वाइब कोडिंग तेजी से बढ़ रही है। यह नाइजीरियाई स्टार्टअप इसे सुरक्षित बनाना चाहता है

वाइब कोडिंग, एक AI-संचालित मॉडल जिसमें सॉफ्टवेयर डेवलपर्स—या कोई भी—कोड लिखने के बजाय प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट का उपयोग करते हैं, अब सिलिकॉन वैली का मीम नहीं रहा। 2025 के अंत तक, यह सॉफ्टवेयर बनाने के सबसे तेज़ तरीकों में से एक बन गया था, जिसने लागत में कटौती की और विकास को तेज़ किया। 

पूर्व OpenAI शोधकर्ता आंद्रेज कार्पैथी द्वारा फरवरी 2025 में गढ़ा गया, यह शब्द एक उच्च-स्तरीय दृष्टिकोण का वर्णन करता है जहाँ AI सरल प्रॉम्प्ट से संपूर्ण एप्लिकेशन उत्पन्न करता है। इसने शुरुआती स्टार्टअप बर्न रेट को 85-95% तक कम कर दिया, सप्ताहांत में बने माइक्रो-SaaS टूल्स को दिनों के भीतर भुगतान करने वाले ग्राहकों तक पहुंचने में सक्षम बनाया, और $1 मिलियन के एकल संस्थापक के विचार को पौराणिक के बजाय प्राप्य महसूस कराया। 

अफ्रीका भर में, जहाँ पूंजी और इंजीनियरिंग प्रतिभा तक पहुंच ने ऐतिहासिक रूप से नवाचार को सीमित किया है, अपील स्पष्ट है: विचार अब अभूतपूर्व गति से अवधारणा से उत्पाद तक जा सकते हैं।

लेकिन गति की एक कीमत है। और वह कीमत तेजी से नाजुक प्रणालियों, लीक डेटा और टूटे हुए विश्वास के रूप में सामने आ रही है।

यह वह चुनौती है जिसे Cencori, एक नाइजीरियाई AI स्टार्टअप जो खुद को "AI के लिए Cloudflare" के रूप में स्थापित कर रहा है, का कहना है कि वह संबोधित करना चाहता है।

AI आशावाद से बुनियादी ढांचे की वास्तविकता तक

Cencori ने जून 2025 में एक व्यावसायिक विचार के रूप में नहीं, बल्कि एक चिंता के रूप में शुरुआत की। सह-संस्थापक और CTO, बोला रॉय बंजो, इसकी उत्पत्ति को FohnAI में डिज़ाइन मैनेजर के रूप में अपने शुरुआती काम से जोड़ते हैं, एक डिजिटल सुरक्षा प्लेटफ़ॉर्म, जो 2024 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और साइबर सुरक्षा के चौराहे पर काम कर रहा था।

"AI का विकास तेज़ है, और हम केवल इसके निर्णयों पर आंख मूंदकर भरोसा नहीं कर सकते," बंजो कहते हैं। "मैं AI सिस्टम में साइबर सुरक्षा को सीधे शामिल करने की कोशिश कर रहा था, संपूर्ण परिदृश्य को सुरक्षित करने के लिए। इससे Cencori का जन्म हुआ।"

जो सामने आया वह एक थीसिस थी: जैसे-जैसे AI उत्पाद फैलते हैं, उन्हें एक बुनियादी ढांचे की परत की आवश्यकता होगी जैसे इंटरनेट को Amazon Web Services और Cloudflare की आवश्यकता थी। 

बंजो के दृष्टिकोण में, भविष्य के AI एप्लिकेशन को डिफ़ॉल्ट रूप से नैतिकता, सुरक्षा और विश्वसनीयता के साथ आना चाहिए, न कि कुछ टूटने के बाद जोड़ा जाना चाहिए।

"AI उत्पाद अन्य समस्याओं, नैतिकता, सुरक्षा और डेटा लीक के साथ आने वाले हैं," वह बताते हैं। "Cencori के साथ, वे चीजें अंतर्निहित हैं। आपको अपने AI के संवेदनशील डेटा लीक करने या उपयोगकर्ता जानकारी को उजागर करने की चिंता नहीं करनी होगी।"

वाइब कोडिंग के छिपे हुए जोखिम

बंजो का तर्क है कि वाइब कोडिंग शक्तिशाली लेकिन खतरनाक है। नो-कोड टूल्स के विपरीत, जो विज़ुअल एडिटर और सीमित वर्कफ़्लो पर निर्भर करते हैं, वाइब कोडिंग AI को प्रॉम्प्ट से संपूर्ण कोडबेस उत्पन्न करने की अनुमति देती है। डेवलपर्स अक्सर आउटपुट को पूर्ण रूप से स्वीकार करते हैं, उन्हें सीधे प्रोडक्शन में धकेलते हैं।

उस गति के परिणाम होते हैं।

"अभी बहुत सारे AI उत्पाद हैं, इस तरह से बनाए गए," बंजो कहते हैं। "और हमने पहले से ही मामले देखे हैं जहाँ वाइब-कोडेड ऐप्स ने स्थानों, फोन नंबरों और पतों को सार्वजनिक इंटरनेट पर उजागर किया।"

ये सैद्धांतिक जोखिम नहीं हैं। बड़े भाषा मॉडल से जुड़े डेटा लीक लगातार होते हैं, क्योंकि मॉडल अनजाने में प्रॉम्प्ट, लॉग या ट्रेनिंग डेटा में एम्बेडेड निजी या संवेदनशील जानकारी को सामने लाते हैं। एक उल्लेखनीय उदाहरण DeepSeek Database Exposure (जनवरी 2025) है, जिसमें 10 लाख से अधिक लाइनों का लॉग डेटा लीक हुआ था और EchoLeak 0-Click Attack (दिसंबर 2025), जिसने हमलावर को "छिपे हुए प्रॉम्प्ट" के साथ विशेष रूप से तैयार किया गया ईमेल भेजने की अनुमति दी। यहां तक कि OpenAI भी उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत जानकारी साझा न करने की चेतावनी देता है, यह स्वीकार करते हुए कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) डेटा लीक कर सकते हैं।

Cencori का दृष्टिकोण दार्शनिक के बजाय व्यावहारिक है। अमूर्त रूप में "AI नैतिकता को हल करने" की कोशिश करने के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म ज्ञात विफलता मोड पर ध्यान केंद्रित करता है। डेवलपर्स कॉन्फ़िगर करते हैं कि किस डेटा को संरक्षित किया जाना चाहिए, जिसमें ईमेल, फोन नंबर, आंतरिक रिकॉर्ड शामिल हैं, और Cencori बुनियादी ढांचे के स्तर पर उन बाधाओं को लागू करता है।

"हम पहले से ही जानते हैं कि LLMs किस प्रकार का डेटा लीक करते हैं," बंजो कहते हैं। "इसलिए हमने वास्तविक उपयोग के मामलों के आधार पर इसे रोकने के लिए उपकरण बनाए।"

AI प्रोडक्शन के लिए Cloudflare

यदि बंजो तकनीकी दृष्टि प्रदान करते हैं, तो सह-संस्थापक और मुख्य परिचालन अधिकारी, ओरियोफे ओजुरेरेओलुवा डैनियल फ्रेमिंग प्रदान करते हैं। वह Cencori को "AI प्रोडक्शन के लिए Cloudflare" के रूप में वर्णित करते हैं।

जैसे Cloudflare वेबसाइटों और इंटरनेट के बीच बैठता है, सुरक्षा, विश्वसनीयता और ट्रैफ़िक रूटिंग को संभालता है, Cencori खुद को AI एप्लिकेशन और उन मॉडलों के बीच स्थापित करता है जिन पर वे निर्भर करते हैं।

"अधिकांश AI निर्माता कुछ काम करने पर केंद्रित होते हैं," डैनियल कहते हैं। "लेकिन क्या होता है जब उपयोगकर्ता भुगतान करना शुरू करते हैं? आप अपटाइम, सुरक्षा और विश्वसनीयता की गारंटी कैसे देते हैं?"

