Michael Heinrich, 0G के सह-संस्थापक और सीईओ — साक्षात्कार शृंखला

Michael Heinrich, 0G के सह-संस्थापक और सीईओ, एक क्रमिक उद्यमी, निवेशक और प्रौद्योगिकी क्षेत्र के कार्यकारी हैं। उनका ध्यान कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए विकेंद्रीकृत बुनियादी ढाँचा बनाने पर है। 0G में वे ऐसा बुनियादी ढाँचा विकसित करने का नेतृत्व कर रहे हैं, जिसका उद्देश्य एआई को अधिक खुला, सत्यापन योग्य और सुलभ बनाना है। Heinrich, ZeroStack Corp. के कार्यकारी अध्यक्ष भी हैं। वे एक दशक से अधिक समय से Stanford University में प्रशिक्षक और मार्गदर्शक रहे हैं तथा उद्यमिता, वेंचर कैपिटल और नवाचार से जुड़े कार्यक्रमों में योगदान देते रहे हैं। वे Pioneer Fund में वेंचर पार्टनर और एंजेल निवेशक भी हैं। उनके निवेश Stripe, Anthropic, Brex, Notion, Filecoin, Worldcoin, Uniswap, Shield AI और Binance सहित कई कंपनियों और परियोजनाओं में हैं। इससे पहले, Heinrich ने कार्यस्थल कल्याण कंपनी Garten की स्थापना की थी, जिसे पहले Oh My Green के नाम से जाना जाता था। उन्होंने Bridgewater Associates, Bain & Company, SAP Labs, Microsoft और J.P. Morgan में भी भूमिकाएँ निभाईं। इन अनुभवों से उन्हें उद्यमिता, प्रौद्योगिकी, वित्त, रणनीति और वेंचर निवेश के क्षेत्रों में काम करने का अनुभव मिला।

0G कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक विकेंद्रीकृत एआई बुनियादी ढाँचा तैयार कर रहा है, जिसका उद्देश्य भरोसे की परत के रूप में काम करना है। इससे एआई कार्यभार को पूरी तरह केंद्रीकृत सेवा-प्रदाताओं पर निर्भर हुए बिना चलाना, संग्रहित करना और सत्यापित करना संभव होगा। इसका आर्किटेक्चर सत्यापन योग्य कंप्यूटिंग, एन्क्रिप्टेड विकेंद्रीकृत भंडारण, निजी एआई अनुमान और एआई के लिए मूल रूप से तैयार, EVM-संगत लेयर 1 ब्लॉकचेन को एक साथ लाता है। इससे स्वायत्त एआई एजेंटों और विकेंद्रीकृत मॉडल से लेकर एआई बाज़ारों और मशीन अर्थव्यवस्थाओं तक के अनुप्रयोगों के लिए बुनियादी ढाँचा तैयार होता है। यह मंच मॉड्यूलर ढाँचे पर आधारित है, जिससे डेवलपर भंडारण या कंप्यूटिंग जैसे अलग-अलग घटकों का स्वतंत्र रूप से उपयोग कर सकते हैं। साथ ही, यह पूरी तरह ऑनचेन एआई अनुप्रयोगों को भी समर्थन देता है, जिनमें डेटा, मॉडल और कार्रवाइयों का ऑडिट और सत्यापन किया जा सकता है। इस दृष्टिकोण के ज़रिए 0G का लक्ष्य अधिक खुली और पारदर्शी एआई पारिस्थितिकी के लिए बुनियादी ढाँचा उपलब्ध कराना है, जिसमें डेवलपर, उद्यम और उपयोगकर्ता एआई संसाधनों तथा डेटा पर अधिक नियंत्रण बनाए रख सकें।

0G की सह-स्थापना से पहले, आपने Garten का निर्माण किया और उसका नेतृत्व किया। आपने सॉफ़्टवेयर, वित्त, वेंचर निवेश और उद्यमिता के क्षेत्रों में भी काम किया। 2023 में एआई में ऐसा क्या हो रहा था जिसने आपको 0G शुरू करने के लिए प्रेरित किया, और आपके पहले के अनुभवों ने कंपनी के बारे में आपकी सोच को किस तरह आकार दिया?

मैंने अपने करियर में दो ऐसी दुनिया के बीच काम किया है, जिनके बीच शायद ही कभी संवाद होता है। करियर की शुरुआत में मैंने SAP और Microsoft के लिए सॉफ़्टवेयर लिखा। फिर मैं वित्त क्षेत्र में गया। पहले Harvard Business School में शोध करते हुए वैश्विक पूँजी बाज़ारों का अध्ययन किया, फिर Bain और Bridgewater में काम किया, जहाँ मैंने 2008 के संकट को भीतर से देखा। उस अनुभव ने मुझे Y Combinator की कंपनी Garten की स्थापना करने के लिए प्रेरित किया।

