पीटर थिएल का विरोधी प्लेबुक: प्रारंभिक एआई निवेश के लिए

क्यों थिएल की विरोधी रणनीति एआई के लिए मायने रखती है

पीटर थिएल को एक विरोधी निवेशक और खुलकर विचार रखने वाले चिन्तक के रूप में जाना जाता है — वह वह व्यक्ति है जो सार्वजनिक रूप से गलत दिखना सह सकता है जब तक कि उसे सही साबित न किया जाए (या कई लोगों की सहनशक्ति से अधिक समय तक गलत बने रहें)। यही प्रवृत्ति — सर्वसम्मति को चुनौती देना, अनदेखे लीवरेज ढूँढना, और जल्दी प्रतिबद्ध होना — पिछले दो दशकों में जिस तरह "एआई" का मूल्य निर्मित हुआ है, उससे असामान्य रूप से मेल खाती है।

यहां "प्रारंभिक एआई दांव" क्या मायने रखते हैं

यह लेख यह दावा नहीं कर रहा कि थिएल ने "ChatGPT से पहले ChatGPT" चुना। इसके बजाय यह उन एआई-सम्बंधित दांवों का विश्लेषण करता है जिनसे बाद की एआई लहरों के लिए मार्ग बन सका या वे अधिक बचाव योग्य बने: डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, एनालिटिक्स, ऑटोमेशन, सुरक्षा और रक्षा-उन्मुख सॉफ़्टवेयर।

सोचें: ऐसे कंपनी और सिस्टम जो वास्तविक दुनिया की गंदी जानकारी को निर्णय, भविष्यवाणी और कार्रवाई में बदलते हैं।

इस पोस्ट से आप क्या उम्मीद करें

यह सिद्धांत-प्रथम गाइड सार्वजनिक रूप से दस्तावेजीकृत उदाहरणों (कंपनी इतिहास, इंटरव्यू, फाइलिंग्स और व्यापक रूप से रिपोर्ट किए गए निवेश) पर आधारित है। लक्ष्य हीरोज़ की पूजा या कोई "थिएल का रहस्य" प्रस्तुत करना नहीं है। बल्कि यह एक प्लेबुक निकालना है जिसे आप दबाव-टेस्ट कर सकें — चाहे आप एक ऑपरेटर हों जो एआई उत्पाद बना रहा है या एक निवेशक जो असली बनाम प्रचार के बीच निर्णय लेना चाहता है।

हम किन प्रमुख प्रश्नों का जवाब देंगे

रास्ते में, हम व्यावहारिक प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित करेंगे जो तब मायने रखते हैं जब एआई कथाएँ तेज़ हो जाती हैं:

• जब इन दांवों का अधिकांश समय लगाया गया था, तब "एआई" का असल में क्या मतलब था — और वे किस समस्या का वास्तव में समाधान कर रहे थे?\
• थिएल-शैली, एआई-सम्बंधित निवेशों में कौन से पैटर्न दिखते हैं (डेटा-अドवांटेज, वितरण, विनियमित खरीदार, मिशन-क्रिटिकल वर्कफ़्लोज़)?\
• समय और "वाहन विकल्प" (सीड, लेट-स्टेज, हेज-फंड-शैली पोज़ीशन) कैसे जोखिम प्रोफ़ाइल बदलते हैं?\
• नैतिक दोषरेखा कहाँ हैं — खासकर निगरानी, रक्षा और शक्ति के आसपास — और वे व्यवहारों को कैसे प्रभावित करते हैं?

यदि आप ट्रेंड का पीछा किए बिना प्रारंभिक एआई में स्पष्ट सोचने का तरीका ढूँढ रहे हैं, तो थील जैसी विरोधी रूपरेखा एक उपयोगी शुरुआत देती हैं।

विरोधी प्लेबुक: क्या है (और क्या नहीं)

सादा शब्दों में विरोधी निवेश का मतलब है किसी ऐसे विचार में निवेश करना जिसे अधिकांश स्मार्ट लोग बैक नहीं करना चाहते — क्योंकि वे उसे गलत, उबाऊ, राजनीतिक रूप से जोखिम भरा या बस बहुत जल्दी मानते हैं।

दांव यह नहीं है "मैं अलग हूँ।" दांव यह है "मैं किसी ऐसी बात के बारे में सही हूँ जो दूसरों ने मिस कर दी है, और अगर मैं सही हूँ तो इनाम बड़ा होगा।"

विरोधीपन बनाम हाइप सायकल

टेक तरंगों में चलता है: ऊँचे-शोर वाले हाइप परियोद और फिर शांत अवधि जहाँ असली उत्पाद बनते हैं और अपनाना संचय होता है। एक विरोधी प्ले अक्सर चक्र के सबसे शोर वाले हिस्से से बचता है। इसका मतलब यह नहीं कि हाइप हमेशा गलत है, बल्कि हाइप आम तौर पर रिटर्न को कंप्रेस कर देता है: कीमतें बढ़ जाती हैं, प्रतिस्पर्धा घुस आती है, और बढ़त पाना कठिन हो जाता है।

शांत संचयन इसका उल्टा है: कम ध्यान, कम नकल करने वाले, और इटररेट करने का अधिक समय। कई महत्वपूर्ण व्यवसाय अप्रचलित दिखते हैं ठीक उसके पहले जब वे अनिवार्य हो जाते हैं।

"सीक्रेट" इनसाइट्स और असममित दांव

थिएल अक्सर "सीक्रेट्स" की धारणा से जुड़े होते हैं — सत्य लेकिन अस्पष्ट मान्यताएँ। निवेश के संदर्भ में, एक सीक्रेट वह थिसिस है जिसे वास्तविकता के खिलाफ (कम से कम आंशिक रूप से) जाँचा जा सकता है: लागतों में परिवर्तन, नई क्षमताएँ, नियामक बदलाव, वितरण लाभ, या डेटा माउंट।

जब कोई सीक्रेट विश्वसनीय होता है, तो यह एक असममित दांव बनाता है: नुकसान निवेश तक सीमित रह सकता है, जबकि अगर दुनिया आपके दिशा में चलती है तो उपरिशी संभवतः कई गुना हो सकती है। यह विशेष रूप से एआई-सम्बंधित दांवों के लिए प्रासंगिक है, जहाँ समय और द्वितीयक प्रभाव (डेटा एक्सेस, वर्कफ़्लो लॉक-इन, कॉम्प्यूट अर्थशास्त्र) कच्ची मॉडल गुणवत्ता जितनी ही महत्वपूर्ण हैं।

