ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ AI ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਸਾਲਾਨਾ ਬਿੱਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪੇਰੋਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਨੂੰ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਆ ਰਹੀ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਦਾ ਜਸ਼ਨ ਮਨਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਘਬਰਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਾਂ (large language models) ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਪੂੰਜੀ ਲਗਾਈ ਹੈ, ਇਸ ਉਮੀਦ ਵਿੱਚ ਕਿ ਸਸਤਾ ਇਨਫਰੈਂਸ (inference) ਆਪਣੇ ਆਪ ਮੁਲਾਜ਼ਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟਾ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਧਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਵਾਰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਾਰ ਉਸ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਲਈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਵਾਰ ਉਸ ਕੰਪਿਊਟ (compute) ਲਈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈਣਾ ਸੀ। ਸਵਾਲ ਹੁਣ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ AI ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਕੋਡ ਉਸ ਵੱਡੀ ਰਕਮ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਖਰਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਅੱਧੇ-ਤਨਖਾਹ ਦਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ
ਜੇਨਸਨ ਹੁਆਂਗ (Jensen Huang) ਨੇ All-In Podcast 'ਤੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ GTC 2026 ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। Nvidia ਦੇ CEO ਨੇ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤਨਖਾਹ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਤੁਲਨਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ AI ਟੋਕਨ ਦੀ ਖਪਤ ਨਾਲ ਕਰਕੇ ਮਾਪਣ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸੀਮਾ ਬਹੁਤ ਸਖ਼ਤ ਸੀ। ਮੰਨ ਲਓ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜੋ ਸਾਲਾਨਾ $500,000 ਕਮਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਾਲਾਨਾ $250,000 ਤੋਂ ਘੱਟ ਦੇ ਟੋਕਨ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅੱਧੀ ਤਨਖਾਹ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੁਆਂਗ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਮੰਨਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਨੂੰ "ਡੂੰਘੀ ਚਿੰਤਾ" ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਰਚ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਇਹ ਤਰਕ ਰਵਾਇਤੀ ਲਾਗਤ-ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਉਲਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਵਿੱਤ ਟੀਮਾਂ ਕੰਪਿਊਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਵਾਧੂ ਖਰਚੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੀਆਂ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਹੁਆਂਗ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਹਿੰਗਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਹਿੰਗਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੈ ਜੋ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ 'ਫੋਰਸ ਮਲਟੀਪਲਾਈਰ' (force multiplier) ਦੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਮੀਦ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ-ਲਾਗਤ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਨਲ (funnel) ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੰਮ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਵੇ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੇ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰੇ। ਘੱਟ ਟੋਕਨ ਖਰਚਾ ਬਚਤ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਨਸਾਨ ਅਜੇ ਵੀ ਉਹ ਮਕੈਨੀਕਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਖਰਚਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, $250,000 ਦੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਮੌਜੂਦਾ ਰੇਟਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਟ ਸੁਝਾਅ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਹਰ ਕੰਮ ਦੇ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਐਡੀਟਰ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ, ਸਗੋਂ ਵਿਆਪਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ (architectural reasoning), ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਏਜੰਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬਲਕ ਰੀਫੈਕਟਰੀੰਗ (bulk refactoring), ਆਟੋਮੇਟਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇਟਰੇਟਿਵ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫੀਚਰ ਲਈ ਕਈ ਮਾਡਲ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ (scaffolding) ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਬਦਲਾਅਾਂ ਲਈ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਆਂ (dependencies) ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ, ਐਜ-ਕੇਸ (edge-case) ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਸਮਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਨਸਾਨ ਹੁਣ ਹਰ ਲਾਈਨ ਟਾਈਪ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਨਿਰਦੇਸ਼ (steering) ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹੁਆਂਗ ਲਈ, ਤਨਖਾਹ ਉਦੋਂ ਹੀ ਜਾਇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਨਸਾਨ ਉਸ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਮਾਡਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਰਿਟਰਨ ਕਿੱਥੇ ਗੁੰਮ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ
ਇਸ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਉਦਯੋਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਮਿਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧਦੀ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਟੋਕਨ-ਭਾਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵੱਲ ਭੱਜੀਆਂ ਹਨ, AI ਵੈਂਡਰਾਂ ਨਾਲ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੰਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ ਟੂਲਜ਼ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਮੁੜ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪੂੰਜੀ ਖਰਚ (capital expenditure) ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕਈਆਂ ਲਈ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੇ ਰਿਟਰਨ (productivity returns) ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਰਹੇ ਹਨ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬੋਰਿੰਗ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ ਕੋਡ, ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਸਕੈਲੇਟਨ, ਅਤੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ CRUD ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਦੇ ਵੀ ਸਿਰਫ਼ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਅਸਲੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਕੰਮ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਫੇਲਯਰ ਮੋਡਸ (distributed failure modes) ਰਾਹੀਂ ਸੋਚਣ, ਲੇਅਰਡ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਉਸ ਤਕਨੀਕੀ ਕਰਜ਼ੇ (technical debt) ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਇਹ