर्पोरेट पूंजीवाद के इतिहास में ऐसा सचमुच कभी नहीं हुआ। मोटा मार्जिन मैनेजरियल जेबों में छेद कर देता है। यदि AI वह मार्जिन विस्तार प्रदान करता है जिसका बुल्स वादा करते हैं, तो अनुभवजन्य, उबाऊ, चार दशक पुरानी प्रतिक्रिया है: भर्ती बढ़ जाती है।

जेवन्स विरोधाभास, या: सस्ती बुद्धिमत्ता का अर्थ है अधिक बुद्धिमत्ता

1865 में, विलियम स्टेनली जेवन्स ने कुछ अजीब देखा: जैसे-जैसे भाप के इंजन कोयले में अधिक कुशल होते गए, ब्रिटेन ने अधिक कोयला जलाया, कम नहीं। दक्षता ने कोयला-शक्ति को सस्ता बना दिया, सस्ते ने इसे सर्वव्यापी बना दिया, सर्वव्यापीता का मतलब था कि कुल खपत बढ़ गई। अब "कोयला" को "व्हाइट-कॉलर आउटपुट" से बदलें।

चार्ट 2: एक स्केच, भविष्यवाणी नहीं। कुछ रिसर्च शॉप्स के विपरीत, हम अपनी कल्पना को लेबल करते हैं।

जब कानूनी मेमो, मार्केटिंग अभियान, या कोड के एक टुकड़े के उत्पादन की लागत 90% गिर जाती है, तो कानूनी मेमो, अभियानों और कोड की मांग स्थिर नहीं रहती है। यह बढ़ जाती है। जो कंपनियां एक विश्लेषण खरीद सकती थीं, वे पचास चाहेंगी। जिन फर्मों के पास कभी कानूनी विभाग नहीं था, वे एक प्राप्त करेंगी। बाधा उन मनुष्यों की ओर बढ़ती है जो मशीनों को निर्देशित, सत्यापित, बेचते और उनके बाद सफाई करते हैं।

और यह सिद्धांत नहीं है। बाढ़ पहले ही शुरू हो चुकी है। सॉफ्टवेयर लें: GitHub अब हर मिनट 230 से अधिक नए कोड रिपॉजिटरी बनते देखता है, एक ही वर्ष में 36 मिलियन नए डेवलपर्स जुड़े (यानी प्रति सेकंड एक), और 2025 में लगभग एक बिलियन कमिट लॉग किए, जो 25% अधिक है। एक ऐप बनाने की सीमांत लागत गिर गई है, इसलिए हर कोई और उनका बरिस्ता भी अब ऐप शिप कर रहा है:

चार्ट 3: कोड के लिए कोयला। सस्ता उत्पादन, इसका घातीय रूप से अधिक।

किताबें, वही कहानी, केवल मजेदार। सेल्फ-पब्लिशिंग पहले से ही बूमिंग थी, और फिर ChatGPT आया और चीजें इतनी नियंत्रण से बाहर हो गईं कि Amazon को लेखकों को प्रति दिन तीन किताबों तक सीमित करना पड़ा, जो पूरी तरह से मानव लेखन की गति है। मोटे तौर पर 1.4 मिलियन सेल्फ-पब्लिश्ड शीर्षक अब हर साल Kindle पर आते हैं, और प्रक्षेपवक्र सीधा ऊपर है:

चार्ट 4: हार्डकवर में जेवन्स। जब एक किताब लिखने में एक दोपहर लगती है, तो हर कोई एक किताब लिखता है।

ध्यान दें कि ये उदाहरण आपको क्या बताते हैं... AI आउटपुट को कम नहीं करता, यह इसे तब तक बढ़ाता है जब तक हम आपूर्ति में डूब नहीं जाते। ऐप्स, किताबें, गाने, मार्केटिंग कॉपी, कानूनी बॉयलरप्लेट: अनंत। और जब आपूर्ति अनंत होती है, तो दुर्लभ (और रोजगार योग्य) कौशल इसे छांटना, क्यूरेट करना, सत्यापित करना और बेचना बन जाता है। वह, प्रिय पाठक, एक मानवीय नौकरी है, और हमें उनमें से बहुतों की आवश्यकता होगी।