Cencori एक मिडलवेयर लेयर के रूप में काम करके इसका उत्तर देता है। इसकी मुख्य विशेषताओं में से एक प्रमुख AI प्रदाताओं में स्वचालित फेलओवर है। यदि OpenAI डाउनटाइम का अनुभव करता है, तो अनुरोधों को डेवलपर्स के हस्तक्षेप के बिना Anthropic या Gemini पर पुनः निर्देशित किया जाता है।

"यह बिजली के स्विच की तरह है," डैनियल बताते हैं। "यदि ग्रिड से बिजली बंद हो जाती है, तो आप जनरेटर पर स्विच करते हैं। हमारा सिस्टम AI के लिए स्वचालित रूप से ऐसा करता है।"

यह रिडंडेंसी वह सक्षम बनाती है जिसे Cencori अपने प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित एप्लिकेशन के लिए 99.9% अपटाइम होने का दावा करता है, जो AI उत्पादों के प्रयोगों से व्यवसायों में जाने पर एक आवश्यक आवश्यकता है।

शुरुआती आकर्षण, वास्तविक दांव

हालांकि अभी भी काफी हद तक स्टेल्थ में काम कर रहा है, Cencori पहले से ही आकर्षण प्राप्त कर रहा है। 

इसका प्लेटफ़ॉर्म तीन Y Combinator-समर्थित स्टार्टअप्स के कोडबेस में एम्बेडेड है: Sonarly, एक AI-संचालित बग डिटेक्शन प्लेटफ़ॉर्म; 1uI, AI-नेटिव इंटरफेस बनाने के लिए एक जनरेटिव UI प्लेटफ़ॉर्म; और Laurence, विज्ञापन के लिए एक AI "डिजिटल ब्रेन" जो Amazon विज्ञापन खर्च को स्वचालित करने के लिए मात्रात्मक मॉडल का उपयोग करता है। 

सामूहिक रूप से, डैनियल का दावा है कि ये तैनाती प्रत्येक सप्ताह 20,000 से अधिक अनुरोधों को संसाधित करती हैं। इसके अलावा, लगभग दस एकल डेवलपर्स साइड प्रोजेक्ट्स के लिए Cencori का उपयोग करते हैं, जिनमें से कुछ को संस्थापक पूर्ण पैमाने की कंपनियों में विकसित होने की उम्मीद करते हैं।

दांव ऊंचे हैं। जैसा कि डैनियल बताते हैं, खराब सुरक्षित AI प्लेटफ़ॉर्म अपरिवर्तनीय नुकसान पहुंचा सकते हैं। वह उन मामलों का हवाला देते हैं जहाँ निजी चित्र और व्यक्तिगत डेटा मुख्यधारा मीडिया में चले गए, ऐसी स्थितियां जो उचित बुनियादी ढांचे के नियंत्रण से रोकी जा सकती थीं।

"वाइब कोडिंग के साथ, ये घटनाएं केवल बढ़ेंगी," वह कहते हैं। "हमने Cencori को आपदा बनने से पहले उन छेदों को भरने के लिए बनाया।"

अफ्रीका के लिए निर्माण, वैश्विक स्तर पर प्रतिस्पर्धा

"हम अफ्रीकी परिदृश्य को समझते हैं," डैनियल कहते हैं। "लागत मायने रखती है। जटिलता मायने रखती है। हमने इसे ध्यान में रखते हुए Cencori का निर्माण किया।"

सुरक्षा, अवलोकनीयता, विश्वसनीयता और लागत प्रबंधन को एक ही प्लेटफ़ॉर्म में समेकित करके, Cencori का लक्ष्य निर्माताओं के लिए वित्तीय और संज्ञानात्मक दोनों ओवरहेड को कम करना है। 

सह-संस्थापकों के अनुसार, एकीकरण में 20 मिनट से कम समय लगता है, एक ऐसी दुनिया में एक महत्वपूर्ण विवरण जहां गति अपनाने को परिभाषित करती है।

कंपनी वर्तमान में बूटस्ट्रैप्ड है, व्यक्तिगत बचत और दोस्तों और परिवार के समर्थन से वित्त पोषित है, लेकिन अपने बुनियादी ढांचे के रोडमैप का विस्तार करने के लिए निवेशकों के साथ बातचीत कर रही है।

Cencori दांव लगा रहा है कि AI नवाचार का अगला चरण उनके द्वारा नहीं जीता जाएगा जो केवल सबसे तेज़ चलते हैं, बल्कि उनके द्वारा जो गति को सुरक्षित बनाते हैं। AI-जनित कोड से भरी दुनिया में, जो कंपनियां टिकती हैं वे वही हो सकती हैं जो केवल वाइब्स पर नहीं बल्कि उनके नीचे ठोस नींव पर निर्मित हैं।