It is like when jobs were lost in agriculture due to mechanization. New industrial jobs that did not exist in the agriculture era got created. AI will birth new industries.
In 5 years from now, probably 95% of the tokens used by AI agents will be used on tasks that humans never did before.
I just met with about 30 enterprises across 2 days and a dinner, and some of the most interesting use-cases that keep coming up for AI agents are on bringing…
AI’s Mechanization Moment: From Job Displacement to the Birth of New Industries
The Tweet That Sparked a Paradigm Shift
Aaron Levie, CEO of Box, recently posted a deceptively simple yet profound tweet that could define the next era of artificial intelligence. Drawing on conversations with over 30 major enterprises, Levie observed that within five years, 95% of AI agent use will not optimize existing work but perform entirely new tasks—work that humans simply couldn’t do before due to cost, time, or scale.
He offered vivid examples:
Real Estate: Analyzing every lease ever signed to uncover hidden business patterns.
Life Sciences: Rapid drug discovery by scanning petabytes of biological data.
Finance: Reviewing decades of deals to identify invisible market signals.
Law: Managing contracts once too small or complex for human oversight.
In Levie’s view, AI is not a replacement tool but a creative force—an engine that transforms what’s possible inside organizations.
The Mechanization of Knowledge Work
Levie’s insight evokes one of history’s most transformative analogies: the mechanization of agriculture. When tractors and combines replaced manual farm labor, millions feared ruin. Yet rather than permanent unemployment, the shift birthed the Industrial Revolution. Freed from the fields, human labor migrated to factories, cities, and service industries. Out of destruction came creation—railroads, electricity, and mass manufacturing.
AI stands on a similar precipice. Just as machinery mechanized muscles, AI mechanizes minds. It’s poised to free human intellect from drudgery, allowing it to scale into new domains—hyper-personalized medicine, climate modeling, creative storytelling, or real-time governance.
But history warns that such leaps demand wisdom. Mechanization brought both skyscrapers and sweatshops, prosperity and inequality. Whether AI leads to emancipation or exploitation will depend on foresight, not fate.
From Optimization to Creation
Most corporate AI discourse still orbits around optimization: making existing workflows 10% faster or cheaper. Levie rejects this incrementalism. The true promise of AI, he argues, lies in invention—doing what was previously impossible.
Imagine an AI that can design new materials atom by atom, simulate economic systems before policy enactment, or translate the sum of global legal codes into plain language. These are not efficiency upgrades; they are category-creators.
In this sense, Levie’s framework aligns with Joseph Schumpeter’s idea of creative destruction—where old structures collapse, making room for entirely new forms of value. AI’s “destruction” phase will automate routine knowledge work. Its “creation” phase will build industries around continuous learning, cognitive augmentation, and synthetic creativity.
Enterprise Examples: The New Frontier
Life Sciences: AI can analyze molecular interactions at scales humans never could, birthing a bio-AI economy—one that monitors pathogens in real time or tailors treatments to individual genomes.
Finance: Automated deal analysis could evolve into “predictive ethics” for sustainable investing, where AI systems audit not just profits but planetary impact.
Urban Systems: Autonomous planning agents could dynamically redesign traffic, water, and power flows every minute—a new profession of “algorithmic civil engineers.”
Creativity & Culture: AI can become a collaborative medium, co-authoring music, films, and games—turning every artist into a symphony of human intuition and machine imagination.
Each of these sectors mirrors how industrial tools once expanded agriculture into agribusiness, logistics, and global trade. AI is similarly spawning knowledge industries we cannot yet name.
The Double-Edged Algorithm
Yet Levie’s optimism must contend with hard realities. Unlike the tractors of old, AI disrupts every layer of society—from call centers to creative studios. Economists like David Autor warn of a hollowing middle: high-paying cognitive roles may survive, while mid-tier analytical jobs vanish.
Moreover, AI inherits human bias through data. Algorithms trained on discriminatory histories can perpetuate injustice in hiring, lending, or policing. Without intervention, the future may be efficient but unfair.
And then there’s the monopoly problem. If “100x cheaper labor” resides only within a few corporate ecosystems, AI could accelerate concentration of wealth and power on a scale unseen since the industrial barons of the 19th century.
Bridging the Transition: Lessons from History
Every technological revolution has required social scaffolding. The Industrial Age needed public schools, unions, and social safety nets. The Digital Age requires new equivalents:
Reskilling and Lifelong Learning: Just as the GI Bill retrained soldiers for peacetime industry, we need global reskilling programs for AI-era citizens—teaching critical thinking, data literacy, and creative problem-solving.
Ethical Regulation: Frameworks like the OECD’s AI Principles should evolve from guidelines to enforceable global norms. AI must remain transparent, explainable, and auditable.
Equitable Access: Open-source models and decentralized compute could prevent AI from becoming the next feudal system, where data-rich corporations rule over data-poor citizens.
Economic Innovation: Ideas like universal basic income or “AI dividends” could ensure that the productivity gains of automation uplift society, not just shareholders.
A New Industrial Imagination
In the long arc of progress, AI’s arrival is not a job apocalypse but a civilizational inflection point. It may be the “Electricity Moment” of the 21st century—transforming every industry, even those yet unborn.
We might soon speak of new economic sectors:
Cognitive Augmentation: AI tutors, coaches, and creative collaborators that scale human ingenuity.
Sustainability Intelligence: Agents optimizing global resource flows and carbon efficiency.
Synthetic Reality Design: AI architects crafting virtual worlds for education, governance, and art.
Like steam and steel before it, AI is both tool and mirror—amplifying human ambition and exposing human flaws. Whether it builds utopia or dystopia depends on our willingness to shape it with empathy, imagination, and courage.