हर पड़ाव ने मुझे एक ही सबक अलग-अलग नज़रिए से सिखाया: जब किसी व्यवस्था में नियंत्रण कुछ हाथों में सिमट जाता है और उसकी आंतरिक कार्यप्रणाली छिपी रहती है, तो उस पर निर्भर लोगों को सबसे आखिर में पता चलता है कि वह व्यवस्था टूट चुकी है।

इसलिए 2023 में मैंने एआई में एक ऐसा रुझान उभरते देखा, जो किसी भी दूसरे बाज़ार में पहले कभी नहीं देखा था—और वह भी इतनी तेज़ी से। मॉडल हैरतअंगेज़ थे, लेकिन उनके पीछे का बुनियादी ढाँचा कुछ ही कंपनियों के हाथों में केंद्रित था। इससे भी अहम बात यह थी कि आप यह जाँच नहीं सकते थे कि कौन-सी प्रक्रिया चल रही है, आपका डेटा कहाँ जा रहा है या कंप्यूटिंग की वास्तविक लागत कितनी है। इसी दौरान, इस क्षेत्र में भाग लेने के लिए ज़रूरी पूँजी हर तिमाही बढ़ती जा रही थी। 2008 के घटनाक्रम को करीब से देख चुके व्यक्ति के लिए यह ऐसा था मानो एक ब्लैक बॉक्स के ऊपर कर्ज़ का सहारा लेकर बढ़त बनाई जा रही हो और सभी यह मानकर चल रहे हों कि ब्लैक बॉक्स ठीक है।

इसलिए 0G की दिशा वित्त से जुड़े एक ऐसे सवाल से तय हुई, जो मेरे मन से निकलता ही नहीं था: “जब अर्थव्यवस्था के सबसे अहम इनपुट का न तो कोई पारदर्शी बाज़ार हो, न ही स्वतंत्र सत्यापन, तो क्या होता है?” अपने सह-संस्थापकों Thomas Yao, Fan Long और Ming Wu के साथ मिलकर हमने 0G बनाकर इस सवाल का जवाब दिया।

इसका जवाब एआई के लिए भरोसे की एक परत है—एक ऐसा एकीकृत स्टैक, जिसमें निजी कंप्यूटिंग, हमारे अपने ओपन-वेट 0gm मॉडल, स्पार्स इन्फ़रेंस अलाइनमेंट और Tee सत्यापन जैसे सुरक्षा उपाय, एन्क्रिप्टेड भंडारण और विशेष रूप से एआई कार्यभार के लिए बनाया गया ब्लॉकचेन शामिल हैं। यहाँ अनुमान से लेकर एजेंट की कार्रवाइयों तक, एआई से जुड़े काम का सत्यापन और ऑडिट किया जाता है।

एआई कंपनियाँ जीपीयू, डेटा केंद्रों और बिजली पर भारी पूँजी लगा रही हैं। कंप्यूटिंग की अर्थव्यवस्था में बुनियादी तौर पर क्या बदलाव आ रहा है? क्या आपको लगता है कि कंप्यूटिंग तक पहुँच रणनीतिक रूप से पूँजी या ऊर्जा तक पहुँच जितनी अहम हो सकती है?

कंप्यूटिंग तक पहुँच पहले से ही पूँजी या ऊर्जा तक पहुँच जितनी रणनीतिक रूप से अहम होती जा रही है। चार सबसे बड़ी हाइपरस्केलर कंपनियों ने अकेले 2025 में एआई पर पूँजीगत व्यय के लिए 500 अरब डॉलर से अधिक की प्रतिबद्धता जताई और इस साल इसे दोगुना करने की वार्षिक दर पर हैं। अब यह महज़ प्रौद्योगिकी का बजट नहीं है। यह कुछ निजी कंपनियों द्वारा किया जा रहा राष्ट्रीय बुनियादी ढाँचे पर खर्च है।

बुनियादी बदलाव यह है कि कंप्यूटिंग अब स्वयं बुद्धिमत्ता को विकसित करने की सबसे बड़ी बाधा बन गई है। हर मॉडल सुधार, हर एजेंट और हर उत्पाद अंततः जीपीयू के इस्तेमाल के घंटों पर निर्भर करता है। जब एक ही इनपुट आगे की हर चीज़ को नियंत्रित करने लगे, तो वह खरीदी जाने वाली वस्तु की तरह काम करना बंद कर देता है और ऐसी पूँजी की तरह काम करने लगता है, जिस पर आपका स्वामित्व होता है। अब कंप्यूटिंग तक पहुँच तय करती है कि किन कंपनियों, विश्वविद्यालयों और देशों को निर्माण करने का अवसर मिलेगा।

अजीब बात यह है कि इस परिसंपत्ति का अपना कोई बाज़ार नहीं है। कंप्यूट बड़े पैमाने पर उपलब्ध कराया जाता है, दुनिया भर में किराये पर दिया जाता है और उसकी कीमत रोज़ तय होती है, फिर भी इस पर दावा रखने, इससे जुड़े जोखिम की हेजिंग करने या इसे पारदर्शी ढंग से आवंटित करने का कोई तरीका नहीं है। पूँजी के बाज़ार हैं। ऊर्जा के बाज़ार हैं। कंप्यूट के लिए कुछ गिने-चुने विक्रेताओं के साथ खरीद अनुबंध हैं।

