मेरे पिछले ‘मुझसे कुछ भी पूछो’ सत्र को एक साल हो गया है। तब से AI, मार्केटप्लेस, मैक्रो और व्यापक तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र में बहुत कुछ हुआ है।

यहाँ वे प्रश्न हैं जिन पर हमने चर्चा की:

• 4:22 अभी AI को इतना व्यापक रूप से क्यों डराया या नापसंद किया जा रहा है?
• 8:48 AI इतनी बड़ी प्रगति क्यों कर रहा है जबकि राजनीति और सार्वजनिक प्रणालियाँ पीछे छूट रही हैं?
• 13:34 आज AI के व्यावसायीकरण में वास्तविक अवसर क्या हैं?
• 14:10 क्या AI-प्रथम दुनिया में स्टार्टअप्स को अभी भी मानव सह-संस्थापकों की आवश्यकता होगी?
• 17:51 AI के युग में एक तकनीकी सह-संस्थापक कितना महत्वपूर्ण है?
• 20:00 क्या AI के बेहतर होने पर बुद्धिमत्ता (IQ) अप्रासंगिक हो जाएगी?
• 20:18 AI-संचालित दुनिया में युवा पेशेवरों को किन कौशलों पर ध्यान देना चाहिए?
• 22:48 AI के युग में शिक्षा कैसे विकसित होनी चाहिए (और बच्चों को कैसे पढ़ाया जाना चाहिए)?
• 26:40 स्टार्टअप के शुरुआती चरणों में निवेशक के निर्णयों को क्या प्रेरित करता है?
• 28:23 प्री-सीड संस्थापक पूंजी कैसे जुटा सकते हैं, खासकर अमेरिका के बाहर?
• 30:11 ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क मार्केटप्लेस को कैसे प्रभावित कर सकते हैं?
• 31:32 लैटिन अमेरिका जैसे क्षेत्रों में मार्केटप्लेस में जीतने के लिए क्या करना पड़ता है?
• 33:10 AI कंपनियों में प्रचार-आधारित विकास के बजाय वास्तविक सुरक्षा क्या बनाती है?
• 35:38 क्या हम AI बबल में हैं—और निवेशकों के लिए इसका क्या मतलब है?
• 37:30 उन स्टार्टअप्स के लिए सही फंडिंग मार्ग क्या है जिन्हें बड़ी अग्रिम पूंजी की आवश्यकता होती है?
• 38:54 शुरुआती चरण के स्टार्टअप को फंड करने से पहले निवेशकों को क्या प्रमाण चाहिए?
• 39:40 AI के युग में आपकी मार्केटप्लेस निवेश थीसिस कैसे विकसित हुई है?
• 42:02 संस्थापक मजबूत आंशिक डेवलपर्स कहाँ पा सकते हैं?
• 43:15 AGI को क्या परिभाषित करता है—और हमें आज इसके बारे में कैसे सोचना चाहिए?
• 45:08 मार्केटप्लेस बनाने में शुरुआती “वेज” (wedge) कितना महत्वपूर्ण है?
• 46:29 आप कैसे मूल्यांकन करते हैं कि AI को अपनाना वास्तव में मूल्य बनाता है?
• 48:00 आज संस्थापक के कौन से गुण सबसे अधिक मायने रखते हैं?
• 49:45 यदि आप आज शुरुआत कर रहे होते, तो आप क्या बनाते और क्यों?
• 52:32 आप अपनी पेशेवर पहचान से परे कौन हैं?
• 55:11 क्या आपको अभी भी असुरक्षाएँ हैं—और आप उनके बारे में कैसे सोचते हैं?
• 57:10 यदि आप उद्यमी नहीं होते तो क्या करते?
• 59:45 कौन से संकेत दिखाते हैं कि एक मार्केटप्लेस तरलता और उत्पाद-बाजार फिट तक पहुँच रहा है?
• 1:01:19 पहले दिन से ही एक मार्केटप्लेस की मुख्य सुरक्षा क्या है?
• 1:02:24 क्विंस क्या है और यह इतना सफल क्यों रहा है?
• 1:04:22 कौन से “उबाऊ” उद्योग अगली बड़ी कंपनियां पैदा करेंगे?
• 1:06:36 आज VCs के बीच सबसे बड़ा अंधा स्थान क्या है?
• 1:08:15 अभी कौन से AI क्षेत्र भीड़भाड़ वाले हैं?
• 1:09:35 क्या मार्केटप्लेस जटिल, बहु-सेवा जीवन की घटनाओं के आसपास सफल हो सकते हैं?
• 1:11:41 AI युग में धन उगाहने की उम्मीदें कैसे बदल गई हैं?
• 1:16:07 क्या स्नातकों को 2026 में स्टार्टअप्स या बड़ी कंपनियों में शामिल होना चाहिए?
• 1:16:21 क्या एक सामान्यवादी होना अभी भी एक व्यवहार्य करियर पथ है?
• 1:18:35 क्या निवेशक गर्म परिचय या कोल्ड आउटरीच पसंद करते हैं?
• 1:19:55 क्या स्टार्टअप्स को SaaS बनने से पहले सेवाओं को एक वेज़ के रूप में उपयोग करना चाहिए?
• 1:22:02 बच्चे के विकास और सीखने के लिए कौन से खेल या उपकरण सबसे अच्छे हैं?
• 1:24:39 क्या AI बड़े पैमाने पर नौकरी के नुकसान या बेरोजगारी का कारण बनेगा?
• 1:30:57 क्या आज लैटिन अमेरिका में उद्यम-स्तरीय कंपनियाँ बनाई जा सकती हैं?
• 1:32:26 परिचालन निर्णय लेने में AI का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए?
• 1:36:00 बड़े मार्केटप्लेस को छोटे मार्केटप्लेस से क्या अलग करता है?
• 1:37:24 AI बनाम मनुष्यों को कितना निर्णय लेने का अधिकार दिया जाना चाहिए?
• 1:39:10 शुरुआती चरण के B2C स्टार्टअप्स में सबसे महत्वपूर्ण क्या है: ट्रैक्शन या अंतर्दृष्टि?

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प्रतिलिपि

नमस्ते सभी को। मुझे आशा है कि आपका सप्ताह बहुत अच्छा रहेगा। ईमानदारी से कहूँ तो, हमारे आखिरी ‘मुझसे कुछ भी पूछो’ सत्र को एक साल से ज़्यादा हो गया है, और AI, मैक्रो और भू-राजनीति, आदि में बहुत कुछ हुआ है। तो मैंने सोचा कि अब आपके सभी सवालों के जवाब देने का समय आ गया है, हर संभव तरीके से।

तो, बिना किसी और देरी के, चलिए शो शुरू करते हैं। एपिसोड 53 में आपका स्वागत है। मुझसे कुछ भी पूछो।

बहुत अच्छा। तो मुझे बहुत सारे प्रश्न मिले हैं जो आप लोगों ने पहले ही सबमिट कर दिए थे, जिन्हें मैंने एक-एक करके देखने का फैसला किया है। जाहिर है, शो के दौरान आप बेझिझक प्रश्न भेज सकते हैं।

सबसे पहला मौलिक प्रश्न जो किसी ने मुझसे पूछा था, वह यह था कि अभी ऐसा क्यों लगता है कि हर कोई AI से नफरत करता है? जैसे, AI से इतनी नफरत क्यों की जाती है? और मैंने इस पर बहुत देर तक सोचा, और जब भी कोई नई तकनीक आती है, तो हमेशा एक प्रतिक्रिया होती है। तो मैं आपको कुछ बहुत दिलचस्प उदाहरण देता हूँ। तो पुराने समय में, जब लेखन का आविष्कार हुआ था।

सुकरात शिकायत कर रहे थे कि लेखन लोगों को आलसी बना देगा। वे अब अपनी याददाश्त का उपयोग नहीं करेंगे, आदि। और अब इसकी मज़ेदार बात और विडंबना यह है कि हमें यह केवल इसलिए पता है क्योंकि प्लेटो ने वास्तव में सुकरात के कथनों को लिखा था। और इसलिए यदि ज्ञान को संरक्षित करने, दूसरों के ज्ञान पर निर्माण करने की अनुमति देने के मामले में लेखन का आविष्कार नहीं हुआ होता, तो हमारे पास वह नहीं होता।

आज हमारे पास जो ज्ञान और विशेषज्ञता है। और यह इतिहास के माध्यम से एक आदत सच रही है। तो जब प्रिंटिंग प्रेस का आविष्कार हुआ, वही बात, चिंता थी कि किसी तरह जब बाइबिल लिखी गई, तो आप चर्च से संबंध खो देंगे। जब समाचार पत्रों का आविष्कार हुआ, तो मुख्य आलोचना यह थी, हे भगवान, आपको अब उपदेश मंच से अपनी खबरें नहीं मिलेंगी, और यह एक बड़ी समस्या होगी।

और निश्चित रूप से, हम में से किसी को भी उपदेश मंच से अपनी खबरें नहीं मिली हैं। यह कोई समस्या नहीं है। जब साइकिल का आविष्कार हुआ, तो लोग कह रहे थे कि इससे नैतिकता का संकट पैदा होगा क्योंकि महिलाएं अपनी साइकिल ले जा सकेंगी और एक विशिष्ट स्थान पर फंसे रहने के बजाय संबंध बना सकेंगी।

और निश्चित रूप से वह सब बकवास था, है ना? इसने वास्तव में कुछ भी नहीं बदला। इसने बस हमारे जीवन को बेहतर बनाया। और इसलिए नैतिकता और प्रौद्योगिकी के संकट की यह अवधारणा होती रही। टीवी टेलीविजन के लोगों ने सोचा कि यह टीवी के सामने ऐसे ज़ोंबी लोग पैदा करेगा जो किसी भी तरह से अपने दिमाग का उपयोग नहीं कर रहे हैं।

और यही बात विकिपीडिया के साथ इंटरनेट के बारे में भी सच है, ओह, या छात्र सीखने, याद रखने, आदि के बजाय जानकारी तक पहुँच प्राप्त करेंगे। और इसलिए अभी लोग AI के बारे में भी यही चिंता कर रहे हैं। यह सभी नौकरियां ले लेगा, जो लोगों के लिए हमेशा से एक चिंता का विषय रहा है।

मैं उस पर एक अलग प्रश्न में बात करूँगा। शायद यह उठेगा और हमसे आगे निकल जाएगा, जैसा कि सभी सो बी फिल्मों, आदि में होता है। तो नंबर एक, नई तकनीकों के साथ सामान्य चिंता जहाँ लोग इसके साथ सहज नहीं होते हैं और ये सभी वास्तव में पागल डरावनी स्थितियाँ लेकर आते हैं। नंबर दो, मैं कहूँगा कि AI ज़ीटजिस्ट के एक ऐसे क्षण में आया जहाँ VCs और तकनीकी संस्थापकों का अब सम्मान नहीं किया जाता है और उन्हें अधिक तिरस्कार किया जाता है, आलोचना की जाती है, आदि।

तो यह देर से या शुरुआती 2010 के दशक जैसा नहीं है। लेकिन अभी उन्हें लगता है कि वे खलनायक बन गए हैं, है ना? जैसे आखिरी सुपरमैन फिल्म में एक तकनीकी अरबपति खलनायक है। और सांस्कृतिक ज़ीटजिस्ट अब प्रौद्योगिकी समर्थक नहीं है। यदि कुछ भी है, तो यह प्रौद्योगिकी विरोधी है। और निश्चित रूप से, सोशल मीडिया जैसी चीजें, दोनों सकारात्मक और नकारात्मक।

और हाँ, उनका उपयोग लोकतंत्र को बढ़ावा देने, पोषित करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इससे युवा महिलाओं में मानसिक स्वास्थ्य संकट भी हो सकता है, आदि। तो, क्योंकि दुनिया में अब ऐसा सकारात्मक दृष्टिकोण नहीं है, ऐसे समय में जब वे प्रौद्योगिकी से डरते हैं, मैं समझ सकता हूँ कि लोग असहज क्यों हैं। और फिर अंत में, जैसा कि हमेशा होता रहा है, AI के कारण खो जाने वाली नौकरियों की कल्पना करना बहुत आसान है।

यह कल्पना करना हमेशा बहुत कठिन होता है कि कौन सी नौकरियां बनाई जा सकती हैं। और इसलिए लोग एक ऐसी दुनिया की कल्पना कर सकते हैं जहाँ शायद उनकी नौकरियां अब आवश्यक नहीं होंगी, और एक मौलिक परिवर्तन होने वाला है। लोग जोखिम से डरते हैं। हमारा एमिग्डाला इसमें एक भय प्रतिक्रिया होती है, हम भय के प्रति अतिसंवेदनशील होते हैं क्योंकि 10,000 साल पहले, एक विकासवादी पूर्व जी परिप्रेक्ष्य से, यदि आप सवाना में थे और पत्तियों की सरसराहट थी, तो जो लोग वास्तव में डरते थे और सोचते थे कि यह एक बाघ हो सकता है जो उन्हें खा सकता है, वे जीवित रहे।

और इसलिए जोखिम से बचने वाले लोग ही जीवित रहे। सामान्य तौर पर, हम बदलाव से डरते हैं। इसलिए मैं समझता हूँ कि AI का यह मौलिक भय क्यों है। तो यह टॉम का एक प्रश्न था।

इमैनुअल का प्रश्न। प्रश्न संख्या दो। हम इस क्षण में जी रहे हैं जहाँ AI और हम विज्ञान में एक असाधारण उत्पादकता क्रांति देख रहे हैं, AI के कारण अक्सर बहुत सारे शोध या गणितीय प्रमाण खोजने के कारण नई खोजें हो रही हैं। हम AI के कारण स्टार्टअप्स में रचनात्मकता का विस्फोट देख रहे हैं जहाँ स्टार्टअप बनाना पहले से कहीं ज़्यादा आसान हो गया है। और हम इसे वित्त में भी देख रहे हैं। और फिर भी जब हम अपनी राजनीतिक प्रणालियों और अपनी राजनीतिक प्रक्रियाओं को देखते हैं, तो चीजें पहले से कहीं ज़्यादा टूटी हुई और धीमी लगती हैं।

वहाँ के लोगों की गुणवत्ता में गिरावट आती दिख रही है, यदि कुछ भी है। ऐसा क्यों है? और, यह शायद 21वीं सदी के बड़े दार्शनिक विरोधाभासों में से एक है कि एक तरफ हमारे पास दुनिया को मौलिक तरीकों से बदलने के लिए सबसे अच्छे उपकरण, सबसे अच्छे लोग काम कर रहे हैं। और दूसरी तरफ, आपके पास राजनीतिक प्रणालियाँ हैं जो सार्वजनिक भलाई के लिए होनी चाहिए।

वे विशेष रूप से अच्छा काम करते हुए नहीं दिखते। और इसके कई, स्पष्ट रूप से, मौलिक कारण हैं। तो सबसे पहले, बाजार सार्वजनिक सेवाओं को आवश्यक रूप से आवंटित करने और उनसे निपटने में महान नहीं हैं। यही कारण है कि सार्वजनिक क्षेत्र बनाया गया है। मुद्दा यह है कि एक दूसरे से बेहतर क्यों काम करता है, या यह इस प्रकार है।

जब आप एक स्टार्टअप बना रहे होते हैं, उदाहरण के लिए, यह एक योग्यता-आधारित प्रणाली है। और यदि आप कुछ अच्छा करते हैं, तो आपको उसके लिए पुरस्कृत किया जाता है। और यदि नहीं, तो आपके पैसे खत्म हो जाते हैं और यह एक बहुत तेज़ प्रतिक्रिया है। बहुत जल्दी पता चलता है कि आप जो कर रहे हैं वह काम कर रहा है या नहीं और पुरस्कार विजेताओं को मिलते रहते हैं।

और आपका उद्देश्य बहुत स्पष्ट है। उत्पाद बाजार फिट खोजें। एक स्थायी व्यवसाय मॉडल बनाएं, अपने व्यवसाय को बढ़ाएं। और बहुत जल्दी, यदि चीजें काम करती हैं या नहीं। और यह हारने वाले विचारों और हारने वाले लोगों को बाहर कर देता है।

राजनीतिक प्रक्रियाएं बहुत अलग हैं। प्रतिक्रिया लूप बहुत धीमे हैं। यह बताना बहुत मुश्किल है कि आप एक अच्छे नीति निर्माता हैं या एक बुरे नीति निर्माता, या आप एक अच्छे राजनेता हैं या एक बुरे राजनेता। और इसलिए 10 साल बाद भी, आपको इसका जवाब नहीं पता हो सकता है। और क्योंकि सिस्टम डिजाइन के अनुसार यथोचित रूप से धीरे-धीरे चलते हैं। कभी-कभी दशकों लग जाते हैं बुरे निर्णयों को उस बिंदु तक पहुंचने में जहां वे बुरे परिणामों की ओर ले जाते हैं।

और क्योंकि यह बहुत धीमा है। और उद्देश्य भी अलग हैं, है ना? जैसे उद्यम स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र में ऐसा है कि आप स्टार्टअप में निवेश करते हैं, यह काम करता है या नहीं करता है। आप उत्पाद का काम ढूंढते हैं, आप स्केल करते हैं। और दूसरे में, आपका मुख्य उद्देश्य फिर से निर्वाचित होना है। और राजनीतिक चक्र बहुत छोटे होते हैं।

वास्तविकता यह है कि दुनिया में जो चीजें होती हैं, उन्हें आगे बढ़ने में समय लगता है। जैसे पिछले 50 वर्षों में, चीन और भारत में डेढ़ अरब लोग गरीबी से बाहर निकले। लेकिन इसमें 40 या 50 साल लगे। दो साल में कुछ नहीं हुआ। और अभी अमेरिका में आप हर दो साल में कांग्रेस का चुनाव करते हैं।

आप पश्चिम में हर चार से पांच साल में राष्ट्रपति या प्रधानमंत्रियों का चुनाव करते हैं। और इन समय-सीमाओं में बहुत कम होता है। इसलिए यह बताना बहुत मुश्किल है कि कोई प्रभावी है या अप्रभावी। और इसलिए, उस दुनिया में बहुत धीमी गति से बदलाव होता है और मुझे उम्मीद है कि यह बहुत धीमी गति से आगे बढ़ता रहेगा।

और वैसे, जैसा कि मैं समाज में AI के प्रभाव के बारे में सोचता हूँ, मुझे संदेह है कि इन अधिकांश चीजों की तरह, लोग अल्पकालिक प्रभाव को बढ़ा-चढ़ाकर बता रहे हैं और दीर्घकालिक प्रभाव को कम आंक रहे हैं। और अल्पकालिक प्रभाव को बढ़ा-चढ़ाकर बताने का कारण यह है कि यदि आप अभी भी बरकरार हैं, तो आप कह रहे हैं, यह सब कुछ बदल रहा है।

इस क्षेत्र में सभी नौकरियां अच्छी हैं। आज की तुलना में दो साल बाद दुनिया मजेदार रूप से अलग होगी। लेकिन दुनिया इस तरह से काम नहीं करती, है ना? सांस्कृतिक रूप से। हम राजनीतिक रूप से धीरे चलते हैं, हम धीरे आगे बढ़ते हैं। और अगर तुम सोचो कि आज अधिकांश जीडीपी कहाँ है, तो वह सार्वजनिक सेवाओं में है। यह बड़े उद्यमों में है और ये बहुत ही धीरे चलते हैं, हाँ।

मुझे कब लगता है कि DMV ड्राइवर का लाइसेंस प्राप्त करने की प्रक्रिया को तेज करने के लिए AI का उपयोग करेगा? मुझे लगता है कि इसमें हमेशा के लिए लग जाएगा, है ना? तो मुझे लगता है कि हम जीडीपी उत्पादकता देखेंगे, मज़ेदार रूप से AI द्वारा प्रभावित। आपको इसे सार्वजनिक सेवाओं में देखना होगा, जो अधिकांश पश्चिमी देशों में जीडीपी का 40 से 60% हैं और एक बड़े उद्यम में।

और ये बहुत धीमे अपनाने वाले हैं। तो इसमें थोड़ा समय लगेगा लेकिन अंततः यह समाज को उन तरीकों से बदल देगा जिनकी हम आज कल्पना भी नहीं कर सकते।

तो लिंक्डइन उपयोगकर्ता, हम जैकोबियन लैब्स में AI एजेंटों के साथ पहला राष्ट्रीयकरण नेटवर्क विकसित कर रहे हैं। तो यह FJ लैब्स थीसिस के दौरान इस गिरावट में है। क्या आपके पास व्यावसायीकरण AI संभावना पर कोई विचार है?

