ادارے تیزی سے AI انفراسٹرکچر کو وسعت دے رہے ہیں، پھر بھی سرمایہ کاری (capital expenditure) اور آپریشنل نگرانی (operational oversight) کے درمیان ایک بڑھتا ہوا "کمپیوٹ گیپ" (compute gap) ابھر رہا ہے۔ جیسے جیسے تنظیمیں ہارڈ ویئر حاصل کرنے کی دوڑ میں ہیں، انہیں معلوم ہوتا ہے کہ ان کی یونٹ اکانومکس اور GPU استعمال کی پیمائش کرنے کی صلاحیت سرمایہ کاری کی رفتار کا مقابلہ نہیں کر پا رہی۔

کمپیوٹ گیپ: تیز رفتار سرمایہ کاری بمقابلہ کم نظر آنے والی صورتحال

107 اداروں پر کیے گئے VentureBeat Pulse Research کے ایک مطالعے سے AI لائف سائیکل میں ایک واضح فرق ظاہر ہوتا ہے۔ کمپنیاں انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری تو کر رہی ہیں لیکن اسے مینیج کرنے کے لیے ان کے پاس ٹیلی میٹری (telemetry) کی کمی ہے۔ اخراجات کے ارادے آسمان کو چھو رہے ہیں، لیکن پروڈکشن کی پختگی (maturity) اب بھی کم ہے؛ سروے میں شامل صرف 21% کمپنیاں بڑے پیمانے پر پروڈکشن میں AI چلا رہی ہیں۔

سب سے اہم علامت عدم کارکردگی (inefficiency) ہے۔ 83 فیصد ادارے رپورٹ کرتے ہیں کہ GPU کا استعمال 50% یا اس سے کم ہے۔ اس سے بھی بدتر بات یہ ہے کہ آدھے سے بھی کم (44%) یہ سختی سے ٹریک کر سکتے ہیں کہ ان کے AI کمپیوٹ کی اصل لاگت کیا ہے۔ اس لیے بھاری اور تیز رفتار سرمایہ کاری اس نظر (visibility) کے بغیر ہو رہی ہے جو طویل مدتی معیشت کو درست سمت دینے کے لیے ضروری ہے۔

بدلتے ہوئے وینڈر ڈائنامکس اور زیادہ تبدیلی (High Churn)

روایتی ہائپر اسکیلرز (hyperscalers) اور ماڈل APIs کا غلبہ ہے۔ Google Cloud 48% استعمال کے ساتھ سب سے آگے ہے، اس کے بعد Microsoft Azure (29%)، AWS (22%) اور Oracle Cloud (22%) کا نمبر ہے۔ ماڈل کا استعمال Gemini (41%) اور OpenAI (40%) کے گرد مرکوز ہے۔ CoreWeave، Lambda اور Together جیسے مخصوص AI کلاؤڈز مارکیٹ کے 2% سے بھی کم حصے پر ہیں۔

اتار چڑھاؤ زیادہ ہے۔ 64 فیصد ادارے بارہ ماہ کے اندر انفراسٹرکچر فراہم کنندہ کو تبدیل کرنے یا نیا شامل کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، اور 38% اگلے سہ ماہی کے اندر ایسا کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔ ان فیصلوں میں سے 41% موجودہ اسٹیکس کے ساتھ انٹیگریشن (integration) کی وجہ سے ہیں، جبکہ کل ملکیت کی لاگت (total cost of ownership) 35% کا حصہ ہے۔ صرف 8% ٹوکن کی قیمتوں کو وجہ قرار دیتے ہیں۔

اگلی سرحد: مخصوص کلاؤڈز اور میموری بینڈوتھ (Memory Bandwidth)

تجربات سے آگے بڑھنے والے ادارے AI کے لیے مخصوص کلاؤڈز پر نظر رکھے ہوئے ہیں۔ 45 فیصد آنے والے سال میں ایسے فراہم کنندگان کا جائزہ لینے کا ارادہ رکھتے ہیں—جو کہ جائزہ لینے کا سب سے بڑا منصوبہ بند شعبہ ہے۔

ایک نئی تکنیکی رکاوٹ ابھر رہی ہے: خام GPU کمپیوٹ کے بجائے میموری بینڈوتھ (memory bandwidth) بڑے پیمانے پر انفرنس (inference) کو محدود کرے گی۔ صرف تقریباً 20% کمپنیاں اس رکاوٹ سے واقف ہیں یا اسے حل کرنے کے لیے اقدامات کر رہی ہیں۔ ڈویلپرز اور CTOs کے لیے، بینڈوتھ پر مہارت حاصل کرنا ہی اس قابل بنائے گا کہ انفرنس کو بڑھایا جا سکے اور لاگت کو بے قابو ہونے سے روکا جا سکے۔

اہم نکات

  • عدم کارکردگی ایک معمول ہے: 83% ادارے GPUs کو ≤ 50% استعمال پر چلاتے ہیں؛ آدھے سے بھی کم کمپیوٹ اخراجات کا درست حساب رکھ سکتے ہیں۔
  • وینڈر کی تبدیلی زیادہ ہے: 64% ایک سال کے اندر فراہم کنندہ کو تبدیل کرنے یا نیا شامل کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، جس میں انٹیگریشن (41%) اور TCO (35%) کو ترجیح دی جاتی ہے۔
  • تخصص (specialization) کی طرف منتقلی: 45% کمپیوٹ گیپ کو ختم کرنے کے لیے مخصوص AI کلاؤڈز کا جائزہ لیں گے۔
  • میموری بینڈوتھ کا خطرہ: تقریباً 20% کمپنیاں اس ابھرتی ہوئی رکاوٹ کو پہچانتی ہیں یا اس پر کام کر رہی ہیں۔

مضمون

107 کمپنیوں کے VentureBeat Pulse Research سروے سے پتہ چلتا ہے کہ 83% GPUs کو آدھی صلاحیت یا اس سے کم پر چلاتے ہیں، جبکہ صرف 44% ہر کمپیوٹ گھنٹے کی اصل لاگت کا تعین کر سکتے ہیں۔ یہ عدم مطابقت 64% جواب دہندگان کو اگلے سال کے اندر انفراسٹرکچر وینڈر کو تبدیل کرنے یا نیا شامل کرنے کا منصوبہ بنانے پر مجبور کرتی ہے۔

"کمپیوٹ گیپ" اب کیوں اہم ہے

اہم اعداد و شمار ایک سنگین تصویر پیش کرتے ہیں: AI اخراجات بڑھ رہے ہیں، لیکن پروڈکشن کی پختگی پیچھے رہ گئی ہے۔ صرف 21% کمپنیاں کہتی ہیں کہ وہ پروڈکشن میں بڑے پیمانے پر AI چلا رہی ہیں، جس کا مطلب ہے کہ زیادہ تر سرمایہ کاری لیبز، پروف آف کانسیپٹ (proof-of-concepts)، یا غیر استعمال شدہ ہارڈ ویئر میں پڑی ہے۔ کم GPU استعمال کا براہ راست مطلب ضائع شدہ سرمایہ ہے—آدھے بھرے ہوئے سرورز اب بھی بجلی استعمال کرتے ہیں، انہیں کولنگ کی ضرورت ہوتی ہے، اور وہ ریک سپیس (rack space) گھیرتے ہیں۔ جب آدھے سے بھی کم تنظیمیں فی GPU لاگت کا حساب رکھ سکتی ہیں، تو بجٹ بنانا محض ایک اندازہ بن جاتا ہے، اور CFOs کو ایک ایسے "بلیک باکس" کا سامنا کرنا پڑتا ہے جو ایک سال کا ٹیکنالوجی بجٹ تباہ کر سکتا ہے۔

