ایپوک AI کا خیال ہے کہ 2030 تک انفرینس کمپیوٹ کا طریقہ مدل ٹریننگ سے آگے نکل جائے گا

AI صنعت ایک اہم موڑ کی طرف بڑھ رہی ہے۔ ایپوک AI کے مطابق، جو مصنوعی ذہانت کے رجحانات کا جائزہ لیتی ہے، 2030 تک AI ماڈلز چلانے کے لیے مختص کمپیوٹ پاور، ان کی تعمیر کے لیے استعمال ہونے والی کمپیوٹ پاور سے زیادہ تیزی سے بڑھے گی۔

ایپوک AI کے پیش گوئیاں ایک صنعت کی تصویر کھینچتی ہیں جہاں اطلاق کی مالیات ترقی کی مالیات پر زیادہ زور دے رہی ہوگی۔ اس تنظیم کا اندازہ ہے کہ دہائی کے اختتام تک تقریباً نصف انسفرنس کمپیوٹنگ ASICs، یعنی ایپلیکیشن خاص انٹیگریٹڈ سرکٹس پر منتقل ہو جائے گی۔ یہ چپس ایک ہی کام کو بہت اچھے طریقے سے کرنے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہوتی ہیں، جبکہ موجودہ زمانے میں زیادہ تر AI کاموں کو جنرل پرپس GPUز چلا رہے ہیں۔

اسی دوران، کل AI آپریشنز میں تربیتی کمپیوٹ کا حصہ تقریباً 5% پر مستقل رہنے کا تخمنا ہے۔ فرانتیئر AI ماڈلز کے لیے تربیتی کمپیوٹ فی سال 4 سے 5 گنا بڑھ رہا ہے۔ کل نصب شدہ AI کمپیوٹ بنیاد بھی اسی رفتار سے بڑھ رہی ہے۔

تاریخی طور پر، انفرینس پہلے ہی اصل ڈیپلویمنٹس میں کمپیوٹ کا 60 فیصد سے 80 فیصد حصہ بن چکا ہے۔

2030 تک، فرانتیئر ٹریننگ رنز کو تقریباً 2e29 FLOP تک پہنچنے کی توقع ہے۔ یہ ترقی GPT-2 سے GPT-4 تک کے ارتقاء کے قریب ہے، جو 100 ارب ڈالر سے زائد کے خرچے والے وسائل سے سپورٹ کی جاتی ہے۔ ان فرانتیئر ٹریننگ رنز میں سے ہر ایک کو 4 سے 16 گیگاواٹ کمپیوٹ پاور کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

ایپوک AI پروجیکٹس کے مطابق، 2030 تک ریاستہائے متحدہ میں کل AI طاقت کی صلاحیت 50 گیگاواٹ سے زیادہ ہو سکتی ہے، جبکہ عالمی صلاحیت 100 گیگاواٹ سے زیادہ ہو جائے گی۔

گوگل نے اپنے ٹینسر پروسیسنگ یونٹس کے ساتھ اسے سالوں پہلے سمجھ لیا تھا۔ ایمیزون کے پاس اس کے انفرینشیا چپس ہیں۔ ایپوک AI کی جو ٹرینڈ منظر نامہ پیش کر رہی ہے، وہ یہ ظاہر کرتی ہے کہ یہ صرف ایک نشہ کی حکمت عملی نہیں بلکہ دہائی کے اختتام تک تقریباً نصف انفرنس مارکیٹ کا رخ ہوگا۔

اس نمو کے راستے پر لگائے گئے پابندیاں سادہ نہیں ہیں۔ بجلی کی مانگ، چپ کی پیداوار کی صلاحیت، اور ڈیٹا ٹرانسفر کی پابندیاں سب حقیقی چیلنجز ہیں۔ ایپوک AI کا جائزہ ہے کہ یہ رکاوٹیں موجودہ نمو کے فرضیات کے تحت قابلِ انتظام ہیں۔

اگر نتیجہ نکالنے کی کمپیوٹنگ وہ جگہ ہے جہاں نمو کی طرف رجحان ہے، تو سیمی کنڈکٹر سیکٹر کے لیے سرمایہ کاری کا تصور نمایاں طور پر بدل جاتا ہے۔ تربیت کے لیے اب بھی جی پی یو درکار ہوتے ہیں، اور تربیت کے بجٹ اب بھی سالانہ 4 سے 5 گنا بڑھ رہے ہیں۔ لیکن زیادہ حجم والا، دوبارہ آنے والی آمدنی کا موقع اب بڑھتے ہوئے نتیجہ نکالنے میں مرکوز ہوتا جا رہا ہے۔

جب آپ صرف امریکہ میں 50 GW AI پاور کی صلاحیت کے بارے میں بات کر رہے ہوں، تو یہ ڈیٹا سینٹرز، بجلی پیداوار اور ٹھنڈا کرنے کے نظاموں کا ایک وسیع ترقی ہے۔

جو خطرہ دیکھنا ہے، وہ یہ ہے کہ کمپیوٹ کی سالانہ 4 سے 5 گنا نمو کی شرح قائم رہ سکتی ہے یا نہیں۔ ایپوک AI کے پروجیکشنز موجودہ رجحانات کو مستقل مانتے ہیں، لیکن توانائی کی پابندیاں اور جیوپولیٹیکل چپ سپلائی کے امور سب میں رکاوٹیں پیدا ہو سکتی ہیں۔