कंप्यूटिंग तेल जैसी हो जाएगी: एआई लागत रणनीति पर एक सीईओ का दृष्टिकोण

अधिकांश कंपनियाँ एआई लागतों का प्रबंधन उल्टा कर रही हैं। वे टोकन खर्च को प्रगति का प्रतीक मानते हैं — जितना बड़ा बिल, उतनी ही "AI-forward" कंपनी। Doodle के सीईओ क्रिश्चियन फिएलिट्ज़ इसके विपरीत तर्क देते हैं: एआई की लागत एक निवेश निर्णय है, न कि कोई प्रतिष्ठा प्रतीक, और जो कंपनियाँ जीतेंगी वे वही होंगी जो जानबूझकर तय करें कि क्या इनसोर्स करना है, क्या आउटसोर्स करना है, और नियंत्रण कहाँ रखना है। कंप्यूटिंग स्वयं एक सामान्य वस्तु बन जाएगी — "compute will be like oil" — लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि आपका बिल कम हो जाएगा। इसका मतलब है कि रणनीतिक सवाल से हम कितना खर्च कर सकते हैं के लिए हमें क्या रखना चाहिए.

यह लेख फिएलिट्ज़ के एआई लागतों पर विचार करने के ढांचे का सार प्रस्तुत करता है, जो उनकी जून 2026 की व्लाद कैचर शो पर हुई बातचीत से लिया गया है।

स्ट्रॉबेरी-खेत की समस्या: विचार करें कि लागत संबंधी सलाह कौन दे रहा है।

AI पर कितना खर्च करना है, इस बारे में किसी की भी सलाह लेने से पहले, फिएलिट्ज़ कहते हैं, देखें कि उस जवाब से किसे लाभ होता है।

यह कुछ वैसा ही है जैसे आपके पास स्ट्रॉबेरी का खेत हो और आप दावा करें, ' Of course, if somebody eats only 10 strawberries, they' बेशक, अगर कोई सिर्फ 10 स्ट्रॉबेरी खाता है, तो वह वाकई में प्यार में नहीं है। आपको 20, 50, 500 स्ट्रॉबेरी होनी चाहिए।

जो लोग जोर-जोर से कहते हैं कि अधिक टोकन का मतलब अधिक प्रगति है, वे अक्सर वही लोग होते हैं जो टोकन बेच रहे होते हैं। इससे वे गलत नहीं हो जाते—लेकिन यह उनके हित को उल्लेखनीय बना देता है। "Just buy tokens, otherwise you're doing it wrong" कोई रणनीति नहीं है। यह एक रणनीति का भेष धारण किए हुए बिक्री का नारा है।

मुख्य बात यह है: संकेत (AI वास्तविक लाभ प्रदान करता है) को बिक्री प्रक्रिया (आपको इसे जितना हो सके, उतनी जल्दी अपनाना चाहिए) से अलग करें।

कंप्यूटिंग क्यों सामान्य वस्तु बन जाएगी — और ऐसा क्यों नहीं होगा कि इससे आपका बिल कम हो

फिएलिट्ज़ कच्ची कंप्यूट लागत की दीर्घकालिक दिशा के बारे में स्पष्ट हैं:

सीमान्त लागत घट जाएगी। कंप्यूटिंग तेल की तरह होगी, या उस ऊर्जा की तरह जिसे आप निकालते हैं। मेरे लिए यह उन चीजों में से एक है जो निश्चित रूप से होंगी।

अब तक यह खरीदारों के लिए अच्छी खबर लग रही है। लेकिन इसमें एक पेंच है। लागत का कच्ची गणना गिरना लागत के बराबर नहीं है आपका एआई उपयोग गिरना — क्योंकि एक स्तर ऊपर की अर्थव्यवस्था बुरी तरह असंतुलित है:

हम जानते हैं कि बुनियादी ढांचे में वर्तमान निवेश से संबंधित ये आँकड़े और विश्लेषण एप्लिकेशन परत में हो रहे निवेशों या एप्लिकेशन परत के माध्यम से सृजित हो रहे मूल्य से पूरा नहीं हो रहे हैं।

सरल शब्दों में: एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में भारी पूंजी लगाई जा रही है, लेकिन एप्लिकेशन लेयर पर उत्पन्न हो रही मूल्य अभी तक उस स्तर तक नहीं पहुँची है। जब यह अंतर बंद होता है, तो यह सेवा उपभोक्ताओं के लिए उच्च कीमतों की दिशा में ही बंद होता है। और यही वह हिस्सा है जिसे हर ऑपरेटर को आत्मसात करना चाहिए।

