20 सितंबर को, वीसी की दिग्गज कंपनी सिकोइया के एक लेख ने एनवीडिया और यहां तक कि पूरे एआई उद्योग को सबसे आगे धकेल दिया। सिकोइया के पार्टनर डेविड काह्न का मानना है कि रूढ़िवादी अनुमान के तहत, एनवीडिया की जीपीयू बिक्री में $50 बिलियन अन्य कंपनियों द्वारा डेटा सेंटर व्यय में $100 बिलियन के बराबर है। 50% लाभ मार्जिन मानते हुए, एआई उद्योग को इस व्यय की भरपाई के लिए $200 बिलियन के राजस्व की आवश्यकता है। हालाँकि, वर्तमान में इसका वार्षिक राजस्व केवल $75 बिलियन है, जिससे $125 बिलियन का अंतर रह गया है।
काह्न ने बताया कि जीपीयू उत्पादन क्षमता क्षमता से अधिक है और उम्मीद है कि "मनी इंसीनरेटर" मॉडल एआई क्षेत्र में खुद को दोहराएगा।
घटना के तीन दिन तक गर्म रहने के बाद, सिलिकॉन वैली वेंचर कैपिटल दिग्गज A16Z के विशेष सलाहकार और AI स्टार्टअप 2X के संस्थापक गुइडो एपेंज़ेलर ने लगभग 10 ट्वीट पोस्ट किए, न केवल AI की लाभप्रदता के सिकोइया के अनुमान को पलट दिया, बल्कि यह भी बताया कि सिकोइया की सबसे बुनियादी समस्या यह थी कि उसने AI की ऐतिहासिक क्रांति के प्रभाव को कम करके आंका।
एपेंज़ेलर: एआई सभी सॉफ़्टवेयर को नष्ट कर देगा, और राजस्व अंतर मौजूद नहीं है
ट्वीट्स की एक श्रृंखला में, एपेंज़ेलर ने काह्न के लेख में तीन प्रमुख त्रुटियों की ओर इशारा किया।
सबसे पहले, काह्न ने ध्यान आकर्षित करने के लिए लेख की शुरुआत में $200 बिलियन के आंकड़े का इस्तेमाल किया, लेकिन एपेंज़ेलर का मानना है कि इस आंकड़े की गणना प्रक्रिया में एक समस्या है।
एपेंज़ेलर ने बताया कि काह्न ने जीपीयू की खरीद लागत (पूंजीगत व्यय), वार्षिक परिचालन लागत, जीपीयू जीवन चक्र के दौरान संचयी राजस्व और एआई अनुप्रयोगों से वार्षिक राजस्व को एक साथ जोड़ा, और $ 200 बिलियन का एक अतिरंजित आंकड़ा सामने आया।
हालाँकि, अधिक उपयुक्त गणना निवेश पर वार्षिक रिटर्न पर आधारित होगी जो कि GPU खरीदार पूंजी निवेश के बाद प्राप्त करने में सक्षम हैं। दूसरे शब्दों में, GPU खरीदारों के लिए निवेश पर रिटर्न की गणना की जानी चाहिए,
दूसरा, एपेंज़ेलर का मानना है कि जीपीयू बिजली की लागत भी बढ़ा-चढ़ाकर बताई गई है।
एपेंज़ेलर के अनुसार, एक H100 PCIe GPU की कीमत लगभग $30,000 है और यह लगभग 350 वाट बिजली की खपत करता है। सर्वर और कूलिंग को ध्यान में रखते हुए, कुल बिजली खपत लगभग 1 किलोवाट होने की संभावना है।
यदि बिजली की कीमत US$0.1/kWh है, तो यह H100 GPU होगा
एपेंज़ेलर का मानना है कि उपरोक्त दो अनुमान सबसे घातक नहीं हैं,
एपेंज़ेलर ने कहा कि एआई मॉडल सीपीयू, डेटाबेस और नेटवर्क की तरह ही एक बुनियादी ढांचा घटक हैं। अब, लगभग सभी AI सॉफ़्टवेयर CPU, डेटाबेस और नेटवर्क का उपयोग करते हैं, और भविष्य में भी ऐसा ही होगा।
इसलिए, एआई मॉडल सभी सॉफ्टवेयर और आईटी प्रणालियों को गहराई से प्रभावित करेंगे, और उनके प्रभाव का दायरा लेख में विश्लेषण किए गए संकीर्ण क्षेत्रों से कहीं आगे तक जाता है। लेख भविष्य के सॉफ्टवेयर बुनियादी ढांचे के रूप में एआई मॉडल की स्थिति को नजरअंदाज करता है और इसलिए एआई क्रांति के वास्तविक महत्व को कम आंकता है।
क्या स्टार्टअप इस अंतर को भर सकते हैं? काह्न का मानना है कि यह एक "बड़ा अवसर" है। एआई के क्षेत्र में तकनीकी छलांग और जीपीयू खरीद की अभूतपूर्व लहर मानव जाति के लिए हमेशा अच्छी खबर है।
ऐतिहासिक प्रौद्योगिकी चक्रों में, बुनियादी ढाँचे का अधिक निर्माण पूंजी को जलाने की प्रवृत्ति रखता है, लेकिन नए उत्पाद विकास की सीमांत लागत को कम करके भविष्य के नवाचार को भी खोलता है।
तो, सवाल यह है कि क्या AI उद्योग पर्याप्त US$200 बिलियन कमा सकता है?
