यूबर और माइक्रोसॉफ्ट बढ़ती एआई टोकन लागत और कम होती रिटर्न पर ध्यान आकर्षित करते हैं

लेखक: बाओ यिलोंग

स्रोत: वॉल स्ट्रीट विजन

एक्सपेंडिचर के लिए एआई खर्च की वैधता कड़ी जांच का सामना कर रही है, टोकन उपभोग लगातार बढ़ रहा है, लेकिन मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य कहीं नहीं मिल रहा है।

22 मई को, 2000 अरब डॉलर के बाजार मूल्य वाले यूबर के सीओओ एंड्रयू मैकडॉनल्ड ने एक पॉडकास्ट में घोषणा की कि टोकन उपभोग की वृद्धि और उत्पाद के वास्तविक सुधार के बीच, "यह रेखा अभी तक मौजूद नहीं है।"

मैकडॉनल्ड ने बताया कि कंपनियाँ लगातार बढ़ते AI खर्च को औचित्यपूर्ण ठहराने में कठिनाई का सामना कर रही हैं। उन्होंने इंजीनियरिंग टीम के भीतर बर्बादी के लिए एक विशेष शब्द बनाया: 'टोकनमैक्सिंग'।

पिछले मई के मध्य में, माइक्रोसॉफ्ट ने टोकन बिल को "असहनीय" बताते हुए अपने आंतरिक Claude Code लाइसेंस को कम करना शुरू कर दिया।

दो घटनाओं के एक साथ आने से बाजार को एक पहले नजरअंदाज किए गए चर को स्वीकार करना पड़ा। टोकन इकोनॉमिक्स, यानी कंपनी के स्केल पर टोकन की खपत की इकाई अर्थव्यवस्था, एक किनारे के मुद्दे से बदलकर पूरे AI निवेश विषय का केंद्रीय स्तंभ बन गया है।

अप्रैल से, कई सेट डेटा लगातार आए हैं, जो एक चेतावनी भरी छवि बना रहे हैं।

इस साल अप्रैल में, यूबर के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी ने घोषणा की कि कंपनी ने चार महीनों में पूरे वर्ष का Claude Code बजट खर्च कर दिया।

5000 इंजीनियरों में से, मासिक उपयोग दर 84% से 95% के बीच है, और प्रति व्यक्ति मासिक बिल 150 डॉलर से लेकर 2000 डॉलर तक है, और इस CTO ने एक दो घंटे की आंतरिक प्रस्तुति में 1200 डॉलर के टोकन का उपयोग किया।

मैकडॉनल्ड ने इस संख्या को जानकर "बिल्कुल हैरान रह गए"।

माइक्रोसॉफ्ट की ओर से, The Verge के Tom Warren के Notepad समाचार पत्र के अनुसार, Claude Code माइक्रोसॉफ्ट के आंतरिक इंजीनियर समूह में तेजी से लोकप्रिय हो गया, लेकिन टोकन-आधारित बिलिंग मॉडल के कारण स्केल पर खर्च बरकरार रखना मुश्किल हो गया, इसलिए माइक्रोसॉफ्ट ने संबंधित लाइसेंसिंग को कम करना शुरू कर दिया।

GitHub ने 1 जून से सभी Copilot योजनाओं को स्थिर सदस्यता से उपयोग-आधारित बिलिंग पर स्थानांतरित करने की घोषणा की है।

आधिकारिक चर्चा पोस्ट को लगभग 900 विरोधी मत मिले, क्योंकि कुछ उपयोगकर्ताओं ने गणना की कि एक बुद्धिमान एजेंट प्रोग्रामिंग सत्र में आमतौर पर 30 से 40 डॉलर का खर्च होता है, जिसका अर्थ है कि 10 डॉलर प्रति महीने का प्लान एकल उपयोग में ही समाप्त हो जाता है।

डेवलपर प्रोडक्टिविटी प्लेटफॉर्म Entelligence.AI ने 2,444 कंपनियों के डेटा को संकलित करके पाया:

• प्रत्येक 1 डॉलर के AI टोकन शुल्क में से केवल 18 सेंट ही उपयोगकर्ताओं तक पहुंच का वास्तविक मूल्य उत्पन्न करता है।
• 44 सेंट एआई द्वारा स्वयं डाले गए बग को ठीक करने के लिए; 27 सेंट पुनर्निर्माण पर; 11 सेंट समीक्षा घर्षण पर खर्च हुए।

ब्लूमबर्ग सिलिकॉन डेटा LLM टोकन व्यय सूचकांक के अनुसार, फरवरी 2024 के अंत से टोकन की कीमत लगभग 65% बढ़ चुकी है, और अमेरिका में AI सॉफ्टवेयर की कीमतें पिछले वर्ष में 20% से 37% तक बढ़ चुकी हैं।

एक ही डेटा, विभिन्न विश्लेषणात्मक ढांचों के अधीन बिल्कुल अलग निष्कर्षों की ओर इशारा करता है।

बुलिश विचार यह है कि वर्तमान अव्यवस्था केवल एक सफल रूपांतरण की दर्दनाक प्रक्रिया है।

