AI उद्योग एक मोड़ के कगार पर है। एपोक AI, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रुझानों का अनुसरण करता है, के अनुसार, 2030 तक AI मॉडल चलाने के लिए समर्पित कंप्यूट पावर, उन्हें बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले कंप्यूट पावर से तेजी से बढ़ेगी।
शिफ्ट के पीछे के नंबर
एपोक एआई के अनुमान एक ऐसे उद्योग की छवि बनाते हैं, जहां लागू करने की आर्थिकता विकास की आर्थिकता पर लगातार प्रभुत्व रखने लगेगी। संगठन का अनुमान है कि दशक के अंत तक लगभग सभी निष्कर्षण कंप्यूटिंग का आधा हिस्सा ASICs, यानी एप्लिकेशन-विशिष्ट इंटीग्रेटेड सर्किट्स पर स्थानांतरित हो जाएगा। ये ऐसे चिप्स हैं जो एक ही काम को बेहद अच्छी तरह से करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जबकि वर्तमान में अधिकांश एआई कार्यभार को संचालित करने वाले सामान्य-उद्देश्य GPU से भिन्न हैं।
इसी बीच, कुल AI संचालन में प्रशिक्षण कंप्यूट का हिस्सा लगभग 5% पर स्थिर रहने का अनुमान है। फ्रंटियर AI मॉडल्स के लिए प्रशिक्षण कंप्यूट वर्तमान में वार्षिक 4 से 5 गुना की दर से बढ़ रहा है। कुल स्थापित AI कंप्यूट बेस एक समान गति से विस्तारित हो रहा है।
ऐतिहासिक रूप से, असली डिप्लॉयमेंट में इन्फरेंस पहले से ही कंप्यूट का 60% से 80% दर्शाता रहा है।
2030 तक, अग्रणी प्रशिक्षण चलाने की अपेक्षा लगभग 2e29 FLOP तक पहुँचने की है। यह प्रगति GPT-2 से GPT-4 तक की छलांग के समान है, जो $100 बिलियन से अधिक के संसाधनों द्वारा समर्थित है। इनमें से प्रत्येक अग्रणी प्रशिक्षण चलाने के लिए 4 से 16 गीगावॉट की कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता हो सकती है।
एपोच एआई प्रोजेक्ट्स के अनुसार, 2030 तक संयुक्त राज्य अमेरिका में कुल एआई पावर क्षमता 50 जीडब्ल्यू से अधिक हो सकती है, जबकि वैश्विक क्षमता 100 जीडब्ल्यू से अधिक होगी।
क्यों ASICs इन्फरेंस को खा रहे हैं
गूगल ने अपने टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स के साथ इसे कई साल पहले ही समझ लिया था। अमेज़न के पास इन्फरेंशिया चिप्स हैं। एपोच AI द्वारा अनुमानित यह रुझान यह दर्शाता है कि यह कोई सीमित रणनीति नहीं है, बल्कि दशक के अंत तक लगभग आधे इन्फरेंस मार्केट की दिशा होगी।
इस वृद्धि के पथ पर लगाए गए प्रतिबंध नगण्य नहीं हैं। बिजली की मांग, चिप उत्पादन क्षमता और डेटा ट्रांसफ़र सीमाएं सभी वास्तविक चुनौतियाँ पेश करती हैं। एपोक एआई का मूल्यांकन है कि वर्तमान वृद्धि अनुमानों के तहत ये बंधन प्रबंधित किए जा सकते हैं।
इसका निवेशकों के लिए क्या अर्थ है
यदि निष्कर्ष गणना वह क्षेत्र है जहाँ विकास की दिशा है, तो अर्धचालक क्षेत्र के लिए निवेश थीसिस महत्वपूर्ण रूप से बदल जाता है। प्रशिक्षण के लिए अभी भी GPU की आवश्यकता होती है, और प्रशिक्षण बजट अभी भी प्रति वर्ष 4 से 5 गुना बढ़ रहे हैं। लेकिन उच्च मात्रा में, आवर्ती आय का अवसर बढ़ते हुए निष्कर्ष में स्थित है।
जब आप केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में 50 GW की AI शक्ति क्षमता के बारे में बात कर रहे हों, तो यह डेटा केंद्रों, बिजली उत्पादन और ठंडा करने की प्रणालियों का एक विशाल विस्तार है।
ध्यान देने योग्य जोखिम यह है कि कंप्यूट की 4 से 5 गुना वार्षिक वृद्धि दर स्थायी है या नहीं। एपोक एआई के अनुमान मानते हैं कि वर्तमान प्रवृत्तियाँ बनी रहेंगी, लेकिन ऊर्जा सीमाएँ और भूराजनीतिक चिप आपूर्ति के गतिशीलता सभी घर्षण पैदा कर सकते हैं।