AI کے دور کی چلایا جانے والی طاقت، مدل سے ٹوکن پر منتقل ہو چکی ہے

گزشتہ دو سالوں میں، AI صنعت کے پہلے مرحلے کی کہانی کا مرکز بڑی کمپنیوں کے درمیان شروع ہونے والی "بڑے ماڈل جنگ" پر تھا۔ پیرامیٹرز کی تعداد ارب سے تریلین تک پہنچ گئی، تربیت کا خرچ کئی کروڑ امریکی ڈالر سے کئی ارب ڈالر تک بڑھ گیا، اور GPU کلسٹرز کئی ہزار کارڈ سے کئی دہائیوں تک وسعت پائی۔ سب بحث کر رہے تھے کہ کس کا ماڈل زیادہ طاقتور ہے، کون AGI کے قریب تر ہے، جیسے کہ AI مقابلے کا اختتام بڑے ماڈل کی اپنی صلاحیتوں سے ہو رہا ہے۔

اور 2026 تک، AI صنعت کے چلانے والے عوامل تبدیل ہو چکے ہیں۔ جے پی مورگن کی تازہ رپورٹ کے مطابق، مستقبل میں AI بنیادی ڈھانچے کے مستقل وسعت کا اصل محرک، ماڈل ٹریننگ نہیں بلکہ بے شمار AI انفرنس (Inference) کی مانگ ہوگی۔ مستقبل میں سب سے زیادہ کمپوٹنگ طاقت کا استعمال صرف بڑے ماڈلز کی ٹریننگ نہیں، بلکہ دنیا بھر میں پھیلے ہوئے AI ایجینٹس کریں گے۔ ہر کال، ہر تعامل، اور ہر ٹاسک انجام دینے کا بنیادی طور پر ٹوکن کا استعمال ہوتا ہے۔ AI صنعت "ماڈل دور" سے "ٹوکن صنعتی دور" میں داخل ہو رہی ہے۔

کیونکہ مستقبل میں AI دنیا کو چلانے والا اصل ڈرائیور صرف ماڈل نہیں ہوگا، بلکہ ٹوکن کے اردگرد تشکیل پانے والا پیداوار، تقسیم، شیڈولنگ اور استعمال کا نظام ہوگا۔ خاص طور پر جب AI ایجنٹس بڑے پیمانے پر ظاہر ہونے لگیں، تو ٹوکن کیسے وقت کے ساتھ تخلیق ہوں، علاقائی حدود کے ذریعے تقسیم ہوں، ڈائنامک شیڈولنگ کے ذریعے منظم ہوں اور موثر طریقے سے استعمال ہوں، وہ پورے AI صنعت کا سب سے اہم نیا سوال بن جائے گا۔

جیسے کہ ہو رنکسن نے حال ہی میں پیش کیا، AI صرف ایک آسان سافٹ ویئر صنعت نہیں بلکہ بجلی اور انٹرنیٹ کی طرح ایک بنیادی ڈھانچہ ہے۔ اس کے "پانچ لیyers کی کیک" ڈھانچے میں، AI صنعت کو توانائی، چپس، بنیادی ڈھانچہ، ماڈل اور اطلاقات پانچ لیyers میں تقسیم کیا گیا ہے۔ اور جبکہ AI صنعت "ٹریننگ دور" سے آہستہ آہستہ "استدلال دور" میں داخل ہو رہی ہے، GoodVision AI پورے AI معاشی سلسلے کو ایک ٹوکن کے گرد گھومتے ہوئے "سات لیyers کی کیک" ڈھانچے کے طور پر سمجھنا پسند کرتا ہے:

پہلا لیول: بجلی — AI کے دور کی توانائی کی بنیاد
دومیں سطح: AIDC — ٹوکن فیکٹری
تیسری سطح: GPU — ٹوکن کی پیداواری یونٹ
چوتھی سطح: LLM — ٹوکن کی پیداواری انجن
پانچواں لیول: ٹوکن تقسیم — AI کے دور کا "بجلی کا گرڈ"
چھٹی سطح: ٹوکن کی بہتری اور ذکی شیڈولنگ — AI کے دور کا دماغ
ساتویں سطح: AI Agent — ٹوکن استعمال کا اختتام

انرجی، GPU سے لے کر AIDC، ایج نوڈس، اور مدل انفرنس اور اسمارٹ سکیڈولنگ تک، AI صنعت ایک بے مثال "ٹوکن انڈسٹریل سسٹم" کی شکل لے رہی ہے۔

لیکن ابھی کے لیے، یہ نظام اب بھی بہت زیادہ ناپختہ ہے۔

کسی کے پاس سب سے جدید GPU ہے لیکن توانائی کی کمی کی وجہ سے پابندیاں ہیں؛ کسی نے وسیع AIDC تعمیر کیا ہے لیکن موثر شیڈولنگ کی کمی ہے؛ کسی نے طاقتور AI Agent تیار کیا ہے لیکن اعلیٰ استنتاج لاگت اور تاخیر کا سامنا ہے؛ کسی کے پاس ایج نوڈس ہیں لیکن وہ ایک یکجا اور متعاون نیٹ ورک نہیں بناسکتے۔ پوری صنعتی زنجیر تیزی سے ترقی کر رہی ہے، لیکن اس کے مختلف لیولز کے درمیان اب بھی بہت سارے تقسیم، زائد اور کارکردگی کی رکاوٹیں موجود ہیں۔