इस बीच, AI कार्यकारी उस आत्मविश्वास के साथ प्रलय का वादा करते रहते हैं जिनके मूल्यांकन इस पर निर्भर करते हैं। Anthropic के Dario Amodei ने चेतावनी दी कि AI पांच वर्षों के भीतर सभी एंट्री-लेवल व्हाइट-कॉलर नौकरियों में से आधी को मिटा सकता है और बेरोजगारी को 10-20% तक बढ़ा सकता है। Sam Altman सोचते हैं कि पूरी नौकरी श्रेणियां "पूरी तरह से गायब हो जाएंगी"। Microsoft के AI प्रमुख तकनीक को "मौलिक रूप से श्रम-प्रतिस्थापन" कहते हैं। सज्जनों, सम्मानपूर्वक: हम यह पहले भी सुन चुके हैं। ATM को बैंक टेलरों को खत्म करना था, फिर भी 1970 और 2010 के बीच टेलर रोजगार लगभग दोगुना हो गया, क्योंकि सस्ती शाखाओं का मतलब अधिक शाखाएं थीं। स्प्रेडशीट को अकाउंटेंट्स को खत्म करना था। इसके बजाय इसने बुककीपर की पेंसिल को खत्म किया और लाखों विश्लेषक नौकरियों को जन्म दिया। 19वीं शताब्दी में, कपड़ा बुनने के लिए आवश्यक 98% श्रम स्वचालित हो गया, और बुनाई की नौकरियों की संख्या बढ़ गई, क्योंकि कपड़ा सस्ता हो गया और हर कोई अचानक एक के बजाय चार शर्ट चाहता था।

AI-कार्यकारी कोई आर्थिक तर्क नहीं दे रहे हैं। वे निवेशक प्रस्तुति का पूर्वाभ्यास कर रहे हैं।

Novo Nordisk केस स्टडी: भर्ती लाभ का अनुसरण करती है, भले ही उसे नहीं करना चाहिए

यदि आप किंगडम फॉल्सी का एक लाइव-एक्शन प्रदर्शन चाहते हैं, तो मेरे गृह देश के क्राउन ज्वेल से आगे न देखें। जब "फैट ड्रग" ने Novo Nordisk को यूरोप की सबसे मूल्यवान कंपनी (एक समय डेनमार्क के पूरे GDP से अधिक मूल्य की) बना दिया, तो तत्कालीन CEO Lars Fruergaard Jørgensen ने सदी की भर्ती पर निकल पड़े। हेडकाउंट लगभग चार वर्षों में मोटे तौर पर 48,000 से बढ़कर 78,000 से अधिक हो गया। क्या Novo को वर्षों पहले खोजे गए एक अणु के निर्माण के लिए 30,000 अतिरिक्त लोगों की आवश्यकता थी? बिल्कुल नहीं। लेकिन मार्जिन था, इसलिए ऑर्ग चार्ट बढ़ गया: प्रोजेक्ट मैनेजर, सस्टेनेबिलिटी कोऑर्डिनेटर, इंटरनल कम्युनिकेशंस पार्टनर, ऐसे लोग जिनका काम कोऑर्डिनेटरों का समन्वय करना था।

हम जानते हैं कि यह आवश्यकता के बजाय साम्राज्य-निर्माण था, क्योंकि जिस पल Eli Lilly से प्रतिस्पर्धा ने मार्जिन पर असर डाला, नए CEO Mike Doustdar ने 9,000 नौकरियां काट दीं (डेनिश इतिहास में सबसे बड़ी छंटनी), "कर्मचारियों की संख्या में अति-वृद्धि की अवधि" के बाद "जटिलता को कम करने" की आवश्यकता का हवाला देते हुए। अनुवाद: हमने हजारों कार्यालय कर्मचारियों को काम पर रखा क्योंकि पैसा हमारी जेब में छेद कर रहा था। इस बीच Eli Lilly ने एक पतली सेटअप के साथ मोटे तौर पर Novo के GLP-1 बिक्री का दोगुना उत्पादन किया और उसे कभी डेनिश राष्ट्रीय आघात का मंचन नहीं करना पड़ा। लाभ ऊपर, भर्ती ऊपर; लाभ दब गया, भर्ती नीचे। कार्य-कारण P&L के माध्यम से चलता है, तकनीक के माध्यम से नहीं।