प्रश्न का उत्तर देने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं है। शायद, मुझे लगता है कि यही उत्तर है। बस हमें भेजें, हम समीक्षा करेंगे और आपको बताएंगे, लेकिन जाहिर है, हाँ, AI का किसी भी तरह से व्यावसायीकरण करना बहुत मायने रखता है।

हम विकसित कर रहे हैं, तो एलेसेंड्रो, एक सह-संस्थापक मिलान मंच, जिसे फाउंडर्स जंक्शन कहा जाता है, का मानना ​​है कि AI के साथ नौकरी बाजार और आंतरिक परिदृश्य को नया आकार दे रहा है, आंतरिक लोगों को हमेशा एक मानव सह-संस्थापक की आवश्यकता होगी। निवेशक। क्या आप इस विचार से सहमत हैं?

सबसे पहले, संस्थापक डेटिंग एक बहुत बड़ी बात है, है ना? एक कंपनी बनाने के मामले में सही सह-संस्थापक ढूंढना बहुत मायने रखता है। तो क्या मुझे लगता है कि AI के साथ, आप लोगों को बेहतर सह-संस्थापक खोजने में मदद करने की स्थिति में होंगे। बिल्कुल! ठीक है, जैसे कोई बहुत स्पष्ट प्रक्रिया नहीं रही है। लोग अपने दोस्तों को लेते हैं, लेकिन दोस्त उन कौशल सेटों के लिए सबसे उपयुक्त नहीं हो सकते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता है। लोग यादृच्छिक नेटवर्क में देखते हैं। तो क्या मुझे लगता है कि फाउंड्री डेटिंग और एक साथ काम करने वाले लोगों को खोजने की आवश्यकता है। वैसे भी आप जो भी खोज रहे हैं। एक सीओ को सीओओ की आवश्यकता हो सकती है या एक सीटीओ को व्यवसाय मॉडल को परिभाषित करने और धन जुटाने में मदद करने के लिए किसी की आवश्यकता हो सकती है।

तो, मुझे लगता है कि इसकी निश्चित रूप से आवश्यकता है। अब क्या मुझे लगता है कि निकट भविष्य में अधिकांश अधिकारी, क्योंकि उन्हें इंसान चला रहे हैं। बिल्कुल। मुझे लगता है कि आपका सह-संस्थापक OpenClaw के बजाय एक इंसान होगा। बिल्कुल! अब, क्या मुझे यह भी लगता है कि आप शोध करने और मदद करने के लिए OpenClaw को अपने सुपर स्मार्ट सहायक के रूप में उपयोग करेंगे? बिल्कुल!

शायद निकट भविष्य में OpenClaw नहीं। निकट भविष्य में, यह एक Open Claude प्रकार का एजेंट होगा जो कोर AI LLM जैसे Claude या OpenAI द्वारा एम्बेडेड या प्रदान किया जाएगा, जो आज आप देख रहे किसी भी सुरक्षा चिंताओं और जोखिमों के बिना एक Open Claude के बराबर पेशकश करेगा।

आपके प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हाँ, मुझे लगता है कि संस्थापक कंपनियों के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते रहेंगे। अधिकांश संस्थापक मानव संस्थापक होंगे, भले ही आप AI का उपयोग कर रहे हों। और मुझे लगता है कि बेहतर संस्थापक खोजने और सह-संस्थापक डेटिंग प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग करना बहुत मायने रखता है।

और वैसे, मैं वास्तव में एक सह-संस्थापक डेटिंग प्रक्रिया करूँगा, जिसका अर्थ है कि आपको उनके साथ परियोजनाएं करनी चाहिए, कार्यों को परिभाषित करना चाहिए और देखना चाहिए कि क्या हम उन पर एक साथ अच्छा काम करते हैं। आपको उनके दोस्तों, उनकी गर्लफ्रेंड से मिलना चाहिए। आपको रात के खाने पर जाना चाहिए। वास्तव में सुनिश्चित करें कि यह कोई ऐसा व्यक्ति है जिसके साथ आप नियमित आधार पर बहुत लंबे समय तक काम कर सकते हैं।

ठीक है, अगले पर चलते हैं। ठीक है। एक प्रश्न याद है जो संस्थापकों से संबंधित था जो वास्तव में दिलचस्प था। मुझे उन प्रश्नों की सूची से गुजरने दें जो पहले से सबमिट किए गए थे।

AI के युग में एक तकनीकी सह-संस्थापक कितना महत्वपूर्ण है और क्या हमें एक तकनीकी सह-संस्थापक खोजने पर ध्यान देना चाहिए बनाम किसी ऐसे व्यक्ति पर जिसका प्रासंगिक ऊर्ध्वाधर उद्योग में अनुभव हो? अब इस प्रश्न का उत्तर निश्चित रूप से, यह निर्भर करता है। जैसा कि शायद अधिकांश प्रश्नों का उत्तर है। यदि आप एक मूलभूत LLM मॉडल के साथ एक AI स्टार्टअप बना रहे हैं, तो हाँ, आपको निश्चित रूप से एक CTO की आवश्यकता है, जो बिल्कुल शानदार हो।

यदि आप एक ऐसी कंपनी बना रहे हैं जो अनुप्रयुक्त AI का उपयोग कर रही है, तो शायद इसे बनाना उतना मुश्किल नहीं है, सामान्य ठेकेदारों और उपठेकेदारों को बेचने में वैधता और मदद करने वाले किसी व्यक्ति को ढूंढना कहीं अधिक समझ में आता है। उत्तर है, यह निर्भर करता है। लेकिन यदि आप एक ओपन AI या एक मूलभूत मॉडल हैं, तो निश्चित रूप से, आपको असाधारण तकनीकी प्रतिभाओं की आवश्यकता है।

यदि आप अनुप्रयुक्त AI कंपनियाँ बना रहे हैं, तो हाँ आपको अच्छी प्रतिभा की आवश्यकता है, लेकिन एक तरह से CTO उतना महत्वपूर्ण नहीं है जितना पहले रहा होगा। वास्तव में, यदि मैं उन मार्केटप्लेस के बारे में सोचता हूँ जिन्हें हम बनाते और निवेश करते हैं, तो हमें सबसे ज़्यादा परवाह है इकाई अर्थशास्त्र की, क्या आप उन्हें काम कर सकते हैं? क्या आपको उत्पाद बाजार मिलता है?

तो आपका ग्राहक अधिग्रहण चैनल क्या है? तो एक तरह से, यह समझना कि आप अपने ग्राहक अधिग्रहण को कैसे बढ़ाते हैं, तकनीक प्राप्त करने की तुलना में बहुत अधिक मायने रखता है क्योंकि तकनीक अधिक वस्तुनिष्ठ हो गई है। और आज तकनीक के साथ आप और भी बहुत कुछ कर सकते हैं, मेरा मतलब है कि वाइब, कोडिंग और कर्सर या लवबल के साथ यदि आप कुछ बहुत सरल कर रहे हैं, आदि। लेकिन सामान्य तौर पर, ऐसी श्रेणियां हैं जहाँ हाँ आपकी स्पर्शनीयता बहुत मायने रखती है।

ठीक है, चलिए प्रश्नों के अगले बैच पर चलते हैं। देखते हैं कि क्या कोई है, यह जूलिया का एक प्रश्न है। हाल ही में मेरी OpenAI के एक बहुत शुरुआती व्यक्ति से बातचीत हुई थी, जिसने मूल रूप से कहा था कि वह अब एक नया स्टार्टअप बनाने की कोशिश कर रहा है क्योंकि IQ दो साल में अप्रासंगिक हो जाएगा। यह एक विचारोत्तेजक बयान है। क्या आपको लगता है कि इसमें सच्चाई का कुछ तत्व है? और यदि यह सच है, तो आपको क्या लगता है कि उद्यमियों और महत्वाकांक्षी पेशेवरों के लिए सबसे महत्वपूर्ण विशेषताएं, कौशल क्या हैं जिन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए?

यह दिलचस्प है। मैं इस पर दोनों तरह से जा सकता हूँ। मैं यह तर्क दे सकता हूँ कि सबसे अच्छे, सबसे स्मार्ट लोग AI का इतना अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करेंगे, वे और भी अधिक मूल्यवान होंगे। तो, 10x डेवलपर 100x डेवलपर बनने जा रहा है, इस मामले में बुद्धिमत्ता वस्तुनिष्ठ नहीं है और वास्तव में एक प्रमुख सफलता कारक बनी हुई है। लेकिन मैं यह भी तर्क दे सकता हूँ कि क्योंकि अब बुद्धिमत्ता और आपके पास ऐसे उपकरण हैं जो इतने बुद्धिमान हैं, आप एक औसत डेवलपर या एक औसत व्यक्ति हो सकते हैं और परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

और वह या उत्पाद आउटपुट जो अत्यंत मूल्यवान है। और इस तरह, पकड़ लेता है और बुद्धिमत्ता वस्तुनिष्ठ हो जाती है। मुझे संदेह है कि पूर्व मुझे अधिक सच लगता है या अधिक सच है, और यह मुझे बाद वाले की तुलना में अधिक सच लगता है। अभी मैं देख रहा हूँ कि सबसे अच्छे कोडर पहले से कहीं अधिक मूल्यवान हैं।

सबसे अच्छे कर्मचारी उपकरणों का उपयोग करके बहुत अधिक उत्पादक बन रहे हैं। अब, क्या यह किसी बिंदु पर बदल जाएगा? और बुद्धिमत्ता वस्तुनिष्ठ हो जाएगी। शायद आज मुझे ऐसा नहीं लगता। फिर भी, औसत बुद्धिमत्ता नाटकीय रूप से बढ़ रही है क्योंकि हर कोई उत्पादकता में सुधार कर रहा है। हर कोई इन उपकरणों का अत्यंत प्रभावी ढंग से उपयोग कर रहा है।

तो मैं क्या करूँगा यदि मैं सोच रहा था, यदि मैं आज कॉलेज में होता और मैं यह सुनिश्चित करना चाहता था कि मैं कार्यबल के लिए तैयार हूँ? सभी उपकरणों के साथ खेलो, जैसे रनवे के साथ खेलो, सोरा के साथ खेलो, मिडजर्नी के साथ खेलो, क्लाउड के साथ खेलो, कर्सर के साथ खेलो, लवबल के साथ खेलो। अपना ओपनक्लाउ स्थापित करो।

यह पता लगाओ कि आप स्केलेबल, दोहराने योग्य सिस्टम बनाने के लिए क्या कर सकते हैं। देखें कि वे किसमें अच्छे हैं। सीमाओं का परीक्षण करें। और आज खेलने के लिए बहुत कुछ है। तो मैं मूल रूप से दुनिया में सभी स्पेगेटी फेंक रहा हूँ, अपनी रचनात्मकता का पीछा कर रहा हूँ और यह पता लगा रहा हूँ कि क्या प्रतिध्वनित होता है और आपके लिए क्या काम करता है।

मुझे देखने दो कि अगला प्रश्न क्या था जो समय से पहले भेजा गया था। लिसा का प्रश्न। आपने अपने बेटे के लिए किस प्रकार का स्कूल या शिक्षा चुनी है और आपने वह निर्णय कैसे लिया? तो यह दिलचस्प है क्योंकि मैं यहाँ कुछ पुनरावृत्तियों से गुज़रा हूँ और वास्तव में मेरी सोच में वर्षों से कुछ बदलाव हुए हैं।

और पहला स्कूल जहाँ मैंने अपने बेटे को ले गया, वह न्यूयॉर्क में द इकोले नामक एक स्कूल है और उस स्कूल का दर्शन, यह एक फ्रांसीसी अमेरिकी स्कूल है, यह अद्भुत है। और सोच और सिद्धांत यह है कि आपके पास फ्रांसीसी प्रणाली की कठोरता है जिसमें अमेरिकी प्रणाली की सार्वजनिक बोलने और टीम निर्माण की क्षमता है।

और वह वहाँ दो साल से है। आदमी। उसे यह पसंद है। लेकिन जब मैं AI के युग में इस पर विचार करता हूँ, तो क्या यह हमारे बच्चों को पढ़ाने का सही तरीका है जहाँ आपके पास एक परिवर्तनीय गुणवत्ता वाला शिक्षक है जो परिवर्तनीय गुणवत्ता वाले बच्चों को तथ्य उगल रहा है, आमतौर पर सबसे कम सामान्य भाजक तक जहाँ आप तीन से चार दिनों तक रोज़ाना वही दोहरा रहे हैं और वही सिखा रहे हैं।

यह काफी धीमी प्रक्रिया है। और मेरे लिए इसका जवाब यह है कि यह सहज रूप से सही नहीं लगता। यदि मैं 300 ईसा पूर्व के सुकरात को लेता और उन्हें आज की दुनिया में लाता, तो वह दुनिया को नहीं पहचानते। हम अंतरिक्ष में जाते हैं। हमारे पास अपनी जेब में कुल मानवता के ज्ञान के साथ ये पागल, जादुई उपकरण हैं।

हम घंटों में दुनिया के एक छोर से दूसरे छोर तक उड़ते हैं। और फिर भी, जिस तरह से हम अपने बच्चों को शिक्षित करते हैं, उसमें 2,500 वर्षों में मौलिक रूप से कोई बदलाव नहीं आया है। और इसलिए यह विचार कि आपको बच्चे को ठीक उसी स्तर पर पढ़ाने के लिए AI का उपयोग करना चाहिए, मुझे बहुत समझ में आता है। तो मूल रूप से अल्फा स्कूल नामक एक स्कूल है जहाँ वे AI उपकरणों का उपयोग करते हैं ताकि आपके बच्चे को उसकी अधिकतम क्षमता तक पहुँचाया जा सके।

तो उन्होंने महसूस किया है कि आप उन्हें उस बिंदु तक पढ़ाना चाहते हैं जहाँ वे 85% उत्तर सही पाते हैं क्योंकि 99% बहुत आसान है। यदि यह 50% है, तो यह बहुत कठिन है। और इसलिए हर विषय में आप उन्हें लगभग 85% पर लाना चाहते हैं और आप देखना चाहते हैं कि आप उन्हें कितनी दूर तक ले जा सकते हैं। और प्रति दिन दो घंटे के पाठ्यक्रम पर, वे मूल पाठ्यक्रम को कवर कर सकते हैं, और फिर वे बाकी खाली समय का उपयोग बच्चों की प्राकृतिक प्रवृत्ति में ढलने के लिए करते हैं ताकि वे जो भी उनके लिए काम करता है वह कर सकें।

अब मेरा बेटा चार साल का है। और वह गणित में वर्षों आगे है, है ना? जैसे मज़े के लिए, वह गुणा-भाग कर रहा है, वह बुनियादी बीजगणित समझता है, उसे संख्याओं के साथ खेलना पसंद है और वह नकारात्मक संख्याओं को समझता है, आदि। और साथ ही, वह सामाजिक रूप से बहुत अच्छा नहीं है। और इसलिए एक ऐसा स्कूल जो उसके लिए अधिक अनुकूलित है जहाँ वे उसे गणितीय रूप से और स्पष्ट रूप से भाषाई रूप से भी चुनौती दे सकते हैं, जहाँ वह बहुत वाचाल और वाक्पटु है, जबकि उसे अपने सामाजिक कौशल विकसित करने में मदद करते हैं, जिनकी कमी है, मुझे लगता है कि यह बहुत अधिक समझ में आता है।

तो अगले पतझड़ से, मैं अपने बेटे को न्यूयॉर्क में ऑफिस स्कूल ले जा रहा हूँ, जिसे मुझे लगता है कि इस साल बनाया गया था। तो यह अभी पहली कक्षा है। यह एक छोटा स्कूल है। और यह एक प्रयोग होगा। यह एक अल्फा टेस्ट होगा। और अगर मुझे यह पसंद आता है, अगर उसे यह पसंद आता है, तो हम शायद एमेली को भी वहाँ ले जाएंगे।

अब, जो दिलचस्प है वह यह है कि उनके उद्देश्यों में से एक बच्चों को स्कूल से प्यार कराना है। और अधिकांश बच्चे स्कूल से प्यार नहीं करते। यह बहुत आसान है, यह बहुत कठिन है, यह दिलचस्प नहीं है, आदि। और मैं अपने बेटे को, जो थोड़ा शर्मीला है, एक शैडो डे पर ले गया जहाँ वह स्कूल देखने गया और मैं चिंतित था क्योंकि वह नए वातावरण, नए लोगों में अच्छा नहीं करता।

और इसलिए मैंने उसे थोड़ा असुरक्षित और अनिश्चित छोड़ दिया। मैं उसे देखने वापस आया और वह ऐसा था, मुझे स्कूल बहुत पसंद है। जैसे मैं रहना चाहता हूँ। मैं सामान्य स्कूल में वापस क्यों जा रहा हूँ? तो मैं यह देखने के लिए उत्साहित हूँ कि यह कैसे होता है।