اور صرف اسی صورت میں، جب یہ ساتویں بنیادی ڈھانچہ حقیقت میں جُڑ جائے، مل کر کام کرے اور منسلک ہو جائے، AI صنعت آج کے "ٹولز کے دور" سے حقیقی طور پر "بڑے پیمانے پر استعمال کے دور" میں داخل ہو جائے گی۔

پہلا تہ: بجلی — AI کے دور کی توانائی

صنعتی انقلاب میں کوئلہ اور تیل پر جدوجہد ہوئی، انٹرنیٹ کے دور میں ٹریفک اور سرورز پر، جبکہ AI کے دور میں بنیادی جدوجہد دوبارہ توانائی پر ہو رہی ہے۔

کیونکہ AI کا آخری استعمال بجلی ہے۔ ایک بڑا AI ڈیٹا سینٹر بجلی کی استعمال کرتا ہے، جو ایک درمیانے سائز کے شہر کے قریب ہے۔ دنیا بھر میں نئے AIDC (AI ڈیٹا سینٹرز) ایک ہی مسئلے کا سامنا کر رہے ہیں: GPU خریدے جا سکتے ہیں، زمین بنائی جا سکتی ہے، لیکن بجلی کی فراہمی پیچھے رہ جاتی ہے، اور گرڈ کا انتظام بھی پیچھے رہ جاتا ہے۔

اسی لیے، زیادہ سے زیادہ AI کمپنیاں توانائی کی بنیادی ڈھانچہ کی طرف واپس توجہ دے رہی ہیں۔ GTC 2026 پر، ہوئنگ رینکس نے مستقبل کے ڈیٹا سینٹر کو "ٹوکن فیکٹری" کہا ہے۔ اس فیکٹری کا سب سے اوپری سرچھڑا ایک سپر توانائی صنعت کو جنم دے گا۔

چینی مارکیٹ میں، یانگتیز الیکٹرک، چائنہ نیوکلیئر پاور، چائنہ جنرل نیوکلیئر پاور، سانکسیا انرجی، لونگیوان الیکٹرک، اور ہوا دینریجی جیسی کمپنیاں، پانی کی طاقت، نیوکلیئر طاقت، ہوا کی طاقت اور سورج کی طاقت جیسے مرکزی توانائی کے شعبوں کے نمائندہ ہیں۔ نیوکلیئر اور پانی کی طاقت، مستقل بجلی فراہمی کے باعث، AIDC کے لیے سب سے اہم بنیادی توانائی بن رہی ہیں؛ جبکہ ہوا اور سورج کی طاقت، AI صنعت کی سبز بجلی اور ESG کی ضروریات میں اضافے کے باعث فائدہ اٹھا رہی ہیں۔ "مشرقی ڈیٹا مغربی کمپوٹنگ" اور بڑے AI ڈیٹا سینٹرز کے تعمیر کے ساتھ، نئی توانائی کے بنادر اور کمپوٹنگ سینٹرز کے درمیان تعاون کا تعلق تیزی سے مضبوط ہو رہا ہے۔

امریکی مارکیٹ میں، نیکسٹیرا انرجی، ڈومینیون انرجی، ڈیوک انرجی، ساؤتھرن کمپنی، ایکسلون جیسے روایتی توانائی کے بڑے کھلاڑی بھی AI ڈیٹا سینٹر کی توسیع کے باعث فائدہ اٹھا رہے ہیں۔ نیکسٹیرا شمالی امریکہ کا ہری بجلی کا لیڈر ہے؛ ڈومینیون شمالی ورجینیا کے "ڈیٹا سینٹر کاریڈور" کے مرکزی ٹرانسمیشن وسائل پر کنٹرول رکھتا ہے؛ جبکہ ایکسلون اپنے ایٹمی بجلی کے مستقل بجلی فراہمی کے صلاحیت کے ذریعے AI دور کی "پورے دن کے لیے اعلیٰ استحکام والی بجلی" کی ضرورت کا اہم فائدہ اٹھانے والا ہے۔ مجموعی طور پر، عالمی بجلی صنعت روایتی عوامی فراہمی سے آہستہ آہستہ AI بنیادی ڈھانچے کے دور کا مرکزی وسائل طبقہ بن رہی ہے۔

کلی طور پر، اس سطح کی مقابلہ کی صورتحال قدیم توانائی کمپنیوں کے "بجلی کے داموں" سے نیچے کی طرف AI ڈیٹا سینٹرز، کلاؤڈ فراہم کنندگان اور توانائی کمپنیوں کے درمیان "بجلی کے لئے طویل مدتی اختیار" کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔ جو کوئی لمبے عرصے تک، مستقل اور کم لاگت والی توانائی حاصل کر لے، وہ ٹوکن پیداوار کا پہلا درجہ بندھا ہوا ہے۔

دوسرا لیyer کیک: AIDC — ٹوکن کچھا مال کا فیکٹری

ایک یونٹ GPU کا کوئی مطلب نہیں، اصل میں اہم بڑے پیمانے پر کلัสٹر ہیں۔ اس طرح AIDC ظاہر ہوا۔