Conclusion: The New Frontier of Work
Aaron Levie’s vision reframes the AI debate: from fear of replacement to faith in reinvention. The mechanization of knowledge work—if stewarded wisely—could trigger a renaissance of creativity, discovery, and productivity.
But preparation is everything. We cannot enter this new industrial age with 20th-century mindsets. The future demands not just smarter machines, but wiser humans.
In essence, AI is not here to finish our work—it’s here to begin what we never could. As with the plow and the printing press, it is both a tool and a turning point. Whether it leads to prosperity or peril will depend on how boldly—and how wisely—we choose to wield it.
एआई का मशीनीकरण क्षण: नौकरी छिनने से लेकर नई उद्योगों के जन्म तक
वह ट्वीट जिसने दृष्टिकोण बदल दिया
Box के सीईओ एरॉन लेवी ने हाल ही में एक ऐसा ट्वीट किया जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के भविष्य को लेकर एक नई दिशा दी। लगभग 30 बड़ी कंपनियों से हुई बातचीत के आधार पर, लेवी ने देखा कि आने वाले पाँच वर्षों में AI एजेंट्स का 95% उपयोग उन कार्यों में होगा जो आज मानवों के लिए असंभव हैं—ऐसे काम जिन्हें अब तक लागत, समय या पैमाने की सीमाओं के कारण किया ही नहीं जा सका।
उन्होंने कुछ सजीव उदाहरण दिए:
रियल एस्टेट: हर लीज़ का विश्लेषण कर व्यावसायिक रुझानों का पता लगाना।
लाइफ साइंसेज़: जैविक डेटा के पेटाबाइट्स का विश्लेषण कर दवा खोज को तेज़ बनाना।
वित्तीय सेवाएँ: पुराने सौदों की समीक्षा कर भविष्य की बाज़ार रणनीतियाँ तैयार करना।
कानून: ऐसे अनुबंधों को संभालना जो पहले बहुत छोटे या जटिल होने के कारण लाभकारी नहीं थे।
लेवी के अनुसार, AI केवल “काम को तेज़ करने वाला उपकरण” नहीं है—यह एक सृजनात्मक शक्ति है, जो संगठनों के भीतर संभव की सीमाओं को तोड़ रही है।
ज्ञान के मशीनीकरण का युग
लेवी की यह सोच हमें इतिहास के एक निर्णायक क्षण की याद दिलाती है—कृषि के मशीनीकरण की। जब ट्रैक्टरों और मशीनों ने खेतों में मजदूरों की जगह ली, तो लोगों को बेरोज़गारी और भूख का डर सताने लगा। लेकिन यह परिवर्तन अंत का नहीं, एक नए युग का आरंभ था। खेतों से लोग फैक्टरियों और शहरों की ओर बढ़े, जहाँ नई उद्योगों—रेलवे, विनिर्माण, बिजली, सेवाओं—का जन्म हुआ।
आज AI भी वैसा ही कर रही है। जिस तरह मशीनों ने मांसपेशियों को मशीनीकृत किया, AI मानव मस्तिष्क को मशीनीकृत कर रही है। यह बौद्धिक श्रम को दोहराव से मुक्त कर उसे नए क्षेत्रों में फैला रही है—जैसे व्यक्तिगत चिकित्सा, जलवायु मॉडलिंग, रचनात्मक लेखन, या रीयल-टाइम शासन।
लेकिन इतिहास यह भी सिखाता है कि हर तकनीकी छलांग के साथ चुनौतियाँ आती हैं। मशीनीकरण ने ऊँची इमारतें भी दीं और झुग्गियाँ भी। समृद्धि भी लाई और असमानता भी। इसलिए यह तय करना कि AI मुक्ति का साधन बनेगी या शोषण का, हमारी दूरदर्शिता पर निर्भर करेगा, भाग्य पर नहीं।
सुधार से सृजन तक
आज अधिकांश कंपनियाँ AI को केवल सुधार के औजार के रूप में देखती हैं—काम को 10% तेज़ या सस्ता बनाने के लिए। लेकिन लेवी इस सोच को चुनौती देते हैं। उनके अनुसार AI की असली शक्ति नए काम गढ़ने में है, न कि पुराने को स्वचालित करने में।
कल्पना करें—एक ऐसा AI जो परमाणु स्तर पर नए पदार्थ डिज़ाइन कर सके, जो नीतियों को लागू करने से पहले पूरे आर्थिक तंत्र का अनुकरण कर सके, या जो समस्त वैश्विक क़ानूनों को सरल भाषा में अनुवाद कर दे। ये सिर्फ़ “कार्यक्षमता सुधार” नहीं हैं—ये नई श्रेणियों का निर्माण हैं।
इस संदर्भ में लेवी की सोच अर्थशास्त्री जोसेफ शुम्पीटर के “क्रिएटिव डिस्ट्रक्शन” (रचनात्मक विनाश) के सिद्धांत से मेल खाती है—जहाँ पुराना ढाँचा टूटकर नई मूल्य संरचनाओं को जन्म देता है। AI भी ऐसा ही कर रही है—यह पुराने ज्ञान-आधारित कार्यों को स्वचालित कर रही है, और साथ ही नए उद्योगों का निर्माण कर रही है जो सीखने, सोचने और रचने पर आधारित होंगे।
उद्यमों के उदाहरण: नए मोर्चे
लाइफ साइंसेज़: AI अणुओं के परस्पर व्यवहार का विश्लेषण कर एक नए “बायो-एआई” उद्योग को जन्म दे सकती है—जो महामारी आने से पहले ही उसका पूर्वानुमान लगाए या प्रत्येक व्यक्ति के जीनोम के आधार पर इलाज तैयार करे।
वित्तीय क्षेत्र: स्वचालित डील विश्लेषण “सस्टेनेबल इन्वेस्टिंग” के लिए नैतिक एआई इकोसिस्टम बना सकता है—जहाँ लाभ के साथ-साथ पृथ्वी के स्वास्थ्य का भी मूल्यांकन हो।