और Novo विशेष नहीं है। Google का हेडकाउंट 2010 के दशक में तीन गुना हो गया, जबकि इसके मुख्य उत्पाद को उदारतापूर्वक कुछ हजार इंजीनियरों की आवश्यकता थी। Twitter ने प्रसिद्ध रूप से अपने 80% कर्मचारियों को खो दिया और ऐप... काम करता रहा। सबक यह नहीं है कि उन श्रमिकों ने कुछ नहीं किया। यह है कि लाभदायक कंपनियां किसी भी मापनीय "आवश्यकता" से परे भर्ती करती हैं, क्योंकि लाभदायक संगठन ऐसा ही करते हैं।

भाग 2: कॉर्पोरेट स्यूडो-जॉब: प्रकृति की सबसे लचीली प्रजाति

जो हमें दूसरी चीज़ पर लाता है जिसे Citrini का मॉडल संभाल नहीं सकता: संगठन स्यूडो-जॉब फैक्ट्रियां हैं। आधुनिक निगम में भूमिकाओं के पूरे पारिस्थितिकी तंत्र शामिल हैं जिनका आउटपुट से संबंध, मान लीजिए, आध्यात्मिक है। आंतरिक कार्यशाला सुविधाकर्ता। परिवर्तन कार्यालय। DEI विभाग जो एक ही भर्ती बूम में 55% बढ़ा और फिर दो साल बाद एक "रणनीतिक पुनर्गठन" हुआ। क्रॉस-फंक्शनल सिनर्जी में सुधार के बारे में ऑफसाइट की तैयारी करने वाली ग्यारह-व्यक्ति टीम, जो एक डेक तैयार करती है, जिसे दूसरे ऑफसाइट में प्रस्तुत किया जाता है।

यदि AI उन नौकरियों को खत्म करने वाला था जो मापनीय आउटपुट उत्पन्न नहीं करती हैं, तो उसे यह समझाना होगा कि वे नौकरियां अब क्यों मौजूद हैं, बेरहम तिमाही पूंजीवाद की दुनिया में। उत्तर यह है कि फर्में उत्पादकता सीमा तक भर्ती नहीं करती हैं। वे बजट सीमा तक भर्ती करती हैं। प्रदर्शनी A, अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली:

चार्ट 5: 1970 से, अमेरिकी चिकित्सक ~+150%। स्वास्थ्य सेवा प्रशासक ~+3,800%। स्केलपेल कभी भी इस तरह से अधिक संख्या में नहीं रहा।

प्रशासनिक कर्मचारी अब संपूर्ण अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा कार्यबल का लगभग एक चौथाई हिस्सा बनाते हैं, और प्रशासन प्रत्येक स्वास्थ्य सेवा डॉलर का लगभग एक तिहाई खा जाता है, जो किसी भी अन्य समृद्ध देश के हिस्से से लगभग दोगुना है। 1970 में इनमें से कोई भी व्यक्ति अस्तित्व में नहीं था। प्रौद्योगिकी, विनियमन और राजस्व ने उन्हें पतली हवा से बनाया। पैटर्न हर जगह दोहराता है: विश्वविद्यालयों ने प्रोफेसरों की तुलना में कहीं अधिक तेजी से डीन और डिप्टी-वाइस-प्रोवोस्ट जोड़े; बैंकों ने 2008 के बाद स्टेडियम-भर अनुपालन अधिकारी जोड़े (JPMorgan ने अकेले कुछ वर्षों में 13,000 से अधिक जोड़े)।

आधुनिक इतिहास की हर उत्पादकता क्रांति को नए समन्वयकों, जांचकर्ताओं और कार्यशाला-धारकों की एक सेना द्वारा अवशोषित किया गया है। AI AI-अनुपालन अधिकारियों, प्रॉम्प्ट गवर्नेंस काउंसिल और हेड्स ऑफ एजेंट एक्सपीरियंस का उत्पादन करेगा। मैं केवल आधा मजाक कर रहा हूं, और जो आधा मजाक कर रहा है वह घबराया हुआ है।