विरोधीपन क्या नहीं है

विरोधी होना सिर्फ सर्वसम्मति का प्रतिवाद करना नहीं है। यह कोई व्यक्तित्व लक्षण या ब्रांडिंग रणनीति नहीं है। और न ही यह केवल जोखिम-खोज के लिए जोखिम-लेना है।

एक उपयोगी नियम: विरोधी तभी मायने रखता है जब आप यह समझा सकें क्यों भीड़ किसी चीज़ को खारिज कर रही है — और क्यों वह खारिज़गी संरचनात्मक रूप से तब तक बनी रहने की संभावना है जब तक आप एक बढ़त बना नहीं लेते। अन्यथा, आप विरोधी नहीं हैं; आप सिर्फ़ जल्दी, शोर वाले, या गलत हैं।

थिसिस-प्रथम निवेश: वे विचार जो अक्सर थिएल से जुड़े हैं

थिसिस-प्रथम निवेश उस स्पष्ट, परखा जाने योग्य विश्वास से शुरू होता है कि दुनिया कैसे बदलेगी — और तभी उन कंपनियों की तलाश की जाती है जो उस रूप में फिट बैठती हैं।

पीटर थिएल से अक्सर जुड़ा हुआ दृष्टिकोण "कई छोटे, सुरक्षित दांव लगाने" जैसा नहीं है। यह इससे अधिक मिलता-जुलता है: कुछ ऐसे अवसर ढूँढो जहाँ आप बहुत सही हो सकते हैं, क्योंकि टेक क्षेत्र के परिणाम अक्सर पावर-लॉ नियम का पालन करते हैं।

थिएल के सोच से आमतौर पर जुड़े कुछ विचार

एक विशिष्ट दृष्टि रखें। अगर आपकी थिसिस कांग्रेस जैसा लगती है ("एआई बड़ा होगा"), तो यह विजेताओं को चुनने में मदद नहीं करेगी। एक उपयोगी थिसिस के किनारे होने चाहिए: कौन सी एआई क्षमताएँ मायने रखेंगी, कौन से उद्योग पहले अपनाएँगे, और क्यों incumbents संघर्ष करेंगे।

पावर-लॉ रिटर्न की उम्मीद रखें। वेंचर परिणाम अक्सर कुछ ही आउटलेट्स द्वारा वर्चस्व होते हैं। यह निवेशकों को समय और दृढ़ विश्वास केन्द्रित करने के लिए प्रेरित करता है, जबकि ईमानदार रहकर स्वीकार करना कि कई थिसिस गलत होंगे।

सिग्नल नहीं, सीक्रेट्स ढूँढें। ट्रेंड-फॉलोइंग सिग्नलों से संचालित होता है (फंडिंग राउन्ड, हाइप, कैटेगरी लेबल)। थिसिस-प्रथम "सीक्रेट्स" की पहचान करने की कोशिश करता है: अंडरएप्रशिएटेड कस्टमर पेन, अनदेखे डेटा फायदे, या वितरण की वेज जिसे दूसरों ने अनदेखा किया।

क्यों थिसिस ट्रेंड-फॉलोइंग से बेहतर हो सकती है (एआई में)

एआई बाजार तेजी से चलते हैं, और "एआई" हर चक्र में फिर से नामकरण किया जाता है। एक मजबूत थिसिस आपको कहानियाँ खरीदने से बचाती है और इसके बजाय टिकाऊ कारकों का मूल्यांकन करने में मदद करती है: कौन मूल्यवान डेटा का मालिक है, कौन असली वर्कफ़्लोज़ में भेज सकता है, और जब मॉडल कमोडिटाइज़ होते हैं तब प्रदर्शन और मार्जिन कैसे बनाए रखे जाते हैं।

थिसिस को दबाव-टेस्ट करने के व्यावहारिक प्रश्न

• हम किस बात पर मानते हैं जिसे अधिकांश स्मार्ट निवेशक असहमत हों?\
• इस कंपनी को आउटलीयर बनने के लिए क्या सच होना चाहिए (सिर्फ़ "अच्छा" बनने के बजाय)?\
• गैर-स्पष्ट माउंट क्या है: डेटा अधिकार, वितरण, वर्कफ़्लो लॉक-इन, या नियामकीय स्थिति?\
• यदि फाउंडेशन मॉडल सस्ते और बेहतर हो जाते हैं, क्या यह कंपनी मजबूत होगी—या दबाव में आ जाएगी?\
• 6–12 महीनों में कौन सा सबूत हमारे विचार बदल देगा?

नोट: जब थिएल को विशिष्ट दावों के लिए श्रेय दिया जाए, तो प्राथमिक स्रोतों का हवाला दें (जैसे Zero to One, रिकॉर्डेड इंटरव्यू, और सार्वजनिक भाषण) न कि दूसरे हाथ के सारांश।

जब ये दांव लगाए गए थे तब "एआई" किसे कहा जाता था?

लोग जब पुराने "एआई" निवेशों पर वापस देखते हैं, तो आधुनिक शब्दों — LLMs, फाउंडेशन मॉडल, GPU क्लस्टर्स — को एक बहुत अलग युग पर प्रोजेक्ट कर देना आसान होता है। उस समय, सबसे मूल्यवान "एआई-आकार" वाले दांवों में से कई को खुद "एआई" के रूप में मार्केट नहीं किया जाता था।

"एआई" कूल होने से पहले: एक्सपर्ट सिस्टम से प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स

पहले के चक्रों में, "एआई" का मतलब अक्सर एक्सपर्ट सिस्टम्स था: नियम-आधारित सॉफ़्टवेयर जो विशेषज्ञ निर्णय-निर्माण की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया था ("यदि X, तो Y")। ये सिस्टम संकुचित डोमेनों में प्रभावशाली हो सकते थे, लेकिन वे भंगुर थे — अपडेट करने में कठिन, मेंटेन करने में महंगे, और दुनिया के नियमबद्ध सेट से अलग होने पर सीमित।

