سیمی اینالیسس کے تجزیہ کار نے سیمی کنڈکٹر مارکیٹ کی گراہٹ اور AI کی مانگ کی عدم یقینی پر بحث کی

ترتیب اور ترجمہ: شن چاؤ ٹیک فلو

مہمان: ڈگ آلوگلن، سیمی اینالسیس کے تجزیہ کار (پہلے فیبریکیٹڈ ناولج کے بانی)

میزبان: ڈائلن پیٹل، سیمی اینالیسس کے بانی

پاڈک سرچ: SemiAnalysis Weekly

اپیسود 022 - مارکیٹ میں کمی، تاریخی ببلز، تعمیر کی فنڈنگ، AI سیاست (ڈگ دوبارہ حاضر ہیں)

اسٹریمنگ کی تاریخ: 29 جولائی، 2026

اعلان فائدہ: ڈگ آئی لاؤگلین اور ڈائیلن پیٹل دونوں سیمی اینالیسس کے ملازم ہیں، جو ایک ادائیگی والی سیمی کنڈکٹر صنعت کا تحقیقی ادارہ ہے جس کا کاروباری ماڈل صنعت کی صحت پر منحصر ہے۔ مندرجہ بالا مواد مکمل طور پر مکالمے کے اصل نسخے کو ظاہر کرتا ہے اور یہ سرمایہ کاری کا مشورہ نہیں ہے۔

ڈگ لاؤلین نے سیمی اینالسس ویکلی میں لمبے عرصے کے بعد واپسی کی، جبکہ سیمی کنڈکٹر سیکٹر نے "تاریخی بہترین نصف سال" کے بعد شدید ریٹریسمنٹ کا تجربہ کیا ہے۔ کوریا کا KOSPI 40% گر گیا، ریٹیل انvestors کے 2x لیوریج کو صفر کر دیا گیا، اور SK Hynix نے LTA پر منتقل ہونے کی وجہ سے قیمت میں اضافے کا رفتار کم ہونے کی وجہ سے توقعات پوری نہ کیں۔ ڈگ نے موجودہ صورتحال کو 1980 کی دہائی کے تائیوان ببل سے موازنہ کیا ہے اور کہا ہے کہ ببل کے رویے کے نمونے بہت مشابہ ہیں، لیکن بنیادی باتیں اب بھی صحت مند ہیں۔

دو افراد نے "AI کی درخواست حقیقت میں کتنی بڑی ہے" پر شدید بحث کی۔ ڈائیلن نے سیمی اینالسس کے اپنے تجربے کے مطابق کہا: کوڈنگ ایجینٹس کو لانچ کرنے کے بعد، کمپنی کے AI خرچ میں 100 گنا اضافہ ہوا، صارفین 9 سے بڑھ کر 90 ہو گئے، اور فرد کی استعمال کی شرح بھی 10 گنا بڑھ گئی۔ ڈگ نے مان لیا کہ درخواست مضبوط ہے، لیکن اس نے اپنی بنیادی فکر بھی پیش کی: فراہمی کو واضح طور پر گنتی میں لایا جا سکتا ہے، لیکن منگ کا سوال "ٹریلین کا مسئلہ" ہے، جس کا کوئی جواب نہیں۔ اور زیادہ اہم بات یہ ہے کہ اسکیلنگ قوانین کے مطابق چپس دوگنا ہونے کی ضرورت ہے، لیکن بجلی کے ماہرین، سرمایہ، اور اجازت جیسے فزیکل اور ادارتی رکاوٹیں اسی رفتار سے دوگنا نہیں ہو سکتیں۔ اس سال،超大规模云厂商已发债 $450B، جو فنڈز ریٹائرمنٹ فنڈز اور پینشن فنڈز سے آ رہے ہیں، جبکہ ریٹائرمنٹ فنڈز کا خود ڈھیر کم ہوتا جا رہا ہے۔

بازار میں واپسی کے بارے میں

Q2 تک کے اختتام تک، یہ سیمی کنڈکٹر کی تاریخ کا بہترین اظہار تھا۔ پھر ہم نے قرض چُکانا شروع کر دیا۔ جو چیز جلدی بڑھتی ہے، اس پر زمین کا کشش بھی زیادہ ہوتا ہے۔

کوریائیوں کے پاس 20 سال کا ریکارڈ ہے: ہر بار وہ ٹاپ پر خریدتے ہیں۔ 2007 میں بینکوں خریدے، 2021 میں SaaS خریدا، اور اب اس بار انہوں نے اپنے آپ کو yolo کر دیا۔

