I would like to clarify a few things.
— Sam Altman (@sama) November 6, 2025
First, the obvious one: we do not have or want government guarantees for OpenAI datacenters. We believe that governments should not pick winners or losers, and that taxpayers should not bail out companies that make bad business decisions or…
๐จ AI: Discipline Versus the https://t.co/1R7jP3iwOD Hype Cycle https://t.co/SsgSJ2KTUo
— Paramendra Kumar Bhagat (@paramendra) November 6, 2025
The Illusion of the AI Bubble: Sam Altman’s High-Stakes Bet on the Future
Sam Altman’s recent reflections on X (formerly Twitter) are more than a defense of OpenAI’s spending—they are a manifesto for the future of civilization. Without ever uttering the word “bubble,” Altman implicitly dismisses the accusation that the artificial intelligence boom is another speculative mania. Instead, he positions OpenAI’s trillion-dollar expansion as a rational response to the tectonic economic and technological transformation underway.
At stake is not just OpenAI’s valuation or Nvidia’s next earnings call—it’s whether humanity is overbuilding a dream or underpreparing for destiny.
Altman’s Argument: Betting on the Infinite Game
Altman’s post paints OpenAI as the architect of a coming “AI-powered economy.” He justifies an eye-watering $1.4 trillion in infrastructure commitments over the next eight years, backed by projections of exponential revenue growth—from over $20 billion in annualized run rate today to hundreds of billions by 2030.
The logic is simple but audacious: if intelligence is the ultimate production function, investing in compute—the new oil—will yield compounding returns across every industry. He envisions AI spilling beyond text generation into enterprise tools, robotics, AI-powered hardware, and scientific discovery, where machines accelerate the pace of human knowledge itself.
Altman’s message echoes the industrialists of previous eras—Ford, Edison, Jobs—each mocked for building too much, too fast. “The greater risk,” he implies, “is not excess but insufficiency.” If humanity underbuilds, the shortage of compute, data, and electricity could throttle innovation for decades.
This is not bubble talk—it’s infrastructure talk. He argues that we’re laying the digital equivalent of railroads across the global economy. And just as no one today calls the railroad boom of the 19th century a bubble, Altman suggests that history will view the AI era as a foundational overbuild—necessary, inevitable, and transformative.
The Bubble Thesis: Echoes of Tulips and Dot-Coms
Yet critics see a different story—one more tulip, less transistor. The skeptics argue that the AI frenzy has classic bubble traits:
-
Runaway capital flows:
AI infrastructure spending has reached levels 17 times greater than the dot-com boom and four times higher than the subprime crisis. Venture capitalists, sovereign funds, and Big Tech giants are all flooding the same sector, often in circular arrangements—Nvidia funds startups that then buy Nvidia’s chips, creating what one analyst called “the world’s most sophisticated self-licking ice cream cone.” -
Limited real-world adoption:
Beyond a few dazzling demos, many AI tools remain novelties. Productivity gains are marginal, enterprise adoption is slower than expected, and small businesses find few reliable use cases. As one economist quipped, “If you subtract AI from the U.S. economy, GDP growth is flat.” -
Ecological and social strain:
Data centers devour water and electricity, drawing community protests from Arizona to Ireland. If the hype collapses, society could be left with ghost factories of compute—monuments to digital excess. -
Concentration risk:
The entire ecosystem hinges on a handful of players—Nvidia, Microsoft, OpenAI, Anthropic. If one falters, contagion could ripple through markets, just as dot-com overbuilds led to the telecom bankruptcies of 2001.
The imagery is eerily familiar: lavish valuations, vaporware startups, and speculative capital chasing exponential promises. Over half of investors in recent surveys believe AI is already in a bubble. The skeptics warn that even a temporary cooling could wipe out trillions in market value.
The Counterargument: This Time Is (Partly) Different
But anti-bubble advocates—Altman among them—argue that comparing AI to tulips or Pets.com misses the point. Unlike past speculative frenzies, AI is already reshaping the economic landscape.
-
Real revenue: Microsoft, Amazon, and Google have reported double-digit growth in AI-related cloud services. AI is no longer a promise; it’s a product.
-
Structural demand: Every major corporation is retooling workflows for automation, analytics, and co-pilots. AI is not an optional luxury—it’s the new electricity.
-
Scientific revolutions: From protein folding to materials discovery, AI is accelerating frontiers of science that could redefine medicine, energy, and agriculture.
-
Compute scarcity: Paradoxically, the very shortages of chips and GPUs suggest underinvestment, not excess. If this were a bubble, supply would be glutted and demand tepid. Instead, it’s the reverse.
Even Federal Reserve Chair Jerome Powell has distinguished AI from the dot-com era, calling it a “real-economy transformation” rather than speculative exuberance.
In short: AI may be overheated, but it is not hollow. The steam comes from engines that actually turn.
A Tale of Two Economies: Speculation and Substance
To understand the paradox, think of AI as a double helix of speculation and substance. One strand is financial—the frenzy of funding, valuation, and narrative. The other is technological—the slow, irreversible diffusion of capability. These strands twist around each other, creating both volatility and vitality.
Yes, there are frothy segments—startup valuations untethered from revenue, circular investments, and “AI-washing” by companies desperate to ride the trend. But there is also deep substance: the quiet embedding of AI into logistics, law, education, and healthcare, in ways that will outlast market cycles.
Every great technological leap has gone through this cycle. The dot-com crash destroyed billions but birthed Amazon and Google. The railway mania bankrupted investors but built the arteries of modern commerce. Even the electrification bubble of the 1890s looked wasteful—until the lights stayed on.
AI’s current overbuild may look reckless in quarterly earnings reports, but in historical hindsight, it may prove to be civilization’s most necessary overreach.
The Metaphors of Momentum: From Steam Engines to Neural Nets
The tension between overbuilding and underinvesting is as old as progress itself. The Victorians built steam railways faster than they could populate towns; NASA built rockets before having anywhere to go; Silicon Valley builds models before society is ready to use them.
Altman’s trillion-dollar bet is part of that lineage—an act of faith that the infrastructure of intelligence must precede the age of intelligence. His calculus is Promethean: even if the fire burns a few hands, humanity must still light it.
To dismiss AI as a bubble is to mistake early turbulence for terminal failure. The Wright brothers didn’t prove aviation sustainable by showing a profit; they proved it by staying in the air.
Conclusion: The Necessary Overbuild