जैसे-जैसे डेटा सस्ता और अधिक उपलब्ध हुआ, फ्रेमिंग शिफ्ट हुई डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स की ओर। मूल वादा मानव-समान बुद्धिमत्ता नहीं था; यह परिणामों में मापनीय सुधार था: बेहतर फ्रॉड डिटेक्शन, स्मार्ट टार्गेटिंग, जल्दी जोखिम संकेत, और कम ऑपरेशनल गलतियाँ।

क्यों शुरुआती "एआई" कंपनियों को डेटा/एनालिटिक्स कहा गया

कई समय तक, किसी चीज़ को "एआई" कहना खरीदारों के साथ विश्वसनीयता को नुकसान पहुँचा सकता था। उद्यम अक्सर "एआई" को हाइप, अकादमिक डेमो, या ऐसे विज्ञान प्रोजेक्ट से जोड़ते थे जो प्रोडक्शन बंदरगाहों के तहत टिके नहीं रहते।

इसलिए कंपनियाँ अपने आप को उन शब्दों के साथ पोज़िशन करती थीं जिन पर प्रोक्योरमेंट टीमें भरोसा करती थीं: एनालिटिक्स, डिसिजन सपोर्ट, रिस्क स्कोरिंग, ऑटोमेशन, या डेटा प्लेटफ़ॉर्म। अंतर्निहित तकनीकें मशीन लर्निंग शामिल कर सकती थीं, लेकिन सेल्स पिच ने विश्वसनीयता, ऑडिटेबिलिटी और ROI पर ज़ोर दिया।

यह थील-सम्बंधित दांवों को समझने के लिए मायने रखता है: कई कंपनियाँ असल में "एआई" की तरह काम करती थीं — डेटा को निर्णयों में बदलना — बिना उस लेबल के।

इन्फ्रास्ट्रक्चर को एक "एआई दांव" के रूप में देखना (भले ही मॉडल न हों)

एआई में सबसे टिकाऊ फायदे अक्सर उन नींवों से आते हैं जो सतह पर "एआई उत्पाद" नहीं दिखते:\

• डेटा: अनन्य, उच्च-गुणवत्ता डेटासेट; स्थायी पाइपलाइन्स; फ़ीडबैक लूप्स\
• कंप्यूट: स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर तक पहुँच और उसे चलाने की ऑपरेशनल नॉलेज\
• वितरण: एम्बेडेड वर्कफ़्लोज़, एंटरप्राइज़ रिश्ते, या प्लेटफ़ॉर्म जो ध्यान नियंत्रित करते हैं\

यदि कोई कंपनी उन इनपुट्स का मालिक है, तो वह कई एआई लहरों का लाभ उठा सकती है जैसे-जैसे तकनीकें सुधरती हैं।

पुराने दांवों को अनाक्रोनिस्टिक दृष्टि से पढ़ने से बचें

एक उपयोगी नियम: किसी "एआई" निवेश का न्याय उसी आधार पर करें कि वह उस समय क्या कर सकता था — अनिश्चितता कम करना, निर्णय बेहतर बनाना, और वास्तविक-विश्व डेटा से सीखने को स्केल करना — न कि इस आधार पर कि क्या वह आधुनिक जनरेटिव एआई जैसा दिखता था। यह फ्रेमिंग आने वाले उदाहरणों को स्पष्ट और निष्पक्ष बनाती है।

थिएल-शैली एआई-सम्बंधित दांवों में देखने के लिए पैटर्न

थिएल-संगत दांव अक्सर शुरुआत में "एआई कंपनियों" जैसे नहीं दिखते। पैटर्न ज़्यादातर बझ-बज़ शब्दों के बारे में नहीं है बल्कि अनुचित लाभ बनाने के बारे में है जो एआई (या उन्नत ऑटोमेशन) को लागू होने पर असाधारण रूप से शक्तिशाली बना देते हैं।

1) संचय करने वाला डेटा लाभ

एक आवर्ती संकेत उच्च-सिग्नल डेटा तक विशेष पहुँच है: ऐसा डेटा जिसे इकट्ठा करना कठिन है, लेबल करना महंगा है, या वैधानिक रूप से प्राप्त करना कठिन है। व्यवहार में यह एंटरप्राइज़ से ऑपरेशनल डेटा, सुरक्षा में अनूठी नेटवर्क टेलीमेट्री, या विनियमित वातावरण के विशिष्ट डेटासेट हो सकते हैं।

मुद्दा "बड़े डेटा" का नहीं है। यह उस डेटा का है जो निर्णयों को बेहतर बनाता है और सिस्टम के चलने पर अधिक मूल्यवान हो जाता है — फ़ीडबैक लूप्स जो प्रतियोगियों के लिए आसानी से नकल नहीं किये जा सकते।

2) केवल पैकेजिंग नहीं, स्वामित्व तकनीक

कोर क्षमताओं में निवेश करने वाली टीमों की तलाश करें: इन्फ्रास्ट्रक्चर, वर्कफ़्लो इंटिग्रेशन, या पक्षपातपूर्ण तकनीकी आईपी। एआई-सम्बंधित क्षेत्रों में इसका मतलब हो सकता है: नवीन डेटा पाइपलाइन्स, बाध constrained वातावरण में मॉडल डिप्लॉयमेंट, सत्यापन परतें, या एकीकरण जो उत्पाद को मिशन-क्रिटिकल संचालन में एम्बेड करते हैं।

जब उत्पाद गहराई से एम्बेड हो जाता है, तो स्विचिंग कॉस्ट और वितरण एक माउंट बन जाते हैं — अक्सर एक ही मॉडल-लाभ की तुलना में अधिक टिकाऊ।

3) वास्तविक दांव जहाँ असफलता महँगी है

एक और सामान्य धागा उन डोमेनों का चयन है जहाँ विफलता महँगी होती है: सुरक्षा, रक्षा, अनुपालन-भारी एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर, और क्रिटिकल इंफ्रास्ट्रक्चर। ये बाजार विश्वसनीयता, भरोसा और दीर्घकालिक अनुबंधों को इनाम देते हैं — स्थितियाँ जो बड़े, विरोधी निवेशों का समर्थन कर सकती हैं।