हर दुर्लभ संसाधन एक ही रास्ते से गुज़रता है: पहले उसका उत्पादन होता है, फिर उसकी कीमत तय होती है और फिर उसका वित्तपोषण किया जाता है। तेल के साथ ऐसा हुआ। बिजली के साथ ऐसा हुआ। बैंडविड्थ के साथ ऐसा हुआ। कंप्यूट अभी इसी तीसरे चरण में प्रवेश कर रहा है, और इसके लिए वित्तीय ढाँचा तैयार करना इस दशक की प्रमुख बुनियादी ढाँचा परियोजनाओं में से एक है।

0G यह विचार पेश कर रहा है कि कंप्यूट को केवल क्लाउड सेवा के रूप में खरीदने के बजाय उसका स्वामित्व लिया जा सकता है, उससे कमाई की जा सकती है और उसका उपयोग किया जा सकता है। व्यावहारिक रूप से कंप्यूट को परिसंपत्ति में बदलने का क्या अर्थ है, और इससे बुनियादी ढाँचा प्रदाताओं, डेवलपरों और AI कंपनियों के बीच संबंध कैसे बदल सकते हैं?

सोचिए कि दूसरी उत्पादक परिसंपत्तियाँ किस तरह काम करती हैं। इक्विटी से लाभांश की व्यवस्था आई। बॉन्ड पर कूपन का भुगतान होता है। कंप्यूट फ़ाइनेंस—जिसके लिए हमने ComFi नाम गढ़ा है—इसी सोच को कंप्यूट पर लागू करता है। GPU तक पहुँच के लिए केवल भुगतान करने के बजाय, आप ऐसी हिस्सेदारी के स्वामी हो सकते हैं जो आपको उस AI कंप्यूट तक पहुँच देती है जिसका आप वास्तव में उपयोग कर सकते हैं।

व्यवहार में, आप किसी परिसंपत्ति को काम पर लगाते हैं और बदले में AI कंप्यूट प्राप्त करते हैं। इस कंप्यूट से निजी तौर पर मॉडल चलाने से लेकर AI ऐप्लिकेशन बनाने और लॉन्च करने तक, हर तरह के काम किए जा सकते हैं। पर्दे के पीछे, यह 0G ब्लॉकचेन पर चलता है। उपयोगकर्ता 0G को स्टेक—यानी लॉक—करके ज़मानत के रूप में रखते हैं, a0G प्राप्त करते हैं, iAI मिंट करते हैं और फिर उस iAI को प्रतिबद्ध करके ऐसा कंप्यूट अर्जित करते हैं जिसका उपयोग वे विभिन्न AI सेवाओं में कर सकते हैं।

लक्ष्य यह है कि कंप्यूट ऐसी चीज़ बने जिसे आप अपने पास रख सकें, उससे कमाई कर सकें और उसका उपयोग कर सकें, न कि उसे क्लाउड प्रदाता से केवल प्रति घंटे के हिसाब से किराये पर लें। शुरुआती मापदंडों के तहत, उपयोगकर्ता iAI प्रतिबद्ध करके समर्थित 0G AI सेवाओं में प्रतिदिन 1 डॉलर से अधिक मूल्य के कंप्यूट क्रेडिट प्राप्त कर सकते हैं। जब तक यह पोज़िशन सक्रिय रहती है, अंतर्निहित ज़मानत लॉक रहती है और iAI को बर्न करने पर उसे वापस प्राप्त किया जा सकता है।

अहम बात यह है कि उपयोगकर्ताओं को नकद या वित्तीय प्रतिफल नहीं मिलता। उन्हें ऐसे कंप्यूट तक पहुँच मिलती है जिसका वे वास्तव में उपयोग कर सकते हैं।

इससे बुनियादी ढाँचा प्रदाताओं, डेवलपरों और AI कंपनियों के बीच संबंध बदल जाते हैं। बुनियादी ढाँचा प्रदाताओं को पारंपरिक क्लाउड अनुबंधों से परे अपनी कंप्यूट क्षमता उपलब्ध कराने का एक नया तरीका मिलता है। डेवलपरों को ऐसा अधिक अनुमानित संसाधन मिलता है जिसके आधार पर वे योजना और बजट बना सकते हैं। AI कंपनियाँ कंप्यूट सुरक्षित कर सकती हैं और उसके लिए योजना बना सकती हैं, बजाय इसके कि वे उसे केवल कुछ गिने-चुने प्रदाताओं के नियंत्रण में आने वाले खर्च के रूप में देखें।

