گولڈمن سیکس اور سیمی اینالیسس AI انفراسٹرکچر کی قیمت اور مستقبل کے فاتحین پر منہ ملا رہے ہیں

گزشتہ دو سالوں میں، AI ٹریڈنگ نے عالمی اسٹاک مارکیٹ پر تقریباً حکومت کی۔

نیوڈیا، سیمی کنڈکٹر ڈیوائسز، HBM، ایڈوانسڈ پیکیجنگ، ڈیٹا سینٹر، بجلی کے ڈیوائسز، ٹرانسفارمر، ریفریجریشن، گیس ٹربائن — جو بھی اے آئی انفراسٹرکچر کے سلسلے میں شامل ہو سکتا ہے، اسے بازار نے دوبارہ جانچ لیا ہے۔ یہ ٹریڈ ناکام نہیں ہوا، بلکہ اتنے بلند ہو گیا کہ سرمایہ کاروں کو ایک مشکل تر سوال کا سامنا کرنا پڑا: اے آئی سپلائی چین کے پہلے مرحلے کے فاتحین کو بازار نے انتہائی انعام دے دیا ہے، اب اگلا مرحلہ کیا ہوگا؟

گولڈمن سیکس اور سیمی اینالیسس کی دو رپورٹس، اس تقسیم کے اس نقطے پر درست طور پر موجود ہیں۔

گولڈمن سیکس کے جیمز کوولو کا جائزہ معتدل ہے: AI انفراسٹرکچر کے پہلے مرحلے کی قیمتیں پہلے ہی مکمل طور پر تعین ہو چکی ہیں، جس میں چپس اور "کھانسی بیچنے والوں" کی سلسلہ واری نے زیادہ تر یقینی منافع حاصل کر لیا ہے، لیکن کاروباری سطح پر ROI اب تک عام طور پر کامیاب نہیں ہوا ہے، اور کلاؤڈ فراہم کنندگان کا نقدی بہاؤ بھی بڑھ رہا ہے۔ اس منطق کے مطابق، اگلے مرحلے میں بہتر نسبتی ٹریڈنگ کا موقع سیمی کنڈکٹرز کی طرف مزید دلچسپی لینے کے بجائے، بڑے پیمانے پر کلاؤڈ فراہم کنندگان اور کم سیمی کنڈکٹرز پر مبنی ہوگا۔

سیمی اینالیسس کا جواب تقریباً اُلٹا ہے: اگر ایجنٹک AI واقعی ٹوکن کو پیداواری سامان بنا دے، اور ماڈل لیبز کی گروس مارجن میں بہتری آئے، اور فرینٹ لائن ماڈلز کے پاس اب بھی قیمت طے کرنے کی طاقت ہو، تو AI انفراسٹرکچر "بہت زیادہ بڑھ چکا" نہیں ہے، بلکہ ابھی تک نئی لہر کے ٹوکن کی قیمت کے مطابق مکمل طور پر دوبارہ قیمت گذاری نہیں ہوئی ہے۔ نوویدیا، ٹی ایس ایم، میموری، نیوکلاڈ، اور ماڈل لیبز، سب کے پاس اضافی قیمت کا حصہ حاصل کرنے کے لیے اب بھی دلائل موجود ہیں۔

یہ AI کے مستقبل کے بارے میں کوئی بحث نہیں ہے۔

AI کی سرمایہ کاری کے خرچے اب بھی بڑھ رہے ہیں، اور AI بنیادی ڈھانچے کے شیئرز بھی ٹھنڈے نہیں ہو رہے۔ اصل سوال اب یہ بن گیا ہے کہ چپ لیول نے پہلی لہر کا منافع اپنے اکاؤنٹس پر محفوظ کر لیا ہے، اور اب بازار اس بات پر تنازعہ کر رہا ہے کہ کیا یہ منافع پہلے ہی مکمل طور پر قیمت میں شامل ہو چکا ہے؛ اگر Agentic AI ٹوکن کی قیمت مزید بڑھاتا رہا، تو اگلی لہر کا اضافی منافع کیا ہارڈویئر لیول پر ہی رہے گا، یا پھر مدل لیبارٹریز، کلاؤڈ فراہم کنندگان اور کاروباری سافٹ ویئر لیولز کی طرف منتقل ہونا شروع ہو جائے گا؟

گولڈمن سیکس کی رپورٹ کا سب سے زیادہ چوٹ والا پہلو، AI صارفین کی نمو پر شک کرنا نہیں ہے، اور نہ ہی تکنیکی ترقی کو انکار کرنا ہے۔

کوویلو نے دو باتوں کو تسلیم کیا: صارفین کی طرف سے AI کو اپنانے کی رفتار ان کی اصل توقع سے زیادہ تیز ہے؛ اور بالر مہیا کرنے والے فریقین، چاہے ان کے شیئرز کی قیمتیں کم ہو رہی ہوں، نے AI کے سرمایہ کاری خرچوں کو اپنی توقعات کے مطابق کم نہیں کیا، بلکہ انہوں نے مزید اضافہ کیا۔ AI کا تھم نہیں رہا، اور سرمایہ کاری کا بہاؤ بھی پس نہیں ہوا۔

لیکن گولڈمن سیکسز مزید آگے دیکھ رہا ہے۔

صارفین AI کا استعمال کرتے ہیں، لیکن بہت سے ابھی تک مفت لیول پر ہیں۔ صارفین کی نمو مصنوعات کی کشش کو ثابت کر سکتی ہے، لیکن GPU، ڈیٹا سینٹر، بجلی، نیٹ ورک اور ماڈل انفرنس کے بلز کو ادا کرنے کے لیے براہ راست نہیں ہو سکتی۔ کاروباری شعبہ AI معیشت کو بند کرنے کا اہم نقطہ ہے: کیا کاروباری ادارے مستقل ادائیگی کرنے کو تیار ہیں، کیا وہ AI سے لاگت کم کر سکتے ہیں، آمدنی بڑھا سکتے ہیں، یا پیداوار میں اضافہ کر سکتے ہیں — یہی فیصلہ کرتا ہے کہ آج کے سرمایہ کاری خرچوں کو لمبے عرصے تک برداشت کیا جا سکتا ہے یا نہیں۔

