جب AI ایجنٹس انسانی علمی محنت کو قریب آنے لگیں یا اس کی جگہ لینے لگیں، تو کمپوٹیشنل پاور کی قیمت کو کیسے دوبارہ طے کیا جائے؟
نئی بلاگ پوسٹ میں، مشہور ٹیک پوڈکسٹر ڈوارکش پیٹیل نے ایک جرات مندانہ تخمینہ پیش کیا: اگر AI لیبارٹریز کی آمدنی مسلسل تیزی سے بڑھتی رہے (مثلاً Anthropic کی آمدنی اگلے سال کے آخر تک 1 ٹریلین ڈالر ہو جائے)، جبکہ کمپوٹنگ پاور کی فراہمی سالانہ صرف تین گنا بڑھے، تو کمپوٹنگ پاور کی قیمت 10 گنا سے زیادہ بڑھ سکتی ہے۔
سیلیکون بنیادی طاقت کی قیمت، H100+AI=250,000 امریکی ڈالر سیلیکون ویلی پروگرامر
گزشتہ دہائیوں میں، کمپیوٹنگ پاور کو ایک "وزیر" کے طور پر دیکھا گیا ہے۔ کمپیوٹرز تیز تر، سرورز زیادہ، اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ سستی تر ہو گئی۔
لیکن AI کے دور میں ایک نئی پیرادائم کا تبدیلی ہو رہا ہے: GPU صرف مشین کا ایک حصہ نہیں رہا، بلکہ ڈیجیٹل طاقت کا ذریعہ بن سکتا ہے۔
اگر ایک H100 ایک ایسا AI ایجنٹ چلا سکتا ہے جو تقریباً سب سے بہترین پروگرامر کے سطح کا ہو، تو اس کی قیمت کو "سرور گھنٹے کی قیمت" کے مطابق نہیں بلکہ اس کے ذریعے متبادل بننے والی انسانی مزدوری کی قیمت کے مطابق تخمینہ لگانا چاہیے۔
کیا آپ ایک ایسے "ڈیجیٹل سافٹ ویئر انجینئر" کے لیے کتنی سالانہ تنخواہ دینا چاہیں گے جو کبھی نہ سوئے، ہمیشہ جواب دے، اور انسانی سطح کے سب سے اعلیٰ ٹیکنیکل مہارت رکھے؟
سیلیکون ویلی میں، سافٹ ویئر انجینئرز کی اوسط مارکیٹ سالانہ تنخواہ 250,000 امریکی ڈالر سے زیادہ ہے۔ تاہم، ایک ایسے ایجنٹ (Agent) کو چلانے کے لیے جو اسی سطح کی ذہنی صلاحیت رکھتا ہو، صرف ایک واحد NVIDIA H100 گرافکس کارڈ کی کمپوٹنگ پاور کی ضرورت ہو سکتی ہے۔
اب، چلیے ایک حساب لگاتے ہیں:
اگر یہ H100 ایک سالانہ 250,000 امریکی ڈالر کمانے والے انسانی پروگرامر کو مکمل طور پر متبادل بن سکتا ہے، تو صرف تجارتی اور معاشی منطق کے لحاظ سے، اس H100 کا نظریاتی سالانہ کرایہ 250,000 امریکی ڈالر سے زیادہ ہونا چاہئے۔
لیکن ابھی، H100 کی اسپاٹ کرایہ کی شرح سالانہ صرف تقریباً 16,000 امریکی ڈالر ہے۔ دونوں کے درمیان 15 گنا فرق ہے۔
یہ وہ بڑھتی ہوئی "لیبر آربٹری بلاک ہول" ہے جس کا سامنا ہم کریں گے، انسانی تاریخ کا سب سے بڑا۔
جب ورچوئل دنیا کی ذہنی تکرار کی رفتار، فزیکل دنیا کی تیاری کی حد سے کہیں زیادہ ہو گئی، تو تنازعہ پیدا ہو گیا:
