نیا مصنوعی ذہانت گولڈ رش غیر مرئی حد سے ٹکرا جانے کا خطرہ جتنی اہم ہے: کمپیوٹنگ پاور کی دستیابی۔ AI کو آگے بڑھانے کے لیے، درحقیقت، بہت زیادہ ڈیٹا سینٹرز کی ضرورت ہے جو توانائی کی بھوک سے کہیں زیادہ ہیں: وہ پورے شہروں کی طرح توانائی کھا جاتے ہیں۔ کی طرف سے اس معاملے پر خطرے کی گھنٹی بجائی جا رہی ہے۔ وال سٹریٹ جرنل، جس کے مطابق اعلی درجے کی AI سسٹمز کی بڑھتی ہوئی مانگ عالمی کمپیوٹنگ کے وسائل کو تیزی سے ختم کر رہا ہے۔پوری تکنیکی اور توانائی کی سپلائی چین کے ساتھ تناؤ پیدا کرنا۔
"ٹوکن کی قیمت تیل سے زیادہ ہے"
حالیہ مہینوں میں، جیسا کہ ہم جانتے ہیں، مصنوعی ذہانت میں بے مثال تیزی دیکھی گئی ہے، پہلے سے ہی ایک قیاس آرائی کے بلبلے کے خطرات پیش کر رہے ہیں۔سیکڑوں بلین ڈالر کی سرمایہ کاری کے ساتھ اور مستقبل کی وضاحت ابھی باقی ہے۔ خاص طور پر، "ایجنٹ" AI کے عروج نے، یعنی ایسے نظام جو خود مختار طریقے سے پیچیدہ کام انجام دینے کے قابل ہیں، کوڈ لکھنے سے لے کر آپریشنل پلاننگ تک، نے کمپیوٹنگ کی ضرورت کو کئی گنا بڑھا دیا ہے۔ مشاہدہ کرتا ہے کہ یہ اب سادہ چیٹ بوٹس نہیں ہیں۔ وال سٹریٹ جرنل: یہ اوزار اعمال کی ترتیب کو ترتیب دیتے ہیں، ڈیجیٹل انفراسٹرکچر کے مسلسل اور گہرے استعمال کی ضرورت ہے۔جیسا کہ انجینئر اور سرمایہ کار بین پولادیان نے نوٹ کیا، "اہم وسیلہ اب تیل نہیں ہے، بلکہ ٹوکنز ہیں،" وہ اکائیاں جو ہر درخواست کی کمپیوٹیشنل کھپت کی پیمائش کرتی ہیں۔
مائیکرو چپس ایک نایاب اور مہنگا وسیلہ بن چکے ہیں۔
اس پھٹتی ہوئی مانگ پہلے سے ہی کمزور نظام پر دباؤ ڈال رہی ہے۔GPUs، تربیت اور چلانے والے ماڈلز کے لیے ضروری مائیکرو چپس، ایک نایاب اور مہنگا وسیلہ بن چکے ہیں۔ زوال کے بعد سے فی گھنٹہ کرایہ کی قیمتوں میں نمایاں اضافہ ہوا ہے، بعض صورتوں میں پچھلے سال کے مقابلے میں دوگنا یا تین گنا اضافہ ہوا ہے۔ پیداوار، جو چند عالمی کمپنیوں میں مرکوز ہے، مارکیٹ کے تقاضوں کے مطابق چلنے سے قاصر ہے۔ نتائج پہلے ہی نظر آ رہے ہیں: کے مطابق وال سٹریٹ جرنل، کچھ کمپنیاں کمپیوٹیشنل صلاحیت کی کمی کی وجہ سے مصنوعات کو واپس لینے یا اسکیل کرنے پر مجبور ہوگئیں۔ دوسرے ہیں۔ استعمال کی حدود متعارف کرانا، خاص طور پر رش کے اوقات میں.