کوسپی 40% گر گیا، 2 گنا لیوریج والوں کے اکاؤنٹس مکمل طور پر ختم ہو گئے۔ پھر ایک خود کو پورا کرنے والی سرپل شروع ہوئی: ہر کوئی اپنے اکاؤنٹ کے کم ہونے کو دیکھ کر بیچنے کا فیصلہ کرتا ہے، جس سے گرنے کا رجحان مزید تیز ہوتا ہے۔

میموری سائکل کے بارے میں

ایس کے ایچائنکس نے زیادہ LTA کی طرف رجحان بدل دیا ہے، قیمت میں اضافہ 3 گنا سے 30 سے 50 فیصد تک کم ہو گیا۔ فنانشل سرکلز کے لوگوں کے دماغ خراب ہو گئے ہیں، وہ صرف تبدیلی کی شرح پر نظر رکھتے ہیں۔ جب دوسری مشتق آتی ہے، تو وہ سمجھتے ہیں کہ سائکل ختم ہو گیا۔

سیمی کنڈکٹر کا اسکرپٹ ہمیشہ ایک جیسا ہوتا ہے: جب کمی ہوتی ہے تو سب کوئی دو بار آرڈر کرتا ہے، فیکٹریاں مانگ کو دیکھ کر پیداوار بڑھا دیتی ہیں۔ پھر مانگ ایک چھینک لگا دیتی ہے، جبکہ فراہمی ابھی تک بڑھ رہی ہوتی ہے، استعمال کی شرح 100% سے 50% تک گر جاتی ہے، اور صرف کم قیمت پر فروخت کرنے کے لیے مجبور ہو جاتی ہے۔

AI کی ضروریات کے بارے میں

واٹر ٹریلین کا مسئلہ تقاضے کا منحنی ہے۔ فراہمی کا منحنی نسبتاً آسان سمجھا جاتا ہے، لیکن تقاضا 10 گنا ہے یا 100 گنا، کوئی نہیں جانتا۔

سیمی اینالیسس خود ایک مثال ہے: کوڈنگ ایجینٹ کے لانچ کے بعد، 9 ٹیکنیکل صارفین 90 سارے صارفین میں تبدیل ہو گئے، جس کے نتیجے میں ہر صارف کا ٹوکن استعمال 10 گنا بڑھ گیا۔ کمپنی کا AI خرچ 100 گنا ہو گیا۔

سلسلہ ترسیل کی رکاوٹوں کے بارے میں

امریکہ میں 100,000 الیکٹریشن کی کمی ہے۔ درمیانی سطح کے الیکٹریشن کی سالانہ تنخواہ 250,000 ڈالر ہے، اور جو لوگ زیادہ گھنٹے کام کرنے کو تیار ہوں، ان کی تنخواہ 400,000 یا 500,000 ڈالر تک پہنچ سکتی ہے۔ کچھ لوگ سیسنا چھوٹے طیاروں کے ذریعے الیکٹریشن کو دور دراز کام کے مقامات پر لے جاتے ہیں۔

اس سال، بہت بڑے کلاؤڈ فراہم کنندگان نے 4500 ارب امریکی ڈالر قرض لیا، جو صرف امریکا حکومت اور چین کے قرض کے بعد دوسرا سب سے بڑا رقم ہے۔ یہ رقم ریٹائرمنٹ اور پینشن فنڈز سے آئی ہے، لیکن ریٹائرمنٹ فنڈز کا خزانہ دگنا نہیں ہوگا۔

TSMC تائیوان کی GDP کا 20 فیصد براہ راست اور غیر براہ راست قائم کرتا ہے۔ اگر یہ دگنا ہو جائے، تو تائیوان کو مزید بچے پیدا کرنے پڑیں گے تاکہ کارکن مل سکیں۔

AI سیاست کے بارے میں

AI کی عدم پسندیدگی آئس کریم اور سیاستدانوں سے کم ہے۔ اس کی قیمت لگائی نہیں گئی ہے۔ درمیانی مدت کے انتخابات میں AI کو زندگی کے اخراجات کا بکری بنایا جائے گا۔

ROSA قانون کو ہاؤس میں 300 سے 20 کے فرق سے منظور کر لیا گیا ہے، لیکن سینیٹ میں گڑبڑ ہے۔ کاروباری لابی طاقتیں چین کو GPU تک دور سے رسائی کی پابندیوں کے قانون کو روکنے میں مصروف ہیں۔

