यहाँ एक पार्टी ट्रिक है। एक पैसे को रोज़ाना दोगुना करें, तीस दिनों में कितना होगा? ज़्यादातर लोग कुछ सौ डॉलर का अनुमान लगाते हैं।
असली जवाब पाँच मिलियन से अधिक है।
पहली कोशिश में कोई भी वहाँ तक नहीं पहुँचता, क्योंकि हमारा दिमाग इस गणित के लिए नहीं बना है। हम रैखिक सोच के लिए तार-तार हैं। आती हुई ट्रैफ़िक पर एक नज़र डालें और आपका शरीर जान जाता है कि कर्ब से उतरना सुरक्षित है या नहीं। वही दिमाग, जब किसी चीज़ को हर साल दोगुना होते हुए कल्पना करने को कहा जाए, तो वह लगातार हजारों के फैक्टर से संख्या के बड़े होने का कम अनुमान लगाता है।
मानव इतिहास के अधिकांश समय में इससे कोई फर्क नहीं पड़ता था। हमने जो भी उपकरण बनाए, हर संस्था जो बनाई, वह ऐसी गति से चलती थी जिसे हमारी रैखिक अंतर्ज्ञान मोटे तौर पर ट्रैक कर सकती थी।
अब, पहली बार, हमारे पास बुद्धिमत्ता है जो सीधी रेखा में नहीं सोचती। यह संयोजित होती है, खुद पर फीडबैक करती है, गति पकड़ती है। और यह उसी क्षण आ रही है जब पाँच या छह अन्य एक्सपोनेंशियल कर्व्स भी एक साथ S के खड़े हिस्से पर आ रहे हैं।
मैंने पहली बार इसके बारे में अप्रैल 2021 में लिखा था, GMI फीचर में जिसे मैंने द एक्सपोनेंशियल एज कहा था। यह अब तक की मंथली में मेरी सबसे लंबी चीज़ थी, और पीछे मुड़कर देखने पर, मैं पूरी तरह से नहीं समझ पाया था कि मैंने जो चीज़ देखी थी वह वास्तव में कितनी बड़ी थी...
मैंने क्या सही कहा, और क्या मिस किया
2021 में अवलोकन सरल था: फिएट मुद्रा का अवमूल्यन किसी भी अनुमान से तेज़ हो रहा था, और मुट्ठी भर परिसंपत्तियाँ ही ऐसी थीं जो इसे पार करने के लिए पर्याप्त तेज़ी से संयोजित हो रही थीं। इनमें सबसे प्रमुख थे बिटकॉइन और टेक्नोलॉजी स्टॉक्स।
वह हिस्सा सही रहा। मैंने जिस चीज़ को कम आंका, वह थी आने वाली चीज़ों का पैमाना।
साथ ही, उस समय मैं केंद्रीय बैंकों की बैलेंस शीट को देख रहा था, ज़्यादातर फेड की। यह सही प्रवृत्ति थी, लेकिन अधूरे लक्ष्य पर इशारा कर रही थी।
असली ड्राइवर कोई एक केंद्रीय बैंक नहीं है। यह कुल वैश्विक तरलता है: हर प्रमुख केंद्रीय बैंक, हर ट्रेजरी जो कर्ज को रोल कर रही है, हर कमर्शियल बैंक जो इसे फंड करने के लिए क्रेडिट का विस्तार कर रहा है, सब एक रिले की तरह एक साथ चल रहे हैं। जब फेड रुकता है, तो चीन या यूरोप बैटन उठा लेता है।
लेकिन सिर्फ एक धावक को देखेंगे तो पूरी रेस गलत पढ़ेंगे। यही वजह है कि ज़्यादातर लोगों ने 2017 को गलत समझा। फेड अपनी बैलेंस शीट सिकोड़ रहा था, और बाजार फिर भी ऊपर चले गए, क्योंकि चीन और यूरोप इसके विपरीत कर रहे थे। कुल वैश्विक तरलता बढ़ी। केवल फेड को देखने वाला कोई नहीं देख पाया।
वैश्विक तरलता अब लगभग 8% प्रति वर्ष बढ़ती है। सामान्य मुद्रास्फीति और अपनी वास्तविक बाधा दर को जोड़ें, तो स्थिर रहने के लिए आवश्यक रिटर्न 11% के करीब है।
वह हिस्सा जो वास्तव में नया है
मुद्रा अवमूल्यन की कहानी बताती है कि आपका पैसा कम क्यों खरीदता है। यह पूरी तरह से नहीं बताती कि सब कुछ गति क्यों पकड़ रहा है। सिर्फ बाजार नहीं, बल्कि परिवर्तन की गति ही।
यह एक अलग शक्ति है, जो ऊपर से स्तरित है, और यही कारण है कि एक्सपोनेंशियल एज अब पाँच साल पहले की तुलना में अधिक मायने रखता है।
मैंने 2021 में कर्व्स के नाम रखे थे: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स, सौर और बैटरी भंडारण, जैव प्रौद्योगिकी, ब्लॉकचेन नेटवर्क। सूची नहीं बदली है। जो बदला है, वह है कर्व पर उनकी स्थिति।
2021 में यह अधिकांशतः सिद्धांत था। आप देख सकते थे कि यह आ रहा है, लेकिन यह आया नहीं था। पाँच साल बाद, ये सब एक साथ, उन्हीं कुछ वर्षों में तेज़ हो गए हैं, और एक-दूसरे को फीड करने लगे हैं।
यह अभिसरण सब कुछ बदल देता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता
यहाँ अवमूल्यन के बारे में वह बात है जो ज़्यादातर लोग मिस करते हैं। सरकारें कर्ज का विस्तार क्यों करती रहती हैं, इसका कारण हठ या अक्षमता नहीं है। यह जनसांख्यिकी है। बढ़ती उम्र की आबादी, सिकुड़ता कार्यबल, कम लोग उत्पादन कर रहे हैं और अधिक लोग सिस्टम पर निर्भर हैं। आप अकेले मानव श्रम से इससे बाहर नहीं निकल सकते, इसलिए आप उधार लेते हैं, और बैलेंस शीट क्षतिपूर्ति के लिए विस्तारित होती है।
AI उस समीकरण को तोड़ता है।
जब एक AI एजेंट एक नॉलेज वर्कर का काम कर सकता है, और एक ह्यूमनॉइड रोबोट एक मैनुअल मजदूर का काम कर सकता है, तो आप अब कामकाजी उम्र के मनुष्यों की संख्या से सीमित नहीं हैं। आपने सिंथेटिक जनसांख्यिकी बना ली है। उत्पादकता वक्र, जिसे जनसांख्यिकी नीचे खींच रही थी, फिर से ऊपर जाने लगता है, और वह कर्ज विस्तार के बिना ऐसा करता है जिसकी सिस्टम को पचास वर्षों से आवश्यकता थी।
इसके साथ-साथ एक अपस्फीतिकारी शक्ति भी चल रही है। जब बुद्धिमत्ता की सीमांत लागत शून्य के करीब गिरती है, तो वस्तुओं और सेवाओं की एक विशाल श्रृंखला तेज़ी से सस्ती हो जाती है। यह रातोंरात अवमूल्यन की समस्या को खत्म नहीं करता, लेकिन गणित को बदल देता है। मैंने पहले जिस 11% बाधा दर का वर्णन किया था, वह उस दुनिया में अलग दिखने लगती है जहाँ AI पूरी अर्थव्यवस्था में लागतों को संपीड़ित कर रहा है।
लेकिन इस सब की गति पर रुकना उचित है, क्योंकि यह चौंका देने वाली है। AI द्वारा किए जा सकने वाले स्वायत्त कार्यों की लंबाई पिछले छह वर्षों से लगभग हर सात महीने में दोगुनी हो रही है। OpenAI का o3 पहले से ही अपने स्वयं के वैज्ञानिक क्षेत्र में मानव PhDs से बेहतर प्रदर्शन करता है। और विकास धीमा नहीं हुआ है।
ऊर्जा
इस सब के नीचे एक बहुत बड़ी अड़चन है।
AI और रोबोटिक्स कंप्यूट पर चलते हैं। कंप्यूट बिजली पर चलता है। और अभी बनाया जा रहा कंप्यूट का पैमाना इतना बड़ा है कि ऊर्जा पूरे तकनीकी संक्रमण पर बाध्यकारी बाधा बन गई है। माइक्रोसॉफ्ट परमाणु ऊर्जा की ओर देख रहा है। गूगल भूतापीय ऊर्जा के लिए सौदे कर रहा है। वे अपने कार्बन लक्ष्यों के लिए ऐसा नहीं कर रहे, बल्कि इसलिए कर रहे हैं क्योंकि मशीनों को खिलाने के लिए उनकी ग्रिड क्षमता खत्म हो रही है।
चीन ने इसे पहले समझा और सबसे जोरदार कदम उठाया।
अकेले 2024 में, चीन ने बाकी दुनिया की तुलना में अधिक नई सौर क्षमता जोड़ी।
यहाँ यह मायने रखता है, और यह अर्थशास्त्र के एक टुकड़े पर आता है जिसके बारे में ज़्यादातर लोगों ने कभी नहीं सुना।
एक चीज़ है जिसे राइट्स लॉ कहा जाता है, जिसे पहली बार 1936 में विमान कारखानों को देखते हुए देखा गया था। यह कहता है कि हर बार जब अब तक उत्पादित इकाइयों की कुल संख्या दोगुनी होती है, तो अगली इकाई बनाने की लागत एक सुसंगत प्रतिशत से गिर जाती है। श्रमिक तेज़ हो जाते हैं, दोष कम हो जाते हैं, कोई काम करता है कि पैनल कम चांदी और पतले सिलिकॉन के साथ भी उतना ही अच्छा चलता है...
