اپنے کلاؤڈ انفراسٹرکچر کے لیے جانا جاتا ہے جو ڈویلپرز کو سرورز کا انتظام کیے بغیر ایجنٹوں کو تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے، ورسل خاموشی سے AI سافٹ ویئر کی سب سے مرکزی کمپنیوں میں سے ایک بن گئی ہے۔ کمپنی فی الحال ایک دن میں 6 ملین تعیناتیاں دیکھتی ہے، ان میں سے نصف کوڈنگ ایجنٹس کے ذریعے متحرک ہوتے ہیں، اور کمپنی کے AI گیٹ وے سے روزانہ 1 ٹریلین سے زیادہ ٹوکنز بہہ جاتے ہیں۔
پچھلے ہفتے کمپنی کی ShipNYC کانفرنس کے بعد، ہم Vercel کے CEO Guillermo Rauch کے ساتھ AI میں اس لمحے کو لے کر بیٹھ گئے، اور کس طرح Vercel جیسی پلیٹ فارم کمپنیاں بڑی لیبز کے ساتھ مقابلہ کرتی ہیں۔ یہاں ایک ہلکی ترمیم شدہ نقل ہے۔
ایسا محسوس ہوتا ہے کہ اس سال کمیونٹی میں ایک مختلف توانائی ہے، کم پائلٹ پروگرامز اور اس بات پر زیادہ توجہ مرکوز ہے کہ چیزوں کو عملی طور پر کیسے بہتر بنایا جائے۔ مجھے یقین ہے کہ آپ نے کلائنٹس کے ساتھ اسے بہت کچھ دیکھا ہوگا، لیکن میں متجسس ہوں کہ Vercel کے اندر وہ سفر کیسا لگتا ہے۔
پچھلے سال پروٹو ٹائپنگ کے بارے میں تھا۔ آسمان کی حد ہے، ایجنٹوں کو نکال دو، ہر کوئی بنا سکتا ہے، وغیرہ۔ ہم نے ایسا کیا، اور ہم نے بہت کچھ سیکھا کیونکہ ہمارے پاس کمپنی کے اندر سیکڑوں ایجنٹوں کو باضابطہ طور پر تیار اور تعینات کیا گیا تھا، اور پھر آپ نے پروڈکشن میں ایجنٹوں کی حقیقتوں اور کچھ چیلنجوں کا سامنا کرنا شروع کیا۔
میرے لیے سب سے بڑا سبق گھریلو استعمال کے معاملات تھے، ایجنٹوں کی دو قاتل ایپس۔ یقیناً ایک کوڈنگ ایجنٹ ہے۔ اس سے دنیا میں ٹوکن کا بہت زیادہ استعمال ہو رہا ہے، لیکن جب آپ اتنا سافٹ ویئر تیار کرتے ہیں، تو آپ کو اسے ڈالنے کے لیے کہیں کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایجنٹوں کی دوسری قاتل ایپ اندرونی ایجنٹ ہے جو کمپنی چلانے میں آپ کی مدد کرتی ہے۔ چیلنج یہ ہے کہ آپ ڈیٹا تک محفوظ طریقے سے کیسے رسائی حاصل کرتے ہیں؟ آپ کیسے آڈٹ کرتے ہیں کہ ایجنٹ کیا کر رہا ہے؟ آپ ان تمام ٹول کالز اور ایکسیس کنٹرولز کا پگڈنڈی کیسے حاصل کرتے ہیں جو ایجنٹ کو کام کرنے کے لیے اٹھانا پڑتا تھا؟