ڈائیلن: اسٹاک مارکیٹ میں درازی، AI کے نام سب گر رہے ہیں۔ آج ہم یا تو آگ میں تیل ڈالیں گے، یا لوگوں کو تھوڑا سا سکون دیں گے۔

ڈگ: 30 جون تک Q2 کے ختم ہونے تک، یہ سیمی کنڈکٹر کی تاریخ کا بہترین اظہار تھا۔ پھر ہم نے اسے واپس شروع کر دیا۔ اس کا بہت سا حصہ ٹیکنیکل عوامل کی وجہ سے ہے: لیوریج، مومنٹم ریورسل۔ لیکن حقیقت یہ ہے کہ جتنا تیزی سے بڑھتا ہے، اتنا ہی زیادہ گرavitational اثر ہوتا ہے۔ ہم پہلے کے پاگل مومنٹم رلی کا ادائیگی کر رہے ہیں۔

کوریا کی صورتحال بہت پاگل پن بھری ہے۔ روزانہ کئی شیئرز ڈاؤن لِمٹ تک گر رہے ہیں۔ ایک ٹویٹ میں کہا گیا ہے، "میں اپنا کام کیسے کروں؟" انسانی وسائل کے ڈائریکٹر نے اپنا پورا پیسہ ضائع کر دیا، اور سب بہت اداس ہیں کیونکہ تمام شیئرز گر چکے ہیں۔ اگر آپ ایشیائی فنانشل مارکیٹس کے تاریخی رجحانات کو دیکھیں، تو ایسے واقعات آپ کے خیال سے زیادہ عام ہیں۔

میری پسندیدہ کتاب میں تائیوان کے بڑے فوم کے بارے میں بات ہو رہی ہے۔ تائیوان میں فرد کے لحاظ سے 100 گنا فوم آیا، بینکوں کے معاملات 500 گنا سود کے تناسب پر ہو رہے تھے، اور سب کچھ پاگل ہو چکا تھا۔

ڈائلن: یہ کب کا ہے؟

ڈگ: 1980 کے آخر میں۔

ڈائلن: کیا آپ کو لگتا ہے کہ اب کوریا کی بنیادی صورتحال اس وقت سے مختلف ہے؟

ڈگ: بنیادیات اچھی ہیں۔ لیکن مسئلہ یہ ہے کہ چیزیں کبھی خوف کی حد تک بھی خراب نہیں ہوتیں، اور آپ کی تصور کیے گئے سطح تک بھی اچھی نہیں ہوتیں۔ ایس کے ہائی نکس نے آج اپنے توقعات کو پورا نہ کیا کیونکہ انہوں نے زیادہ LTA پر زور دیا۔ مزاحیہ بات یہ ہے کہ جب وہ ADR رول آؤٹ کر رہے تھے تو وہ مائیکرون کو شکایت کر رہے تھے کہ وہ LTA پر کم قیمت حاصل کر رہے ہیں۔

گزشتہ سال میموری کی قیمت تقریباً تین گناہ بڑھ گئی، آنے والے سال میں یہ دوبارہ تین گناہ نہیں بڑھ سکتی، شاید 30 سے 50 فیصد بڑھے۔ لیکن فنانشل دنیا کے لوگوں کا دماغ خراب ہو چکا ہے، وہ صرف تبدیلی کی شرح پر ہی نظر رکھتے ہیں۔ میموری کے سائیکل کے تاریخی رجحانات میں، جب دوسری مشتق فوراً گرتی ہے، تو عام طور پر یہی اختتام ہوتا ہے۔ کیونکہ تبدیلی کی شرح 30 فیصد پر رک نہیں جاتی، بلکہ فوراً منفی 50 فیصد تک گر جاتی ہے۔

اس دور کا اسکرپٹ ہمیشہ ایک جیسا ہوتا ہے: سب لوگ فیکٹریاں بنانے میں سرمایہ کاری کرتے ہیں، پیداوار شروع ہوتی ہے، اور پھر انہیں احساس ہوتا ہے کہ "اللہ! تقاضا اتنے کم کیوں ہے؟" کیونکہ پہلے دوگنا، تینگنا آرڈر ہو رہے تھے۔ فیکٹریاں 100% استعمال سے گھٹ کر 50% پر آ جاتی ہیں، اور صرف ایک ہی طریقہ ہے کہ لاگت واپس حاصل کی جائے — اور وہ ہے قیمت کم کرنا۔ یہی سیمی کنڈکٹر مارکیٹ کا اصل مسئلہ ہے۔