So, is AI in a bubble? The answer depends on your time horizon. In the short term, yes—there will be corrections, bankruptcies, and hubris punctured by reality. Some of today’s “AI unicorns” will evaporate as quickly as the dot-coms did.
But in the long term, AI is not a tulip or a mortgage-backed illusion. It is the next substrate of civilization, a general-purpose technology as foundational as electricity or the internet.
Altman’s trillion-dollar ambition may sound reckless, but history often rewards the reckless who build the future rather than those who fear it. The real question is not whether AI is a bubble—it’s whether humanity can afford not to overbuild the mind of its next industrial age.
Like the cathedrals of medieval Europe, the great AI infrastructures of today are monuments to faith—faith that intelligence, once ignited, will illuminate the world rather than consume it.
เคเคเค เคฌुเคฒเคฌुเคฒे เคा เคญ्เคฐเคฎ: เคญเคตिเคท्เคฏ เคชเคฐ เคธैเคฎ เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคी เคฆांเคต
เคธैเคฎ เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคी เคนाเคฒ เคी X (เคชเคนเคฒे เค्เคตिเคเคฐ) เคชเคฐ เคเค เคชोเคธ्เค เคेเคตเคฒ เคเคชเคจเคเคเค เคे เคเคฐ्เคों เคी เคฐเค्เคทा เคจเคนीं เคนै — เคฏเคน เคธเคญ्เคฏเคคा เคे เคญเคตिเคท्เคฏ เคे เคฒिเค เคเค เคोเคทเคฃाเคชเคค्เคฐ เคนै।
เคเคจ्เคนोंเคจे "เคฌเคฌเคฒ" เคถเคฌ्เคฆ เคा เคช्เคฐเคฏोเค เคจเคนीं เคिเคฏा, เคฒेเคिเคจ เคเคจเคा เคชूเคฐा เคคเคฐ्เค เคเคธी เคตिเคाเคฐ เคे เคเคฐ्เคฆ-เคिเคฐ्เคฆ เคूเคฎเคคा เคนै — เคि เคเคฐ्เคिเคซिเคถिเคฏเคฒ เคंเคेเคฒिเคेंเคธ เคोเค เคธเค्เคेเคฌाเค़ी เคी เคเคाเคฒ เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคฎाเคจเคต เคเคคिเคนाเคธ เคा เค
เคเคฒा เคเคฆ्เคฏोเคिเค เคเคฐเคฃ เคนै।
เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคเคชเคจเคเคเค เคे เค्เคฐिเคฒिเคฏเคจ-เคกॉเคฒเคฐ เคตिเคธ्เคคाเคฐ เคो เคตाเคिเคฌ เคเคฐ เคเคตเคถ्เคฏเค เค เคนเคฐाเคคे เคนैं, เคเคธे เคเคธ เคตिเคถाเคฒ เคเคฐ्เคฅिเค เคเคฐ เคคเคเคจीเคी เคฐूเคชांเคคเคฐเคฃ เคा เคธ्เคตाเคญाเคตिเค เคชเคฐिเคฃाเคฎ เคฌเคคाเคคे เคนैं เคो เค
เคฌ เค
เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจीเคฏ เคฐूเคช เคธे เคเคฒ เคชเคก़ा เคนै।
เคฏเคน เคेเคตเคฒ เคเคชเคจเคเคเค เคฏा เคเคจเคตिเคกिเคฏा เคी เคตैเคฒ्เคฏूเคเคถเคจ เคी เคฌाเคค เคจเคนीं เคนै — เคธเคตाเคฒ เคฏเคน เคนै เคि เคฎाเคจเคตเคคा เคเค เคธเคชเคจा เค़्เคฏाเคฆा เคฌเคจा เคฐเคนी เคนै เคฏा เคญเคตिเคท्เคฏ เคे เคฒिเค เคเคฎ เคคैเคฏाเคฐी เคเคฐ เคฐเคนी เคนै।
เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคा เคคเคฐ्เค: เค เคจंเคค เคेเคฒ เคชเคฐ เคฆांเคต
เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคी เคชोเคธ्เค เคเคชเคจเคเคเค เคो เคเคจे เคตाเคฒी “เคเคเค-เคธंเคाเคฒिเคค เค
เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा” เคा เคธ्เคฅाเคชเคค्เคฏเคाเคฐ เคฌเคคाเคคी เคนै।
เคตे เค
เคเคฒे เคเค เคตเคฐ्เคทों เคฎें $1.4 เค्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคे เคเคจ्เคซ्เคฐाเคธ्เค्เคฐเค्เคเคฐ เคจिเคตेเคถ เคो เคธเคนी เค เคนเคฐाเคคे เคนैं — เคฏเคน เคเคธ เคงाเคฐเคฃा เคชเคฐ เคเคงाเคฐिเคค เคนै เคि เคฐाเคเคธ्เคต $20 เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคธे เคฌเคข़เคเคฐ 2030 เคคเค เคธैเคเคก़ों เคฌिเคฒिเคฏเคจ เคกॉเคฒเคฐ เคคเค เคाเคเคा।
เคเคจเคी เคฆเคฒीเคฒ เคธเคฐเคฒ เคฒेเคिเคจ เคฆुเคธ्เคธाเคนเคธी เคนै: เคฏเคฆि เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคนी เค
ंเคคिเคฎ เคเคค्เคชाเคฆเคจ เคถเค्เคคि เคนै, เคคो เคंเคช्เคฏूเคिंเค เค्เคทเคฎเคคा เคฎें เคจिเคตेเคถ – เคो เค
เคฌ “เคจเค เคคेเคฒ” เคฌเคจ เคुเคी เคนै – เคนเคฐ เคเคฆ्เคฏोเค เคฎें เคुเคฃเค เคฒाเคญ เคฆेเคा।
เคตे เคเคเค เคो เคेเค्เคธ्เค เคเคจเคฐेเคถเคจ เคธे เคเคे เคฌเคข़เคคे เคนुเค เคฆेเคเคคे เคนैं — เคंเคเคฐเคช्เคฐाเคเค़ เคूเคฒ्เคธ, เคฐोเคฌोเคिเค्เคธ, เคเคเค-เคธเค्เคทเคฎ เคนाเคฐ्เคกเคตेเคฏเคฐ, เคเคฐ เคตैเค्เคाเคจिเค เคोเคों เคे เคฐूเคช เคฎें, เคเคนाँ เคฎเคถीเคจें เคฎाเคจเคต เค्เคाเคจ เคे เคช्เคฐเคธाเคฐ เคो เคนी เคคेเค़ เคเคฐ เคฆेंเคी।
เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคा เคธंเคฆेเคถ เคเคฆ्เคฏोเคिเค เค्เคฐांเคคि เคे เคฆिเค्เคเคों — เคซोเคฐ्เคก, เคเคกिเคธเคจ, เคॉเคฌ्เคธ — เคी เคूंเค เคैเคธा เคนै, เคिเคจ्เคนें เคญी เคถुเคฐू เคฎें “เคฌเคนुเคค เค़्เคฏाเคฆा เคเคฐ เคฌเคนुเคค เคคेเค़” เคเคนा เคเคฏा เคฅा।
เคเคจเคा เคธंเคेเคค เคธ्เคชเคท्เค เคนै: “เคเคคเคฐा เค
เคคि-เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคฎें เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เค
เคฒ्เคช-เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคฎें เคนै।”
เคฏเคฆि เคนเคฎ เค
เคฌ เคชเคฐ्เคฏाเคช्เคค เคจिเคตेเคถ เคจเคนीं เคเคฐเคคे, เคคो เคเคจे เคตाเคฒी เคชीเคข़िเคฏाँ เคंเคช्เคฏूเค เคी เคเคฎी, เคกेเคा เคी เคเคฎी, เคเคฐ เคเคฐ्เคा เคธंเคเค เคे เคฌोเค เคคเคฒे เคฐเคน เคाเคँเคी।
เคฏเคน เคฌुเคฒเคฌुเคฒा เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เคि เคเคจ्เคซ्เคฐाเคธ्เค्เคฐเค्เคเคฐ เคा เคคเคฐ्เค เคนै।
เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคเคธे เคกिเคिเคเคฒ เคฐेเคฒเคฐोเคก्เคธ เคे เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคैเคธा เคฎाเคจเคคे เคนैं — 19เคตीं เคธเคฆी เคे เคฐेเคฒเคฎाเคฐ्เคों เคจे เคต्เคฏाเคชाเคฐ เคฌเคฆเคฒा, เคเคฐ เคเค เคे เคเคเค เคกेเคा เคธेंเคเคฐ เคธเคญ्เคฏเคคा เคी เคจเค เคฐेเคฒเคฒाเคเคจें เคนैं।