सौर ऊर्जा ने राइट्स लॉ का पालन लगभग किसी भी कभी मापी गई तकनीक से अधिक ईमानदारी से किया है। वैश्विक क्षमता का हर दोगुना होना लागत से 20-कुछ प्रतिशत और गिरा देता है। और यहाँ चीन लूप को बंद करता है, क्योंकि बेतुके पैमाने पर पैनलों का निर्माण करके उन्होंने संचयी वैश्विक उत्पादन को छत के पार पहुँचा दिया, जिसने पूरी दुनिया को वक्र पर और नीचे, तेज़ी से धकेल दिया।
सौर ऊर्जा एक दशक पहले की तुलना में 90% सस्ती है, और यह नीचे के करीब भी नहीं है। वह लागत वक्र सौर को चार गुण प्रदान करता है जो ऊर्जा में और कुछ नहीं छू सकता।
यह सस्ता है, तेज़ है, विकेंद्रीकृत है, और ऐसे पैमाने पर स्केलेबल है जीवाश्म ईंधन मौलिक रूप से नहीं हैं। हर दूसरा ऊर्जा स्रोत आपूर्ति श्रृंखला में कहीं न कहीं एक दीवार से टकराता है। सौर की एकमात्र सीमा आकाश का आकार है।
भंडारण हमेशा प्रतितर्क था, और भंडारण तेज़ी से बंद हो रहा है। टेस्ला का मेगापैक व्यवसाय प्रति वर्ष 50-70% बढ़ रहा है, जिसके साथ बने रहने के लिए नए कारखाने ऑनलाइन आ रहे हैं। ग्रिड-स्केल बैटरियाँ इतनी सस्ती और इतनी तेज़ी से हो गई हैं कि ज़्यादातर लोग अभी तक यह नहीं समझ पाए हैं कि इसका क्या मतलब है।
फिर फीडबैक लूप शुरू होता है, और यह वह हिस्सा है जो आपको ध्यान देने पर मजबूर कर देगा। AI ऊर्जा ग्रिड को अनुकूलित करता है, जो बिजली को सस्ता बनाता है। सस्ती बिजली कंप्यूट को सस्ता बनाती है। सस्ता कंप्यूट AI को बेहतर बनाता है। जो फिर ग्रिड को फिर से अनुकूलित करता है। ये कर्व्स साथ-साथ नहीं चल रहे हैं। वे एक-दूसरे को गुणा कर रहे हैं।
क्रिप्टो
बिटकॉइन का वैश्विक तरलता से संबंध इस बिंदु पर अच्छी तरह से प्रलेखित है। 2012 से इसके मूल्य आंदोलन का लगभग 90% तरलता चक्र पर वापस जाता है। थीसिस का वह हिस्सा बरकरार है और, यदि कुछ भी हो, तो मेरे मूल अनुमान से अधिक कड़ा है।
लेकिन क्रिप्टो के लिए एक दूसरा तर्क है जो 2021 में मुश्किल से अस्तित्व में था और अब अपरिहार्य होता जा रहा है।
AI एजेंटों को लेन-देन करने की आवश्यकता है। लाखों, अंततः अरबों, सेवाएँ खरीदना, संसाधनों का आवंटन करना, मशीन की गति से आपस में निपटान करना। मानव वित्तीय बुनियादी ढाँचा, अपने क्लियरिंग हाउसों और संवाददाता बैंकों और तीन-दिवसीय निपटान खिड़कियों के साथ, बस इसका समर्थन नहीं कर सकता। आप मौजूदा रेल पर एजेंट अर्थव्यवस्था नहीं चला सकते।
क्रिप्टो कर सकता है। प्रोग्रामेबल, ट्रस्टलेस, तत्काल निपटान, किसी प्रतिपक्ष की आवश्यकता नहीं। ब्लॉकचेन एकमात्र वित्तीय बुनियादी ढाँचा है जो वास्तव में एक हाइपरइंटेलिजेंट अर्थव्यवस्था के साथ स्केल करता है। क्रिप्टो के लिए अपनाने का तर्क हमेशा सम्मोहक था। अपरिहार्यता का तर्क कुछ और ही है।
अभिसरण
यहाँ यह दिलचस्प हो जाता है...