शहरी प्रणालियाँ: स्वायत्त नियोजन एजेंट्स ट्रैफिक, जल और ऊर्जा प्रवाह को मिनट-दर-मिनट अनुकूलित कर सकते हैं—“एल्गोरिदमिक सिविल इंजीनियर” नामक एक नई पेशेवर श्रेणी का जन्म होगा।
संस्कृति और रचनात्मकता: AI एक सह-निर्माता के रूप में उभर रही है—मानव कलाकारों के साथ संगीत, फिल्में और कहानियाँ रचने में सहयोग करती हुई।
ये सब वैसे ही हैं जैसे औद्योगिक युग में कृषि का विस्तार “एग्रिबिज़नेस” और वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं में हुआ था। आज AI भी ज्ञान-आधारित उद्योगों की नई पीढ़ी को जन्म दे रही है।
एल्गोरिद्म की दोधारी तलवार
फिर भी, लेवी की यह उत्साही दृष्टि चुनौतियों से अछूती नहीं है। ट्रैक्टरों ने केवल किसानों को प्रभावित किया, लेकिन AI समाज के हर स्तर को बदल रही है—कॉल सेंटर से लेकर क्रिएटिव स्टूडियो तक।
अर्थशास्त्री डेविड ऑटोर चेतावनी देते हैं कि इससे “मिडिल क्लास” नौकरियों का ह्रास हो सकता है—उच्च स्तरीय बौद्धिक पद तो बचेंगे, पर मध्यम स्तर के विश्लेषणात्मक कार्य खत्म होंगे।
साथ ही, AI मानव पूर्वाग्रहों को डेटा के ज़रिए दोहराती है। यदि डेटा पक्षपाती है, तो एल्गोरिद्म भी भेदभावपूर्ण होगा—भर्ती, ऋण या पुलिसिंग में अन्याय को बढ़ा सकता है।
और अंततः, यदि “100 गुना सस्ता श्रम” केवल कुछ कॉरपोरेट दिग्गजों के नियंत्रण में रहा, तो यह एक नए डिजिटल सामंतवाद का रूप ले सकता है, जहाँ डेटा-समृद्ध कंपनियाँ डेटा-विहीन समाज पर शासन करेंगी।
संक्रमण को संतुलित करने के सबक
हर तकनीकी क्रांति को सामाजिक ढाँचे की ज़रूरत पड़ती है। औद्योगिक युग को स्कूलों, यूनियनों और सामाजिक सुरक्षा की; डिजिटल युग को चाहिए:
पुनः-प्रशिक्षण और आजीवन शिक्षा: जैसे द्वितीय विश्वयुद्ध के बाद GI Bill ने सैनिकों को नए उद्योगों के लिए तैयार किया था, वैसे ही AI युग के लिए वैश्विक कौशल कार्यक्रम आवश्यक हैं—आलोचनात्मक सोच, डेटा साक्षरता और रचनात्मक समस्या-समाधान पर केंद्रित।
नैतिक नियमन: OECD जैसी संस्थाओं के सिद्धांतों को कानूनी रूप देना होगा ताकि AI पारदर्शी, व्याख्यायोग्य और जवाबदेह बने।
समान पहुँच: ओपन-सोर्स मॉडल्स और विकेन्द्रीकृत कम्प्यूटिंग के माध्यम से यह सुनिश्चित करना कि AI कुछ के लिए विशेषाधिकार न बने बल्कि सबके लिए अवसर बने।
आर्थिक नवाचार:यूनिवर्सल बेसिक इनकम या AI डिविडेंड्स जैसी अवधारणाएँ यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि उत्पादकता की वृद्धि केवल शेयरधारकों की नहीं, बल्कि समाज की संपत्ति बने।
नई औद्योगिक कल्पना
दीर्घकालिक दृष्टि में, AI कोई “नौकरी विनाशक” नहीं बल्कि एक सभ्यता बदलने वाला मोड़ है। यह 21वीं सदी की “बिजली का क्षण” बन सकती है—हर उद्योग को रूपांतरित करते हुए, यहाँ तक कि उन उद्योगों को भी जिन्हें हमने अभी तक कल्पना नहीं की।
भविष्य के संभावित क्षेत्र:
संज्ञानात्मक संवर्धन (Cognitive Augmentation): AI ट्यूटर, कोच और सह-निर्माता जो मानव रचनात्मकता को बढ़ाएँ।
सस्टेनेबिलिटी इंटेलिजेंस: एआई एजेंट्स जो वैश्विक संसाधन प्रवाह और कार्बन दक्षता को अनुकूलित करें।
सिंथेटिक रियलिटी डिज़ाइन: शिक्षा, शासन और कला के लिए वर्चुअल संसारों की रचना करने वाले एआई आर्किटेक्ट्स।
भाप और इस्पात की तरह, AI भी औज़ार और दर्पण दोनों है—यह मानव महत्वाकांक्षा को भी बढ़ाती है और उसकी कमज़ोरियों को भी उजागर करती है।
निष्कर्ष: कार्य का नया सीमांत
एरॉन लेवी की दृष्टि AI के विमर्श को बदल देती है—प्रतिस्थापन के भय से पुनर्निर्माण के विश्वास की ओर। यदि ज्ञान कार्य का मशीनीकरण विवेकपूर्वक किया गया, तो यह रचनात्मकता, खोज और उत्पादकता का स्वर्ण युग ला सकता है।
लेकिन इसके लिए तैयारी अनिवार्य है। हम इस नए औद्योगिक युग में 20वीं सदी के मानसिक ढाँचे के साथ प्रवेश नहीं कर सकते। भविष्य को केवल “स्मार्ट मशीनें” नहीं, बल्कि “बुद्धिमान मानवता” चाहिए।
मूलतः, AI हमारा कार्य समाप्त करने नहीं आई है—यह वह कार्य आरंभ करने आई है जो हम कभी कर ही नहीं सके। जिस तरह हल और मुद्रण मशीन ने मानव सभ्यता के नए अध्याय खोले थे, उसी तरह AI भी एक औज़ार और परिवर्तन बिंदु दोनों है। समृद्धि या संकट—दोनों ही हमारे चयन पर निर्भर करेंगे, न कि मशीन पर।
AI’s Mechanization Moment: From Job Displacement to the Birth of New Industries https://t.co/rJbrspr9BX
What a Rough Day in Court Means for Trump’s Tariffs Businesses and investors are bracing for uncertainty after Supreme Court justices questioned the legality of a core part of the president’s trade policy.
