सेमीएनालिसिस विश्लेषक अर्धचालक बाजार में गिरावट और AI मांग की अनिश्चितता पर चर्चा करते हैं

संगठित और संकलित: शेनचाओ टेकफ्लो

अतिथि: डग ओ'लूग्लिन, सेमीएनालिसिस विश्लेषक (पूर्व Fabricated Knowledge संस्थापक)

मेजबान: डायलन पेटेल, सेमीएनालिसिस के संस्थापक

पॉडकास्ट स्रोत: SemiAnalysis Weekly

एपिसोड 022 - बाजार में गिरावट, ऐतिहासिक बुलबुले, निर्माण का वित्तपोषण, एआई राजनीति (डग वापस आ गए हैं)

प्रसारण तिथि: 29 जुलाई, 2026

उल्लेख: डॉग ओ'लॉग्लिन और डाइलन पेटेल दोनों SemiAnalysis के कर्मचारी हैं, जो अर्धचालक उद्योग के लिए भुगतान किए जाने वाले अनुसंधान संस्थान है, जिसका व्यापार मॉडल उद्योग की स्थिति पर निर्भर करता है। नीचे दिया गया सामग्री संवाद का विश्वसनीय अनुवाद है और यह निवेश सुझाव नहीं है।

डॉग ओ'लौग्लिन ने सेमीएनालिसिस वीकली में लंबे समय बाद वापसी की, जिसके समय अर्धचालक क्षेत्र ने "ऐतिहासिक सर्वश्रेष्ठ पहला अर्धवर्ष" के बाद तीव्र सुधार का सामना किया। कोरिया का KOSPI 40% गिरा, छोटे निवेशकों का 2x लीवरेज क्लियर हो गया, और SK Hynix ने LTA पर स्विच करने के कारण कीमत में वृद्धि धीमी होने के कारण अपेक्षाओं को पूरा नहीं किया। डॉग ने वर्तमान स्थिति की तुलना 1980 के दशक के ताइवान बुलबुले से की है, और मानते हैं कि बुलबुले के व्यवहार के पैटर्न अत्यधिक समान हैं, लेकिन मूलभूत बातें अभी भी स्वस्थ हैं।

दो लोगों ने "AI की वास्तविक मांग कितनी है" पर तीव्र बहस की। डाइलन ने सेमीएनालिसिस के अपने अनुभव के आधार पर कहा: कोडिंग एजेंट लॉन्च होने के बाद, कंपनी का AI खर्च 100 गुना बढ़ गया, उपयोगकर्ताओं की संख्या 9 से बढ़कर 90 हो गई, और प्रत्येक उपयोगकर्ता का उपयोग 10 गुना बढ़ गया। डग सहमत हैं कि मांग मजबूत है, लेकिन वे मूल चिंता उठाते हैं: आपूर्ति की गणना संभव है, लेकिन मांग "ट्रिलियन प्रश्न" है, जिसका कोई जवाब नहीं है। और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि स्केलिंग कानूनों के अनुसार, चिप्स की संख्या दोगुनी होनी चाहिए, लेकिन विद्युत इंजीनियर, पूंजी, और अनुमतियों जैसे भौतिक और संस्थागत बाधाएं समान रूप से दोगुनी नहीं हो सकतीं। इस साल, सुपरस्केल क्लाउड प्रदाताओं ने $450B के बॉन्ड जारी किए हैं, जिनकी पूंजी पेंशन और निवेश कोषों से आती है, जबकि पेंशन कोष स्वयं संकुचित हो रहा है।

बाजार में सुधार के बारे में

Q2 तक के अंत तक, यह अर्धचालक इतिहास का सबसे अच्छा प्रदर्शन रहा। फिर हमने ऋण चुकाना शुरू कर दिया। जितना तेजी से बढ़ता है, उतना ही गुरुत्वाकर्षण अधिक होता है।

दक्षिण कोरियाई लोगों के पास 20 साल का रिकॉर्ड है: हर बार शीर्ष पर खरीदते हैं। 2007 में बैंकों में, 2021 में SaaS में, और इस बार अपने आप पर yolo किया।

KOSPI 40% गिर गया, 2 गुना लीवरेज वालों के खाते सीधे शून्य हो गए। फिर एक स्व-पूर्ण करने वाली गिरावट शुरू हुई: हर कोई अपने खाते के सिकुड़ने को देखकर बेचने का फैसला करता है, जिससे गिरावट और बढ़ जाती है।

मेमोरी साइकिल के बारे में

एसके हाइनिक्स अधिक LTA पर जा रहा है, जिससे कीमत में वृद्धि 3 गुना से घटकर 30 से 50% हो गई है। फाइनेंस वर्ल्ड के दिमाग पूरी तरह खराब हो गए हैं, वे केवल परिवर्तन दर पर ही नजर रखते हैं। जैसे ही द्वितीय अवकलज गिरता है, वे मान लेते हैं कि चक्र समाप्त हो गया है।

सेमीकंडक्टर का स्क्रिप्ट हमेशा वही रहता है: जब कमी होती है, तो सभी दोगुना ऑर्डर देते हैं, और कारखाने डिमांड देखकर प्रोडक्शन बढ़ा देते हैं। फिर डिमांड छींकती है, लेकिन आपूर्ति अभी भी बढ़ रही है, उपयोग दर 100% से घटकर 50% हो जाती है, और केवल कीमत कम करके ही बचा जा सकता है।

AI की आवश्यकता के बारे में

डिमांड कर्व ही ट्रिलियन डॉलर का सवाल है। सप्लाई कर्व को समझना अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन डिमांड 10 गुना है या 100 गुना, कोई नहीं जानता।

SemiAnalysis खुद एक उदाहरण है: कोडिंग एजेंट लॉन्च के बाद, 9 तकनीकी उपयोगकर्ता 90 सभी उपयोगकर्ताओं में बदल गए, और प्रत्येक का token उपयोग 10 गुना हो गया। कंपनी का AI खर्च 100 गुना हो गया।

आपूर्ति श्रृंखला की बाधाओं के बारे में

अमेरिका में 1 लाख इलेक्ट्रीशियन की कमी है। मध्यम स्तर के इलेक्ट्रीशियन की वार्षिक आय 25 अमेरिकी डॉलर है, और ओवरटाइम करने वालों की आय 40 या 50 अमेरिकी डॉलर तक पहुँच सकती है। कुछ लोग सेसना छोटे विमानों का उपयोग करके इलेक्ट्रीशियन को दूरस्थ रचना स्थलों पर पहुँचाते हैं।

इस साल, अत्यधिक आकार के बादल फर्मों ने $4500 अरब का ऋण जारी किया, जो केवल संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के उधार के आकार के बाद सबसे अधिक है। यह धन रिटायरमेंट और पेंशन फंड्स से आया है, लेकिन रिटायरमेंट फंड्स का आकार दोगुना नहीं होगा।

TSMC सीधे और अप्रत्यक्ष रूप से ताइवान की GDP का 20% बनाता है। अगर यह दोगुना हो गया, तो ताइवान को कार्यबल के लिए और बच्चे पैदा करने पड़ेंगे।

AI राजनीति के बारे में

AI की अप्रियता आइसक्रीम और राजनेताओं से कम है। इसकी कीमत नहीं लगाई गई है। मध्यकालीन चुनावों में AI लाइफ कॉस्ट मुद्दे का बकरी बन जाएगा।

ROSA बिल हाउस ऑफ रिप्रेजेंटेटिव्स में 300 से 20 के मतों से पारित हुआ, लेकिन सीनेट में अटक गया। उद्योग के लॉबीयिंग बल चीन को GPU तक दूरस्थ पहुंच को सीमित करने वाले कानून को रोक रहे हैं।

डाइलन: स्टॉक मार्केट में सुधार, AI के नाम सभी गिर रहे हैं। आज हम या तो आग में तेल डालेंगे, या फिर आपको कुछ आराम देंगे।

डॉग: 6 जून तक Q2 के अंत तक, यह सेमीकंडक्टर इतिहास का सबसे अच्छा प्रदर्शन रहा है। फिर हमने अनवाइंड करना शुरू कर दिया। इसमें से बहुत कुछ तकनीकी कारकों के कारण है: लीवरेज, मोमेंटम रिवर्सल। लेकिन वास्तविकता यह है कि जितना तेजी से बढ़ता है, उतना ही गुरुत्वाकर्षण अधिक होता है। हम पिछले पागल मोमेंटम रैली के लिए भुगतान कर रहे हैं।