کوسپی اب 40 فیصد گر چکا ہے۔ 2 گنا لیوریج والوں کے اکاؤنٹس فوراً صفر ہو گئے۔ پھر خود کو پورا کرنے والا سرپل شروع ہوا: ہر کوئی اپنے اکاؤنٹ کے کم ہونے کو دیکھ کر بیچنے کا فیصلہ کرتا ہے، جس سے گراؤنڈ مزید تیز ہوتا ہے۔

ڈائیلن: حالیہ وقت میں چین کے میموری کا ایکوسسٹم میں داخلہ، CXMT، YMTC کے بڑے آئی پی او، آپ کی کیا رائے ہے؟

ڈگ: تاریخی طور پر، چین جس چیز کو بھی چھوتا ہے، اسے بیجھی قیمت پر لے آتا ہے۔ ان کے پاس صلاحیت ہے، اگرچہ ان کی معیاری شرح کم ہو، تو بھی کوئی فرق نہیں پڑتا۔ چینی کمپنیاں منافع کی شرح یا EPS کے لیے مقابلہ نہیں کر رہیں، بلکہ شیئر ہولڈرز حکومت ہیں، جو پیداوار کو فروغ دیتی ہیں، اور صوبوں کے درمیان GDP کے لیے مقابلہ چل رہا ہے۔

CXMT اب صاف طور پر مارکیٹ میں چوتھے نمبر پر ہے، لیکن یہ کمی کا ماحول ہے، پھر بھی وہ پیسہ کمانے میں کامیاب ہو رہے ہیں۔ ایپل نے Micron کے "قیمت کا جھوٹ" کے باعث CXMT کے میموری کا استعمال شروع کر دیا ہے۔ کسی نے کازینو میں رونا نہیں شروع کیا، ٹم ایپل۔ آپ کو مارکیٹ کی قیمت پر خریدنا ہوگا۔

CXMT شاید پارٹی کو بگاڑ دے، لیکن حقیقت یہ ہے کہ مانگ اب بھی پیشکش سے زیادہ ہے۔ اصل ٹریلیون ڈالر کا سوال یہ ہے: مانگ کہاں ہے؟ پیشکش کا منحنی نسبتاً آسان سمجھنا ہے۔ لیکن مانگ کا منحنی ہمیں نہیں معلوم۔ ہم جانتے ہیں کہ کوڈنگ ایجینٹس اور چیٹ بوٹس سے مانگ زیادہ ہوگی، لیکن یہ نہیں جانتے کہ 10 گنا ہوگی یا 100 گنا۔ پیشکش اس وقت تک اندھا دھندہ بڑھتی رہے گی جب تک کہ وہ مانگ کے منحنی سے نہ ٹکرا جائے۔

ڈائلن: میرے خیال میں مانگ واضح طور پر بہت زیادہ ہے اور طویل عرصے تک جاری رہے گی۔ میں صرف اپنی کمپنی کے اندر استعمال کو دیکھ کر بھی اس بات کو سمجھ سکتا ہوں۔ اگر آپ کو لگتا ہے کہ مستقبل میں مانگ مستحکم ہو جائے گی یا کم ہو جائے گی، تو آپ کو یہ بھی قائل ہونا ہوگا کہ ماڈل مزید بہتر نہیں ہوں گا۔ مجھے کسی بھی توقف کا کوئی علامت نظر نہیں آ رہی، صرف اس کے برعکس کے سگنل دکھائی دے رہے ہیں۔

ڈگ: میرے آپ کو شیطان کا وکیل بننے دیں۔ سب سے بڑا مخالف دلیل کیا ہے؟ تکنیکی ترقی کی رفتار لوگوں کے اس کے استعمال کی رفتار سے زیادہ تیز ہو سکتی ہے۔ فرض کریں کہ AI کا کلیدی استعمال ڈیٹا انٹری ہے، تو Kimi K3 کافی ہے۔ ہم اتنی تیز گاڑیاں اور بہتر مصنوعات تیار کر رہے ہیں، لیکن حقیقی مانگ کا منحنی ایک ایسے مصنوعے سے پورا ہو چکا ہے جسے ہم پہلے ہی掌握 کر چکے ہیں۔

