کس طرح ٹوکن انحصار AI دور میں معاشی خودمختاری کو نئی شکل دے رہا ہے۔

عالمی مصنوعی ذہانت (AI) معیشت سالانہ 175 بلین ڈالر سے زیادہ کی آمدنی پیدا کر رہی ہے، صرف جنریٹیو AI سیکٹر نے گزشتہ 12 مہینوں میں تقریباً 110 بلین ڈالر کی فروخت ریکارڈ کی ہے۔ عالمی AI مارکیٹ کی مالیت اس وقت $610 بلین سے زیادہ ہے، جب کہ اس شعبے میں نجی اور کارپوریٹ سرمایہ کاری 252.3 بلین ڈالر تک بڑھ گئی ہے، جو بنیادی طور پر ٹیک جنات کے بڑے سرمائے کے اخراجات کے ذریعے کارفرما ہے۔

آنے والے سالوں میں AI سیکٹر کے تیزی سے پھیلنے کا امکان ہے، Statista نے 2032 تک عالمی AI مارکیٹ 1.42 ٹریلین ڈالر تک پہنچنے کا اندازہ لگایا ہے، جبکہ اقوام متحدہ تجارت اور ترقی (UNCTAD) کا اندازہ ہے کہ 2033 تک یہ 4.8 ٹریلین ڈالر تک بڑھ سکتا ہے۔

جیسے جیسے AI معیشت تیزی سے ترقی کر رہی ہے، زیادہ متعلقہ اکائی تیزی سے ٹوکن ہے — متن یا ڈیٹا کا وہ چھوٹا سا ٹکڑا جسے AI ماڈلز جوابات، پیشین گوئیاں اور فیصلے پیدا کرنے کے لیے کارروائی کرتے ہیں۔ چونکہ حکومتیں، کاروبار اور افراد تیزی سے AI سروسز پر انحصار کرتے ہیں، ممالک کو ایک بنیادی سوال کا سامنا کرنا شروع ہو گیا ہے: اس کا کیا مطلب ہے جب کسی ملک کی AI تک رسائی کا انحصار ان کمپنیوں پر ہوتا ہے جن کی قیمتوں، ڈیٹا کی پالیسیاں، اور دستیابی بالآخر کسی دوسرے ملک کے ریگولیٹری ماحول کے تحت ہوتی ہے؟

پڑھیں: علی بابا نے 10 بلین ڈالر کے شیئرز کی فروخت کے بعد Wan3.0 AI ویڈیو ماڈل لانچ کیا۔

AI انحصار کی کم از کم تین جہتیں ہیں: لاگت، ڈیٹا اور رسائی۔

بڑے لینگویج ماڈل ٹوکنز میں معلومات پر کارروائی کرتے ہیں، اور صارفین استعمال شدہ ٹوکن کی تعداد کے مطابق ادائیگی کرتے ہیں۔ مین اسٹریم AI سروس فراہم کرنے والے فی ملین ٹوکنز پر فی الحال تقریباً $2.50 چارج کرتے ہیں، لیکن مستقبل کی طلب کا پیمانہ ٹوکن کے اخراجات کو قومی معیشتوں کے ایک اہم جزو میں یکسر تبدیل کر سکتا ہے۔

گولڈمین سیکس کے اندازوں کے مطابق، عالمی ٹوکن کی کھپت 2030 تک ایک ماہ میں 120 quadrillion ٹوکن تک پہنچ سکتی ہے۔ موجودہ اپنانے کے مفروضوں کے تحت، ٹوکن پر مبنی AI خدمات پر جرمنی کا سالانہ خرچ تقریباً 157 بلین یورو تک پہنچ سکتا ہے، جو کہ اس کے جی ڈی پی کے 3.51 فیصد کے برابر ہے، ایک جرمن تحقیقی تحقیق کے مطابق۔

یہ اعداد و شمار پتھر میں لکھی گئی پیشین گوئی کے بجائے ایک ماورائے عمل ہے۔ اس کے باوجود یہ ممکنہ پیمانے کو ظاہر کرتا ہے کہ “خدمت کے طور پر ایک ذہانت” کی معیشت کیا بن سکتی ہے۔ گھریلو AI بنیادی ڈھانچے کے بغیر ممالک کے لئے، بڑھتی ہوئی کھپت کا مطلب غیر ملکی کرنسی کا بار بار اخراج ہو سکتا ہے۔