कोरिया की स्थिति बहुत पागलपन भरी है। हर दिन कई शेयर डाउन सर्किट तक पहुँच जाते हैं। एक ट्वीट में कहा गया है, "मैं अपना काम कैसे करूँ?" मानव संसाधन निदेशक ने अपनी सारी पूंजी खो दी है, और सभी बहुत निराश हैं क्योंकि सभी शेयर गिर गए हैं। अगर आप एशियाई वित्तीय बाजार के इतिहास को देखें, तो ऐसी घटनाएँ आपकी कल्पना से अधिक बार होती हैं।

मेरी पसंदीदा किताब ताइवान बुलशिप के बारे में है। ताइवान में प्रति व्यक्ति आधार पर 100 गुना का बुलशिप आया, बैंकिंग लेनदेन 500 गुना के P/E अनुपात पर हुए, और सब कुछ पागल हो गया।

डाइलन: यह कब का है?

डॉग: 1980 के अंत में।

डाइलन: क्या आपको लगता है कि अब कोरिया की मूलभूत स्थिति उस समय से अलग है?

डग: बुनियादी बातें अच्छी हैं। लेकिन समस्या यह है कि चीजें कभी भी डर के जितनी खराब नहीं होतीं, और आपकी कल्पना के जितनी अच्छी भी नहीं होतीं। SK Hynix ने आज अपेक्षाओं को पूरा नहीं किया, क्योंकि उन्होंने अधिक LTA पर ध्यान केंद्रित किया। विशेष रूप से, जब वे ADR रोडशो कर रहे थे, तब उन्होंने Micron को आलोचित किया था कि वे LTA पर कम कीमत पर प्राप्त कर रहे हैं।

पिछले साल मेमोरी की कीमतें लगभग तीन गुना बढ़ीं, अगले साल वे फिर से तीन गुना नहीं बढ़ सकतीं, शायद 30 से 50% तक बढ़ेंगी। लेकिन फाइनेंस दुनिया के लोगों के दिमाग पूरी तरह खराब हो गए हैं, वे केवल परिवर्तन दर पर ही नजर रखते हैं। इतिहास में मेमोरी चक्र में, जब द्वितीय अवकलन नीचे आता है, तो आमतौर पर यही अंत होता है। क्योंकि परिवर्तन दर 30% पर नहीं रुकेगी, बल्कि सीधे -50% तक गिर जाएगी।

इस चक्र का स्क्रिप्ट हमेशा वही होता है: सभी लोग कारखाने में निवेश करते हैं, क्षमता लाइन पर आ जाती है, और फिर पाते हैं "अरे भगवान, मांग इतनी कम क्यों है?" क्योंकि पहले डबल ऑर्डर, ट्रिपल ऑर्डर हुए थे। कारखाने की उपयोग दर 100% से घटकर 50% हो जाती है, और एकमात्र तरीका जिससे लागत वापस मिल सके, वह है कीमत कम करना। यही सेमीकंडक्टर बाजार की प्रकृति है।

KOSPI अब 40% गिर चुका है। 2 गुना लीवरेज वाले लोग सीधे शून्य हो गए। फिर आत्म-साक्षात्कार का सर्पिल शुरू हो गया: हर कोई अपने खाते में कमी देखकर बेचने का फैसला करता है, जिससे गिरावट और बढ़ जाती है।

डाइलन: हाल ही में चीनी मेमोरी इकोसिस्टम में प्रवेश किया गया, CXMT, YMTC का बड़ा आईपीओ, आपका क्या मत है?

डॉग: इतिहास में चीन जो कुछ भी छूता है, उसे सब्जी की कीमत पर ला देता है। उनके पास क्षमता है, भले ही उत्पादन दक्षता कम हो, तो भी कोई फर्क नहीं पड़ता। चीनी कंपनियाँ लाभमार्जिन या EPS के लिए प्रतिस्पर्धा नहीं कर रही हैं, शेयरधारक सरकार है, जो उत्पादन को प्रोत्साहित करती है, और विभिन्न प्रांत GDP के लिए एक-दूसरे से प्रतिस्पर्धा करते हैं।

CXMT अब स्पष्ट रूप से बाजार में चौथे स्थान पर है, लेकिन यह कमी का वातावरण है, फिर भी वे लाभ कमा रहे हैं। Apple, Micron के "मूल्य धोखाधड़ी" के कारण CXMT की मेमोरी का उपयोग शुरू कर चुका है। कैसीनो में कोई नहीं रो रहा है, टिम ऐपल। आपको बाजार मूल्य पर खरीदना होगा।