ڈیجیٹل انٹیلی جنس کی قیمت میں اضافے کی رفتار، فزیکل کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کے توسیع کی رفتار سے کہیں زیادہ تیز ہے۔
یہ 15 گنا کی تقویم کا فرق شدید رد عمل کا سبب بنے گا: آنے والے کچھ سالوں میں، کمپیوٹنگ پاور کی حقیقی قیمت 10 گنا یا اس سے زیادہ کی سوپر انفلیشن کا شکار ہو سکتی ہے۔
بے شک، ایک سوال یہ ہے کہ کیا سافٹ ویئر انجینئر کی سالانہ تنخواہ مستقبل میں بڑی حد تک کم ہو جائے گی؟
یہ سوال،_dwarkesh_patel_ نے بھی غور کیا تھا:
لیکن اگر ہم مزدوری کے بارے میں معیاری معاشیات کے نظریہ پر یقین رکھتے ہیں، تو حسابی طاقت کی سرحدی قیمت (اور اس طرح حسابی طاقت کی سرحدی قیمت) بہت زیادہ ہو جانی چاہیے۔
AI کمانے کی رفتار، AI بنانے کی رفتار سے زیادہ ہو گئی ہے
گزشتہ کچھ سالوں میں، AI صنعت ایک آسان منطق پر عمل کرتی رہی: بڑے ماڈل، زیادہ ڈیٹا، زیادہ GPU، زیادہ طاقت۔
لیکن اب، ایک نیا تضاد سامنے آ رہا ہے: AI کی نمو، کمپوٹیشنل پاور کی فراہمی کی نمو سے زیادہ تیز ہے۔
اینٹھرپک کے مثال کے طور پر۔ گزشتہ سال، اس کی تجارتی آمدنی لگ بھگ دس گنا بڑھ گئی۔
اس نمو کے مطابق، سال کے آخر تک اس کی سالانہ آمدنی 100 ارب سے 150 ارب امریکی ڈالر تک پہنچ سکتی ہے۔ اگر یہ رجحان جاری رہا، تو اگلے سال اسے ایک پاگل سوال کا سامنا کرنا ہوگا: کیسے ٹریلین ڈالر کے "منظر" کو برقرار رکھا جائے؟
صرف ایک جواب ہے: زیادہ ذکاوت۔ اور زیادہ ذکاوت کا مطلب ہے: زیادہ تربیت، زیادہ استدلال، زیادہ GPU۔
تاہم، مسئلہ یہ ہے کہ حسابی طاقت کی فراہمی اتنی تیزی سے نہیں بڑھ رہی ہے۔
فی الحال، صنعت کے لیڈنگ لیبز کی فزیکل کمپوٹنگ پاور کا اضافہ صرف سالانہ تقریباً تین گنا رہا ہے۔
اس طرح ایک بہت بڑا عدم تطابق پیدا ہوا:
ڈیجیٹل دنیا 10 کلومیٹر دوڑنا چاhti ہے، لیکن فزیکل دنیا صرف 3 کلومیٹر کا راستہ فراہم کر سکتی ہے۔ باقی کی فاصلہ کیسے طے کیا جائے؟
صرف تین اختیارات ہیں: پہلا، منافع کی شرح بڑھانا۔ دوسرا، کمپیوٹیشنل پاور کی قیمت بڑھانا۔ تیسرا، زیادہ کمپیوٹیشنل پاور کو انفرنس بزنس میں لگانا۔
تیسری راہ، دراصل بہت سے AI لیبز کو دیکھنا سب سے کم پسند ہے۔
کیونکہ استدلال سے کمانا، بنیادی طور پر صرف یہ ثابت کرنے کے لیے ہے کہ "AI کا تجارتی ماڈل کام کرتا ہے۔"
پھر مزید فنڈنگ حاصل کریں، مزید GPU خریدیں، اور اگلی نسل کے ماڈل کو ٹرین کرتے رہیں۔
سیلیکون ویلی کا اصل سائکل ہے:
کمانا مقصد نہیں، صرف زیادہ کمپیوٹنگ طاقت خریدنے کے لیے ہے۔
کیونکہ تمام لیبز کا اصل میں یہی اعتقاد ہے کہ آج کے سب سے جدید ماڈل، ایک سال بعد کل کے فون کی طرح ہو سکتے ہیں—طاقتور، لیکن زمانے سے پیچھے۔
اس سے حل دوسرے دو اختیارات کی طرف واپس آ جاتا ہے: منافع کی شرح میں اچانک اضافہ، یا حسابی طاقت کی فی واحد قیمت میں اضافہ۔
اگر اس فرق کو صرف منافع کی شرح پر ہی بھرنا ہو، تو اگلے سال کے آخر تک، فرنتیئر لیب کی منافع کی شرح 95 فیصد کے قریب، متوسط سے اعلیٰ رینج میں ہونی چاہئے۔
سیاق و سباق کے مطابق، بہت کم ایسے ٹیکنالوجی کے انحصار والے نوڈس کے علاوہ، یہ تقریباً خیال ہے۔
اس طرح، تمام اشارے اور منطق ایک ہی نکاس پر ملتے ہیں: کمپیوٹنگ پاور کی فی واحد قیمت، ایک بے مثال تیزی سے اضافے کو دیکھنے کو ہے۔
GPU سرور سے نئے دور کے فیکٹری میں تبدیل ہو رہے ہیں
بہت سے لوگوں کو ابھی تک احساس نہیں ہوا کہ AI کی مقابلہ اب بنیادی ڈھانچے کے دور میں داخل ہو چکی ہے۔
گزشتہ انٹرنیٹ کے جنگوں میں صارفین، ٹریفک اور دروازے کے لیے مقابلہ ہوا، جبکہ AI کے دور میں بجلی، چپس، ڈیٹا سینٹر اور سوپر کمپیوٹنگ کلسٹرز کے لیے مقابلہ ہو رہا ہے۔
کیوں؟ کیونکہ ٹاپ AI لیبز عام کلاؤڈ سرورز پر انحصار نہیں کر سکتے۔
انہیں درکار ہے: مخصوص GPU کلسٹر؛ مستقل نیٹ ورک سٹرکچر؛ بہت اعلیٰ استعمال کی شرح؛ اور ڈیٹا اور ماڈل کی حفاظت۔
یہ صرف عام سرور کرایہ پر لینا نہیں، بلکہ مستقبل کی ذکاوت والی پیداواری لائن کرایہ پر لینا ہے۔
ایک مثال یہ ہے کہ گوگل اور اینتھروپک نے SpaceX سے بڑے پیمانے پر GPU وسائل کرایہ پر لیے۔
رپورٹس کے مطابق، گوگل کے لیے 110,000 GPU کلسٹرز کا ماہانہ کرایہ 9 ارب ڈالر ہے۔
ہر گھنٹے کے لیے ہر GPU کا کرایہ، موجودہ بازار میں اسپاٹ کرایے کا تقریباً دوگنا ہے۔ اور یہ نہ بھولیں کہ موجودہ اسپاٹ قیمت خود ہی اس سال کے شروع کے نچلے نقطے سے 40% زیادہ ہے۔
کیوں؟
کیونکہ ٹاپ کمپوٹیشن پاور اب توانائی، بجلی کے گرڈ جیسے اہم وسائل کی طرح بن رہی ہے۔
صنعتی انقلاب کا خیال کریں، ایک فیکٹری کے پاس بخاری مشین ہے، جبکہ دوسری فیکٹری کے پاس نہیں ہے۔
ان کے درمیان فرق صرف 10 فیصد نہیں، بلکہ پیداواری طریقہ کار کا مکمل فرق ہے۔
AI کے دور کا GPU، اب اس نئے "ب hơi ٹرین" کے طور پر بن رہا ہے۔
کیوں طاقت کی قیمت اس حد تک بے قابو ہو گئی؟
جواب سپلائی سائیڈ کے فزیکل فارمولا میں ہے — اس فارمولا کو ٹی ایس ایم سی اور لیتھوگرافی ماہر کمپنیوں کی فزیکل حدود نے سختی سے بند کر دیا ہے۔
صنعت میں چرچائی جانے والی "ہر سال کیلکولیشن کی صلاحیت تین گنا بڑھ جاتی ہے" کی کہانی، تین ضربیوں کو حد تک جھنجھوڑ کر ملا کر بنائی گئی ہے:
کمپیوٹنگ پاور کا سالانہ اضافہ (3x) ≈ 1.4x (موئر کا قانون) × 1.2x (نئے ویفر فیکٹریوں کی تعمیر) × 1.8x (آگے کے پروسیس کی صلاحیت پر قبضہ)۔
اور یہ تینوں ضربیں، ہر ایک آسمانی دیوار کی طرف بڑھ رہی ہیں۔
موور کا قانون: ہر اگلی مائیکرو نشاندہی پچھلی سے زیادہ مشکل ہوتی ہے، لیکیج اور ایٹومک حد کی وجہ سے تکرار بہت خطرناک ہے۔
نئے ویفر فیکٹریوں کی تعمیر کا دور طویل ہے، اور ہائی NA EUV لیتھوگرافی مشینوں کی ڈیلیوری کی رفتار پوری سلسلہ کو روک رہی ہے، جس کا حل کم از کم 2030 تک نہیں ہوگا۔
گزشتہ دو سالوں میں، کیپیسٹی کے لیے واحد انجن کیپیسٹی کا تنازع تھا — AI چپس نے موبائل فون اور پی سی سے ٹی ایس ای کے جدید پروسیسز کو چھین لیا۔
لیکن آخری ضربی، جلد ہی صفر ہو جائے گا۔ 2027 کے آخر تک، AI چپیں تائی وی کی N3 پیداوار کا 86 فیصد کھا جائیں گی، 60 فیصد سے 86 فیصد تک — یہ نمو نہیں، بلکہ فزیکل طور پر مکمل تشبع ہے، کوئی جگہ باقی نہیں۔
تین مضاعف، دو پہلے ہی چوٹی پر پہنچ چکے ہیں، اور تیسرا ابھی ٹکرائے گا۔ کیلکولیشن سپلائی کی کہانی ختم ہو چکی ہے۔
اور جب حساب کی طاقت مہنگی ہو جائے، تو کوئی سستے ماڈلز کا استعمال کرنے کا ساہس نہیں کرتا۔
انٹیویشن کہتی ہے: اگر کیلکولیشن کی قیمت بڑھ گئی ہے، تو ہلکے ماڈلز اور اوپن سورس کٹڈ ورژن استعمال کریں اور اپنے خرچے کو بچائیں۔
لیکن AI معاشیات بالکل اُلٹی ہے۔
مرکزی منطق آرچیان-الن اثر ہے: جب تمام مال پر ایک مقررہ اضافی اخراج عائد کیا جائے، تو مہنگا مال زیادہ سستا لگنے لگتا ہے۔
AI میں، یہ "اضافی لاگت" کیلکولیشن کی استعمال کی قیمت ہے — جس بھی ماڈل کا استعمال کیا جائے، اس کی ادائیگی ضروری ہے۔
حساب کریں: H100 ہر گھنٹے 20 ڈالر۔
- سب سے طاقتور ماڈل: 1 گھنٹے میں، 25 امریکی ڈالر (20 کیلکولیشن پاور + 5 پریمیم)۔
- عام ماڈل: اجازت فیس 0، لیکن ذہانت کم ہے، دو گھنٹے تک بار بار کوشش کرنے سے 40 ڈالر خرچ ہوئے۔
نتیجہ: عام ماڈل کا استعمال زیادہ مہنگا ہوتا ہے۔ یہ بے فائدہ کوششوں میں کمپیوٹنگ پاور اور زیادہ قیمتی وسائل — وقت — کو ضائع کر دیتا ہے۔
اس لیے، جتنا زیادہ کمپوٹیشنل پاور مہنگا ہوگا، اس قدر مضبوط ماڈلز اپنی قیمت میں بہت زیادہ پریمیم وصول کرنے کے قابل ہوں گے۔ چونکہ آپ کو چاہے جتنا بھی کمپوٹیشنل پاور خریدنا ہے، اس لیے تھوڑا زیادہ خرچ کرکے سب سے ذکی ماڈل استعمال کرنا ہی اصل میں پیسے بچانے کا طریقہ ہے۔