یہ انٹرنیٹ ببل کی طرح ہے: اس وقت کہا جاتا تھا کہ "مانگ 90 دن میں دگنا ہو جائے گی"، لیکن فائبر آپٹکس کی صلاحیت سالانہ 2 سے 3 گنا بڑھ رہی تھی۔ آخری فائبر کی صلاحیت اصل سے 5 لاکھ گنا زیادہ ہو گئی، اور پھر لوگوں نے کہا، "رکو، ہمیں شاید اتنی زیادہ فائبرز کی ضرورت نہیں ہے۔"

ڈائلن: میں اس سے متفق نہیں، لیکن یہ بحث کے قابل ہے۔ میرا جواب یہ ہے: ابھی تک 100 سے 1000 گنا زیادہ لوگ کسی بھی ماڈل کا استعمال نہیں کر رہے۔ دوسری بات، AI کے استعمال کے معاملات صرف کوڈنگ تک محدود نہیں۔ اس سے ویڈیو جنریشن، دوا کی دریافت، اور مواد کی سائنس بھی کی جا سکتی ہے۔ کسی نے AI کا استعمال سوپرکنڈکٹنگ اجزاء بنانے کے لیے کیا ہے، اس کی قیمت کتنی ہے؟ بہت سارے GPU کی قیمت کے برابر۔

اور کوڈنگ خود بخود صرف ایک ڈیو کو مرکز میں رکھنا نہیں ہے۔ یہ ایک پوری قسم کے ایسے کاموں کی نمائندگی کرتی ہے جن کی مالی قیمت فرانت اینڈ ڈیبگنگ سے بہت زیادہ ہے۔ سام الٹمن RSI (ریکرسیو سلف ایمپروومنٹ) پر بات کر رہے ہیں، اینتھروپک نے ایک نیا ماڈل جاری کرنے کا اعلان کیا ہے۔ کوڈنگ ایجینٹس کا کلاؤڈ 4.5 ورژن ایک واضح موڑ تھا: آپ ایک خاص ذہانت کی لکیر پار کرتے ہیں، اور ایک مکمل طور پر نیا مارکٹ ظاہر ہوتا ہے۔ جس چیز کو آپ کل نہیں کر سکتے تھے، آج آپ اسے کر سکتے ہیں۔

ڈگ: آپ پروٹوٹائپ صارف ہیں۔ پچھلے سال اسی وقت سیمی اینالیسس ٹیم میں صرف 10 سے کم لوگ کوڈنگ ایجینٹ استعمال کر رہے تھے، پھر آپ نے ڈائیلن سے کہا، "کمپنی کا ہر فرد اس کا استعمال سیکھے گا۔" اب ہمارے پاس 90 صارفین ہیں۔

ڈیلن: 9 سے 90، 10 گنا۔ اور 3 سے 4 ماہ کے اندر، ہر شخص کی استعمال کی رفتار بھی تقریباً 10 گنا۔ کمپنی کے AI خرچ میں 100 گنا اضافہ۔ اب سوال یہ ہے کہ کیا ہر کمپنی ایسا کرے گی؟ شاید ہم جتنا زور نہیں، لیکن بہت سی کمپنیوں کے پاس بہت سارے کام ہیں جنہیں کم کیا جا سکتا ہے۔

ڈگ: میں سمجھتا ہوں کہ پرانے چپس بے قیمت ہو جائیں گے۔ سب کہتے ہیں "H100 ایک قیمت میں اضافہ والا اثاثہ ہے"، لیکن ایک دن یہ ہو جائے گا کہ ایک ماڈل کو رن کرنے کے لیے 100 H100 چپس درکار ہوں گی۔ اس وقت آپ کہیں گے "پرانی لڑکی کو ریٹائر کر دو، B300 خرید لو"۔ اصل تصدیق کا سگنل B200 اور B300 کے درمیان قیمت کا فرق ظاہر ہونا ہوگا۔

ڈیلن: میں مکمل طور پر متفق نہیں۔ سب سے بنیادی وجہ یہ ہے: کوئی بھی H100 کو الگ نہیں کرے گا اور B300 سے تبدیل کرے گا۔ ڈیٹا سینٹر کا ڈیزائن بالکل مختلف ہے۔ آپ ایک ہی روم میں Hopper کو Blackwell یا Rubin سے تبدیل نہیں کر سکتے، آپ کو پوری چیز کو ڈھا کر دوبارہ تعمیر کرنا پڑے گا۔ اس لیے ایک پورے Hopper ڈیٹا سینٹر کو فونٹ کرنے کا تبریر دینے کے لیے، آپ کو ثابت کرنا ہوگا کہ ان چپس کی آمدنی ان کے آپریشنل اخراجات سے کم ہو چکی ہے۔ یہ متغیر اخراجات نہیں، بلکہ غیر قابل واپسی اخراجات ہیں۔