CXMT समारोह बर्बाद कर सकता है, लेकिन वास्तविकता यह है कि मांग अभी भी आपूर्ति से अधिक है। वास्तविक ट्रिलियन डॉलर का सवाल यह है: मांग वास्तव में कहाँ है? आपूर्ति वक्र को समझना अपेक्षाकृत आसान है। हमें मांग वक्र के बारे में पता नहीं है। हम जानते हैं कि कोडिंग एजेंट और चैटबॉट्स का मतलब अधिक मांग है, लेकिन हमें नहीं पता कि यह 10 गुना है या 100 गुना। आपूर्ति अंधाधुंध बढ़ती रहेगी, जब तक कि किसी दिन वह मांग वक्र से टकरा न जाए।

डाइलन: मुझे लगता है कि मांग स्पष्ट रूप से बहुत मजबूत है और लंबे समय तक बनी रहेगी। मुझे अपनी कंपनी के आंतरिक उपयोग को देखने के लिए पर्याप्त है। अगर आपको लगता है कि भविष्य में मांग स्थिर हो जाएगी या घटेगी, तो आपको यह विश्वास करना होगा कि मॉडल आगे बेहतर नहीं होगा। मुझे कोई स्थिरता का संकेत नहीं दिख रहा है, केवल विपरीत दिशा के संकेत दिख रहे हैं।

डॉग: मुझे दुष्ट के पक्ष में बोलने दीजिए। सबसे बड़ा शॉर्ट साइड तर्क क्या है? तकनीकी प्रगति की गति लोगों के इसका उपयोग करने की गति से अधिक हो सकती है। मान लीजिए कि AI का किलर ऐप डेटा एंट्री है, तो Kimi K3 पर्याप्त है। हम लगातार तेज़ कारें और बेहतर उत्पाद बना रहे हैं, लेकिन वास्तविक मांग वक्र एक ऐसे उत्पाद से संतुष्ट हो रहा है जिसका हमने पहले ही अधिग्रहण कर लिया है।

यह इंटरनेट बुलबुला की तरह है: तब कहा जाता था कि "मांग हर 90 दिन में दोगुनी हो जाती है", लेकिन ऑप्टिकल फाइबर तकनीक हर साल 2 से 3 गुना बेहतर हो रही थी। अंतिम ऑप्टिकल फाइबर की क्षमता मूल से 50 लाख गुना हो गई, और फिर सबने कहा, "रुकिए, हमें शायद इतनी अधिक ऑप्टिकल फाइबर की आवश्यकता नहीं है।"

डाइलन: मैं सहमत नहीं हूँ, लेकिन यह चर्चा के लायक है। मेरा तर्क है: अभी भी 100 से 1000 गुना अधिक लोग किसी भी मॉडल का उपयोग नहीं कर रहे हैं। दूसरा, AI के उपयोग के मामले केवल कोडिंग तक सीमित नहीं हैं। इसका उपयोग वीडियो जनरेशन, दवा खोज, सामग्री विज्ञान के लिए भी किया जा सकता है। कुछ लोग AI का उपयोग सुपरकंडक्टिंग घटकों के लिए कर रहे हैं, इसकी कीमत कितनी है? यह कई GPU की कीमत के बराबर है।

और कोडिंग खुद केवल "एक div को सेंटर करना" नहीं है। यह एक पूरी श्रेणी के ऐसे कार्यों का प्रतिनिधित्व करता है जिनका आर्थिक मूल्य फ्रंटएंड डीबगिंग से कहीं अधिक है। सैम ऑल्टमैन RSI (रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट) पर बात कर रहे हैं, एंथ्रोपिक के पास एक नया मॉडल आने वाला है। कोडिंग एजेंट Claude 4.5 के संस्करण में एक स्पष्ट मोड़ था: आप किसी बुद्धिमत्ता की रेखा को पार करते हैं, और एक पूरा नया बाजार प्रकट होता है। पिछले दिन जो आप कर नहीं पा रहे थे, अगले दिन आप कर सकते हैं।

डॉग: आप प्रोटोटाइप उपयोगकर्ता हैं। पिछले साल इस समय SemiAnalysis टेक टीम में केवल 10 से कम लोग कोडिंग एजेंट का उपयोग कर रहे थे, और आपने डाइलन से कहा, "कंपनी के हर व्यक्ति को इसका उपयोग सीखना चाहिए।" अब हमारे पास 90 उपयोगकर्ता हैं।