گولڈمن سیکس کا جواب محتاط ہے۔

رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ کاروباری ادارے جنریٹو AI پر بہت زیادہ سرمایہ کاری کر چکے ہیں، لیکن بہت سے تنظیمیں اب تک قابل تصدیق منافع حاصل نہیں کر پائی ہیں؛ اسی طرح، عالمی IT خرچ میں اب بھی اضافہ جاری ہے، اور AI نے کل میں کاروباری تکنالوجی بجٹ کو کم نہیں کیا ہے۔ سرمایہ کاروں کے لیے، اس کا مطلب یہ ہے کہ کاروباری ادارے AI خرید رہے ہیں، AI آزمارہے ہیں، اور AI پر بات چیت کر رہے ہیں، لیکن AI اب تک عام طور پر منافع کے بیان میں شامل نہیں ہوا ہے۔

یہ AI انفراسٹرکچر چین کے منافع کے ساتھ واضح طور پر مقابلہ کرتا ہے۔

چپ کمپنیاں پہلے سے منافع کما چکی ہیں، جبکہ اسٹوریج، بجلی اور ڈیٹا سینٹر سے متعلق کمپنیوں کو بازار میں دوبارہ قیمت دی جا رہی ہے۔ کلاؤڈ فراہم کنندگان اس کے دوسرے طرف سرمایہ کاری خرچوں کو برداشت کر رہے ہیں۔ ڈیٹا سینٹر کی تعمیر، GPU خریداری، بجلی کا کنکشن، نیٹ ورک ڈیوائسز اور سرور ریکس جیسے خرچے پہلے کلاؤڈ فراہم کنندگان کے اکاؤنٹس پر آتے ہیں۔ گولڈمن سیکس کی رپورٹ کے مطابق، ا中超 سکیل کلاؤڈ فراہم کنندگان نے اپنے آپریشنل کیش فلو کا حصہ خرچ کر دیا ہے اور اب ڈیٹا سینٹر تعمیر کے لیے قرضوں پر انحصار کر رہے ہیں، جس کے نتیجے میں 2025 تک ڈیٹا سینٹر قرضوں کا جاری کردہ رقم دگنا ہو کر 182 بلین امریکی ڈالر ہو جائے گا۔

یہی گولڈمن سیکس کی نظر میں عدم توازن ہے۔

سیمی کنڈکٹر کے معمولی دور میں، چپ کمپنیاں بڑی کمائی کرتی ہیں، جو عام طور پر یہ ظاہر کرتی ہے کہ صارفین بھی توسیع کر رہے ہیں۔ جب صارفین پیسہ کماتے ہیں، تو وہ مزید چپس خریدتے ہیں، اور چپ کمپنیاں مزید خوشحال رہتی ہیں۔ اس AI لہر میں یہ زیادہ پیچیدہ ہے: چپ سلسلے کا منافع واضح ہے، لیکن صارفین اور اطلاقی سطح کا رجحان ابھی اتنے واضح نہیں۔

تو، گولڈمن سیکس کا جائزہ "AI بے فائدہ ہے" نہیں، بلکہ "موجودہ تقسیم کا طریقہ لمبے عرصے تک لینیئر طور پر باہر نکالنا مشکل ہے" ہے۔

سیمی کنڈکٹر کمپنیوں نے پہلے مرحلے کا سب سے یقینی منافع حاصل کر لیا ہے۔ سوال یہ ہے کہ ڈاؤن اسٹریم کلائنٹس کے پاس کیا کافی منافع ہے تاکہ وہ اپسٹریم کے اتنے اعلیٰ سرمایہ کاری اور منافع کی مرکزیت کو جاری رکھ سکیں۔

گولڈمن سیکس کی طرف سے دی گئی ٹریڈنگ سفارش غیر متوقع لگتی ہے: بہت بڑے کلاؤڈ فراہم کنندگان کے لیے مثبت رجحان، سیمی کنڈکٹر کے لیے کم وزن۔

اس کے پیچھے دو راستے ہیں۔

پہلا راستہ، کاروباری AI کا ROI اب ادا ہونا شروع ہو رہا ہے۔ جب کاروبار ثابت کر دیں کہ AI آمدنی، کارکردگی اور لاگت کے فوائد لاتا ہے، تو مارکیٹ کلاؤڈ فراہم کنندگان کے سرمایہ کی خرچ کو دوبارہ سمجھنے لگے گی۔ جو انvestments پہلے فری کیش فلو کو متاثر کرنے والے سمجھے جاتے تھے، وہ اب مستقبل کی آمدنی اور پلیٹ فارم کنٹرول کا ذریعہ بن جائیں گے۔ کلاؤڈ فراہم کنندگان کی قیمتیں بحال ہو رہی ہیں، اور سیمی کنڈکٹرز بھی فائدہ اٹھائیں گے، لیکن چونکہ سیمی کنڈکٹرز کو پہلے ہی مارکیٹ نے بہت زیادہ انعام دے دیا ہے، اس لیے نسبتی طور پر زیادہ لچک نہیں ہوگی۔

دوسرا راستہ، کاروباری ROI کو مزید مشکلات کا سامنا ہے۔ بادل فراہم کنندگان مالیاتی نقدی کے دباؤ اور سرمایہ کاروں کے دباؤ کے تحت سرمایہ کاری خرچ کم کر رہے ہیں، اور بازار بہتر نقدی کی پابندی کو انعام دے گا۔ سیمی کنڈکٹر زنجیرہ کو آرڈر کی توقعات میں کمی کا سامنا ہے۔