और चूँकि यह 0G की विश्वास-परत पर चलता है, इसलिए कंप्यूट के उपयोग की पुष्टि और उसका ऑडिट किया जा सकता है—उसे केवल “हम पर भरोसा करें” कहकर नहीं छोड़ा जाता

हम ComFi को AI उद्योग के लिए एक खुली श्रेणी के रूप में स्थापित कर रहे हैं, किसी स्वामित्व वाले ब्रांड के रूप में नहीं। Ascend और iAI इस विचार के पहले कार्यान्वयन हैं; 0G के नेटवर्क पर आगे और भी आएँगे।

0G Compute एक विकेंद्रीकृत बाज़ार के रूप में काम करता है, जहाँ GPU प्रदाता AI वर्कलोड पूरा करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं। GPU की माँग अधिक होने पर, कुछ गिने-चुने विशाल क्लाउड प्रदाताओं पर निर्भर रहने की तुलना में यह मॉडल कौन-से आर्थिक लाभ दे सकता है?

हम तीन ऐसे फ़ायदों पर ज़ोर देते हैं जो GPU की कमी होने पर अधिक स्पष्ट हो जाते हैं: कीमतों का पता लगना, लोचशीलता और किसी एक प्रदाता पर निर्भरता न होना।

1. कीमतों का पता लगना: 0G Compute पर प्रदाता अपनी कीमतें तय करते हैं और वर्कलोड पाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। इसका परिणाम काफ़ी कम लागत के रूप में सामने आ सकता है: तुलनीय ओपन-मॉडल इन्फ़रेंस की लागत 95 प्रतिशत तक कम होती है, जबकि हमारी स्टोरेज परत AWS S3 की तुलना में 90 प्रतिशत से अधिक कम लागत पर चलती है। इसमें कुछ कमी प्रतिस्पर्धा के कारण आती है और कुछ निष्क्रिय GPU क्षमता को काम में लगाने तथा समर्पित बुनियादी ढाँचे पर बंद फ्रंटियर मॉडल चलाने के बजाय ओपन मॉडल चलाने से।

2. लोचशीलता: विशाल क्लाउड प्रदाता अपनी क्षमता की योजना वर्षों पहले बनाते हैं और उसे दीर्घकालिक संबंधों के ज़रिए आवंटित करते हैं। एक बाज़ार स्वतंत्र ऑपरेटरों, अकादमिक क्लस्टरों और अप्रयुक्त हार्डवेयर वाले उद्यमों सहित, कहीं से भी आपूर्ति जुटा सकता है। माँग में अचानक तेज़ी आने पर ऊँची कीमतें अधिक आपूर्ति को उपलब्ध करा सकती हैं। जबकि तय कतार बस लंबी होती जाती है।

3. किसी एक प्रदाता पर निर्भरता नहीं: हमारे नेटवर्क का हर प्रदाता एक ही राउटर के ज़रिए समान OpenAI-संगत API उपलब्ध कराता है; अगर कोई प्रदाता काम करना बंद कर दे, तो यह राउटर अपने-आप दूसरे प्रदाता पर स्विच कर देता है। आज इसका मतलब है कि एक ही एंडपॉइंट के ज़रिए 13 प्रदाता सैकड़ों मॉडल उपलब्ध करा रहे हैं, जिन पर 373 अरब से अधिक टोकन संसाधित किए जा चुके हैं और 27 मिलियन इन्फ़रेंस अनुरोध किए जा चुके हैं। डेवलपर माइग्रेशन परियोजना शुरू करने के बजाय केवल एक हेडर बदलकर प्रदाता बदल सकते हैं।

एक आँकड़े से जुड़ी बात भी है जिस पर लोगों का ध्यान नहीं जाता। हमारा अपना मॉडल 0GM-1.0 पिछले 30 दिनों में नेटवर्क पर दूसरा सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला मॉडल रहा है; उससे आगे केवल DeepSeek है। जब किसी विकेंद्रीकृत नेटवर्क का अपना ओपन मॉडल उपयोग के मामले में दुनिया के सर्वश्रेष्ठ ओपन मॉडलों से प्रतिस्पर्धा करता है, तो यह दिखाता है कि बाज़ार बड़े पैमाने पर काम कर सकता है।

विशाल क्लाउड प्रदाता अपने काम में बेहतरीन हैं। लेकिन जब AI के लिए GPU सबसे दुर्लभ संसाधन हों, तो कंप्यूट के अधिक स्रोत उपलब्ध होने से आपूर्ति का ऐसा मॉडल बन सकता है जो विशाल क्लाउड प्रदाताओं की और क्षमता आने का इंतज़ार करने से बिल्कुल अलग हो।

विकेंद्रीकृत बुनियादी ढाँचे की एक चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि कम लागत वाली, अधिक व्यापक रूप से वितरित कंप्यूटिंग क्षमता के कारण विश्वसनीयता से समझौता न हो। 0G यह कैसे तय करता है कि किसी कंप्यूटिंग प्रदाता ने एआई कार्यभार को वास्तव में सही ढंग से पूरा किया है?