और ऐसा न सोचें कि यह विशुद्ध रूप से अमेरिकी बीमारी है, मुझे इसे डेनमार्क वापस लाने की अनुमति दें। डेनिश क्षेत्रों द्वारा नियोजित दाइयों की संख्या 2007 और 2020 के बीच 57% बढ़ी। जन्मों की संख्या? लगभग 5% कम। अधिक दाइयां, कम बच्चे, और फिर भी स्थायी रूप से दाइयों की कमी के बारे में एक राष्ट्रीय बहस। यह सबसे शुद्ध डेटा बिंदु है जिसे मैं जानता हूं: स्वास्थ्य सेवा भर्ती ने दशकों पहले खुद को स्वास्थ्य सेवा आउटपुट से अलग कर लिया, अटलांटिक के दोनों किनारों पर:

चार्ट 6: 5% कम बच्चों को जन्म देने के लिए 57% अधिक दाइयां। कोई न कोई नौकरियों का आविष्कार कर रहा है, और वह बच्चे नहीं हैं।

यह, स्पष्ट रूप से, एक यूरोपीय महाशक्ति है। पृथ्वी पर कोई भी हमसे बेहतर अपनी खुद की नौकरियों का आविष्कार करने में नहीं है, और एक बार नौकरी का आविष्कार हो जाने के बाद, कार्यदिवस को उस चीज़ को छोड़कर हर चीज़ पर बिताने में जिसके लिए हमें नाममात्र रूप से काम पर रखा गया था। काम के बारे में समितियां। समितियों के बारे में सेमिनार। सेमिनार पर संरेखित करने के लिए एक दूर-दिवस। ऑर्ग चार्ट बढ़ता है, आउटपुट नहीं बढ़ता है, और हर कोई सहमत है कि असली समस्या कम स्टाफिंग है। जब AI वास्तविक कार्य करने के लिए आता है, तो यूरोप का व्हाइट-कॉलर वर्ग बिल्कुल ठीक रहेगा: हमने वर्षों पहले वास्तविक कार्य करना बंद कर दिया था।

भाग 3: महान पुनर्व्यवस्था: लचीलापन खरीदें, कठोरता बेचें

इसका मतलब यह नहीं है कि कुछ भी नहीं बदलेगा। नौकरियों को एक महाकाव्य पैमाने पर पुनर्व्यवस्थित किया जाएगा। संरचना बदलती है भले ही कुल धीरे-धीरे ऊपर जाता है। और यहाँ इस निबंध का कार्रवाई योग्य मैक्रो हिस्सा है -> विजेता वे अर्थव्यवस्थाएं होंगी जहां पुनर्व्यवस्था कानूनी है।

चार्ट 7: प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं में रोजगार संरक्षण। AI सबसे तेजी से "निगला" जाता है जहां काम पर रखना और निकालना सबसे आसान है।

AI अपनाने के लिए उथल-पुथल की आवश्यकता है: सोमवार को भूमिका A को मारें, बुधवार को भूमिका B बनाएं। अमेरिका, ब्रिटेन, कनाडा और स्कैंडिनेविया की फ्लेक्सिक्योरिटी प्रणालियों (डेनमार्क: निकालना आसान, निकाले गए लोगों के प्रति उदार, श्रम बाजार का एक दृढ़ हैंडशेक और एक गर्म कंबल के समतुल्य) में, वह एक मंगलवार है। नीदरलैंड या इटली में, किसी को निकालना एक बहु-वर्षीय कानूनी ओडिसी है जिसमें अदालतें, कार्य परिषदें और संभवतः पोप शामिल हैं। कठोर श्रम बाजार व्यवधान से नहीं बचेंगे। वे बस इसे धीमी गति से प्राप्त करेंगे, उच्च संरचनात्मक बेरोजगारी और लाभ का कोई हिस्सा नहीं होगा। एक बड़ा, फुर्तीला सेवा क्षेत्र जोड़ें और रैंकिंग खुद लिखती है: अमेरिका और एंग्लोस्फीयर AI को पूरा निगल जाते हैं; महाद्वीपीय यूरोप सबसे अधिक संभावना एक दशक तक इस पर चबाता रहेगा।