เคोเค เคญी เคเค เคฐेเคฒ เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคो เคฌुเคฒเคฌुเคฒा เคจเคนीं เคเคนเคคा — เคเคฒ เคเคเค เคो เคญी เคจเคนीं เคเคนा เคाเคเคा।
เคฌुเคฒเคฌुเคฒे เคा เคชเค्เคท: เค्เคฏूเคฒिเคช เคธे เคกॉเค-เคॉเคฎ เคคเค เคी เคूँเค
เคฒेเคिเคจ เคเคฒोเคเคों เคी เคจเค़เคฐ เคฎें เคเคนाเคจी เคुเค เคเคฐ เคนै — เคฏเคน เค्เคฐांเคिเคธ्เคเคฐ เคธे เค़्เคฏाเคฆा เค्เคฏूเคฒिเคช เคैเคธी เคฆिเคเคคी เคนै।
เคตे เคเคนเคคे เคนैं เคि เคเค เคी เคเคเค เคเคाเคฒ เคฎें เคฌुเคฒเคฌुเคฒे เคे เคธाเคฐे เคชाเคฐंเคชเคฐिเค เคฒเค्เคทเคฃ เคฎौเคूเคฆ เคนैं:
-
เคชूँเคी เคा เค เคจिเคฏंเคค्เคฐिเคค เคช्เคฐเคตाเคน:
เคเคเค เคंเคซ्เคฐाเคธ्เค्เคฐเค्เคเคฐ เคจिเคตेเคถ เคกॉเค-เคॉเคฎ เคฌूเคฎ เคธे 17 เคुเคจा เคเคฐ เคธเคฌเคช्เคฐाเคเคฎ เคธंเคเค เคธे 4 เคुเคจा เค़्เคฏाเคฆा เคนै।
เคเคจเคตिเคกिเคฏा เคैเคธी เคंเคชเคจिเคฏाँ เคธ्เคाเคฐ्เคเค เคช्เคธ เคฎें เคชैเคธा เคฒเคाเคคी เคนैं, เคเคฐ เคตे เคธ्เคाเคฐ्เคเค เคช्เคธ เคซिเคฐ เคเคจเคตिเคกिเคฏा เคे เคिเคช्เคธ เคเคฐीเคฆเคคे เคนैं — เคฏเคน เคเค “เคธ्เคตเคฏं เคो เคाเคเคคी เคเคเคธเค्เคฐीเคฎ เคोเคจ” เคैเคธा เคเค्เคฐ เคนै। -
เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคเคชเคฏोเค เคा เค เคญाเคต:
เคเคฎเคเคฆाเคฐ เคกेเคฎो เคे เคฌाเคตเคूเคฆ เค เคงिเคांเคถ เคเคเค เคूเคฒ เค เคญी เคญी เคจเคตीเคจเคคा เคฎाเคค्เคฐ เคนैं।
เคเคค्เคชाเคฆเคเคคा เคฎें เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคธुเคงाเคฐ เคธीเคฎिเคค เคนै, เคเคฐ เคोเคे เคต्เคฏเคตเคธाเคฏों เคे เคฒिเค เคฏเคน เคฒाเคญเคाเคฐी เคธाเคฌिเคค เคจเคนीं เคนुเค เคนै।
เคเค เค เคฐ्เคฅเคถाเคธ्เคค्เคฐी เคจे เคเคนा เคฅा, “เค เคเคฐ เคเคช เค เคฎेเคฐिเคी เคीเคกीเคชी เคธे เคเคเค เคो เคนเคा เคฆें, เคคो เคตृเคฆ्เคงि เคฒเคเคญเค เคถूเคจ्เคฏ เคนै।” -
เคธंเคธाเคงเคจों เคชเคฐ เคฌोเค:
เคกेเคा เคธेंเคเคฐ เคชाเคจी เคเคฐ เคฌिเคเคฒी เคी เคญाเคฐी เคเคชเคค เคเคฐ เคฐเคนे เคนैं।
เคเค เคเคเคนों เคชเคฐ เคตिเคฐोเคง เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคถुเคฐू เคนो เคुเคे เคนैं।
เคฏเคฆि เคฎांเค เคเคเคคी เคนै, เคคो เคธเคฎाเค เคे เคชाเคธ “เคญूเคคिเคฏा เคंเคช्เคฏूเค เคซैเค्เค्เคฐिเคฏाँ” เคฐเคน เคाเคँเคी — เคกिเคिเคเคฒ เค เคคिเคตाเคฆ เคे เคธ्เคฎाเคฐเค। -
เค เคค्เคฏเคงिเค เคेंเคฆ्เคฐीเคเคฐเคฃ:
เคชूเคฐा เคเคเค เคเคोเคธिเคธ्เคเคฎ เคुเค เคिเคจी-เคुเคจी เคंเคชเคจिเคฏों เคชเคฐ เคจिเคฐ्เคญเคฐ เคนै — เคเคจเคตिเคกिเคฏा, เคฎाเคเค्เคฐोเคธॉเคซ्เค, เคเคชเคจเคเคเค, เคंเคฅ्เคฐॉเคชिเค।
เคฏเคฆि เคเคจเคฎें เคธे เคोเค เคฒเคก़เคเคก़ाเคคी เคนै, เคคो เคเคเคा เคตैเคถ्เคตिเค เคฌाเค़ाเคฐों เคฎें เคूँเค เคธเคเคคा เคนै।
50% เคธे เค
เคงिเค เคจिเคตेเคถเค เคชเคนเคฒे เคธे เคฎाเคจเคคे เคนैं เคि เคเคเค เคเค เคฌुเคฒเคฌुเคฒा เคนै।