यह एक बेहतरीन सवाल है, और यही बात वास्तविक कंप्यूटिंग बाज़ार को उस व्यवस्था से अलग करती है जिसमें आपको बस AWS, Google Cloud या Microsoft Azure जैसे प्रदाता पर भरोसा करना पड़ता है। हमने 0G को इस तरह बनाया है कि आपको किसी प्रदाता की बात पर भरोसा करने की ज़रूरत न पड़े।

0G का निजी स्तर एक सुरक्षित, विश्वसनीय निष्पादन परिवेश के भीतर चलता है। हार्डवेयर एक प्रमाण-पत्र तैयार करता है, जो दिखाता है कि कौन-सा मॉडल और कोड चल रहा है। साथ ही, वह हर जवाब पर ऐसी कुंजी से हस्ताक्षर करता है जो केवल उसी परिवेश में मौजूद होती है। कोई क्लाइंट उस प्रमाण-पत्र से हस्ताक्षर का मिलान करके पुष्टि कर सकता है कि बताए गए प्रदाता पर निर्दिष्ट मॉडल बिना किसी बदलाव के चला था। न तो 0G और न ही प्रदाता प्रॉम्प्ट या जवाब देख सकते हैं। सभी स्तरों पर, 0G न तो प्रॉम्प्ट और जवाब अपने पास रखता है, न ही आपके डेटा पर प्रशिक्षण करता है।

सत्यापित स्तर पर अनुरोध इच्छित अपस्ट्रीम मॉडल तक पहुँचाए जाते हैं, इसलिए आपको पता रहता है कि किस मॉडल ने जवाब दिया—भले ही प्रदाता स्वयं केंद्रीकृत हो। इन स्तरों को हर अनुरोध के लिए परिभाषित किया जाता है और नेटवर्क इन्हें लागू करता है। यदि किसी अनुरोध के लिए निजी उपयोग में सक्षम प्रदाता की ज़रूरत हो और ऐसा कोई प्रदाता उपलब्ध न हो, तो अनुरोध विफल हो जाता है; वह चुपचाप किसी दूसरे स्तर पर नहीं चला जाता। दिखावे के लिए बनाए गए स्तरों से ज़्यादा अहम है कि स्तरों के बारे में सच बताया जाए।

भुगतान प्रमाण से जुड़ा होता है। हस्ताक्षरित परिणाम मिलने तक धनराशि रोककर रखी जाती है। अब तक नेटवर्क ने 24.9 मिलियन से अधिक टीईई प्रमाण दर्ज किए हैं। यह ढाँचा उन कार्यभारों के लिए आशावादी सत्यापन और शून्य-ज्ञान सत्यापन का भी समर्थन करता है, जहाँ ये तरीके हार्डवेयर प्रमाणीकरण से अधिक उपयुक्त हों।

विश्वसनीयता का प्रबंधन सीधे-सरल तरीके से किया जाता है: प्रदाताओं के बीच स्वचालित विफलता-स्थानांतरण होता है और स्वास्थ्य तथा विलंबता से जुड़ा ताज़ा डेटा उपलब्ध रहता है। अंतर्निहित नेटवर्क को इस तरह बनाया गया है कि सत्यापन और निपटान बाधा न बनें।

एआई बुनियादी ढाँचे की अर्थव्यवस्था बिजली की उपलब्धता से लगातार अधिक जुड़ती जा रही है। जैसे-जैसे मॉडल और अनुमान-कार्यभार का विस्तार जारी है, क्या आपको लगता है कि एआई कंप्यूटिंग में जीपीयू के बजाय ऊर्जा मुख्य बाधा बन जाएगी? और इस अड़चन को दूर करने में विकेंद्रीकृत बुनियादी ढाँचा किस तरह मदद कर सकता है?

ऊर्जा और कंप्यूटिंग क्षमता निश्चित रूप से एक-दूसरे से जुड़ी हैं और एक दूसरे को प्रभावित करती है; ऊर्जा की कमी से पैदा होने वाली अड़चनें पहले से सामने आ रही हैं। जुलाई में उत्तरी वर्जीनिया में डेटा केंद्रों की 3 GW से अधिक माँग अचानक बिजली ग्रिड से कट गई। इससे पता चला कि कुछ ही जगहों पर केंद्रित डेटा केंद्रों का भार बिजली बुनियादी ढाँचे पर कितना दबाव डाल सकता है।

2030 तक एआई डेटा केंद्रों की बिजली खपत दोगुनी होने की राह पर है। IEA का अनुमान है कि 2030 तक दुनिया भर में डेटा केंद्रों की खपत दोगुने से भी अधिक बढ़कर लगभग 945 टेरावाट-घंटे हो जाएगी, जिसमें एआई मुख्य कारक होगा। उन्हें चलाने के लिए ज़रूरी बिजली बुनियादी ढाँचा बनाने की तुलना में आप अधिक जीपीयू तेज़ी से बना सकते हैं।