اس ابھرتے ہوئے پیٹرن کو کچھ محققین نے ممکنہ “ڈیجیٹل تجارتی خسارہ” کے طور پر بیان کیا ہے۔ ادائیگیوں کے توازن کے روایتی اعدادوشمار ابھی تک اسے مکمل طور پر حاصل نہیں کرتے ہیں، لیکن بنیادی متحرک سادہ ہے: چونکہ گھریلو صارفین غیر ملکی AI خدمات استعمال کرتے ہیں، محصول ان فرموں کی طرف بڑھتا ہے جو ماڈلز اور انفراسٹرکچر کی مالک ہیں۔

اندازوں کے مطابق، امریکی فرمیں عالمی انٹرپرائز AI مارکیٹ کے 80% سے زیادہ پر کنٹرول رکھتی ہیں۔ کینیڈا میں کلاؤڈ وسائل کا تقریباً 85% تین امریکی کمپنیوں کے زیر کنٹرول ہے: ایمیزون، مائیکروسافٹ اور الفابیٹ۔ اسی طرح کی اجارہ داری بہت سی دوسری منڈیوں میں بھی موجود ہے۔ نتیجہ: ممالک مؤثر طریقے سے اپنے AI اسٹیک کی ملکیت کے بجائے اسے لیز پر دے سکتے ہیں۔

دوسرا مسئلہ ڈیٹا کا ہے۔ AI ماڈل کے ساتھ ہر تعامل میں پرامپٹ، دستاویزات اور متعلقہ معلومات شامل ہو سکتی ہیں جس پر سروس فراہم کنندہ کے ذریعے کارروائی کی جا رہی ہے۔ کاروبار کے لیے، اس میں کسٹمر کی معلومات، ملکیتی دستاویزات اور اندرونی عمل شامل ہو سکتے ہیں۔ حکومتوں کے لیے، اس میں آرکائیوز، انتظامی ریکارڈ اور دیگر ادارہ جاتی علم شامل ہو سکتا ہے۔ اس سے متضاد انحصار پیدا ہوتا ہے: صارفین رسائی کے لیے ادائیگی کرتے ہیں جبکہ اسی وقت وہ معلومات پیدا کرتے ہیں جو ان کے استعمال کردہ سسٹمز میں قدر کا حصہ بن سکتے ہیں۔

تجارتی سطح پر، یہ مسئلہ 2026 میں اس وقت سامنے آیا جب سٹارٹ اپ DigitalApplied نے ایک خصوصیت تیار کرنے کے لیے Anthropic’s Claude API کا استعمال کیا جو کوڈنگ سیشنز کو قابل اشتراک HTML صفحات کے طور پر برآمد کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اپنے آغاز سے کچھ دیر پہلے، Anthropic نے اپنے پروڈکٹ میں ایک مساوی خصوصیت متعارف کرائی، جو مؤثر طریقے سے اسٹارٹ اپ کی تفریق کو جذب کرتی ہے۔

مزید پڑھیں: جیسا کہ AI ایجنٹس غیر متوقع طریقوں سے کام کرتے ہیں، کیا واقعی یہاں ‘روگ AI’ ہے؟

تشویش قومی سطح پر وسیع ہے۔ اگر کسی ملک کی لسانی، ثقافتی، اور ادارہ جاتی معلومات پر غیر ملکی AI سسٹمز کے ذریعے کارروائی کی جاتی ہے، تو اس معلومات کی نمائندگی اور دوبارہ تخلیق کے بارے میں فیصلے فراہم کنندگان کے ماڈلز، تربیت کے انتخاب اور پالیسیوں سے متاثر ہوتے ہیں۔ کچھ تجزیہ کار اسے “علمی انحصار” کی ایک شکل کے طور پر بیان کرتے ہیں – ایک ایسی صورتحال جس میں کسی ملک کے علم، زبان اور ادارہ جاتی معلومات کو غیر ملکی نظاموں کے ذریعے تیزی سے ثالثی کیا جاتا ہے۔

تیسری جہت رسائی ہے۔ جون 2026 کا واقعہ جس میں اینتھروپک شامل تھا نے دکھایا کہ جغرافیائی سیاسی اور ریگولیٹری فیصلے فرنٹیئر AI کی دستیابی کو کس طرح متاثر کر سکتے ہیں۔ 12 جون کو، Anthropic نے اعلان کیا کہ، امریکی حکومت کے برآمدی کنٹرول کے حکم کی تعمیل میں، وہ غیر ملکی شہریوں کے لیے اپنے Fable 5 اور Mythos 5 ماڈلز تک رسائی معطل کر دے گا، جن میں ریاستہائے متحدہ میں رہنے والے اور اس کے اپنے ملازمین بھی شامل ہیں۔ بعد میں 27 جون کو 100 سے زیادہ امریکی اداروں کے لیے کچھ پابندیاں ہٹا دی گئیں۔

