"लॉबस्टर के जनक" ने एक ही महीने में 603 बिलियन टोकन का उपभोग किया, जिसकी कुल राशि चौंका देने वाली नौ मिलियन आरएमबी थी।
चाइना मोबाइल, चाइना यूनिकॉम और चाइना टेलीकॉम, ये तीनों प्रमुख टेलीकॉम कंपनियां टोकन पैकेज का प्रचार कर रही हैं। मात्र 199 युआन में आपको गीगाबिट ब्रॉडबैंड और 100 मिलियन टोकन मिलेंगे। क्या आप इच्छुक हैं?
सिलिकॉन वैली से लेकर प्रमुख घरेलू कंपनियों तक, टोकनमैक्सिंग एक मुख्यधारा का चलन बन गया है। एआई युग में, जो सबसे अधिक टोकन का उपभोग करता है, उसे एक अच्छा कर्मचारी माना जाता है।
2000 के दशक के बाद के एक पूर्व छात्र ने अपने शिक्षण संस्थान को 2 अरब टोकन दान किए, जिस पर नेटिज़न्स ने मजाक उड़ाते हुए कहा कि डीपसीक की 100 मिलियन टोकन की कीमत 5 युआन प्रति टोकन के हिसाब से इसकी कीमत केवल 100 युआन है।
▲सिना फाइनेंस से ली गई छवि
छह महीनों के भीतर, टोकन पूरी तरह बदल गए: तकनीकी शब्दावली से लेकर प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPIs), फोन प्लान और दान मुद्रा तक। वे एआई युग के "मापदंड" बन गए, एकमात्र समस्या यह है कि कोई भी स्पष्ट रूप से यह परिभाषित नहीं कर सकता कि वे वास्तव में क्या माप रहे हैं।
हम अपने टोकन खरीदते हैं, कंपनी के टोकन का उपयोग करते हैं और कई एजेंट तैनात करते हैं। कोड, दस्तावेज़ और साप्ताहिक रिपोर्ट सभी टोकन बर्न करके तैयार किए जाते हैं।
दूसरी ओर, बड़ी कंपनियों के कर्मचारी, टोकन खपत रैंकिंग प्रणाली के कारण, कंपनी के टोकन का उपयोग व्यक्तिगत मामलों को निपटाने, गेम खेलने और अपनी रैंकिंग में सुधार करने के लिए दर्जनों बेकार सब-एजेंट विकसित करने के लिए करने लगे हैं।
"लाभ" को मापना कठिन है, लेकिन "उपयोग" को मापा जा सकता है।
इसलिए सभी ने वह विकल्प चुना जिसे मापना आसान था। यह एआई युग में कोई नई समस्या नहीं है; यह प्रबंधन में एक पुरानी समस्या है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके निरर्थक नौकरियों को खत्म करने वाली कंपनी नई निरर्थक नौकरियां पैदा कर रही है।
अमेज़न, वह कंपनी जिसने इतने कर्मचारियों को नौकरी से निकाल दिया कि उसकी वेबसाइट 404 एरर दिखाने लगी, हाल ही में एक और "हास्यास्पद" कहानी का विषय बन गई है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का मूल उद्देश्य "बेकार की नौकरियों" को खत्म करना था, लेकिन इसके बजाय यह नई "बेकार की नौकरियों" का स्रोत बन गई है।
फाइनेंशियल टाइम्स के अनुसार, कर्मचारियों को एआई अपनाने के लिए मजबूर करने के प्रयास में, अमेज़ॅन ने एक बेहद पुराने प्रबंधन पद्धति का आविष्कार किया है: एक "टोकन खपत लीडरबोर्ड" जो प्रत्येक कर्मचारी के उपयोग को ट्रैक करता है।
कंपनी का नियम है कि 80% से अधिक डेवलपर्स को हर हफ्ते एआई उपयोग के मानकों को पूरा करना होगा, और यहां तक कि टोकन की खपत की मात्रा को भी प्रदर्शन मूल्यांकन मानदंड के रूप में उपयोग करती है।
▲छवि स्रोत: द इंफॉर्मेशन
कर्मचारियों ने तुरंत प्रतिक्रिया दी: चूंकि कंपनी प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए इस मापदंड का उपयोग करती है, इसलिए सभी ने आग से आग बुझाने का फैसला किया और "टोकनमैक्सिंग" रणनीति शुरू कर दी।