ہم یہاں تک کیسے پہنچے

یہ دوڑ اس وقت شروع ہوئی جب ہائپر اسکیلرز نے AI کے لیے مخصوص انسٹنس اور ماڈل-ایز-اے-سروس (model-as-a-service) APIs متعارف کرائے۔ Google Cloud اب سروے شدہ ورک لوڈز کا 48% ہوسٹ کرتا ہے، جس کے بعد Microsoft Azure (29%)، AWS (22%) اور Oracle Cloud (22%) کا نمبر ہے۔ ماڈل کا استعمال بھی اسی تقسیم کی عکاسی کرتا ہے، جس میں Gemini اور OpenAI میں سے ہر ایک تقریباً 40% استعمال حاصل کرتا ہے۔ اس کی کشش واضح تھی: ایک قابل اعتماد کلاؤڈ، استعمال کے لیے تیار GPUs، اور "پے ایز یو گو" (pay-as-you-go) ماڈل جو شفاف اخراجات کا وعدہ کرتا ہے۔

مطالعہ ایک چھپی ہوئی لاگت کو بے نقاب کرتا ہے۔ منتقل ہونے کے فیصلے میں انٹیگریشن کی مشکلات غالب ہیں: 41% فراہم کنندہ کے اسٹیک کو موجودہ پائپ لائنز میں شامل کرنے کی دشواری کا ذکر کرتے ہیں، جبکہ 35% کل ملکیت کی لاگت (TCO) کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ صرف 8% کہتے ہیں کہ ٹوکن کی قیمتیں انہیں دور کرتی ہیں، جو ظاہر کرتا ہے کہ خام قیمتوں سے زیادہ ایکوسسٹم کے ساتھ مطابقت اہمیت رکھتی ہے۔

وینڈرز اور خریداروں کے لیے خطرات

تین بڑے کلاؤڈز کے لیے، مارکیٹ میں غالب حصہ اثر و رسوخ دیتا ہے، لیکن تبدیلی کا ارادہ اس گرفت کے کمزور ہونے کا اشارہ ہے۔

خریداروں کو دو خطرات کا سامنا ہے۔ پہلا یہ کہ استعمال کی شرح (utilization) میں مسلسل کمی انفرنس یا ٹریننگ جاب کی فی لاگت کو بڑھا دیتی ہے، جس سے AI کے لیے کاروباری جواز کمزور ہو جاتا ہے۔ دوسرا یہ کہ لاگت کی شفافیت کی کمی تزویراتی منصوبہ بندی میں رکاوٹ بنتی ہے؛ واضح یونٹ اکنامکس کے بغیر، مزید سرمایہ کاری کا جواز پیش کرنا یا AI سے بہتر بنائی گئی مصنوعات کے لیے قیمت مقرر کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

مخصوص AI کلاؤڈز کا عروج

مخصوص AI کلاؤڈز—CoreWeave، Lambda اور Together—فی الحال مارکیٹ کے 2% سے بھی کم حصے پر قابض ہیں۔ 45 فیصد کاروباری ادارے کہتے ہیں کہ وہ آنے والے سال میں ان مخصوص فراہم کنندگان کا جائزہ لیں گے، جو اسے وینڈر کے جائزے کا سب سے بڑا منصوبہ بنا دیتا ہے۔ ان کی ویلیو پروپوزیشن AI ٹول چینز کے ساتھ بہتر انٹیگریشن، زیادہ تفصیلی بلنگ، اور AI ورک لوڈز کے لیے تیار کردہ ہارڈ ویئر پر مبنی ہے، جو GPU کے استعمال کی شرح کو 50% کی اس حد سے کہیں اوپر لے جا سکتا ہے جو آج زیادہ تر اداروں کے لیے ایک مسئلہ بنی ہوئی ہے۔