केंद्रीकृत एआई इस समस्या को और बढ़ाता है, क्योंकि इससे माँग कुछ विशाल डेटा केंद्रों में सिमट जाती है। इनमें से हर केंद्र को भारी मात्रा में बिजली और ग्रिड के नए बुनियादी ढाँचे की ज़रूरत होती है।

विकेंद्रीकृत बुनियादी ढाँचा कार्यभार को उन जगहों पर रखकर इस बढ़ती बाधा को कम करने में मदद कर सकता है जहाँ बिजली और कंप्यूटिंग क्षमता पहले से मौजूद है। इनमें क्षेत्रीय डेटा केंद्र, अतिरिक्त क्षमता वाले औद्योगिक स्थल या ऐसी नवीकरणीय ऊर्जा शामिल हो सकती है जिसका अन्यथा उपयोग नहीं होता। कुछ विशाल परिसरों तक और अधिक बिजली पहुँचाने के बजाय, कार्यभार को वहाँ ले जाया जा सकता है जहाँ बिजली पहले से मौजूद है और जिसका पूरा उपयोग नहीं हो रहा।

स्पष्ट कर दें कि इससे ऊर्जा की बाधा खत्म नहीं होती, लेकिन मौजूदा ऊर्जा और कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचे का बेहतर उपयोग किया जा सकता है।

0G एआई गणना को सत्यापन योग्य बनाने के लिए विश्वसनीय निष्पादन परिवेश, आशावादी सत्यापन और शून्य-ज्ञान तकनीकों जैसे तरीकों का इस्तेमाल करता है। जैसे-जैसे स्वायत्त एआई एजेंट लगातार मानवीय निगरानी के बिना फैसले लेने और लेन-देन करने लगेंगे, आपके विचार में क्रिप्टोग्राफ़िक सत्यापन सबसे अधिक महत्वपूर्ण कब होगा?

सत्यापन ठीक उसी क्षण सबसे ज़रूरी होता है जब कोई इंसान निगरानी करना बंद कर देता है। सहायक एआई में एक व्यक्ति उसके परिणामों की समीक्षा करता है। स्वायत्त एजेंट के मामले में ऐसा नहीं होता। जब कोई एजेंट फैसले लेने, लेन-देन पर हस्ताक्षर करने, धनराशि अपने पास रखने या दूसरे एजेंटों के साथ संवाद करने में सक्षम हो जाए, तो आपको यह जानना होगा कि कौन-सा एजेंट काम कर रहा है, उसे कौन-सा मॉडल चला रहा है और क्या उसने वही किया जो उसे करना था।

यहीं क्रिप्टोग्राफ़िक सत्यापन अहम हो जाता है। जब कोई एजेंट विश्वसनीय निष्पादन परिवेश में चलता है, तो आपको ऐसा हस्ताक्षरित रिकॉर्ड मिल सकता है जो दिखाता है कि किस मॉडल ने फैसला लिया और उसने किन इनपुट का उपयोग किया। ब्लॉकचेन भरोसे की एक आदर्श परत है, क्योंकि इसमें दर्ज जानकारी अपरिवर्तनीय होती है, केवल जोड़ी जा सकती है और उससे किसी चीज़ की उत्पत्ति का पता लगाया जा सकता है। ब्लॉकचेन इन प्रमाणों का साझा रिकॉर्ड उपलब्ध कराता है, जिससे डेवलपर, ऑडिटर और लेन-देन के दूसरे पक्ष किसी एक पक्ष के घटनाक्रम के विवरण पर भरोसा किए बिना यह सत्यापित कर सकते हैं कि क्या हुआ था।

जब एजेंट बड़े पैमाने पर एक-दूसरे के साथ संवाद करने लगते हैं, तब भी यही सिद्धांत लागू होता है। हर फैसले या लेन-देन की समीक्षा किसी इंसान से नहीं कराई जा सकती। सत्यापन, ऑडिट की क्षमता और भरोसा बुनियादी ढाँचे का ही हिस्सा बनने चाहिए। लक्ष्य सरल है: यह पूछने के बजाय कि क्या कोई एजेंट कहता है कि उसने नियमों का पालन किया, आप साबित कर सकते हैं कि उसने ऐसा किया।

आज बुनियादी ढाँचे की दौड़ का बड़ा हिस्सा लगातार विशाल होते केंद्रीकृत डेटा केंद्र बनाने पर केंद्रित है। क्या विकेंद्रीकृत एआई कंप्यूट इस मॉडल का विकल्प है, या अंततः आपको लगता है कि विकेंद्रीकृत नेटवर्क और हाइपरस्केलर एक ही वैश्विक कंप्यूट बाज़ार के पूरक हिस्से बनेंगे?

