ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਗਲਤ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (productivity metrics) ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜਦੀ ਰਹੀ ਹੈ। ਮੈਨੇਜਰ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਗਿਣਦੇ ਸਨ। Agile ਟੀਮਾਂ story points ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਸਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਚ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਟਾਈਪ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। Nvidia ਦੇ CEO Jensen Huang ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੋਲ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਮਾਪ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਕੀਬੋਰਡ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। GTC 2026 ਤੋਂ ਬਾਅਦ All-In Podcast 'ਤੇ ਇੱਕ ਹਾਲੀਆ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੌਰਾਨ, Huang ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦਾ ਅਸਲ ਮਾਪ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੀ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਿੰਨੇ AI tokens ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੁਨੇਹਾ ਸਿੱਧਾ ਸੀ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਾਲਾਨਾ ਪੰਜ ਲੱਖ ਡਾਲਰ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹੋ ਪਰ LLM (large language model) ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਅੱਧੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਤਨਖਾਹ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਅਨੁਪਾਤ

Huang ਦੁਆਰਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਮਾਪ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਕਮਾਈ ਲਓ। ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ LLM API ਕਾਲਾਂ, fine-tuning ਰਨਾਂ, ਅਤੇ agentic inference ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਲਾਨਾ ਖਰਚੇ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਹੁਨਰਸ਼ਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜੋ ਸਾਲਾਨਾ $500,000 ਕਮਾਉਂਦਾ ਹੈ, AI token ਲਾਗਤਾਂ ਵਿੱਚ $250,000 ਤੋਂ ਘੱਟ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ Huang ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਆਧੁਨਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਰਹਿ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਸਹਿਯੋਗੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਵਾਂਗ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇਹ ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਖਰਚ ਕਰਨ ਦਾ ਲਾਇਸੰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਬੋਝ ਚੁੱਕਣ ਵਾਲੀ ਸੋਚ (load-bearing cognition) ਦਾ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਹੈ। Huang ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਉੱਤਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਮਾਨਸਿਕ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਸੌਂਪ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। Debugging ਸੈਸ਼ਨ ਜੋ ਕਦੇ ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਚੱਲਦੇ ਸਨ, ਉਹ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਪੂਰੇ codebase ਨੂੰ context ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। System design ਬਹਿਸਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਲੰਬੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਉਹ ਇੱਕ reasoning model ਨਾਲ ਤੇਜ਼ prototyping ਰਾਹੀਂ ਹੱਲ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। Huang ਲਈ, $250,000 ਦੀ ਸੀਮਾ ਬਜਟ ਦੀ ਹੱਦ (ceiling) ਘੱਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਅਧਾਰ (floor) ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਉਹ ਬੌਧਿਕ ਸਹਾਇਤਾ (intelligence subsidy) ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜੋ ਇਸ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹਨ, ਉਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਖੁਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਬੱਗਸ (bugs) ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲੀ ਟਰੇਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, boilerplate ਨੂੰ ਹੱਥ ਨਾਲ ਲਿਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ (documentation) ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ prompt ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਮਾਡਲ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ inference costs ਘਟ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ context windows ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, tokens ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਨਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਘੱਟ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਊਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਹਮਲਾਵਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਸ ਤਰਕ ਅਨੁਸਾਰ ਘੱਟ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਲੀਵਰੇਜ ਲਈ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਵਜੋਂ ਟੋਕਨ

ਰਵਾਇਤੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (management) ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਊਟਪੁੱਟ ਪਸੰਦ ਹੈ। Jira tickets ਬੰਦ ਹੋਣਾ। Commits ਪੁਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣਾ। Features ਸ਼ਿਪ ਕੀਤੇ ਜਾਣਾ। ਇਹ ਅੰਕੜੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗਿਣੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। Huang ਦਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਤਰਕ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਸਟਾਫ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਮਿਡ-ਲੈਵਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ raw commits ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਸਦਾ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਹੈ। Tokens ਉਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲੇਜਰ (ledger) ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ LLM inference 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਖਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ। ਉਹ ਸਮਾਂਤਰ ਸੋਚ (parallelized thought) ਖਰੀਦ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ $500

The argument hinges on replacement costs and coordination overhead. A legacy software organization might staff thirty engineers to maintain a monolith, review each other’s pull requests, and slowly migrate services. A smaller team of five deeply augmented engineers, each burning through enterprise-grade token quotas, could match or exceed that throughput. The savings are not found in the API line item itself. They appear in the absence of communication latency, hiring cycles, and bureaucratic drag.

This strategy only works if you hire engineers who can direct massive token flows with intent. There is a material difference between a developer who pastes a stack trace into a chatbot and one who orchestrates multi-agent pipelines, maintains rich context libraries, and rigorously validates hallucinated outputs. The latter profile is harder to find. That is precisely why Huang ties the metric to salary. High compensation should correlate with high orchestration skill. You do not pay someone half a million dollars to prompt a model once a week. You pay them to manage an ecosystem of automated reasoning that builds complex systems at unprecedented speeds.

What This Means in Practice

For engineering organizations, the token-to-salary ratio is less a rigid accounting rule and more a cultural checkpoint. Leaders should ask whether their highest-paid developers have the access, training, and mandate to consume AI aggressively. Are they running long-context analysis on legacy code, or are they still grepping through logs line by line? Are they using agentic coding tools for integration testing, or are they writing mocks by hand? Are their projects bottlenecked by human attention or by API rate limits?

If the answer points toward human bottlenecks, the fix is rarely to demand more hours. It is usually to raise the token ceiling. Let the engineer spin up more agents. Let them keep a persistent context window open for the entire service mesh. Let them iterate on architecture fifty times in an afternoon instead of twice in a week. When token consumption is viewed as a sign of high-leverage engineering rather than unnecessary cost, permission structures inside companies change.

Of course, spending alone guarantees nothing. Tokens poured into trivial queries or poorly scoped prompts are simply waste. The discipline lies in aiming heavy compute at high-value problems: cross-service design, security auditing, behavior-cloning for legacy migrations, and generating synthetic training data. The engineers who master that aim become multipliers. Those who do not, regardless of their compensation, look expensive in exactly the wrong way.

The Real Takeaway

Huang’s thesis is ultimately about reframing AI spend. Stop treating LLM tokens as an operational tax. Treat them as raw material that gets converted into engineering velocity. In that framing, the engineer who