डायलन: 9 से 90, 10 गुना। फिर 3 से 4 महीनों में, प्रति व्यक्ति उपयोग भी लगभग 10 गुना। कंपनी का AI खर्च 100 गुना। अब सवाल यह है कि क्या हर कंपनी ऐसा करेगी? शायद हमारे इस स्तर तक नहीं, लेकिन कई कंपनियों के पास काफी काम है जिसे काटा जा सकता है।

डॉग: मुझे लगता है कि पुराने चिप्स बेकार हो जाएंगे। सभी कहते हैं "H100 एक अपवर्धित संपत्ति है", लेकिन एक दिन एक मॉडल का निष्कर्ष निकालने के लिए 100 H100 की आवश्यकता होगी। उस समय आप कहेंगे, "पुरानी लड़की को सेवानिवृत्त कर दो, B300 खरीदो।" वास्तविक पुष्टि संकेत B200 और B300 के बीच की कीमत भिन्नता होगी।

डाइलन: मैं पूरी तरह से सहमत नहीं हूँ। सबसे मूलभूत कारण यह है: कोई भी H100 को निकालकर B300 से बदलने वाला नहीं है। डेटा सेंटर का डिज़ाइन बिल्कुल अलग है। आप एक ही रूम में Hopper को Blackwell या Rubin से बदल नहीं सकते, आपको पूरी चीज़ को तोड़कर फिर से बनाना होगा। इसलिए, पूरे Hopper डेटा सेंटर को समाप्त करने का औचित्य साबित करने के लिए, आपको पहले साबित करना होगा कि उन चिप्स की आय परिचालन लागत से कम है। यह चर लागत नहीं है, यह डूबी हुई लागत है।

डॉग: बिना घर्षण वाली दुनिया में आप सही हैं, लेकिन हम जिस दुनिया में रहते हैं, उसमें घर्षण बढ़ता जा रहा है। नए कैलकुलेशन क्षमता के लिए घर्षण में बिजली की अनुमति, भूमि और अनुमोदन शामिल हैं।

डाइलन: हाँ, मैं सहमत हूँ। GPU की कीमतों में गिरावट का परिदृश्य यह है कि मॉडल की प्रगति रुक जाए, और वृद्धि का परिदृश्य यह है कि मॉडल की प्रगति जारी रहे। एक और X कारक है: सरकारी हस्तक्षेप अग्रणी प्रयोगशालाओं पर। अगर नवीनतम और सर्वोत्तम चिप्स का उपयोग कौन कर सकता है, इस पर प्रतिबंध लगा दिया जाए, तो मांग संकुचित हो जाएगी और पुराने चिप्स की कीमतें भी गिर जाएंगी।

डग: मुझे सबसे अधिक चिंता स्पष्ट रूप से मांग नहीं, बल्कि आपूर्ति के भौतिक बाधाएं हैं। पहली बाधा बिजली के मिस्त्री हैं। अमेरिका में 100,000 बिजली के मिस्त्री की कमी है। मध्यवर्ती बिजली के मिस्त्री का वार्षिक वेतन 250,000 डॉलर है, और जो 18 घंटे काम करने को तैयार हैं, उनका वेतन 400,000 से 500,000 डॉलर तक पहुंच सकता है। एक वेबसाइट बिजली के मिस्त्री की भर्ती का पता लगाती है, और Wayback Machine पर देखा जा सकता है कि प्रति घंटे का वेतन 15-20 डॉलर से बढ़कर 50, 100, 200 डॉलर हो गया है। एक बिजली के मिस्त्री को प्रशिक्षित करने में 18 महीने लगते हैं। हमने कभी इतने अधिक लोगों को प्रशिक्षित नहीं किया है, जो हमें दोगुना करने के लिए आवश्यक हैं।

दूसरा मुद्दा पूंजी है। इस साल, अत्यधिक विशाल बादल फर्मों ने लगभग $4500 अरब का ऋण जारी किया, जो इतिहास में सबसे बड़ा है। यह केवल संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन सरकार के बाद दूसरा सबसे बड़ा है। इन ऋणों को किसी को खरीदना होगा। उन्हें अधिक खरीदने के लिए, आपको उच्चतर ब्याज दरें देनी होंगी। और इस पैसे का स्रोत, बहुत बड़े पैमाने पर पेंशन और निवेश योजनाएं हैं। पेंशन फंड संरचनात्मक रूप से संकुचित हो रहे हैं। पेंशन ने पहले ही 401k की ओर बड़े पैमाने पर स्थानांतरित कर दिया है, और 401k ऋण नहीं खरीदते। इसलिए, आपको मूलतः यह मानना होगा कि हर किसी को दोगुना बीमा चाहिए, लेकिन यह समझ में नहीं आता।