یہ صنعتی دور کے لہسن، بجلی کے اسٹیشن اور اسکلائن فیکٹریوں کی طرح ہے، جو ہزاروں GPU کو اکٹھا کرکے مستقل ٹوکن پیداواری صلاحیت تشکیل دیتے ہیں۔ لیکن فیکٹریوں کے مسائل بھی شروع ہو گئے: روایتی AIDC کی تعمیر کا دور عام طور پر 18 سے 36 ماہ تک ہوتا ہے، جبکہ بجلی کے گرڈ کو توسیع دینے میں اس سے زیادہ وقت لگتا ہے۔ جب AI کی مانگ اس طرح کے طور پر بڑھ رہی ہے تو، پرانے دور کے IDC کی تعمیر کی رفتار نئے ٹوکن معاش کی ضروریات کو پورا نہیں کر سکتی۔

امریکی سٹاک مارکیٹ میں، ایکوینیکس دنیا کا ایک اہم ڈیٹا سینٹر آپریٹر ہے جس کے پاس 30 سے زیادہ ممالک میں 240 سے زیادہ ڈیٹا سینٹرز ہیں۔ اس کا مرکزی فائدہ صرف سرور روموں کی تعداد نہیں، بلکہ عالمی کنکٹیوٹی اور کم لیٹنسی نیٹ ورک وسائل ہے، جس کی وجہ سے یہ AI کمپوٹنگ طاقت کے ڈپلومنٹ کا اہم انفراسٹرکچر نوڈ بن گیا ہے۔

ڈیجیٹل ریلائیٹی نے PlatformDIGITAL پلیٹ فارم کے ذریعے AI بنیادی ڈھانچے میں داخلہ حاصل کیا ہے، جس کے صارفین بڑے کلاؤڈ سروس فراہم کنندگان اور مالیاتی ادارے ہیں۔

چینی مارکیٹ میں رونزہ ٹیکنالوجی A گھر کا ایک سب سے مثالی AIDC آپریٹر ہے۔ اس کا مرکزی کاروبار قدیم IDC سے AI کیلکولیشن سنٹر میں تبدیل ہو رہا ہے، جس کی بنیادی ترقی اس کی بڑے پیمانے پر ڈیٹا سنٹر، بجلی کے وسائل اور AIDC آپریشن اور مینٹیننس کے صلاحیتوں پر منحصر ہے۔ آوفی ڈیٹا، شہری آن لائن جیسی کمپنیاں علاقائی ڈیٹا سنٹرز، کلاؤڈ انفراسٹرکچر اور AI کیلکولیشن ہوسٹنگ کے شعبوں میں مستقل توسیع کر رہی ہیں۔ زہونگکے شوگوان AIDC کاروبار میں حکومتی اور کاروباری، اور سائنسی شعبوں کے ساتھ تعاون پر زور دے رہا ہے۔

دوسری قسم کے کھلاڑی "مائننگ فارم تبدیلی" سے آتے ہیں۔ کوروویو، آئی آر این، ایپلائیڈ ڈیجیٹل، سائفر مائننگ جیسی کمپنیاں اصل میں زیادہ تر کرپٹو کرنسی مائننگ سے منسلک تھیں، لیکن AI GPU کی مانگ میں اچانک اضافے کے ساتھ، انہوں نے AI کمپوٹنگ انفراسٹرکچر کی طرف تبدیلی کر لی۔ آئی آر این "ہری بجلی+AI کمپوٹنگ" ماڈل پر زور دیتی ہے، جس میں تجدیدی توانائی کا استعمال کرتے ہوئے ہائی ڈینسٹی GPU ڈیٹا سینٹرز تعمیر کیے جاتے ہیں۔ ایپلائیڈ ڈیجیٹل اور سائفر مائننگ بھی روایتی مائننگ فارمز سے AI پرفارمنس کمپوٹنگ انفراسٹرکچر کی طرف منتقل ہو رہے ہیں۔

اس کے علاوہ، مارجنلائزڈ، سائز کم کیا گیا، ماڈیولر AI Factory نئی رجحان بن رہا ہے۔ جیسے انٹرنیٹ کے دور میں بڑے کمپیوٹرز سے کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی طرف منتقلی ہوئی، AI کی کمپوٹیشنل طاقت بھی بہت بڑے مرکزی نوڈس سے علاقائی کنارے کے نوڈس کی طرف پھیل رہی ہے۔

اس لیے، GoodVision AI نے ایک اور راستہ اپنایا: زیادہ ہلکا، ماڈیولر، اور جلدی سے کاپی کیا جا سکنے والا AI Factory تعمیر کیا۔ روایتی بڑے AIDC کے مقابلے میں، GoodVision AI نے علاقائی ڈپلومنٹ کی صلاحیت، اعلی ڈینسٹی GPU کلسٹر کی کارکردگی، اور توانائی اور کمپوٹنگ کے ایک ساتھ ہم آہنگی پر زیادہ زور دیا۔

اس کا بنیادی منطق ایک واحد بہت بڑے ڈیٹا سینٹر کی تعمیر نہیں، بلکہ عالمی سطح پر اعلیٰ آبادی والے علاقوں میں AI Factory نوڈس کو جلدی سے تنصیب کرنا ہے، جو عام طور پر 2-4 میگاواٹ کے چھوٹے انفرینس کمپوٹنگ فیکٹری ہوتے ہیں۔ یہ ماڈل نہ صرف مقامی توانائی کے وسائل تک جلدی تک پہنچنے کی اجازت دیتا ہے، بلکہ مستقبل کی AI انفرینس کی ضروریات کے لیے کنارے کی طرف بڑھنے والے رجحان کے ساتھ بھی مطابقت رکھتا ہے۔

