TechCrunch Disrupt 2026 نے ایک "Real World AI" اسٹیج کا اضافہ کیا ہے، جو اسٹارٹ اپس اور قائم شدہ کھلاڑیوں کو مصنوعی ذہانت کے ایسے نظاموں کی نمائش کے لیے ایک مخصوص میدان فراہم کرتا ہے جو اسکرین سے باہر نکل کر چیزوں کو حرکت دینا شروع کر دیتے ہیں—جیسے چلنے پھرنے والے روبوٹس، گشت کرنے والے ڈرونز، اور جینوم ایڈٹ کرنے والے الگورتھم۔ یہ اقدام اس بات کا اشارہ ہے کہ سرمایہ کار، صحافی اور ریگولیٹرز اب ہارڈ ویئر پر مبنی AI کو ترقی کی اگلی سرحد کے طور پر دیکھ رہے ہیں، نہ کہ صرف ان لارج لینگویج ماڈلز کو جنہوں نے گزشتہ چند سالوں میں شہ سرخیوں پر قبضہ کیے رکھا ہے۔

چیٹ بوٹس سے اسٹیل اور سلیکون تک

گزشتہ دہائی کے زیادہ تر حصے میں AI کا بیانیہ صرف سافٹ ویئر پر مبنی مصنوعات پر مرکوز رہا: جیسے بات چیت کرنے والے ایجنٹس، سفارش کرنے والے انجن (recommendation engines) اور کلاؤڈ پر مبنی تجزیات۔ Disrupt کا نیا اسٹیج اس کہانی کو بدل دیتا ہے۔ خود مختار گاڑیوں، دفاعی پلیٹ فارمز اور بائیو انجینئرنگ ٹولز پر گفتگو کو مرکوز کر کے، یہ کانفرنس "hard-soft" AI—یعنی وہ کوڈ جو عام سرورز پر چلتا ہے—سے "hard-tech" AI کی طرف منتقلی کا نقشہ کھینچتی ہے، جہاں الگورتھم ایک روبوٹک بازو، میدانِ جنگ کے ڈرون یا جین ایڈٹنگ ورک اسٹیشن کے اندر موجود ہوتا ہے۔ یہ تبدیلی اس لیے اہم ہے کیونکہ جسمانی AI کے معاشی پہلو، خطرات کا پروفائل اور ریگولیٹری راستے ایک SaaS پروڈکٹ کے مقابلے میں ڈرامائی طور پر مختلف ہوتے ہیں۔

حفاظت ایک کاروباری پیمانہ بنتی ہے

جب کوئی AI کسی پیراگراف کو غلط لیبل کرتا ہے، تو اس کا بدترین نتیجہ ایک ناراض صارف کی صورت میں نکلتا ہے۔ لیکن جب وہی الگورتھم کسی ڈرون کو چلا رہا ہو یا کسی جنگی طیارے کی رہنمائی کر رہا ہو، تو ایک سافٹ ویئر بگ (bug) جان لیوا ثابت ہو سکتا ہے۔ "Real World AI" اسٹیج اس حقیقت کے لیے ایک مکمل سیشن مختص کرتا ہے، جس کی قیادت Shield AI کے CTO، Nate Michael کر رہے ہیں۔ مقررین "قابل اعتماد AI" کے تجریدی تصورات سے آگے بڑھ کر ٹھوس طریقوں پر بات کرتے ہیں: جیسے hardware-in-the-loop ٹیسٹنگ، کنٹرول لوپس کی رسمی تصدیق (formal verification)، اور وہ سرٹیفیکیشن کے عمل جو ایرو اسپیس اور آٹوموٹو صنعتوں میں استعمال ہوتے ہیں۔

دفاع اور صنعتی آٹومیشن کے بانیوں کو اب یہ ثابت کرنا ہوگا کہ ان کے نظام برقی مقناطیسی مداخلت (electromagnetic interference)، درجہ حرارت کی انتہائیں اور مخالفانہ حملوں (adversarial attacks) کا مقابلہ کر سکتے ہیں—اور وہ بھی ایک بہترین حفاظتی ریکارڈ برقرار رکھتے ہوئے پے۔ داؤ پر بہت کچھ لگا ہے: ایک بھی واقعہ ریگولیٹری پابندیوں کا باعث بن سکتا ہے، مارکیٹ میں ساکھ تباہ کر سکتا ہے، اور مہنگے قانونی مقدمات کو دعوت دے سکتا ہے۔