लुइस का स्ट्रीम पर प्रश्न। आपके अनुभव से, आज के शुरुआती चरण के माहौल में सैकड़ों मार्केटप्लेस में निवेश करने से, अंततः निवेशकों के निर्णय को क्या प्रेरित करता है? उत्पादों की सबसे अधिक रुचि, आंतरिक शक्ति और बाजार के अवसर ऐसे कारक हैं जैसे शुरुआती ट्रैक्शन, नैरेटिव, आदि। पारिस्थितिकी तंत्र में अधिक परिचय। दूसरे शब्दों में, क्या आपको लगता है कि निवेशकों के लिए अभी भी असाधारण मार्केटप्लेस, मार्केटप्लेस विचारों को कवर करने और उनका समर्थन करने के लिए वास्तविक जगह है, विशुद्ध रूप से उनके मूल सिद्धांतों पर।

इससे पहले कि भीड़ द्वारा संकेत को मान्य किया जाए, यदि आप एक बहुत शुरुआती चरण के संस्थापक का समर्थन कर रहे हैं। संकेत बहुत शुरुआती होते हैं, है ना? जैसे अक्सर कोई भीड़ नहीं होती है। दुनिया के बड़े फंड, सेक्विया ने इतना पैसा जुटाया है कि वे एक बार चीजें साबित होने और एक उभरते विजेता होने पर बड़े चेक लिख रहे हैं।

तो निश्चित रूप से प्री-सीड निवेशकों और सीड निवेशकों के लिए सही संस्थापकों और सही विचारों का शुरुआती समर्थन करने की भूमिका है क्योंकि वे उत्पाद बाजार फिट के शुरुआती क्षणों में हैं और भीड़ द्वारा इसे मान्य करने से पहले वितरण चैनलों और संघ अर्थशास्त्र और प्रतिधारण और सहकर्मियों का पता लगा रहे हैं।

भीड़ का अर्थ है, मुझे लगता है कि उपयोगकर्ताओं का एक संयोजन जो व्यवसाय को बढ़ाता है और बड़े ब्रांड नामों वाले VCs का। यह साइड निवेश है। तो निश्चित रूप से, आज भी एक बड़ी भूमिका निभाई जानी है क्योंकि कई लोग पूंजी वितरण के स्तर को देखते हुए इतनी जल्दी निवेश नहीं कर रहे हैं।

तो आज, यदि आप VC में हैं, तो शायद आपको सीड में होना चाहिए या, मल्टी, जैसे सौ मिलियन डॉलर का फंड या मल्टी-बिलियन डॉलर का फंड। ताकि आप उभरते विजेताओं में दोगुना निवेश कर सकें।

आइडियल का प्रश्न। यह पूरी तरह से अलग तरह का प्रश्न है क्योंकि आप मूल रूप से ऑनलाइन मार्केटप्लेस में निवेश करते हैं। क्या आप गेम-चेंजिंग परियोजनाओं जैसे भूकंप सुरक्षा प्रणाली के लिए गैर-अमेरिकी आधारित प्री-रेवेन्यू स्टार्टअप्स के लिए प्री-सीड निवेशकों के लिए लीड प्रदान कर सकते हैं?

तो यह मानते हुए कि वे उद्यम-समर्थित व्यवसाय हैं, जिसका अर्थ है कि वे सैकड़ों मिलियन या अरबों डॉलर के राजस्व तक बढ़ सकते हैं, क्योंकि कई विचार ऐसे हैं जो उद्यम-समर्थित नहीं हैं।

और इसलिए आइए सोचते हैं कि यदि आप एक प्री-सीड संस्थापक हैं तो आपको कैसे वित्त पोषित किया जाएगा। और इसका उत्तर वास्तव में यह है कि बहुत कम हैं। शुरुआत में बहुत सारे प्री-सीड VCs नहीं हैं। कुछ हैं, और वे आमतौर पर इन दिनों मुख्य रूप से AI पर अत्यधिक केंद्रित हैं। तो गैर-अमेरिकी प्री-सीड, ईमानदारी से, मैं शायद, और प्री-रेवेन्यू, मैं शायद मूर्ख के दोस्तों और परिवार की पुरानी कहावत से शुरू करूँगा।

आज हम जिस दुनिया में रहते हैं उसकी अच्छी खबर यह है कि स्टार्टअप बनाने और उन्हें बढ़ाना शुरू करने और राजस्व प्राप्त करना शुरू करने के लिए यह पहले से कहीं ज़्यादा सस्ता है। और इसलिए कई सौ हज़ार डॉलर की फंडिंग के साथ, जिसे अधिकांश लोगों को प्राप्त करने का एक तरीका खोजना चाहिए, है ना? जैसे हमारे दोस्त अच्छे स्कूलों में गए, शायद डॉक्टर, बैंकर, वकील के रूप में काम कर रहे हैं, है ना?

यदि आपके 20 दोस्त आपको 10k देते हैं तो वह 200k है, आपको बहुत दूर तक जाने में सक्षम होना चाहिए। और इसलिए इस तरह आप कुछ स्तर का ट्रैक्शन प्राप्त कर सकते हैं जिससे आपको फिर जाकर कुछ मिलियन डॉलर के लिए एक उचित सीड ग्रांट जुटाने की अनुमति मिलनी चाहिए। यह देखते हुए कि बहुत सारे प्री-सीड संस्थापक या प्री-सीड फंड नहीं हैं।

महेश का प्रश्न। ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क नए अनुप्रयोगों, नए रास्तों की खोज के लिए अधिक से अधिक प्रासंगिक होते जा रहे हैं। क्या आपके पास इस बारे में कोई प्रासंगिक विचार है कि यह मार्केटप्लेस में कैसे प्रासंगिक है?

तो सबसे पहले, मुझे अंततः परवाह है कि मुझे मार्केटप्लेस पसंद हैं क्योंकि वे सबसे अधिक लेते हैं। वे स्केलेबल हैं, वे पूंजी कुशल हैं, लेकिन मैं मार्केटप्लेस से बंधा नहीं हूँ, है ना? जैसे मुझे इस बात की अधिक परवाह है कि क्या हम चीजों को सस्ता, बेहतर, तेज़ बनाने के लिए दुनिया में तकनीक ला सकते हैं?

अब क्या मैं ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क और मार्केटप्लेस के लिए उपयोग के मामलों के बारे में सोच सकता हूँ? बिल्कुल! कई मार्केटप्लेस ऐसे हैं जो इंसान के बिना काम नहीं करते क्योंकि मिलान, आपूर्ति और मांग टूट गई है और बहुत जटिल है और बहुत सारे चर स्पष्ट नहीं हैं। और इसलिए मैं निश्चित रूप से एक ऐसी दुनिया की कल्पना कर सकता हूँ जहाँ, एक श्रेणी में जहाँ आपके पास ये सभी इनपुट, ये सभी चर हैं, ये सभी, जैसे बीच में एक एजेंट का होना जो मिलान और परिचय, आदि करता है, शायद बहुत मायने रखता है। तो मैं इसकी कल्पना इस श्रेणी में प्रासंगिक होते हुए कर सकता हूँ। लेकिन फिर भी, मुझे लगता है कि वे यथोचित रूप से प्रासंगिक हैं।

ट्विच पर नाचोगोरिट्टी: ब्यूनस आयर्स से नमस्ते, आपके कंटेंट को देख रहा हूँ, अभी एपिसोड 52 देखा। मुझे ज़िलो के एयरबीएनबी और डोरडैश की तुलना में अधिक उजागर होने का बिंदु पसंद आया क्योंकि कम आवृत्ति और कम प्रबंधन परत। सही! हम वास्तव में रीमिक्स और अब लैटिन अमेरिका के लिए मूल रियल एस्टेट सर्च इंजन के साथ उसी सटीक थीसिस पर निर्माण कर रहे हैं, आठ महीने, 150K मासिक विज़िट रियलटर्स के लिए बहुत अच्छे आठ महीने बाद और B2B पाइपलाइन, आप लैटिन अमेरिका के अवसर को कैसे देखते हैं। यहाँ श्रेणी का मालिक बनने के लिए क्या करना पड़ता है?

तो लैटिन अमेरिका में कोई MLS नहीं है और एक तरह से आप अपनी खुद की इन्वेंट्री बना सकते हैं और कम प्रतिस्पर्धी स्थान में यथोचित रूप से मूल्य बना सकते हैं। कुछ कंपनियाँ ऐसी रही हैं जिन्होंने लैटिन अमेरिका में रियल एस्टेट में काफी अच्छा प्रदर्शन किया है जहाँ मैं ब्राजील में VivaReal के बारे में सोचना चाहूँगा।

क्या मुझे लगता है कि बाजार, अगली पीढ़ी के बाद जाने की एक बड़ी आवश्यकता है? यदि आप AI का उपयोग करके रियल एस्टेट पोर्टल चाहते हैं, तो बिल्कुल। मुझे यकीन नहीं है कि यह सामान्य रूप से लैटिन अमेरिका है बनाम एक विशिष्ट देश, है ना? जैसे आमतौर पर इन श्रेणियों में, आपको तरलता की आवश्यकता होती है, आपको घनत्व की आवश्यकता होती है, आपको लिस्टिंग की आवश्यकता होती है।

यह शायद। जिस हद तक आप एक सर्च इंजन हैं और आपके पास लिस्टिंग के स्रोत हैं, इसे अतीत में ठीक करना आसान है। TBD लेकिन क्या मुझे लगता है कि अगली पीढ़ी के उपकरणों के साथ रियल एस्टेट में जाने का एक बड़ा अवसर है? हाँ, बिल्कुल!

ठीक है। प्रश्नों को जारी रखते हुए। लिसा का एक और प्रश्न, सबसे स्पष्ट संकेतों में से एक यह है कि एक AI कंपनी अस्थायी वेग के बजाय वास्तविक सुरक्षा है। यह एक दिलचस्प प्रश्न है। क्योंकि हम अभी वर्तमान AI बबल में जो देख रहे हैं वह बहुत सारी कंपनियाँ हैं जो अनिवार्य रूप से एक ही उत्पाद के साथ लॉन्च हो रही हैं।

तो आपके पास एक स्टैनफोर्ड टीम और एमआईटी टीम और प्रिंसटन टीम और हार्वर्ड टीम है, और उन सभी ने 20, 30, 50, सौ मिलियन जुटाए हैं जो एक ही उत्पाद के विभिन्न रूप पेश कर रहे हैं और अक्सर यह विशेष रूप से सुरक्षित नहीं लगता, है ना? एक सप्ताह एक आगे है, दूसरे सप्ताह दूसरा आगे है क्योंकि जीतने के लिए इतना दबाव है, वे सभी अपने उत्पादों को नकारात्मक सकल मार्जिन पर पेश कर रहे हैं। और आप व्यवसायों को बड़े पैमाने पर बढ़ते हुए देख रहे हैं, इलेवनलैब्स, या लवबल या कर्सर। एक तरह से हम सभी निवेश न करने में गलत थे, क्योंकि हम सोच रहे थे कि सुरक्षा क्या है जबकि वे बढ़ रहे हैं, मुद्दा यह है कि वे बढ़ गए हैं क्योंकि इतनी पूंजी है जो नकारात्मक मार्जिन पर विकास को वित्तपोषित करने को तैयार है।

तो TBD, यह कैसे समाप्त होता है। मुझे चिंता है कि इनमें से बहुत सारे मर जाएंगे। और स्पष्ट रूप से, इनमें से बहुत सारे क्लाउड और चैटजीपीटी द्वारा ले लिए जा सकते हैं, मुझे यकीन है कि वे सीधे कर्सर और लवबल के बाद जा रहे हैं। और फिर भी ये अभी के लिए अच्छा कर रहे हैं। तो ये कम सुरक्षित लगते हैं।

अब, जो चीजें अधिक सुरक्षित लगती हैं, प्रश्न का उत्तर देने के लिए। यदि किसी तरह आप मालिकाना डेटा सेट पर बने हैं जिन तक किसी और की पहुंच नहीं है, यदि आप विशिष्ट ऊर्ध्वाधर समस्याओं को हल कर रहे हैं जिनके पीछे कोई और नहीं जा रहा है। और इसलिए मूलभूत मॉडल के विपरीत, वे एक तरह से अधिक जोखिम भरे लगते हैं।

मुझे संदेह है, अभी, चैटजीपीटी की 86% बाजार हिस्सेदारी है, लेकिन यह घटती-बढ़ती रहती है। जेमिनी इसके पीछे जा रहा है। क्लाउड इसके पीछे जा रहा है। ऐसे सप्ताह होते हैं जहाँ क्लाउड बेहतर होता है या जेमिनी बेहतर होता है। फिर ऐसे सप्ताह होते हैं जहाँ चैटजीपीटी बेहतर होता है। यह राजाओं का खेल है। मैं थोड़ा संशयवादी हूँ। वास्तव में, किसी और ने मुझसे एक प्रश्न पूछा।

मुझे उस प्रश्न पर जाने दें जो तातियाना ने पूछा था। अभी-अभी घोषित किया गया बड़ा सीड राउंड क्या है। तो हमारे पास ला कून्स कंपनी, एएमआई ने अभी 3.05 बिलियन पर एक बिलियन सीड जुटाया है। AI के भविष्य के बारे में इसका क्या मतलब है और निवेशकों को इस स्तर पर प्रौद्योगिकी बनाम मूल्यांकन जोखिम के बारे में कैसे सोचना चाहिए?

और स्पष्ट रूप से, हम एक AI बबल में हैं। लोग वित्तपोषित करने को तैयार थे क्योंकि जीतने का पुरस्कार इतना अधिक है। लोग जीतने के लिए किसी भी कीमत पर अनिवार्य रूप से अनंत पैसा फेंकने को तैयार थे। लेकिन क्या मुझे लगता है कि यह स्तरों में समाप्त होता है क्योंकि अधिकांश कंपनियाँ विफल हो जाएंगी और कई निवेशक जो बहुत अधिक कीमतों पर निवेश करते हैं, वे अपनी पूंजी वापस नहीं देखेंगे। बिल्कुल!

इसके बावजूद, इस बीच, यह अगले 25 वर्षों के असाधारण उत्पादकता सुधारों और आर्थिक विकास की नींव रखेगा, ठीक वैसे ही जैसे रेलवे के बुलबुले ने अमेरिका भर में सभी रेलवे पटरियों की नींव रखी थी, जिससे आने वाले दशकों तक अर्थव्यवस्था में भारी उत्पादकता वृद्धि हुई।

ठीक उसी तरह जैसे नब्बे के दशक के अंत में आए बुलबुले ने सारा फाइबर बिछाया, जिससे 2000 के दशक – 2010 के दशक में इंटरनेट क्रांति आई, बस इसमें थोड़ा समय लगा। तो हम एआई के बुलबुले में हैं। ईमानदारी से कहूँ तो, मुझे उम्मीद है कि यह फूलता रहेगा, क्योंकि भले ही हम अनुशासित रहे हों, मुझे चिंता है कि जब यह फटता है, तो जिन कंपनियों को अभी धन जुटाने में मुश्किल हो रही है क्योंकि वे एआई नहीं हैं, उन्हें और भी मुश्किल होगी।

और सच कहूँ तो, इस बीच, इस सारे पूंजी निवेश के साथ, आर एंड डी में जा रही इस सारी पूंजी के बारे में सोचिए, इसका बहुत सारा हिस्सा पैसे गंवाने वाला है, लेकिन यह समाज के लिए बहुत अच्छा होगा, भले ही इनमें से कई कंपनियाँ खत्म हो जाएँ। तो हम एआई के बुलबुले में हैं, लेकिन यह ठीक है।

दोस्तों और परिवार, यह ऐसा रास्ता नहीं है जिसे मैं अपना सकता हूँ, इस स्तर पर एमवीपी प्राप्त करने के लिए वीसी स्तर के निवेश की आवश्यकता है।

यह एक उद्यम जैसा नहीं लगता। तो दुनिया में अलग-अलग तरह के व्यवसाय होते हैं, है ना? वे जिन्हें बड़े पैमाने पर काम शुरू करने के लिए 10, 20, 30, 50 मिलियन की आवश्यकता होती है, वे, सच कहूँ तो, विशेष रूप से वीसी द्वारा समर्थित नहीं होते। जो वीसी द्वारा समर्थित होते हैं, वे होते हैं जहाँ कुछ सौ हज़ार में आप प्रोटोटाइप प्राप्त कर सकते हैं और राजस्व प्राप्त कर सकते हैं, और फिर आपको अपना मिलियन डॉलर का प्री-सीड राउंड मिलता है और आपको अधिक राजस्व और अधिक प्रमाण मिलता है, और फिर आपको 3 मिलियन मिलते हैं।

जिनको शुरू करने के लिए 20, 30, 50 मिलियन की आवश्यकता होती है, वे या तो बड़ी कंपनियों के अंतर्गत आते हैं जो उस श्रेणी में हैं या वे लोग जो पहले सफल हो चुके हैं जिनके पास अतिरिक्त पूंजी है, लेकिन वे सामान्य संस्थापकों के लिए उपयुक्त नहीं हैं क्योंकि वीसी का तरीका ऐसा नहीं है, या वीसी का तरीका यह है कि आप कुछ सौ हज़ार के लिए अपने दोस्तों और परिवार से पैसे लेते हैं।

फिर आपका मिलियन डॉलर का प्री-सीड, फिर आपका 3 मिलियन डॉलर का सीड, फिर आपका 7 मिलियन का ए, फिर आपका 15 मिलियन, आपका 15,000,025 मिलियन का बी। अब एआई में, आपके पास इन संख्याओं से अलग संख्याएँ हैं, लेकिन गैर-एआई कंपनियों के लिए आप अभी भी इसी तरह की संख्याएँ देख रहे हैं। देखते हैं और कौन से प्रश्न आए।

एलेसेंड्रो: हम अपने सह-संस्थापक मिलान मंच के लिए एमवीपी को पूरा करने के करीब हैं, क्या प्रतीक्षा सूची में 500 संस्थापक हैं? मैं समझता हूँ कि आप शुरुआती चरण के स्टार्टअप में निवेश करते हैं, आपको राजस्व का प्रमाण चाहिए। राजस्व का प्रमाण आवश्यक नहीं है एलेसेंड्रो, लेकिन निश्चित रूप से उत्पाद बाजार फिट का प्रमाण, कि यह काम करता है, कि लोगों को यह पसंद है, कि इसमें प्रतिधारण है और आपको यह जानने की आवश्यकता है कि आपका व्यवसाय मॉडल क्या होगा।