اگر روایتی AIDC کو صنعتی دور کے بڑے سٹیل مل کی مثال دی جائے، تو GoodVision AI نے جو کچھ تعمیر کیا ہے، وہ AI کے دور کا ایک "علاقائی ٹوکن فیکٹری" جیسا ہے—轻، زیادہ لچکدار، صارفین کے قریب، اور مستقبل کے عالمی تقسیم شدہ استنتاج نیٹ ورک کے رجحان کے لیے زیادہ مناسب۔

تیسری پرت کیک: GPU — ٹوکن کی پیداواری مشینیں

اگر بجلی توانائی ہے، تو GPU پیداواری آلات ہیں۔ AI کے شروع کے کچھ سالوں میں، GPU کا بنیادی طور پر تربیت کے لیے استعمال ہوتا تھا؛ لیکن مستقبل میں، بڑی مانگ استنباط سے آئے گی۔ کیونکہ تربیت صرف کچھ ٹاپ کمپنیوں کے لیے ہوتی ہے، جبکہ استنباط ہر ایپلیکیشن، ہر ڈیوائس، ہر ٹرمینل میں گھل مل جائے گا۔ روبوٹس کو استنباط کی ضرورت ہے، خود کار گاڑیوں کو استنباط کی ضرورت ہے، AI آنکھوں کو استنباط کی ضرورت ہے، اور مستقبل میں ہر AI ایجینٹ کے درمیان تعاون بھی ریل ٹائم میں ٹوکن کا استعمال کرے گا۔

NVIDIA اب بھی عالمی AI چپ صنعت کا مکمل مرکز ہے۔ اس کے H100، B200، Blackwell جیسے GPU مصنوعات، عالمی AI ٹریننگ اور انفرنس کے معیار کو تقریباً تعریف کرتے ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ NVIDIA صرف چپیں نہیں بیچتی، بلکہ CUDA، TensorRT، DGX، HGX جیسے سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر نظام کے ذریعے ایک مکمل生態 نظام تعمیر کرتی ہے، اس لیے اس کے مقابلہ کرنے والوں کو صرف GPU کی پرفارمنس کو چیلنج کرنا نہیں، بلکہ پورے AI سافٹ ویئر生态系统 کو چیلنج کرنا ہوگا۔

AMD ابھی کے لیے سب سے بڑا GPU چیلنج کرنے والا ہے، جس کے مرکزی مصنوعات میں MI300X جیسے AI GPU شامل ہیں۔ NVIDIA کے مقابلے میں، AMD زیادہ خلائی ایکوسسٹم اور ROCm سافٹ ویئر پلیٹ فارم پر زور دیتا ہے، اور اپنے AI ڈویلپرز اور کاروباری صارفین کو زیادہ کھلا ہوا طریقہ فراہم کرکے متوجہ کرنا چاہتا ہے۔

برادکام اور مارول نے دوسری راہ کی نمائندگی کی — ASIC اور هائی اسپیڈ انٹرکنیکشن۔ جیسے جیسے AI انفرنس سینریوز زیادہ پیچیدہ ہوتے جا رہے ہیں، زیادہ سے زیادہ کمپنیاں زیادہ توانائی کارائی اور کم لاگت حاصل کرنے کے لیے کسٹم ASIC چپس کا تجربہ کر رہی ہیں۔

اینٹیل سرور CPU اور Gaudi AI ایکسلریٹر کے ذریعے AI مارکیٹ میں داخل ہو رہا ہے، اور اپنے CPU ایکوسسٹم کا استعمال کرتے ہوئے AI انفراسٹرکچر کے مقابلے میں دوبارہ شامل ہونا چاہتا ہے۔

چینی مارکیٹ میں، Cambricon ایک نمایاں گھریلو AI چپ کمپنی ہے جو Siyuan سیریز AI چپس کو فروغ دیتی ہے اور اپنے خود کے AI فریم ورک Neuware کو تعمیر کرتی ہے۔ Hygon Information کے پاس AMD Zen آرکیٹیکچر کی لائسنس ہے، جو DCU اور AI انفرنس مارکیٹ پر زور دیتی ہے۔

موئر ٹیکنالوجی، سوئیوان ٹیکنالوجی، موکسی کارپوریشن، بی رون ٹیکنالوجی جیسی چینی GPU کمپنیاں چینی AI چپس کے "مقامی تبدیلی" کے رخ کی نمائندگی کرتی ہیں۔ ان کمپنیوں نے عام طور پر CUDA ایکوسسٹم کے ساتھ مطابقت پر زور دیا ہے اور چینی GPU کلัสٹرز کو تعمیر کرنے کی کوشش کی ہے۔

CUDA ایکوسسٹم سے لے کر HBM میموری، اور پھر ٹینسر کور تک، پورے AI صنعت کا مرکز اصل میں «ہر ایک یونٹ وقت میں ٹوکن بنانے کی کارکردگی» کو بڑھانے پر مبنی ہے۔ اس کے ساتھ ساتھ، GPU اور اس کے پیچھے کے سرورز، آپٹیکل ماڈیولز، لیکوڈ کولنگ، اور سوئچز جیسی بنیادی ڈھانچہ بھی ٹوکن پیداواری کارکردگی سے متعلق ہیں۔