एपेंज़ेलर ने कहा:
नेटवर्क बुनियादी ढांचे पर सालाना 200 अरब डॉलर से अधिक खर्च किया जाता है,
नहीं, लेकिन Google विज्ञापन बेचने के लिए नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करता है, और उत्पन्न राजस्व को विज्ञापन राजस्व के रूप में दिखाया जाता है, न कि "नेटवर्क सॉफ़्टवेयर" राजस्व के रूप में, और Microsoft Office 365 द्वारा प्राप्त राजस्व को "नेटवर्क सॉफ़्टवेयर" राजस्व के रूप में लेबल नहीं किया जाएगा।
दूसरे शब्दों में, बुनियादी ढांचे से राजस्व को क्षेत्र के आधार पर विभिन्न राजस्व श्रेणियों के रूप में लेबल किया जाएगा।
अंत में, एपेंज़ेलर ने निष्कर्ष निकाला,
NVIDIA के ग्राहक पैसा कमाने में धीमे रहे हैं, और पूंजी का धैर्य "सैकड़ों अरबों" पर समाप्त हो रहा है
यह ध्यान देने योग्य है कि एआई की मुद्रीकरण क्षमताओं के बारे में सिकोइया की चिंताएं अनुचित नहीं हैं।
वॉल स्ट्रीट इनसाइट्स के पिछले लेख में उल्लेख किया गया है कि प्रत्येक जीपीयू में भारी निवेश को अंततः अंतिम ग्राहक मूल्य में परिवर्तित किया जाना चाहिए, ताकि उद्योग लंबे समय तक विकसित हो सके।
वर्तमान में, "नगेट्स बाय फावड़ा" तर्क के मुख्य लाभार्थी के रूप में, इस वर्ष की पहली दो तिमाहियों में एनवीडिया का प्रदर्शन काफी प्रभावशाली रहा है। हालाँकि, डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन परत पर, AI निवेश केवल बढ़ा है, लेकिन प्रदर्शन में सुधार नहीं हुआ है।
बड़े मॉडल प्रशिक्षण द्वारा लाई गई भारी मांग से लाभान्वित होकर, एआई इंफ्रास्ट्रक्चर निर्माताओं के ऑर्डर और प्रदर्शन को लगातार सत्यापित किया गया है। हालाँकि, बी-साइड अनुप्रयोग अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में हैं। अधिकांश एआई एप्लिकेशन निर्माताओं ने अभी तक व्यावसायीकरण चरण में प्रवेश नहीं किया है। डिलीवरी समय के नजरिए से, यह बुनियादी ढांचे की तुलना में 2-3 तिमाहियों बाद होने की उम्मीद है।
यदि सोने की खुदाई करने वाले पैसा नहीं कमा सकते हैं और फावड़ों की उनकी बिक्री में वृद्धि होती है, तो निश्चित रूप से वे लंबे समय तक नहीं टिकेंगे। पिछले महीने में, एनवीडिया के शेयर की कीमत 11% से अधिक गिर गई है, जो इस साल जून के स्तर पर वापस आ गई है।
इस आधार पर कि लागत में कमी और दक्षता में सुधार अभी भी वैश्विक प्रौद्योगिकी शेयरों के विकास का मुख्य विषय है, पूंजी बाजार का धैर्य खत्म हो रहा है।