मैंने पिछले 10 दिनों में तीन अलग-अलग कंपनियों के संस्थापकों से बात की है जो इस गेम में हैं। उनकी कंपनियां फ्रंटियर AI लैब्स को ट्रेनिंग डेटा बेचती हैं, और वे सभी उस तरह बात करते हैं जैसे लोग तब बात करते हैं जब उनके पैरों के नीचे की ज़मीन खिसक रही हो। यह कुछ इस तरह है।
हमने अप्रैल में शुरुआत की। पहली तिमाही में हमने 30 मिलियन डॉलर के ऑर्डर बंद किए। मेरी मेज पर 100 मिलियन डॉलर के खुले खरीद ऑर्डर (परचेज़ ऑर्डर) रखे हैं। दिसंबर तक हम 150 मिलियन डॉलर से ऊपर पहुंच जाएंगे।
. इसमें से कोई भी रिकरिंग (आवर्ती) नहीं है, लेकिन यह सब बढ़ रहा है। इस महीने हमारे लिए 20 मिलियन डॉलर पर खत्म हो सकता है। हम 12 से कम लोग हैं, और शायद कुछ इंटर्न (प्रशिक्षु) हैं।
इस बाजार में मेरी हर बातचीत अब ऐसी ही लगती है। कुछ समय तक मैं सोचता रहा कि यह एक रॉकेट शिप है, तो और लोग इसके बारे में बात क्यों नहीं कर रहे? फिर मुझे एहसास हुआ कि संस्थापक खुद एक बेहतर सवाल पूछ रहे हैं। वे जानते हैं कि नकदी असली है। वे जानते हैं कि अनुबंध हमेशा के लिए नहीं हैं। ऐसी स्थिति में आपको क्या करना चाहिए?
वास्तव में क्या बेचा जा रहा है
छह चीज़ें।
कुछ कंपनियां घंटे बेचती हैं: मनुष्य इमेज लेबल कर रहे हैं और चैटबॉट उत्तरों को रेट कर रहे हैं, असेंबली-लाइन युग का उत्पाद, जो पहले से ही मर रहा है। कुछ निर्णय (जजमेंट) बेचती हैं: डॉक्टर, वकील और भौतिक विज्ञानी लिख रहे हैं कि वे कैसे तर्क करते हैं, $100 से $500 प्रति घंटे पर, क्योंकि मॉडलों ने वह सब खत्म कर दिया जो शौकिया उन्हें सिखा सकते थे। कुछ दुनिया (वर्ल्ड्स) बेचती हैं: सिम्युलेटेड Salesforce इंस्टेंस, नकली बैंक, रेप्लिका हॉस्पिटल जहां एजेंट लाखों दोहराव पर एक काम का अभ्यास करते हैं। यहां इकाई एक्सपर्ट जजमेंट (विशेषज्ञ निर्णय) है जो एक कार्य में लिपटा हुआ है, एक दुनिया जिसमें काम करना है, एक रूब्रिक (मूल्यांकन मापदंड) जो बताता है कि अच्छा क्या है, और एक वेरिफायर (सत्यापनकर्ता) जो इसे स्कोर करता है। कुछ फैसले (वर्डिक्ट्स) बेचती हैं: बेंचमार्क, मूल्यांकन, रेड टीम्स, दौड़ के रेफरी। कुछ शरीर (बॉडीज) बेचती हैं: रियल वर्कर्स पर सेंसर रिग्स, टैक्टाइल ग्लव्स और कैमरा हार्नेस, क्योंकि रोबोट को हाथों को देखने की ज़रूरत है। और कुछ अधिकार (राइट्स) बेचती हैं: लाइसेंस प्राप्त आर्काइव, Reddit-शैली के डील जो सालाना करोड़ों डॉलर के होते हैं, संस्थान दशकों के संचित पाठ को वार्षिकी (एन्युइटी) में बदल रहे हैं।
अब देखें कि पैसा वास्तव में कैसे आता है। लगभग सब कुछ एक डिलिवरेबल (प्रदेय) के खिलाफ एक खरीद ऑर्डर (परचेज़ ऑर्डर) है: एक स्वीकृत डेटासेट, QA पास करने वाले कार्यों का एक बैच, एक शिप किया गया एनवायरनमेंट (वातावरण)। डिफ़ॉल्ट रूप से कुछ भी नवीनीकृत नहीं होता है। आपके द्वारा पढ़े जाने वाले हेडलाइन नंबर वार्षिक (एनुअलाइज़्ड) होते हैं, आमतौर पर सबसे अच्छे महीने को 12 से गुणा किया जाता है, एक ऐसे व्यवसाय में जहां एक लैब एक तिमाही के भीतर अपने ऑर्डर को दोगुना या शून्य कर सकती है। और अंदर के सभी लोग जानते हैं कि सकल (ग्रॉस) शुद्ध (नेट) नहीं है। मार्केटप्लेस अपने बिलिंग का 60-70% काम करने वाले विशेषज्ञों (एक्सपर्ट्स) को देते हैं। अपवाद संरचनात्मक (स्ट्रक्चरल) है, और कम लागत वाले भौगोलिक क्षेत्रों से अपनी डिलीवरी चलाने वाली कंपनियां हर डॉलर का 70-80%+ रखती हैं, यही कारण है कि इस बाजार में कुछ सबसे लाभदायक नाम वे हैं जिन्हें वैल्यूएशन सूचियाँ मुश्किल से ट्रैक करती हैं। लैब्स को परवाह नहीं है कि निर्णय (जजमेंट) कहाँ निर्मित किया गया था, कम से कम अभी के लिए। विक्रेता (वेंडर) का P&L निश्चित रूप से परवाह करता है।
आकस्मिक दिग्गज (द एक्सीडेंटल जाएंट्स)
इस बाजार के शीर्ष पर लगभग कोई भी इसे बनाने के लिए नहीं निकला था।
Mercor ने एक मार्केटप्लेस के रूप में शुरुआत की जो फ्रीलांस इंजीनियरों को कंपनियों से मिलाता था, जिसमें एक AI इंटरव्यूअर वेटिंग (जांच) करता था। Micro1 ने उसी तरह शुरुआत की, जिसमें Zara नाम का एक AI रिक्रूटर था। Turing ने एक रिमोट-डेवलपर मार्केटप्लेस के रूप में साल बिताए। Handshake ने एक दशक एक कॉलेज रिक्रूटिंग नेटवर्क के रूप में बिताया और लैब्स को अपने स्वयं के सदस्य आधार से PhD एनोटेटर्स (टिप्पणीकारों) को चुराते देखने के बाद पिवट (दिशा बदल) किया। इसने अपने नेटवर्क को किराए पर देना बंद कर दिया और खुद काम बेचना शुरू कर दिया, और लगभग 16 महीनों में 0 से लगभग 1 बिलियन डॉलर की सकल वार्षिक आय (ग्रॉस एनुअलाइज़्ड रेवेन्यू) पर पहुंच गया। Scale ने भी सेल्फ-ड्राइविंग कारों को खोजने से पहले Mechanical Turk के लिए एक API के रूप में जीवन शुरू किया।