आपको यह जानने की आवश्यकता है कि आप किससे कितना शुल्क लेंगे। कम से कम सैद्धांतिक इकाई अर्थशास्त्र कैसा दिख सकता है। ऐसा नहीं हो सकता कि हम लॉन्च करें, बाद में पता लगा लेंगे। हम इस तरह से निवेश नहीं करते हैं। बहुत से लोग हैं जो ऐसा करते हैं। बस हम नहीं हैं। यह हमारा दृष्टिकोण नहीं है।

बोरिस: शानदार पहल। मैं उत्सुक हूँ कि क्या 2022 के बाद से बाज़ार को लेकर आपकी निवेशक थीसिस विकसित हुई है। क्या आप प्री-सीड या बाज़ार निवेश के साथ अधिक जोखिम-विरोधी हो गए हैं, या एआई के अवसरों को आंतरिक रूप से मान्य करने की ओर अधिक स्थानांतरित हो गए हैं।

तो बोरिस, वह एपिसोड 52 था। यह मेरा पिछले सप्ताह का पॉडकास्ट था, जो एआई के युग में बाज़ारों में निवेश के बारे में था। हम बाज़ारों को लेकर बहुत उत्साहित हैं। और हम और सभी बाज़ार एआई का उपयोग करते हैं। वे लिस्टिंग का अनुवाद करने और खरीदारों और विक्रेताओं के बीच बातचीत का अनुवाद करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं ताकि वे वैश्विक हो सकें। तो आप पहली बार पैन-यूरोपीय स्टार्टअप्स को देखते हैं।

आप एआई का उपयोग एक-क्लिक लिस्टिंग के लिए कर रहे हैं जहाँ आप एक फोटो लेते हैं और बूम, शीर्षक, विवरण, मूल्य श्रेणी, सब कुछ आपके लिए पहले से भरा होता है, जिससे उत्पादकता में सुधार होता है। आप आपूर्ति और मांग के साथ बेहतर मिलान करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। तो हम अभी भी बाज़ारों में निवेश कर रहे हैं। और वे सभी एआई का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग कर रहे हैं। और हम प्री-सीड की तुलना में अधिक सीड निवेशक हैं।

मतलब हमें चीजें लाइव और इकाई अर्थशास्त्र वाली पसंद हैं। अब श्रेणियां इन दिनों अधिक B2B हैं और उपभोक्ता-उन्मुख हैं, लेकिन कुछ मजेदार चीजें हो रही हैं। उपभोक्ता-उन्मुख भी, हम पामस्ट्रीट नामक एक लाइव कॉमर्स कंपनी में हैं, जो दुर्लभ पौधों का बाज़ार है। हम एक फायरट्रक कंपनी या फायर इंजन कंपनी में निवेशक हैं, जिसे गैराज कहा जाता है।

तो बहुत सी दिलचस्प चीजें हो रही हैं जिनमें सेवाओं की परतें जोड़ी गई हैं। तो हम ब्रेड एंड बटर हैं क्योंकि मैं अनंत पूंजी और एआई बुलबुले में नकारात्मक सकल मार्जिन के साथ किंग्स के खेल में प्रतिस्पर्धा से बचना चाहता हूँ। तो हम अप्रत्यक्ष रूप से इससे जुड़े हुए हैं क्योंकि, जबकि ए. हमारे पास फिगर एआई जैसी चीजों में अद्भुत निवेश हैं जो बहुत अच्छा कर रहे हैं, और बी. हमारी सभी कंपनियाँ एआई का उपयोग करती हैं।

लेकिन एआई के ऊर्ध्वाधर अनुप्रयोग हैं बनाम स्वयं मूलभूत एआई मॉडल होना। और मुझे वास्तव में लगता है कि आज बहुत सारे दिलचस्प अवसर वहीं हैं, जैसे उचित रूप से, आप बहुत कम पूंजी के साथ बड़े व्यवसाय बना सकते हैं और आपको एआई इंजीनियरों के उसी सुपर उथले पूल की आवश्यकता नहीं है।

योनी: किसी मौजूदा SaaS MVP को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए विश्वसनीय आंशिक पूर्ण-स्टैक डेवलपर्स (AWS + Angular) कहाँ मिलेंगे, इस पर कोई सुझाव?

यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपको उन्हें कितना अच्छा चाहिए। लेकिन Toptal जैसी बहुत सी जगहें हैं जो आपको अद्भुत खोजने की अनुमति देती हैं, ओह नहीं, आपने आंशिक कहा। मैं Fiverr या Upwork पर जाऊँगा। समस्या यह है कि आपको चयन करना होगा। तो Upwork या Fiverr पर चयन करने का एक तरीका यह है कि आप एक स्पेसिफिकेशन बनाते हैं। आपको 20, 30, या 40 लोग आवेदन करते हैं। आप शीर्ष पाँच को देखते हैं। आप उन्हें काम का पहला 10% देते हैं, आप उनमें से पाँच को किराए पर लेते हैं, और फिर आप देखते हैं कि कौन सबसे अच्छा काम करता है और आपको सबसे अच्छे के साथ काम करना पसंद है। तो आप पहले 10% के लिए पाँच गुना अधिक भुगतान कर रहे हैं, और फिर आपको वह मिल जाता है जिसे आप पसंद करते हैं और बूम, वही है।

तो एक तरह से, आपको जरूरी नहीं कि इंटरव्यू की भी जरूरत हो। आप बस उनके काम के आधार पर पुष्टि कर सकते हैं। और इस तरह मैंने सालों से Fiverr और Upwork पर बहुत से लोगों को काम पर रखा है। ठीक है। लिंक्डइन उपयोगकर्ता: किसी तरह, कोई नाम नहीं दिख रहा है। बहुत समय हो गया, मिले नहीं। क्या आप हमारे एजीआई प्रयास को वित्तपोषित करना चाहेंगे? हालिया सफलता, डेमो के लिए भुगतान।

एजीआई वास्तव में क्या है, है ना? सामान्य बुद्धिमत्ता। वर्तमान में, हमारा जीपीटी ट्यूरिंग परीक्षण पास कर सकता है। तो क्या वह एजीआई है, क्या वह एजीआई नहीं है? मुझे संदेह है कि हम बुद्धिमत्ता को कैसे परिभाषित करेंगे, यह बदलने वाला है। मेरे दृष्टिकोण से यह इस तरह काम करता है कि एआई कुछ क्षमताओं में सुपर ह्यूमन है, है ना?

जैसे गणित की समस्याओं आदि में कमी के मामले में। और यह मानव बुद्धिमत्ता से कहीं आगे है। यह काफी बेहतर है, काफी तेज है, काफी अधिक धैर्यवान है, वैसे मानव मन काम करता है, जो है। सीमित डेटा के साथ। हम अवधारणाएँ बनाते हैं, जो इन एलएलएम के काम करने के तरीके के विपरीत है, जो हैं, अनंत डेटा है।

उन्हें पैटर्न मिलते हैं। शायद बस मौलिक रूप से अलग, शायद विचार पैटर्न और प्रक्रियाओं को बनाने के दो अलग-अलग तरीके हैं। तो यह मुझे पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि हम मानव सोच को दोहराने जा रहे हैं। मुझे लगता है कि एआई के सोचने के मौलिक रूप से अलग तरीके होंगे और यह ठीक है।

और हाँ, यह दिलचस्प होगा। लेकिन मुझे संदेह है कि आपका एजीआई प्रयास जो भी है, उसमें अनंत पैसा लगेगा। तो अगर यह पूंजी कुशल है और इसे देखने में खुशी होगी। यदि आपको सैकड़ों मिलियन की आवश्यकता है। हम, दुख की बात है कि काश मेरे पास अधिक पूंजी होती। वे लोग नहीं हैं।

जॉर्ज, आपके अनुभव में, एक बाज़ार बनाते समय सही प्रारंभिक ‘वेज’ का उपयोग करना कितना महत्वपूर्ण है? ‘वेज’ को एक बड़े पारिस्थितिकी तंत्र में विस्तार करने के लिए पर्याप्त मजबूत क्या बनाता है? तो जब आप एक बाज़ार लॉन्च करते हैं, तो आपके पास कोई बाधा नहीं होती है। स्पष्ट रूप से कहूँ तो, शुरुआत में कोई भी वही चीज़ बना सकता है। आपका ‘वेज’, यदि आप चाहें, तो आपका, जो आपको समय के साथ अलग करेगा, वह तरलता है, है ना?

इन बाज़ारों में, अधिक खरीदार, संभवतः अधिक विक्रेता या अधिक विक्रेता, अधिक खरीदार लाते हैं। एक बार जब एक खरीदार के रूप में, मैं वहाँ जाता हूँ और मुझे जो कुछ भी चाहिए वह मिल जाता है, और एक विक्रेता के रूप में, और यह किसी भी चीज़ का हो सकता है, एक उत्पाद सेवा, कोई है जो मैं बेच रहा हूँ उसे खरीदने के लिए, तभी आपके पास आपका ‘वेज’ होता है।

तो इसे बनने में समय लगता है। पहले दिन, आपके पास शून्य प्रवेश बाधा होती है, लेकिन 2, 3, 4 साल के भीतर। आपकी प्रवेश बाधा वास्तव में वह तरलता है जो आपके पास है। तो अपने खरीदारों और विक्रेताओं के बीच शुरुआती तरलता खोजें, बनाएँ। और जैसे-जैसे आपको अपनी शुरुआती तरलता मिलती है, वह समय के साथ आपकी प्रवेश बाधा बन जाती है क्योंकि यह बड़ी और बड़ी होती जाती है। और इन चीजों में, जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, विजेता होने की प्रवृत्ति होती है, या यह सबसे अधिक लेता है क्योंकि हर कोई अधिक खरीदार लाता है और अधिक विक्रेता या अधिक विक्रेता अधिक खरीदार लाते हैं।

आइए प्रश्नों और पहले से भेजे गए प्रश्नों पर जारी रखें। एआई को बाज़ारों में अपनाने का मूल्यांकन करते समय कौन से मेट्रिक्स सबसे अधिक मायने रखते हैं? ठीक है, तो हाँ, यह चिपचिपा है या नहीं, हम प्रतिधारण देखते हैं। हम प्रतिधारण देखते हैं जब यह आता है कि कोई एआई कंपनी सफल हो रही है या नहीं, है ना?

तो बहुत सारी एआई कंपनियों में भारी गिरावट आती है। और इसलिए यह उन चीजों में से एक है जो मुझे चिंतित करती है कि वे बहुत चिपचिपी नहीं हैं। शायद उनके पास उत्पाद बाजार फिट है, लेकिन उनके पास निश्चित रूप से प्रवेश बाधा नहीं है। पहले मैं वीडियो बनाने के लिए रनवे का उपयोग करता था, और अब मैं सोरा का उपयोग कर रहा हूँ।

तो मैं ChatGPT पर हूँ। पहले मैं अपने ब्लॉग के लिए लगभग सभी तस्वीरें और छवियां बनाने के लिए मिडजर्नी का उपयोग करता था, जिसने खुद स्टॉक फोटोग्राफी की जगह ले ली थी। और अब मैं ChatGPT का अधिक से अधिक उपयोग कर रहा हूँ। तो मैं कोहोर्ट्स को देखता, मैं प्रतिधारण को देखता और सिर्फ एक महीने के प्रतिधारण को नहीं, बल्कि छह महीने के प्रतिधारण, 12 महीने के प्रतिधारण को देखता।

जैसे बेहतर उत्पादों में आमतौर पर यू-आकार होता है। आप उनका उपयोग करते हैं, शायद आप उनका कम उपयोग करते हैं, लेकिन किसी बिंदु पर आप उनके पास वापस आते हैं। और कोहोर्ट्स, प्रतिधारण वक्र नाटकीय रूप से मायने रखते हैं।

बोरिस: Djini देखें। यह यूक्रेनी एचआर बाज़ार है, मुख्य रूप से आपके सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए। हाँ। सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की तलाश कर रहे लोगों के लिए इसकी सिफारिश करना एक अच्छा विचार है।

ठीक है। जारी प्रश्न। एक दशक पहले की तुलना में आज आप किस संस्थापक गुण को अधिक महत्व देते हैं? ईमानदारी से कहूँ तो, जिन गुणों को मैं महत्व देता हूँ वे बहुत अधिक नहीं बदले हैं। मुझे वे लोग पसंद हैं जो बेहद वाक्पटु और दूरदर्शी होते हैं और इसलिए एक बेहतर टीम को काम पर रख सकते हैं, वीसी को बेहतर बेच सकते हैं, प्रेस से बात कर सकते हैं, बेहतर सौदे प्राप्त कर सकते हैं, आदि, लेकिन यह भी जानते हैं कि उसे कैसे निष्पादित करना है, उनका विवरण पर ध्यान। वे इकाई अर्थशास्त्र पर ध्यान केंद्रित करते हैं, आदि।

अब, एक गुण जो, दुख की बात है कि सफलता के लिए एक आवश्यकता नहीं है, वह है एक दयालु व्यक्ति होना। आपके पास बहुत सारे बदमाश होते हैं। और समस्या यह है कि कुछ लोग स्टीव जॉब्स या ट्रैविस जैसे बदमाश होने से बच गए। यह लोगों को प्रोत्साहित करता है या उन्हें बस दयालु न होने की अनुमति देता है।

और, लेकिन बदमाशों से निपटने के लिए जीवन बहुत छोटा है। और मैं ऐसी स्थिति में हूँ जहाँ मुझे ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है, और इसलिए मैं दयालु लोगों के साथ काम करना चाहता हूँ। अब यह कहा गया है, या बहुत सारे संस्थापक अहंकारी होते हैं। बिल्कुल। क्या यह बुरा है? नहीं, स्टार्टअप बनाने के लिए आपको कुछ हद तक भ्रमित आत्म-विश्वास की आवश्यकता होती है, है ना?

जैसे एक स्टार्टअप की पाँच साल की जीवित रहने की दर लगभग 7% है। और इसलिए आपको यह विश्वास करने की आवश्यकता है कि बाधाएँ आप पर लागू नहीं होती हैं। तो अहंकार, आत्म-मुग्धता से मैं शायद निपट सकता हूँ। बदमाश होना, निश्चित रूप से नहीं। लेकिन क्या यह बदल गया है? ज़रूरी नहीं। मेरे पास पहले से ही वह विश्वास प्रणाली थी। ठीक है।

जेफ का प्रश्न। यदि आप प्रिंसटन से स्नातक कर रहे थे और शायद 2026 में मैकिन्से या कंसल्टिंग छोड़ रहे थे, तो आपको क्या लगता है कि आप अभी क्या बना रहे होंगे और क्यों? अब, स्पष्ट रूप से मैं एआई में कुछ बना रहा होता। दुनिया यहीं है और यह बदल रही है और यह अब दिलचस्प है, यह निर्भर करता है।

तो अगर मैं 23 साल का होता, तो यह कौशल सेट पर निर्भर करता। मैं कहूँगा कि कई व्यवहार्य रास्ते हैं। आप एक रॉकेट शिप में शामिल हो सकते हैं और उससे जुड़ सकते हैं। ओपन एआई परोपकारी के लिए काम कर सकते हैं, आप एक एआई बना सकते हैं। अब एक एआई बनाना, बात यह है कि किंग्स का खेल जितना बड़ा होता है, जैसे, क्या मैं मानवरूपी रोबोटों का मालिक बनूँगा?

और आपके पास फिगर और ऑप्टिमिस्ट हैं। क्या मैं अंतर्निहित एलएलएम का मालिक बनूँगा? तो आपके पास पहले से ही बड़े विजेता हैं। और फिर आपके पास कुछ वर्टिकल हैं। मुझे संदेह है कि मैं उन श्रेणियों में एआई लागू करने के लिए जाऊँगा जो इतनी पुरानी और टूटी हुई और पुरानी हैं जहाँ सब कुछ कलम और कागज और रिश्तों से किया जाता है, एक ऐसी श्रेणी में जो मेरे लिए रुचिकर है क्योंकि जाहिर है कि एक संस्थापक के रूप में आप एक खालीपन में काम नहीं करते हैं। आपके अपने हितों का एक सेट है, आपके अपने कौशल का एक सेट है, और इसलिए आप एक ऐसी समस्या को हल करना चाहते हैं जो इतनी बड़ी हो कि उसे मुद्रीकृत किया जा सके, लेकिन जिसकी आपको वास्तव में परवाह हो। और आपकी पृष्ठभूमि जो भी हो, मैं उस पर ध्यान केंद्रित करूँगा। और इसलिए शायद आपके माता-पिता निर्माण उद्योग से भुगतान कर रहे हैं, तो शायद जाकर उसे अनुकूलित करें।

शायद आप खाद्य उद्योग में काम करते हैं और वहाँ कर्मचारियों के टर्नओवर, विभिन्न सामग्रियों की सोर्सिंग आदि के संदर्भ में बहुत सारी गहरी समस्याएँ हैं। तो मैं एआई को प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और कई श्रेणियों में दक्षता लाने के लिए लागू करने के बारे में सोच सकता हूँ जिन्हें पहले संबोधित नहीं किया गया है।

और मैं शायद अब उसमें काम कर रहा होता। विशेष रूप से कौन सा? मुझे नहीं पता क्योंकि मैंने इसके बारे में नहीं सोचा है क्योंकि मैं अपने फंड, मिडास, बच्चों आदि के बीच बहुत व्यस्त रहा हूँ। लेकिन निश्चित रूप से एक दिलचस्प विचार प्रयोग और कुछ ऐसा जिसे मैं वास्तव में आगे बढ़ने के आधार पर समय आवंटित करने की प्रवृत्ति रखता हूँ, यह सोचने के संदर्भ में कि, ठीक है, अगर मैं आज एफजे लैब्स नहीं कर रहा होता और मिडास नहीं बना रहा होता, तो मुझे क्या बनाना चाहिए था?

और जवाब स्पष्ट रूप से एआई में कुछ है, लेकिन आज मेरे लिए यह क्या है, यह दिलचस्प है। मुझे इसका जवाब नहीं पता, लेकिन निश्चित रूप से, यह एक ऐसा प्रश्न है जिसे पूछना उचित है, और मैं आने वाले हफ्तों, महीनों और सालों में खुद से पूछूँगा कि यह कैसा दिख सकता है।

ठीक है। मार्गो का प्रश्न। यदि हम प्रमुख पहचान स्टार्टअप, निवेश, प्रदर्शन, शायद वित्तीय सफलता को भी हटा दें। आप वास्तव में कौन हैं? क्या यह व्यक्ति पर्याप्त है?

और यह दिलचस्प है। तो अमेरिका में लोग अक्सर खुद को अपनी नौकरी से परिभाषित करते हैं। और निश्चित रूप से, उनकी नौकरी केवल उनके वास्तविक व्यक्तित्व का एक छोटा सा प्रतिशत है, है ना?