ڈگ: بے رکاوٹ دنیا میں آپ ٹھیک ہیں، لیکن ہم جس دنیا میں رہتے ہیں، اس میں رکاوٹیں بڑھ رہی ہیں۔ نئی کمپوٹنگ طاقت کی رکاوٹیں بجلی کی اجازت، زمین، اور منظوریاں شامل ہیں۔

ڈائلن: ہاں، میں اس سے متفق ہوں۔ جی پی یو کی قیمتوں میں کمی کا سیناریو مدل کی ترقی کا توقف ہے، اور قیمتوں میں اضافے کا سیناریو مدل کی ترقی کا جاری رہنا ہے۔ ایک اور X فیکٹر: حکومت کا سب سے آگے کے لیبز پر دخل اندازی۔ اگر نئے اور بہترین چپس تک رسائی پر پابندی لگا دی جائے، تو مانگ دب جائے گی اور پرانے چپس کی قیمتیں بھی گر جائیں گی۔

ڈگ: میری سب سے بڑی فکر مانگ نہیں، بلکہ فراہمی کے فزیکل بند راستے ہیں۔ پہلا مسئلہ بجلی کا مزدور ہے۔ امریکہ میں 100,000 بجلی کے مزدور کم ہیں۔ درمیانی سطح کے بجلی کے مزدور کی سالانہ تنخواہ 250,000 امریکی ڈالر ہے، جو 18 گھنٹے کام کرنے کو تیار ہوں، ان کی تنخواہ 400,000 یا 500,000 ڈالر تک پہنچ سکتی ہے۔ ایک ویب سائٹ بجلی کے مزدوروں کی نوکریوں کا تعاقب کرتی ہے، جس کا Wayback Machine پر ریکارڈ دیکھا جا سکتا ہے جہاں گھنٹہ تنخواہ 15 یا 20 امریکی ڈالر سے بڑھ کر 50، 100، اور 200 امریکی ڈالر تک پہنچ گئی۔ ایک بجلی کے مزدور کو تربیت دینے میں 18 ماہ لگتے ہیں۔ اگر ہمیں ان کی تعداد دوگنا کرنی ہو، تو ہم نے کبھی اتنے زیادہ لوگوں کو تربیت نہیں دی۔

دوسرا سرمایہ ہے۔ اس سال، انتہائی بڑے کلاؤڈ فراہم کنندگان نے تقریباً 4500 ارب امریکی ڈالر کے قرضے جاری کیے، جو تاریخ کے سب سے بڑے ہیں۔ صرف امریکی حکومت اور چینی حکومت کے بعد۔ ان قرضوں کو کسی نے خریدنا ہوگا۔ انہیں زیادہ خریدنے کے لیے، زیادہ سود دینا پڑے گا۔ اور ان رقم کا ذریعہ، بڑے پیمانے پر ریٹائرمنٹ فنڈز اور پینشنز ہیں۔ ریٹائرمنٹ فنڈز کا خزانہ ساختی طور پر کم ہو رہا ہے۔ پینشنز بڑی حد تک 401k کی طرف منتقل ہو چکے ہیں، جو قرضوں کو نہیں خریدتے۔ تو آپ کو یہ ماننا ہوگا کہ ہر کسی کو دگنا بیمہ درکار ہے، لیکن یہ منطق نہیں رکھتا۔

اسکیلنگ قوانین کہتے ہیں، "بہت اچھا، ہم مدل کو دوگنا کر دیتے ہیں۔" لیکن سب کچھ دوگنا یا تینگنا نہیں ہو سکتا۔

ڈائلن: انتظار کریں، کیا آپ کا مطلب ہے کہ پینشن فنڈز ڈیٹا سینٹر کی تعمیر کے لیے ادائیگی کر رہے ہیں؟

ڈگ: ہاں۔ اینویٹیز کو ریٹائرمنٹ سے پہلے خریدا جاتا ہے، اور بیبی بوومر جنریشن ریٹائر ہو رہی ہے، اس لیے اس اثاثہ کا خزانہ بڑا ہے۔ لیکن کیا یہ دوگنا یا تین گنا ہو سکتا ہے؟ مجھے نہیں لگتا۔ زندگی کی بیمہ بھی ایک ذریعہ ہے۔ لیکن آپ کو یہ بھی مانا جائے گا کہ سب کو دوگنا بیمہ درکار ہے۔ کوئی بھی دوگنا زندگی کا بیمہ نہیں خریدے گا۔