4) 'उबाऊ' श्रेणियाँ जो एआई लीवरेज छुपाए रखती हैं

स्प्रेडशीट, प्रोक्योरमेंट, पहचान, ऑडिट, इनसिडेंट रिस्पॉन्स — ये अनौपचारिक लग सकते हैं, फिर भी ये दोहराए जाने वाले निर्णयों और संरचित वर्कफ़्लोज़ से भरे होते हैं। यही वह जगह है जहाँ एआई कदम-बदल प्रभावी बना सकता है, खासकर जब यह अनन्य डेटा और कसी हुई इंटीग्रेशन के साथ जोड़ा जाए।

प्रकाशन के लिए व्यावहारिक नोट

यदि आप विशिष्ट डील शर्तों, तारीखों, या फंड की भागीदारी का हवाला देते हैं, तो प्राथमिक स्रोतों (SEC फाइलिंग्स, आधिकारिक प्रेस रिलीज़, प्रत्यक्ष उद्धरण, या प्रतिष्ठित आउटलेट्स) के साथ सत्यापित करें। किसी भी निजी इरादे या भागीदारी का अनुमान लगाने से बचें जहाँ यह सार्वजनिक रूप से प्रलेखित नहीं है।

वाहन और समय: बड़े दांव कैसे लगाए जाते हैं

Founders Fund को अक्सर केंद्रित, conviction-प्रेरित दांव लगाने की प्रतिष्ठा मिली है — अक्सर उन श्रेणियों पर जो अनप्रचलित या प्रीमेच्योर लगती हैं। यह ख्याति सिर्फ रवैये के बारे में नहीं है; यह उस तरह के वेंचर फंड की संरचना के बारे में है जिससे एक थिसिस व्यक्त की जाती है।

एक VC फंड पूँजी उठाता है एक परिभाषित रणनीति के साथ, फिर कई कंपनियों में उसे तैनात करता है यह उम्मीद रखते हुए कि कुछ ही आउट्लायर्स फंड का अधिकांश रिटर्न लौटायेंगे।

थिसिस निष्पादन: मेमो से पैसे तक

एक थिसिस-नेतृत्व फंड शुरू नहीं करता "कौन अभी उठा रहा है?" से। यह शुरू करता है दुनिया की एक धारणा से ("5–10 वर्षों में क्या सच होगा?"), और फिर उन टीमों की तलाश करता है जो उस भविष्य की ओर बना रहे हों।

व्यवहार में, निष्पादन आम तौर पर इस तरह दिखता है:

• वेज की परिभाषा (एक विशिष्ट समस्या जहाँ सॉफ़्टवेयर और डेटा संचय करते हैं)\
• एक टीम ढूँढना जिनके पास वितरण का विश्वसनीय पथ हो (जो वास्तव में शिप और सेल कर सकें)\
• एक चेक लिखना जिसका साइज मायने रखे अगर थिसिस सही निकले

क्योंकि परिणाम पावर-लॉ का पालन करते हैं, पोर्टफोलियो संरचना मायने रखती है: आप अक्सर "गलत रह सकते हैं" और फिर भी जीत सकते हैं अगर कुछ निवेश कैटेगरी-परिभाषक बन जाएँ। यही कारण है कि फंड्स कभी-कभी मायने रखने वाला फॉलो-ऑन कैपिटल रिज़र्व करते हैं — डबल डाउन करना अक्सर वही जगह होती है जहाँ रिटर्न बनते हैं।

चरण और समय: एआई में सीड से ग्रोथ तक

टाइमिंग एआई-सम्बंधित बाजारों में विशेष रूप से संवेदनशील है क्योंकि इन्फ्रास्ट्रक्चर, डेटा उपलब्धता, और अपनाने के चक्र शायद ही कभी एक साथ चलते हैं।

• Seed/Series A: आप अक्सर एक तकनीकी अंतर्दृष्टि और वितरण योजना का अंडरराइट कर रहे होते हैं। उत्पाद अपूर्ण हो सकता है, पर सीखने की गति एसेट होती है।\
• Series B/C: साक्ष्य रिपीटेबल सेल्स और वास्तविक उपयोग की ओर शिफ्ट होते हैं। एआई उत्पादों के लिए, यहाँ यूनिट इकोनॉमिक्स, विश्वसनीयता, और अनुपालन विजेताओं को तय करने लगते हैं।\
• Growth: प्रश्न यह बनता है कि क्या कंपनी डिफ़ॉल्ट प्लेटफ़ॉर्म बन रही है — या सिर्फ़ एक महँगा फीचर।

एक विरोधी दांव कैलेंडर समय में "जल्दी" हो सकता है पर फिर भी सक्षम परिस्थितियों (कंप्यूट, डेटा पाइपलाइन्स, खरीदार की तैयारियाँ, नियमन) के सापेक्ष "समय पर" हो सकता है।

गलत टाइमिंग वही है जिससे आशाजनक एआई कंपनियाँ स्थायी R&D परियोजनाएँ बन जाती हैं।

सार्वजनिक सत्यापन मायने रखता है

जब आप किसी विशिष्ट Founders Fund या Peter Thiel-सम्बंधित होल्डिंग्स पर चर्चा करें, तो दावों को संदर्भ की तरह लें: सार्वजनिक रूप से सत्यापनीय स्रोतों (प्रेस रिलीज़, नियामक फाइलिंग्स, प्रतिष्ठित रिपोर्टिंग) का उपयोग करें न कि अफवाह या द्वितीयक सारांश। यह विश्लेषण को ईमानदार रखता है—और किसी एक फंड की पौराणिक कथाओं से परे सबक को पोर्टेबल बनाता है।

केस स्टडीज़ (सार्वजनिक रूप से सत्यापनीय उदाहरणों का प्रयोग करें)

ये मिनी केस अध्ययन जानबूझकर उन चीज़ों तक सीमित हैं जिन्हें आप सार्वजनिक दस्तावेज़ों में सत्यापित कर सकते हैं (कंपनी फाइलिंग्स, आधिकारिक घोषणाएँ, और ऑन-रिकाॅर्ड इंटरव्यू)। उद्देश्य पैटर्न सीखना है—न कि निजी इरादे का अनुमान लगाना।

केस 1: Palantir (डेटा एनालिटिक्स को "एआई-सम्बंधित" वेज के रूप में)

जनकारी/पुष्टि करने योग्य (सार्वजनिक): शुरुआती फ़ंडिंग राउंड्स का समय (जहाँ खुलासा हुआ हो), थिएल की सह-स्थापना/प्रारंभिक बैकिंग की भूमिका, और Palantir ने अपने व्यवसाय का सार्वजनिक सामग्री में कैसे वर्णन किया (उदा. Palantir का S-1 और बाद की निवेशक संचार)।