जैसे आपका व्यक्तित्व, आपकी ज़रूरतें, आपकी इच्छाएँ, आपके सपने, आपकी आकांक्षाएँ। अब मैं हर समय अपना सच्चा, प्रामाणिक स्व बनने की कोशिश करता हूँ। और इसलिए मुझे लगता है कि यह मेरे बोलने के तरीके में झलकता है। लेकिन आप अभी भी मेरे ब्लॉग के माध्यम से, पॉडकास्ट के माध्यम से, मेरे पेशेवर संस्करण को देख रहे हैं। और इसलिए प्रश्न का उत्तर यह है कि देखो।

देखो, मुझे लगता है कि जीवन का अर्थ स्वयं होना है, सच्चा, प्रामाणिक स्व, जो भी वह है। और हम सभी अलग-अलग पूर्ववृत्तियों, इच्छाओं, जरूरतों आदि के साथ अलग-अलग बने हैं। और ईमानदारी से इस बिंदु पर, जैसे वास्तव में मैं जो हूँ, उससे पूरी तरह से संतुष्ट हूँ। पसंद करना। मुझे वे सभी चीजें पसंद हैं जो मुझे पसंद हैं, जैसे पिता और माता-पिता होने से लेकर, बच्चों के साथ खेलने से लेकर, अपने दोस्तों के साथ खेलने से लेकर, वीडियो गेम खेलने से लेकर, किताबें पढ़ने से लेकर, अपना ब्लॉग लिखने तक, जो आजकल, ज्यादातर व्यवसाय के बारे में नहीं है, अपने दोस्तों के साथ बातचीत करने से लेकर, वास्तव में हाँ, परिवार के मुखिया होने तक, शब्द के सकारात्मक अर्थ में। हाँ, टेनिस खेलना, पैडल खेलना, आदि। हाँ। मेरा जीवन असाधारण है। मुझे सचमुच लगता है कि मैं सबसे अच्छा जीवन जी रहा हूँ जो कभी जिया गया है। निश्चित रूप से सबसे अच्छा जीवन जो मैं जी सकता हूँ। और मैं पूरी तरह से संतुष्ट हूँ। और इसलिए यदि मैं, किसी भी कारण से, आज की दुनिया में काम नहीं कर पाता, तो भी मैं बहुत संतुष्ट और खुश रहता।

काम से प्रेरित बाहरी पहचान अच्छी है, लेकिन वास्तव में और मुझे लगता है कि यह उद्देश्य का एक स्रोत है क्योंकि मुझे लगता है कि मेरे उद्देश्यों में से एक, दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए तकनीक की अपस्फीतिकारी शक्ति का उपयोग करना है, चीजों को बेहतर, सस्ता, तेजी से जनता के लिए बनाना है और अवसर की असमानता, जलवायु परिवर्तन, और वैश्विक मानसिक और शारीरिक कल्याण संकट के संयोजन को संबोधित करने का प्रयास करना है।

लेकिन अगर मेरे पास वह नहीं भी होता, तो भी मुझे अपने बच्चों के साथ खेलने, उन्हें पालने, अपने दोस्तों को परेशान करने आदि के माध्यम से उद्देश्य का एक असाधारण स्रोत मिलता।

मार्गो का एक और प्रश्न, आप एक अनंत आत्मविश्वास का आभास देते हैं जो अत्यधिक तर्कसंगत और बहुत शांत है। क्या आपको कोई असुरक्षाएँ हैं?

तो मैं वास्तव में प्रश्न का उत्तर देकर शुरू करूँगा। अतीत में बड़े होते हुए, मुझे कई असुरक्षाएँ थीं। क्योंकि मैं बहुत स्मार्ट होने और अच्छे ग्रेड प्राप्त करने में बहुत अच्छा था, मैंने खुद को उसी से परिभाषित किया। लेकिन मैं सामाजिक रूप से बहुत असुरक्षित था, है ना? जैसे अपने साथियों से छोटा होने के कारण, इस तथ्य के कारण कि मेरी कभी कोई प्रेमिका या दोस्त नहीं थे, आदि।

जैसे मेरी पहली प्रेमिका 27 साल की उम्र में थी। क्या 26 साल की उम्र में प्रेमिका न होना या कभी प्रेमिका न होना असुरक्षा का स्रोत था? जवाब है हाँ, है ना? आज मैं खुद के साथ बहुत अधिक सहज हूँ और इसलिए मुझे कोई विशेष असुरक्षाएँ नहीं हैं, तो मैं कहूँगा, मुझे लगता है कि जवाब है नहीं, कोई वास्तविक डर नहीं।

लेकिन क्या ऐसी चीजें हैं जो मुझे वास्तव में परेशान करती हैं जो मुझे जीवन में पसंद नहीं हैं? बिल्कुल, मैं बुढ़ापे से नफरत करता हूँ, जैसे, मैं जो कुछ भी करता था उसमें सबसे छोटा होता था और अब अक्सर मैं सबसे बड़ा होता हूँ। क्या मुझे यह पसंद है? कदापि नहीं। और इसलिए मैं रोशनी के बुझने के खिलाफ क्रोध करता हूँ, क्रोध करता हूँ। और इसीलिए मैं फिट रहने, तेज रहने और हाँ, अपनी युवा ऊर्जा को, उम्मीद है, हमेशा के लिए बनाए रखने के लिए बहुत मेहनत करता हूँ।

लेकिन निश्चित रूप से, जितना संभव हो उतने लंबे समय तक। यह अपने आप में एक असुरक्षा नहीं है, लेकिन निश्चित रूप से कुछ ऐसा है जो मुझे परेशान करता है और मैं समय के खिलाफ लड़ने के लिए बहुत मेहनत कर रहा हूँ क्योंकि हाँ, करने के लिए बहुत कुछ है और हम ऐसे असाधारण समय में रहते हैं और हम इतने सौभाग्यशाली हैं कि हमारे पास ऊर्जा, स्वास्थ्य है ताकि हम इसे पूरी तरह से जी सकें।

एक ही बात। जैसे मैं अपने बच्चों के साथ बहुत सार्थक तरीके से खेलने में सक्षम होना चाहता हूँ। और मार्गो के लिए अंतिम प्रश्न। यदि आप एक संस्थापक और उद्यमी नहीं बन पाते, तो आपको क्या लगता है, आप कौन सी नौकरी तलाशना पसंद करते? यह मुश्किल है क्योंकि मैं वास्तव में पारंपरिक संरचनाओं से नफरत करता हूँ जहाँ 9 से 5 की नौकरी, बॉस होना, जैसे मैं खुद को बेरोजगार मानता हूँ।

तो अगर तकनीक एक चीज नहीं होती, तो मुझे संदेह है कि मैं अभी भी उद्यमी होता, यदि संभव हो तो किसी अन्य उद्योग श्रेणी में। अब, यदि उद्यमिता स्वयं संभव नहीं है, तो यह बहुत कठिन है क्योंकि तब मुझे एक ऐसी नौकरी ढूंढनी होगी जो मेरे सोचने के तरीके से अधिक मेल खाती हो और मुझे यकीन नहीं है कि वह क्या हो सकती है।

एक और जीवन के लिए दिलचस्प प्रयोग जिसे मुझे उम्मीद है कि मुझे कभी नहीं करना पड़ेगा क्योंकि मुझे वह पसंद है जो मैं करता हूँ और मुझे लचीलापन और स्वतंत्रता और रचनात्मकता पसंद है। एक तरह से उद्यमिता मेरी रचनात्मक अभिव्यक्ति का रूप है। शून्य से एक तक कुछ बनाना और कुछ भी नहीं से कुछ बनाना, और मुझे यकीन नहीं है कि और क्या इतना संतोषजनक होगा।

तो कोई विचार नहीं। मुझे लगता है कि यह ईमानदार जवाब है। क्या मैं निजी इक्विटी या कंसल्टिंग या बैंकिंग में हो सकता था? बिल्कुल। लेकिन क्या मुझे यह दिन-प्रतिदिन, मिनट-दर-मिनट पसंद आता? और मुझे लगता है कि जवाब नहीं है। तो बहुत सी चीजें हैं जिनमें मैं बहुत अच्छा हो सकता हूँ। मैं एक प्रोफेसर हो सकता हूँ। मैं एक शानदार अर्थशास्त्र या गणित का प्रोफेसर होता, लेकिन फिर से, क्या मुझे यह पसंद आता?

और वर्षों तक एक ही पाठ्यक्रम सामग्री की पुनरावृत्ति, मुझे नहीं पता। यह बहुत धीमा है, पर्याप्त स्केलेबल नहीं है। मुझे नहीं लगता कि यह मेरी आत्मा को संतुष्ट करेगा। लेकिन हाँ, वास्तव में प्रोफेसर शायद एक उचित रूप से अच्छा विकल्प है। लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह उतना संतोषजनक होगा, लेकिन निश्चित रूप से मुझे यह उतना संतोषजनक नहीं लगेगा, एक तरह से मैं इस पॉडकास्ट को करके, दर्शकों और उपयोगकर्ताओं के सवालों का जवाब देकर, उन चीजों के बारे में सोचकर अपनी प्रोफेसर की खुजली मिटाता हूँ जिन्हें मैं साझा करना चाहता हूँ, एक तरह से यूनिकॉर्न के साथ खेलना हमेशा इस बारे में रहा है कि जब मैं 23 साल का था और पहली बार संस्थापक के रूप में शुरुआत कर रहा था तो मैं क्या जानना चाहता था जो अब मुझे पता है कि मैं आपके साथ साझा कर सकता हूँ।

और मुझे लगता है कि यह कक्षाओं में पढ़ाने से अधिक दिलचस्प, अधिक स्केलेबल होगा। और मैं कोलंबिया बिजनेस स्कूल या सेंटर फॉर बिजनेस स्कूल आदि में कक्षाएं पढ़ाता था। और हाँ, आप अद्भुत लोगों को पढ़ा रहे हैं, लेकिन वे छोटी कक्षाएं हैं, बहुत स्केलेबल नहीं हैं। और सामग्री बहुत अधिक नहीं बदली।

अब जो कुछ भी मेरे दिमाग में आता है, सामग्री बनाता हूँ, पूफ, पॉडकास्ट डालता हूँ, और यह तब होता है जब विचार होते हैं और जो प्रासंगिक होते हैं।

जॉर्ज: शुरुआती चरण के बाज़ारों में, सबसे स्पष्ट संकेत क्या हैं कि एक मंच सफलता की ओर बढ़ रहा है और कम तरलता में फँसे रहने के बजाय ठंडी, तीखी समस्या को हल कर रहा है?

यदि आपकी साइट पर वस्तुओं की बिक्री दर, यदि आप उत्पादों को लगभग 25% या उससे अधिक बेच रहे हैं, तो आपके पास तरलता होनी शुरू हो जाती है। यदि आप एक सेवा बाज़ार हैं और आप अपनी आपूर्ति के राजस्व का 25% या उससे अधिक का हिसाब देना शुरू करते हैं, तो आपके पास तरलता होनी शुरू हो जाती है। और वहाँ पहुँचने का तरीका यह सुनिश्चित करना है कि आप अतिप्रवाह न करें।

मुझे लगता है कि यह बाज़ार पर निर्भर करता है, लेकिन बाज़ार के संस्थापक जो सबसे बड़ी गलती कर सकते हैं वह बहुत अधिक आपूर्ति होना है। यदि आपके पास बहुत अधिक आपूर्ति है, तो वे संलग्न नहीं होंगे, वे जवाब नहीं देंगे। खरीदार पसंद के बोझ से दब जाएंगे। यह बहुत बेहतर है। आपके पास किसी भी श्रेणी, ज़िप कोड आदि के लिए सबसे अच्छी आपूर्ति है।

उन्हें मांग दिलाएँ, उन्हें तरलता दिलाएँ। फिर थोड़ा और बढ़ाएँ और थोड़ा और बढ़ाएँ। इस स्लाइड पर, मुझे लगता है कि यह थोड़ी अधिक मांग है और मिलान जारी रखें। एक संकेत है कि आपके पास उत्पाद बाजार फिट है जब आपकी ग्राहक अधिग्रहण लागत घट रही है, और तभी उपयोगकर्ता वापस आने लगते हैं, अपने दोस्तों को लाते हैं और आपके इकाई अर्थशास्त्र में सुधार होता रहता है।

लेकिन तरलता के शुरुआती संकेत आमतौर पर, हाँ, 20-25% बिक्री दर आमतौर पर एक अच्छा संकेत है। कम से कम एक इस्तेमाल किए गए सामान के बाज़ार में, आपके पास तरलता है। ठीक है, पहले से जमा किए गए प्रश्नों पर वापस जाते हैं।

लुईस गोंजालेस: यदि आप आज खरोंच से एक वैश्विक बाज़ार शुरू कर रहे हैं, तो आप पहले दिन से अपनी मुख्य रक्षात्मकता के रूप में सबसे अधिक किसे प्राथमिकता देंगे?

तरलता, ब्रांड, समुदाय, प्रौद्योगिकी, खासकर एआई के तेजी से सुलभ होने के साथ। मैंने इसका जवाब पहले दिया है, लेकिन मूल रूप से पहले दिन, आपके पास कोई खाई नहीं है, कोई प्रवेश बाधा नहीं है। समय के साथ आपकी प्रवेश बाधा तरलता बन जाती है। एक बार जब आप वास्तव में अधिक खरीदार प्राप्त करना शुरू करते हैं, तो अधिक विक्रेता लाते हैं, अधिक विक्रेता अधिक खरीदार लाते हैं।

तो इकाई अर्थशास्त्र पर ध्यान केंद्रित करें। आपकी स्केलेबल, दोहराने योग्य रणनीति जो भी है, आपूर्ति और मांग को बढ़ाने के लिए उसे करते रहें। मिलान करते रहें, तरलता प्राप्त करते रहें। तो बाज़ारों में तरलता सब कुछ से ऊपर है। और वास्तव में, कल्पना करें कि किसी तरह फ़नल के शीर्ष पर, जैसे एजेंट उपयोगकर्ताओं की ओर से लेनदेन कर रहे होंगे, वे वहाँ लेनदेन करेंगे जहाँ तरलता है।

तो आपकी अंतिम रक्षात्मकता तरलता में है। तो तरलता। तरलता। और जब उसमें अधिक तरलता हो।

मैं देखता हूँ कि आपने क्विंस में निवेश किया है। क्या आप हमें उनके बारे में और भविष्य में उनकी महत्वाकांक्षा के बारे में बता सकते हैं? तो क्विंस एफजे लैब्स के लिए फंड रिटर्नर्स में से एक है। वे असाधारण रूप से अच्छा कर रहे हैं।

वे एक किफायती लक्जरी बाज़ार और सीधे उपभोक्ता ब्रांडों में हैं। बाज़ार क्योंकि वे एक परिसंपत्ति लाइव मॉडल में हैं। संस्थापक ने कहा कि यह असाधारण है। हमने शुरुआत से ही उनमें निवेश किया है और मुझे लगता है कि उनके लिए पिच, एलिवेटर पिच यह है कि यह मेसी की गुणवत्ता, कॉस्टको की कीमत और शीन या टेमू की लॉजिस्टिक्स है।

और वे असाधारण रूप से बढ़े हैं, जैसे सौ मिलियन से 300 मिलियन, एक बिलियन से अधिक की बिक्री तक, मुझे लगता है कि पिछले साल 2 बिलियन से अधिक हो गई। यह अभी भी तेजी से बढ़ रहा है, और उन्होंने अभी-अभी आइकॉनिक से 10 बिलियन के मूल्यांकन पर धन जुटाया है। तो वे वहाँ से कहाँ जाते हैं? तो सबसे पहले, यह बेहद दुर्लभ है कि इस पैमाने की एक कंपनी, जैसे 24 राजस्व में एक बिलियन, अभी भी साल-दर-साल सौ प्रतिशत बढ़ रही है।

ऐसा कभी नहीं होता। और वे अभी भी अपनी यात्रा की शुरुआत में हैं जब आप उन श्रेणियों के बारे में सोचते हैं जिनमें वे हैं, जब आप उन भौगोलिक क्षेत्रों के बारे में सोचते हैं जहाँ वे हैं, उन्होंने इस साल कनाडा लॉन्च किया है। मुझे लगता है कि वे यूरोप में लॉन्च करना शुरू करेंगे। तो वे अंतरराष्ट्रीय विस्तार की शुरुआत में हैं।

वे श्रेणी विस्तार की शुरुआत में हैं। मैं एक ऐसी दुनिया की कल्पना कर सकता हूँ जहाँ वे पाँच से दस वर्षों में दसियों अरबों के राजस्व में होंगे। और यह एक ऐसी कंपनी है, आप जीतते रह सकते हैं। कंपनी पहले से ही एक प्रमुख स्थिति में है और यह जीतती रह सकती है। तो मुझे उम्मीद है कि यह जीतती रहेगी, यह बढ़ती रहेगी, यह आगे भी बहुत अच्छा करती रहेगी।

क्विंस पहले से ही एक फंड रिटर्नर है और मुझे उम्मीद है कि भविष्य में भी यह एक फंड रिटर्नर बना रहेगा और एफजे लैब्स के लिए अब तक के सबसे बड़े विजेताओं में से एक होगा।

गेल: आज कौन से बाज़ार उबाऊ या अनाकर्षक लगते हैं, लेकिन अगली पीढ़ी की अरबों डॉलर की कंपनियाँ पैदा करेंगे? तो अभी हर कोई बड़े युद्ध और मूलभूत मॉडलों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, है ना?