गोल्डमैन सैक्स के जिम श्नाइडर के अनुसार, मई 2024 के शुरुआती अनुमान के अनुसार, 2030 तक, एजेंट-आधारित AI के कारण टोकन उपभोग में 24 गुना की वृद्धि होगी, जिससे मासिक टोकन उपभोग लगभग 120 अरब अरब तक पहुंच जाएगा, और अत्यधिक स्केल्ड क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर्स और मॉडल प्रोवाइडर्स की ग्रॉस मार्जिन 3 से 12 महीनों के भीतर सकारात्मक हो जाएगी।

गोल्डमैन सैक्स के रिच प्रिवोरोत्स्की का मानना है कि 2026 की पहली तिमाही संभवतः KPI के रूप में 'टोकन मैक्सिमाइजेशन' का शिखर होगी, और उद्योग 'यूनिट इफेक्टिव एक्शन कॉस्ट' जैसे अधिक स्वस्थ मापदंड की ओर बढ़ रहा है।

जेपी मॉर्गन के आर्थिक अनुसंधान ने भी पाया कि 2026 की शुरुआत में PyPI पर Python के नए और अपडेटेड पैकेज में उछाल आया, जबकि 2022 में ChatGPT के लॉन्च के समय ऐसी प्रवृत्ति नहीं देखी गई, जिससे स्पष्ट होता है कि वास्तविक उत्पादकता में वृद्धि हो रही है।

इसके अलावा, मैग 7 का वर्तमान एफआईईआर पीई अनुपात लगभग 20 है, जो 2000 के टेक बुलबुले के शिखर के 52, 1989 के जापान के 67 और 'प्रिटी 50' युग के 34 की तुलना में काफी कम है। ऐतिहासिक बुलबुलों के मापदंडों के आधार पर, वर्तमान स्थिति बुलबुला नहीं है।

शॉर्ट व्यू को गोल्डमैन सैक्स के सेमीकंडक्टर विश्लेषक जिम कोवेलो ने अप्रैल की रिपोर्ट में सबसे व्यवस्थित ढंग से प्रस्तुत किया।

उन्होंने बताया कि AI सप्लाई चेन में लगभग सभी मूल्य अर्धचालक कंपनियों की ओर बह रहा है, जो ऐतिहासिक रूप से अभूतपूर्व और अस्थायी है; चिप कंपनियों को उनके ग्राहकों के लाभ पर लाभ होना चाहिए, लेकिन इस चक्र में, उनकी समृद्धि पूरी सप्लाई चेन के ऊपरी हिस्से के थकावट के बदले हुए है।

ChatGPT लॉन्च के बाद से निविडा का शुद्ध लाभ लगभग 20 गुना बढ़ गया है; सभी बड़े क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर्स ने ऑपरेशनल कैश फ्लो का उपयोग पूरा कर लिया है और अब ऋण ले रहे हैं—2025 में डेटासेंटर से संबंधित ऋण जारी करने का आकार लगभग 1820 अरब डॉलर होगा, जो 2024 की तुलना में दोगुना है।

MIT Nanda के अध्ययन से पता चलता है कि जनरेटिव AI में निवेश करने वाले 95% उद्यमों का रिटर्न शून्य है। यह अलगाव कुछ समय तक बना रह सकता है, लेकिन हमेशा नहीं रह सकता।

इस चर्चा में एक अधिक जटिल पहलू भी शामिल है: अति-विशाल बादल सेवा प्रदाताओं और एआई प्रयोगशालाओं के बीच का वित्तीय चक्र।

द इन्फॉर्मेशन द्वारा संकलित कंपनी उपलब्ध कराए गए दस्तावेजों के अनुसार, OpenAI और Anthropic मिलाकर माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल, गूगल और अमेज़न के लगभग 2 ट्रिलियन डॉलर के भविष्य के क्लाउड सेवा प्रतिबद्धता का आधे से अधिक हिस्सा रखते हैं। विशेष रूप से:

• माइक्रोसॉफ्ट के 6270 अरब डॉलर के क्लाउड सेवा बैकलॉग में से 2800 अरब डॉलर OpenAI से बंधे हुए हैं;
• Oracle के 5530 अरब डॉलर के पाइपलाइन बिजनेस में, 54% (लगभग 3000 अरब डॉलर) OpenAI द्वारा वादा किए गए हैं;
• Google के 4676 अरब डॉलर में, Anthropic का हिस्सा 43% (लगभग 2000 अरब डॉलर) है;
• Amazon की संबंधित एक्सपोजर भी अपने 4640 अरब डॉलर के बैकलॉग का 51% है।

इस फाइनेंसिंग स्ट्रक्चर में आंतरिक चक्रीयता है। माइक्रोसॉफ्ट द्वारा OpenAI में 13 बिलियन डॉलर का निवेश मुख्य रूप से Azure क्रेडिट के रूप में वास्तविक होता है, जिसे OpenAI Azure की कैलकुलेशन पावर खरीदने के लिए उपयोग करता है, और माइक्रोसॉफ्ट इसे बाद में क्लाउड आय के रूप में शामिल करता है।

