شاپیفی، روبلاکس نے Q1 2026 میں AI کے اخراجات کو لیبر کی بچت سے زیادہ بتایا

لکھنے والے: کلوڈ، شین چاؤ ٹیک فلو

شین چاؤ کا خلاصہ: 2026 کے پہلے تिमہ میں ٹیکنالوجی کے بڑے کمپنیوں کی رپورٹس نے ایک نیا ظہور دکھایا، جس میں AI کمپنیوں کے ملازمین کو فریز کرنے اور ملازمتوں کو کم کرنے میں مدد کر رہا ہے، جبکہ اپنے ٹوکن کے استعمال اور GPU کی پرانی ہونے کی وجہ سے اپنی سود کی شرح کو بھی متاثر کر رہا ہے۔ Shopify کی سبسکرپشن بزنس کی سود کی شرح LLM لاگتوں کی وجہ سے دب گئی، Roblox کی پورے سال کی منافع کی شرح کی ہدایت میں تقریباً ایک چوتھائی کمی براہ راست AI کے اضافی انvestments کی وجہ سے ہوئی، اور Amazon، Meta، Microsoft، اور Google نے 2026 میں AI پر ملکہ 7250 ارب ڈالر خرچ کرنے کا منصوبہ بنایا ہے، جو پچھلے سال کے مقابلے میں 77 فیصد زیادہ ہے۔ AI کے فائدے — انسانی طاقت بچانے اور حسابی طاقت کا استعمال — پہلی بار ایک ہی رپورٹ میں ایک ساتھ منظر عام پر آئے ہیں، اور بعد والے کا اثر واضح طور پر زیادہ ہے۔

پہلے تین ماہ کی رپورٹ سیزن "AI کی طرف سے مزدوری کی جگہ لینا" کے سادہ نرخ کو درست کر رہا ہے۔

کچھ ٹیک کمپنیاں جو ملازمتوں کے توقف اور مصنوعات کے تیزی سے ترقی کے نتائج پیش کر رہی ہیں، وہ سرمایہ کاروں کو ایک زیادہ پیچیدہ مسئلہ سمجھا رہی ہیں کہ AI چپس کی تیزی سے بگڑنے اور ٹوکن کے غیر متوقع استعمال کی وجہ سے بے روزگاری سے بچے گئے پیسے واپس ختم ہو رہے ہیں۔

شاپیفای کے صدر ہارلی فنکلسٹین نے 5 مئی، 2026 کے ارباح کی تقریر میں کہا کہ AI اب کمپنی کے 50 فیصد سے زائد کوڈ لکھ رہا ہے، اور اس نے شاپیفای کو ملازمین کی تعداد میں مستقل رہنے کے باوجود 300 سے زائد مصنوعات اور خصوصیات فراہم کرنے میں مدد کی ہے۔ تاہم، اسی ارباح کی تقریر میں، کمپنی کے انتظامیہ نے تسلیم کیا کہ سبسکرپشن حل کی برآمدی منافع مارجن بڑے زبان ماڈل (LLM) کی لاگت کے باعث جزوی طور پر کم ہو رہی ہے، اور یہ رجحان جاری رہے گا۔

شاپیفی کا پہلا تین ماہ کا سبسکرپشن حل کی برآمدی مارجن 80% ہے، جو پچھلے سال کے اسی دور کے مقابلے میں ایک جیسا ہے، لیکن اس عدد کو برقرار رکھنے کی قیمت تبدیل ہو رہی ہے۔