और हाँ, यह खरबों डॉलर का अवसर है और ChatGPT बनाम Claude बनाम Grok, जो भी हो। और यहीं सारा ध्यान, सारा पैसा जा रहा है, है ना? तो जब हमने देखा और मेरे पिछले पॉडकास्ट में, 75% उद्यम डॉलर एआई में गए। और 95% YC कंपनियाँ एआई मूलभूत मॉडल प्रकार की कंपनियाँ थीं।

हम किंग्स के खेल के लिए लड़ रहे हैं। जो अभी पूरी तरह से अनाकर्षक है, वह वास्तव में बाज़ार जैसी चीजें हैं। हमारे पास पोर्टफोलियो में अद्भुत कंपनियाँ हैं जो प्रति वर्ष 10 मिलियन जीएमवी से 30 से सौ या जो भी हो, बढ़ रही हैं। और क्योंकि लोगों ने एआई क्षेत्र में शून्य से एक बिलियन या अरबों की वृद्धि बहुत तेजी से देखी, वे अब इससे उत्साहित नहीं हैं।

भले ही ये कंपनियाँ पूंजी कुशल हैं, उन्हें बहुत कम पूंजी की आवश्यकता होती है। उनके पास अद्भुत इकाई अर्थशास्त्र हैं। उनके पास अद्भुत सकल मार्जिन हैं। और बहुत सारे उद्योग हैं जहाँ आप सार्वजनिक सेवाओं से लेकर निर्माण, खुदरा आदि तक उन्हें अधिक कुशल बनाने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं।

मुझे लगता है कि जहाँ बड़े अवसर हैं। कई श्रेणियाँ हैं जहाँ अपारदर्शी, खंडित डेटा या मध्यस्थता के लिए बहुत से लोगों की आवश्यकता का संयोजन है, आप एक ऐसी दुनिया की कल्पना कर सकते हैं जहाँ ये एजेंट वास्तव में अर्थशास्त्र में सुधार कर सकते हैं, श्रेणी को बड़ा बना सकते हैं, आदि।

तो मैं कहूँगा कि उबाऊ पुराने उद्योग जिन्हें अभी तक प्रौद्योगिकी ने छुआ नहीं है जहाँ पहली बार आप एजेंटों का उपयोग करके श्रेणी को अधिक दिलचस्प और कुशल बना सकते हैं, जिनमें से अनिवार्य रूप से अनंत हैं, है ना? अधिकांश अर्थव्यवस्था को अभी तक एआई ने छुआ नहीं है, केवल सुपर शुरुआती अपनाने वाले और तकनीकी चीजें।

यह मामला है। उद्यम पूंजीपतियों के बीच आपको वर्तमान में सबसे बड़ा अंधा स्थान क्या दिखता है? निश्चित रूप से हर कोई हर समय एआई में ढेर हो रहा है। मूल्यांकन मायने नहीं रखता, सकल मार्जिन संरचना मायने नहीं रखती। हमें इसमें होना चाहिए, क्योंकि जीत बहुत बड़ी होने वाली है और यह बहुत बुलबुला है।

यह 2021 जैसा फिर से लगता है। यह 2006 के रियल एस्टेट जैसा लगता है जहाँ यह केवल ऊपर जाता है। यह कभी नीचे नहीं जाता। यह 98, 99, 2000 के तकनीकी बुलबुले जैसा लगता है। साथ ही कोई जीतने वाला है और पुरस्कार बहुत बड़े होंगे। लेकिन क्या मैं अभी इन पागल मूल्यांकनों और एंथ्रोपिक और ओपनएआई में आ रहा होता?

मुझे लगता है कि जवाब नहीं है। क्या वे जहाँ हैं वहाँ से अभी भी बहुत बढ़ सकते हैं? और क्या यह उन सभी में सबसे बड़ा अवसर है, संभवतः। लेकिन अगर आप शुरुआती थे, तो यह बहुत अच्छा है। यदि अभी आ रहे हैं, तो यह मुझे वास्तव में सहज महसूस नहीं कराएगा। और इसलिए मैं, हम जो हैं, जैसे अधिक उबाऊ एआई निवेशक होते, मैं अपनी रणनीति का वर्णन इस प्रकार करता हूँ कि एआई में निवेश करने का स्मार्ट तरीका।

हम उन कंपनियों में निवेश करते हैं जो एआई का सुपर प्रभावी ढंग से उपयोग करती हैं ताकि उच्च मार्जिन हो, कम लागत वाली सूक्ष्म अधिग्रहण लागत हो, उच्च रूपांतरण दर हो। मेरे लिए, यह इसे खेलने का सही तरीका है। और यह हाँ, निश्चित रूप से वह नहीं है जो अन्य वीसी कर रहे हैं।

आइए उन प्रश्नों के बारे में देखें जो ईमेल द्वारा प्रस्तुत किए गए थे। इस बीच, जबकि आप अभी भी यहाँ प्रश्न पोस्ट कर सकते हैं, आइए यहाँ देखें।

मुरेश: एआई स्पेस के भीतर कौन सी श्रेणियाँ/उपश्रेणियाँ संभावित हैं, कौन सी भीड़भाड़ वाली हैं, आपके पास अन्य सुपर स्मार्ट निवेशकों और वीसी के साथ हुई पिचों और चर्चाओं के आधार पर? मुझे लगता है कि मूलभूत मॉडल का खेल बहुत भीड़भाड़ वाला है, है ना?

xAI और Mistral और वर्टिकल में भी जैसे Runway बनाम Sora और Midjourney, आदि। तो यह बेहद भीड़भाड़ वाला लगता है जो मुझे लगता है कि एक विजेता होगा। यह अधिकांश श्रेणी लेता है, शायद यह दो होगा, आप एक ड्रॉप जीत सकते हैं B2B और ChatGPT उपभोक्ता जीतता है और Gemini अपनी कुछ बाजार हिस्सेदारी रखता है।

लेकिन क्या मुझे इस क्षेत्र में 20 विजेता दिखते हैं? नहीं, यह 1990 के दशक के सर्च इंजन युद्धों जैसा लगता है, AltaVista बनाम Lycos बनाम Yahoo, आदि। और फिर अचानक Google आता है। तो मैं और मूलभूत मॉडल को वित्तपोषित नहीं कर रहा होता। और मैं, जैसा कि मैंने कहा, उन श्रेणियों में एआई लागू करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा होता जिनके लिए लोगों ने अभी तक इसका उपयोग नहीं किया है, लेकिन निश्चित रूप से इन श्रेणियों में धन जुटाना कठिन है। और क्योंकि इसे शुद्ध कोर एआई नहीं माना जाता है।

जॉर्ज: क्या आपने बाज़ारों को सफल होते देखा है जब मूल्य एक एकल लेनदेन नहीं होता है, बल्कि एक बड़ी जीवन घटना के आसपास कई सेवाओं का समन्वय होता है? हाँ। हम शादियों के आसपास एक बाज़ार में निवेशक हैं। वह काफी अच्छा कर रहा है। यूरोप में शादियों में उनकी बड़ी बाजार हिस्सेदारी है।

निश्चित रूप से नाम मुझे जल्द ही याद आ जाएगा। और निश्चित रूप से, और वे पैसे कैसे कमाते हैं, यह आपको अपने कैटरर और अपने स्थान और फोटोग्राफर और केक प्रदान करने वाले व्यक्ति आदि को खोजने में मदद करके है। तो वे एक बड़ी जीवन घटना के आसपास कई सेवाओं का समन्वय कर रहे हैं।

तो शादी निश्चित रूप से इसका एक उदाहरण है। क्या मुझे लगता है कि यह अन्य, अन्य बड़ी जीवन घटनाओं पर हो सकता है। शायद हमें यह परिभाषित करना होगा कि वे जीवन घटनाएँ क्या हैं, है ना? जैसे मृत्यु स्पष्ट रूप से लोगों के लिए एक बड़ा आकर्षण है जैसे संपत्ति और संपत्ति की बिक्री आदि को तरल करना। और, जैसे कॉलेज से स्नातक होना, अह, बात यह है।

जब आप कॉलेज से स्नातक होते हैं, तो आपको शायद एक कार की आवश्यकता होती है, शायद एक नौकरी की आवश्यकता होती है, शायद एक आवास की आवश्यकता होती है। लेकिन ये सभी उन साइटों द्वारा अच्छी तरह से किए जाते हैं जो इसे पूर्णकालिक करती हैं। तो क्या मैं इन सभी चीजों के लिए एक साइट बनाऊँगा? मुझे इतना यकीन नहीं है। बनाम वे वर्टिकल जो पहले से ही इनमें से प्रत्येक श्रेणी के लिए सर्वश्रेष्ठ हैं।

शहर बदलने पर भी यही बात लागू होती है। तो बहुत सारी कंपनियाँ हैं जो आपको शहर बदलने में मदद करती हैं और वे ठीक कर रही हैं। कोई भी महान नहीं है। क्योंकि फिर से, यदि मैं नया शहर जा रहा हूँ और मुझे अपार्टमेंट ढूंढना है, तो ज़िलो बहुत अच्छा है। आपको विशेष रूप से स्थानांतरित करने के लिए साइट पर जाने की आवश्यकता नहीं है। तो मुझे लगता है कि शादी, शादियाँ बहुत मायने रखती हैं, निश्चित रूप से काफी मायने रखती हैं। सोचने लायक अन्य बड़ी जीवन घटनाएँ क्या हैं? ठीक है, प्रस्तावित प्रश्नों पर जारी रखते हुए।

गॉडफ्रे: प्रश्न संख्या एक, एआई के बी2सी और बी2बी बाजार, बी2सी बाज़ार पर तेजी से प्रभाव को देखते हुए, हाल के महीनों में आपकी एफजे लैब्स की धन उगाहने वाली मैट्रिक्स कैसे बदल गई है, विशेष रूप से कर्षण, आकार, मूल्यांकन के संदर्भ में?

तो क्या हमारे मूल्यांकन नाटकीय रूप से बढ़ रहे हैं, औसत और यहाँ तक कि माध्यिका पर भी? हाँ। एआई के कारण, आप बड़े सीड राउंड देख रहे हैं। हमने अभी-अभी एक बिलियन डॉलर का सीड राउंड देखा, एक बिलियन जुटाया, 3.5 बिलियन प्री। तो स्पष्ट रूप से जो मूल्यांकन लोग कर रहे हैं, खासकर एआई में, वे बहुत अधिक हैं।

लेकिन हम उस एआई प्रचार से बच रहे हैं और इसलिए हम अभी भी ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। जैसे 21 में जब हर कोई कह रहा था, ओह, आपकी मैट्रिक्स पुरानी हो गई है, इसका अब कोई मतलब नहीं है, आदि। और निश्चित रूप से मैं सही था, यह वापस आया, मैं सही था, मतलब यह प्रतिशोध के साथ वापस आया। और संख्याएँ रीसेट हो गईं।

तो यदि आप समीकरण से सभी एआई प्रचार कंपनियों को हटा दें तो मैट्रिक्स अभी भी व्यवहार्य है, है ना? तो हम अभी भी चाहते हैं कि आप प्रति माह 500K से 750K जीएमवी पर हों, 15% टेक रेट के साथ जब आप अपनी सीरीज ए जुटा रहे हों और आप 30 प्री पर 10 या 23 प्री पर सात या ऐसा कुछ जुटा रहे हों। हम अभी भी प्रति माह 2.5 से 5 बिलियन जीएमवी चाहते हैं।

यह, वैसे, 10, 15% टेक रेट क्यूरेटेड ए 2, 3, 4% टेक रेट बी2बी की उम्मीद कर रहा है। जब आप अपनी सीरीज बी, जो भी 50 मिलियन या 53 है, जुटा रहे हों तो हम बहुत अधिक जीएमवी की उम्मीद करते हैं। तो मैट्रिक्स अभी भी सही है लेकिन एआई में लागू नहीं होता है जहाँ लोग सीड, प्री-सीड, ए, बी, जो भी हो, पर पागल कीमतें चुका रहे हैं।

लेकिन अगर आप एक कंपनी बना रहे थे, तो मैं आपको इसके करीब रहने की सलाह दूँगा क्योंकि यदि आप बहुत अधिक पैसे बहुत अधिक कीमत पर जुटाते हैं, तो यह आपको मार डालेगा। यह उन सबसे बड़े कारणों में से एक है जिससे कंपनियाँ विफल होती हैं। वे मूल्यांकनों में नहीं बढ़ती हैं और अगला राउंड जुटाने में विफल रहती हैं। यदि आप एक वीसी हैं, तो मैं आपको मैट्रिक्स के करीब रहने की सलाह दूँगा क्योंकि यदि आप अधिक भुगतान करते हैं, तो आपको खराब रिटर्न मिलेगा, और वीसी परिसंपत्ति वर्ग पहले से ही बहुत अच्छा रिटर्न नहीं दे रहा है।

दूसरा सवाल, चूंकि AI सॉफ्टवेयर बनाना बहुत आसान बना देता है। शुरुआती चरण के VCs तकनीकी को-फाउंडर को कितना महत्व देते हैं? हां, मैंने इसका जवाब पहले दिया था। जैसा कि मैंने कहा था, जवाब है यह निर्भर करता है, और यह उस श्रेणी पर निर्भर करता है जिसमें तुम हो। अगर तुम्हें तकनीकी को-फाउंडर की जरूरत है क्योंकि जो तुम कर रहे हो वह बेहद कठिन है तो तुम्हारे पास एक होना चाहिए। अगर तुम अगली पीढ़ी का OpenAI बना रहे हो, तो तकनीकी को-फाउंडर रखो।

ठीक है। Rosa Bluda, जीवन में तुम्हें क्या कमी है अगर कुछ कमी है? ईमानदारी से, मैं सच में सोचता हूं कि मैं सबसे अच्छा जीवन जी रहा हूं जो कभी जिया गया है। मुझे नहीं लगता कि मुझे कुछ कमी है। मैं स्वस्थ हूं, मेरा परिवार बहुत अच्छा कर रहा है।

मैं अच्छा कर रहा हूं, जीवन असाधारण रूप से विशेषाधिकार प्राप्त है और मैं अपने जीवन के लिए कृतज्ञता से भरा हूं। मुझे नहीं लगता कि मुझे कुछ कमी है। शायद मुझे नहीं पता कि मैं क्या नहीं जानता। और ऐसी चीजें हैं जो मुझे कमी हैं जिनका मुझे एहसास भी नहीं है। लेकिन हां।

अगला सवाल। क्या Palantir का कोई प्रतिद्वंद्वी है? एक फ्रेंच Palantir है जिसे Arlequin AI कहते हैं। ज्यादातर टेक कंपनियों की तरह अजीब तरीके से स्पेल नहीं किया गया है, लेकिन एक और दिलचस्प है जिसे Fundamentals कहते हैं क्योंकि Palantir के बारे में यह बताना मुश्किल है कि यह कितनी टेक कंपनी है बनाम सर्विस कंपनी, है ना? उनका इम्प्लीमेंटेशन 6 महीने से 18 महीने का होता है।

उनकी ज्यादातर आय इम्प्लीमेंटेशन सर्विसेज से आती है बनाम रिकरिंग SaaS फीस। और Fundamental, और तुम्हारे पास यह है, वे स्पष्ट रूप से AI का उपयोग करते हैं, और वे दो से तीन दिनों में इंटीग्रेशन करते हैं, और ज्यादातर आय सब्सक्रिप्शन के माध्यम से होती है। तो मेरे लिए, यह सबसे दिलचस्प Palantir प्रतियोगी है जो आ रहा है।

क्या तुम्हारा कोई पसंदीदा कलाकार है? मैं एक चित्रकार के बारे में बात कर रहा हूं। ज़रूरी नहीं। लेखक, ज्यादा। चित्रकार। हां, नहीं, शायद, मुझे लगता है नहीं। देखो, क्या मैं कला और कलाकार जो करने की कोशिश कर रहे हैं उसकी सराहना करता हूं? बिल्कुल। लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मेरे पास उस सवाल का जवाब होगा।

ठीक है। Quest के पहले से सबमिट किए गए सवालों पर जारी रखते हुए। मैंने हाल ही में मास्टर्स प्रोग्राम Matteo से ग्रेजुएशन किया है, और AI स्टार्टअप्स में रुचि रखता हूं। अगर तुम आज 2026 में ग्रेजुएट कर रहे हो और बनाना चाहते हो, तो क्या तुम अपना करियर एक बड़ी कंपनी में शुरू करोगे या शुरुआती चरण के स्टार्टअप में? और किसी के लिए जो जेनरलिस्ट प्रोफाइल रखता है, क्या यह आज भी एक व्यवहार्य रास्ता है? और तुम किन कौशलों को व्यापक रूप से तकनीकी और गैर-तकनीकी पर प्राथमिकता दोगे?

तो सामान्य तौर पर, मुझे लगता है कि तुम स्टार्टअप्स में बड़े एंटरप्राइज की तुलना में तेजी से और बेहतर सीखते हो। जब मैंने कॉलेज से ग्रेजुएशन किया, तो मैं McKinsey गया। यह बिजनेस स्कूल जैसा था, सिवाय इसके कि उन्होंने मुझे पैसे दिए, लेकिन स्टार्टअप में शामिल होना भी उतना ही व्यवहार्य होता, शायद seed A या B, शायद B स्टेज, लेकिन बहुत बड़ा नहीं।

वरना, तुम्हारी एक भूमिका होगी जो बहुत सीमित होगी और तुम उतना नहीं सीख पाओगे जितना तुम अन्यथा सीख सकते थे। तो तुम्हें एक ऐसा चाहिए जिसमें पर्याप्त प्रोडक्ट मार्केट फिट और फंडिंग हो जो अच्छा करना जारी रखेगा लेकिन इतना स्थापित नहीं कि भूमिका बहुत कुकी कटर जैसी हो और तुम कर सको और खुद को साबित कर सको और अपने जुनून का पालन कर सको और जितना हो सके उतना सीख सको।

तो मैं शुरुआती चरण के स्टार्टअप में शामिल होऊंगा शायद AI में, शायद Bay Area में और अभी वहां चला जाऊंगा अगर मैं कॉलेज से ग्रेजुएट कर रहा होता। और यह पता लगाने के लिए कि सबसे अच्छा रास्ता क्या है। बड़ी कंपनी में शामिल होने के बजाय। अब, फिर से, OpenAI शायद अभी ठीक है अगर तुम एक इंजीनियर हो। अब अगर तुम एक जेनरलिस्ट हो, जो तुम्हारा मामला है शायद तो छोटी कंपनियां ज्यादा समझ में आती हैं।

और क्या मुझे लगता है कि जेनरलिस्ट के लिए कोई रास्ता है? बिल्कुल। मुझे लगता है कि आज एक तरह से जेनरलिस्ट के लिए पहले से कहीं ज्यादा रास्ता है क्योंकि एक जेनरलिस्ट के रूप में, तुम वास्तव में AI के टूल्स का उपयोग करके बहुत जल्दी टेक को बाहर निकाल सकते हो। तुम vibe code करना बहुत जल्दी सीख सकते हो, है ना? Cursor के साथ, तुम्हारे लिए एक जेनरलिस्ट के रूप में चीजें बहुत आसान हैं जो AI टूल्स का उपयोग करके स्मार्ट है, जितनी वे पहले कभी थीं।

और अगर तुम भूमिका के बारे में सोचो, CEO और फाउंडिंग टीम आगे जाने के आधार पर, CEO जेनरलिस्ट है, तो बिल्कुल। जेनरलिस्ट होना अद्भुत है। अब, जैसा कि मैंने पहले कहा, मैं सभी टूल्स के साथ खेलूंगा। मैं एक OpenClaw बनाऊंगा, Claude के साथ खेलूंगा, GPT के साथ खेलूंगा, Cursor के साथ खेलूंगा।