What a Rough Day in Court Means for Trump’s Tariffs Businesses and investors are bracing for uncertainty after Supreme Court justices questioned the legality of a core part of the president’s trade policy.
Democrats in Mississippi Break the G.O.P.’s State House Supermajority Tuesday’s special election was forced by a court-ordered redistricting to offer Black voters a chance for more representation in the State Capital. ....... Those so-called majority-minority districts, in state legislatures and in Congress, have practically been the only ones held by Democrats in the South.
How a Small Elite College in Maine Influenced Mamdani’s World View The mayoral candidate has said his education at Bowdoin College was formative. But critics say that his degree exemplifies how colleges steep students in leftist dogma. ......... Mr. Mamdani’s reference to freedom was a nod to Haiti’s status as the first republic founded by former slaves. ........ He came from a family of Indian intellectuals who had lived in Uganda and South Africa, so the colonial experience was familiar to him from an early age. ......... Mr. Mamdani has recalled his Africana studies education fondly. Bowdoin, he said, is where he first read Frantz Fanon, the anticolonial militant and psychiatrist who wrote about
the psychic injuries that racism causes
. .......... Citing Henry David Thoreau, Frederick Douglass and Martin Luther King Jr., Dr. Rael said, “I hear in Zohran’s words nothing that would surprise any of these figures, all of whom form part of Bowdoin’s curriculum.” ......... “I sit in class not knowing whether to correct everyone’s mispronunciation of an Indian woman’s name,” he wrote in a column. “I usually do, but today I’m tired. I’m tired of being one of a few nonwhite students in a classroom, if not the only one.” .......... In 2013, with President Barack Obama in the White House and racial tensions simmering, the conservative-leaning National Association of Scholars published a 376-page report on Bowdoin that was unsparing in its criticism, accusing the college of promoting “closed-minded orthodoxies” — including Africana studies — in the name of diversity and inclusivity. The report estimated that there were only four or five conservatives out of approximately 182 full-time faculty members. ............. In his speech criticizing “elites,” Vice President Vance objected to Mr. Mamdani’s Fourth of July social media post
declaring his pride in a country that is “beautiful, contradictory, unfinished.”
......... For his part, Mr. Mamdani told the Bowdoin Orient in a 2019 interview that his studies were “very formative” and informed his thinking about urban problems. “Why they exist — and who made them exist,” he said. ............ He also threw in some advice for student organizers, urging them to follow their passions and “not to feel like any position is too radical.”
How OpenAI Uses Complex and Circular Deals to Fuel Its Multibillion-Dollar Rise Many of the deals OpenAI has struck — with chipmakers, cloud computing companies and others — are strangely circular. OpenAI receives billions from tech companies before sending those billions back to the same companies to pay for computing power and other services. ........... From 2019 through 2023, Microsoft was OpenAI’s primary investor. The tech giant pumped more than $13 billion into the start-up. Then OpenAI funneled most of those billions back into Microsoft, buying cloud computing power needed to fuel the development of new A.I. technologies. ......... By the summer of last year, OpenAI could not get all the computing power it wanted from Microsoft. So it started signing cloud computing contracts with other companies, including Oracle and little-known start-ups with names like CoreWeave. ........... Earlier this year, the Japanese conglomerate SoftBank led a $40 billion investment in OpenAI. ............. SoftBank ..... The company is raising $100 billion to help OpenAI build data centers in Texas and Ohio. ............
Oracle, a software and cloud computing giant, has agreed to spend $300 billion building new data centers for OpenAI in Texas, New Mexico, Michigan and Wisconsin. OpenAI will then pay Oracle roughly the same amount to use these computing facilities over the next several years.
................ The United Arab Emirates was part of an OpenAI’s fund-raising round in October 2024. Now, G42, a firm with close ties to the Emirati government, is building a roughly $20 billion data center complex for OpenAI in the Emirates. .......... Last month, Nvidia announced that it intended to invest $100 billion in OpenAI over the next several years. This could help OpenAI pay for its new data centers. As OpenAI buys or leases specialized chips from Nvidia, Nvidia will pump billions back into OpenAI. .............. OpenAI pulls in billions of dollars in revenue each year from customers who pay for ChatGPT, computer programming tools and other technologies. But it still loses more money than it makes .......... If technology progress stalls, OpenAI – and its many partners – could lose enormous amounts of money. Smaller companies like CoreWeave, which are taking on enormous amounts of debt to build new data centers, could go bankrupt.