گولڈمن سیکس کا خیال ہے کہ دونوں راستے "کلاؤڈ فراہم کنندگان کے لیے سیمی کنڈکٹرز کے مقابلے میں بہتر" کی حمایت کرتے ہیں۔ اس ٹریڈ کو ناکام بنانے والا حقیقی سیناریو تیسرا راستہ ہے: کاروباری ROI اب بھی ادھورا ہے، لیکن کلاؤڈ فراہم کنندگان جاری رکھتے ہیں اپنے اخراجات کو بے حد بڑھانے کا، جبکہ سیمی کنڈکٹرز صنعت کے زیادہ تر منافع کو جارہے ہیں۔

یہی وہ حالت ہے جو پچھلے دو سالوں میں مارکیٹ کے لیے سب سے زیادہ واقعی تھی۔

اسی لیے، گولڈمن سیکس کی رپورٹ کا اشارہ AI ٹیکنالوجی پر نہیں، بلکہ مارکیٹ قیمت گذاری پر ہے۔ AI بنیادی ڈھانچے کے فوائد پہلے ہی بہت زیادہ ٹریڈ ہو چکے ہیں، اور کلاؤڈ فراہم کنندگان کے نقصانات بھی بہت زیادہ ٹریڈ ہو چکے ہیں۔ اگلا مرحلہ، مارکیٹ یہ دیکھے گی کہ کیا ان دو رخوں میں تبدیلی آ رہی ہے۔

سیمی اینالیسس مکمل طور پر مختلف ان پٹ سے شروع ہوتا ہے۔

یہ 2023 سے 2025 تک AI کی قیمت کا زیادہ تر حصہ بنیادی ڈھانچے کی طرف جانے کے بارے میں انکار نہیں کرتا۔ نوڈیا، بجلی، ڈیٹا سینٹر، اسٹوریج، واقعی پہلے مرحلے کے بڑے فائدہ مند ہیں۔ ماڈل کمپنیاں اور انفرینس سروس فراہم کنندگان ابتدائی طور پر آرام دہ نہیں تھے، اور بہت سے AI پروڈکٹس صرف ایک بہتر سرچ باکس کی طرح دکھائی دیتے تھے، اور مارجن مارجین بھی خوبصورت نہیں تھا۔

لیکن SemiAnalysis کا خیال ہے کہ 2025 کے آخر کے بعد، صورتحال بدل گئی۔

ایجینٹک AI سے تبدیلیاں۔

گزشتہ ٹوکن زیادہ تر "سوال جواب کی لاگت" کی طرح تھے۔ صارف ایک سوال پوچھتا تھا، ماڈل ایک جواب دیتا تھا۔ یہ وقت بچاتا تھا، لیکن اس کی قیمت کی حد محدود تھی۔ موجودہ ٹوکن اب پیچیدہ ورک فلو میں داخل ہو رہے ہیں: کوڈ لکھنا، فنانشل ماڈل بنانا، ڈیش بورڈ بنانا، فنانشل رپورٹس کا تجزیہ کرنا، ڈیٹا کو ترتیب دینا، اور گراف بنانا۔

سیمی اینالیسس اپنی اپنی کمپنی کا مثال کے طور پر استعمال کرتی ہے۔ ان کے تجزیہ کار روزانہ ایجینٹس کا استعمال کرکے تحقیق اور ماڈلنگ کے کام کر رہے ہیں، جبکہ پہلے یہ کامز یا تو جونیئر تجزیہ کاروں کو بہت سے گھنٹے صرف کرنے پڑتے تھے یا پھر ان کے لیے ورک فلو میں جگہ نہیں ملتی تھی۔ مضمون میں اس بات کا انکشاف کیا گیا ہے کہ سیمی اینالیسس نے Anthropic Claude پر سالانہ 10.95 ملین امریکی ڈالر کا ٹوکن خرچ کیا، جو تقریباً ملازمین کی تنخواہوں کا 30 فیصد ہے۔

یہ اعداد و شمار ضروری طور پر تمام کاروباروں کی نمائندگی نہیں کرتے، لیکن یہ ایک قسم کے سرحدی صارفین کے تبدیلی کی نمائندگی کرتے ہیں۔

عام صارفین کے لیے، AI سبسکرپشن صرف ماہانہ کچھ ڈالر کا ٹول ہو سکتی ہے۔ شدید طور پر علمی کام کرنے والوں کے لیے، ٹوکنز پیداواری سامان بننا شروع ہو گئے ہیں۔

کچھ ڈالر، کئی دہاڑوں ڈالر کے ٹوکن، صرف کچھ الفاظ کے بدلے نہیں، بلکہ ماڈل، گراف، کوڈ، ڈیٹا کلیننگ، فنانشل رپورٹس کا تجزیہ، اور پہلے کبھی نہیں ہونے والے کاموں کے بدلے ہیں۔ صارفین AI کی لاگت کو دیکھنے کا طریقہ بھی تبدیل ہو جائے گا: وہ صرف یہ نہیں پوچھیں گے کہ “ہر ملین ٹوکن کی قیمت کیا ہے؟” بلکہ یہ پوچھیں گے کہ “یہ ٹوکن کتنے انسانی محنت کو بدل رہے ہیں اور کتنی پیداوار بڑھا رہے ہیں؟”

یہی SemiAnalysis اور گولڈمن سیکس کے درمیان فرق کی شروعات ہے۔

گولڈمن سیکس کو معمولی کاروباروں کا ROI واضح نہیں ہے۔ سیمی اینالیسس کو سب سے زیادہ فعال صارفین کے ٹوکن کا بڑے پیمانے پر استعمال اور مضبوط ماڈلز کے لیے ادائیگی کرنے کی تیاری نظر آ رہی ہے۔