इसी बीच, अमेज़न ने मेशक्लॉ नामक एक एआई एजेंट लॉन्च किया, जो कोड डिप्लॉयमेंट शुरू कर सकता है, ईमेल व्यवस्थित कर सकता है और स्लैक को नियंत्रित कर सकता है। कंपनी के एक आंतरिक ज्ञापन में इसका वर्णन इस प्रकार किया गया है: "यह रात में सपने देखकर दिन भर में जो कुछ सीखता है उसे एकीकृत करता है, जब आप मीटिंग में होते हैं तो आपके डिप्लॉयमेंट की निगरानी करता है और आपके जागने से पहले आपके ईमेल को वर्गीकृत करता है।"
इस तरह मेशक्लॉ लीडरबोर्ड में हेरफेर करने का एक उपकरण बन गया। डेवलपर्स इसका इस्तेमाल यात्राओं की योजना बनाने, निजी ईमेल संसाधित करने और उत्पाद प्रबंधकों द्वारा स्लैक पर कही गई बेतुकी बातों का एआई द्वारा विश्लेषण करवाने के लिए करने लगे।
टीम ब्लाइंड पर, जो एक गुमनाम कार्यस्थल समुदाय है (गूगल और एप्पल जैसी कंपनियों के सत्यापित कर्मचारियों के लिए एक संदेश बोर्ड), अमेज़ॅन के एक कर्मचारी की पोस्ट को भारी संख्या में अपवोट मिले।
मैं अपने प्रोडक्ट मैनेजर की शिकायत करने के लिए बेतहाशा टोकन खर्च कर रहा हूँ। जब भी वो स्लैक पर बकवास करता है, मैं चैट लॉग को AI पर डाल देता हूँ और 10 सब-एजेंट्स को एक्टिवेट करके उसका व्यापक और गहन विश्लेषण और आलोचना करवाता हूँ। GPU कंप्यूटिंग पावर का यह बिल्कुल सही इस्तेमाल है।
फाइनेंशियल टाइम्स को दिए गए अपने जवाब में, अमेज़न ने कहा कि मेशक्लॉ "हजारों कर्मचारियों को प्रतिदिन दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने में मदद करता है" और कंपनी "जेनरेटिव एआई के जिम्मेदार उपयोग के लिए प्रतिबद्ध है।" कंपनी ने यह भी कहा कि टोकन के आंकड़ों का उपयोग प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए नहीं किया जाएगा।
लेकिन कर्मचारियों ने कहा, "मैनेजर इस डेटा को देखते हैं। जब वे उपयोग पर नज़र रखते हैं, तो इससे गलत प्रोत्साहन पैदा होते हैं; कुछ लोग इसके बारे में बहुत प्रतिस्पर्धी हो जाते हैं।"
कंपनी का कहना है कि इसका KPI में कोई योगदान नहीं है, लेकिन मैनेजर चुपके से सब कुछ देख रहा है। बड़ी कंपनियां भी इसी तरह से कहती हैं कि "साल के अंत में मिलने वाले बोनस का 996 कार्य अनुसूची से कोई संबंध नहीं है।"
सिर्फ अमेज़न ही नहीं, मेटा के कर्मचारी भी यही कर रहे हैं।
अप्रैल में, द इंफॉर्मेशन ने रिपोर्ट किया था कि मेटा के एक कर्मचारी ने कंपनी के इंट्रानेट पर एक डैशबोर्ड बनाने के लिए आंतरिक डेटा का उपयोग किया, जिससे सहकर्मियों को कंपनी का नंबर एक एआई टोकन उपयोगकर्ता बनने के लिए प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति मिली।
यह रैंकिंग मेटा के 85,000 से अधिक कर्मचारियों के एआई उपयोग डेटा को संकलित करती है और शीर्ष 250 सुपर उपयोगकर्ताओं को सूचीबद्ध करती है, जिसमें जुकरबर्ग शीर्ष 250 में शामिल नहीं हैं।
दो दिन बाद रैंकिंग सूची हटा दी गई। मीडिया के सवालों के जवाब में, मेटा ने एक बयान जारी कर कहा, "कर्मचारी ने डैशबोर्ड को हटाने का निर्णय स्वयं लिया; मेटा ने इस कार्रवाई का अनुरोध नहीं किया था।"
इस रैंकिंग की बेतुकीपन पर हंसने के बाद, आपको एहसास होगा कि यह वास्तव में अधिकांश कंपनियों की वास्तविकता को दर्शाती है। उन्होंने अभी तक यह तय नहीं किया है कि एआई का उपयोग कैसे किया जाएगा, लेकिन उन्होंने कर्मचारियों की छंटनी शुरू कर दी है; उन्होंने अभी तक टोकन का उपयोग करना नहीं सीखा है, लेकिन उन्होंने उत्पादकता के मापक के रूप में इनका उपयोग करने में जल्दबाजी की है।
एक महीने में जलाए गए 600 अरब टोकन से क्या परिणाम निकला?