For Podcasters, a Voice Clone Is a Double-Edged Sword Are A.I. replicas a boon for productivity or a betrayal of the bond with listeners? ......... With dozens of hours of his voice in his archive, Boster found an audio sample of the desired length, fed it into an A.I. voice generation platform called Elevenlabs and waited to meet his double. ........... Using the same technology behind chatbots like ChatGPT and image generators like Midjourney, Elevenlabs and similar services allow users to create lifelike voices from scratch, choose from a library of prefabricated voices or replicate their own voice with near note-perfect accuracy. ............ Is a replica an aid — with the potential to help its owner work faster, with less overhead and in foreign languages — or a betrayal of loyal listeners? ......... For some advertisements, news articles and audiobooks, synthetic voice narration is becoming standard. ......... Last month, a start-up called Inception Point AI faced an uproar over its strategy of publishing more than 3,000 A.I.-hosted podcast episodes per week, with one representative LinkedIn post accusing the company of devaluing human labor with “half-arsed AI slop.” ............ Host replicas are already being used to augment, or even replace, in-studio performances, and to translate episodes into other languages. This spring, Steven Bartlett, host of the popular business podcast “Diary of a CEO,” started a spinoff show hosted by his voice clone. .............
Although Elevenlabs and competing programs — such as Speechify, Respeecher and Resemble.AI — offer the most advanced voice cloning, more basic versions are built in to modern podcast editing tools. Popular services like Descript and Riverside.fm allow users to add to or alter recorded speech by simulating the speaker’s voice with A.I.
............... Many hosts approved of and were even enthusiastic about using an A.I. clone to translate themselves into other languages, as the podcaster Lex Fridman did for a recent interview with Narendra Modi, the prime minister of India. Typically, the few podcasts that are available in multiple languages have employed human translators, who speak in their own voices. ........... “I think being able to reach people in different countries in their native language would be amazing,” said Sam Fragoso, the host of “Talk Easy.” “That’s a win-win for everyone.” ........... For years, it has been a common practice on special-effects-heavy film productions to have actors digitally scanned, allowing the filmmaker to use A.I. tools to augment or modify their performance. Curtailing the use of such replicas became a major point of contention in the 2023 Hollywood actors’ strike. .............. “I feel optimistic that it will open up more possibilities for a lot of creators,” said Maya Prohvonik, head of podcast product at Spotify. “It’s just a tool to scale yourself. It’s not replacing you.”
Just did my 30 minute call with Boardy. The mind is blown. This thing is jazz. Beats humans. Stays keenly interested every step of the way. Can't wait for next steps.
I'm probably gonna regret this but…we're gonna help 500 founders close their rounds this year.
There's over $1T of capital in @boardyai's network looking to meet the most ambitious founders. After speaking with 4,000+ founders this week, there are too many incredible ones… https://t.co/ig12oKAVzl
the lion sits up, his friends the zebra and giraffe come over, the camera follows him them vlog style, the animals stand together for a group shot, the lion is in the middle of the shot, the giraffe bends down, they pose pic.twitter.com/wBG8T2xFGC
seed investing is really about finding 1-2 really STRONG reasons to say yes. early on, every start-up has a hundred reasons to say no - the product is janky, the team is incomplete, the market is too competitive, etc
instead, look past the obvious weaknesses every early start-up…
The Consulate and the vibrant Nepali diaspora of NYC extend heartiest congratulations to Hon. @ZohranKMamdani on your historic election as the 111th Mayor of NYC. Thank you for choosing Laliguras Bistro in Jackson Heights for the first lunch as the Mayor and trying Nepali Momos. https://t.co/w9y1kRYFjS
— Nepal 🇳🇵in New York (Consulate General of Nepal) (@NepalinNewYork) November 6, 2025
Contrarian take: The Dollar is set to become more powerful than ever in the “short to medium term” — contrary to @RayDalio’s predictions.
Why? Stablecoins. They don’t just create persistent demand for U.S. debt — they’re transforming the dollar’s relationship with the world from…
— Sandeep | CEO, Polygon Foundation (※,※) (@sandeepnailwal) November 7, 2025
First, the obvious one: we do not have or want government guarantees for OpenAI datacenters. We believe that governments should not pick winners or losers, and that taxpayers should not bail out companies that make bad business decisions or…
The Illusion of the AI Bubble: Sam Altman’s High-Stakes Bet on the Future
Sam Altman’s recent reflections on X (formerly Twitter) are more than a defense of OpenAI’s spending—they are a manifesto for the future of civilization. Without ever uttering the word “bubble,” Altman implicitly dismisses the accusation that the artificial intelligence boom is another speculative mania. Instead, he positions OpenAI’s trillion-dollar expansion as a rational response to the tectonic economic and technological transformation underway.
At stake is not just OpenAI’s valuation or Nvidia’s next earnings call—it’s whether humanity is overbuilding a dream or underpreparing for destiny.
Altman’s Argument: Betting on the Infinite Game
Altman’s post paints OpenAI as the architect of a coming “AI-powered economy.” He justifies an eye-watering $1.4 trillion in infrastructure commitments over the next eight years, backed by projections of exponential revenue growth—from over $20 billion in annualized run rate today to hundreds of billions by 2030.
The logic is simple but audacious: if intelligence is the ultimate production function, investing in compute—the new oil—will yield compounding returns across every industry. He envisions AI spilling beyond text generation into enterprise tools, robotics, AI-powered hardware, and scientific discovery, where machines accelerate the pace of human knowledge itself.