ایج کمپیوٹنگ: جب کلاؤڈ پہنچ سے دور ہو

اس اسٹیج پر ایک بار بار آنے والا موضوع "edge AI" کا مسئلہ ہے۔ آج کی بہت سی AI خدمات بڑے ڈیٹا سینٹرز کے ساتھ مستقل اور کم لیٹنسی (low-latency) کنیکٹیویٹی کا تصور کرتی ہیں۔ دور دراز کے میدانِ جنگ، گہرے سمندر کے رگ (rigs) یا خلائی رہائش گاہوں میں، یہ مفروضہ غلط ثابت ہو جاتا ہے۔ FieldAI، Medra اور Eclipse Ventures کے نمائندے ایسی آرکیٹیکچر پر بحث کرتے ہیں جو انفرنس انجنوں کو کم طاقت والے ASICs اور مضبوط (ruggedized) GPUs پر منتقل کرتی ہیں، جس سے فیصلے ملی سیکنڈز کے اندر مقامی طور پر کیے جا سکتے ہیں۔

یہ حل ماڈل کے حجم کے مقابلے میں پیش گوئی (predictability) کو ترجیح دیتے ہیں، جس کے لیے ایسے نئے سافٹ ویئر اسٹیکس کی ضرورت ہوتی ہے جو وقفے وقفے سے ملنے والے لنکس پر بھی ماڈلز کو کمپائل اور اپ ڈیٹ کر سکیں۔ یہ توازن کاروباری ماڈلز کو نئی شکل دیتا ہے۔ وہ کمپنیاں جو ایج ڈیپلائمنٹ میں مہارت حاصل کر لیں گی، وہ "always-on" خود مختاری کے لیے زیادہ قیمت وصول کر سکیں گی؛ جبکہ وہ جو کلاؤڈ بیک اینڈ پر انحصار کرتی ہیں، انہیں اپنے مارکیٹ تک محدود رہنا پڑ سکتا ہے۔

پروٹو ٹائپ سے پروڈکشن تک: اسکیلنگ کا فرق

لیب میں تیار کردہ روبوٹ کو بڑے پیمانے پر تیار ہونے والی پروڈکٹ میں بدلنا اب بھی ایک مشکل مرحلہ ہے۔ Bedrock Robotics، Foxglove اور MBRYONICS کے ایگزیکٹوز پر مشتمل سیشنز اس سفر کی تفصیلات بیان کرتے ہیں۔ موضوعات میں شامل ہیں:

  • سپلائی چین کو مضبوط بنانا – بڑے پیمانے پر خصوصی سینسرز اور کسٹم مشین شدہ فریموں کے ذرائع کو محفوظ بنانا۔
  • مینوفیکچرنگ کے لیے ڈیزائن – لاگت میں اضافہ کیے بغیر درستگی (tolerances) برقرار رکھنے کے لیے مکینیکل اسمبلی کو سادہ بنانا۔
  • کوالٹی ایشورنس پائپ لائنز – خودکار فنکشنل ٹیسٹ کو شامل کرنا جو حقیقی دنیا کے آپریٹنگ حالات کی عکاسی کرتے ہوں۔

اتفاقِ رائے یہ ہے کہ کسی اسٹارٹ اپ کی ویلیویشن جلد ہی الگورتھم کی خوبصورتی کے بجائے اس کی ہزاروں قابل اعتماد یونٹس کو بغیر کسی بڑی ناکامی کے فراہم کرنے کی صلاحیت پر منحصر ہوگی۔

AI اور بیالوجی کا ملاپ: 'ڈی-ایکسٹینشن' بحث کے مرکز میں

شاید "Real World AI" اسٹیج کا سب سے دلچسپ حصہ Colossal Biosciences کے CEO، Ben Lamm کا سیشن ہے، جو منڈلائی ہوئی (extinct) نسلوں کو دوبارہ زندہ کرنے کے مقصد سے AI پر مبنی جینیاتی انجینئرنگ پر بحث کریں گے۔ یہ سیشن اس بات کا جائزہ لیتا ہے کہ آیا مشین لرننگ ماڈلز جو پروٹین فولڈنگ، جین ایکسپریشن اور ماحولیاتی اثرات کی پیش گوئی کرتے ہیں، "de-extinction" منصوبوں کو تیز کر سکتے ہیں یا محض موجودہ ماحولیاتی نظاموں کے تحفظ کے وسائل کو ہٹا دیتے ہیں۔ ناقدین کا کہنا ہے کہ سائنسی غیر یقینی صورتحال اور اخلاقی الجھنیں اس کی جدت سے زیادہ اہم ہیں؛ جبکہ حامیوں کا دعویٰ ہے کہ یہی AI پائپ لائنز ویکسین ڈیزائن، فصلوں کی بہتری اور بیماریوں کے خلاف مزاحمت رکھنے والے لائیو اسٹاک کی رفتار بڑھا سکتی ہے۔ یہ بحث ایک وسیع سوال کو اجاگر کرتی ہے: جب AI حیاتیات (biology) کو دوبارہ لکھنا شروع کر دے، تو یہ کون طے کرے گا کہ قابل قبول خطرے کی حدود کیا ہیں؟