یہ ایک خطرناک ساختی کمزوری کی طرف اشارہ کرتا ہے: امریکی کمپنیوں کے ذریعہ فراہم کردہ AI خدمات امریکی برآمدی کنٹرول اتھارٹی کے تابع رہیں۔ یہ ان تنظیموں کے لیے سرحد پار تکنیکی انحصار کی دوسری شکلوں کی طرح سپلائی چین کا خطرہ پیدا کرتا ہے جنہوں نے اس طرح کے نظام کو ضروری کاموں میں شامل کیا ہے۔

نمائش مختلف علاقوں میں مختلف ہوتی ہے۔ نمائش مختلف علاقوں میں مختلف ہوتی ہے۔ گلوبل ساؤتھ کے لیے، بشمول ایشیا، افریقہ اور لاطینی امریکہ کے ممالک، مسئلہ بنیادی طور پر استطاعت اور انفراسٹرکچر کا ہے۔ یورپ کے لیے یہ خود مختاری اور ڈیٹا گورننس ہے۔ ایشیا میں امریکی اتحادیوں کے لیے، یہ تیزی سے ایک اسٹریٹجک اور دفاعی جہت رکھتا ہے۔

اس کا مطلب یہ نہیں کہ انحصار ناگزیر ہے۔ تین آپشن ہو سکتے ہیں: اوپن سورس ماڈل، خودمختار AI انفراسٹرکچر، اور علاقائی تعاون۔

کھلے اور کھلے وزن والے ماڈلز ممالک اور کمپنیوں کو AI کو ان کے اپنے بنیادی ڈھانچے پر تعینات کرنے کی اجازت دے سکتے ہیں، ڈیٹا کی رہائش کے خدشات کو کم کرتے ہیں اور بیرونی رسائی کی پابندیوں کا سامنا کرتے ہیں۔ کچھ چینی تیار کردہ ماڈلز بھی کافی کم ٹوکن لاگت پر سامنے آئے ہیں، جبکہ امریکی اور چینی فرنٹیئر ماڈلز کے درمیان کارکردگی کا فرق کافی حد تک کم ہو گیا ہے۔

خودمختار AI انفراسٹرکچر گھریلو کمپیوٹنگ کی صلاحیت، مقامی طور پر تربیت یافتہ ماڈلز اور قومی سطح پر تیار کردہ علمی نظام کے ذریعے ایک اور راستہ پیش کرتا ہے۔ علاقائی تعاون مشترکہ کمپیوٹنگ سہولیات، کثیر لسانی ڈیٹاسیٹس، اور مقامی کرنسی کے تصفیے کے طریقہ کار کے ذریعے ان کوششوں کی تکمیل کر سکتا ہے۔ کوئی بھی قیمت کے بغیر نہیں آتا۔ گھریلو AI صلاحیت کو بڑھانے کے لیے بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ علاقائی تعاون کے لیے سیاسی ہم آہنگی اور تکنیکی مطابقت کی ضرورت ہوتی ہے۔

یہ بھی پڑھیں: چینی نوجوان AI اسٹڈی ٹور بوم کے درمیان مستقبل کو چھونے کے لیے ٹیک فرنٹ لائن پر آتے ہیں۔

اس لیے حکمت عملی کا انتخاب مکمل آزادی اور مکمل انحصار کے درمیان نہیں ہے۔ یہ فیصلہ کرنے کے بارے میں ہے کہ کہاں انحصار قابل قبول ہے اور کہاں لچک ضروری ہے۔

چونکہ AI محض سافٹ ویئر کے بجائے بنیادی ڈھانچہ بن جاتا ہے، ایسے ممالک جو کمپیوٹ، ماڈلز اور ڈیٹا کو کنٹرول کرتے ہیں، معاشی طاقت کا بڑھتا ہوا اہم ذریعہ ہوگا۔

ٹوکن چھوٹا ہو سکتا ہے۔ اس کے پیچھے خودمختاری کا سوال نہیں ہے۔