क्लाउड लागत का इतिहास-पाठ: एक पांच साल पुरानी रणनीति, फिर से दोहराई जा रही है।

हमने यह फिल्म पहले भी देखी है, और हाल ही में भी।

"अगर आप आँख मूँदकर सब कुछ एलएलएम (LLMs) में डाल देते हैं और अपने ज्ञान और अपनी रचना को दूसरे सिस्टम को आउटसोर्स कर देते हैं, तो आप अनजाने में एक ऐसे मोड़ पर पहुँच जाएँगे जहाँ आपका प्रदाता लागत बढ़ा देगा — वैसे, यह वही बात है जो पाँच साल पहले क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में हुई थी। अचानक ऐसा लगा, 's like, ' इसके चलते मल्टी-क्लाउड वातावरण बने, और फिर यह सवाल उठा, ' That led to multi-cloud environments, that led to, '"

क्लाउड समानांतर पूरे संवाद में सबसे उपयोगी मानसिक मॉडल है। सस्ता और प्रचुर क्लाउड कंप्यूटिंग ने कंपनियों को सब कुछ एक ही प्रदाता के इकोसिस्टम में रखने के लिए प्रोत्साहित किया। फिर कीमतें बढ़ीं, लॉक-इन महंगा हो गया, और पेंडुलम फिर से मल्टी-क्लाउड और यहां तक कि स्वामित्व वाले डेटा सेंटरों में वापसी की ओर मुड़ गया।

एआई भी उसी वक्र पर है, बस थोड़ा पहले। जो कंपनियाँ आज "blindly put everything into LLMs", वे वही निर्भरता बना रही हैं जिसे क्लाउड-नेटिव कंपनियों ने 2010 के दशक के उत्तरार्ध में दूर करने में समय लगाया था। सबक यह नहीं है एआई से बचें — यह है अंधा भरोसा न करेंबिंदु

क्या इनसोर्स करें और क्या आउटसोर्स करें: एक नियंत्रण-बिंदु ढांचा

तो आप वास्तव में इसके साथ क्या करते हैं? फिएलिट्ज़ का उत्तर एआई की लागत को खपत के बजाय नियंत्रण का प्रश्न बनाता है:

एआई की लागत पर नियंत्रण रखना — यह जानना कि आप क्या आउटसोर्स कर सकते हैं और क्या आपको जानबूझकर इनसोर्स करना चाहिए, एक नियंत्रण बिंदु के रूप में, एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में — यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण बातचीत है। हम इसे लगातार करते रहते हैं।

फ्रेमवर्क को लागू करने का एक व्यावहारिक तरीका:

• वस्तु का आउटसोर्स करें। सामान्य-उद्देश्यीय मॉडल क्षमता, जहाँ स्विचिंग लागतें कम होती हैं और कोई स्वामित्व लाभ उत्पन्न नहीं होता, बाहरी प्रदाताओं के पास हो सकती है। यह "oil" है — इसे बाजार से खरीदें।

• नियंत्रण बिंदुओं को इनसोर्स करें। कोई भी ऐसी चीज़ जो वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ हो, या जो ऐसे डेटा से संबंधित हो जिसे आप सौंपने का जोखिम नहीं उठा सकते, उसे कड़े नियंत्रण में रखना चाहिए। Doodle के लिए सुरक्षा और गोपनीयता इसे अनिवार्य बनाती हैं: "कुछ चीज़ें, भले ही हम उन्हें आउटसोर्स करना चाहें, हमें उन्हें कड़े नियंत्रण में रखना होगा।"

• लागत को निवेश में बदलें। जब आप जानबूझकर किसी क्षमता को इनसोर्स करते हैं, तो आप सिर्फ एक लागत को अवशोषित नहीं कर रहे होते — आप एक नियंत्रण बिंदु खरीद रहे होते हैं। आप लागत को वास्तविक निवेश में बदलते हैं और कहते हैं, ठीक है, हम इसका नियंत्रण बनाए रखेंगे।

अनुशासन शब्द में ही है। जानबूझकरविफलता का तरीका आउटसोर्सिंग या इनसोर्सिंग करना नहीं है — असली विफलता यह है कि आप इनमें से किसी एक को निर्णय लेने के बजाय डिफ़ॉल्ट रूप से कर देते हैं।

जब एआई उन इंसानों से भी महँगा हो जाए जिन्हें आजाद करना उसका मकसद था

उत्साह में एक अल्पकालिक लागत जाल भी है जिसे आसानी से अनदेखा किया जा सकता है:

अगर आप बस अंधाधुंध लोगों को एलएलएम का इस्तेमाल करने दें — और सिर्फ एआई टूल्स ही नहीं — तो आप देखेंगे कि लागतें असल में इंसानों से भी ज्यादा हैं।

यदि AI का प्रति-सीट उपयोग बिना प्रबंधन के हो, तो यह चुपचाप उस मानवीय कार्य की लागत से भी अधिक हो सकता है, जिसे यह बढ़ाने के लिए बनाया गया था। यह AI के खिलाफ कोई तर्क नहीं है; यह इसे औपचारिक रूप से स्थापित करने का तर्क है। यदि आप यह नहीं देख सकते कि प्रत्येक वर्कफ़्लो के लिए AI की लागत क्या है और वह कितना मूल्य उत्पन्न कर रहा है, तो आप इसे प्रबंधित नहीं कर सकते — और "we're proud of our AI bill" एक बहुत महँगा वाक्य बन जाता है।

सड़क के अंत का विरोधाभास: जब कोई बचा ही नहीं, तो कौन खरीदेगा?

फिएलिट्ज़ लागत पर चर्चा को उस प्रश्न के साथ समाप्त करते हैं जो पूरी एआई-व्यय बहस को एक नया रूप दे देता है:

अगर सब कुछ AI है और कंपनियों में कोई इंसान नहीं बचा — तो आपका उत्पाद कौन खरीदेगा? क्योंकि एजेंट्स एजेंट्स से ही खरीद रहे हैं… इसलिए यह मत भूलना।

यह आधा मज़ाक है और आधा उद्यम एआई रणनीति का सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न है। सब कुछ स्वचालित करने का मूल्य उस किसी के अस्तित्व से सीमित है जिसे बेचने के लिए बनाया गया हो। एजेंटों की एक अर्थव्यवस्था जो एजेंटों के साथ लेन-देन करती है, जिसके पीछे कोई मानवीय मांग नहीं है, वह कोई बाज़ार नहीं है — यह एक बंद लूप है। लागत रणनीति के लिए निहितार्थ: के लिए अनुकूलित करें टिकाऊ मानवीय मूल्य, अधिकतम स्वचालन के लिए नहीं। समय मुक्त करने का उद्देश्य लोगों को हटाना नहीं है; बल्कि उन्हें केवल वही काम करने देना है जो केवल लोग ही कर सकते हैं।

निचोड़

फिएलिट्ज़ अपनी निश्चितता को ज़्यादा दिखाने से बचते हैं: "हम यह नहीं कह रहे कि हम इसे समझ ही लेंगे। मैं बस इतना कह रहा हूँ कि हम सक्रिय रूप से चर्चा कर रहे हैं और इसे देखने की कोशिश कर रहे हैं।" यही विनम्रता ही मुख्य बात है। 2026 में एआई लागत रणनीति कोई हल किया गया समीकरण नहीं है — यह एक अनुशासन है:

1. इनपुट बेचने वाले लोगों से मिलने वाली छूट संबंधी सलाह। (स्ट्रॉबेरी का खेत।)

2. कंप्यूट के सामान्य वस्तु बनने की उम्मीद करें — लेकिन फिर भी अपने प्रदाता की कीमतों में बदलाव की उम्मीद करें। (अवसंरचना/अनुप्रयोग अंतर।)

3. बादल को याद रखो। अंधा भरोसा फिर से आंका जा रहा है; अभी इसकी योजना बनाएँ।

4. अपने नियंत्रण बिंदुओं का निर्णय सोच-समझकर करें। वस्तुओं का आउटसोर्स करें, लाभ का इनसोर्स करें, लागत को निवेश में बदलें।

5. उपकरण का उपयोग। अनियंत्रित एआई उन मनुष्यों से अधिक महंगा पड़ सकता है जिन्हें यह बढ़ाता है।

6. मानवों को लूप में रखें — वे भी आपके ग्राहक हैं।

एआई पर खर्च को वैसे ही करें जैसे आप किसी भी गंभीर निवेश को करते हैं: एक सिद्धांत, एक नियंत्रण योजना, और दूसरी ओर मिलने वाले मूल्य का स्पष्ट दृष्टिकोण के साथ।

यह अंश क्रिश्चियन फिएलिट्ज़ के जून 2026 के व्लाद कैचर शो पर दिए गए साक्षात्कार से लिया गया है। श्रृंखला में अगला: 3 क्षण जब आपका कैलेंडर टूल छोटा पड़ जाता हैबिंदु