• समस्या: संस्थानों के पास बढ़ते डेटा वॉल्यूम थे पर उन्हें एकीकृत, गवर्न और निर्णय-योग्य बनाना मुश्किल लग रहा था।\
• वेज: मिशन-क्रिटिकल सॉफ़्टवेयर वर्कफ़्लोज़ प्रदान करना (अक्सर सरकार/विनियमित एंटरप्राइज़ में) जहाँ स्विचिंग कॉस्ट वास्तविक बन जाते हैं।\
• डेटा माउंट (व्यावहारिक): "सभी डेटा का मालिक होना" नहीं बल्कि एक ऐसा सिस्टम बनना जो विभिन्न डेटासेट्स को कड़ाई से परमिशन्स के तहत सामान्यीकृत और लिंक करे—जिससे उत्पाद समय के साथ अधिक मूल्यवान बनता जाए।\
• वितरण: लंबे, संबंध-चालित सेल्स सायकल; उच्च-दांव तैनातियों से विश्वसनीयता; प्राथमिक टीमों से व्यापक संगठन तक विस्तार।\
• जोखिम: संवेदनशील ग्राहकों में एकाग्रता, खरीद प्रक्रियाएँ, राजनीतिक/नियामकीय जांच, और "सर्विस-भारी" रोलआउट जो स्केलेबिलिटी सीमित कर सकते हैं।

केस 2: Anduril (रक्षा स्वायत्तता और सॉफ़्टवेयर-परिभाषित हार्डवेयर)

जनकारी/पुष्टि करने योग्य (सार्वजनिक): Founders Fund की भागीदारी (जहाँ सार्वजनिक रूप से घोषित), राउंड का समय, और Anduril के प्रेस रिलीज़ और कॉन्ट्रैक्ट घोषणाओं में बताई उत्पाद फोकस।

• समस्या: पारंपरिक रक्षा खरीद और प्लेटफ़ॉर्म उभरते सुरक्षा आवश्यकताओं से धीमे हो रहे थे।\
• वेज: तैनात करने योग्य उत्पाद (उदा. निगरानी/एज सिस्टम) देना जो जल्दी फील्ड किया जा सके और सॉफ़्टवेयर में इटरेट किया जा सके।\
• डेटा माउंट: वास्तविक तैनाती से ऑपरेशनल डेटा जो मॉडल सुधार, विश्वसनीयता और एज-केस कवरेज बढ़ाता है।\
• वितरण: सरकारी ठेके और पायलट में प्रदर्शन के माध्यम से विस्तार; जब सिस्टम सीमाओं के भीतर काम करते हैं तो विश्वसनीयता परिसंपत्ति बन जाती है।\
• जोखिम: नैतिक विवाद, निर्यात नियंत्रण, खरीदारी पर निर्भरता, और सार्वजनिक प्रतिरोध का जोखिम।

इन उदाहरणों का जिम्मेदारी से उपयोग कैसे करें

जब आप "थिएल-शैली" दांव लिखते या विश्लेषण करते हैं, तो हर तथ्यात्मक दावे (तिथियाँ, भूमिकाएँ, राउंड साइज) के लिए सिटेशन का उपयोग करें। जहाँ सीधे प्रमाणित स्रोत न हों वहां "उन्होंने निवेश इसलिए किया क्योंकि..." जैसे वाक्यांशों से बचें।

विरोधी एआई दांव के पीछे जोखिम प्रबंधन

विरोधी एआई-सम्बंधित दांव शायद ही कभी इसलिए फेल होते हैं क्योंकि विचार स्पष्ट रूप से गलत था—वे इसलिए फेल होते हैं क्योंकि समयरेखा लंबी होती है, साक्ष्य शोरपूर्ण होते हैं, और आसपास की दुनिया बदल जाती है।

उस वास्तविकता का प्रबंधन करने का मतलब है शुरुआत में अस्पष्टता स्वीकार करना, साथ ही ऐसी गार्डरैलों का निर्माण जो एक विश्वास को अपरिवर्तनीय गलती बनने से रोकें।

धैर्य बिना निष्क्रियता

एक थिसिस-प्रथम दांव वर्षों तक "जल्दी" दिख सकता है। इसके लिए धैर्य चाहिए (डेटा, वितरण, या नियमों के पकड़ने का इंतजार करना) और गंदे संकेतों के प्रति सहनशीलता — आंशिक उत्पाद-बाज़ार फिट, बदलती मॉडल क्षमताएँ, और अस्पष्ट यूनिट इकोनॉमिक्स।

कुंजी यह है कि धैर्य रखें बिना निष्क्रिय हुए: ऐसे माइलस्टोन सेट करें जो थिसिस को परखें, न कि नाव-नुमाइशी मीट्रिक्स को।

उद्यम-शैली दांवों के लिए व्यावहारिक जोखिम नियंत्रण

पोज़ीशन साइजिंग: पहला चेक इतना साइज रखें कि आप गलत होने पर बच सकें। यदि दांव कई अनजानियों पर निर्भर है (मॉडल गुणवत्ता और नियामक मंज़ूरी और एंटरप्राइज़ अपनाना), तो आपकी प्रारंभिक एक्सपोज़र को उस अनिश्चितता के अनुसार होना चाहिए।

फॉलो-ऑन रणनीति: फॉलो-ऑन कैपिटल उस विशेष परिदृश्य के लिए रिज़र्व करें जहाँ थिसिस_DE-RISK_ हो चुका हो (उदा. पुनरावर्ती तैनातियाँ, नवीनीकरण, मापन योग्य ROI)। फॉलो-ऑन को "कमाया गया" माना जाना चाहिए, स्वत: नहीं।

गवर्नेंस के जरिए स्टॉप-लॉस: स्टार्टअप्स के पास स्टॉक-लॉस ऑर्डर नहीं होते, पर उनके पास गवर्नेंस लीवर होते हैं—बोर्ड सीटें, ऑडिट अधिकार, सूचना अधिकार, प्रमुख भूमिकाओं के लिए नियुक्ति अनुमोदन, और जब थिसिस टूटे तो पिवट या बिक्री के लिए दबाव डालने की क्षमता। शुरू में "थिसिस ब्रेक" की शर्तें परिभाषित करें।