Shopify نے SEC کو جمع کرائے گئے 10-Q فائل کے مطابق، 2026 کے پہلے تिमاہی میں سبسکرپشن حل کی لاگت 20 فیصد بڑھ کر 148 ملین امریکی ڈالر ہو گئی، جبکہ گزشتہ سال کے اسی دور میں یہ 123 ملین امریکی ڈالر تھی۔ اس میں کلاؤڈ اور انفراسٹرکچر لاگت (جس میں AI سے متعلق استعمال شامل ہے) ایک منفرد طور پر 22 ملین امریکی ڈالر بڑھی، جو لاگت میں اضافے کا بنیادی سبب تھی۔ Shopify کے سینئر فنانشل آفیسر جیف ہوفمایسٹر نے کمپنی کے منافع کی رپورٹ کے دوران کہا کہ "مقامی فائدے اور سپورٹ کی کارکردگی میں بہتری کو LLM لاگت میں اضافہ نے جزئی طور پر ختم کر دیا، جس کا بنیادی سبب تاجرین کا Sidekick استعمال کرنا ہے، اور یہ رجحان جاری رہنے کا تخمنا ہے۔"

سائڈکک Shopify کے انڈیڈ پلیٹ فارم کا AI اسسٹنٹ ہے، جس کے اس ترکیب میں ہفتہ وار سرگرم دکانوں میں 385% کا سالانہ اضافہ ہوا۔ اس ترکیب میں دکانداروں نے سائڈکک کا استعمال کرتے ہوئے 12,000 سے زائد کسٹم ایپس بنائیں، جو پچھلے ترکیب کے مقابلے میں 200% سے زیادہ کا اضافہ ہے، اور Shopify Flows کا تقریباً نصف AI کے ذریعے تخلیق کیا گیا۔ AI ڈرائیون دکانوں کی ٹریفک میں 8 گنا اضافہ ہوا، اور AI سرچ سے حاصل ہونے والے آرڈرز میں تقریباً 13 گنا اضافہ ہوا۔

لیکن ان استعمال کے اچانک اضافے کا مطلب ہے کہ AI استدلال کے کالز میں نمائندہ طور پر اضافہ ہوا ہے۔ ہر ایک تاجر کی سائیڈکک کے ساتھ تعامل، اور ہر ایک پلس فنکشن کی سرگرم تجاویز کی پیداوار، اپسٹریم ماڈل فراہم کنندگان کو ادا کی جانے والی ٹوکن بل کے مترادف ہے۔

شاپیفی نے سرمایہ کاروں کو "اندر کا AI" اور "باہر کا AI" الگ الگ سمجھایا: اندر کا AI کوڈ لکھنے اور ملازمت کے اخراجات کو کم کرنا "لاگت کا کھیل" جیتنا ہے، جبکہ باہر کا AI جو دکانداروں کو فراہم کیا جاتا ہے، وہ "بنیادی ڈھانچے کی لاگت کو دکانداروں کے استعمال سے گہرائی سے جوڑنے" کی ایک حکمت عملی ہے۔ فنکلسٹین نے فنکشل میٹنگ میں اس منطق کو "AI ایک ساختی فائدہ ہے، صرف ایک لاگت نہیں" کے طور پر خلاصہ کیا۔

روبلوکس کے سی ای او نووین چوپڑا نے 30 اپریل کو Q1 2026 کے فنانشل رزلٹس کے اجلاس میں واضح طور پر بتایا کہ پہلے کے مکمل سال کے منافع کی شرح کے کم ہونے کا تقریباً ایک چوتھائی حصہ AI کے اضافی اخراجات اور 18 سال اور اس سے زیادہ عمر کے امریکی صارفین کے لیے ڈیو ایکس (ڈویلپر تقسیم) کی ترمیم کی وجہ سے ہے۔

روبلوکس اپنے اپنے اور کلاؤڈ پر GPU پر 400 سے زیادہ AI ماڈلز چلا رہا ہے، جو فی سیکنڈ 1.5 ملین انفرنس کالز کو پروسیس کرتے ہیں، جس میں دریافت تجاویز، مواصلات کی حفاظت، مارکیٹ تجاویز، 3D جنریشن جیسے سیناریوز شامل ہیں۔