ڈائیلن: یہ دلچسپ ہے۔ پنشن کی ساخت میں کمی آ رہی ہے، لیکن وہاں حقیقت میں بہت زیادہ پیسہ موجود ہے۔

ڈگ: ایک اور مثال تائیوان ہے۔ تائیوان میں TSMC کا 20 فیصد GDP پر ب без اثر ہے۔ اگر TSMC دو یا تین گنا بڑھ جائے، تو تائیوان کو مزید بچے پیدا کرنے پڑیں گے تاکہ کام کرنے والے مل سکیں۔ تائیوان ایک ہی کھیل کھیل رہا ہے۔ تائیوان کا GDP اس سال 25 فیصد بڑھا، صرف اس لیے کہ TSMC چپس کو گرم کر رہا ہے۔ لیکن اگر یہ دو گنا ہو جائے، تو لوگ نہیں ملیں گے۔

ڈائلن: بہت سے لوگ AI سے نفرت کرتے ہیں، اور اس کی قیمت لگائی نہیں گئی۔ اس کی قیمت کیسے لگائی جائے؟ مجھے لگتا ہے کہ درمیانی انتخابات ہیں۔

ڈگ: AI شاید پانچویں ترجیح ہے، تین پہلے نہیں۔ صحت کی دیکھ بھال اور زندگی کے اخراجات سب سے آگے ہیں۔ کوئی بھی AI کو اپنا پروگرام بنائے کر انتخابات میں نہیں لڑے گا۔

ڈیلن: لیکن AI زندگی کے اخراجات کے مسئلے کا ایک ذیلی ایجنسٹ بن جائے گا۔ "کیا ہم AI کی حمایت کرتے ہیں؟" نہیں، بلکہ "معاشیات کی فکر کریں، ٹیکنالوجی اور AI کو الزام دیں بھائی۔" ROSA بل نے اسمبلی میں 300 سے 20 کے فرق سے منظوری حاصل کر لی ہے، لیکن سینٹ میں گڑبڑ میں پھنس گیا ہے۔ کاروباری لابیز اسے روک رہے ہیں۔

ڈگ: اگر پہلی تین ترجیحیں نہیں ہیں، تو لابی کی طاقت عوامی رائے پر غالب آ جائے گی۔

ڈیلن: لیکن AI پہلے ہی دیگر معاملات کا بکری بن چکا ہے۔ موسمی تبدیلی، آبادی، سود، AI اور ٹیک بروز کو سب کچھ نکال لیا جائے گا۔

ڈگ: ایک دلچسپ سروے ہے: ڈیٹا سینٹر سے نفرت کرنے والے عام طور پر ڈیٹا سینٹر کے قریب نہیں رہتے۔ جو لوگ قریب رہتے ہیں، خاص طور پر نوجوان، ان کا رویہ مثبت ہے کیونکہ ملازمتیں۔ میں نے بفیلو کے قریب ایک ڈیٹا سینٹر کا دورہ کیا تھا، مقامی لوگ بہت زور سے سپورٹ کر رہے تھے۔ ڈیٹا سینٹر کو دور دراز علاقوں میں بنانا اچھی بات ہے، کیونکہ یہ معاشی شمولیت کو وسیع بناتا ہے۔ ایک گیگاواٹ ڈیٹا سینٹر کے لیے تقریباً دس ہزار لوگوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ 70 گیگاواٹ کا مطلب ہے سات لاکھ نوکریاں۔ اب یہ ووٹوں پر اثر انداز ہونا شروع ہو گیا ہے۔

ڈگ: ٹیکنالوجی کے بہترین مستقبل کبھی نہ کبھی پورا ہو جائے گا، مسئلہ صرف نقدی کے بہاؤ کے وقت کا ہے۔ آپ ایک ٹریلین خرچ کرتے ہیں، اور ایک سو ارب حاصل کرتے ہیں، یہ حقیقت میں ایک دن ایک ٹریلین بن جائے گا۔ لیکن شاید پانچ سال بعد، جب آپ کہتے ہیں، "بھائی، میرے پاس پیسہ نہیں ہے۔"