गैर-वित्तीय जोखिम: जो लोगों को चौंकाता है

एआई-सम्बंधित उत्पाद लाभ और हानि के अलावा डाउनसाइड जमा कर सकते हैं:

• नियम: लाइसेंसिंग, निर्यात नियंत्रण, डेटा लोकलाइज़ेशन, क्षेत्र-विशेष नियम (हेल्थ, फाइनेंस, रक्षा)।\
• प्राइवेसी: सहमति, रोके रखना, प्रशिक्षण-डेटा की उत्पत्ति, ब्रीच प्रभाव।\
• डिफेंस और डुअल-यूज: उत्पाद कैसे पुनरुपयोग हो सकता है; ग्राहक स्क्रीनिंग और अनुबंध क्लॉज़ मायने रखते हैं।\
• प्रतिष्ठा: सार्वजनिक धारणा, कर्मचारी विरोध, विवाद से ग्राहकों का पलायन।

एआई-सम्बंधित उत्पादों के लिए डाउनसाइड चेकलिस्ट

• यदि मॉडल गलत है तो क्या होता है—कौन हानि उठाता है, और किस पर दायित्व है?\
• क्या उत्पाद को सुरक्षित रूप से सीमित किया जा सकता है (मानव समीक्षा, रेट लिमिट्स, ऑडिट लॉग्स)?\
• कौन सा डेटा इकट्ठा किया जाता है, और क्या आप साबित कर सकते हैं कि इसे उपयोग करने के लिए आपको अनुमति है?\
• कौन सा नियामक आपको सबसे तेज़ी से रोक सकता है, और वे किस बात पर आपत्ति जताएंगे?\
• क्या कोई विश्वसनीय "ऑफ-रैंप" है (पिवट, संकुचित उपयोग मामला, व्यवस्थित बंद करना)?

आलोचना, नैतिकता और सार्वजनिक जांच

विरोधी दांव अक्सर विशेष रूप से उन शक्तिशाली, संवेदनशील बाजारों को लक्षित करते हैं—रक्षा, इंटेलिजेंस, पुलिसिंग, बॉर्डर कंट्रोल, और बड़े स्केल के डेटा प्लेटफ़ॉर्म। यही कारण है कि उन्हें जांच का सामना करना पड़ता है।

पीटर थील या Founders Fund से जुड़ी कई कंपनियों पर मुख्यधारा रिपोर्टिंग में बार-बार आलोचना हुई है, जिनमें गोपनीयता और निगरानी के मुद्दे, राजनीतिक विवाद, और जब सॉफ़्टवेयर उच्च-दांव निर्णयों को प्रभावित करे तो जवाबदेही के सवाल शामिल रहे हैं।

सामान्य आलोचनाएँ (इरादे का अनुमान लगाए बिना)

सार्वजनिक रूप से सत्यापनीय विषय अक्सर बार-बार दिखाई देते हैं:\

• गोपनीयता और निगरानी: Palantir का सरकारी एजेंसियों के साथ काम वर्षों से रिपोर्ट और बहस का विषय रहा है, आलोचक कहते हैं कि उन्नत एनालिटिक्स बिना कड़ी निगरानी के ओवररीच को सक्षम कर सकती है।\
• शक्ति और राजनीति: थिएल की राजनीतिक गतिविधियों और सार्वजनिक बयानबाज़ियों ने कवरेज और आलोचना आकर्षित की है, जो संबद्ध कंपनियों, पार्टनर्स और ग्राहकों के लिए प्रतिष्ठात्मक जोखिम पैदा कर सकती है।\
• रक्षा टेक जांच: मिलिट्री या लॉ-अनफोर्समेंट के लिए बनायी गई स्टार्टअप्स (जिनमें Founders Fund समर्थित फर्में भी शामिल हैं) बढ़े हुए सवालों का सामना करती हैं—जैसे वृद्धि, नागरिक हानि, और क्रय पारदर्शिता।

नैतिक प्रश्न एआई निवेश में कैसे दिखाई देते हैं

एआई "साधारण" सॉफ़्टवेयर से अलग कुछ विशेष जोखिम जोड़ता है:

• डेटा उत्पत्ति और सहमति (क्या डेटा वैधानिक और नैतिक रूप से इकट्ठा/लाइसेंस किया गया?)\
• पूर्वाग्रह और विषमतापूर्ण प्रभाव (क्या त्रुटियाँ असमान रूप से कुछ समूहों पर पड़ती हैं?)\
• तैनाती संदर्भ (क्या मॉडल सिफारिश करने, निर्णय लेने, या ऑटोमेट करने के लिए उपयोग हो रहा है—और उसे कौन ओवरराइड कर सकता है?)\
• ऑडिटेबिलिटी (क्या आउटपुट्स की व्याख्या, परख और चुनौती की जा सकती है?)

निवेश करने या बनाने से पहले पूछने वाले प्रश्न

• सिस्टम को कौन से डेटा सोर्स पावर करते हैं, और वैध/नैतिक उपयोग के लिए क्या सबूत मौजूद हैं?\
• अंतिम उपयोगकर्ता कौन है, और दुरुपयोग रोकने के लिए कौन से सुरक्षा उपाय मौजूद हैं (एक्सेस कंट्रोल, लॉगिंग, मानव समीक्षा)?\
• पैमाने पर कौन-सी हानियाँ संभावित हैं, और कंपनी उन्हें कैसे मापेगी और रिपोर्ट करेगी?\
• क्या स्वतंत्र ऑडिट, रेड-टीमिंग, या बाहरी रिसर्च का मार्ग है?\
• यदि यह कल फ्रंट पेज पर आ जाए, तो सबसे कठिन क्या बचाना होगा—विशेष रूप से?