इससे पहले कि हम टोकन खपत रैंकिंग की बेतुकीपन को समझ पाते, कुछ और भी ज्यादा अवास्तविक घटित हो गया।
2000 के दशक में जन्मे तीन पूर्व छात्रों ने अपने शिक्षण संस्थान, झेंग्झोऊ सियास विश्वविद्यालय को 2 अरब टोकन दान किए। नेटिज़न्स ने डीपसीक की मूल्य निर्धारण प्रणाली के आधार पर इसका मूल्य निकाला और कहा कि यह 100 युआन के बराबर है।
बाद में, मीडिया आउटलेट्स ने स्पष्ट किया कि 2 अरब टोकन में न केवल एपीआई कॉल वॉल्यूम शामिल था, बल्कि जनरेशन टूल और प्लेटफ़ॉर्म पॉइंट्स का उपयोग करने का अधिकार भी शामिल था। लेकिन "टोकन दान करने" की यह प्रक्रिया अपने आप में ही काफी विचित्र है।
तीन पूर्व छात्रों ने कहा कि उनके पास शिक्षण भवन दान करने के लिए वित्तीय साधन नहीं थे, इसलिए उन्होंने टोकन दान किए। इस युग में दान का तर्क भी नया रूप ले रहा है: यदि आप भवन दान नहीं कर सकते, तो कंप्यूटिंग शक्ति दान करें।
टोकनों का मूल्य और उनके उपयोग की सीमाएं भी अपडेट की जा रही हैं।
GitHub के पूर्व सीईओ और Meta Superintelligence Lab के वर्तमान सीईओ नैट फ्रीडमैन ने एक सार्वजनिक कार्यक्रम में एक किस्सा सुनाया। एक दिन, उनके OpenClaw प्रोग्राम ने पाया कि वह पर्याप्त पानी नहीं पी रहे थे, इसलिए उन्होंने सहज भाव से निर्देश दिया: "यह सुनिश्चित करो कि मुझे हर हाल में पर्याप्त पानी मिले।"
▲ एक नेटिजन ने टिप्पणी की: क्या वह नशे में था?
ओपनक्लॉ ने तुरंत कार्रवाई की। उसने उसे रसोई में जाकर एक बोतल पानी पीने का निर्देश दिया और हल्के-फुल्के अंदाज़ में बताया कि वह उसके घर के सुरक्षा कैमरों के ज़रिए उस पर नज़र रख रहा है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उसने ऐसा किया है। जब उसने निर्देश का पालन किया, तो ओपनक्लॉ ने उसे पानी पीते हुए का स्क्रीनशॉट भेजा और साथ में लिखा, "शाबाश!"
जो चीज़ मूल रूप से आपको प्रतिदिन पानी पीने की याद दिलाने के लिए एक फ़ोन सेटिंग थी, वह अब टोकन जलाने के एक बेतहाशा अभियान में बदल गई है, जिसमें कैमरे का उपयोग करके आपको "एक गिलास पानी पीने की याद दिलाई जाती है"।
जब टोकन का उपभोग अब महत्वपूर्ण नहीं रह जाता है, और हमें टोकन के मूल्य और उपयोग की सीमाओं पर विचार करने की आवश्यकता नहीं रह जाती है, तो हम उनका उपयोग किसी और चीज के लिए करेंगे।
हाल ही में ओपनक्लॉ के बारे में सबसे दिलचस्प बात पीटर स्टेनबर्गर द्वारा शनिवार को X पर साझा की गई जानकारी है। उन्होंने "कोडेक्सबार के नवीनतम अपडेट ने एपीआई शुल्क को अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल बना दिया है" कैप्शन के साथ कोडेक्सबार का एक स्क्रीनशॉट पोस्ट किया।
हालांकि, नेटिज़न्स ने जल्द ही पता लगा लिया कि यह स्क्रीनशॉट उल्लेखनीय था, जिसमें दिखाया गया था कि 30 दिनों में 603 बिलियन टोकन का उपयोग किया गया था, जिसकी कुल खपत 1.3 मिलियन डॉलर थी, जो लगभग 9.3 मिलियन आरएमबी के बराबर है।
कमेंट सेक्शन सवालों से भरा पड़ा है: आपने कितना कोड डिलीवर किया है? इस्तेमाल किए गए टोकन और इस्तेमाल किए जा सकने वाले कोड का अनुपात क्या है? आपने अब तक कौन-कौन सी उपयोगी चीज़ें बनाई हैं? अगर आप OpenAI से नहीं जुड़े होते, तो क्या आपको इस तरह से कोडेक्स टोकन इस्तेमाल करने की अनुमति होती?