جوابی دلیل: کیا ہارڈ ویئر کی طرف یہ تیزی وقت سے پہلے ہے؟

ہر کوئی اس بات سے اتفاق نہیں کرتا کہ صنعت کو اب فزیکل AI کی طرف تیزی سے بڑھنا چاہیے۔ کچھ تجزیہ کار خبردار کرتے ہیں کہ حفاظتی لحاظ سے حساس ہارڈ ویئر میں AI کو شامل کرنے کی جلدی تصدیقی معیارات (verification standards) کی ترقی سے آگے نکل سکتی ہے، جس سے عارضی حفاظتی اقدامات کا ایک بے ترتیب مجموعہ بن سکتا ہے۔ وہ خود مختار گاڑیوں کی ٹیسٹنگ کے دوران حالیہ طور پر ہونے والے حادثات کے قریب پہنچنے والے واقعات کو اس بات کے ثبوت کے طور پر پیش کرتے ہیں کہ سافٹ ویئر کی بھروسہ مندی اب بھی ہارڈ ویئر کے عزائم سے پیچھے ہے۔ ان کی جوابی دلیل ایک زیادہ متوازن نقطہ نظر کی تجویز دیتی ہے: بنیادی AI حفاظتی تحقیق کو مضبوط کریں، اور پھر ان نتائج کو بتدریج ہارڈ ویئر پلیٹ فارمز میں شامل کریں۔

آگے کیا نظر آئے گا

  • ریگولیٹری سنگ میل – توقع ہے کہ آنے والے مہینوں میں FAA، DoD اور بائیوٹیک ایجنسیاں AI سے لیس ہارڈ ویئر پر ڈرافٹ گائیڈنس جاری کریں گی۔ وہ کمپنیاں جو پالیسی سازوں کے ساتھ جلد رابطہ کریں گی، انہیں سرٹیفیکیشن کے تیز تر راستے مل سکتے ہیں۔
  • فنڈنگ کے رجحانات – اسٹیج پر موجود وینچر فرمز، جیسے کہ Eclipse Ventures، ایج (edge) پر مرکوز AI اسٹارٹ اپس کے لیے بڑے سرمایہ کاری کے حجم کا اشارہ دے رہی ہیں، خاص طور پر ان کے لیے جن کی ہارڈ ویئر کے ساتھ شراکت داری ثابت شدہ ہو۔
  • ڈیمو کا آغاز – کئی نمائش کنندگان نے GPS سے محروم ماحول میں راستہ تلاش کرنے والے خود مختار ڈرونز اور ریئل ٹائم میں جینوم ایڈیٹنگ کے کام کرنے والے روبوٹک بازوؤں کے لائیو مظاہرے کا اشارہ دیا ہے۔ یہ ڈیمو ایج AI کو وسعت دینے کی فزیبیلیٹی کے لیے ثبوت کے طور پر کام کریں گے۔

خلاصہ

TechCrunch Disrupt کے Real World AI اسٹیج کا آغاز صنعت کے لیے ایک واضح اشارہ ہے: AI کی ترقی کی اگلی لہر کا فیصلہ اس بنیاد پر کیا جائے گا کہ الگورتھم ڈیٹا سینٹر سے باہر، اسٹیل کے فریموں میں، میدانِ جنگ میں اور یہاں تک کہ زندہ خلیوں کے اندر کتنی اچھی طرح کام کرتے ہیں۔ کامیابی کے لیے صرف ذہین ماڈلز ہی کافی نہیں ہوں گے؛ اس کے لیے سخت حفاظتی ثقافت، ایج کے لیے تیار ہارڈ ویئر، اور سپلائی چین کے نظم و ضبط کی ضرورت ہوگی جو ایک پروٹو ٹائپ کو بڑے پیمانے پر ایک قابل اعتماد پروڈکٹ میں بدل سکے۔ وہ کمپنیاں جو ان پہلوؤں میں مہارت حاصل کریں گی، ان کے سرمایہ کاری اور مارکیٹ شیئر کا بڑا حصہ حاصل کرنے کے امکانات ہیں کیونکہ AI کلاؤڈ سے نکل کر ٹھوس حقیقت کی طرف بڑھ رہا ہے۔