انتھروپک اور چیٹ بوٹ کلاڈ کا معاملہ
یہ معاملہ ہے بشری, چیٹ بوٹ ڈویلپر کلاڈ، جس نے بار بار سروس میں رکاوٹوں کا سامنا کیا ہے اور اس نے وسائل تک رسائی کو محدود کرنا شروع کر دیا ہے، جس سے اس کے انتہائی شدید صارفین کی جانب سے احتجاج شروع ہو گیا ہے۔ تاہم، مسئلہ صرف انفرادی کمپنیوں کو متاثر نہیں کرتا، بلکہ جیسا کہ ذکر کیا گیا ہے، پورے ٹیکنالوجی کے ماحولیاتی نظام کو متاثر کرتا ہے۔ ڈیٹا سینٹرز، مصنوعی ذہانت کا دھڑکتا دل، بہت زیادہ سرمایہ کاری اور طویل تعمیراتی وقت کی ضرورت ہے۔ مزید برآں، ان کا آپریشن تیزی سے اہم عنصر پر منحصر ہے: توانائیجدید ماڈلز کی تربیت ہزاروں گھروں کے مقابلے بجلی کی مقدار استعمال کر سکتی ہے، جبکہ بڑے پیمانے پر روزانہ استعمال طلب کو مزید بڑھاتا ہے۔
کچھ پیرامیٹرز دینے کے لیے، تقریباً 100 میگاواٹ کا ایک بڑا ڈیٹا سینٹر روزانہ 2.400 میگاواٹ بجلی استعمال کر سکتا ہے، جو کہ 60.000-120.000 گھروں کی ضروریات کے مقابلے ہے۔ توانائی کے ساتھ ساتھ، ایک اور اہم وسیلہ ابھرتا ہے: پانی۔ڈیٹا سینٹرز سرورز کو ٹھنڈا کرنے اور زیادہ گرمی کو روکنے کے لیے بہت زیادہ پانی کا استعمال کرتے ہیں: ایک بڑی سہولت روزانہ 2 ملین لیٹر تک استعمال کر سکتی ہے، جو تقریباً 6.500 گھرانوں کے پانی کی کھپت کے برابر ہے۔ کچھ انتہائی صورتوں میں، خاص طور پر بڑی سہولیات روزانہ 5 ملین گیلن تک استعمال کرتی ہیں، جو کہ 10.000 اور 50.000 کے درمیان باشندوں کے شہر کے برابر ہے۔ صرف شمالی امریکہ میں، کل کھپت تقریباً پہنچ گئی ہے۔ 2025 میں 1.000 بلین لیٹر.
نئی ٹکنالوجیوں کی تیزی سے مانگ نے بنیادی ڈھانچے کی صلاحیت کو پیچھے چھوڑ دیا ہے۔
یہ متحرک صنعتی تاریخ میں دوسرے اوقات میں دیکھا گیا ہے۔ 19ویں صدی میں ریلوے کی تعمیر سے لے کر 2000 کی دہائی کے اوائل کے انٹرنیٹ بوم تک، نئی ٹیکنالوجیز کی مانگ اکثر دستیاب بنیادی ڈھانچے کی صلاحیت سے تجاوز کر گئی ہے۔ ان صورتوں میں، بڑھتی ہوئی قیمتیں قلت کا فطری ردعمل رہا ہے۔ تاہم، موجودہ تناظر میں، ایسی حکمت عملی خطرناک ثابت ہو سکتی ہے: اے آئی کمپنیاں سخت مقابلے میں مصروف ہیں۔ صارفین اور مارکیٹ شیئر حاصل کرنے کے لیے، اور بڑھتی ہوئی لاگت اپنانے کو سست کر سکتی ہے۔
نتیجہ ایک غیر مستحکم توازن ہے۔ ایک طرف، لاکھوں صارفین اور کاروبار مصنوعی ذہانت پر انحصار کرنا شروع کر رہے ہیں۔ پیداواری صلاحیت کو بڑھانے اور پیچیدہ عمل کو خود کار بنانے کے لیے۔ دوسری طرف اس انقلاب کی تکنیکی بنیادیں تھکاوٹ کے آثار دکھا رہی ہیں۔ خطرے، کی طرف سے روشنی ڈالی وال سٹریٹ جرنل، یہ ہے کہ کمپیوٹنگ کی طاقت کی کمی ایک حقیقی رکاوٹ بن جاتی ہے ، جو زیادہ سے زیادہ توسیع کے وقت بالکل جدید ترین ٹولز تک رسائی کو محدود کرتی ہے۔
انڈسٹری چیلنج سے کیسے نمٹ رہی ہے۔
اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے، صنعت کئی حکمت عملیوں کی تلاش کر رہی ہے: ماڈل کی اصلاح سے لے کر زیادہ موثر چپس کو ڈیزائن کرنے تکتوانائی اور ڈیجیٹل انفراسٹرکچر کی توسیع تک۔ تاہم، ان حلوں کے لیے وقت اور اہم سرمایہ درکار ہوتا ہے۔ بالآخر، مصنوعی ذہانت کی ترقی کا انحصار نہ صرف سافٹ ویئر کی جدت پر ہوگا، بلکہ اس تبدیلی کو جسمانی طور پر سپورٹ کرنے کی صلاحیت پر بھی ہوگا۔ اعداد و شمار سے چلنے والی تیزی سے چلنے والی معیشت میں، واقعی قلیل وسیلہ معلومات نہیں ہو سکتا، لیکن اس پر کارروائی کرنے کے لیے درکار توانائی اور طاقت۔