یہ چیزیں نیوڈیا اور OpenAI جیسی AI ایپلیکیشن کمپنیوں کی طرح چمکدار نہیں ہیں، لیکن یہ یہ طے کرتی ہیں کہ پورا AI دنیا حقیقت میں کام کر سکے گا یا نہیں۔ جیسے صنعتی انقلاب کے لیے صرف بھاپ کے انجن کی ضرورت نہیں تھی، بلکہ ریلوے، بجلی کے گرڈ اور بندرگاہوں کی بھی ضرورت تھی۔ AI انقلاب بھی صرف ایک سافٹ ویئر انقلاب نہیں ہوگا۔ یہ توانائی، چپس، نیٹ ورک، کلاؤڈ کمپوٹنگ اور بنیادی ڈھانچے کو شامل کرنے والی ایک عالمی سپلائی چین کی ترقی ہوگا۔

ورٹیو عالمی ڈیٹا سینٹر کے UPS اور بجلی کے انتظام کا لیڈر ہے، جو ڈیٹا سینٹر کی بجلی، کیبنٹ پاور ڈسٹریبیوشن اور پریسیژن ایئر کنڈیشننگ سسٹم فراہم کرتا ہے۔

Yingweike A-share کا لیک کولنگ اور تھرمل کنٹرول سسٹم کا لیڈر ہے، جس کے کلائنٹس میں BAT جیسی بڑی انٹرنیٹ کمپنیاں شامل ہیں۔ جی پی یو کی طاقت مسلسل بڑھ رہی ہے، جس کی وجہ سے لیک کولنگ AIDC کے لیے اہم معیار بن رہی ہے۔

ایچ ایچ الیکٹرک، کیوا ڈیٹا، کیشیدا جیسی کمپنیاں یو پی ایس، پاور سسٹم اور آئی ڈی سی پاور سپلائی کے شعبے میں اہم کردار ادا کرتی ہیں۔

نیٹ ورک اور آپٹیکل ماریول کے شعبے میں، ZJIC Xuchuang، Xinyisheng، Tianfu Communications جیسی کمپنیاں AI کلัสٹرز کے اندر تیز رفتار مواصلات کی مانگ میں اضافے سے فائدہ اٹھا رہی ہیں۔

سرور کے مکمل یونٹ کے شعبے میں، Dell، HPE، Supermicro، Lenovo، اور Inspur جیسی کمپنیاں AI سرورز کے بڑے پیمانے پر ا сбор اور ڈلیوری کا ذمہ دار ہیں۔

یہ لیول بالکل آخری صارفین کے سامنے نہیں آتا، لیکن یہ طے کرتا ہے کہ AI انفراسٹرکچر حقیقت میں مستقل طور پر کام کر سکتا ہے یا نہیں۔ ترپل کولنگ، یو پی ایس، لائٹ میڈیول، سوئچ، اینرجی اسٹوریج اور سرور مکمل یونٹس، صنعتی دور کی ریلوے، بجلی کے گرڈ اور بندرگاہوں کی طرح، AI دنیا کے لیے حقیقی "کھانسی فروخت کرنے والے" کا کام کر رہے ہیں۔

چوتھی لیyer کیک: LLM — ٹوکن کا پیداواری انجن

LLM (بڑی زبان ماڈل) ٹوکن کو کیسے سمجھا جائے، بنایا جائے اور منظم کیا جائے، اس کا فیصلہ کرتا ہے۔ پچھلے دو سالوں میں، OpenAI، Anthropic، Google، Meta، xAI، DeepSeek جیسی کمپنیوں نے عالمی "بڑے ماڈل مقابلہ" کو شروع کر دیا۔ پیرامیٹرز کی تعداد ارب سے تریلین تک پہنچ گئی ہے، اور ماڈل کی صلاحیتیں صرف متن پیدا کرنے سے آگے بڑھ کر متعدد ماڈلز، استدلال، کوڈ، ایجنٹ تعاون اور طویل مدتی یادداشت تک پھیل گئی ہیں۔

لیکن صنعت کے ترقی کے ساتھ، بازار کو اب یہ سمجھ آ رہا ہے کہ مستقبل میں اصل میں اہم بات یہ نہیں رہ گئی کہ کس کے پاس سب سے بڑا ماڈل ہے، بلکہ یہ ہے کہ کون انتہائی کم لاگت اور زیادہ کارآمدی کے ساتھ ماڈل کو مستقل طور پر چلا سکتا ہے۔ کیونکہ ماڈل خود بخود کوئی قیمت نہیں بناتا، اصل قیمت تو ماڈل کے مستقل استعمال کے بعد ہوتی ہے۔

اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ LLM پرانے «نمائشی ماڈل کی صلاحیتیں» سے آہستہ آہستہ AI دنیا کے «ٹوکن پیدا کرنے والے انجن» میں تبدیل ہو رہا ہے۔

بند ماڈلز جیسے OpenAI، Anthropic، Google Gemini، Meta Llama اور کھلے ماڈلز، مستقبل کے AI ایکوسسٹم کے انٹری پوائنٹس کے لیے مقابلہ کر رہے ہیں؛ جبکہ DeepSeek جیسے نئے کھلاڑی، کم لاگت اور زیادہ استدلال کی کارکردگی کے ذریعے صنعت کے مقابلے کے ڈھانچے کو دوبارہ شکل دے رہے ہیں۔ اب LLM لیول کا مقابلہ صرف پیرامیٹرز کی تعداد پر مبنی نہیں رہا، بلکہ جائزہ لینے کا معیار اب متعدد ابعاد پر مشتمل ہو گیا ہے:

ٹوکن کی لاگت
استدلال کی کارکردگی
سکیل کی صلاحیت
متعدد ایجنٹس کا تعاون
لَمْبے عرصے تک کی یادداشت
ماڈل اور بنیادی ڈھانچے کی مل کر کام کرنے کی صلاحیت

کیونکہ AI کے دور میں اصلی اہمیت صرف اس بات پر نہیں ہے کہ بڑے ماڈل "سمرتھ" ہیں، بلکہ یہ بھی ہے کہ ماڈل کو عالمی سطح پر مستقل، بڑے پیمانے پر اور کم لاگت پر چلایا جا سکے۔ GoodVision AI بھی اس سطح پر اپنا اپنے آپ کا بہتر بنانے کا طریقہ رکھتا ہے: بڑے ماڈل فراہم کنندگان کے ساتھ تعاون کرکے، بڑے ماڈل کو AI Factory ڈیٹا سنٹر میں ڈپلوی کیا جاتا ہے، جس سے روایتی کمپوٹنگ پاور لیزنگ کے کاروبار سے براہ راست ٹوکن سروس فراہم کرنے تک کا انتقال ہوتا ہے؛ نہ صرف کاروبار کا مارجن بڑھتا ہے، بلکہ صارفین کا استعمال کا تجربہ بھی زیادہ دوستانہ ہوتا ہے۔

پانچویں لیyer: ٹوکن تقسیم — AI کے دور کا "بجلی کا گرڈ"

جب AIDC تعمیر ہو جائے گا، تو اگلا سوال یہ پیدا ہوتا ہے: ان کمپیوٹنگ پاورز کو دنیا بھر میں کیسے استعمال کیا جائے؟

اس لیے کمپیوٹنگ طاقت کرایہ پر دینے والے پلیٹ فارمز ظاہر ہوئے۔ وہ AI کے دور کے "بجلی کے گرڈ سسٹم" کی طرح، اصل میں مرکزی GPU وسائل کو تقسیم کرتے ہیں، تقسیم کرتے ہیں، اور انہیں ڈویلپرز، کمپنیوں اور AI ایپلیکیشنز کو ضرورت کے مطابق کرایہ پر دیتے ہیں۔

AWS، Azure، Google Cloud، AliCloud، اور Tencent Cloud اب بھی اس لیور کے سب سے طاقتور کھلاڑی ہیں۔ وہ عالمی سطح پر سب سے بڑی کلاؤڈ کمپوٹنگ انفراسٹرکچر رکھتے ہیں اور AI GPU وسائل کو اپنے IaaS نظام میں تدریجاً شامل کر رہے ہیں۔

لیکن اسی دوران، ایک "AI نیٹو کلاؤڈ" کی ایک لہر تیزی سے ابھر رہی ہے۔ کوروویو، نیبیوس، این اسکیل جیسی کمپنیاں AI ٹریننگ اور انفرنس کی ضروریات کے لیے GPU کلاؤڈ پلیٹ فارم بناتی ہیں۔ روایتی کلاؤڈ فراہم کنندگان کے مقابلے میں، وہ زیادہ لچکدار، AI کاموں پر زیادہ مرکوز، اور GPU کلัสٹرز کے بہترین آپٹیمائزیشن میں ماہر ہیں۔

کورویو اب تک نیوکلاؤڈ کی سب سے نمایاں کمپنیوں میں سے ایک ہے۔ اس نے شروع میں ایتھریم مائننگ پر توجہ مرکوز کی، اور پھر مکمل طور پر AI GPU کلاؤڈ سروسز کی طرف منتقل ہو گئی، اور اب یہ NVIDIA کی طرف سے سب سے زیادہ سپورٹ کی جانے والی AI انفراسٹرکچر کمپنی بن چکی ہے۔

ڈیجیٹل اوشن، وولٹر جیسے ہلکے کلاؤڈ پلیٹ فارمز چھوٹے اور درمیانے سائٹس اور سٹارٹ اپس کے لیے ہیں، جو تیزی سے ڈپلویمنٹ اور کم لاگت والی جی پی یو سروسز پر زور دیتے ہیں۔

چینی مارکیٹ میں، بڑے کمپنیوں کے علاوہ، UCloud، Jinshan Cloud، اور Shoudu Online جیسی کمپنیاں GPU کلاؤڈ اور AI کمپوٹنگ پاور لیزنگ مارکیٹ کے اہم فراہم کنندگان ہیں۔ اس سطح کی مقابلہ کی صورتحال ابتدائی بجلی کے گرڈ کی طرح ہے: بکھرے ہوئے کمپوٹنگ ریسورسز کو کیسے موثر طریقے سے تقسیم کیا جائے۔

ساتویں لیyer کی کیک: ٹوکن آپٹیمائزیشن اور اسمارٹ اسکیڈولنگ — AI کے دور کا دماغ

یہ شاید سب سے زیادہ نظرانداز کی جانے والی لیکن سب سے اہم ترین "کیک" کی تہ ہے۔ جب AI Agent کے استعمال میں انفجار ہوا، تو لوگوں کو احساس ہوا کہ ہر کام کے لیے سب سے مہنگے بڑے ماڈل کو بلانا ضروری نہیں۔ بہت سے آسان کاموں کے لیے مقامی ماڈل کافی ہیں؛ بہت سے ریل ٹائم کاموں کے لیے ایڈج رینسنگ زیادہ مناسب ہے؛ اور بہت سے پرائیویسی والے کاموں کو کلاؤڈ پر اپ لوڈ بھی نہیں کیا جا سکتا۔ "کیا کمپوٹنگ پاور دستیاب ہے" کے سوال کے بعد، اب ایک اور سوال بھی شامل ہو گیا ہے، جو یہ ہے کہ "کمپوٹنگ پاور کو زیادہ ذکاوت سے کیسے استعمال کیا جائے؟"