سیمی اینالیسس کا دوسرا اہم جائزہ یہ ہے کہ ماڈل لیب کی واحد معیشت بہتر ہو رہی ہے۔

یہ ماضی کے مارکیٹ کی فکروں کے خلاف ہے۔

پہلے، ماڈل کمپنیوں کو چپ اور کلاؤڈ فرنٹس کے درمیان دبی ہوئی سمجھا جاتا تھا۔ آمدنی کا اضافہ تیز تھا، لیکن ٹریننگ اور انفرنس کی لاگت اس سے زیادہ تیز تھی۔ جتنا زیادہ صارفین، اتنا زیادہ خرچ۔ جتنا طاقتور ماڈل، اتنا زیادہ سرمایہ کاری۔ یہ ماڈل اعلیٰ نمو، کم سود، اور زیادہ پیسہ خرچ کرنے والا لگتا تھا۔

ایجینٹک AI نے اس جدول کو تبدیل کر دیا۔

• قیمت کے لحاظ سے، ایڈوانسڈ ماڈلز زیادہ قیمتی کام کر سکتے ہیں، اور صارفین مضبوط ماڈلز کے لیے اضافی ادائیگی کرنے کو تیار ہیں۔
• لاگت کے پہلو پر، ہارڈویئر کی ترقی، استدلال کا بہترین بنانا، کیش میکنزم اور سافٹ ویئر انجینئرنگ مستقل طور پر فی ٹوکن لاگت کو کم کر رہے ہیں۔
• پروڈکٹ کی طرف سے، ماڈل کمپنیاں زیادہ اعلیٰ SKU، تیز تر ردعمل، اور مضبوط استدلال کی صلاحیت کے ذریعے طبقاتی قیمت گذاری کر سکتی ہیں۔

سیمی اینالیسس کے مطابق، B300 پر DeepSeek چلانے کے معاملے میں، مختلف سافٹ ویئر آپٹیمائزیشن کے مجموعہ سے ایک ہی ہارڈ ویئر کی ٹھوکر 1000 اور 8000 سے بڑھا کر تقریباً 14000 ٹوکنز/سیکنڈ/GPU تک کی جا سکتی ہے۔ ہارڈ ویئر اپ گریڈ کو ملائے جانے پر، بہترین GB300 NVL72 کنفیگریشن H100 کے FP8 میں تقریباً 17 گنا زیادہ ٹھوکر فراہم کرتی ہے؛ اگر FP4 پر منتقل ہو جائے جو Hopper کی اصلی طور پر سپورٹ نہیں کرتا، تو فرق 32 گنا تک ہو سکتا ہے، جبکہ ہر GPU کا کل مالیاتی اخراج صرف تقریباً 70% زیادہ ہوتا ہے۔

اس کا مطلب یہ ہے کہ ماڈل لیب ایک طرف ٹوکن کی مالی اقدار بڑھا سکتا ہے، دوسری طرف ٹوکن کی پیداوار کا خرچ کم کر سکتا ہے۔

سیمی اینالیسس کے مطابق، Anthropic کا ARR 90 ارب ڈالر سے بڑھ کر 440 ارب ڈالر سے زیادہ ہو گیا، جبکہ ریزننگ انفرااسٹرکچر کی برآمدی منافع مارجن 38% سے بڑھ کر 70% سے زیادہ ہو گئی۔ یہاں تک کہ اگر ماڈل کی قیمتیں کم ہو جائیں، تو اعلیٰ درجے کے ماڈلز کے استعمال میں اضافہ، کیش میچنگ ریٹ میں بہتری اور ہارڈویئر کی کارکردگی میں اضافہ بھی منافع مارجن کو مزید بڑھانے کا باعث بن سکتا ہے۔

اگر یہ جائزہ درست ہے، تو AI سپلائی چین کا دوسرا مرحلہ صرف "چپس جاری ہیں" یا "کلاؤڈ فراہم کنندگان کی واپسی" نہیں ہوگا۔

ماڈل لیب سے خرچ کرنے والی سطح نئی قیمت حاصل کرنے والی سطح بن جائے گی۔

گولڈمن سیکس اور سیمی اینالیسس ظاہری طور پر AI کے ROI پر بحث کر رہے ہیں، لیکن حقیقت میں وہ اس بات پر بحث کر رہے ہیں کہ کون سا نمونہ مستقبل کی نمائندگی کرتا ہے۔

گولڈمن سیکس عام کمپنیوں کو دیکھ رہا ہے۔

ان کمپنیوں کے پاس پیچیدہ ڈیٹا سسٹم، قدیم IT بوجھ، اجازت کی انتظامیہ، مطابقت کی ضروریات اور منظوری کے عمل ہوتے ہیں۔ بہت سی کمپنیاں مارکیٹ اور بورڈ کو AI کی حکمت عملی کا جواب دینے کے لیے پہلے چیٹ بوٹس، اندر کے مددگار، اور پائلٹ منصوبے شروع کرتی ہیں۔ پیسہ ادا کرنا حقیقی ہے، لیکن کاروباری عمل ضروری طور پر تبدیل نہیں ہوتا۔ اگر عمل تبدیل نہ ہو، تو ROI کو فنانشل رپورٹس میں شامل کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