इस बात से बेहद परिचित हो जाओ कि तुम उनके साथ क्या कर सकते हो और देखो, और तुम इसे कितनी दूर तक ले जा सकते हो। और तुम हैरान हो जाओगे कि तुम अपनी उत्पादकता को कितना सुधार सकते हो, सीखने के लिए कितना कुछ है, करने के लिए कितना कुछ है।

चलो देखते हैं। Alessandro, ऐसा लगता है कि निवेशक दो शिविरों में आते हैं। तो वे जो गर्म परिचय पसंद करते हैं और कोल्ड को नापसंद करते हैं, और वे जो कोल्ड के लिए खुले हैं। तुम किस शिविर में आते हो? तो सबसे पहले निवेशक गर्म परिचय पसंद करते हैं, है ना? अगर कोई फाउंडर है जिसे मैं जानता हूं, या कोई VC जिसे मैं जानता हूं, या जो भी कहता है, अरे, तुम्हें इस फाउंडर से बात करनी चाहिए जो अद्भुत है।

स्पष्ट रूप से मैं वह पसंद करता हूं। लेकिन मैं कोल्ड आउटरीच के लिए खुला हूं क्योंकि हर कोई Stanford और Harvard और Princeton नहीं गया और उन सामाजिक कनेक्टिविटी के नेटवर्क से जुड़ा नहीं है जो तुम्हें प्रासंगिक फाउंडर्स और VCs से मिलने की अनुमति देते हैं। और इसलिए हमारे कुछ सबसे अच्छे निवेश कोल्ड इनबाउंड से आए। वे ब्राजील में थे, लेकिन ब्राजील में Sao Paulo Rio में होने के बजाय, वे Belo Horizonte में थे। उस ने कहा, कुछ सीमा अधिक है। बस बहुत अधिक है। हमें हर हफ्ते दो से 300 कोल्ड इनबाउंड मिलते हैं और जिसमें हम निवेश करते हैं उसका प्रतिशत बहुत कम है। तो मैं हम कोल्ड इनबाउंड के लिए खुले हैं। अगर तुम गर्म परिचय प्राप्त कर सकते हो तो बहुत बेहतर, लेकिन हम इसके लिए खुले हैं।

Andrew McCain। उन वर्षों में जब से हम न्यूयॉर्क में आखिरी बार मिले थे, तुम्हारे बिजनेस चयन मानदंड ने मेरी जिंदगी बदल दी है। अच्छा लगा यह सुनकर। मैं यहां फॉलो अप सवाल के संबंध में तुम्हारी प्रतिक्रिया प्राप्त करना चाहूंगा, सेवाओं के संबंध में, क्या तुम्हें लगता है कि Palantir मॉडल का पालन करने में मूल्य है जो स्केलिंग के दौरान सेवाओं पर भारी है, ग्राहक संबंधों को टिकाऊ खाई स्थापित करने के लिए, प्रोडक्ट सूट विकसित होता है और AI का उपयोग करके सच्चे ARR बनाने के लिए अधिक स्वायत्त हो जाता है। दूसरे शब्दों में, सबसे पहले सेवाओं का दृष्टिकोण, एक गो टू मार्केट से अधिक जो AI सर्वव्यापकता के बारे में है।

जवाब निश्चित रूप से यह निर्भर करता है। यह श्रेणी पर निर्भर करता है, ग्राहक प्रोफाइल और सेगमेंट पर निर्भर करता है। मैं गैर-सेवाओं के दृष्टिकोण पसंद करता हूं क्योंकि VCs से तुम्हें मिलने वाली मुख्य प्रतिक्रिया यह होगी, क्या तुम एक सेवा कंपनी हो? यह कितना स्केलेबल है? बनाम क्या तुम एक वास्तविक टेक कंपनी हो?

इसलिए मुझे fundamental Palantir से ज्यादा पसंद है। यह वास्तव में एक टेक कंपनी है। तो इस हद तक कि, अगर तुम सरकारों को बेच रहे हो तो अक्सर तुम्हें होना चाहिए, यह एक सेवा बेचना है। सेवा परत, इंस्टॉलेशन, संबंध बहुत मायने रखता है।

तो मुझे लगता है जवाब है, यह निर्भर करता है। सामान्य तौर पर, मैं निवेश करना और लोगों को टेक कंपनियां बनाना पसंद करूंगा सेवा कंपनियों के बजाय। और यह कुछ चुनौतियां हैं जो इन कंपनियों को फंडरेजिंग के साथ सामना करनी पड़ती हैं, क्योंकि एक सेवा कंपनी का मूल्यांकन एक टेक कंपनी के मूल्यांकन से गहराई से अलग है।

लेकिन अगर यह एक गो टू मार्केट रणनीति है, अगर यह ग्राहक को लॉक करता है और फिर तुम्हें ये MRR या ARR अनुबंध प्राप्त करने की अनुमति देता है जो उच्च मार्जिन के लिए अत्यधिक मूल्यवान हैं। तो यह ठीक है। दिन के अंत में, मुझे जो परवाह है वह यह है कि तुम्हारी गो-टू मार्केट रणनीति क्या है? तुम्हारा प्रोडक्ट मार्केट फिट क्या है? यूनिट इकोनॉमिक्स कैसी दिखती हैं?

तुम्हारी ग्राहक अधिग्रहण लागत बनाम ग्राहक के लिए शुद्ध योगदान मार्जिन क्या है? और जब तक वे काम करते हैं, और अगर सेवाएं रास्ता हैं, तो यह ठीक है, लेकिन यह स्पष्ट होना चाहिए कि यह रास्ता है और अंतिम लक्ष्य नहीं।

Lisa, थोड़ा अलग सवाल, लेकिन मैं उत्सुक हूं, तुमने अपने बेटे के लिए किस प्रकार की स्कूल शिक्षा चुनी है? नहीं, मैंने उस सवाल का जवाब पहले दिया था। जब मैंने ऑफिस स्कूल के बारे में बात की थी।

Sonya, बच्चों के विकास के खेल और PC या Nintendo क्या हैं जो तुम उपयोग करते हो? तो तुम्हें पता है क्या दिलचस्प है कि वहां बहुत सारे शैक्षिक टूल हैं। तो सबसे पहले, मेरा बेटा, जो चार साल का है, YouTube पर number blocks के साथ जुनूनी है।

वह मजे के लिए गुणा कर रहा है। यह आठ गुणा आठ 64 है, जो भी, 27 गुणा दो 54 है। 28 गुणा 2, 56। वह नकारात्मक संख्याएं करता है। वह बुनियादी बीजगणित करता है, इसलिए नहीं कि मैं उसे चार साल की उम्र में गणित सीखने के लिए मजबूर कर रहा हूं, जब उससे 25 तक गिनने की उम्मीद है, यह इसलिए है क्योंकि यह उसकी रुचि को पकड़ता है।

और इसलिए वह YouTube पर अपने दम पर शैक्षिक सामग्री पाता है जो उसे पसंद है, और मैं उसे सुबह जब वह उठता है और रात को सोने से पहले iPad देता हूं। और वह मूल रूप से number blocks का अनुसरण करता है और गणित सीखता है। वास्तव में, वह इतना इच्छुक है कि उसने मुझसे न्यूयॉर्क में Russian math school जाने के लिए कहा है, तो मैंने उसे Russian Math school में भी साइन किया है।

लेकिन क्या ऐसे दिलचस्प खेल हैं जो तुम अपने बच्चों के साथ खेल सकते हो उनकी रचनात्मकता सीखने को बढ़ावा देने के लिए। बिल्कुल। हमने अभी iPad पर एक साथ एक गेम खेला जिसे Lost in Play कहते हैं, जो पहेलियों के साथ एक एडवेंचर गेम है जहां तुम्हें मूल रूप से IQ प्रकार के टेस्ट या ब्रेन टीज़र का उपयोग करके समस्याओं को हल करने की आवश्यकता होती है ताकि कहानी को आगे बढ़ाया जा सके।

और इनमें से बहुत सारे हैं, फिर से, जो चार या पांच, 6 साल के बच्चे के लिए उपयुक्त हैं। जैसे-जैसे तुम बड़े होते हो, मुझे Minecraft और Roblox के आवास पर निर्माण करना पसंद है क्योंकि वहां निर्माण के तार्किक पैटर्न हैं। और फिर से, एक बिल्डर के रूप में, उपभोक्ता के रूप में नहीं, यह तुम्हें एक तरह से कोडिंग सिखाता है।

तो यह मजे के माध्यम से बच्चों को कोडिंग सिखाने का एक दिलचस्प तरीका है। और भी हैं? हां, फिर से, मुझे तुम्हारे बच्चों की उम्र नहीं पता Sonya लेकिन lost in play जैसी चीजें या अद्भुत हैं। और बहुत सारे किट हैं जो तुम ऑर्डर कर सकते हो जो stem हैं, जहां तुम, तुम्हारे बच्चे रोबोट बना सकते हैं। बहुत सारी चीजें हैं, लेकिन मैं उनकी रुचियों की ओर झुकूंगा।

जैसा कि मैंने कहा, मैंने Fafa को नहीं कहा, ठीक है, जाओ गणित सीखो। उसने बस तय किया कि उसे यह पसंद है और इसे सीखा। यह उस कारण का हिस्सा है कि वह अगले साल AI स्कूल जाने के बारे में इतना उत्साहित है, जो Alpha है।

Tom से अगला सवाल। क्या तुम AI द्वारा बनाए गए नौकरी के नुकसान के बारे में चिंतित हो? तो यह बारहमासी सवाल है। AI सभी नौकरियों को ले लेगा। 95% बेरोजगारी होगी। यह दुनिया का अंत है, आदि। और यह एक डर है जो सार्वभौमिक है और सैकड़ों वर्षों से सार्वभौमिक रहा है, है ना? Luddites शुरुआती दिनों में इलेक्ट्रॉनिक लूम के खिलाफ थे, भले ही इसने बुनाई करने वाले लोगों के जीवन को काफी बेहतर बना दिया।

और यह पूरे इतिहास में सच रहा है और लोग सभी नौकरी के नुकसान के बारे में चिंतित रहे हैं। लेकिन मान लो मैं तुम्हें 26 साल पहले 2000 में वापस ले जाता हूं और मैंने तुमसे कहा, और हम अब मार्च, 2000 में थे, देखो, 2026 में, मैं वापस आ गया हूं और 2000 की शीर्ष चार नौकरी श्रेणियां गायब हो गई हैं। अब कोई ट्रैवल एजेंट नहीं हैं, कोई बैंक टेलर नहीं हैं।

ऑनलाइन कॉमर्स के कारण स्थानीय खुदरा का एक ट्रिलियन गायब हो गया है। सभी कार निर्माण स्वचालित हो गए हैं। और ये अभी हमारी शीर्ष चार नौकरी श्रेणियां हैं। कृपया अब 2026 में आर्थिक स्थितियों का वर्णन करो और लोग तुम्हें बताएंगे, हे भगवान, बड़े पैमाने पर बेरोजगारी, महामंदी, आदि।

और फिर भी आज हमारे पास कम बेरोजगारी, उच्च रोजगार, और उस समय की तुलना में दो गुना प्रति व्यक्ति GDP है, इन सभी नौकरी श्रेणियों के गायब होने के बावजूद। अब निश्चित रूप से मैं अभी सुन रहा हूं, लेकिन इस बार यह अलग है। यह पहले से कहीं ज्यादा तेजी से हो रहा है। AI इन सभी नौकरियों को बदल रहा है, और इसलिए सबसे पहले, यह पहले से कहीं ज्यादा तेजी से नहीं हो रहा है।

2011, 2012 में, जब पहली सेल्फ-ड्राइविंग कारें सामने आईं, लोग ऐसे थे, ओह, अमेरिका में 4.6 मिलियन नौकरियों के साथ शीर्ष नौकरी श्रेणी ट्रक ड्राइवर है। ये सभी नौकरियां गायब हो जाएंगी। कोई और ट्रक ड्राइवर नहीं होंगे। ये सभी लोग क्या करेंगे? उन्हें स्वचालित कर दिया जाएगा।

और अब हम यहाँ हैं, तो यह 2011, 2012 जैसा है, सचमुच 15 साल पहले। अब हम 15 साल बाद हैं, अभी तक ट्रक ड्राइवर की एक भी नौकरी को सेल्फ-ड्राइविंग ट्रक द्वारा ऑटोमेट नहीं किया गया है। और हम अभी भी सेल्फ-ड्राइविंग एआई क्रांति की बिल्कुल शुरुआत में हैं। अब, क्या मेरे मन में कोई ऐसा डेटा है कि भविष्य में किसी समय, 10, 20, 30 साल बाद, सड़क पर सौ प्रतिशत वाहन सेल्फ-ड्राइविंग होंगे।

इसमें कोई शक नहीं है। पक्का, यह समझ में आता है। और वे सभी इलेक्ट्रिक भी होंगे। लेकिन इसमें समय लगेगा। जैसे जो सबसे पहले ऑटोमेट होंगे वे सबसे महंगे होंगे क्योंकि तकनीक में बहुत पैसा खर्च होता है। और सांस्कृतिक रूप से इसमें समय लगता है। बहुत से लोग, जब पहली बार सेल्फ-ड्राइविंग कार में बैठते हैं, तो वे बुरी तरह डरे होते हैं कि यह उन्हें मार डालेगी, भले ही यह पारंपरिक कारों की तुलना में अधिक सुरक्षित लगती हो।

तो संस्कृति तकनीक की तुलना में धीमी चलती है। तकनीक बहुत तेज़ी से चलती है, लेकिन सरकारों को एआई अपनाने में लंबा समय लगेगा। बड़े उद्यमों को एआई अपनाने में लंबा समय लगेगा। ये बदलाव आपकी सोच से कहीं ज़्यादा धीरे होते हैं। तो नंबर एक, यह उतना तेज़ नहीं चलता जितना लोग सोचते हैं। खासकर टेक से जुड़े लोग, क्योंकि हम टेक के सबसे आगे वाले हिस्से में हैं। नंबर दो, लोग यह नहीं समझते कि एआई से वास्तव में कितनी नौकरियां पैदा होंगी या खत्म होंगी क्योंकि वे मांग की लोच (elasticity of demand) को नहीं समझते।

तो अभी, लोगों का एक बड़ा विचार यह है कि, ओह, प्रोग्रामर बेकार हो जाएंगे। एआई खुद कोड लिखेगा। अब तुम्हें प्रोग्रामर्स की ज़रूरत नहीं होगी। यह एक संभावित परिणाम है, लेकिन यह गारंटी से बहुत दूर है कि यही सबसे संभावित परिणाम है।

1980 के दशक में, एक काम होता था जहाँ लोगों को स्प्रेडशीट कहा जाता था, और स्प्रेडशीट इंसानों द्वारा बनाई जाती थी। सिम्फनी (Symphony) नाम की किसी चीज़ के आने से पहले, जो अब मुझे लगता है कि एक्सेल के बराबर होगी, अत्यधिक वेतन वाले, अत्यधिक कुशल इंसान स्प्रेडशीट बनाते थे। और एक्सेल ने स्प्रेडशीट की उन सभी नौकरियों को खत्म कर दिया। लेकिन तुम्हें पता है क्या? इसने लाखों-लाखों वित्तीय विश्लेषकों (financial analysts) की नौकरियां पैदा कीं, जिनके पास अब वित्तीय मॉडलिंग और वित्तीय विश्लेषण करने के उपकरण थे।

और इस तरह कुछ हज़ार नौकरियां गायब हो गईं, लेकिन लाखों नौकरियां पैदा हुईं। तो जब सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की बात आती है, उदाहरण के लिए, तो तुम यह तर्क दे सकते हो कि जैसे-जैसे सॉफ्टवेयर विकास की लागत बहुत कम होती जाती है, इसकी मांग बढ़ जाती है। वे कंपनियां जो ऐतिहासिक रूप से सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को काम पर नहीं रखती थीं, जैसे छोटे व्यवसाय या सरकारें या बड़े उद्यम, वे इसे बड़े पैमाने पर करना शुरू कर देंगे।

और इसलिए मैं वास्तव में एक तर्क दे सकता हूँ। मैं गारंटी नहीं दे रहा हूँ कि ऐसा होगा ही, कि जैसे-जैसे सॉफ्टवेयर बनाना बहुत सस्ता हो जाएगा, सॉफ्टवेयर की मांग इतनी बढ़ जाएगी कि वास्तव में रोजगार बढ़ जाएगा। और इसमें यह तथ्य शामिल नहीं है कि बहुत सारी नई नौकरियों की श्रेणियां बनने वाली हैं।

जैसे 2000 में लोग कल्पना नहीं कर सकते थे कि सोशल मीडिया मैनेजर या ट्विच गेमर, कास्टर या जो भी हो, उसकी भूमिका क्या होगी। इतनी सारी नई नौकरियां बन रही हैं और पैदा हो रही हैं जिनकी लोग कल्पना भी नहीं कर पाते। क्या मैं नौकरियों के खत्म होने को लेकर चिंतित हूँ? नहीं। क्या नौकरियां बदलने वाली हैं? हाँ।

क्या इसमें हारने वाले होंगे और किन्हें फिर से प्रशिक्षित करने और ढलने में मदद करने की ज़रूरत होगी क्योंकि जैसे-जैसे जॉब मार्केट विकसित होता है, जीतने वाले और हारने वाले अक्सर अलग होते हैं। बिल्कुल। लेकिन क्या मैं 95% बेरोजगारी दर और महामंदी को लेकर चिंतित हूँ और यह कि हम सब रातों-रात बेरोजगार हो जाएंगे, तो बिल्कुल नहीं।

यह अर्थशास्त्र के खिलाफ है, अब तक जो कुछ भी हुआ है उसके खिलाफ है, संस्कृति और उस गति के खिलाफ है जिस पर लोग तकनीक को अपनाने और ढलने के लिए तैयार हैं, और हमारे राजनीतिक और आर्थिक प्रणालियों में बनी जड़ता के खिलाफ है। नहीं, मुझे नहीं लगता कि यह समय अलग है, लेकिन हाँ, मुझे लगता है कि हमेशा की तरह, यह तकनीक मानवता को हमारे जीवन जीने के तरीके में गहराई से बदल देगी।

हालाँकि इसमें लोगों की सोच से कहीं ज़्यादा समय लगेगा। फिर से, एआई और तकनीक के अल्पकालिक प्रभाव को बहुत ज़्यादा आंकना और दीर्घकालिक प्रभाव को कम आंकना।