मेरे हिसाब से वे एक-दूसरे के पूरक हैं, और उनका बँटवारा ऊर्जा ग्रिड जैसा होगा। हाइपरस्केलर आधारभूत आपूर्ति की तरह हैं। वे सबसे बड़े उद्यमों के लिए विशाल, पूर्वानुमेय और विलंबता के प्रति संवेदनशील कार्यभार सँभालने में बहुत सक्षम हैं, और उन्हें यही करते रहना चाहिए। विकेंद्रीकृत नेटवर्क बदलती माँग को पूरा करके, वितरित और अन्यथा अनुपयोगी कंप्यूट क्षमता को उपलब्ध कराकर और अधिक कंपनियों को जीपीयू क्षमता तक पहुँच देकर उनके पूरक बन सकते हैं।

विकेंद्रीकृत नेटवर्क भरोसे के कारण एक वास्तविक विकल्प हैं। संकेंद्रण आर्थिक समस्या तो है ही, साथ ही यह दृश्यता की समस्या भी है। जब कुछ गिनी-चुनी कंपनियाँ बुनियादी ढाँचा चलाती हैं, तो वे यह भी नियंत्रित करती हैं कि आप क्या देख सकते हैं। कोई हाइपरस्केलर यह वादा कर सकता है कि वह आपका डेटा नहीं देखेगा। सार्वजनिक सत्यापन वाले सीलबंद सुरक्षित परिवेश से यह साबित किया जा सकता है। बड़ा डेटा केंद्र होने से यह गुण बेहतर नहीं होता। यह बुनियादी ढाँचे में सत्यापन को ही शामिल करने से आता है।

हम पहले से ही दोनों मॉडलों को साथ-साथ काम करते देख रहे हैं। Google Cloud और Alibaba Cloud हमारे मेननेट लॉन्च के साझेदारों में शामिल थे। उद्यम चाहते हैं कि वे कीमत, निजता संबंधी ज़रूरतों और आवश्यक सत्यापन के स्तर के आधार पर किसी कार्यभार को हाइपरस्केलर, विकेंद्रीकृत प्रदाता या अपने हार्डवेयर पर भेज सकें।

बाज़ार को आगे बढ़ते हुए हम इसी दिशा में देखते हैं। एक मॉडल का दूसरे की जगह लेना नहीं, बल्कि ऐसा वैश्विक कंप्यूट बाज़ार, जहाँ किसी काम की ज़रूरतों के आधार पर कार्यभार को अलग-अलग बुनियादी ढाँचा स्रोतों के बीच भेजा जा सके।

जैसे-जैसे एआई एजेंट सेवाएँ खरीदने और संसाधनों का स्वायत्त रूप से प्रबंधन करने में सक्षम आर्थिक कर्ता बन रहे हैं, क्या कंप्यूट खुद भी मशीनों के बीच की ऐसी अर्थव्यवस्था का हिस्सा बन सकता है, जहाँ एजेंट कीमत, प्रदर्शन और उपलब्धता के आधार पर ज़रूरत के अनुसार बुनियादी ढाँचा हासिल करें?

हमने अपने नेटवर्क पर इसके कुछ छोटे उदाहरण देखे हैं। 0G Compute के ज़रिए आने वाले ज़्यादातर अनुरोध किसी व्यक्ति के बटन क्लिक करने से नहीं आते। वे ऐसे ऐप्लिकेशन और एजेंट से आते हैं जो एपीआई को कॉल करते हैं, पहले से जमा शेष राशि से हर अनुरोध का भुगतान करते हैं और फिर उस प्रदाता तक भेजे जाते हैं जो काम के लिए सबसे उपयुक्त हो। लगभग 43,000 वॉलेट ने इस तरह अनुमान सेवा के लिए भुगतान किया है, और 300 से अधिक परियोजनाएँ 0G पर बनी हैं। अकेले Ghast AI ने 0G Compute के ज़रिए 100 अरब से अधिक टोकन भेजे हैं। NeoSoul, 0G और एक अन्य ब्लॉकचेन नेटवर्क BNB Chain पर लाखों एजेंट चलाता है। किसी बैच कार्य के लिए कम कीमत वाला प्रदाता और संवेदनशील काम के लिए निजी सुरक्षित परिवेश चुनने वाला एजेंट आज ही रूटिंग का ऐसा निर्णय ले रहा है।

वास्तविक मशीन अर्थव्यवस्था के लिए जो चीज़ें अभी नहीं हैं, वे वही हैं जिन्हें इंसान सहज रूप से उपलब्ध मानते हैं—पहचान, संसाधनों को पहले से सुरक्षित रखने का तरीका और हिसाब की एक इकाई। एजेंटों को ऐसी पहचान चाहिए जो अलग-अलग सेवाओं पर काम करे; 0G का Agentic ID इसी उद्देश्य से बनाया गया है। उन्हें हर अनुरोध का भुगतान करने के बजाय कंप्यूट पहले से सुरक्षित करने का तरीका भी चाहिए, ताकि वे योजना बना सकें और स्वायत्त रूप से काम कर सकें।