یہی وجہ ہے کہ گولڈمن سیکس ڈیٹا سٹرکچر اور آرکیٹیکچر لیئر پر زور دے رہا ہے۔

اگر کوئی ریٹیل کمپنی اسٹاک، گاہک کی پروفائل اور تجاویز کے نظام کو جوڑنے کے قابل نہیں ہے، تو AI کسٹمر سروس ایک اسٹاک میں نہ ہونے والی مصنوعات کی تجویز کر سکتی ہے۔ اگر کسی کمپنی کے پاس مدل راؤٹنگ لیئر نہیں ہے، تو سادہ سوالات بھی سب سے مہنگے اور جدید ترین ماڈلز کو دے دیے جاتے ہیں، جس سے لاگت بے قابو ہو جاتی ہے۔ AI کی عملی تعمیر کی رکاوٹ صرف اس بات کی نہیں ہے کہ ماڈل کافی طاقتور نہیں ہیں، بلکہ یہ بھی ہے کہ کمپنیاں ابھی تک اپنے بزنس سسٹم میں ماڈلز کو داخل کرنے کے لیے تیار نہیں ہیں۔

سیمی اینالسیس مارجنل صارفین کو دیکھ رہا ہے۔

تحقیق، کوڈنگ، مڈلنگ، گراف، فنانشل رپورٹس کا تجزیہ — یہ کامز AI ایجنٹس کے لیے قدرتی طور پر موزوں ہیں۔ یہ زیادہ تر متن، ڈیجیٹل اور ساختیاتی ہوتے ہیں، ان کے نتائج آسانی سے قابلِ تقویم ہوتے ہیں، اور صارفین AI کو اپنے کام کے عمل میں شامل کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔ ایسے ادارے عام کاروباروں کے مقابلے میں زیادہ جلد ROI دیکھیں گے اور ٹوکن کے استعمال میں زیادہ اضافہ کرنے کو تیار ہوں گے۔

کاروباری بازار یہ جاننا چاہتا ہے کہ کیا یہ اگریں نمونہ پھیلے گا۔

اگر سیمی اینالیسس صرف کچھ سپر صارفین کے غیر معمولی اقدار کو دیکھ رہا ہے، تو گولڈمن سیکس کا فریم ورک غالب آئے گا۔ AI کے سرمایہ کاری خرچوں پر مزید پابندیاں لگیں گی، سیمی کنڈکٹر چین کو اعلیٰ توقعات کو مکمل کرنا ہوگا، اور ابر کمپنیاں اخراجات کی پابندی اور تقویم میں کمی کے باعث نسبتی منافع حاصل کر سکتی ہیں۔

اگر سیمی اینالیسس کو ایک ایسا لیڈنگ انڈیکٹر دکھائی دے رہا ہے جو پھیلاؤ سے پہلے کی رات کو ظاہر کر رہا ہے، تو مارکیٹ AI چین کو آج کے متوسط کاروبار کے کم ROI سے انکار نہیں کر سکتی۔ جب ایجنٹک AI زیادہ سفید کولار ورک فلو میں داخل ہو جائے گا، تو ٹوکن کی مانگ، ماڈل کی آمدنی، کلاؤڈ کی آمدنی اور ہارڈویئر کی مانگ سب ایک ساتھ بڑھے گی۔

یہ فیصلہ، "AI کے لیے بیئر ہوں یا بول ہوں" سے زیادہ اہم ہے۔ بازار ہمیشہ سٹیٹک اوسط کے بجائے، کیا مارجنل تبدیلیاں میں مقبول بن سکتی ہیں، اس پر ٹریڈ کرتا ہے۔

گولڈمن سیکس اور سیمی اینالیسس کا سب سے بڑا سرمایہ کاری میں فرق، نائیوڈیا اور سیمی کنڈکٹر چین پر ختم ہوتا ہے۔

گولڈمن سیکس کا نقطہ نظر بہت سیدھا ہے: سیمی کنڈکٹرز نے مرحلہ اول کا سب سے بڑا اور سب سے زیادہ یقینی منافع حاصل کر لیا ہے۔ جب بازار نے "کھودنے والی گڑھیاں بیچنا" کا منطق قیمت میں اتار دیا، تو خطرہ اور منافع کا تناسب خراب ہو گیا۔ جب تک کلاؤڈ فراہم کنندگان کے سرمایہ کاری خرچ میں کمی نہیں آتی، سیمی کنڈکٹرز کی سلسلہ میں قیمتیں اور آرڈرز دونوں پر دباؤ پڑے گا۔

سیمی اینالسیس کا خیال ہے کہ نوڈیا اور تائیوان سیمی کنڈکٹر کے پاس AI کے دور کا سب سے کمیاب وسائل ہے، لیکن انہوں نے ابھی تک اس کی مکمل قیمت نہیں لگائی ہے۔

آرٹیکل میں کہا گیا ہے کہ پچھلے سال میموری کی قیمتیں تقریباً 6 گنا بڑھ گئیں، اور Neocloud کا ایک سالہ H100 کرایہ کا معاہدہ اکتوبر 2025 کے منخفض نقطہ کے مقابلے میں تقریباً 40 فیصد بڑھ گیا ہے۔ اس کے برابر، نویدیا اور TSMC نے نیچے کی طرف ٹوکن کی قیمت کی طرح تیزی سے دوبارہ قیمت لگانے کا عمل نہیں کیا ہے۔

سیمی اینالیسس نے نوڈیا کو AI ایکوسسٹم کا "سینٹرل بینک" کہا ہے۔

یہ تشبیہ بہت مناسب ہے۔ نوڈیا کنٹرول کرتی ہے کمپوٹیشنل لکویڈیٹی۔ اس کی صلاحیت ہے کہ وہ قیمتیں بڑھائے، لیکن پورے سسٹم کو خالی نہ کرے۔ اگر قیمتیں بہت زیادہ بڑھائی جائیں، تو صارفین کو اپنے خود کے ASIC، TPU، Trainium میں تبدیل ہونے کے لیے تیز کردیا جائے گا، اور یہ نگرانی کے دباؤ کا بھی سبب بنے گا۔ تائیوان سیمیکنڈکٹر بھی اسی طرح ہے۔ اعلیٰ نوڈز بہت نایاب ہیں، لیکن وہ لمبے عرصے تک صارفین کے تعلقات اور ایکوسسٹم کی استحکام کو اہمیت دیتی ہے، اور معاشی اُچھال کے دوران اپنی تمام نایابی کو ایک ساتھ نقد نہیں بناتی۔