पैटर्न आपको बताता है कि उत्पाद (प्रोडक्ट) वास्तव में क्या है। ये कंपनियां इसलिए नहीं जीतीं क्योंकि वे डेटा को समझती थीं। वे इसलिए जीतीं क्योंकि उन्होंने पैमाने पर अजनबियों को सत्यापित (वेरिफाई) करने के लिए पहले से ही मशीनें बनाई थीं, जैसे कि वास्तव में डॉक्टर कौन है, कौन सा इंजीनियर वास्तव में कोड कर सकता है, किसके निर्णय (जजमेंट) पर उनसे मिले बिना भरोसा किया जा सकता है। जब लैब्स को अचानक हजारों की संख्या में जांचे हुए विशेषज्ञों (वेटेड एक्सपर्ट्स) की आवश्यकता हुई, तो रिक्रूटिंग कंपनियां ही आपूर्ति (सप्लाई) रखने वाली एकमात्र कंपनियां थीं। डेटा कभी उत्पाद (प्रोडक्ट) नहीं था। सत्यापित निर्णय (वेरिफाइड जजमेंट) था, और सत्यापित निर्णय के मौजूदा खिलाड़ी (इनकम्बेंट्स) जॉब प्लेटफॉर्म थे।
लैब्स क्यों भुगतान करती रहती हैं
लैब्स 9-अंकों के खरीद ऑर्डर (परचेज़ ऑर्डर) पर हस्ताक्षर करने का कारण एक ऐसा युद्ध है जिससे वे बाहर नहीं निकल सकते। कुछ समय के लिए ऐसा लग रहा था कि Anthropic आगे है, लेकिन पिछले दो हफ्तों ने काफी हद तक खेल के मैदान को समतल कर दिया है। अब कोई भी लैब टिकाऊ क्षमता (ड्यूरेबल कैपेबिलिटी) की बढ़त नहीं रखती है। कोई भी पूरे सीजन के लिए ताज नहीं रखता है, ओपन मॉडल फ्रंटियर से महीनों पीछे हैं, और हर मूल्य स्तर (प्राइस टियर) ढहता जा रहा है। वे एक ट्रेडमिल पर हैं। डेटा विक्रेता (वेंडर) वह बेचते हैं जो उस ट्रेडमिल को शक्ति देने के लिए आवश्यक है। उनके राजस्व (रेवेन्यू) को विजेता चुनने की आवश्यकता नहीं है। यह किसी के भी न जीतने पर एक टैक्स (कर) है।
एलेक्स कार्प (Alex Karp) ने इस महीने सिलिकॉन वैली पर AI को ओवरसेल करने का आरोप लगाते हुए जनता से कहा है कि वह अपनी झूठी आँखों पर विश्वास न करे। खरीद ऑर्डर (परचेज़ ऑर्डर) उनसे सहमत हैं। यदि मॉडल लगभग पूर्ण होते, तो लैब्स मानव निर्णय (ह्यूमन जजमेंट) के लिए इतना भुगतान नहीं कर रही होतीं। इस उद्योग में हर चालान (इनवॉइस) इस बात का एक स्वीकारोक्ति (कन्फेशन) है कि मॉडल अभी भी क्या नहीं कर सकते हैं।
लेकिन वही ट्रेडमिल अपने स्वयं के आपूर्तिकर्ताओं (सप्लायर्स) को भी मारता रहता है। 2023 में उत्पाद (प्रोडक्ट) क्राउड वर्कर्स थे जो प्रतिक्रियाओं (रेस्पॉन्सेस) को रेट करते थे। एक बार जब मॉडल रेटर्स से आगे निकल गए, तो रेटिंग शोर (नॉइज़) बन गईं, और 2024 क्रेडेंशियल्ड एक्सपर्ट्स (प्रमाणित विशेषज्ञों) का था। फिर रीज़निंग मॉडल (तर्क मॉडल) ने जांचने योग्य उत्तरों (चेकेबल आंसर्स) के खिलाफ खुद को ग्रेड करना सीख लिया, और 2025 ने पैसे को एनवायरनमेंट्स (वातावरण) और रूब्रिक्स (मूल्यांकन मापदंडों) की ओर स्थानांतरित कर दिया। मॉडलों की प्रत्येक पीढ़ी उस डेटा से आगे निकल जाती है जिसने इसे प्रशिक्षित किया था। फ्रंटियर के नीचे की सीढ़ियाँ (रंग्स) घुलती रहती हैं। फ्रंटियर भुगतान करता रहता है।
मैंने इस सप्ताहांत एक फ्रंटियर लैब में एक दोस्त से बात की और पूछा कि वह सीधे कितने डेटा विक्रेताओं (वेंडर्स) के साथ काम करता है। सात, उसने कहा। सभी सात को एक ही प्रकार के डेटासेट तैयार करने का काम सौंपा गया है। यह कहने की ज़रूरत नहीं है कि एक साल बाद, उनमें से कुछ उस PO (परचेज़ ऑर्डर) को गायब होते देखेंगे। यह एक किस्से (एनेकडोट) में पूरा बाजार है: भारी मांग, जानबूझकर दोहराई गई आपूर्ति (डुप्लिकेटेड सप्लाई), और एक खरीदार जो घड़ी का मालिक है।
हर अनुबंध के अंदर की घड़ी (द क्लॉक इनसाइड एवरी कॉन्ट्रैक्ट)
Epoch AI के शोधकर्ताओं ने विक्रेताओं (वेंडर्स) का साक्षात्कार लिया और मूल्य सूची (प्राइस शीट) प्रकाशित की - एजेंट ट्रेनिंग रन के लिए एक सरल वेबसाइट रेप्लिका की लागत लगभग $20k है, और एक लैब ने कथित तौर पर उनमें से सैकड़ों खरीदे, एक बार, जिस तरह आप ड्राइविंग स्कूल के लिए शंकु (कोन) खरीदते हैं। विशेषज्ञ-लिखित कार्यों के साथ एक एंटरप्राइज़ टूल का उच्च-निष्ठा (हाई-फिडेलिटी) क्लोन चलता है। अलग-अलग कार्यों की कीमत $200 और $2k के बीच है, और विशिष्टता (एक्सक्लूसिविटी) सब कुछ 4-5 गुना बढ़ा देती है, क्योंकि एक कार्य जिस पर आपका प्रतिद्वंद्वी भी प्रशिक्षण लेता है, वह आपको उन्हें हराने के बारे में कुछ नहीं सिखाता है।