मेरी अपनी आशावादिता के लिए एक ईमानदार चेतावनी: रोजगार के लिए बार उठाया जाता है। जब उत्पादकता की बाधा बढ़ती है, तो कुछ श्रमिक इसे पार नहीं कर पाते। ध्यान दें कि अमेरिकी रोजगार-से-जनसंख्या लगभग वर्ष 2000 के आसपास चरम पर थी: इंटरनेट का परिचय दें, नौकरियां चरम पर:

चार्ट 8: अमेरिकी रोजगार-से-जनसंख्या इंटरनेट के साथ चरम पर थी। शेष पश्चिम ने वास्तव में बेहतर प्रदर्शन किया है।

दिलचस्प बात यह है कि यह काफी हद तक एक अमेरिकी बीमारी है। यूरोपीय रोजगार दरें रिकॉर्ड उच्च स्तर पर बनी हुई हैं, आंशिक रूप से क्योंकि फ्लेक्सिक्योरिटी सिस्टम लोगों को पार्क करने के बजाय फिर से प्रशिक्षित करते हैं। लेकिन यात्रा की दिशा स्पष्ट है: कुल मिलाकर अधिक भर्ती, फिर भी स्थायी रूप से लाभ पर लोगों की एक मोटी पूंछ क्योंकि न्यूनतम उत्पादकता बार उनके ऊपर चला गया। चाहे हम फिक्स को "UBI" कहें या कुछ और राजनीतिक रूप से सुपाच्य, स्थानांतरण राज्य बढ़ता है। यह एक राजकोषीय कहानी है (बॉन्ड के लिए मंदी, यदि आप मुझसे पूछें), रोजगार सर्वनाश नहीं।

भाग 4: डॉट-कॉम तुलनाएं: आकर्षक, आलसी और ज्यादातर गलत

50 से अधिक उम्र का हर रणनीतिकार एक बैसाखी रखता है: "यह बिल्कुल 1999 जैसा है।" ऐसा नहीं है, और अंतर सभी एक ही दिशा में इशारा करते हैं। गोद लेने की गति से शुरू करें:

चार्ट 9: जनरेटिव AI लगभग ~2 वर्षों में 40% अमेरिकी वयस्कों तक पहुंच गया। इंटरनेट को लगभग एक दशक लग गया।

जनरेटिव AI इंटरनेट की तुलना में 4-5 गुना तेजी से फैल रहा है। 1999 में, हम एक ऐसी क्रांति की कीमत लगा रहे थे जो अधिकांश घरों तक नहीं पहुंची थी। शुद्ध आशा, शून्य नकदी प्रवाह। आज क्रांति विश्लेषकों द्वारा अपनी आरंभिक रिपोर्ट पूरी करने से पहले ही आपकी चाची तक पहुंच गई। यही कारण है कि यह चक्र कमाई-संचालित है, आंखों-संचालित नहीं: निर्माण को वित्तपोषित करने वाले हाइपरस्केलर पैसे के इतिहास में सबसे लाभदायक कंपनियां हैं, विक्रेता वित्तपोषण और सपनों के बजाय परिचालन नकदी प्रवाह से पूंजीगत व्यय का भुगतान कर रहे हैं।

और लीवरेज की तस्वीर? 2000 में, बाजार पूंजीकरण के हिस्से के रूप में मार्जिन ऋण चरम पर पहुंच रहा था; सट्टा उधारी रॉकेट ईंधन था। आज यह पुराने उच्च स्तर से काफी नीचे बैठता है। इस बार ईंधन प्रतिधारित आय है, जो धीमी गति से जलती है और फेड के छींकने पर विस्फोट नहीं करती है:

चार्ट 10: S&P 500 बाजार पूंजीकरण के लिए मार्जिन ऋण। ध्यान दें कि क्या गायब है: 2000-शैली का लीवरेज स्पाइक।

जो मुझे वित्तीय टिप्पणी की मेरी पसंदीदा शैली में लाता है: नाममात्र दुनिया के लोग। "रिकॉर्ड CAPEX!" वे एक डॉलर के आंकड़े की ओर इशारा करते हुए चिल्लाते हैं जो एक रिकॉर्ड है क्योंकि बढ़ती नाममात्र अर्थव्यवस्था में हर डॉलर का आंकड़ा एक रिकॉर्ड है। उनका किराने का बिल भी एक रिकॉर्ड है। इसे ठीक से स्केल करें और उन्माद कम हो जाता है:

चार्ट 11: रेलवे बैरन ने GDP का 6-7% खर्च किया। AI निर्माण ~2% है। कुछ बुलबुला।

ब्रिटेन का रेलवे उन्माद ~GDP का 7% खा गया। अमेरिकी रेलमार्गों ने ~6% खाया। AI डेटासेंटर निर्माण, सभी लुभावनी सुर्खियों के बावजूद, GDP का लगभग 2% चल रहा है। 2000 में दूरसंचार से बड़ा, निश्चित रूप से, लेकिन जंक बॉन्ड के बजाय मुनाफे से वित्तपोषित। यदि यह एक बुलबुला है, तो यह औद्योगिक इतिहास में सबसे अधिक विलायकीय रूप से वित्तपोषित बुलबुला है।

निष्कर्ष: हर कोई गलत है, और यह तेजी का है

सुविधाजनक रूप से डेटा ने पहले ही उस बिंदु पर पहुंचाना शुरू कर दिया है जिसे मैं इस निबंध में बनाने की कोशिश कर रहा हूं। Apollo का फर्म-स्तरीय कार्य दिखाता है कि AI को सबसे अधिक तीव्रता से अपनाने वाली कंपनियां एंट्री-लेवल स्टाफ को नहीं काट रही हैं। वे अपनाने के दो साल के भीतर, नाटकीय रूप से, उनमें से अधिक काम पर रख रही हैं।

चार्ट 12: उच्च-तीव्रता वाले AI अपनाने वाले एंट्री-लेवल हेडकाउंट को बढ़ाते हैं। डूम ट्रेड का असुविधाजनक चार्ट।

तो आइए मशीन को इकट्ठा करें: AI मार्जिन बढ़ाता है → मार्जिन ने हमेशा, बिना किसी अपवाद के, भर्ती को बढ़ावा दिया है → प्रबंधक साम्राज्य बनाते हैं क्योंकि यह उनकी जैविक अनिवार्यता है → जेवन्स नव-सस्ते आउटपुट की मांग को बढ़ाता है → राजकोषीय धूप में स्यूडो-जॉब खिलते हैं → लचीली अर्थव्यवस्थाएं सबसे तेजी से पुनर्व्यवस्थित होती हैं और सबसे बड़ी जीतती हैं। यह एक सकारात्मक, स्व-सुदृढ़ीकरण लूप है: मुनाफा नौकरियों को निधि देता है, नौकरियां खपत को निधि देती हैं, खपत मुनाफे को निधि देती है। यह लगभग शर्मनाक रूप से पारंपरिक है, यही कारण है कि यह सही होगा।

Citrini का मेमो धुंध पैदा करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, और जहां श्रेय दिया जाना चाहिए: इसने खूबसूरती से काम किया। सॉफ्टवेयर स्टॉक्स गिर गए, Citadel ने एक खंडन लिखा, The Economist ने अपना वजन डाला, और एक हजार फंड मैनेजरों को एक सप्ताह के लिए बौद्धिक महसूस करने को मिला। लेकिन वायरल होना और सही होना अलग-अलग खेल हैं। डूम्सडे परिदृश्य के लिए आवश्यक है कि निगम उस तरह से व्यवहार करें जैसे निगमों ने कभी व्यवहार नहीं किया: आधुनिक इतिहास में संभावित सबसे बड़ा मार्जिन विंडफॉल सौंपा गया, और मठवासी संयम के साथ प्रतिक्रिया दी। मैं उस ट्रेड के दूसरे पक्ष को पूरे दिन लूंगा।

अधिक मुनाफा। अधिक भर्ती। हममें से कोई भी कल्पना कर सकता है उससे अधिक स्यूडो-जॉब। आपको एजेंट गवर्नेंस पर आंतरिक कार्यशाला में देखूंगा। उपस्थिति अनिवार्य है, और हाँ, एक प्री-रीड डेक होगा...

Andreas Steno, CIO of ASMR Wealth, Founder of Nowcast IQ and Macro Strategist at Real Vision