ایک تکنیکی اندھا نقطہ: میموری بینڈوتھ

ہارڈ ویئر سے متعلق گفتگو بدل رہی ہے۔ جیسے جیسے انفرنس ورک لوڈز بڑھتے ہیں، میموری بینڈوتھ—یعنی ڈیٹا کتنی تیزی سے GPU میں داخل اور باہر نکلتا ہے—ایک رکاوٹ (bottleneck) بن جاتی ہے، جو خالص کمپیوٹ پاور پر بھی اثر انداز ہوتی ہے۔ اس کے باوجود، سروے میں شامل صرف 20% فرمیں یا تو اس محدودیت کو تسلیم کرتی ہیں یا اسے حل کرنے کے لیے اقدامات کر رہی ہیں۔ بینڈوتھ کو نظر انداز کرنے کا مطلب یہ ہو سکتا ہے کہ مکمل طور پر استعمال شدہ GPU بھی مطلوبہ تھرو پٹ فراہم نہیں کر سکے گا، جس کے نتیجے میں انسٹنس کی تعداد میں اضافہ اور لاگت میں بڑھوتری ہوگی۔

جوابی نکتہ: ہائپر اسکیلرز کا اب بھی غلبہ ہے

ہائپر اسکیلرز کے دور کے خاتمے کا اعلان کرنا قبل از وقت ہوگا۔ ان کا پیمانہ، عالمی موجودگی، اور موجودہ کاروباری معاہدے اب بھی انہیں بہت سے لوگوں کے لیے بنیادی انتخاب بناتے ہیں۔ سروے سے پتہ چلتا ہے کہ زیادہ تر ورک لوڈز اب بھی ان پلیٹ فارمز پر موجود ہیں، اور جن اداروں کی ملٹی کلاؤڈ حکمت عملی مستحکم ہے، ان کے لیے جمود (inertia) زیادہ استعمال کی کشش پر غالب آ سکتا ہے۔ مزید برآں، مخصوص کلاؤڈز کا محدود مارکیٹ شیئر یہ ظاہر کرتا ہے کہ دلچسپی تو زیادہ ہے لیکن منتقلی بتدریج ہوگی۔

آگے کیا دیکھنا ہے

  • میموری بینڈوتھ کی حدود: جیسے جیسے انفرنس ورک لوڈز بڑھیں گے، بینڈوتھ ایک اہم رکاوٹ بن سکتی ہے، جو ہارڈ ویئر کے انتخاب اور آرکیٹیکچر کے فیصلوں پر اثر انداز ہوگی۔

اہم نکات

  • نااہلی ایک معمول ہے: 83% ادارے GPU کو 50% یا اس سے کم استعمال پر چلاتے ہیں؛ صرف 44% کمپیوٹ کے اخراجات کا درست حساب رکھ سکتے ہیں۔
  • وینڈر کی تبدیلی کی شرح زیادہ ہے: 64% ایک سال کے اندر انفراسٹرکچر فراہم کنندہ کو تبدیل کرنے یا نیا شامل کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں، جس کی وجہ انٹیگریشن (41%) اور TCO (35%) ہے۔
  • مخصوص کلاؤڈز کا عروج ہو رہا ہے: 45% اگلے بارہ مہینوں میں کمپیوٹ کے فرق کو ختم کرنے کے لیے مخصوص AI کلاؤڈز کا جائزہ لیں گے۔
  • میموری بینڈوتھ ایک بڑھتی ہوئی حد ہے: تقریباً 20% فرمیں اس ابھرتی ہوئی رکاوٹ سے واقف ہیں یا اسے حل کرنے کی کوشش کر رہی ہیں۔

AI کے اخراجات اور معاشی شفافیت کے درمیان فرق اب محض ایک معمولی بات نہیں رہی؛ یہ خریداری کی حکمت عملیوں کو نئی شکل دے رہا ہے اور ایسے فراہم کنندگان کی طرف منتقلی پر اکساتا ہے جو یہ ثابت کر سکیں کہ ہر ڈالر کا بھرپور استعمال ہو رہا ہے۔