लेकिन यहाँ मोड़ (ट्विस्ट) है, एक बार जब मॉडल लगभग 70% समय एक कार्य पास कर लेते हैं, तो कार्य को त्याग दिया जाता है। उत्पाद (प्रोडक्ट) सफल होने से मूल्यह्रास (डेप्रिसिएट) होता है। यह दोहराए गए ऑर्डर (रिपीट ऑर्डर्स) की गारंटी देता है, यही कारण है कि राजस्व वक्र (रेवेन्यू कर्व्स) ऊर्ध्वाधर (वर्टिकल) दिखते हैं, और यह भी गारंटी देता है कि अपने आप कुछ भी वार्षिकी (एन्युइटाइज़) नहीं होता है। सब कुछ हमेशा कठिन, हमेशा के लिए फिर से बनाया जाना चाहिए। एक तरह से विक्रेता (वेंडर) भी एक कमजोर ट्रेडमिल पर चल रहे हैं, बस फ्रंटियर लैब्स के बगल में।
मुझे ऐसा लगता है कि इस क्षेत्र के संस्थापक कम से कम अगले 3-4 वर्षों के लिए डेटा व्यवसाय के बारे में आशावादी (बुलिश) हैं और शायद उन्हें होना चाहिए, लेकिन यहाँ के खरीदार, फ्रंटियर लैब्स, काउंटर के दोनों किनारों पर काम करना चुन रहे हैं। Anthropic ने कथित तौर पर एक वर्ष में एनवायरनमेंट्स (वातावरण) पर $1B से अधिक खर्च करने पर चर्चा की, जबकि एक दर्जन से अधिक विक्रेताओं (वेंडर्स) के साथ काम किया और उन सभी को अपने फ्रेमवर्क के अनुरूप बनाया, क्रय द्वारा वस्तुकरण (कमोडिटाइज़ेशन)। OpenAI ने कथित तौर पर एक आंतरिक डेटा प्लेटफॉर्म का ट्रेडमार्क कराया है जिसका उद्देश्य उन विक्रेताओं (वेंडर्स) पर निर्भरता को कम करना है जिन्हें यह समृद्ध करता है, और ठेकेदारों (कॉन्ट्रैक्टर्स) से पिछले वास्तविक काम के आर्टिफैक्ट्स अपलोड करने के लिए कहा है, यह कहने का सबसे विनम्र तरीका है कि हम स्रोत (सोर्स) चाहते हैं, पुनर्विक्रेता (रिसेलर) को नहीं। xAI ने विशेषज्ञ ट्यूटर्स को विकसित करने के लिए अपनी इन-हाउस एनोटेशन टीम का एक तिहाई हिस्सा काट दिया। कार्पथी (Karpathy), एनवायरनमेंट्स (वातावरण) के बारे में एक अवधारणा के रूप में आशावादी (बुलिश) हैं, सार्वजनिक रूप से उस प्रशिक्षण तकनीक (ट्रेनिंग टेक्नीक) के बारे में नकारात्मक (बियरिश) हैं जिसे पूरी श्रेणी मुद्रीकृत (मोनेटाइज़) करती है।
यह पहले भी हो चुका है, इसी उद्योग के भीतर। 2016 और 2021 के बीच, डेटा कंपनियों की एक पीढ़ी सेल्फ-ड्राइविंग प्रोग्राम पर निर्भर थी, फिर बचे हुए कार निर्माताओं (कारमेकर्स) ने लेबलिंग को इन-हाउस खींच लिया और सबसे शुद्ध आपूर्तिकर्ता (प्योरस्ट सप्लायर्स) को अवशोषित या बंद कर दिया गया। Scale इसलिए बचा क्योंकि उसने समय पर LLM वेव (लहर) पर छलांग लगा दी। Appen पर विचार करें। एक ऑस्ट्रेलियाई कंपनी, जो कभी बिग टेक को मानव डेटा की आपूर्ति करने वाली $4 बिलियन की सूचीबद्ध (लिस्टेड) डार्लिंग थी, जिसका, अपने चरम पर, पांच ग्राहकों से 80% राजस्व (रेवेन्यू) था। जनवरी 2024 में Google ने बिना किसी चेतावनी के अपना अनुबंध रद्द कर दिया। शेयर उस चरम से 95% से अधिक नीचे है। एक ग्राहक ईमेल, एक तकनीकी बदलाव, और पूरी श्रेणी का मौजूदा खिलाड़ी (इनकम्बेंट) एक केस स्टडी बन गया। फार्मा (Pharma) दूसरी तरफ गया, कभी भी ड्रग ट्रायल को वापस इन-हाउस नहीं लिया, और 40 साल बाद आउटसोर्स किया गया ट्रायल उद्योग अभी भी चक्रवृद्धि (कम्पाउंड) कर रहा है। यहाँ दोनों अंत संभव हैं। आपको कौन सा मिलता है यह एक कानून (लॉ) द्वारा तय किया जाता है।
लेकिन कानून (लॉ) क्या है? एक मशीन जो भी सत्यापित (वेरिफाई) कर सकती है, मशीनें अंततः आपके बिना सीख जाएंगी। जिसे अभी भी यह कहने के लिए एक मानव की आवश्यकता है कि यह अच्छा है, वह मनुष्यों को भुगतान करता रहता है। कोड की जाँच की जा सकती है, इसलिए यह पहला शिकार (कैज़ुअल्टी) था, और लैब्स अब सार्वजनिक भंडारों (पब्लिक रिपॉजिटरीज़) से अपने स्वयं के प्रशिक्षण कार्यों को दसियों हज़ारों में निकालती हैं। स्वाद (टेस्ट), अस्पष्टता (एम्बिगुइटी), विनियमित निर्णय (रेगुलेटेड जजमेंट), और भौतिक दुनिया (फिजिकल वर्ल्ड) सबसे अंत में आते हैं, शायद कभी नहीं। एक वरिष्ठ सर्जन जो देखता है उसके लिए कोई यूनिट टेस्ट नहीं है, और आप एक मुड़ी हुई शर्ट का यूनिट टेस्ट नहीं कर सकते। सत्यापन (वेरिफिकेशन) ही कमी (स्कार्सिटी) है। इसके खिलाफ बेचें और घड़ी (क्लॉक) आपके लिए काम करती है, आपके खिलाफ नहीं।
नकदी (कैश) को क्या खरीदना चाहिए
इसका मतलब यह नहीं है कि डेटा वेव (लहर) नकली है। पैसा असली है, विकास (ग्रोथ) असली है, और ट्रेडमिल की भौतिकी (फिजिक्स) वर्षों तक कठिन होमवर्क की मांग की गारंटी देती है। इसका मतलब है कि लहर (वेव) कंपनी के एक बहुत ही विशिष्ट आकार को पुरस्कृत करती है, और क्लोन (नकल) को दंडित करती है, एक ऐसी जगह (निच) में जहां एक पूरी तरह से बूटस्ट्रैप्ड (स्व-वित्तपोषित) कंपनी उत्पाद (प्रोडक्ट) शिप कर सकती है और एक ऑफशोर डिलीवरी टीम आपके द्वारा उद्धृत किसी भी कीमत को कम कर सकती है। जब किसी बाजार का नंबर एक ग्राहक आपके चालान (इनवॉइस) का भुगतान करते हुए आपका प्रतिस्थापन (रिप्लेसमेंट) बना रहा है, तो आपका उत्पाद (प्रोडक्ट) खाई (मोट) नहीं है। आपकी स्थिति (पोज़ीशन) है।
तो यहाँ वास्तविक प्रश्न है, वह प्रश्न जो यह पैसा छापने वाले संस्थापक रात के खाने पर पूछते हैं। कोई भी व्यवसाय चला रहा है जो इन मार्जिन पर $100M-500M PO कैश उत्पन्न करता है, वह रुकने वाला नहीं है। और न ही उन्हें रुकना चाहिए। हर ऑर्डर लें। मशीन को पूरी गति से चलाएं। इस स्तर पर एकमात्र गलती जो उपलब्ध है, वह है विंडफॉल (अप्रत्याशित लाभ) को व्यवसाय के रूप में मानना, न कि व्यवसाय के लिए वित्तपोषण (फाइनेंसिंग) के रूप में। PO आय एक महान ईंधन (फ्यूल) है, लेकिन इसके बाद जो आता है वह उस मेनू (मेन्यू) की सूची है जिसे वह खरीद सकता है, और प्रत्येक विकल्प का एक ईमानदार मूल्यांकन है।
डेटा में गहराई (डीपर) में जाएं, चौड़ाई (वाइडर) में नहीं। आलसी कदम क्षैतिज (होरिज़ॉन्टल) है - अधिक डोमेन, अधिक सामान्यवादी (जनरलिस्ट) आपूर्ति, 4 दिग्गजों (जाएंट्स) के साथ प्रतिस्पर्धा करना जो विश्वास (ट्रस्ट) के मालिक हैं। चक्रवृद्धि (कम्पाउंडिंग) कदम ऊर्ध्वाधर (वर्टिकल) है - एक डोमेन चुनें जहां सत्यापन (वेरिफिकेशन) कठिन रहता है, इसमें 200 सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञों (एक्सपर्ट्स) को अपने रूप में काम पर रखें, और एकमात्र प्रतिपक्ष (काउंटरपार्टी) बनें जिसे लैब्स इसके लिए बुलाती हैं। एक युवा कंपनी के पास ऑडियो है। एक के पास चिप डिज़ाइन है। एक के पास उन्नत गणित (एडवांस्ड मैथमेटिक्स) है। मॉडलों के आगे बढ़ने पर नई सीढ़ियाँ (रंग्स) दिखाई देती रहेंगी, और लैब्स अपना स्वयं का डेटा उत्पन्न करना इस मांग को समाप्त नहीं करता है, यह इसे कठिनाई वक्र (डिफीकल्टी कर्व) पर ऊपर ले जाता है, जिसके पास भी डोमेन का शीर्ष है। तब काम करता है जब आप वास्तव में दुर्लभ विशेषज्ञों (स्कार्स एक्सपर्ट्स) के मालिक हों। तब विफल होता है जब आपके विशेषज्ञ प्रतिद्वंद्वी की स्प्रेडशीट के साथ विनिमेय (इंटरचेंजेबल) हों।
भौतिक (फिजिकल) जाएं, और पूरे लूप के मालिक बनें। भौतिक डेटा में गलती यह सोचना है कि दस्ताने (ग्लव्स) ही व्यवसाय हैं। हार्डवेयर कैप्चर सस्ता हिस्सा है। जो कंपनियां मायने रखेंगी, वे अंत से अंत (एंड-टू-एंड) तक संग्रह संचालन (कलेक्शन ऑपरेशन) चलाती हैं - वे श्रमिकों को नियोजित करती हैं, रिग्स (उपकरण) बनाती हैं, इन-हाउस उद्योग विशेषज्ञों को काम पर रखती हैं जो जानते हैं कि एक सही वेल्ड या सिवनी या लॉकआउट प्रक्रिया कैसी दिखती है, यह कोडित करती हैं कि एक उद्योग वास्तव में कैसे संचालित होता है, और विशिष्टता शर्तों (एक्सक्लूसिविटी टर्म्स) के साथ एनोटेटेड एग्जॉस्ट (टिप्पणी संयुक्त निकास) बेचती हैं। मेरे दिमाग में मैंने जो सबसे खाली वर्ग (एम्प्टीस्ट स्क्वेयर) बनाए हैं, वे हैं औद्योगिक रिग्स, रिफाइनरीज, फैक्ट्री फ्लोर, खदानें, ऐसे स्थान जहां किसी भी कीमत पर कोई डेटासेट मौजूद नहीं है, जबकि हर कोई खुदरा (रिटेल) और वित्त (फाइनेंस) और स्वास्थ्य-देखभाल (हेल्थ-केयर) से संबंधित डेमो में भीड़ लगा रहा है। हालांकि, यह तब काम करता है जब आप कैप्चर, गुणवत्ता (क्वालिटी) और अधिकारों (राइट्स) को नियंत्रित करते हैं और तब विफल होता है जब आप दूसरे लोगों के कैमरों के लिए बिचौलिए (मिडलमैन) हैं।
एनवायरनमेंट्स (वातावरण) बनाते रहें, लेकिन उन्हें स्टैक (ढेर) के ऊपर बेचें। $20k वेबसाइट रेप्लिका टियर पहले से ही ओपन-सोर्स हब में वस्तुकृत (कमोडिटाइज़) हो रहा है। टिकाऊ (ड्यूरेबल) टियर उच्च-निष्ठा (हाई-फिडेलिटी), विशेषज्ञ-ग्रेडेड, विशिष्ट (एक्सक्लूसिव) है, और यह 1 नहीं, बल्कि 2 खरीदारों को इंगित करता है। आज लैब्स। कल एंटरप्राइज़ेज़ (उद्यम), और वह दूसरा खरीदार सब कुछ बदल देता है। सत्य नडेला (Satya Nadella) हर फर्म को बता रहे हैं कि वे बुद्धिमत्ता (इंटेलिजेंस) के लिए दो बार भुगतान करते हैं, एक बार पैसे में और एक बार मालिकाना निर्णय (प्रोपराइटरी जजमेंट) में जो हर प्रॉम्प्ट के माध्यम से लीक हो जाता है, इसलिए उन्हें अपनी दीवारों के भीतर अपने स्वयं के मूल्यांकन (एवल्स) और अपने स्वयं के सीखने के वातावरण (लर्निंग एनवायरनमेंट्स) का निर्माण करना होगा। इसे एक उत्पाद विनिर्देश (प्रोडक्ट स्पेक) के रूप में पढ़ें। वह सटीक कौशल जो आपने लैब के काम के लिए बनाया था, एक गड़बड़ वर्कफ़्लो को रूब्रिक्स और वेरिफायर्स के साथ एक दुनिया में बदलना, ग्राहक के फायरवॉल के पीछे निजी प्रशिक्षण जिम (प्राइवेट ट्रेनिंग जिम) बन जाता है - उनकी दावा प्रक्रिया (क्लेम्स प्रोसेस), उनकी ट्रेडिंग डेस्क, उनका अस्पताल, सिम्युलेटेड ताकि उनके एजेंट सीख सकें, बिना उनका निर्णय (जजमेंट) कभी इमारत छोड़े। यह आपके खरीदारों की संख्या को 5 से बढ़ाकर 5,000 कर देता है। यह काम करता है क्योंकि यह उसी मांसपेशी (मसल) की सवारी करता है। यह केवल तभी विफल होता है जब आप इसे बनाने से पहले लैब PO के धीमा होने की प्रतीक्षा करते हैं।
खुली आँखों से एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लोज़ में प्रवेश करें। कंपनियों के अंदर एजेंटों को तैनात करना (डिप्लॉय करना) फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट (अग्रिम तैनाती) का काम है, यह मैप करना कि इनवॉइस वास्तव में कैसे चलते हैं, यह खोजना कि SOP (मानक संचालन प्रक्रिया) एक कल्पना है, टीम के साथ तब तक बैठना जब तक अपवाद (एक्सेप्शन) बंद न हो जाएं (मैंने हाल ही में इस पर एक पूरा लेख लिखा है)। यह एक वास्तविक गंतव्य (डेस्टिनेशन) है, और कुछ डेटा कंपनियां वहां वास्तविक व्यवसाय बनाएंगी। लेकिन इस पर नकदी (कैश) प्रतिबद्ध करने से पहले भौतिकी (फिजिक्स) को जानें। डेटा राजस्व (रेवेन्यू) हफ्तों में हस्ताक्षरित 25M PO के रूप में आता है, एंटरप्राइज़ राजस्व तिमाहियों में हस्ताक्षरित $500k-$2M पायलट के रूप में आता है, और आज लगभग 95% एंटरप्राइज़ AI पायलट कोई मापने योग्य रिटर्न (मेज़रेबल रिटर्न) नहीं दिखाते हैं। यह कदम अलग-अलग अपेक्षाओं और अपने स्वयं के नेतृत्व (लीडरशिप) के साथ एक अलग से चलाई जाने वाली इकाई (सेपरेटली रन यूनिट) के रूप में काम करता है। यह एक साइड प्रोजेक्ट के रूप में विफल होता है जिसे डेटा व्यवसाय जो बचा सकता है उसके द्वारा स्टाफ किया जाता है, क्योंकि मांसपेशी (मसल) अलग है और थ्रूपुट (प्रवाह दर) के बजाय धैर्य, एम्बेडिंग और ग्लू कोड (जोड़ने वाला कोड) की आवश्यकता है।
कंप्यूट केवल तभी खरीदें जब कंप्यूट आपके उत्पाद (प्रोडक्ट) को फीड करता हो। इस बाजार में एक से अधिक संस्थापक पूछ रहे हैं कि क्या नकदी (कैश) GPU और एक होस्टेड RL (रिन्फोर्समेंट लर्निंग) प्लेटफॉर्म बन जाना चाहिए। ईमानदार उत्तर यह है कि कच्चे कंप्यूट (रॉ कंप्यूट) को किराए पर देना हाइपरस्केलर्स और नियोक्लाउड्स के बीच निचोड़ा हुआ एक वस्तु (कमोडिटी) है, और मूल्यह्रास (डेप्रिसिएटिंग) सिलिकॉन से भरा खजाना (ट्रेजरी) कोई खाई (मोट) नहीं है। जो संस्करण काम करता है वह संकीर्ण (नैरोअर) है, आपके अपने एनवायरनमेंट्स (वातावरण) के अंदर चलने वाले ट्रेनिंग लूप की मेजबानी करना, जहां उपयोगिता (यूटिलाइज़ेशन) की गारंटी आपकी है और ग्राहक दुनिया (वर्ल्ड) प्लस जिम (Gym) प्लस कंप्यूट (Compute) को एक उत्पाद (प्रोडक्ट) के रूप में खरीद रहा है। Prime Intellect पहले से ही इस खेल को खुले में चला रहा है। इसने 2,500+ समुदाय एनवायरनमेंट्स (कम्युनिटी एनवायरनमेंट्स) का एक हब मुफ्त दिया और शीर्ष पर चलने वाले कंप्यूट और होस्टेड ट्रेनिंग बेचता है। एनवायरनमेंट्स (वातावरण) स्टोरफ्रंट (दुकान का मुखौटा) हैं। GPU चेकआउट (भुगतान काउंटर) हैं। यह एक उद्यम शर्त (वेंचर बेट) है, नकदी पार्क करने का निर्णय नहीं। अगर मैं ऐसा करने वाला संस्थापक होता, तो मैं जानबूझकर निर्णय लेता या बिल्कुल नहीं।
देर से बनाने के बजाय अगली सीढ़ी (रंग) का अधिग्रहण (एक्वायर) करें। इस बाजार में अब तक का सबसे शिक्षाप्रद पूंजी आवंटन (कैपिटल अलोकेशन) यह है कि एक दिग्गज (जाएंट) ने अपने PO विंडफॉल (अप्रत्याशित लाभ) का उपयोग 5 महीनों के भीतर 2 एनवायरनमेंट स्टार्टअप खरीदने के लिए किया, जबकि प्रतियोगी अभी भी इसके लिए काम पर रख रहे थे, नई सीढ़ी पर अपना रास्ता खरीदा। लगभग 18 महीनों में, मॉडल संभवतः उन कंपनियों को स्थान देगा जिनके पास वास्तविक एनवायरनमेंट इंजीनियर हैं जो एक्वी-हायर (अधिग्रहण के माध्यम से काम पर रखना) पसंद करेंगे। गति (स्पीड) ही यहाँ एकमात्र लाभ है। आप नकदी (कैश) के ढेर पर बैठे हैं - इसलिए एक युद्ध कोष (वॉर चेस्ट) और एक स्पष्ट मानचित्र जो अगली सीढ़ी (रंग) आती है, एक बाजार में जैविक गति (ऑर्गेनिक स्पीड) को हरा देता है जो हर 18 महीने में फिर से सौदे करता है।