اس کو حل کرنے کے لیے، ہم حوا نامی اس فریم ورک کے ساتھ آئے ہیں، جہاں آپ قدرتی زبان میں ایجنٹوں کی ہدایات اور مہارتیں پیش کر سکتے ہیں۔ اور دوسرا ٹول ورسل سینڈ باکس ہے، جہاں آپ ایجنٹ کو ایک چھوٹے سے پنجرے میں رکھتے ہیں۔ اسے اپنی ذہانت کا اظہار کرنے کے لیے اب بھی آزادی حاصل ہو سکتی ہے، لیکن پھر آپ اس پر پالیسی لاگو کر سکتے ہیں کہ وہ کس ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتا ہے اور کون سا ڈیٹا سینڈ باکس کو چھوڑ سکتا ہے۔
اس سے آپ کو کس قسم کے مسائل سے بچنے میں مدد ملتی ہے؟
سینڈ باکس کے لیے، سب سے بڑا فائدہ ڈیٹا کنٹرول ہے۔ AI کا ایک حقیقی خطرہ جس کے بارے میں میں ہمیشہ سوچتا ہوں وہ ہے، جب آپ کو ڈیوین یا کرسر جیسا کوڈنگ IDE ملتا ہے، اگر آپ غلط ترتیب میں ہیں، تو وہ آپ کے پورے کوڈ بیس پر تربیت دے سکتے ہیں۔ مجھے یاد ہے کہ اس بارے میں ایئربس کے صدر سے بات ہوئی تھی۔ آپ کے پاس ایرو اسپیس انجینئرنگ کے لیے بہت ہی مخصوص C++ کوڈ کی دہائیوں کی دولت ہے۔ کوئی آتا ہے اور غلط ڈویلپر ٹول اور بوم انسٹال کرتا ہے، تمام کوڈ ٹریننگ کے لیے کلاؤڈ پر چلا جاتا ہے۔
میں اس دوسرے قاتل کے استعمال کے کیس کے بارے میں مزید سننے کے لیے بے چین ہوں۔ ہم سب کوڈنگ ایجنٹس کے بارے میں جانتے ہیں، لیکن ایک اندرونی کارپوریٹ ایجنٹ عملی طور پر کیسا لگتا ہے؟
لہذا، وہاں ایک سیلز نمائندہ بیٹھا ہے [ورسل کے دفتر میں]۔ وہ انسٹال بیس پر کام کرتی ہے۔ اس کا کام موجودہ اکاؤنٹس کو بڑھانا ہے۔ اس جیسے لوگوں کے لیے رکاوٹ اس کی تخلیقی صلاحیت، ذہانت، تعلقات استوار کرنے کی صلاحیت نہیں رہی، یہ ڈیٹا ہے۔ "مجھے سمجھ نہیں آ رہی کہ کون سے اکاؤنٹس تیزی سے بڑھ رہے ہیں۔ مجھے وہ پانچ اکاؤنٹ دیں جنہوں نے پچھلے دو ہفتوں میں سب سے زیادہ سیٹیں شامل کی ہیں، تاکہ میں اپنے کام کو ترجیح دے سکوں۔" وہ ماضی میں یہ سوال نہیں پوچھ سکتی تھی۔ اسے نئے سیلز ڈیش بورڈ کے لیے Q1 پروجیکٹ مکمل ہونے تک انتظار کرنے کی ضرورت تھی۔
ہم Vercel میں برسوں سے اس رکاوٹ میں تھے، اور یہ واقعی مایوس کن تھا کیونکہ R&D کی طرف، ہم دنیا کی سب سے تیز رفتار کمپنی ہیں۔ لیکن سیلز انجن، سیلز فورس انجینئرنگ [سائیڈ] پر، میں بہت نااہل تھا۔ جب میں نے شروع کیا تو میں نے اپنی زندگی میں سیلز فورس کو کبھی نہیں کھولا تھا۔
اب مجھے ایسا لگتا ہے کہ میں حقیقت میں پوری کمپنی پر اثر ڈال سکتا ہوں، کیونکہ حوا کو ہمارے کسٹمر کا سامنا کرنے والے ایجنٹوں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے اور پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک ہی ٹیکنالوجی، یہ صرف APIs ہے۔ ایجنٹ کمپنیوں کو کھولنے پر مجبور کر رہے ہیں، اور اس کے ڈرامائی طویل مدتی مضمرات ہوں گے۔ ان میں سے بہت سے SaaS جنات آپ کے ڈیٹا کو پھنسانے پر اپنی پوری سلطنت بنا لیتے ہیں، اور یہ ایجنٹوں کے ساتھ مطابقت نہیں رکھتا۔