Altman’s message echoes the industrialists of previous eras—Ford, Edison, Jobs—each mocked for building too much, too fast. “The greater risk,” he implies, “is not excess but insufficiency.” If humanity underbuilds, the shortage of compute, data, and electricity could throttle innovation for decades.
This is not bubble talk—it’s infrastructure talk. He argues that we’re laying the digital equivalent of railroads across the global economy. And just as no one today calls the railroad boom of the 19th century a bubble, Altman suggests that history will view the AI era as a foundational overbuild—necessary, inevitable, and transformative.
The Bubble Thesis: Echoes of Tulips and Dot-Coms
Yet critics see a different story—one more tulip, less transistor. The skeptics argue that the AI frenzy has classic bubble traits:
Runaway capital flows:
AI infrastructure spending has reached levels 17 times greater than the dot-com boom and four times higher than the subprime crisis. Venture capitalists, sovereign funds, and Big Tech giants are all flooding the same sector, often in circular arrangements—Nvidia funds startups that then buy Nvidia’s chips, creating what one analyst called “the world’s most sophisticated self-licking ice cream cone.”
Limited real-world adoption:
Beyond a few dazzling demos, many AI tools remain novelties. Productivity gains are marginal, enterprise adoption is slower than expected, and small businesses find few reliable use cases. As one economist quipped, “If you subtract AI from the U.S. economy, GDP growth is flat.”
Ecological and social strain:
Data centers devour water and electricity, drawing community protests from Arizona to Ireland. If the hype collapses, society could be left with ghost factories of compute—monuments to digital excess.
Concentration risk:
The entire ecosystem hinges on a handful of players—Nvidia, Microsoft, OpenAI, Anthropic. If one falters, contagion could ripple through markets, just as dot-com overbuilds led to the telecom bankruptcies of 2001.
The imagery is eerily familiar: lavish valuations, vaporware startups, and speculative capital chasing exponential promises. Over half of investors in recent surveys believe AI is already in a bubble. The skeptics warn that even a temporary cooling could wipe out trillions in market value.
The Counterargument: This Time Is (Partly) Different
But anti-bubble advocates—Altman among them—argue that comparing AI to tulips or Pets.com misses the point. Unlike past speculative frenzies, AI is already reshaping the economic landscape.
Real revenue: Microsoft, Amazon, and Google have reported double-digit growth in AI-related cloud services. AI is no longer a promise; it’s a product.
Structural demand: Every major corporation is retooling workflows for automation, analytics, and co-pilots. AI is not an optional luxury—it’s the new electricity.
Scientific revolutions: From protein folding to materials discovery, AI is accelerating frontiers of science that could redefine medicine, energy, and agriculture.
Compute scarcity: Paradoxically, the very shortages of chips and GPUs suggest underinvestment, not excess. If this were a bubble, supply would be glutted and demand tepid. Instead, it’s the reverse.
Even Federal Reserve Chair Jerome Powell has distinguished AI from the dot-com era, calling it a “real-economy transformation” rather than speculative exuberance.
In short: AI may be overheated, but it is not hollow. The steam comes from engines that actually turn.
A Tale of Two Economies: Speculation and Substance
To understand the paradox, think of AI as a double helix of speculation and substance. One strand is financial—the frenzy of funding, valuation, and narrative. The other is technological—the slow, irreversible diffusion of capability. These strands twist around each other, creating both volatility and vitality.
Yes, there are frothy segments—startup valuations untethered from revenue, circular investments, and “AI-washing” by companies desperate to ride the trend. But there is also deep substance: the quiet embedding of AI into logistics, law, education, and healthcare, in ways that will outlast market cycles.
Every great technological leap has gone through this cycle. The dot-com crash destroyed billions but birthed Amazon and Google. The railway mania bankrupted investors but built the arteries of modern commerce. Even the electrification bubble of the 1890s looked wasteful—until the lights stayed on.
AI’s current overbuild may look reckless in quarterly earnings reports, but in historical hindsight, it may prove to be civilization’s most necessary overreach.
The Metaphors of Momentum: From Steam Engines to Neural Nets
The tension between overbuilding and underinvesting is as old as progress itself. The Victorians built steam railways faster than they could populate towns; NASA built rockets before having anywhere to go; Silicon Valley builds models before society is ready to use them.
Altman’s trillion-dollar bet is part of that lineage—an act of faith that the infrastructure of intelligence must precede the age of intelligence. His calculus is Promethean: even if the fire burns a few hands, humanity must still light it.
To dismiss AI as a bubble is to mistake early turbulence for terminal failure. The Wright brothers didn’t prove aviation sustainable by showing a profit; they proved it by staying in the air.
Conclusion: The Necessary Overbuild
So, is AI in a bubble? The answer depends on your time horizon. In the short term, yes—there will be corrections, bankruptcies, and hubris punctured by reality. Some of today’s “AI unicorns” will evaporate as quickly as the dot-coms did.
But in the long term, AI is not a tulip or a mortgage-backed illusion. It is the next substrate of civilization, a general-purpose technology as foundational as electricity or the internet.
Altman’s trillion-dollar ambition may sound reckless, but history often rewards the reckless who build the future rather than those who fear it. The real question is not whether AI is a bubble—it’s whether humanity can afford not to overbuild the mind of its next industrial age.
Like the cathedrals of medieval Europe, the great AI infrastructures of today are monuments to faith—faith that intelligence, once ignited, will illuminate the world rather than consume it.