ٹوکن کی مانگ کے اس شدید اضافے کے ساتھ، "مناسب ماڈل، مناسب کمپوٹنگ پاور پر، مناسب کام کو سنبھالنا" ٹوکن کے مناسب اور موثر استعمال کا کلیدی عنصر ہے۔ یہی GoodVision AI کا وہ ایک اہم مقصد ہے جس پر وہ AI ٹوکن فیکٹری کے علاوہ بھی کام کر رہا ہے۔

آج کے بجلی کے نظام کی طرح: کچھ مانگ بڑے گرڈ سے آتی ہے؛ کچھ مانگ چھت کے سولر پینل سے آتی ہے۔ اور اصل میں اہم، درمیانی سطح کا "智能调度系统" ہے۔

مستقبل کے AI کی ساخت بھی اسی طرح ہوگی: سادہ کام مقامی چھوٹے ماڈلز کے ذریعے انجام دیے جائیں گے، پیچیدہ کامز کے لیے کلاؤڈ بیسڈ بڑے ماڈلز کا استعمال کیا جائے گا، اعلیٰ خفیہ کامز کو ایج کے پاس پروسیس کیا جائے گا، اور اعلیٰ کنکرنس کامز کو مکسڈ کلاؤڈ کے ذریعے ڈائنامک طور پر سکیول کیا جائے گا۔

گُڈویژن AI کے علاوہ، چنگ یون ٹیکنالوجی، لیمڈا، اوپن راؤٹر، فائر ورکس AI جیسی کمپنیاں بھی ٹوکن آپٹیمائزیشن اور اسمارٹ سکیڈولنگ میں بہترین ہیں۔

اس "کیک" کے درمیان، جو AIDC اور کمپوٹیشنل ریسنگ کے پچھلے دو "کیکس" کے ساتھ زیادہ تر اوورلاپ کرتا ہے، جب GPU وسائل، علاقائی نوڈس اور انفرینس ٹاسکس کا سائز بڑھتا جاتا ہے، تو صرف "کمپوٹیشنل پاور مالک ہونا" لمبے مدتی رکاوٹ نہیں بن سکتا۔越来越多 AIDC آپریٹرز اور GPU کلاؤڈ پلیٹ فارمز اب سمجھنے لگے ہیں کہ مستقبل میں کارکردگی اور منافع کی شرح کا فیصلہ صرف GPU کی تعداد نہیں، بلکہ ماڈل، کمپوٹیشنل پاور اور ٹوکن ٹریفک کو ڈائنانمک طور پر شیڈول کرنے کا طریقہ ہے۔

اس لیے، بہت سے ایڈی سی اور جی پی یو کلب کو منصوبہ بند کرنے والے پلیٹ فارمز بھی "智能调度层" کی طرف بڑھ رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، چینی بازار میں یو کے دے، شوئی جنگ، اور زہونگ کے شوگوان جیسی کمپنیاں اپنے جی پی یو کلب اداروں، متعدد بادل وسائل اور استنتاج کے شیڈولنگ صلاحیتوں کو جوڑنے کی کوشش کر رہی ہیں، جس سے وہ "کمپوٹنگ پاور فروخت" سے "کمپوٹنگ پاور کو بہتر بنانا" کی طرف منتقل ہو رہی ہیں۔

ساتویں لیyer کی کیک: ماڈل اور ایجینٹ — ٹوکن کے استعمال کرنے والے

یہ لیورل صارفین کے سب سے قریب ہے اور سب سے زیادہ ٹریفک حاصل کرنے کے لیے سب سے آسان ہے، لیکن مقابلہ بھی سب سے زیادہ شدید ہے۔ GTC 2026 پر، ہو نینگ شن نے ایک ایسا نقطہ نظر پیش کیا کہ مستقبل میں ہر کمپنی "ٹوکن پیدا کرنے والی اور ٹوکن استعمال کرنے والی" بن جائے گی۔

ایک AI ایجنٹ، ایک ساتھ متعدد ماڈلز، متعدد ٹولز اور متعدد API کو بلایا جا سکتا ہے، اور مستقل طور پر استدلال، منصوبہ بندی اور انجام دے سکتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ مستقبل میں AI کے استعمال سے استعمال ہونے والے ٹوکنز کی مقدار، آج کے انسانوں اور AI کے مکالموں کے سائز سے بہت زیادہ ہو جائے گی۔ موجودہ میں کچھ AI کے شدید صارفین، خود متعدد AI ایجنٹس کے فوری اور باہمی بلانے کے نظام تعمیر کر رہے ہیں، جو روزانہ 10 ارب ٹوکنز استعمال کرنا ممکن ہے۔

مستقبل میں صرف 10 ارب لوگ AI استعمال نہیں کریں گے، بلکہ 100 ارب، اور 1000 ارب AI ایجنٹ одноں کے ساتھ کام کریں گے اور ایک دوسرے کو کال کریں گے۔ اور اصل رکاوٹ بھی "ماڈل کی صلاحیت" سے "ٹوکن شیڈولنگ کی کارکردگی" کی طرف منتقل ہو جائے گی۔