ठीक है, जॉर्ज: T-MEC/USMCA औद्योगिक गलियारे के लिए डिसीजन इंटेलिजेंस इंफ्रास्ट्रक्चर बनाना। ठीक है। मुझे लगता है कि इसका मतलब मेक्सिको, शायद अमेरिका और मेक्सिको है।

B2B2B मॉडल, कस्टम ब्रोकर, पर्यावरण सलाहकार और अकाउंटिंग फर्मों को लक्षित करना, वितरण चैनल। क्या तुम्हें लैटिन अमेरिकी या औद्योगिक वर्टिकल में वैल्यू दिखती है या मार्केट वहां से वेंचर स्केल बनाने के लिए बहुत बिखरा हुआ है।

मैं थोड़ा पीछे हटकर बात करूँगा। क्या मुझे लगता है कि तुम लैटिन अमेरिका में वेंचर स्केलेबल बिजनेस बना सकते हो? बिल्कुल। ब्राजील में न्यूबैंक (Newbank) या प्लाटा (Plata) के बारे में सोचो, जो मेक्सिको में एक नया बैंक है जहाँ हम निवेशक हैं, या मर्काडो लिब्रे (Mercado Libre), आदि। तो सबसे पहले, लैटिन अमेरिकी बाजार बड़ा है, बढ़ रहा है, और अधिक परिष्कृत हो रहा है, इसके अपने वीसी (VCs) शुरू हो रहे हैं, कास्ज़ेक (Kaszek) से लेकर मोनाशीज़ (Monashees) तक, आदि।

तो तुम लैटिन अमेरिका में पूरी तरह से सफल वेंचर-समर्थित स्टार्टअप बना सकते हो। अब विशेष रूप से तुम्हारे सेक्टर में। मैं कुल एड्रेसेबल मार्केट साइज, यूनिट इकोनॉमिक्स आदि के बारे में पर्याप्त नहीं जानता। लेकिन जहाँ तक हम 10 बिलियन डॉलर से अधिक के बाजार की बात कर रहे हैं जहाँ शायद पर्याप्त मार्जिन स्ट्रक्चर है, मुझे लगता है कि जवाब हाँ है। तो हाँ, काफी सकारात्मक है।

ठीक है। लिंक्डइन यूजर, मुझे यकीन नहीं है कि नाम हमेशा क्यों नहीं दिखते और कभी-कभी दिखते हैं। होई, फैब्रिस, मुझे नहीं पता कि तुम्हें पिछले एपिसोड से मैं याद हूँ या नहीं, मैं नीदरलैंड में एक मार्केटप्लेस चलाता था। तुमने कई पिछले एपिसोड के दौरान सलाह दी थी। मार्केटप्लेस बेच दिया, अब उस पैसे का उपयोग एआई को गहराई से एकीकृत करने वाली बीमा कंपनी बनाने के लिए कर रहा हूँ।

बहुत बढ़िया! एआई का उपयोग करो, कस्टमर सर्विस, धोखाधड़ी, मूल्य निर्धारण, क्लेम प्रोसेसिंग के लिए तैयार रहो। तुम्हारे पास यहाँ मार्केटप्लेस की सलाह है। तुम्हारा स्वागत है। और मुझे लगता है कि तुम कस्टमर सर्विस, धोखाधड़ी, मूल्य निर्धारण, क्लेम प्रोसेसिंग जैसी हर चीज़ को बेहतर बनाने के लिए एआई का जो उपयोग कर रहे हो, वह बहुत समझदारी भरा है। हम यूरोप में ACE Waves नामक कंपनी में निवेशक हैं।

Ace Waves मार्केटप्लेस के लिए एक कस्टमर केयर कंपनी है जहाँ वे एआई को एकीकृत करते हैं और एआई तुम्हारी कस्टमर केयर टीम के एक बड़े हिस्से की जगह ले लेता है, औसतन यह तुम्हें तुम्हारी कस्टमर केयर लागत को 50% तक कम करने की अनुमति देता है जबकि तुम्हारे एनपीएस (NPS) और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार करता है। तो निश्चित रूप से इन सभी चीज़ों के लिए कस्टमर सर्विस के लिए एआई का उपयोग करो। और हर स्टार्टअप को इन उपकरणों का पूरी क्षमता से उपयोग करना चाहिए।

जोर्डजे (Djordje): मैं शायद तुम्हारे नाम का उच्चारण गलत कर रहा हूँ। मेरे सवाल का जवाब देने के लिए धन्यवाद। मैंने जैकोबियन लैब्स (Jacobian Labs) में हमारे प्लेटफॉर्म के संबंध में तुम्हें पिच किया था, जो GNNs ला रहा है, मुझे पक्का नहीं पता कि वह क्या है, लेकिन तुमने कहा कि तुम्हारे एआई ने इसे पास (pass) कर दिया। क्या तुम्हें सीधे पिच डेक या डेमो भेजना संभव है? हाँ, मुझे डेक आदि के साथ लिंक्डइन इनमेल (InMail) भेजो। वैसे, पिच फैब्रिस (Pitch Fabrice) पर काम कर रहा हूँ, वह बस तुम्हें फीडबैक देने की कोशिश कर रहा है। मैं इसे और अधिक सूक्ष्म बनाने की कोशिश करूँगा कि उसे क्या पसंद है और क्या नहीं। हमें निवेश करने के लिए इसमें क्या अलग देखने की ज़रूरत होगी।

तो एआई के ‘पास’ को अंतिम फैसला मत मानो। और वैसे, टीम fabricegrinda.com पर मेरे एआई पर पिच फैब्रिस की सभी पिचों की समीक्षा करती है। मैंने अभी तक ऐसा नहीं किया है, लेकिन यह पिच फैब्रिस के पिछले बैच की टू-डू लिस्ट में है। तो हाँ, मुझे एक ईमेल भेजो, हम इसकी समीक्षा करेंगे।

संदर्भ के लिए यह उल्लेख कर देना कि तुमने इस एपिसोड की बातचीत का जिक्र किया है। और हाँ, हम इसे देखेंगे। अब। हाँ। मुझे नहीं पता कि तुम्हारे पास कितना ट्रैक्शन है। हम आमतौर पर लॉन्च के बाद, रेवेन्यू के बाद, प्रोडक्ट मार्केट फिट के बाद, लेकिन शुरुआती चरण में देखते हैं। लेकिन इन सब चीज़ों के बाद। तो पक्का नहीं पता कि तुम अभी कहाँ हो, लेकिन हम इसे देखेंगे।

देखता हूँ कि पिछले कुछ मिनटों में कोई और सवाल आया है क्या। और अगर नहीं, अगर तुम्हारे पास कोई अंतिम सवाल नहीं है, तो हम इसे समाप्त करेंगे। मुझे चेक करने दो। लोगों ने व्हाट्सएप पर सवाल भेजे हैं।

ठीक है। मुझे लगता है कि हम ठीक हैं। मुझे लगता है कि हमने अब तक पूछे गए हर सवाल को कवर कर लिया है। तो जुड़ने के लिए धन्यवाद। हमेशा की तरह, मैं इसे, इसका ट्रांसक्रिप्ट और इस एपिसोड का सारांश अगले मंगलवार को अपने ब्लॉग पर पोस्ट करूँगा। और अभी पक्का नहीं है कि अगला एपिसोड क्या होगा और कब होगा।

शायद वे सवाल जो लोग पहले पूछ रहे थे। इस बारे में कि अगर मैं आज एआई कंपनियां बना रहा होता तो मुझे कौन सी बनानी चाहिए। ओह, वास्तव में रुको कुछ और। आखिरी कुछ सवाल आ रहे हैं।

जॉर्ज, तुम्हारे अनुभव में, वास्तव में बड़े प्लेटफॉर्म बनने वाले मार्केटप्लेस और वे जो केवल नीश (niche) या सर्विस बिजनेस बनकर रह जाते हैं, उनके बीच क्या अंतर है?

बात यह है कि शुरुआती दिनों में यह बताना मुश्किल होता है। जैसे उबर (Uber) मूल रूप से एक ब्लैक कार सर्विस थी, इसलिए यह बहुत हाई-एंड थी। यह बहुत नीश लगती थी। मैं कह रहा था कि दूसरे संस्थापक ने उबर चुनने के बजाय स्टंबल अपॉन (Stumble Upon) को चुना। उन्हें लगा कि उबर छोटा है। और जब उबरएक्स (UberX) बाजार में आया, तब यह बड़ा हुआ।

एयरबीएनबी (Airbnb) के बारे में सोचो। एयरबीएनबी मूल रूप से लोगों के लिविंग रूम में हवा वाले गद्दे थे, जो एक बहुत ही नीश उत्पाद जैसा लगता था, और निश्चित रूप से यह एक बहुत बड़ी श्रेणी बन गया। तो मार्केट फिट को फॉलो करो और देखो कि श्रेणी अंत में कितनी बड़ी होती है।

और कभी-कभी तुम विशाल श्रेणी बना सकते हो। ऐसा ही होता है कि हाउसिंग एक विशाल श्रेणी है। और कम उपयोग किए गए हाउसिंग को भुनाना एक विशाल श्रेणी है। तो अगर इसे इस तरह पिच किया गया होता, तो यह शुरू से ही बड़ा दिखता। बस शुरुआत में इसे उस तरह से पिच नहीं किया गया था। तो तुम्हें कैसे पता चलेगा कि यह कितना बड़ा है?

अक्सर, भले ही कोई चीज़ छोटी लगे, तुम वास्तव में अन्य वर्टिकल जोड़ सकते हो, उसका दायरा बढ़ा सकते हो, जहाँ अक्सर कोई सीमा नहीं होती। ये चीज़ें तुम्हारी सोच से कहीं ज़्यादा बड़ी हो सकती हैं।

लिंक्डइन यूजर, एआई के वर्तमान चरण में, तुम एआई द्वारा निर्णय लेने की कितनी अनुमति दोगे और मानवीय पर्यवेक्षण (human supervision) का स्तर क्या होगा?

यह इस पर निर्भर करता है कि तुम क्या कर रहे हो, है ना? अगर तुम (A) सामान्य ज्ञान का उपयोग करो, जब मैं एआई को रिसर्च करने के लिए कहता हूँ, जो मैं नियमित रूप से करता हूँ, तो मैं निश्चित रूप से परिणामों को क्रॉस-रेफरेंस करता हूँ। एआई से विपरीत तर्क देने के लिए भी कहो। जैसे अगर वह किसी चीज़ के पक्ष में तर्क दे रहा है, तो कहो कि अगर तुम विपरीत विचार रखते, तो तुम क्या सोचते?

साथ ही, ChatGPT बहुत चापलूस है। यह तुम्हें लगातार बताता रहता है कि तुम कितने अद्भुत हो। बहुत स्पष्ट रूप से ईमानदार, यथार्थवादी और बिना किसी रोक-टोक के फीडबैक मांगो। वरना, तुम्हें अपने काम के बारे में बहुत ही बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया जवाब मिलेगा। लेकिन बुनियादी मानवीय निर्णयों या महत्वपूर्ण निर्णयों के मामले में, मैं अभी अधिकांश कार्यों के लिए पूरी तरह से मानवीय पर्यवेक्षण रखूँगा।

अब क्या ऐसी चीज़ें हैं जिन्हें ऑटोमेट किया जा सकता है, जैसे कस्टमर केयर के लिए कि मेरे ऑर्डर का ट्रैकिंग नंबर क्या है या यह नहीं पहुँचा या जो भी हो। हाँ, बिल्कुल, तुम एआई से यह करवा सकते हो, लेकिन मिशन-क्रिटिकल चीज़ों के लिए अभी मानवीय पर्यवेक्षण का उपयोग करो। मतिभ्रम (hallucinations), गलतियाँ, पूर्वाग्रह, लेकिन यह दिलचस्प है। ये पूर्वाग्रह इसलिए हैं क्योंकि वह तुम्हें खुश करना चाहता है, और इसलिए वह कमियों को नजरअंदाज कर देता है। वह तुम्हें बताता है कि तुम कितने अद्भुत हो, आदि। और इसलिए तुम्हें पूछे जाने वाले सवालों के प्रकार और तुम इसकी जांच कैसे करते हो, इस पर बहुत सावधान रहने की ज़रूरत है। वास्तव में, बेहतर दृष्टिकोण पाने के लिए अवधारणाओं और विचारों का परीक्षण करने के लिए कई LLMs का उपयोग करो।

त्वरित प्रश्न। हम B2C में हैं, हम बहुत शुरुआती चरण के स्टार्टअप का मूल्यांकन कर रहे हैं, तुम्हारे लिए क्या अधिक मायने रखता है – शुरुआती ट्रैक्शन या किसी ऐसी बड़ी समस्या के बारे में गहरी समझ जिसे मौजूदा कंपनियों ने नजरअंदाज कर दिया है। B2C कठिन है क्योंकि तुम्हारे पास इन्वेंट्री है, प्रतिस्पर्धा है, आदि। इसलिए मुझे शुरुआती ट्रैक्शन और यूनिट इकोनॉमिक्स की परवाह है।

तो मेरे लिए वास्तव में शुरुआती ट्रैक्शन से ज़्यादा यूनिट इकोनॉमिक्स महत्वपूर्ण है। लेकिन ज़ाहिर है, क्या यह समस्या इतनी बड़ी होनी चाहिए कि उस पर काम करना सार्थक हो? बिल्कुल। लेकिन पक्का, तुम B2C में इसकी मार्केटिंग कैसे करते हो? और तुम मार्केटिंग को बड़े पैमाने पर कैसे ले जाते हो? मुद्दा यह है कि ग्राहक अधिग्रहण लागत (customer acquisition cost) बढ़ रही है, और इसलिए अक्सर मार्जिन निकालना मुश्किल होता है। इसलिए यह सुनिश्चित करना कि यूनिट इकोनॉमिक्स काम कर रही है और उसे बड़े पैमाने पर दोहराया जा सकता है, मेरे लिए सबसे महत्वपूर्ण है।

सुपरवाइजर एआई लगातार हमारे सभी ऑपरेशनल एआई से जानकारी मांगता रहता है। हमने हल्के निर्णय लेने की अनुमति दी है। हाँ, यह समझ में आता है। और हल्के प्रभाव से ज़्यादा के लिए मानवीय पर्यवेक्षण।

हाँ। एजेंटों का उपयोग करने का यह वास्तव में सही तरीका है और जिस तरह से मैं अपने एजेंटों का उपयोग करूँगा। उदाहरण के लिए, अगर मेरा OpenClaw लिंक्डइन पर फंड के लिए संभावित एलपी (LPs) को देखने जाए, जैसे कि कौन 250K से 500K के चेक लिख सकता है और अलग-अलग क्षेत्रों में, और सोचे कि हम मीटिंग कब कर सकते हैं।

तो बढ़िया। क्या मैं OpenClaw को अनुमति देता हूँ, फिर क्या मैं उसे उन ईमेल का ड्राफ्ट तैयार करने के लिए कहता हूँ जो मैं भेज सकता हूँ? हाँ। क्या मैं उसे बिना समीक्षा किए स्वचालित रूप से ईमेल भेजने देता हूँ? कदापि नहीं। और शायद वह इसे छोटे स्तर के लिए कर देगा, लेकिन क्या मैं उसे ऐसा करने दूँगा, मुझे नहीं पता, अगर मैं सौ बिलियन डॉलर के पेंशन फंड को पिच कर रहा हूँ जो फंड पर 20 मिलियन डॉलर का चेक लिख सकता है?

कदापि नहीं। हाँ। सलाह देना, ड्राफ्ट बनाना आदि। और तब भी, मुझे एआई की राइटिंग पसंद नहीं है। मुझे अपनी खुद की राइटिंग पसंद है, ज़ाहिर है मैं पक्षपाती हूँ। जब मैंने इस गर्मी में जीवन के अर्थ पर अपना विशाल लेख लिखा था, जो जीवन के अर्थ पर मेरे दृष्टिकोण पर लगभग 10,000 शब्दों का लेख था।

लिखने के बाद, मैंने इसे ChatGPT में अपलोड किया। मैंने कहा, ठीक है, मुझे फीडबैक दो। और मैंने वर्तनी की गलतियों, व्याकरण की गलतियों आदि जैसी स्पष्ट गलतियों को छोड़कर, जिन्हें मैंने एआई का उपयोग करके ठीक किया, बाकी सारी सलाह को नजरअंदाज कर दिया। उसने कहा, ओह तुम्हारा शीर्षक बहुत ही सामान्य है – ‘जीवन का अर्थ’। तुम्हें कुछ धमाकेदार एक्शन वाली चीज़ चाहिए।

लेख बहुत लंबा है। तुम्हें इसे 27 टुकड़ों में तोड़ना चाहिए। तुम्हारे उदाहरण बहुत अस्पष्ट हैं। और मैंने मूल रूप से कहा, तुम्हें पता है क्या? मुझे अपनी खुद की राइटिंग पसंद है। मुझे लगता है कि जिस तरह से तुम लिखते हो वह बहुत ज़्यादा सजावटी और बोझिल है और मुझे वे एम-डैश (m dashes) या जो भी हो, नफरत है।

हाँ। सलाह के लिए धन्यवाद, लेकिन नहीं, शुक्रिया। मैं अपनी राइटिंग खुद करता हूँ। उस ने कहा, मुझे एआई से फीडबैक लेना पसंद है। उदाहरण के लिए, हाँ, मैं लिखने के लिए विचारों आदि के बारे में पूछता हूँ। मुझे बस अपनी राइटिंग खुद करना पसंद है। और वैसे, उसने गलतियों और दोहराव आदि की पहचान की थी।

जिससे बुनियादी सुधार हुए। लेकिन हाँ, मुझे लगता है कि जिस तरह से तुम एआई का उपयोग कर रहे हो वह बहुत समझदारी भरा है, मैं भी एआई का इसी तरह उपयोग करता हूँ, लेकिन देखो, मैं एआई का सुपर यूजर हूँ। जैसे मैं हर चीज़ के बारे में नियमित रूप से एआई से बात करता हूँ। मैं हर चीज़ का परीक्षण करता हूँ। मैं वीडियो से लेकर इमेज बनाने तक, बिजनेस मॉडल का परीक्षण करने से लेकर रियल एस्टेट खोजने तक, हर चीज़ के लिए एआई का उपयोग करता हूँ। इसका उपयोग करो। यह तुम्हें और अधिक उत्पादक बनाएगा।

ठीक है, मुझे लगता है कि हम स्ट्रीम के अंत तक पहुँच गए हैं। जुड़ने के लिए आप सभी का धन्यवाद। यह संवादात्मक और मजेदार था। और मैं आपसे अगले एपिसोड में मिलूँगा, जो भी अगला होगा और जो भी विषय होगा, कुछ हफ्तों या कुछ महीनों में, देखते हैं।

आपका सप्ताह शानदार रहे!