فرض کریں کہ موجودہ AI ایکوسسٹم کا کل ARR 1500 ارب ہے اور کل CAPEX 1 ٹریلین ہے۔ 15 فیصد آمدنی کا ریٹ، 50 فیصد منافع کی شرح کے ساتھ، 7.5 فیصد ہوتا ہے۔ یہ خراب نہیں، لیکن بہت زیادہ منافع بخش بھی نہیں۔ آپ کو یقین رکھنا ہوگا کہ 1500 ارب 5000 ارب میں تبدیل ہو سکتا ہے، جو ممکن ہے۔ پھر 5000 ارب دو سے تین ٹریلین CAPEX کو برقرار رکھ سکتا ہے۔ لیکن اسے دوبارہ دگنا کرنا مشکل ہو جائے گا۔

اوپن اے آئی اور اینتھروپک کو یقین ہے کہ آخری پری ٹریننگ قریب ہے، کیونکہ وہ آئی پی او کرنا چاہتے ہیں۔ آخری پری ٹرینڈ ماڈل واقعی بہت اچھے ہیں، آمدنی تیزی سے بڑھ رہی ہے، لیکن بِلز ادا کرنے کے لیے اس کی رفتار کافی نہیں۔ آپ نے ایک گھر تعمیر کر لیا ہے جس کی قیمت آپ ادا نہیں کر سکتے۔ پانچ تریلین ڈالر کا انvestment کیا گیا، آمدنی پانچ سو بلین ڈالر، جو دس سال کی آمدنی ہے۔

ڈائیلن: آپ کہ رہے ہیں کہ یہ آمدنی ہے، منافع نہیں۔ اور آپ یہ کہتے ہوئے جانتے ہیں کہ ان کمپنیوں کی موجودہ خدمات کا منافع کتنی زیادہ ہے۔

ڈگ: ہاں، ہم ابھی اس مرحلے تک نہیں پہنچے۔ اب ہم ایک تنگ راستے پر ہیں، جہاں آمدنی کو کیسے میچ کیا جائے، وہ دیکھا جا رہا ہے۔超大规模云厂商有其他业务狂赚现金，如果他们想停 CAPEX，利润立刻就能印出来۔ لیکن جیسے جیسے آپ زیادہ سے زیادہ سرمایہ کاری کرتے ہیں، جوئے کا انداز بڑھتا جاتا ہے، اور راستہ اور تنگ ہوتا جاتا ہے۔ کسی نقطے پر آپ کو حقیقت میں یہ ماننا ہوگا کہ سب کوئی اس کا استعمال کر رہا ہے۔ مسئلہ یہ ہے کہ فیصلہ ساز اور عملی استعمال کرنے والے دو بالکل مختلف دنیاؤں ہیں۔ زک کو لگتا ہے کہ ہر کوئی میٹا کی آنکھیں پہن کر میٹا ورلڈ میں روزانہ ترلین ٹوکن خرچ کرے گا، لیکن نیبراسکا کی دادی نئے آئی فون کو بھی استعمال نہیں کرتی۔

ڈیلن: آمدنی دادی پر منحصر نہیں، بلکہ کاروباروں، بینکوں، ٹیلیکام کمپنیوں، ریٹیل کمپنیوں، دفاع اور خفیہ اداروں پر منحصر ہے۔ میں ہر بینک، ہر ٹیلیکام کمپنی، ہر ریٹیلر کو اپنے روزمرہ کے کام میں اس کا استعمال کرتے دیکھ رہا ہوں۔ آپارٹ کی طرف سے مزید دلچسپ پابندیاں ہیں: کیا آپ کے پاس کافی GPU ہیں، اور کیا آپ کافی لوگوں کو بیچنے کے لیے ملازم کر سکتے ہیں؟

ڈگ: ہاں، آپریشن کی طرف سے مسائل زیادہ دلچسپ اور مشکل ہیں۔ بجلی کے مہارت، سرمایہ، اور اجازت نامے، یہ چیزیں سکیلنگ قوانین کے مطابق دوگنا نہیں ہو سکتیں۔ لیکن انہیں وقت دیں، یہ ضرور آئے گا۔ وہ اگلے سال واقعی ایک ٹریلین ڈالر کے بانڈ جاری کر سکتے ہیں۔ اصل مسئلہ یہ ہے کہ راستہ تنگ ہو جائے گا، جوئے کا اضافہ ہوگا، اور آپ کو یہ مانگنا ہوگا کہ سب کچھ استعمال کریں۔ اس تسلیم کا منحنی وقت لے گا۔