हर पिछली तकनीकी लहर अकेले आई और उसे फैलने में दशकों लगे। इंटरनेट एक वक्र था। मोबाइल एक वक्र था। प्रत्येक ने अर्थव्यवस्था को बदला, लेकिन क्रमिक रूप से, पर्याप्त सांस लेने की जगह के साथ ताकि संस्थाएँ अनुकूलित हो सकें।
यह पहली बार है जब कई एक्सपोनेंशियल एक ही समय में S के खड़े हिस्से पर आ रहे हैं, और महत्वपूर्ण रूप से, एक-दूसरे को फीड कर रहे हैं। AI बेहतर चिप्स डिज़ाइन करता है। बेहतर चिप्स बेहतर AI को प्रशिक्षित करते हैं। सस्ती ऊर्जा अधिक कंप्यूट को शक्ति प्रदान करती है। अधिक कंप्यूट ऊर्जा ग्रिड को अनुकूलित करता है। क्रिप्टो स्वायत्त एजेंटों के बीच लेन-देन का निपटान करता है जिसे न तो मनुष्य और न ही बैंक कभी देखते हैं।
इनमें से किसी को भी ऊपर चढ़ने के लिए दूसरों की आवश्यकता नहीं है। एक साथ, वे किसी एक से तेज़ चढ़ते हैं।
अकेले हाइपरस्केलर कैपेक्स प्रति वर्ष $600 बिलियन से अधिक चल रहा है, जो पिछले वर्ष से 36% अधिक है, और वह आंकड़ा टेस्ला, xAI, फ्रंटियर लैब्स, या खाड़ी से आने वाले संप्रभु बिल्डआउट को नहीं छूता है। जीडीपी के हिस्से के रूप में, कॉर्पोरेट बैलेंस शीट अब उससे अधिक खर्च कर रही हैं जो सरकारों ने परमाणु बम बनाने के लिए प्रतिबद्ध किया था।
डबल एक्सपोनेंशियल
उस संयोजन का एक नाम है, और यह असली कारण है कि दिमाग गति नहीं रख सकता।
एक एकल एक्सपोनेंशियल पहले ही हमें हरा देता है। वह पैसा है। लेकिन जब कर्व्स एक-दूसरे को फीड करते हैं जैसा मैंने अभी वर्णित किया, तो आपको एक सीधी, तेज़ एक्सपोनेंशियल नहीं मिलती। आपको एक डबल मिलता है, तेज़ होती वृद्धि के ऊपर वृद्धि, और इसे चलाने वाला एक विशिष्ट तंत्र है...
इसे एक सीढ़ी के रूप में सोचें। सार्नॉफ का नियम कहता था कि एक प्रसारण नेटवर्क का मूल्य उसके दर्शकों की संख्या के साथ सीधी रेखा में बढ़ता है। मेटकाफ का नियम कहता था कि एक नेटवर्क जहाँ कोई भी दो लोग कनेक्ट हो सकते हैं, वह कहीं अधिक मूल्यवान है, जो उपयोगकर्ताओं के वर्ग, n² के साथ बढ़ता है। रीड का नियम और आगे जाता है। एक नेटवर्क में जहाँ प्रतिभागी समूह बना सकते हैं, मूल्य दो की शक्ति n के साथ स्केल करता है, क्योंकि संभावित गठबंधनों की संख्या जोड़ियों की संख्या से कहीं अधिक तेज़ी से फटती है।
अधिकांश इतिहास के लिए रीड का नियम एक जिज्ञासा था, क्योंकि किसी भी नेटवर्क में नोड्स लोग थे। और लोग धीमे, दुर्लभ हैं, और एक बार में केवल इतने ही समूहों में हो सकते हैं।
अब नोड्स बुद्धिमान, अथक हैं, और अपनी लाखों प्रतियाँ स्पिन कर सकते हैं। AI एजेंट गठबंधन बनाते हैं, उन्हें भंग करते हैं और मशीन की गति पर फिर से बनाते हैं, ऐसी संख्या में जो कोई मानव नेटवर्क नहीं पहुँच सकता। यह पहली बार है जब नेटवर्क में नोड्स स्वयं बुद्धिमान हैं, और पूरी अर्थव्यवस्था के पैमाने पर रीड के नियम की पहली वास्तविक अभिव्यक्ति है। दो की शक्ति n एक तेज़ सीधी रेखा नहीं है। यह एक वक्र है जो तब भी झुकता रहता है जब आपने सब कुछ एक लॉग स्केल पर समतल कर दिया है।