کمپنی کے مینجمنٹ نے مدل کی لاگت کو کم کرنے کے لیے اپنے بزنس ماڈل میں تبدیلی کرنے کی کوشش کی۔ روبلکس کے ماسہل اور سی ای او ڈیوڈ بیزٹوکی نے کمپنی کے فنانشل رزلٹس کے اجلاس میں کہا کہ قریب آنے والے "Roblox Reality" پروجیکٹ، جو 60Hz پر 2K ریل ٹائم ریئلسٹک ویڈیو ماڈل چلائے گا، مفت فراہم نہیں کیا جائے گا۔ "یہ کلاؤڈ کمپوٹنگ وسائل استعمال کرے گا۔ ہمارے پاس کسی نہ کسی شکل میں سبسکرپشن یا ادائیگی کا نظام ہوگا، اس لیے ہم سمجھتے ہیں کہ ہم ریل ٹائم انفرنس کی لاگت کو کم کر سکتے ہیں۔" بیزٹوکی نے وضاحت کی۔

چوپرا نے مزید کہا کہ کمپنی کا 2026 کا سرمایہ کاری کا ہدف وہی رہا ہے، جس میں سالانہ انفرینس کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے اپنے ڈیٹا سینٹر میں GPU ڈپلوی کیا جائے گا، جبکہ کچھ ٹریننگ ٹاسکس اب بھی کلاؤڈ پر استعمال ہو رہی ہیں۔ روبلکس نے پہلے اعلان کیا تھا کہ تیسری طرف کے کلاؤڈ سے AI انفرینس لوڈ کو اپنے ڈیٹا سینٹر پر منتقل کرنے سے 2025 کے آخر تک، مخصوص لوڈز جیسے سیکورٹی ایوڈٹ اور مواد کی دریافت میں 10 گنا کارکردگی میں اضافہ ہوا ہے۔

تاہم، روبلوکس کے اس ترکیبی سال کے رہنمائی میں اوپر ذکر کیے گئے AI کے اضافی سرمایہ کاری، توقعات کم ہونے کی وجہ سے فکسڈ لاگت کا ڈی لیوریج، اور 18+ بالغ مواد کے مصنفین کے لیے DevEx فیس میں 37.8% تک اضافہ جیسے متعدد دباؤ شامل ہیں، جس کی وجہ سے مارکیٹ نے اس کی سالانہ منافع کی شرح کو دوبارہ قیمت دیا۔

شاپیف اور روبلوکس کے مائیکرو کیسز، ایک بڑے میکرو ساختی عدم توازن کے اندر ہیں۔

24/7 Wall St. کے حوالے سے دی گئی ڈیٹا کے مطابق، ایمیزون، میٹا، مائیکروسافٹ اور گوگل کی چار کمپنیاں 2026 میں AI کے لیے مجموعی طور پر 7250 ارب امریکی ڈالر کی سرمایہ کاری کریں گی، جو 77 فیصد کے اضافے کے برابر ہے۔ میٹا کی پورے سال کی سرمایہ کاری کی ہدایت 1250 ارب سے لے کر 1450 ارب امریکی ڈالر تک ہے، جس کا مطلب ہے کہ وہ روزانہ 370 ملین امریکی ڈالر تک ڈیٹا سنٹر کی تعمیر پر خرچ کرتی ہے؛ مائیکروسافٹ کی 2026 کے لیے سرمایہ کاری 1900 ارب امریکی ڈالر ہے، جبکہ ایمیزون نے 2000 ارب امریکی ڈالر کا عہد کیا ہے۔

یہ خرچہ انسانی وسائل کے اخراجات کے تناسب میں بہت زیادہ ہے۔ میٹا کے کل انسانی وسائل کے تنخواہی اخراجات، جن میں تمام تنخواہیں، فوائد اور شیئرز کے انعامات شامل ہیں، تقریباً 27 ارب ڈالر ہیں۔ اگر میٹا کل اپنے تمام ملازمین کو بے روزگار کر دے تو بچنے والا خرچہ بھی اس کے 2026 کے انفراسٹرکچر خرچے کا پانچویں حصہ سے کم ہوگا۔