संस्थापकों के लिए सीखें: एआई कंपनियाँ कैसे बनाएं

एक थिएल-शैली विरोधी कंपनी एआई के बारे में खुद को स्मार्ट दिखाकर नहीं जीतेगी। वह तब जीतेगी जब वह किसी विशिष्ट समस्या के बारे में सही रहे जिसे दूसरे खारिज करते हैं, और फिर उस अंतर्दृष्टि को एक ऐसे उत्पाद में बदल दें जो शिप, फैले और संचय करे।

विरोधी थिसिस को उत्पाद रणनीति में बदलना

एक वेज से शुरुआत करें: एक संकर्, दर्दनाक वर्कफ़्लो जहाँ एआई स्पष्ट कदम-बदल प्रभाव पैदा करे (बचा हुआ समय, त्रुटियों में कमी, राजस्व पकड़ा जाना)। वेज इतना छोटा होना चाहिए कि जल्दी अपनाया जा सके, पर एक बड़े सिस्टम से जुड़ा हो जिसमें आप विस्तार कर सकें।

भेदभाव करें कि मॉडल वर्कफ़्लो में कहाँ बैठता है, सिर्फ़ मॉडल विकल्प पर नहीं। यदि हर कोई समान फाउंडेशन मॉडल खरीद सकता है, तो आपका लाभ प्राय: प्रोपाइटरी प्रक्रिया ज्ञान, तंग फ़ीडबैक लूप, और यह कि उत्पाद असल काम के साथ बेहतर इंटीग्रेट होता है।

वितरण थिसिस का हिस्सा है। यदि आपकी अंतर्दृष्टि गैर-स्वाभाविक है, तो अपने ग्राहकों के खोजने की उम्मीद मत रखें। उन चैनलों के आसपास बनाएं जिन्हें आप नियंत्रित कर सकते हैं: एम्बेडेड पार्टनरशिप्स, रोल आधारित बॉटम्स-अप अधिग्रहण, या एक "स्प्रेडशीट बदलो" एंट्री पॉइंट जो टीम-के-टीम फैलता है।

एक व्यावहारिक निहितार्थ: टीम जो वर्कफ़्लो + मूल्यांकन पर तेजी से इटररेट कर सकती है, अक्सर सिर्फ़ एक "बेहतर" मॉडल चुनने वाली टीमों को पीछे छोड़ देती है। ऐसे उपकरण जो फुल-स्टैक प्रोटोटाइप पर निर्माण चक्र को संकुचित करते हैं—उनसे आप विरोधी वेज को तेजी से टेस्ट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, Koder.ai एक vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म है जो आपको चैट के माध्यम से वेब, बैकएंड, और मोबाइल ऐप बनाने देता है (React फ्रंट-एंड पर, Go + PostgreSQL बैक-एंड पर, Flutter मोबाइल के लिए), जो उपयोगी हो सकता है जब आप वर्कफ़्लो इंटीग्रेशन और ROI को लंबे इंजीनियरिंग रोडमैप पर commit करने से पहले मान्य करना चाहते हों।

गैर-हाइप के साथ गैर-स्पष्ट कहानी बताएं

"सीक्रेट" को सरल भाषा में समझाएँ: हर कोई क्या मानता है, क्यों वह गलत है, और आप क्या अलग करेंगे। "हम एआई का उपयोग करते हैं" से शुरुआत करने से बचें और परिणामों के साथ शुरू करें।

निवेशक विशिष्टता को पसंद करते हैं:\

• कौन सा निर्णय किस बिंदु पर बेहतर होता है, किस मापनीय प्रभाव के साथ?\
• कौन से बाध्यताएँ आपकी पद्धति को अभी कार्यशील बनाती हैं (डेटा एक्सेस, नियम, यूनिट इकोनॉमिक्स, व्यवहार परिवर्तन)?

संचययोग्य रक्षा बनाओ

ऐसे फायदे हासिल करने का लक्ष्य रखें जो उपयोग के साथ बेहतर हों: अनूठे डेटा अधिकार (या कानूनी रूप से आप जो डेटा उत्पन्न कर सकते हैं), वर्कफ़्लो लॉक-इन (उत्पाद रिकॉर्ड सिस्टम बन जाता है), और प्रदर्शन लाभ जो आपके डोमेन मूल्यांकन से जुड़े हों।

पिच डेक और मीट्रिक्स: क्या करें और क्या न करें

करें: एक पहले/बाद वर्कफ़्लो दिखाएँ, आपका मूल्यांकन तरीका, और अपनाने के प्रमाण (रिटेंशन, एक्सपेंशन, टाइम-टू-वैल्यू)।\

न करें: मॉडल आर्किटेक्चर के साथ शुरू करना, अस्पष्ट TAM, या चुने हुए डेमोज़।\

करें: विश्वसनीयता मीट्रिक्स (त्रुटि दर, मानव ओवरराइड दर, प्रत्याशा) को बिज़नेस मीट्रिक्स के साथ ट्रैक करें।\

न करें: विफलता मोड छुपाएँ—उन्हें अपनाएँ और दिखाएँ कि आप उन्हें कैसे मैनेज करते हैं।

निवेशकों और ऑपरेटरों के लिए व्यावहारिक फ्रेमवर्क

विरोधी का मतलब "मनोरंजन के लिए असहमत होना" नहीं है। इसका अर्थ है भविष्य के बारे में एक स्पष्ट दृष्टि को अपनाना, और फिर यह साबित करने के लिए काम करना कि आप सही हैं (या गलत) इससे पहले कि बाजार सहमति तक पहुँचे।

5-भाग चेकलिस्ट: थिसिस → एज → टाइमिंग → डिफेंसिबिलिटी → रिस्क

1) थिसिस (आप क्या मानते हैं): एक वाक्य लिखें जो आज अधिकांश स्मार्ट लोगों को गलत लगे।

उदाहरण: "एआई का मूल्य उन कंपनियों में एकत्र होगा जो प्रोपाइटरी वितरण का नियंत्रण रखती हैं, सिर्फ मॉडल गुणवत्ता में नहीं।"

2) एज (क्यों विशेष रूप से आप): आप क्या देखते हैं जो अन्य लोग मिस करते हैं—एक्सेस, डोमेन विशेषज्ञता, ग्राहक निकटता, डेटा अधिकार, नियामकीय अंतर्दृष्टि, या एक नेटवर्क?