यार, कुछ ऐसा बनाओ जो लाखों डॉलर कमाने वाले इंजीनियर भी न बना सकें, वरना अत्याधुनिक प्रयोगशालाओं में पनप रहे बुलबुले के फूटने की शुरुआत हो सकती है। और ये तो सब्सिडी वाली कीमत है, हे भगवान! अगर ये असल लागत होती तो कीमत यकीनन कहीं ज़्यादा होती।
"लॉबस्टर के जनक" ने इन टिप्पणियों का जवाब देते हुए बताया कि फास्ट मोड बंद करने से लागत में 70% तक की कमी आ सकती है। इसके अलावा, चूंकि ओपनक्लॉ को ओपनएआई ने अधिग्रहित कर लिया है, इसलिए अब केवल तीन सदस्य ही इस प्रोजेक्ट की देखरेख कर रहे हैं और कोडेक्स पर इसके 100 इंस्टेंस चला रहे हैं।
ये इंस्टेंसेस सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट प्रक्रिया में आने वाली विभिन्न समस्याओं, जैसे कोड सबमिशन, बग फिक्स और फीचर अपडेट, को स्वचालित रूप से संभालते हैं।
लेकिन सिर्फ ओपनक्लॉ के अपडेट्स को देखें तो क्या इसे चलाने के लिए वाकई 1.3 मिलियन डॉलर की ज़रूरत है? उन्होंने यह भी बताया कि वे ओपनक्लॉ के अलावा कुछ और स्टार्टअप प्रोजेक्ट्स पर काम कर रहे हैं और एक सवाल पर विचार कर रहे हैं: अगर टोकन की लागत मायने न रखती हो तो सॉफ्टवेयर कैसे बनाया जाएगा?
यह एक अच्छा सवाल है। लेकिन 13 लाख डॉलर खर्च करने के बाद भी उन्हें इसका जवाब नहीं मिला है।
यह 2026 का सबसे महंगा अनिश्चितता का विषय हो सकता है।
अत्यधिक कंप्यूटिंग क्षमता रखने वाले लोगों को भी यह पता नहीं है कि इन टोकनों का उपयोग किस लिए किया जा सकता है।
प्रमुख तकनीकी कंपनियों के अधिकारियों को अपने वित्तीय विवरणों में जीपीयू की खरीद पर हुए भारी खर्च को देखते हुए, अपने बोर्ड को यह साबित करना बेहद जरूरी था कि पैसा व्यर्थ नहीं गया है। चूंकि "वास्तविक व्यावसायिक प्रवाह का पुनर्निर्माण" बहुत कठिन, धीमा और अत्यधिक साहस की आवश्यकता वाला कार्य था, इसलिए उन्होंने दूसरा सबसे अच्छा विकल्प चुना और "टोकन की खपत" का आकलन करने का निर्णय लिया।
शुरुआत में कर्मचारियों से यह भी नहीं पूछा गया कि "आपके विचार से टोकन का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए?"; उनसे पूछा गया कि "आपने इस सप्ताह कितना उपयोग किया है?"
जब किसी उपकरण के प्रदर्शन को "उत्पादन" के बजाय "खपत" के आधार पर मापा जाता है, तो वह उपकरण नहीं रह जाता। वह ईंधन बन जाता है, जिसका एकमात्र उद्देश्य जलना होता है। जलने के बाद वह किस चीज को शक्ति प्रदान करता है, इससे किसी को कोई खास मतलब नहीं रह जाता।
क्योंकि अगर आप सचमुच पूछेंगे, तो बहुत से लोग पाएंगे कि उनके द्वारा जलाए गए टोकन, ठीक वैसे ही जैसे साल की शुरुआत में नौकरी से निकाले गए लोगों को मिले थे, उन्हें बदले में कुछ भी नहीं मिला।
हम जिस स्थिति का सामना कर रहे हैं, वह एक ऐसा खेल है जिसमें हर कोई नियमों को समझने का दिखावा करता है। कंपनियां नियमों का उपयोग करना जानती हैं, कर्मचारी लगन से उनका उपयोग करते हैं, और निवेशक लाभ प्राप्त करने का दिखावा करते हैं।
एकमात्र वास्तविक चीज लगातार बढ़ते हुए बिल ही हैं।
अंततः टोकन अपना वास्तविक उद्देश्य पा लेंगे और उत्पादकता का एक वास्तविक "नया रूप" बन जाएंगे। लेकिन उस दिन के आने से पहले, करोड़ों टोकन खर्च करने से पहले, हम खुद से यह सवाल पूछ सकते हैं कि क्या यह वास्तव में आवश्यक है।
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