ویبشو سیکیورٹیز کے تجزیہ کار ڈین آئووز نے 25 اپریل کے ایک رپورٹ میں اندازہ لگایا کہ میٹا کی آئندہ 8000 ملازمین کی بے روزگاری سے سالانہ تقریباً 2.4 ارب ڈالر کے آپریشنل خرچے آزاد ہوں گے، جو صرف 2026 کے اضافی اتار چڑھاؤ کے بوجھ کا تقریباً 12 فیصد ہی کور کر سکتے ہیں۔ دوسرے الفاظ میں، AI کی طاقت پر ایک ڈالر کے خرچ کے مالی دباؤ کو بالکل ہٹانے کے لیے تقریباً دس ڈالر کی طاقت کی بچت درکار ہے۔

میٹا کے سی ایف او سوزن لی نے Q4 2025 کی فنانشل رپورٹ کے دوران میٹا کی ملازمین کی کمی کو "ہمارے جاری بڑے سرمایہ کاری کو برقرار رکھنے میں مدد کرنے کے لیے ایک مختصر تر آپریشنل ماڈل بنانے" کے طور پر پیش کیا۔ یہ بیان ملازمین کی کمی کو صرف پیداواری صلاحیت میں اضافے کا نتیجہ نہیں بلکہ AI سرمایہ کاری کا ایک مالی اوزار قرار دیتا ہے۔

اس کتابی کھیل کا سب سے بڑا فائدہ اٹھانے والا بنیادی ماڈل اور کمپوٹنگ طاقت فراہم کنندگان ہیں۔ مائیکروسافٹ کلاؤڈ کی 69% مارجن مارجین AI انفراسٹرکچر کے تقاضوں کے باوجود برقرار رہی، جبکہ آؤٹ سائیڈ اقدار کے مطابق OpenAI کی مارجن مارجین تقریباً 50% اور Anthropic کی تقریباً 60% ہے۔ Nvidia نے 2026 کے فنانشل سال میں بھی تقریباً 70% مارجن مارجین برقرار رکھا۔

اور ایپلیکیشن لیول کی کمپنیاں، خاص طور پر وہ SaaS کھلاڑی جو AI کا استعمال کرتے ہیں اور AI کی صلاحیتیں سبسکرپشن مصنوعات کے طور پر فروخت کرتے ہیں، اب ایک نئے مالی ساخت کا سامنا کر رہے ہیں: آمدنی AI استعمال کی شدت سے زیادہ متعلق ہے، لیکن لاگت کا منحنی اوپر کی طرف ماڈل فراہم کنندگان کی طرف سے طے کیا جاتا ہے، اور ہر ماڈل اپ گریڈ سے نئے ٹوکن کے استعمال کا امکان ہوتا ہے۔

تانیہ جیپوریا نے اپنے AI مارجن کی تجزیہ میں نوٹ کیا کہ جبکہ ایک منفرد ماڈل کی ریزنگ لاگت سالانہ 80%-90% کی شرح سے کم ہو رہی ہے، لیکن فرنتیر ماڈلز کی قیمتیں مستحکم رہی ہیں یا بڑھ رہی ہیں، اور اگر ایپلیکیشن لیول کمپنیاں ہر درخواست پر سب سے طاقتور ماڈل کو کال کرتی رہیں تو ان کی فروخت کی لاگت (COGS) دراصل ماڈل فراہم کنندگان کی قیمت فہرست پر منحصر ہو جاتی ہے۔

شاپیفی کا حل یہ ہے کہ وہ AI مصنوعات کو ٹریفک اور کاروباری طرفین کے ساتھ گہرے طور پر جڑنے والے ایک حکمت عملی دروازے کے طور پر پیش کرے، جس سے استدلال کی لاگت میں اضافہ "پلیٹ فارم کی گہرائی" کا ایک اشارہ بن جائے؛ روبلوک کا حل یہ ہے کہ وہ اعلیٰ AI تجربے کو مفت سطح سے الگ کر دے اور صارفین کو استدلال کی لاگت ادا کرنے کے لیے مجبور کرے۔ دونوں راستوں کے پیچھے ایک ہی اتفاق ہے: AI کی کمپوٹنگ لاگت کو صرف ملازمین کو بھٹکا کر پورا کرنا، ریاضی کے لحاظ سے ممکن نہیں۔