کنٹرول کرنا کسی جگہ کے نہ ہونے کا مطلب نہیں ہے۔

Rubin VR NVL72، SemiAnalysis کے لیے NVIDIA کے پاس اب بھی قیمت ڈیٹنگ کا اختیار ہونے کا اہم ثبوت ہے۔ ان کے ماڈل کے مطابق، Neocloud کو VR NVL72 پروجیکٹ کو GB300 پروجیکٹ کے 15.6% IRR کے برابر حاصل کرنے کے لیے تقریباً 4.92 امریکی ڈالر فی گھنٹہ فی GPU کرایہ درکار ہوگا؛ اگر GB300 کی فی PFLOP کرایہ کی بنیاد پر تقابلی طور پر تقسیم کیا جائے، تو VR NVL72 کا نظریہ سرحد تقریباً 12.25 امریکی ڈالر فی گھنٹہ فی GPU ہوگی؛ اگر مزید تحفظ کے ساتھ 0.55 امریکی ڈالر/PFLOP استعمال کیا جائے، تو وہ تقریباً 9.63 امریکی ڈالر فی گھنٹہ فی GPU کے برابر ہوگا، جو لاگت کی قیمت کی سرحد کے تقریباً دوگنا ہے۔

یہاں کا مطلب واضح ہے: جب تک ڈاؤن اسٹریم ٹوکن کی قیمت بڑھتی رہے، نیوڈیا کا نیا سسٹم ابھی بھی قیمت بڑھانے کا امکان رکھتا ہے، نیوکلاؤڈ ابھی بھی منافع کما سکتا ہے، اور آخری صارفین ابھی بھی اسے قبول کر سکتے ہیں۔

گولڈمن سیکس اور سیمی اینالیسس کے درمیان فرق اب تیز ہو گیا ہے۔

گولڈمن سیکس کا خیال ہے کہ سیمی کنڈکٹر کا منفرد منافع قائم نہیں رہ سکتا، کیونکہ نیچے کی سلسلہ میں کافی منافع نہیں ہے۔
سیمی اینالسیس کا خیال ہے کہ نیچے کی سطح کا منافع کا مجموعہ بڑھ رہا ہے، اس لیے ہارڈویئر لیور پر زیادہ کمائی نہیں ہو رہی، بلکہ ابھی تک اس کی قیمت کے مطابق کمائی نہیں ہو رہی۔

جیت یا ہار کا ایک ہی متغیر ہے: AI کے ذریعہ بنائے گئے نئے منافع کے خزانے کیا کافی بڑے ہو سکتے ہیں تاکہ مدل لیب، کلاؤڈ فراہم کنندگان، Neocloud، NVIDIA، TSMC، اسٹوریج اور بجلی چین کو ایک ساتھ برقرار رکھا جا سکے؟

کیک کافی بڑا نہیں تھا، گولڈمن سیکس جیت گیا۔

کیک مزید بڑھ رہا ہے، سیمی اینالیسس جیت گیا۔

بالکل، بادل فراہم کنندگان اس بحث میں سب سے زیادہ الجھن میں والی پرت ہیں۔

وہ سرمایہ کاری کے سب سے بڑے خریدار ہیں اور AI کی مانگ کو منافع میں تبدیل کرنے کے سب سے زیادہ امکان رکھنے والے پلیٹ فارم بھی ہیں۔ وہ نوڈیا، اسٹوریج، اور بجلی کی سپلائی چین کے دباؤ میں ہیں، لیکن ان کے پاس کاروباری صارفین، کلاؤڈ سروسز، ماڈل API، خود ساختہ چپس اور سافٹ ویئر ایکوسسٹم بھی ہیں۔

گولڈمن سیکس کلاؤڈ فراہم کنندگان کے لیے مثبت ہے، کیونکہ بازار نے بہت سے منفی پہلوؤں کو پہلے ہی قیمت میں شامل کر لیا ہے۔ سرمایہ کاری کی حد نے فری کیش فلو کو دبایا ہے، سرمایہ کاروں نے AI کے ROI پر سوال اٹھائے ہیں، اور قیمتیں دبی ہوئی ہیں۔ اب جب تک دو میں سے کوئی ایک صورتحال پیش آئے، کلاؤڈ فراہم کنندگان کے لیے مرمت کا راستہ موجود ہے: یا تو کاروباری AI آمدنی حقیقی ہو جائے، یا سرمایہ کاری میں کمی آ جائے۔

سیمی اینالیسس کلاؤڈ فراہم کنندگان کو مانگ کے پہلو سے دیکھتی ہے۔ جب تک ٹوکن کی مانگ بڑھتی رہے گی، ماڈل لیبارٹریاں اور کاروباری صارفین کو زیادہ کمپوٹنگ پاور کی ضرورت ہوگی۔ کمپوٹنگ پاور اعلیٰ پروسیس، میموری، بجلی اور ریک لیول سسٹم کے پابند ہے۔ خریداروں کا سب سے بڑا خدشہ مہنگائی نہیں، بلکہ حاصل نہ کر پانا ہے۔