एआई बुलबुले का भ्रम: भविष्य पर सैम ऑल्टमैन की दांव
सैम ऑल्टमैन की हाल की X (पहले ट्विटर) पर गई पोस्ट केवल ओपनएआई के खर्चों की रक्षा नहीं है — यह सभ्यता के भविष्य के लिए एक घोषणापत्र है।
उन्होंने "बबल" शब्द का प्रयोग नहीं किया, लेकिन उनका पूरा तर्क इसी विचार के इर्द-गिर्द घूमता है — कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोई सट्टेबाज़ी की उछाल नहीं, बल्कि मानव इतिहास का अगला औद्योगिक चरण है।
ऑल्टमैन ओपनएआई के ट्रिलियन-डॉलर विस्तार को वाजिब और आवश्यक ठहराते हैं, इसे उस विशाल आर्थिक और तकनीकी रूपांतरण का स्वाभाविक परिणाम बताते हैं जो अब अपरिवर्तनीय रूप से चल पड़ा है।
यह केवल ओपनएआई या एनविडिया की वैल्यूएशन की बात नहीं है — सवाल यह है कि मानवता एक सपना ज़्यादा बना रही है या भविष्य के लिए कम तैयारी कर रही है।
ऑल्टमैन का तर्क: अनंत खेल पर दांव
ऑल्टमैन की पोस्ट ओपनएआई को आने वाली “एआई-संचालित अर्थव्यवस्था” का स्थापत्यकार बताती है।
वे अगले आठ वर्षों में $1.4 ट्रिलियन के इन्फ्रास्ट्रक्चर निवेश को सही ठहराते हैं — यह इस धारणा पर आधारित है कि राजस्व $20 बिलियन से बढ़कर 2030 तक सैकड़ों बिलियन डॉलर तक जाएगा।
उनकी दलील सरल लेकिन दुस्साहसी है: यदि बुद्धिमत्ता ही अंतिम उत्पादन शक्ति है, तो कंप्यूटिंग क्षमता में निवेश – जो अब “नई तेल” बन चुकी है – हर उद्योग में गुणक लाभ देगा।
वे एआई को टेक्स्ट जनरेशन से आगे बढ़ते हुए देखते हैं — एंटरप्राइज़ टूल्स, रोबोटिक्स, एआई-सक्षम हार्डवेयर, और वैज्ञानिक खोजों के रूप में, जहाँ मशीनें मानव ज्ञान के प्रसार को ही तेज़ कर देंगी।
ऑल्टमैन का संदेश औद्योगिक क्रांति के दिग्गजों — फोर्ड, एडिसन, जॉब्स — की गूंज जैसा है, जिन्हें भी शुरू में “बहुत ज़्यादा और बहुत तेज़” कहा गया था।
उनका संकेत स्पष्ट है: “खतरा अति-निर्माण में नहीं, बल्कि अल्प-निर्माण में है।”
यदि हम अब पर्याप्त निवेश नहीं करते, तो आने वाली पीढ़ियाँ कंप्यूट की कमी, डेटा की कमी, और ऊर्जा संकट के बोझ तले रह जाएँगी।
यह बुलबुला नहीं, बल्कि इन्फ्रास्ट्रक्चर का तर्क है।
ऑल्टमैन इसे डिजिटल रेलरोड्स के निर्माण जैसा मानते हैं — 19वीं सदी के रेलमार्गों ने व्यापार बदला, और आज के एआई डेटा सेंटर सभ्यता की नई रेललाइनें हैं।
कोई भी आज रेल निर्माण को बुलबुला नहीं कहता — कल एआई को भी नहीं कहा जाएगा।
बुलबुले का पक्ष: ट्यूलिप से डॉट-कॉम तक की गूँज
लेकिन आलोचकों की नज़र में कहानी कुछ और है — यह ट्रांजिस्टर से ज़्यादा ट्यूलिप जैसी दिखती है।
वे कहते हैं कि आज की एआई उछाल में बुलबुले के सारे पारंपरिक लक्षण मौजूद हैं:
पूँजी का अनियंत्रित प्रवाह:
एआई इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश डॉट-कॉम बूम से 17 गुना और सबप्राइम संकट से 4 गुना ज़्यादा है।
एनविडिया जैसी कंपनियाँ स्टार्टअप्स में पैसा लगाती हैं, और वे स्टार्टअप्स फिर एनविडिया के चिप्स खरीदते हैं — यह एक “स्वयं को चाटती आइसक्रीम कोन” जैसा चक्र है।
वास्तविक उपयोग का अभाव:
चमकदार डेमो के बावजूद अधिकांश एआई टूल अभी भी नवीनता मात्र हैं।
उत्पादकता में वास्तविक सुधार सीमित है, और छोटे व्यवसायों के लिए यह लाभकारी साबित नहीं हुआ है।
एक अर्थशास्त्री ने कहा था, “अगर आप अमेरिकी जीडीपी से एआई को हटा दें, तो वृद्धि लगभग शून्य है।”
संसाधनों पर बोझ:
डेटा सेंटर पानी और बिजली की भारी खपत कर रहे हैं।
कई जगहों पर विरोध प्रदर्शन शुरू हो चुके हैं।
यदि मांग घटती है, तो समाज के पास “भूतिया कंप्यूट फैक्ट्रियाँ” रह जाएँगी — डिजिटल अतिवाद के स्मारक।
अत्यधिक केंद्रीकरण:
पूरा एआई इकोसिस्टम कुछ गिनी-चुनी कंपनियों पर निर्भर है — एनविडिया, माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई, एंथ्रॉपिक।
यदि इनमें से कोई लड़खड़ाती है, तो झटका वैश्विक बाज़ारों में गूँज सकता है।