यही वह चार्ट दिखाता है।
तो एक बार और पैसे पर वापस आते हैं। एक एकल एक्सपोनेंशियल पहले से ही दिमाग की पकड़ से अधिक है, यही कारण है कि कोई भी पाँच मिलियन का अनुमान नहीं लगाता। एक डबल एक्सपोनेंशियल एक अलग क्रम की समस्या है। कोई अंतर्ज्ञान इसे बचा नहीं सकता, कोई मानसिक चित्र, कोई विकसित प्रवृत्ति नहीं। आप इस वक्र को अपने दिमाग में नहीं खींच सकते, और न ही मैं।
2021 से वास्तव में यही बदला है। प्रौद्योगिकियाँ नहीं। मैंने उन्हें पृष्ठ पर रखा था। मैंने जिसे कम आंका, वह यह था कि वे अलग-अलग कर्व्स की तरह व्यवहार करना बंद कर देंगे और एक एकल में फ्यूज हो जाएँगे जो चार्ट के शीर्ष से झुक जाता है। यह बहुत कमाल है, और हम अभी भी इसके सपाट हिस्से पर हैं।
यह आपको कहाँ छोड़ता है
तो आप वास्तव में इस सबके साथ क्या करते हैं?
धागे को उसके अंत तक फॉलो करें।
यदि आप इस आधार को स्वीकार करते हैं कि सिंथेटिक श्रम मानव श्रम को बदल देता है, कि AI एजेंट और रोबोट उत्पादक इकाइयाँ बन जाते हैं जिन पर अर्थव्यवस्था चलती है, तो आपको यह स्वीकार करना होगा कि रिटर्न कहाँ जाता है। वे उसी के पास जाते हैं जो मशीनों और उनके चलने वाली रेलों का मालिक है।
सवाल "मैं अपनी नौकरी को मशीन से कैसे सुरक्षित रखूँ" से बदलकर "मैं मशीन का एक टुकड़ा कैसे खरीदूँ" हो जाता है। वही तर्क जो कहता है कि AI काम लेता है, आपको यह भी बताता है कि मूल्य कहाँ जमा होता है, और यह कहीं ऐसी जगह जमा होता है जहाँ आप वास्तव में खरीद सकते हैं।
एक बार जब आप इसे पूरे समाज तक बढ़ा देते हैं, तो इस विचार का एक नाम है: यूनिवर्सल बेसिक इक्विटी। लोगों का मशीनों में सीधा हिस्सा होता है, ताकि उत्पादकता लाभ उन्हें मालिक के रूप में वापस मिले, न कि मजदूरी कमाने वाले श्रमिक के रूप में। यह उन अधिक गंभीर उत्तरों में से एक है कि जब मजदूरी काम करना बंद कर देती है तो क्या होता है, और मैं इसके बारे में आर्थिक विलक्षणता के हिस्से के रूप में ठीक से लिखता हूँ, 2030 से 2032 की खिड़की जहाँ यह सब एक वास्तविक चरण परिवर्तन में अभिसरण करता है और पुराने मॉडल वास्तविकता का वर्णन करना बंद कर देते हैं। क्या यह संक्रमण सुचारू या हिंसक है, यह अभी किए जा रहे निर्णयों पर निर्भर करता है।
मैं आपको नहीं बता रहा हूँ कि आगे क्या होता है। मैं आपको दिखा रहा हूँ कि पहले से क्या हो रहा है: तरलता एक दर पर विस्तारित हो रही है जिसे आप माप सकते हैं, अपनाने के वक्र जिन्हें आप प्लॉट कर सकते हैं, एक डबल एक्सपोनेंशियल चार्ट के शीर्ष से झुक रहा है, और परिसंपत्तियों का एक छोटा सा सेट जो इस सब के ठीक ऊपर बैठा है। इसके कुछ हिस्सों को बुलबुला कहें अगर इससे आप बेहतर महसूस करते हैं...
गणित अन्यथा कहता है।
यह एक्सपोनेंशियल एज है। यह आगे कहाँ ले जाता है, यह मेरा एक अलग ढाँचा है, आर्थिक विलक्षणता, और यही वह जगह है जहाँ मैं इस सबके बारे में वास्तव में क्या करना है, उसमें जाता हूँ।
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