एक ही अत्याधुनिक क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर, जो AI लैब का इक्विटी निवेशक है और कैलकुलेशन बिल का सर्विस प्रोवाइडर भी है।

यह संरचना लाभ आंकड़ों पर भी दिखाई देती है। अल्फाबेट ने 626 अरब डॉलर का रिकॉर्ड प्रथम तिमाही लाभ घोषित किया, जिसमें लगभग 287 अरब डॉलर, यानी लगभग आधा, Anthropic के स्टॉक के अंकित मूल्य में वृद्धि से आया।

अमेज़न के पहले तिमाही में 303 बिलियन डॉलर के लाभ में से 168 बिलियन डॉलर Anthropic के अनुमानित अप्राप्त लाभ के रूप में थे, जबकि उसकी स्वतंत्र नकदी प्रवाह, जिसमें उसी अवधि में डेटा केंद्रों के लिए 442 बिलियन डॉलर का पूंजी खर्च हुआ, 95% की गिरावट के साथ 12 बिलियन डॉलर पर गिर गई।

इस प्रणाली की टिकाऊपन, AI प्रयोगशालाओं के बाहरी वित्तपोषण प्राप्त करने की क्षमता पर निर्भर करती है, ताकि वे क्लाउड कंप्यूटिंग के वादों को पूरा कर सकें, जो फिर से उद्यमगत ग्राहकों के बढ़ते Token बिल भुगतान करने की लगातार इच्छा पर निर्भर करती है।

रिपोर्ट के अनुसार, एंथ्रोपिक वर्तमान में प्रति 1 डॉलर की आय पर 3 डॉलर की लागत उठा रहा है। जब फंडिंग की गति धीमी होगी, तो क्लाउड आय के अनुमानों की विश्वसनीयता कम हो जाएगी और सुपरस्केल क्लाउड प्रदाताओं के मूल्यांकन गुणांक पर पुनर्मूल्यांकन का दबाव पड़ेगा।

यह श्रृंखला द्विदिशात्मक रूप से संचारित होगी और द्विदिशात्मक रूप से टूट जाएगी।

वर्तमान स्थिति एक पारंपरिक बुलबुला सेटअप नहीं है।

मूल्यांकन गुणकों के आधार पर, टेक सात नेताओं का वर्तमान भविष्य का P/E अनुपात लगभग 20 है, जो 2000 के टेक बुलबुले के शिखर पर 52, 1989 के जापानी बाजार के 67 या 'प्रिटी 50' युग के 34 की तुलना में काफी कम है।

AI तकनीक खुद वास्तविक है। भारी उपयोगकर्ता समूह के लिए उत्पादकता में वृद्धि के आंकड़े भी सत्यापित किए जा सकते हैं। OpenAI की वार्षिक आय लगभग 200 अरब डॉलर है, Anthropic की लगभग 43 अरब डॉलर है, और दोनों प्रयोगशालाएँ इसी से गायब नहीं हो जाएँगी।

अब, टोकन लागत (कैलकुलेशन ओवरहेड) AI की सफलता या असफलता का निर्णय करने वाला महत्वपूर्ण कारक बन गया है, जबकि पिछले छह महीने पहले, लोग इस विषय पर लगभग बात ही नहीं करते थे।

उस समय सभी केवल यही चिंता करते थे कि "तकनीक काम करती है या नहीं।" अब उत्तर स्पष्ट है: विशिष्ट कार्यों और विशिष्ट लोगों की नजर में, तकनीक वास्तव में काम करती है।

लेकिन एक नया सवाल उठता है: निचले स्तर के उद्यम द्वारा AI के माध्यम से बचाए गए पैसे, क्या कारोबारी बाजार द्वारा AI प्रयोगशालाओं और क्लाउड दिग्गजों के लिए छोड़े गए मूल्यांकन की खिड़की को समय पर पार कर पाएंगे?

AI को देखने वाले मानते हैं कि जब तक तकनीक विकसित होती रहेगी, तब तक व्यवसायों का ROI (निवेश लाभ) 1 से 1.5 साल में सकारात्मक हो जाएगा।

निराशावादी मानते हैं कि अधिक अधिकारी, मैकडॉनल्ड की तरह, AI के निवेश और रिटर्न के बारे में खुलकर शिकायत करेंगे और बजट काटना शुरू कर देंगे।

दोनों संभावनाएँ एक साथ हो सकती हैं, और अभी तक कोई निर्णय नहीं हुआ है। एकमात्र निश्चित बात यह है कि पिछले समय का झूठ, जिसमें कहा जाता था कि "जब तक टोकन उपभोग बढ़ रहा है, तब तक AI रूपांतरण सफल है", टूट चुका है।

उच्च टोकन खपत का अर्थ व्यावसायिक मूल्य नहीं है, इन दोनों बुलबुलों को अंततः दबाया जाना है। AI का बिल आ चुका है, लेकिन अंततः यह खर्च कौन उठाएगा? यह अभी भी एक अज्ञात है।