यदि आपका एज "मैं वही ट्विटर थ्रेड पढ़ता हूँ" है, तो आपके पास एज नहीं है।

3) टाइमिंग (क्यों अभी): विरोधी दांव सबसे अधिक टाइमिंग पर फेल होते हैं। सक्षम परिवर्तन (कॉस्ट कर्व, नियमन, वर्कफ़्लो शिफ्ट, खरीदार व्यवहार) और अपनाने का पथ (कौन पहले खरीदता है, कौन बाद में आता है) पहचानें।

4) डिफेंसिबिलिटी (क्यों आप बाद में जीतेंगे): एआई में "हम एआई का उपयोग करते हैं" कोई माउंट नहीं है। टिकाऊ फायदे देखें: प्रोपाइटरी डेटा जिसका आप उपयोग करने के लिए अधिकार रखते हैं, वितरण, स्विचिंग कॉस्ट, एम्बेडेड वर्कफ़्लोज़, या एक संचयी फ़ीडबैक लूप जिसकी नकल करना कठिन हो।

5) रिस्क (क्या टूटता है): शीर्ष तीन फेल्यर मोड्स—तकनीकी, गो-टू-मार्केट, कानूनी/नैतिक—को नाम दें और हर एक के होने पर आप क्या करेंगे।

ट्रेंड-चेज़िंग के बिना सूचित रहना

एक "सिग्नल डायट" सेट करें: कुछ नैतिक आवाजों को फॉलो करें, ग्राहक के बजट ट्रैक करें, और यूनिट इकोनॉमिक्स (लेटेंसी, प्रति-टास्क लागत, चर्न) देखें। हाइप मीट्रिक्स (डेमो वायरलिटी, मॉडल बेंचमार्क छलांगें) को इनपुट समझें—न कि निर्णय।

अपने विरोधी विचार को दबाव-टेस्ट करें

एक रेड टीम चलाएँ: किसी ऐसे इंसान को कहें जो असहमत होने के प्रोत्साहन के साथ आपके थिसिस पर हमला करे।\

कन्फर्मिंग नहीं करने वाले इंटरव्यूज़ के साथ ग्राहक डिस्कवरी करें (ऐसे लोग जो शायद ना कहेंगे)।\

ऐसा सबूत पहले से तय करें जो आपका मन बदल दे।

सादा-भाषा निवेश मेमो प्रम्प्ट्स

• हम क्या मानते हैं जो अधिकांश लोग नहीं मानते?\
• ग्राहक कौन है, और कौन सा दर्दनाक काम बेहतर होता है?\
• काम करने के लिए क्या सच होना चाहिए (और हम इसे 30 दिनों में कैसे टेस्ट कर सकते हैं)?\
• 2 साल में यह क्यों नकल करना मुश्किल होगा?\
• असफल होने का सबसे सरल कारण क्या है—और हमारा Plan B क्या है?

मुख्य निष्कर्ष और अगले कदम

विरोधी निवेश—कम से कम वह रूप जो अक्सर पीटर थिएल के साथ जुड़ा होता है—का अर्थ यह नहीं है कि "भीड़ के खिलाफ दांव लगाओ" एक व्यक्तित्व लक्षण के रूप में। इसका अर्थ है दुनिया के बदलने के बारे में एक स्पष्ट दृष्टि रखना, उस दृष्टि को व्यक्त करने वाले केंद्रित दांव लगाना, और कुछ समय के लिए गलत दिखने को सहन करना।

आगे रखने योग्य सिद्धांत

पहला, विरोधी सोच केवल तब उपयोगी है जब इसे एक विशिष्ट, परखा जाने योग्य दावे के साथ जोड़ा जाए। "हर कोई X मानता है, पर X गलत है क्योंकि..." शुरुआत है। काम यह है कि इसे तब तक सच साबित करने के लिए क्या होना चाहिए—ग्राहक, वितरण, नियमन, टाइमिंग, और यूनिट इकोनॉमिक्स—इन्हें परिभाषित करना।

दूसरा, थिसिस-प्रथम ट्रेंड-फॉलोइंग से बेहतर है। एक थिसिस यह भी मार्गदर्शित करती है कि आप क्या अनदेखा करें। यह एआई में विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहाँ नए डेमो अनिवार्य होने की Illusion पैदा कर सकते हैं।

तीसरा, कई "एआई" परिणाम बेदिलीनी नींवों पर निर्भर करते हैं: डेटा अधिकार और पहुँच, इन्फ्रास्ट्रक्चर, तैनाती के रास्ते, और मॉडल को विश्वसनीय उत्पादों में बदलने की गंदी वास्तविकता। अगर आप डेटा/इन्फ्रास्ट्रक्चर एज को सरल भाषा में नहीं समझा सकते, तो आपका "एआई दांव" शायद सिर्फ़ मार्केटिंग रैपर है।

चौथा, जोखिम की जागरूकता वैकल्पिक नहीं है। विरोधी दांव अक्सर अप्रत्याशित तरीकों से फेल होते हैं: प्रतिष्ठात्मक झटका, नियामकीय बदलाव, मॉडल भंगुरता, सुरक्षा घटनाएँ, और पैमाने पर प्रेरणाएँ जो बदल जाती हैं। इनका प्रारम्भ में ही योजना बनाएं, न कि विकास के बाद।

साक्ष्य और विनम्रता: एआई भविष्यवाणियों के लिए न्यूनतम मानक

भविष्यवाणियों को हाइपोथीसिस की तरह ट्रीट करें। तय करें कि कौन सा साक्ष्य आपका मन बदल देगा, और 30/90/180 दिनों में समीक्षा के चेकपॉइंट सेट करें जहाँ आप कहानीबाज़ी के बिना प्रगति को देखते हैं। जल्दी होना सही होने के बराबर नहीं है—और एक बार सही होना यह प्रमाण नहीं कि आप फिर से सही होंगे।

आगे पढ़ने के सुझाव

यदि आप और गहराई में जाना चाहते हैं, तो आप यह देख सकते हैं:\

• /blog (और फ्रेमवर्क्स व केस-स्टडी ब्रेकडाउन)\
• /pricing (यदि आप उपकरणों या सेवाओं का मूल्यांकन कर रहे हैं ताकि अनुसंधान और डिलीजेंस संचालन में मदद मिले)

इस सप्ताह लागू करने योग्य एक बात

एक ही एआई विचार के लिए एक पेज का "विरोधी मेमो" लिखें:\

• वह सर्वसम्मति विचार जिससे आप असहमत हैं\
• आपकी एक-वाक्यीय थिसिस\
• तीन प्रेक्षणीय संकेत जो इसे मान्य करेंगे\
• तीन असफलता मोड (तकनीकी, गो-टू-मार्केट, और बाहरी)

यदि आप इसे ठोस नहीं बना सकते, तो दांव लगाने के लिए मजबूर न हों—पहले थिसिस को कसें।