عادی ماڈل، کوئی راستہ نہیں۔
آخر کار، معاشرے کی تمام رقم، صرف ایک ٹریلین ڈالر کے اُن چند ہی گروہوں کی طرف جائے گی جو مطلق طور پر سب سے طاقتور ماڈلز تیار کر سکتے ہیں۔
ہیش ریٹ بھی ایک وسائل ہے، کیا یہ قیمت میں اضافہ نہیں کرے گا؟
بالکل، کچھ لوگوں کا مخالفت کرنا بھی ہے۔
کمنٹس سیکشن میں، ایرک شو نے ایک دلچسپ اعتراض پیش کیا: 250,000 امریکی ڈالر کی سالانہ کرایہ کا منطق صرف مکمل طور پر ڈیجیٹل دنیا میں درست ہے۔ جب یہ فزیکل دنیا تک پہنچ جائے، جیسے کلینیکل ٹرائلز کی منظوری کے دوران، یا حکومتی خریداری کے فیصلہ سازی کے عمل، تو AI کی آمدنی کا سرحدی نقطہ شاید 250,000 امریکی ڈالر تک نہیں پہنچ پائے گا، بلکہ 50,000 امریکی ڈالر کے قریب ہوگا۔
ہائی اسٹاف سافٹ ویئر انجینئر ٹریور نے واضح کیا کہ کم معیار کے مواد کو بہترین ماڈلز کی ضرورت نہیں ہوتی؛ وہ براہ راست غائب نہیں ہوں گے بلکہ سستے متبادل کی طرف رجوع کریں گے۔ دوسرے الفاظ میں، جو صاف ہو رہا ہے وہ قیمت ہے، نہ کہ خود مواد۔
تاریخ بھی دوارکیش کے ساتھ نہیں ہے۔ 1980 میں، اسٹینفورڈ کے زندگی کے ماہر پال ایرلیچ اور مالیاتی ماہر جولین سائمن نے پانچ دھاتوں کے دس سال بعد قیمت میں اضافے کے بارے میں شرط لگائی۔
دس سال بعد، پانچوں گر گئے، ایلریچ نے ہار مان لی اور پیسے ادا کر دیے۔ " وسائل ضرور مہنگے ہوں گے" — تاریخ میں اس طرح کا جوا لگانے والا زیادہ تر ہار گیا۔
دوارکیش کے جواب میں کہا گیا: کیپیسٹی کی لچک، مال کی طرح بہت کم ہے۔ تانبا کے کانوں کو مہنگائی کے اثر سے پیداوار بڑھائی جا سکتی ہے، لیکن EUV لیتھوگرافی مشین نہیں — تائی ویس کے پاس اضافی کیپیسٹی بھی نہیں ہے۔ اس کچھ سالوں میں جب سپلائی سالانہ صرف تین گنا بڑھ رہی ہے، کوئی متبادل نہیں ہے۔
د цیل کے لیے دلچسپ بات یہ ہے کہ ڈوارکیش خود تسلیم کرتے ہیں کہ اس پیش گوئی کی تاریخی مثالوں میں سے تقریباً سب غلط ثابت ہوئیں۔
شاید ایک دن کوئی ہو جائے جب کمپیوٹنگ پاور کی قیمت ریت کی طرح سستی ہو جائے، لیکن اس دن آنے تک، ہمیں سب سے سخت کمپیوٹنگ پاور اسلحہ سازی اور کمپیوٹنگ پاور کی سوداگری کا تجربہ کرنا ہوگا۔
حوالہ جات:
https://www.dwarkesh.com/p/why-compute-might-get-10x-more-expensive
https://x.com/dwarkesh_sp/status/2082482530209411419
یہ مضمون ویچن گروپ "نیوزی ایوان" سے ہے، مصنف: ASI وحی؛ ایڈیٹر: داوود