آپ بڑی AI لیبز کے ساتھ کلائنٹ کے تعلقات کو کیسے بدلتے ہوئے دیکھتے ہیں؟ پچھلے سال بہت سارے لوگ ایک لیب پارٹنر کو چن رہے تھے - یہ کہتے ہوئے کہ وہ ہر چیز کو OpenAI یا Anthropic پر بنائیں گے۔ اب وہ کہہ رہے ہیں، میں سمجھتا ہوں کہ یہ سب کیسے کام کرتا ہے — ماڈل، ہارنس، ڈیٹا پلیٹ فارم، سینڈ باکس، گیٹ وے — ہر ٹکڑا پلگ اینڈ پلے ہے۔ آپ OpenAI استعمال کر سکتے ہیں، آپ Anthropic استعمال کر سکتے ہیں، یا آپ Gemini استعمال کر سکتے ہیں۔ ہم جیمنی کی بہت زیادہ ترقی دیکھ رہے ہیں، حالانکہ یہ خبروں میں زیادہ نہیں ہے، کیونکہ لوگ اب پیداوار کے لیے بہتر کر رہے ہیں۔ حقیقت یہ ہے کہ جب آپ پیداوار کو بہتر بناتے ہیں، تو آپ قیمت/کارکردگی کو دیکھنا شروع کر دیتے ہیں، اور جیمنی ماڈلز میں قیمت/کارکردگی کی شاندار خصوصیات ہوتی ہیں۔ آپ کھلے ماڈل بھی لاتے ہیں، اس لیے Deepseek اور GLM-5.2 شروع ہو رہے ہیں۔ ڈیٹا جھوٹ نہیں بولتا۔
ایسی جگہیں ہیں جہاں آپ لیبز کے ساتھ بھی براہ راست مقابلہ کر رہے ہیں، ٹھیک ہے؟ دوسرے ہی ہفتے، OpenAI نے ٹولز کا ایک نیا سیٹ جاری کیا جو OpenAI انکلیو کو چھوڑے بغیر براہ راست ویب پر شائع کرتا ہے۔
ان کے لیے چھوٹی ویب سائٹس کی میزبانی کرنا فطری اگلا قدم ہے۔ اور یہ ہمارے لیے بہت اچھا آغاز ہے، کیونکہ اب لوگ ChatGPT کو ویب سائٹس بنانے کے لیے ایک ٹول کے طور پر سوچیں گے۔ اور پھر اگر وہ ماڈل سے ویب ہوسٹنگ کے بارے میں سوالات پوچھتے رہتے ہیں، تو ماڈل ہمیں تجویز کرتا ہے۔ لیکن آپ ٹھیک کہتے ہیں، جیسا کہ ماڈلز یا پلیٹ فارمز مزید صلاحیتوں کا اضافہ کرتے ہیں، وہ پہلے سے موجود انفراسٹرکچر پلیٹ فارمز کے ساتھ براہ راست مقابلے میں آتے ہیں۔
میں واقعی سوچتا ہوں کہ اس وقت ہم یہ فیصلہ کر رہے ہیں کہ آیا ماڈل اور ایجنٹ کو جوڑا جائے گا۔
کیا آپ اپنی ساری ذہانت ایک جگہ سے حاصل کرتے ہیں؟ یا کیا آپ کو ایک فراہم کنندہ سے ماڈیول یا لائبریری یا بلڈنگ بلاک ملتا ہے، اور پھر آپ اس کے اوپر تعمیر کرتے ہیں۔ یہ ایسا ہی ہے جیسا کہ سافٹ ویئر انجینئرنگ ہمیشہ سے رہی ہے، اور یہ وہی ہے جو ہم مارکیٹ میں لا رہے ہیں۔ ہم اس نسل کے AWS بننے جا رہے ہیں، لہذا ظاہر ہے کہ ہم کھلے پروٹوکول کی دنیا کے لیے لڑ رہے ہیں۔