सरकारों (गवर्नमेंट्स) को बेचें। ग्राहकों का एक नया वर्ग आ रहा है। संप्रभु AI कार्यक्रम (सॉवरेन AI प्रोग्राम्स) खरीदने वाली सरकारों को राष्ट्रीय डेटा पाइपलाइन, मूल भाषा (नेटिव-लैंग्वेज) कॉर्पोरा, स्थानीय मूल्यांकन (एवल्स), और अपने स्वयं के कारखानों और खेतों से भौतिक डेटा (फिजिकल डेटा) की आवश्यकता होगी, उन्हीं कारणों से वे अपने स्वयं के ग्रिड खरीदते हैं।
और जो कुछ भी आप कर सकते हैं, उसे ऐसे राजस्व (रेवेन्यू) में बदलें जो नवीनीकृत (रिन्यू) होता है। PO मौसम (वेदर) की तरह हैं। उनमें से कुछ को जलवायु (क्लाइमेट) में बदला जा सकता है - एकमुश्त बेंचमार्क बिक्री के बजाय मूल्यांकन सदस्यता (एवलुएशन सब्सक्रिप्शन), एकमुश्त निर्माण के बजाय एनवायरनमेंट रखरखाव अनुबंध (मेंटेनेंस कॉन्ट्रैक्ट्स), डेटा रिफ्रेश रिटेनर, प्रमाणन कार्यक्रम (सर्टिफिकेशन प्रोग्राम्स) जो वार्षिक बिल करते हैं। इनमें से कोई भी $50M PO जितना शानदार नहीं दिखेगा, और यही मुश्किल हिस्सा है, कम चमकदार टुकड़ों के साथ खुद को बचाना (हेज करना)। क्योंकि, यह सब उस तिमाही में जीवित रहता है जब PO नहीं आता है।
और मैं एक संस्थापक के रूप में यह जानने में विफल रहा हूं - दो गलतियों से बचना है। दिग्गजों (जाएंट्स) की सामान्यवादी (जनरलिस्ट) लेन में प्रवेश, जहां विश्वास प्रीमियम (ट्रस्ट प्रीमियम) को शून्य से दोहराया नहीं जा सकता है। और एक अत्यधिक गुणक (इमॉडरेट मल्टीपल) पर एक मध्यम (मॉडरेट) रेज, जो सॉफ्टवेयर की तरह मूल्य वाले दायित्व (ऑब्लिगेशन्स) खरीदता है, ऐसी अर्थव्यवस्था (इकोनॉमिक्स) पर जो ऐसा नहीं है, जबकि उन दो निकासों (एक्ज़िट्स) को बंद करता है जो वास्तव में यहां मौजूद हैं - निजी (प्राइवेट) और अमीर रहना, या बुनियादी ढांचा (इन्फ्रास्ट्रक्चर) बनना जिसका किसी को मालिक होना चाहिए।
विश्वास (ट्रस्ट) ही वह संपत्ति (एसेट) है जो चक्रवृद्धि (कम्पाउंड) करती है
ऊपर उस मेनू (मेन्यू) का हर विकल्प एक ही द्वार (गेट) से होकर गुजरता है। एंटरप्राइज़ (उद्यम) आपको अपनी दावा प्रक्रिया (क्लेम्स प्रोसेस) नहीं सौंपेंगे, लैब्स आपको फ्रंटियर ट्रेनिंग प्राथमिकताएं नहीं सौंपेंगी, और सरकारें आपको राष्ट्रीय कॉर्पोरा (नैशनल कॉर्पोरा) नहीं सौंपेंगी जब तक कि विश्वास (ट्रस्ट) जानबूझकर नहीं बनाया गया है, और इस बाजार में विश्वास कोई माहौल (वाइब) नहीं है, यह सत्यापन योग्य प्रतिबद्धताओं (वेरिफाइएबल कमिटमेंट्स) का एक ढेर (स्टैक) है।
जो कंपनियां इसे समझती हैं, वे इसे एक उत्पाद (प्रोडक्ट) की तरह बनाती हैं। पहले कंपनी को यह विश्वास दिलाना आता है कि आप जिससे डेटा ले रहे हैं, आप उसमें से कुछ भी संवेदनशील (सेंसिटिव) बाहर नहीं ले जा रहे हैं और वे कानून (लॉ) के अनुसार कोई गलती नहीं कर रहे हैं जो उन्हें मुसीबत में डाल देगी। ग्राहक के पूछने से पहले सुरक्षा (सिक्योरिटी) और निवास (रेसिडेंसी) प्रमाणपत्र (सर्टिफिकेशन) आदर्श हैं। सार्वजनिक बेंचमार्क (पब्लिक बेंचमार्क) यहाँ विश्वास मशीन (ट्रस्ट मशीन) का एक और रूप हैं। दूसरी ओर, इस डेटा को खरीदने वाली लैब्स भी मूल प्रमाण (प्रोवेनेंस रेल्स) चाहती हैं - कैमरा-सत्यापित सत्र (कैमरा-वेरिफाइड सेशंस), क्रेडेंशियल प्रमाणीकरण (क्रेडेंशियल एटेस्टेशन), प्रमाण कि एक विशिष्ट मानव ने सोचा, क्योंकि आपूर्ति श्रृंखला (सप्लाई चेन) का गंदा रहस्य एनोटेटर्स (टिप्पणीकार) हैं जो मॉडल आउटपुट को मानव कार्य के रूप में चिपका रहे हैं।
तटस्थता अनुबंध (न्यूट्रैलिटी कोवेनेंट्स) मददगार होते हैं - उदाहरण के लिए कैप टेबल पर कोई लैब नहीं, राजस्व (रेवेन्यू) के एक निर्धारित हिस्से से ऊपर कोई एकल खरीदार नहीं, जो हर उस व्यक्ति ने कठिन तरीके से सीखा जिसने एक प्रतिद्वंद्वी के ग्राहकों को उस दिन भागते देखा जब एक लैब ने उसका आधा हिस्सा खरीद लिया - हालांकि Scale AI टीम के लिए शायद यह एक शानदार परिणाम था। विशेषज्ञ प्रमाणन कार्यक्रम (एक्सपर्ट सर्टिफिकेशन प्रोग्राम्स) मदद करते हैं यदि आप एक ब्रांड बना सकते हैं, ताकि "आपके नेटवर्क द्वारा रेटेड" का अर्थ कुछ ऐसा होने लगे जिसे एक उद्योग पहचानता है। इनमें से हर एक एक संपत्ति (एसेट) है जो चक्रवृद्धि (कम्पाउंड) करती है जबकि कार्य प्रारूप (टास्क फॉर्मेट) मर जाते हैं या बदल जाते हैं। जब प्रारूप (फॉर्मेट) बदलता है, और यह बदलेगा, लगभग हर 2 साल में, विश्वास (ट्रस्ट) ही है जो अगले उत्पाद (प्रोडक्ट) में स्थानांतरित होता है।
50वीं कंपनी (द 50th कंपनी)
Scale और Mercor पहले वहां पहुंचे और बहुत बड़े हो गए, तो 50वीं कंपनी को क्या करना चाहिए?