स्केलिंग नियम कहते हैं, "बहुत अच्छा, हम मॉडल को दोगुना कर देते हैं।" लेकिन सभी चीजें दोगुनी या तीनगुनी नहीं हो सकतीं।

डाइलन: रुकिए, क्या आप कह रहे हैं कि पेंशन फंड डेटा सेंटर निर्माण के लिए भुगतान कर रहे हैं?

डॉग: हाँ। वार्षिक भत्ते की खरीद निवास से पहले केंद्रित होती है, और बेबी बूमर पीढ़ी सभी सेवानिवृत्त हो रही है, इसलिए यह संपत्ति निधि काफी बड़ी है। लेकिन क्या यह दोगुनी हो सकती है? क्या यह तीन गुना हो सकती है? मुझे नहीं लगता। जीवन बीमा भी एक स्रोत है। लेकिन आपको यह विश्वास करना होगा कि सभी को दोगुना बीमा चाहिए। कोई भी दोगुना जीवन बीमा नहीं खरीदेगा।

डाइलन: यह बहुत दिलचस्प है। पेंशन ढांचे में संकुचित हो रहे हैं, लेकिन वहां वास्तव में काफी पैसा है।

डॉग: एक और उदाहरण ताइवान है। टीएसएमसी ताइवान के सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) का 20% सीधे या अप्रत्यक्ष रूप से बनाता है। अगर टीएसएमसी दोगुना या तीन गुना हो जाए, तो ताइवान को मजदूरों के लिए और बच्चे पैदा करने होंगे। ताइवान के पास केवल एक ही खेल है। इस साल ताइवान का जीडीपी 25% बढ़ा, जो TSMC के चिप्स बनाने का परिणाम है। लेकिन अगर यह दोगुना हो जाए, तो लोग कम पड़ जाएंगे।

डाइलन: बहुत से लोग AI से नाराज हैं, और इसकी कीमत नहीं लगाई गई है। कैसे कीमत लगाई जाएगी? मुझे लगता है कि मध्यवर्ती चुनाव है।

डॉग: AI शायद पांचवीं प्राथमिकता है, टॉप तीन नहीं। चिकित्सा, जीवन लागत पहले हैं। कोई भी AI के आधार पर चुनाव नहीं लड़ेगा।

डायलन: लेकिन AI लागत के मुद्दे का एक उप-एजेंट बन जाएगा। "क्या हम AI का समर्थन करते हैं" नहीं, बल्कि "अर्थव्यवस्था की चिंता करें, टेक ब्रो और AI को दोष दें।" ROSA बिल हाउस में 300 से 20 के वोट से पारित हुआ, लेकिन सीनेट में फंस गया। कंपनियों का लॉबीकरण इसे रोक रहा है।

डग: अगर प्राथमिकता तीन के अंदर नहीं है, तो लॉबी की शक्ति जनमत पर बर्बर हो जाएगी।

डाइलन: लेकिन AI पहले से ही अन्य मुद्दों पर लोगों का बकरी बन चुका है। जलवायु परिवर्तन, आवास, मुद्रास्फीति, AI और टेक ब्रो सभी को बाहर निकाला जाएगा।

डॉग: एक दिलचस्प सर्वेक्षण है: डेटा सेंटर से नाराज़ लोग आमतौर पर डेटा सेंटर के पास नहीं रहते। जो लोग पास में रहते हैं, खासकर युवा, उनका रुख सकारात्मक है क्योंकि रोजगार के कारण। मैंने बफलो के पास एक डेटा सेंटर का दौरा किया था, और स्थानीय लोग बहुत समर्थन कर रहे थे। डेटा सेंटर का निर्माण दूर-दराज़ के क्षेत्रों में होना अच्छी बात है, क्योंकि यह आर्थिक सहभागिता को व्यापक बनाता है। एक गीगावॉट डेटा सेंटर के लिए लगभग एक लाख लोगों की आवश्यकता होती है। 70 गीगावॉट का मतलब 70 लाख नौकरियाँ। यह अब मतदान पर प्रभाव डालना शुरू हो गया है।

डॉग: तकनीकी समृद्धि का भविष्य हमेशा सच होगा, समस्या नकदी प्रवाह के समय की है। आप एक ट्रिलियन खर्च करते हैं, और एक सौ बिलियन प्राप्त करते हैं, यह वास्तव में एक दिन एक ट्रिलियन में बदल जाएगा। लेकिन शायद पांच साल बाद, और उस समय आप कहते हैं, "भाई, मेरे पास पैसा नहीं है।"

मान लीजिए कि वर्तमान में पूरे AI इकोसिस्टम का ARR 1500 अरब है और कुल CAPEX 10,000 अरब है। 15% आय रिटर्न, 50% लाभ मार्जिन के साथ, यानी 7.5%। यह खराब नहीं है, लेकिन अत्यधिक लाभदायक भी नहीं है। आपको यह विश्वास करना होगा कि 1500 अरब 5000 अरब में बदल सकता है, और यह संभव है। फिर 5000 अरब दो से तीन ट्रिलियन CAPEX को संभाल सकता है। लेकिन फिर से दोगुना करना मुश्किल होगा।

OpenAI और Anthropic को लगता है कि अंतिम प्री-ट्रेनिंग आने वाली है, क्योंकि उनका IPO है। अंतिम प्री-ट्रेन्ड मॉडल वास्तव में बहुत अच्छे हैं, आय तेजी से बढ़ रही है, लेकिन बिल भरने के लिए इतनी तेजी से नहीं बढ़ रही है। आपने एक ऐसा घर बनाया है जिसे आप खरीद नहीं सकते। पाँच ट्रिलियन का निवेश किया गया, आय पाँच सौ अरब, यह दस साल की कमाई है।

डायलन: आप कह रहे हैं कि यह आय है, न कि लाभ। और आप यह कहते समय जानते हैं कि इन कंपनियों की वर्तमान सेवा की लाभक्षमता कितनी अधिक है।

डॉग: हाँ, हम अभी उस बिंदु पर नहीं पहुँचे हैं। अभी हम संकीर्ण रास्ते पर हैं, जहाँ हम देख सकते हैं कि आय कैसे मेल खाती है। अत्यधिक विशाल बादल फर्मों के पास अन्य व्यवसाय हैं जो नकदी कमा रहे हैं, अगर वे CAPEX बंद करना चाहें, तो लाभ तुरंत प्रिंट होने लगेगा। लेकिन जैसे-जैसे आप अधिक निवेश करते हैं, जोखिम बढ़ता जाता है, और रास्ता संकीर्ण होता जाता है। किसी बिंदु पर, आपको वास्तव में सभी को इसका उपयोग करने के लिए मजबूर करना होगा। समस्या यह है कि निर्णय लेने वाले और वास्तविक अपनाने वाले पूरी तरह से अलग दुनिया में हैं। ज़क को लगता है कि हर कोई मेटा चश्मे पहनकर मेटावर्स में प्रतिदिन ट्रिलियन token स्पेंड करेगा, लेकिन नेब्रास्का की दादी नए iPhone का भी उपयोग नहीं कर सकती।

डाइलन: आय दादी पर निर्भर नहीं है। यह उद्यमों, बैंकों, टेलीकॉम कंपनियों, रिटेल कंपनियों, रक्षा और सूचना संगठनों पर निर्भर है। मैं हर बैंक, हर टेलीकॉम कंपनी, हर रिटेलर को अपने दैनिक कार्य में इसका उपयोग करते देख रहा हूँ। आपूर्ति पक्ष पर अधिक दिलचस्प प्रतिबंध हैं: क्या आप पर्याप्त GPU स्थापित कर सकते हैं, क्या आप बेचने के लिए पर्याप्त लोगों को भर्ती कर सकते हैं?

डॉग: हाँ, आपूर्ति की समस्याएँ अधिक दिलचस्प और कठिन हैं। बिजली के मजदूर, पूंजी, अनुमतियाँ—ये चीजें स्केलिंग के नियमों के अनुसार दोगुनी नहीं हो सकतीं। लेकिन उन्हें समय दें, यह हो जाएगा। वे अगले साल वास्तव में एक ट्रिलियन बॉन्ड जारी कर सकते हैं। वास्तविक समस्या यह है कि मार्ग संकीर्ण हो जाएगा, जोखिम बढ़ जाएंगे, और आपको सभी को इस्तेमाल करने के लिए मजबूर करना होगा। इस अपनाने की वक्ररेखा को समय लगेगा।