50% से अधिक निवेशक पहले से मानते हैं कि एआई एक बुलबुला है।
आलोचक चेतावनी देते हैं कि यदि ऊर्जा उपयोग या नियमन से मांग पर आघात हुआ, तो ट्रिलियनों डॉलर की संपत्ति मिट सकती है।
प्रतितर्क: यह समय अलग है — कुछ हद तक
एंटी-बबल खेमे का कहना है कि यह तुलना भ्रामक है।
एआई वास्तविक अर्थव्यवस्था को पहले ही बदल रहा है।
वास्तविक राजस्व: माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़न, और गूगल ने एआई-संबंधित क्लाउड सेवाओं में दो अंकों की वृद्धि दर्ज की है।
संरचनात्मक मांग: लगभग हर कंपनी अपने कार्यप्रवाह को एआई ऑटोमेशन और एनालिटिक्स के लिए पुनर्गठित कर रही है।
वैज्ञानिक क्रांतियाँ: प्रोटीन फोल्डिंग से लेकर नई दवाओं और सामग्रियों तक, एआई अनुसंधान की रफ्तार को अभूतपूर्व बना रहा है।
कंप्यूट की कमी: चिप्स और जीपीयू की कमी बताती है कि निवेश कम है, ज़्यादा नहीं।
यहाँ तक कि फेडरल रिज़र्व के चेयरमैन जेरोम पॉवेल ने भी कहा है कि एआई “वास्तविक अर्थव्यवस्था का परिवर्तन” है, न कि सट्टेबाज़ी की उन्माद।
संक्षेप में: एआई में गर्मी ज़रूर है, पर खोखलापन नहीं। यह भाप उन इंजनों से उठ रही है जो वास्तव में चल रहे हैं।
दो अर्थव्यवस्थाओं की कहानी: सट्टा और सार
एआई को समझने का सबसे अच्छा तरीका है इसे दोहरे हेलिक्स के रूप में देखना — सट्टा और सार का डीएनए।
एक तार वित्तीय है — निवेश, मूल्यांकन, और प्रचार की।
दूसरा तकनीकी है — वास्तविक प्रगति और उपयोगिता की।
ये दोनों एक-दूसरे में लिपटे हुए हैं — अस्थिरता और जीवनशक्ति दोनों का स्रोत।
हाँ, कुछ हिस्से निश्चित रूप से अतिशयोक्ति से भरे हैं — लेकिन साथ ही एआई धीरे-धीरे हर उद्योग में जड़ें जमा रहा है: लॉजिस्टिक्स, कानून, शिक्षा, स्वास्थ्य।
यह कोई अस्थायी लहर नहीं; यह एक नई भूगर्भीय परत है।
हर महान तकनीकी क्रांति ने ऐसा ही किया है। डॉट-कॉम क्रैश ने अरबों डॉलर मिटाए लेकिन अमेज़न और गूगल पैदा किए। रेलवे मैनिया ने कई निवेशकों को बर्बाद किया लेकिन आधुनिक व्यापार का आधार बनाया।
यहाँ तक कि विद्युतीकरण का बुलबुला भी फटा, पर अंततः दुनिया रौशन हुई।
एआई का आज का “अधिक निर्माण” कल का “सभ्यता निर्माण” साबित हो सकता है।
गति के रूपक: भाप के इंजन से लेकर न्यूरल नेटवर्क तक
अधिक निर्माण बनाम कम निर्माण का द्वंद्व जितना पुराना है, उतना ही मानव प्रगति का सार है। विक्टोरियन युग ने रेलें बिछाईं, इससे पहले कि कस्बे बने; नासा ने रॉकेट बनाए, इससे पहले कि गंतव्य तय हुआ; सिलिकॉन वैली मॉडल बनाती है, इससे पहले कि समाज उन्हें समझे।
ऑल्टमैन की ट्रिलियन डॉलर की दांव उसी परंपरा में आती है — यह विश्वास कि “बुद्धिमत्ता का बुनियादी ढाँचा” पहले बनना चाहिए, ताकि “बुद्धिमत्ता का युग” आ सके।
उनकी गणना प्रोमीथियस जैसी है — अगर आग कुछ हाथों को जला दे, तो भी मानवता को उसे जलाना ही होगा।
एआई को बुलबुला कह देना वैसा ही है जैसे राइट ब्रदर्स की उड़ान को “नुकसान वाला प्रयोग” कहना।
लाभ नहीं, उड़ान की निरंतरता ने उनकी जीत तय की थी।
निष्कर्ष: आवश्यक अति-निर्माण
तो क्या एआई एक बुलबुला है? संक्षिप्त उत्तर: अल्पावधि में हाँ — सुधार, पतन, और कुछ कंपनियों का खत्म होना तय है।
लेकिन दीर्घावधि में — नहीं।
यह न ट्यूलिप है, न मॉर्गेज सिक्योरिटी।
यह मानव सभ्यता का अगला आधार है — बिजली या इंटरनेट जितना बुनियादी।
ऑल्टमैन की ट्रिलियन डॉलर की महत्वाकांक्षा लापरवाह लग सकती है,
पर इतिहास हमेशा निर्माताओं को पुरस्कृत करता है, डरने वालों को नहीं।
सवाल यह नहीं कि एआई बुलबुला है या नहीं —
सवाल यह है कि क्या मानवता “अति-निर्माण” का यह अवसर चूकने का जोखिम उठा सकती है?
मध्यकालीन यूरोप के कैथेड्रल्स की तरह, आज के एआई डेटा सेंटर भी एक श्रद्धा का प्रतीक हैं —
यह विश्वास कि बुद्धिमत्ता, जब प्रज्वलित हो, तो दुनिया को रोशन करेगी, न कि जला देगी।
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