تو بادل فراہم کنندگان صرف متضرین نہیں ہیں، اور نہ ہی خودکار فاتحین۔

انہیں فنانشل رپورٹس کے ذریعے ثابت کرنا ہوگا کہ AI کے سرمایہ کاری خرچوں کو آمدنی، منافع اور صارفین کی وفاداری میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ کیا کلاؤڈ بزنس کا ترقی کا رخ دوبارہ تیز ہوا، AI آمدنی کی اطلاعات زیادہ واضح ہوئیں، ریزننگ استعمال کی شرح بڑھ سکتی ہے، اپنے خود کے چپس سے نیوڈیا پر انحصار کم ہو سکتا ہے، کیا کاروباری صارفین تجرباتی مراحل سے لمبے مدتی تنصیب پر منتقل ہو رہے ہیں، اور آزاد نقدی بہاؤ مستحکم ہو گیا ہے؟ یہ اشارے پہلے سے زیادہ اہم ہوں گے۔

ان اشاریوں کے بہتر ہونے سے گولڈمن سیکس کا نسبتی مثبت کلاؤڈ فارنڈر منطق مضبوط ہوگا۔

ان اشاریوں میں تاخیر سے بہتری نہ ہونے کی وجہ سے، کلاؤڈ فراہم کنندگان اب بھی نیوڈیا اور کاروباری صارفین کے درمیان سرمایہ کاری دباؤ کا شکار ہیں۔

گولڈمن سیکس کی رپورٹ میں "ڈیٹا سٹرکچر" اور "ارگنائزیشن لیئر" پر زور دینا، کاروباری حقیقت کے قریب ترین پہلو ہو سکتا ہے۔

کاروباری AI صرف اس وقت تک محدود نہیں رہے گی جب تک کہ ملازمین چیٹ باکس کھول کر سوال نہیں پوچھتے۔ حقیقی مالی اثر رکھنے والی AI، کسٹمر سپورٹ، فروخت، فنانس، خریداری، ریسرچ اور ڈویلپمنٹ، رائس مینجمنٹ، سپلائی چین اور آئی ٹی آپریشنز میں داخل ہوگی۔ ہر پروسیس میں ڈیٹا، اجازتیں، مطابقت، منظوری، تاریخی سسٹم اور ذمہ داری کے حدود ہوتے ہیں۔

جس قدر مدل طاقتور ہو، یہ چیزیں نہیں چھوڑ سکتا۔

یہیں ایک کاروباری سافٹ ویئر لیئر دوبارہ اہمیت حاصل کرتی ہے۔ کم خطرہ، اعلیٰ فریکوئنسی والے کام轻 ماڈل یا اوپن سورس ماڈل کو سونپے جا سکتے ہیں؛ جبکہ اعلیٰ خطرہ، اعلیٰ قیمت والے کاموں کے لیے جدید ماڈل درکار ہوتے ہیں۔ درمیان میں ایک سسٹم کو ضرورت ہوتی ہے جو کام کی قسم کا جائزہ لے، ڈیٹا کو بلائے، اجازتوں کو کنٹرول کرے، ماڈل منتخب کرے، لاگت پر نظر رکھے، اور نتائج کو واپس لکھے۔

• سنتھر SaaS کمپنیوں کے فوائد صنعتی تجربہ، صارفین کے تعلقات، ڈیٹا کے انٹری پوائنٹس اور ورک فلو کے مجموعہ ہیں۔ کمزوریاں تکنیکی قرض اور ترقی کی رفتار ہیں۔
• ای آئی نیٹو کمپنیوں کے فوائد میں مصنوعات کی رفتار، ماڈل کال کی صلاحیت اور لاگت کی ساخت شamil ہیں۔ نقصانات میں کاروباری دروازے اور صنعتی سند شامل ہیں۔
• فرنٹ رن مدل کمپنی کا فائدہ سب سے طاقتور ذہانت ہے۔ نقصان کمپنی کے عملی عمل کے کنٹرول کی کمی ہے۔

سافٹ ویئر لیئر آسانی سے AI کے ذریعے نہیں کھا جائے گی۔ ڈیٹا اور پروسیس کنٹرول کے بغیر سافٹ ویئر کمپنیاں ممکنہ طور پر ماڈل کے ذریعے ایبستریکٹ ہو جائیں گی۔ ڈیٹا سٹرکچر، ورک فلو اور ماڈل راؤٹنگ کو کنٹرول کرنے والی سافٹ ویئر کمپنیاں AI کو ایک بڑا مارکیٹ بنانے کا موقع حاصل کر سکتی ہیں، جہاں وہ سیٹ فروخت کرنے کے بجائے پیداواری صلاحیت فروخت کرتی ہیں۔

کیا کاروباری ROI کو SemiAnalysis جیسے مضبوط صارف نمونے سے عام کاروباروں تک پھیلایا جا سکتا ہے، اس بات پر اس سطح کا بہت زیادہ انحصار ہے۔

AI ٹریڈنگ نے پوچھا: کون سب سے زیادہ کمپیوٹنگ پاور کے قریب ہے؟

یہ سوال اب بہت عام ہے۔

اگلے مرحلے میں، بازار مزید تفصیلی متغیرات کے بارے میں سوالات کرے گا۔

سب سے پہلے، ٹوکن کی قیمت کیا مزید بڑھے گی۔ اگر ایجنٹک AI کوڈ، تحقیق اور تجزیہ سے زیادہ سفید کولار کے عمل میں پھیل جائے، تو ماڈل لیب اور استدلال زنجیر کو دوبارہ درجہ بندی کیا جائے گا۔

دوم، ماڈل لیب کا خالص منافع کیا جاری رکھے گا۔ آمدنی کا اضافہ اب کافی نہیں، بازار استدلال کی لاگت، کیش کی کارکردگی، SKU اپ گریڈ اور اعلیٰ ماڈلز کی قیمت ڈیٹرنگ کو دیکھے گا۔