इस बात से शुरू करें कि Mercor का उदय वास्तव में क्या सिखाता है, क्योंकि हर कोई गलत हिस्से की नकल करता है। दृश्य भाग (विज़िबल पार्ट) गति (स्पीड) है। Scale को अपनी पहली तक पहुंचने में लगभग 4 साल लगे। अगली कोहोर्ट (समूह) को 2 साल लगे। Mercor को 20 महीने से भी कम समय लगा, Micro1 और AfterQuery को एक साल के करीब, और एक एनवायरनमेंट्स स्टार्टअप 6 महीनों में $1M से $63M तक चला गया। संस्थापक इसे बाजार के दयालु होने के रूप में पढ़ते हैं। यह विपरीत है। प्रत्येक सीढ़ी (रंग) तेज और छोटी है, और वही त्वरण (एक्सेलेरेशन) जो एक नवागंतुक (न्यूकमर) को एक वर्ष में $100M तक खींचता है, उसी गति से सीढ़ी (रंग) को उनके नीचे से खींच लेता है। गति (स्पीड) लहर (वेव) का गुण है, नाव का नहीं - इसके बारे में सोचें और आपको उस नाव में सवार होने के बारे में दूसरे विचार होंगे क्योंकि यह खेल सभी के लिए नहीं है।
नकल करने लायक हिस्सा शांत (क्वाइटर) है। Mercor ने मांग के अस्तित्व में आने से पहले, पूरी तरह से एक अलग व्यवसाय के लिए, अपना सत्यापन इंजन (वेरिफिकेशन इंजन) बनाया, इसलिए जब लहर (वेव) आई, तो इसने किसी और की तुलना में तेजी से भरोसेमंद विशेषज्ञों (ट्रस्टवर्दी एक्सपर्ट्स) को ऑनबोर्ड किया। इसे कभी भी ग्राहकों के अंदर इंजीनियरों को एम्बेड करने या सेवाओं की टीम चलाने की आवश्यकता नहीं थी, मार्केटप्लेस मशीन बना रहा, और जब अगली सीढ़ी (रंग) दिखाई दी, तो इसने पीछे से निर्माण करने के बजाय वहां अपना रास्ता खरीदा। और इस बाजार में बूटस्ट्रैप्ड (स्व-वित्तपोषित) नेता एक ही नैतिकता (मोरल) के साथ विपरीत सबक सिखाता है - लाभदायक रहकर और कभी इक्विटी न बेचकर, इसने वह विकल्प (ऑप्शन) रखा जो बाकी सभी ने बेच दिया, किसी भी ग्राहक, किसी भी सौदे की संरचना, किसी भी तिमाही को ना कहने का विकल्प। एक ऐसे बाजार में जहां आपके ग्राहक आपके भविष्य के प्रतियोगी हैं, वैकल्पिकता (ऑप्शनैलिटी) कोई विलासिता (लक्ज़री) नहीं है। यह वही है जो आपके मार्जिन खरीद रहे हैं।
इसलिए 50वीं कंपनी वहां प्रवेश करती है जहां सीढ़ी (लैडर) अभी भी बनाई जा रही है - एक कठिन डोमेन पूरी तरह से स्वामित्व में, रूब्रिक्स और वेरिफायर्स और एनवायरनमेंट्स (वातावरण) घंटों के बजाय बेचे गए, पहले दिन से प्रकाशित बेंचमार्क, दूसरा खरीदार वर्ग आवश्यकता से पहले बनाया गया, पहले दिन पूंजी कहानी तय की गई, बूटस्ट्रैप करें और विकल्प (ऑप्शन) रखें या बड़ा जुटाएं और सीढ़ियाँ (रंग्स) खरीदें, कभी बीच का रास्ता नहीं। और यदि आप एक की स्थापना नहीं कर रहे हैं, बल्कि एक में शामिल होने का निर्णय ले रहे हैं, तो अंदर से वही प्रश्न पूछें - यह कंपनी वास्तव में 6 उत्पादों (प्रोडक्ट्स) में से कौन सा बेचती है, यह किसका विश्वास (ट्रस्ट) रखती है, इसका वर्तमान प्रारूप (फॉर्मेट) किस घड़ी (क्लॉक) पर है, PO कैश कहाँ जा रहा है, और लैब्स के बाद दूसरा ग्राहक कौन है। एक कंपनी जिसके पास इनके अच्छे उत्तर हैं, वह शामिल होने लायक है, क्योंकि रॉकेट-शिप पर अक्सर आपको संक्षिप्त समय सीमा (कम्प्रेस्ड टाइमलाइन) पर चीजें सिखाई जाती हैं।
5 साल बाद (5 इयर्स आउट)
यह सब लिखने का क्या मतलब है अगर मैं इनमें से कुछ चीजों के बारे में अविश्वसनीय रूप से सही या बुरी तरह से गलत नहीं हूं। तो यहाँ मेरा 5-वर्षीय दृष्टिकोण (5-ईयर व्यू) है।
सकल बाजार (ग्रॉस मार्केट) वर्षों तक बढ़ता है। मांग तंत्र (डिमांड मैकेनिज़्म) तब तक नहीं रुकता जब तक लैब दौड़ अनसुलझी रहती है, और कैलेंडर पर एक निर्धारित तनाव परीक्षण (शेड्यूल्ड स्ट्रेस टेस्ट) है - पहला लैब IPO (जो आज के हिसाब से जुलाई 2026 तक बहुत करीब है), जब डेटा खर्च एक लाइन आइटम बन जाता है जिस पर सार्वजनिक विश्लेषक हर तिमाही सवाल उठाते हैं। मेरा अनुमान है कि संरचना (कम्पोज़ीशन) विकास (ग्रोथ) के नीचे हिंसक रूप से घूमती है। घंटे पहले मर जाते हैं, और ज्यादातर पहले ही मर चुके हैं। सामान्य एनवायरनमेंट्स (जेनेरिक एनवायरनमेंट्स) खुले हब (ओपन हब) में वस्तुकृत (कमोडिटाइज़) हो जाते हैं। मूल्य (वैल्यू) फ्रंटियर जजमेंट (अग्रणी निर्णय), सत्यापन और उत्पत्ति (वेरिफिकेशन एंड प्रोवेनेंस), रेफरी, भौतिक कैप्चर (फिजिकल कैप्चर), और एंटरप्राइज़ेज़ (उद्यमों) के लिए निजी जिम (प्राइवेट जिम) में केंद्रित होता है, और अगर मुझे उन्हें रैंक करना हो, तो सत्यापन और एंटरप्राइज़ जिम (एंटरप्राइज़ जिम) पहले, क्योंकि दोनों मजबूत होते हैं जैसे-जैसे लैब्स मजबूत होती हैं, भौतिक (फिजिकल) दूसरा, क्योंकि यह एकमात्र ऐसा खंड (सेगमेंट) है जहां आपूर्ति (सप्लाई) मांग (डिमांड) के बजाय अड़चन (बॉटलनेक) है। आज लैब्स को बेचने वाली 100+ कंपनियों में से (मैंने एक सूची बनाई और बीच में ही छोड़ दी जब मुझे एहसास हुआ कि प्रयास व्यर्थ है क्योंकि यह अगले मिनट पुरानी हो जाती है), मुझे उम्मीद है कि 2031 में 10 से कम अभी भी स्वतंत्र और पैमाने पर होंगी। अधिकांश कुछ अमीर संस्थापकों के साथ परिचालन बंद कर देंगी। बाकी को अवशोषित कर लिया जाएगा, दिग्गजों (जाएंट्स) द्वारा सीढ़ियाँ (रंग्स) खरीदने से, या लैब्स द्वारा, चुपचाप, लोगों के लिए।
विजेता सुपाठ्य (लेजिबल) हैं यदि आप देखते हैं कि वे पहले से क्या कर रहे हैं। बूटस्ट्रैप्ड (स्व-वित्तपोषित) गुणवत्ता नेता (क्वालिटी लीडर) मानक-निर्धारक (स्टैंडर्ड सेटर) बन जाता है, वह नाम जिसकी स्वीकृति (एक्सेप्टेंस) स्वयं एक प्रमाणन (सर्टिफिकेशन) है। अधिग्रहणशील दिग्गज (एक्विज़िटिव जाएंट) एक एक्सचेंज बन जाता है जहां विशेषज्ञ कार्य (एक्सपर्ट वर्क) का मूल्य निर्धारण, सत्यापन और बिक्री की जाती है, चाहे खरीदार कोई भी हो, और यदि लैब्स कभी ग्राहकों के रूप में विस्थापित (डिस्प्लेस्ड) हो जाती हैं, तो नियोक्ता (एम्प्लॉयर्स) लाइन में अगले होते हैं। एनवायरनमेंट बिल्डर्स (वातावरण निर्माता) जो बच जाते हैं, वे एंटरप्राइज़-सिमुलेशन उद्योग (एंटरप्राइज़-सिमुलेशन इंडस्ट्री) के रूप में जागते हैं। रेफरी, यदि वे बिना स्वामित्व के रहते हैं, दशक के अंत में रेटिंग एजेंसियों (रेटिंग एजेंसीज़) की तरह दिखते हैं, जो क्रय नियमों (प्रोक्योरमेंट रूल्स) और शायद कानून (लॉ) में लिखे गए हैं। और भौतिक दुनिया (फिजिकल वर्ल्ड) में कहीं, एक कंपनी सेंसर-फ्यूज्ड औद्योगिक डेटा (सेंसर-फ्यूज्ड इंडस्ट्रियल डेटा) एकत्र कर रही है, जो मूर्त युग (एम्बोडिड एरा) के Scale बनने की ओर चक्रवृद्धि (कम्पाउंड) कर रही है, उस वक्र (कर्व) पर उन सभी से 5 साल पहले जो डिजिटल पर भीड़ लगा रहे हैं।
इस बाजार में एक संस्थापक ने तर्क दिया है कि मानव डेटा एक ट्रिलियन डॉलर प्रति वर्ष का मामला बन जाता है, और वह सबसे गहरी बात सही समझता है, मॉडल हर चरण में मनुष्यों से हमेशा के लिए सीखते हैं। ट्रिलियन जो चूक जाता है वह यह है कि यह मानव समय (ह्यूमन टाइम) का मूल्य निर्धारण करता है, बिचौलिए (इंटरमीडियरी) का नहीं। बिचौलिए (इंटरमीडियरी) का हिस्सा इस बात से तय होता है कि क्या वह ठेकेदारों (कॉन्ट्रैक्टर्स) की स्प्रेडशीट से अधिक दुर्लभ किसी चीज़ का मालिक है। यहाँ निर्माण करने वाले सभी लोगों के लिए अच्छी खबर यह है कि दुर्लभ चीज़ें अब ज्ञात हैं, और उनमें से प्रत्येक को ठीक उसी नकदी (कैश) के साथ बनाने योग्य है जो यह बाजार फेंक रहा है - स्वामित्व वाले विशेषज्ञ नेटवर्क (ओन्ड एक्सपर्ट नेटवर्क्स), मूल प्रमाण रेल (प्रोवेनेंस रेल्स), रेफरी फ्रैंचाइज़ीज़ (रेफरी फ्रैंचाइज़ीज़), भौतिक दुनिया (फिजिकल वर्ल्ड) में बंद लूप (क्लोज़्ड लूप्स)।
हर सोने की भीड़ का अंत दो तरीकों में से एक होता है: या तो सोना खत्म हो जाता है, या खनिक उद्योगीकरण कर लेते हैं। यह भीड़ तीसरे तरीके से खत्म होती है। सोना खुद को खोदना सीख लेता है। जब ऐसा होता है, तो बचे रहने वाले आपूर्तिकर्ता वे होंगे जिन्होंने खदान को वह चीज़ बेची जो वह कभी नहीं खोद सकती—उस सवाल का जवाब जो हर मॉडल पूछता है और कोई हल नहीं कर सकता: अच्छा कैसा दिखता है? उस जवाब को एक संकीर्ण क्षेत्र में पकड़ो तो तुम्हारे पास एक कंपनी है। उसे पर्याप्त विश्वसनीयता से, पर्याप्त समय तक पकड़ो, और तुम किसी और की दौड़ में एक विक्रेता नहीं रह जाते। तुम उस दौड़ के स्कोर का हिस्सा बन जाते हो।
