আমি AI ডেটা সেন্টারগুলিতে একই অস্বস্তিকর গণিতে ফিরে আসছি: অর্থ যে কোনও অর্থনৈতিক প্রমাণের প্রয়োজনের চেয়ে দ্রুত জমা হয়। রিপোর্ট অনুযায়ী, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেমের ব্যবহার বছরে সাত থেকে বিশ বার বেড়েছে, যখন ব্যবহারের ফলে উৎপন্ন রাজস্ব সম্ভবত তিন বা চার গুণ বেড়েছে, এবং গ্রাহকরা প্রতি কম্পিউটিং ইউনিটের মূল্য পরিশোধ করতে থাকে। যে ফাঁক একা আমাকে বিরতি দিতে হবে. সত্য যে উপর স্তর এনভিডিয়ার উপর সবচেয়ে বেশি নির্ভরশীল কিছু কোম্পানি এখন এনভিডিয়ার চেয়ে বেশি মূল্যায়নে ট্রেড করছেএবং আপনার কাছে নিশ্চিততার একটি স্তরে বাজার মূল্য রয়েছে যা এখনও কেউ সত্যিই উপার্জন করেনি।
খরচের চেয়ে আমাকে কী বেশি চিন্তিত করে তা হল কীভাবে এটি অর্থায়ন করা হয় এবং কেন এটি এত দ্রুত ঘটছে। সেই কাঠামোর এক তৃতীয়াংশের মতো কিছু ধার করা টাকায় চলে, এর বেশিরভাগই লিজ এবং অফ-ব্যালেন্স শীট কাঠামোর মাধ্যমে যা কোনও কোম্পানির বইতে পরিষ্কারভাবে প্রদর্শিত হয় না। ভবিষ্যতের কম্পিউটিং কেনাকাটার বিনিময়ে চিপমেকার, ক্লাউড প্রোভাইডার এবং এআই ল্যাব একে অপরের বিরুদ্ধে ধারণ করে ইক্যুইটি স্টেকের একটি নেটওয়ার্কে যোগ করুন এবং আপনি এমন একটি সিস্টেম পাবেন যেখানে প্রকৃত চাহিদা কোথায় শেষ হয় এবং আর্থিক প্রকৌশল শুরু হয় তা বলা সত্যিই কঠিন। এই সব ঘটবে না কারণ এটি অর্থনৈতিক দৃষ্টিকোণ থেকে সর্বোত্তম ফলাফল। এটি ঘটে কারণ কেউ খুব কম তৈরি করা কোম্পানি হতে চায় না, এবং সঠিক গণিত করার চেয়ে তাড়াতাড়ি হওয়া এখনই বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এখানে একটি পতনের জন্য এআইকে হতাশ করারও প্রয়োজন হবে না, স্বাস্থ্যকর, ক্রমবর্ধমান গ্রাহকদের, কেবলমাত্র অর্ডার কমানো বা দাম পুনঃআলোচনা করা তাদের ক্ষতি করার জন্য যথেষ্ট হবে যারা চাহিদা বাড়তে থাকে অনুমান করে ক্ষমতা তৈরি করেছেন।
অন্যান্য বিশদটি আমি ঝাঁকাতে পারি না তা হল এই বাজিগুলি কতক্ষণ স্থায়ী হবে তার মধ্যে অসঙ্গতি। একটি ডেটা সেন্টার হল একটি বিশ বছরের সম্পদ, আজকে মূল্য নির্ধারণের দ্বারা অর্থায়ন করা হয় যা শুধুমাত্র এক বা দুই বছর স্থায়ী হতে পারে, চিপগুলিতে বসে থাকে যা আরও কম সময়ের মধ্যে তাদের প্রান্ত হারায়। এটি একই সেট-আপ যা একবার উনবিংশ শতাব্দীর শেল ড্রিলার এবং রেলপথ নির্মাতাদের পুড়িয়ে দিয়েছিল এবং এটি একটি বড় অংশ কেন গত আঠারো মাসে ব্যয় করা প্রতিটি নতুন ডলারের রিটার্ন ইতিমধ্যেই প্রায় অর্ধেক কেটে গেছে। আমি পূর্ববর্তী একটি গ্রাফিকে এই চিত্রটির একটি পূর্ববর্তী সংস্করণ ম্যাপ করেছি, এবং যদি কিছু হয় তবে যারা এটিকে ভাল ভাবেন এবং যারা মনে করেন যে এটি হয়নি তাদের মধ্যে ব্যবধান তখন থেকে আরও বিস্তৃত হয়েছে।
এর কোনটিই বলে না যে AI নিজেই একটি খারাপ বাজি। আমি মনে করি এটি একটি ভাল এক. কিন্তু AI গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে কিনা এবং এখন যে নির্দিষ্ট ডেটা সেন্টারগুলি তৈরি করা হচ্ছে তা ভাল বিনিয়োগে পরিণত হবে কিনা তা দুটি ভিন্ন প্রশ্ন। আপনি যদি সেই পরিকাঠামোর উপর ভিত্তি করে তৈরি করেন, তবে এটি আপনার রোডম্যাপকে বিশ বছরের একক-বিক্রেতা বাজিতে লক করার পরিবর্তে মোবাইল থাকার জন্য যুক্তি দেয়। আপনি যদি এতে মূলধন বরাদ্দ করেন, তাহলে আমি পরবর্তী বড় ক্ষমতার ঘোষণার প্রতি প্রতিক্রিয়া জানাতে কম সময় ব্যয় করব এবং চুক্তি বাতিলের পরিপ্রেক্ষিতে এবং এর পিছনে কতটা ব্যয় আসলে ধার করা হচ্ছে তার ব্যবহার দেখার জন্য আরও বেশি সময় ব্যয় করব।
আমাদের সাপ্তাহিক নিউজলেটার জন্য সাইন আপ করুন
পরিশিষ্ট: এআই ডেটা সেন্টার ফান্ডিং মেশিনের ভিতরে
এখানে এটির সেই অংশ যা আমার মাথা গুটিয়ে নিতে এক মিনিট সময় নিয়েছে: এই ডেটা সেন্টারগুলির প্রায় কোনওটিই সেই সংস্থার দ্বারা অর্থায়ন করা হয় না যার লোগো বিল্ডিংটিতে যায়৷ পরিবর্তে, এই কোম্পানিটি একটি বিশেষ উদ্দেশ্যের বাহন তৈরি করে, একটি পৃথক আইনি সত্তা যার একমাত্র কাজ হল একটি প্রকল্পের মালিকানা, চিপস, বিল্ডিং এবং ঋণ যা এটির জন্য অর্থ প্রদানের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল। এই সত্তা, মেটা বা মাইক্রোসফ্ট বা ওরাকল নয়, প্রকৃতপক্ষে ঋণ এবং গ্রাহক চুক্তিতে স্বাক্ষর করে। এটি রিয়েল এস্টেট এবং এভিয়েশন থেকে ধার করা একটি সাধারণ অর্থায়নের বাহন, এবং এটি নিজেই অশুভ নয়। কিন্তু এটির একটি সুবিধাজনক পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া রয়েছে: কারণ মূল কোম্পানি যুক্তি দিতে পারে যে এটি প্রযুক্তিগতভাবে সত্তাকে নিয়ন্ত্রণ করে না, অ্যাকাউন্টিং নিয়মের অধীনে যা আপনার প্রত্যাশার চেয়ে অনেক বেশি বিচারের জন্য জায়গা রাখে, সেই ঋণের কোনোটিই তার বইগুলিতে দেখানো উচিত নয়। একটি সাম্প্রতিক অনুমান এই কোম্পানিগুলির মধ্যে মাত্র পাঁচটির নন-বুক ঋণ $1.65 ট্রিলিয়ন, যা তারা প্রকৃতপক্ষে $ 1.35 ট্রিলিয়ন থেকে বেশি।
কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ অ্যাকাউন্টিং কৌশল নিজেই নয়, নির্ভরশীলতার শৃঙ্খল যা এটির নীচে বসে। এক গ্রাহকের অর্থ প্রদান চালিয়ে যাওয়ার ক্ষমতা ঋণকে সমর্থন করে। একটি প্রাইভেট ক্রেডিট ফান্ড বা ব্যাঙ্ক সেই ঋণের পিছনে মূলধন প্রদান করে। পেনশন এবং বীমা তহবিল প্রায়ই একই ঋণদাতার পিছনে একটি স্তর বসে। এবং যে সমান্তরালটি এটিকে একত্রিত করে তা হল জিপিইউগুলির একটি স্ট্যাক যা চুক্তিতে স্বাক্ষরকারী যে কেউ সম্ভবত অনুমান করে তার চেয়ে দ্রুত অবমূল্যায়ন করে। গ্রাহক চলে গেলে এই ঋণের নিশ্চয়তা কে দেবে? প্রকল্প ব্যর্থ হলে কে প্রথমে অর্থ প্রদান করে? এই প্রশ্নের উত্তর প্রায় কখনোই প্রেস রিলিজে পাওয়া যায় না। এর মৌলিক রূপ, আনবান্ডেড ঋণ, পাতলা প্রকাশ এবং প্রচুর আত্মবিশ্বাস যে জামানতটি তার মূল্য রাখে, 2008-পরবর্তী বন্ধকী বন্ডের যথেষ্ট কাছাকাছি যে একাধিক অ্যাকাউন্টিং বিশেষজ্ঞ প্রকাশ্যে এটিকে এনরনের সাথে তুলনা করেছেন। আমি মনে করি না যে একটি ফেরত নিশ্চিত করা হয়েছে, এই চুক্তিগুলি সাধারণত হাজার হাজার বেনামী ঋণগ্রহীতার পরিবর্তে একটি স্বনামধন্য, ক্রেডিটযোগ্য কোম্পানির সাথে যুক্ত থাকে, তবে ঝুঁকিটি অনেক বেশি ছড়িয়ে পড়ে এবং এটি প্রদর্শিত হওয়ার চেয়ে অনেক কম দৃশ্যমান। প্রতি একক ব্যালেন্সে আপনি বিড করবেন।
আপনি যদি এই চুক্তিগুলির একটির অন্য দিকে থাকেন, একটি বহু-বছরের কম্পিউটিং চুক্তিতে স্বাক্ষর করছেন বা বিনিয়োগকারী হিসাবে সেক্টরটি বাড়াচ্ছেন, আপনার সামনে ব্যালেন্স শীট সম্ভবত সম্পূর্ণ চিত্র নয়। আপনার জিজ্ঞাসা করা উচিত যে আপনি আসলে কার সাথে চুক্তি করছেন, এই সত্তাটি প্রকৃত পিতামাতার গ্যারান্টি বহন করে কিনা এবং কতটা রাজস্ব প্রকৃতপক্ষে সংগ্রহ করা হয়েছিল এবং শুধুমাত্র প্রতিশ্রুতি দেওয়া হয়নি।