เคเคฒोเคเค เคेเคคाเคตเคจी เคฆेเคคे เคนैं เคि เคฏเคฆि เคเคฐ्เคा เคเคชเคฏोเค เคฏा เคจिเคฏเคฎเคจ เคธे เคฎांเค เคชเคฐ เคเคाเคค เคนुเค, เคคो เค्เคฐिเคฒिเคฏเคจों เคกॉเคฒเคฐ เคी เคธंเคชเคค्เคคि เคฎिเค เคธเคเคคी เคนै।
เคช्เคฐเคคिเคคเคฐ्เค: เคฏเคน เคธเคฎเคฏ เค เคฒเค เคนै — เคुเค เคนเคฆ เคคเค
เคंเคी-เคฌเคฌเคฒ เคेเคฎे เคा เคเคนเคจा เคนै เคि เคฏเคน เคคुเคฒเคจा เคญ्เคฐाเคฎเค เคนै।
เคเคเค เคตाเคธ्เคคเคตिเค เค
เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคो เคชเคนเคฒे เคนी เคฌเคฆเคฒ เคฐเคนा เคนै।
-
เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคฐाเคเคธ्เคต: เคฎाเคเค्เคฐोเคธॉเคซ्เค, เค เคฎेเค़เคจ, เคเคฐ เคूเคเคฒ เคจे เคเคเค-เคธंเคฌंเคงिเคค เค्เคฒाเคเคก เคธेเคตाเคं เคฎें เคฆो เค ंเคों เคी เคตृเคฆ्เคงि เคฆเคฐ्เค เคी เคนै।
-
เคธंเคฐเคเคจाเคค्เคฎเค เคฎांเค: เคฒเคเคญเค เคนเคฐ เคंเคชเคจी เค เคชเคจे เคाเคฐ्เคฏเคช्เคฐเคตाเคน เคो เคเคเค เคเคोเคฎेเคถเคจ เคเคฐ เคเคจाเคฒिเคिเค्เคธ เคे เคฒिเค เคชुเคจเคฐ्เคเค िเคค เคเคฐ เคฐเคนी เคนै।
-
เคตैเค्เคाเคจिเค เค्เคฐांเคคिเคฏाँ: เคช्เคฐोเคीเคจ เคซोเคฒ्เคกिंเค เคธे เคฒेเคเคฐ เคจเค เคฆเคตाเคं เคเคฐ เคธाเคฎเค्เคฐिเคฏों เคคเค, เคเคเค เค เคจुเคธंเคงाเคจ เคी เคฐเคซ्เคคाเคฐ เคो เค เคญूเคคเคชूเคฐ्เคต เคฌเคจा เคฐเคนा เคนै।
-
เคंเคช्เคฏूเค เคी เคเคฎी: เคिเคช्เคธ เคเคฐ เคीเคชीเคฏू เคी เคเคฎी เคฌเคคाเคคी เคนै เคि เคจिเคตेเคถ เคเคฎ เคนै, เค़्เคฏाเคฆा เคจเคนीं।
เคฏเคนाँ เคคเค เคि เคซेเคกเคฐเคฒ เคฐिเค़เคฐ्เคต เคे เคेเคฏเคฐเคฎैเคจ เคेเคฐोเคฎ เคชॉเคตेเคฒ เคจे เคญी เคเคนा เคนै เคि เคเคเค “เคตाเคธ्เคคเคตिเค เค เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅा เคा เคชเคฐिเคตเคฐ्เคคเคจ” เคนै, เคจ เคि เคธเค्เคेเคฌाเค़ी เคी เคเคจ्เคฎाเคฆ।
เคธंเค्เคทेเคช เคฎें: เคเคเค เคฎें เคเคฐ्เคฎी เค़เคฐूเคฐ เคนै, เคชเคฐ เคोเคเคฒाเคชเคจ เคจเคนीं। เคฏเคน เคญाเคช เคเคจ เคंเคเคจों เคธे เคเค เคฐเคนी เคนै เคो เคตाเคธ्เคคเคต เคฎें เคเคฒ เคฐเคนे เคนैं।
เคฆो เค เคฐ्เคฅเคต्เคฏเคตเคธ्เคฅाเคं เคी เคเคนाเคจी: เคธเค्เคा เคเคฐ เคธाเคฐ
เคเคเค เคो เคธเคฎเคเคจे เคा เคธเคฌเคธे เค
เค्เคा เคคเคฐीเคा เคนै เคเคธे เคฆोเคนเคฐे เคนेเคฒिเค्เคธ เคे เคฐूเคช เคฎें เคฆेเคเคจा — เคธเค्เคा เคเคฐ เคธाเคฐ เคा เคกीเคเคจเค।
เคเค เคคाเคฐ เคตिเคค्เคคीเคฏ เคนै — เคจिเคตेเคถ, เคฎूเคฒ्เคฏांเคเคจ, เคเคฐ เคช्เคฐเคाเคฐ เคी।
เคฆूเคธเคฐा เคคเคเคจीเคी เคนै — เคตाเคธ्เคคเคตिเค เคช्เคฐเคเคคि เคเคฐ เคเคชเคฏोเคिเคคा เคी।
เคฏे เคฆोเคจों เคเค-เคฆूเคธเคฐे เคฎें เคฒिเคชเคे เคนुเค เคนैं — เค
เคธ्เคฅिเคฐเคคा เคเคฐ เคीเคตเคจเคถเค्เคคि เคฆोเคจों เคा เคธ्เคฐोเคค।
เคนाँ, เคुเค เคนिเคธ्เคธे เคจिเคถ्เคिเคค เคฐूเคช เคธे เค
เคคिเคถเคฏोเค्เคคि เคธे เคญเคฐे เคนैं — เคฒेเคिเคจ เคธाเคฅ เคนी เคเคเค เคงीเคฐे-เคงीเคฐे เคนเคฐ เคเคฆ्เคฏोเค เคฎें เคเคก़ें เคเคฎा เคฐเคนा เคนै: เคฒॉเคिเคธ्เคिเค्เคธ, เคाเคจूเคจ, เคถिเค्เคทा, เคธ्เคตाเคธ्เคฅ्เคฏ।