تیسری بات، کیا کلاؤڈ فراہم کنندگان اپنے سرمایہ کاری خرچوں کو آمدنی میں تبدیل کر سکتے ہیں؟ AI کے سرمایہ کاری خرچے خود بخود فائدہ نہیں سمجھے جاتے، صرف وہی سرمایہ کاری خرچے جو کلاؤڈ آمدنی، استدلال کے سود اور کاروباری معاہدوں میں شامل ہوں، انھیں بازار انعام دے گا۔

چوتھا، کیا نوڈیا سسٹم لیول کے بانٹ کے ذریعے قیمتیں بڑھا سکتی ہے۔ GPU صرف پہلا لیول ہے، روبن، SOCAMM، نیٹ ورک، ریک لیول سسٹم، سافٹ ویئر اسٹیک اور سپلائی چین خریداری کی صلاحیت یہ طے کرتی ہے کہ نوڈیا کیا جاری رکھ سکتی ہے۔

پانچویں، ٹی ایس ایم سی اور اسٹوریج کیا نایابی کو دوبارہ قیمت دے سکتے ہیں؟ ایڈوانسڈ نوڈ، ایچ بی ایم، ڈی آر ایم، ایس او سی ایم ایم اور ایڈوانسڈ پیکیجنگ، اگر مسلسل سپلائی بوتل نکٹ کے طور پر رہے تو، قیمت اوپر کی طرف سے آسانی سے نہیں جائے گی۔

sixth، کیا کاروباری سافٹ ویئر AI کے عملی استعمال کا دروازہ حاصل کر سکتا ہے؟ بے راستہ سافٹ ویئر کمپنیوں کو دبایا جائے گا، جبکہ دروازہ، ڈیٹا اور ترتیب دینے کی صلاحیت رکھنے والی سافٹ ویئر کمپنیاں مہنگی ہو سکتی ہیں۔

AI انفراسٹرکچر ٹریڈ غیر فعال نہیں ہوا۔

اس نے اتنی تیزی سے اضافہ کیا کہ گولڈمن سیکس اور سیمی اینالیسس کے درمیان اختلاف پیدا ہو گیا۔

گولڈمن سیکس نے مارکیٹ کو یاد دلایا ہے کہ چپ چین کے فوائد پہلے ہی مکمل طور پر استعمال ہو چکے ہیں۔ اگر کاروباری ROI لمبے عرصے تک نہیں آیا، تو کلاؤڈ فراہم کنندگان کی نقدی کی بہار سرمایہ کاری کو متاثر کرے گی، اور سیمی کنڈکٹر کے منفرد فائدے کا ڈھانچہ درست کیا جائے گا۔

سیمی اینالسیس نے مارکیٹ کو یاد دلایا کہ 2026 کے ایجنٹک AI کا جائزہ 2024 کے AI تجربے سے نہیں لگایا جا سکتا۔ ٹوکنز بن رہے ہیں پیداواری سامان، ماڈل لیبز اپنی برآمدی منافع کو بہتر بنانے لگے ہیں، کمپوٹیشنل پاور کی فراہمی اب بھی پابند ہے، اور نوویدا اور ٹی جی ایک ابھی تک اپنی قیمت کے مطابق نہیں ہو سکے۔

ان دونوں ججمنٹس کو ایک ساتھ رکھنے پر، AI ٹریڈنگ کا مرکز تبدیل ہو چکا ہے۔

گزشتہ دو سالوں میں، بازار نے نایاب اثاثوں کو انعام دیا۔ اب، بازار یہ دیکھے گا کہ کون AI کے ذریعے پیدا ہونے والی مالی اقدار کو مستقل طور پر منافع کے بیان میں برقرار رکھ سکتا ہے۔

اگر سیمی اینالسس کو حاشیہ کا موڑ دکھائی دے رہا ہے، تو AI چین کا کیک مزید بڑھتا رہے گا، اور ماڈل لیب، کلاؤڈ فراہم کنندگان، نوڈیا، ٹی ایس ایم سی، اسٹوریج اور بجلی چین کے لیے مزید تقسیم کرنے کے دلائل موجود ہیں۔

اگر گولڈمن سیکس کو عام کاروباروں کی حقیقت نظر آ رہی ہے، تو سرمایہ کی خرچے پہلے کیش فلو سے ٹکرائیں گے، سیمی کنڈکٹر چین کو زیادہ توقعات کو ہضم کرنا ہوگا، جبکہ کلاؤڈ فراہم کنندگان کو قیمتیں کم ہونے اور ممکنہ خرچوں پر ضابطہ اخلاق کی وجہ سے بہتر نسبتی منافع حاصل ہوگا۔

ابھی سب سے زیادہ ممکنہ حالت دونوں کے درمیان ہے۔

سب سے طاقتور صارفین پہلے ہی ٹوکن خریدنے لگ گئے ہیں، جبکہ عام کمپنیاں ابھی اپنے اخراجات کا حساب نہیں لگا پائیں۔ سرمایہ کاری بازار سب سے طاقتور صارفین کی طرف سے آنے والے حدی تبدیلیوں کو پہلے ٹریڈ کرے گا، اور پھر عام کمپنیوں کے فنانشل رپورٹس کے ذریعے تصدیق کا انتظار کرے گا۔ جتنا جلدی تصدیق ہوگی، اتنا ہی زیادہ SemiAnalysis کا دنیا قریب آئے گا؛ جتنا دیر ہوگی، اتنا ہی زیادہ گولڈمن سیکس کے ٹریڈز کی فتح کی امکان بڑھے گی۔

AI "کھانسی" اب بھی بازار پر حاکم ہے، لیکن سوال اب "کون کھانسی بیچ رہا ہے" سے بدل کر ایک اور بک کا سوال بن گیا ہے: کون پہلے ہی کافی کما چکا ہے، کون اب بھی قیمت میں اضافہ کر سکتا ہے، اور کون اگلی سطح کا اصل کرایہ لینے والا بنے گا۔