ٹیکنالوجی کے بڑے کمپنیاں، جیسے مائیکروسافٹ، گوگل، میٹا، ایمازون، اپنے آفس سسٹم، سرچ، سوشل نیٹ ورک اور کلاؤڈ سروسز کے ذریعے AI کی صلاحیتیں تدریجاً اپنے تمام پروڈکٹس میں ڈال رہی ہیں۔

ایڈوب، سیلز فورس، سروس ناؤ، پالنٹیر جیسی کاروباری سافٹ ویئر کمپنیاں کاروباری سطح پر AI ایجنٹ اور خودکار ورک فلو کی طرف تیزی سے آگے بڑھ رہی ہیں۔ اس کے علاوہ، ہگنگ فیس AI کے دور کا "گٹھب" بن رہا ہے۔ یہ صرف ماڈل کمیونٹی نہیں بلکہ عالمی AI ترقیاتی生态 کا اہم انفراسٹرکچر بھی ہے۔

چینی مارکیٹ میں، کیڈا ایکسفن، کونگلین وانوی، سان لیو صفر، جن شن گوگو، اور شانگ تانگ ٹیکنالوجی جیسی کمپنیاں AI اسسٹنٹس، AI آفس اور AI ایجینٹس پر مشتمل ترتیبات کر رہی ہیں۔

آج کے AI صنعت میں، ابھی تک ایک مکمل طور پر بالغ نہ ہونے والی بنیادی ڈھانچہ کی سیستم موجود ہے۔

کسی کے پاس سب سے جدید GPU ہیں لیکن ان کی توانائی کی حدود ہیں؛ کسی نے وسیع AIDC بنایا ہے لیکن اس کی موثر شیڈولنگ نہیں ہے؛ کسی نے طاقتور ماڈل اور ایجینٹ تیار کیے ہیں لیکن ان کی اعلیٰ استدلال لاگت اور تاخیر کا سامنا ہے؛ کسی کے پاس ایجنس نوڈس ہیں لیکن وہ ایک یکجا تعاونی نیٹ ورک نہیں بناسکتے۔

بجلی، AIDC، GPU سے لے کر LLM، ٹوکن تقسیم، ذکی شیڈولنگ اور AI ایجینٹ تک، پوری AI سپلائی چین تیزی سے ترقی کر رہی ہے، لیکن اس کے مختلف لیولز کے درمیان اب بھی بہت زیادہ الگ الگ ہونا، زائدی اور کارکردگی کی رکاوٹیں موجود ہیں۔

اور صرف اس وقت جب یہ "سات طبقہ والی کیک" مکمل طور پر تعمیر ہو جائے اور کارآمد طریقے سے مل کر کام کرنا شروع کر دے، AI صنعت آج کے "وزیر کے دور" سے حقیقی طور پر ذہانت والی دنیا کے "بڑے پیمانے پر استعمال کے دور" میں داخل ہو جائے گی۔

مستقبل کے AI دنیا میں، صرف کچھ ٹیکنالوجی گیگنٹس ہی بڑے ماڈلز کو تربیت نہیں دیں گے، بلکہ اربوں AI ایجینٹس مسلسل آن لائن رہیں گے، مسلسل تعاون کریں گے، اور مسلسل کمپوٹیشن اور ٹوکنز کا استعمال کریں گے۔ ہر بات چیت، ہر استدلال، ہر ٹول کا استعمال، اور ہر خودکار طور پر انجام دیا جانے والا کام، توانائی، GPU، نیٹ ورک، شیڈولنگ سسٹم اور استدلال نوڈس کے تعاون کے ساتھ جڑا ہوا ہے۔

اور اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ AI صنعت پرانے "软件逻辑" سے آہستہ آہستہ توانائی، چپس، کلاؤڈ کمپوٹنگ، ایج نیٹ ورک اور ذکی شیڈولنگ کو شامل کرتے ہوئے ایک سپر انڈسٹریل سسٹم میں تبدیل ہو رہی ہے۔

جیسے صنعتی انقلاب کے لیے صرف بخاری مشین نہیں، بلکہ ریلوے، بجلی کے گرڈ اور بندرگاہوں کی بھی ضرورت تھی؛ اور انٹرنیٹ انقلاب کے لیے صرف پی سی نہیں، بلکہ فائبر آپٹکس، ڈیٹا سینٹرز اور کلاؤڈ کمپوٹنگ کی بھی ضرورت تھی۔ AI انقلاب کا اصلی بالغ ہونے کا نشان بھی صرف کسی ایک وائرل ایپلیکیشن نہیں ہوگا، بلکہ عالمی سطح پر ایک ایسا "智能基础设施网络" شروع ہوگا جو Token کو مستقل طور پر پیدا کرے، تقسیم کرے، منظم کرے اور استعمال کرے۔

جب یہ ساتویں بنیادی ڈھانچہ آخرکار ایک دوسرے سے جُڑ جائیں گے، تو AI صنعت کی مقابلہ کی منطق مکمل طور پر دوبارہ تعمیر ہو جائے گی۔ مستقبل کی سب سے اہم کمپنیاں شاید صرف سب سے بڑے ماڈل رکھنے والی کمپنیاں نہیں ہوں گی، بلکہ وہ کمپنیاں ہوں گی جو توانائی، کمپوٹنگ پاور، نیٹ ورک، ماڈل اور ٹوکن کی حرکت کو جوڑ سکیں۔