इसी वजह से हमने आंशिक रूप से Compute Finance बनाया। जब नेटवर्क में भागीदारी के ज़रिए कंप्यूट अर्जित किया जा सकता है और एआई सेवाओं में खर्च किया जा सकता है, तो किसी एजेंट को एक बार धन उपलब्ध कराया जा सकता है और वह क्लाउड खाते में किसी इंसान से बार-बार पैसा डलवाए बिना अपनी ज़रूरत का कंप्यूट इस्तेमाल कर सकता है। Ascend और Infinite AI इसके पहले कार्यान्वयन हैं। मशीन अर्थव्यवस्था इन्हीं के आधार पर उन लोगों द्वारा बनाई जाएगी जिनसे हम अभी तक मिले भी नहीं हैं।

सुरक्षा की अनिवार्यता पर कोई समझौता नहीं हो सकता। मशीन के ऐसे हर निर्णय का सत्यापन योग्य रिकॉर्ड होना चाहिए और उसमें सुरक्षा उपाय अंतर्निहित होने चाहिए। रसीदों के बिना मशीन अर्थव्यवस्था बस पैसे गँवाने और ऐसी सुरक्षा आपदा को जन्म देने का तेज़ तरीका है, जिसका खुलासा न हुआ हो।

अगले पाँच वर्षों को देखते हुए, आपको एआई कंप्यूट का बाज़ार किस तरह विकसित होता दिखता है? क्या कंपनियाँ अब भी मुख्य रूप से जीपीयू और क्लाउड क्षमता किराये पर लेने के नज़रिए से सोचेंगी, या हम ऐसे अधिक तरल वैश्विक बाज़ार की ओर बढ़ रहे हैं जहाँ कंप्यूट का स्वामित्व लिया जा सके, उसका आदान-प्रदान और मुद्रीकरण किया जा सके तथा उसे बदलती ज़रूरतों के अनुसार आवंटित किया जा सके?

मुझे नहीं लगता कि किराये पर लेने का चलन खत्म हो जाएगा, ठीक वैसे ही जैसे उपकरणों के वित्तपोषण के विकसित होने पर पट्टे पर लेने का चलन खत्म नहीं हुआ। लेकिन अब यह एकमात्र विकल्प नहीं है, और कंप्यूट को संसाधन के रूप में देखने वाले गंभीर कारोबारियों के लिए यह इसका इस्तेमाल करने का एकमात्र तरीका नहीं रहेगा।

इस बदलाव के साथ, मुझे उम्मीद है कि कंप्यूट के लिए भी हर दूसरे रणनीतिक इनपुट जैसी वित्तीय व्यवस्था विकसित होगी। कंपनियाँ कंप्यूट में हिस्सेदारी रखेंगी, जैसे वे ऊर्जा अनुबंध या विदेशी मुद्रा रखती हैं। प्रदाता एक-एक अनुबंध पर बातचीत करने के बजाय खुले बाज़ार में क्षमता बेचेंगे। कंप्यूट की कीमत कार्यभार और भरोसे के स्तर के अनुसार तय होगी, क्योंकि सत्यापित निजी अनुमान सेवा और असत्यापित अनुमान सेवा अलग-अलग उत्पाद हैं। और खरीदारों में एजेंटों की हिस्सेदारी बढ़ेगी, खरीद टीमें की नहीं।

Compute Finance (ComFi) इसी काम के लिए है। हमने अपने मेननेट की पहली वर्षगाँठ पर Ascend लॉन्च किया और Infinite AI की घोषणा की, क्योंकि अब आगे का क्रम स्पष्ट है। कंप्यूट का उत्पादन होता है। उसकी कीमत तय होती है। अगला कदम एक ऐसी वित्तीय परत बनाना है जहाँ कंप्यूट पर दावों को रखा, अर्जित, खर्च और कारोबार किया जा सके और हर इकाई का सत्यापन योग्य रिकॉर्ड बने। हम जान-बूझकर ComFi को किसी मालिकाना ब्रांड के बजाय एक खुली श्रेणी बना रहे हैं, क्योंकि केवल एक भागीदार वाला बाज़ार, बाज़ार नहीं होता।

इन सबको संभव बनाने वाली चीज़ कोई बेहतर GPU नहीं है। यह भरोसे की परत है: क्या चला, इसका प्रमाण; उसे किसने चलाया, इसका प्रमाण; और उस प्रमाण के आधार पर होने वाला निपटान। जब कंप्यूटिंग क्षमता को सत्यापित किया जा सकता है, तो वह वित्तपोषण के लिए पर्याप्त रूप से विनिमेय बन जाती है। जब उसका वित्तपोषण संभव हो जाता है, तो वह तरल हो जाती है। अगले पाँच वर्षों में उद्योग अर्थव्यवस्था के सबसे महत्वपूर्ण संसाधन को महज़ एक लेखा मद मानना बंद कर देगा।

इस बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। अधिक जानने के इच्छुक पाठक 0G पर जाएँ।