
अगले छह महीनों में कैलकुलेशन क्षमता की वृद्धि AI से संबंधित आय से अधिक होगी। अक्टूबर से कैलकुलेशन की कमी की समस्या में भारी सुधार हुआ है, और उस समय शीर्ष AI ब्रांड्स के बीच कीमत प्रतिस्पर्धा शुरू हो जाएगी, क्योंकि पहले से ही अतिरिक्त कैलकुलेशन क्षमता का बहुत अधिक आरक्षण किया जा चुका है। वैश्विक AI से संबंधित आय 2025 में लगभग 1100 अरब डॉलर से बढ़कर 2026 में लगभग 3000 अरब डॉलर और 2027 में लगभग 5500 अरब डॉलर हो जाएगी। वार्षिक वृद्धि +1900 अरब, +2500 अरब, वृद्धि दर 170%, 83% — पूर्वानुमानित वृद्धि दर में मंदी शुरू हो चुकी है। 2026–2027 में, 32GW, 49GW नई स्थापना होगी, प्रति GW 100 अरब डॉलर की दर से, वार्षिक लागत वृद्धि +3200 अरब, +4900 अरब। वितरण में +54%, +27% की वृद्धि हुई, लेकिन प्रति कार्ड उपभोगिता में वृद्धि के कारण, समतुल्य GW की वृद्धि +67%, +44% है। हालाँकि Anthropic की आय अभी भी तेजी से बढ़ रही है, पहले छह महीनों में ARR आय कई गुना बढ़ी है, जो कैलकुलेशन कार्ड के उपभोग को संभाल सकती है। हालाँकि, दूसरे छमाही में, जुलाई, अगस्त, सितंबर में वृद्धि का प्रवाह लगभग समतल हो गया है, और कैलकुलेशन की कमी की समस्या में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है। लेकिन डरावनी बात यह है कि कार्ड का वितरण अभी भी इसी तेज़ी से बढ़ रहा है, जबकि आय पीछे है, साथ ही कैलकुलेशन की कुशलता में सुधार हो रहा है। इन तीनों कारकों के मिलने से, कैलकुलेशन का प्रवर्तन-बिंदु प्रतीत होता है — कम कुशल कार्ड सुस्त पड़ेंगे, जबकि नए, कुशल कार्डों की मांग हमेशा पूर्ति से अधिक होगी, मानो Bitcoin माइनिंग मशीनों के प्रतिस्थापन के समय के समान। यदि कैलकुलेशन क्षमता और स्थल सीमित हैं, तो सबसे हालिया मशीनों को स्थापित करना ही सबसे प्रासंगिक होगा। 2027 के दूसरे हिस्से में, प्रतिबद्ध स्थापना पूरी होने पर, संयुक्त राज्य में AI सेंटरों में कैलकुलेशन क्षमता का प्रयोग-अयोग्य होना — पिछले पहलुओं से प्रतिपादित — प्रायोगिक-व्यावसायिक-तर्कसंगत है। दूसरी ओर, Anthropic की कैलकुलेशन-वृद्धि, साथ ही पहले से ही प्रतिबद्ध कैलकुलेशन-मात्रा, प्रति-वर्ष-आय-वृद्धि-दर से प्रतिस्पर्धा में — प्रति-वर्ष-आय-वृद्धि-दर, कैलकुलेशन-वृद्धि-दर से सख्ती से कम है। परिणामस्वरूप, संतुलन प्राप्त होगा, क्योंकि Anthropic AI-कैपेसिटी-प्रतिबद्धता पर हस्ताक्षर करता है; प्रचुर मात्रा में कैपेसिटी-अयोग्यता होने पर, मूल्यघटन पर प्रभावित होगा। Anthropic के हालिया समायोजन —उपयोग-सीमा में हल्का-ढीला-होना—और हाई-एडवांस्ड AI के सामान्य-उपयोग में प्रवेश, प्रभावशाली-चीनी-मॉडल (जो "देशी" मॉडल) के मूल्य/प्रदर्शन-अनुपात (value-for-money) पथ पर प्रतिस्पर्धा पैदा करते हुए। हालाँकि, China मेंबिजली-कीमतें सस्ती हैं, परंतु सबसे प्रमुख AI-चिप्स (chips) की कमी है; token-उत्पादन-प्रति-इकाई-लागत (per-token generation cost) में, USA से प्रभावशाली-चीनी AI मॉडल (China's AI models) कम प्रभावशाली (less efficient) होंगे।