เคฏเคน เคोเค เค
เคธ्เคฅाเคฏी เคฒเคนเคฐ เคจเคนीं; เคฏเคน เคเค เคจเค เคญूเคเคฐ्เคญीเคฏ เคชเคฐเคค เคนै।
เคนเคฐ เคฎเคนाเคจ เคคเคเคจीเคी เค्เคฐांเคคि เคจे เคเคธा เคนी เคिเคฏा เคนै।
เคกॉเค-เคॉเคฎ เค्เคฐैเคถ เคจे เค
เคฐเคฌों เคกॉเคฒเคฐ เคฎिเคाเค เคฒेเคिเคจ เค
เคฎेเค़เคจ เคเคฐ เคूเคเคฒ เคชैเคฆा เคिเค।
เคฐेเคฒเคตे เคฎैเคจिเคฏा เคจे เคเค เคจिเคตेเคถเคों เคो เคฌเคฐ्เคฌाเคฆ เคिเคฏा เคฒेเคिเคจ เคเคงुเคจिเค เคต्เคฏाเคชाเคฐ เคा เคเคงाเคฐ เคฌเคจाเคฏा।
เคฏเคนाँ เคคเค เคि เคตिเคฆ्เคฏुเคคीเคเคฐเคฃ เคा เคฌुเคฒเคฌुเคฒा เคญी เคซเคा, เคชเคฐ เค
ंเคคเคคः เคฆुเคจिเคฏा เคฐौเคถเคจ เคนुเค।
เคเคเค เคा เคเค เคा “เค เคงिเค เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ” เคเคฒ เคा “เคธเคญ्เคฏเคคा เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ” เคธाเคฌिเคค เคนो เคธเคเคคा เคนै।
เคเคคि เคे เคฐूเคชเค: เคญाเคช เคे เคंเคเคจ เคธे เคฒेเคเคฐ เคจ्เคฏूเคฐเคฒ เคจेเคเคตเคฐ्เค เคคเค
เค
เคงिเค เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคฌเคจाเคฎ เคเคฎ เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ เคा เคฆ्เคตंเคฆ्เคต เคिเคคเคจा เคชुเคฐाเคจा เคนै, เคเคคเคจा เคนी เคฎाเคจเคต เคช्เคฐเคเคคि เคा เคธाเคฐ เคนै।
เคตिเค्เคोเคฐिเคฏเคจ เคฏुเค เคจे เคฐेเคฒें เคฌिเคाเคं, เคเคธเคธे เคชเคนเคฒे เคि เคเคธ्เคฌे เคฌเคจे;
เคจाเคธा เคจे เคฐॉเคेเค เคฌเคจाเค, เคเคธเคธे เคชเคนเคฒे เคि เคंเคคเคต्เคฏ เคคเคฏ เคนुเค;
เคธिเคฒिเคॉเคจ เคตैเคฒी เคฎॉเคกเคฒ เคฌเคจाเคคी เคนै, เคเคธเคธे เคชเคนเคฒे เคि เคธเคฎाเค เคเคจ्เคนें เคธเคฎเคे।
เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคी เค्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคกॉเคฒเคฐ เคी เคฆांเคต เคเคธी เคชเคฐंเคชเคฐा เคฎें เคเคคी เคนै — เคฏเคน เคตिเคถ्เคตाเคธ เคि “เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคा เคฌुเคจिเคฏाเคฆी เคขाँเคा” เคชเคนเคฒे เคฌเคจเคจा เคाเคนिเค, เคคाเคि “เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा เคा เคฏुเค” เค เคธเคे।
เคเคจเคी เคเคฃเคจा เคช्เคฐोเคฎीเคฅिเคฏเคธ เคैเคธी เคนै — เค
เคเคฐ เคเค เคुเค เคนाเคฅों เคो เคเคฒा เคฆे, เคคो เคญी เคฎाเคจเคตเคคा เคो เคเคธे เคเคฒाเคจा เคนी เคนोเคा।
เคเคเค เคो เคฌुเคฒเคฌुเคฒा เคเคน เคฆेเคจा เคตैเคธा เคนी เคนै เคैเคธे เคฐाเคเค เคฌ्เคฐเคฆเคฐ्เคธ เคी เคเคก़ाเคจ เคो “เคจुเคเคธाเคจ เคตाเคฒा เคช्เคฐเคฏोเค” เคเคนเคจा।
เคฒाเคญ เคจเคนीं, เคเคก़ाเคจ เคी เคจिเคฐंเคคเคฐเคคा เคจे เคเคจเคी เคीเคค เคคเคฏ เคी เคฅी।
เคจिเคท्เคเคฐ्เคท: เคเคตเคถ्เคฏเค เค เคคि-เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ
เคคो เค्เคฏा เคเคเค เคเค เคฌुเคฒเคฌुเคฒा เคนै?
เคธंเค्เคทिเคช्เคค เคเคค्เคคเคฐ: เค
เคฒ्เคชाเคตเคงि เคฎें เคนाँ — เคธुเคงाเคฐ, เคชเคคเคจ, เคเคฐ เคुเค เคंเคชเคจिเคฏों เคा เคเคค्เคฎ เคนोเคจा เคคเคฏ เคนै।
เคฒेเคिเคจ เคฆीเคฐ्เคाเคตเคงि เคฎें — เคจเคนीं।
เคฏเคน เคจ เค्เคฏूเคฒिเคช เคนै, เคจ เคฎॉเคฐ्เคेเค เคธिเค्เคฏोเคฐिเคी।
เคฏเคน เคฎाเคจเคต เคธเคญ्เคฏเคคा เคा เค
เคเคฒा เคเคงाเคฐ เคนै — เคฌिเคเคฒी เคฏा เคंเคเคฐเคจेเค เคिเคคเคจा เคฌुเคจिเคฏाเคฆी।
เคเคฒ्เคเคฎैเคจ เคी เค्เคฐिเคฒिเคฏเคจ เคกॉเคฒเคฐ เคी เคฎเคนเคค्เคตाเคांเค्เคทा เคฒाเคชเคฐเคตाเคน เคฒเค เคธเคเคคी เคนै,
เคชเคฐ เคเคคिเคนाเคธ เคนเคฎेเคถा เคจिเคฐ्เคฎाเคคाเคं เคो เคชुเคฐเคธ्เคृเคค เคเคฐเคคा เคนै, เคกเคฐเคจे เคตाเคฒों เคो เคจเคนीं।
เคธเคตाเคฒ เคฏเคน เคจเคนीं เคि เคเคเค เคฌुเคฒเคฌुเคฒा เคนै เคฏा เคจเคนीं —
เคธเคตाเคฒ เคฏเคน เคนै เคि เค्เคฏा เคฎाเคจเคตเคคा “เค
เคคि-เคจिเคฐ्เคฎाเคฃ” เคा เคฏเคน เค
เคตเคธเคฐ เคूเคเคจे เคा เคोเคिเคฎ เคเค ा เคธเคเคคी เคนै?
เคฎเคง्เคฏเคाเคฒीเคจ เคฏूเคฐोเคช เคे เคैเคฅेเคก्เคฐเคฒ्เคธ เคी เคคเคฐเคน, เคเค เคे เคเคเค เคกेเคा เคธेंเคเคฐ เคญी เคเค เคถ्เคฐเคฆ्เคงा เคा เคช्เคฐเคคीเค เคนैं —
เคฏเคน เคตिเคถ्เคตाเคธ เคि เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा, เคเคฌ เคช्เคฐเค्เคตเคฒिเคค เคนो, เคคो เคฆुเคจिเคฏा เคो เคฐोเคถเคจ เคเคฐेเคी, เคจ เคि เคเคฒा เคฆेเคी।
The Illusion of the AI Bubble: Sam Altman’s High-Stakes Bet on the Future https://t.co/YegaVYHa0l
— Paramendra Kumar Bhagat (@paramendra) November 7, 2025
