حال ہی میں، رائٹرز نے اطلاع دی ہے کہ OpenAI خود تیار کردہ چپس پر غور کر رہا ہے۔ رپورٹ کے مطابق، پچھلے سال سے، OpenAI فعال طور پر مصنوعی ذہانت کے ماڈلز (خاص طور پر، Nvidia GPUs کی کمی) کے لیے تربیتی چپس کی کمی کو حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ فی الحال، OpenAI AI چپس کے مستقبل کے مطالبات کو پورا کرنے کے لیے خود تیار کردہ چپس کے لیے فعال طور پر تیاری کر رہا ہے۔ درحقیقت، کچھ عرصہ قبل، اوپن اے آئی کے سی ای او سیم آلٹ مین نے کھلے عام طور پر اوپن اے آئی اور پوری AI انڈسٹری پر Nvidia GPU کی کمی کے نمایاں اثرات کو تسلیم کیا تھا۔ مزید برآں، اس سال کے آغاز سے، OpenAI ہارڈ ویئر سے متعلقہ شعبوں میں ہنر مندوں کو بھرتی کر رہا ہے، جس میں سافٹ ویئر-ہارڈویئر کو-ڈیزائن سے متعلق کئی عہدوں کا اشتہار اپنی آفیشل ویب سائٹ پر دیا گیا ہے۔ مزید برآں، اس سال ستمبر میں، OpenAI نے AI کمپائلرز کے شعبے میں ایک معروف ماہر اینڈریو ٹولوچ کو بھی بھرتی کیا، جو خود تیار کردہ چپس میں ان کی سرمایہ کاری کی مزید نشاندہی کرتا ہے۔ اوپن اے آئی کے حکام نے اس معاملے پر کوئی تبصرہ کرنے سے انکار کر دیا ہے، لیکن اگر اس کا نتیجہ نکلتا ہے تو، اوپن اے آئی سیلیکون ویلی ٹیک جنات جیسے گوگل، ایمیزون، مائیکروسافٹ، اور ٹیسلا کی صفوں میں شامل ہو جائے گا اور اپنی چپس تیار کرے گا۔

اوپن اے آئی اپنی چپس کیوں تیار کرنا چاہتا ہے؟

جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، OpenAI کی اپنی چپس کی ترقی کے پیچھے بنیادی وجہ GPUs کی کمی ہے۔ مزید خاص طور پر، Nvidia GPUs خریدنے اور GPU پر مبنی کلاؤڈ سروسز استعمال کرنے دونوں کی قیمتیں بہت زیادہ ہیں، خاص طور پر OpenAI کے مستقبل کے ماڈل ٹریننگ کے لیے درکار کمپیوٹنگ پاور میں غیر معمولی اضافے پر غور کرتے ہوئے۔

OpenAI کئی سالوں سے تخلیقی مصنوعی ذہانت میں حکمت عملی کے ساتھ سرمایہ کاری کر رہا ہے۔ پچھلے سال GPT-3 کے اجراء اور سال کے آخر میں ChatGPT کے ساتھ، ان بڑے پیمانے پر تخلیقی زبان کے ماڈلز کی صلاحیتوں میں پچھلے کچھ سالوں میں نمایاں بہتری آئی ہے، جو اس مرحلے تک پہنچ گئی ہے جہاں وہ انسانوں کے ساتھ بامعنی گفتگو کر سکتے ہیں۔ . نتیجے کے طور پر، OpenAI مصنوعی ذہانت کے میدان میں ایک رہنما کے طور پر ابھرا ہے، اور جنریٹیو AI آنے والے سالوں میں انسانی معاشرے کی تشکیل کے لیے متوقع سب سے زیادہ مؤثر ٹیکنالوجیز میں سے ایک بن گیا ہے۔ روئٹرز کے مطابق، اوپن اے آئی نے گزشتہ سال $28 ملین کی آمدنی ریکارڈ کی، لیکن مجموعی طور پر $540 ملین کا نقصان ہوا، بنیادی طور پر کمپیوٹنگ پاور سے متعلق اخراجات کی وجہ سے۔ یہ بات قابل غور ہے کہ 540 ملین ڈالر کا یہ بڑے پیمانے پر نقصان 2022 میں مصنوعی ذہانت میں اضافے سے ٹھیک پہلے ہوا۔

آگے دیکھتے ہوئے، کمپیوٹنگ پاور سے متعلق اخراجات میں تیزی سے اضافہ متوقع ہے۔ یہ بنیادی طور پر اس کی وجہ سے ہے:

• بڑے پیمانے پر ماڈلز میں مقابلہ زیادہ شدید ہوتا جا رہا ہے، اور ماڈل کے ارتقاء کی رفتار تیز تر ہوتی جا رہی ہے، جس میں تیزی سے بڑھتی ہوئی کمپیوٹنگ طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔ OpenAI کے علاوہ، گوگل جیسے ٹیک کمپنیاں بھی اپنے بڑے پیمانے پر ماڈلز کو آگے بڑھا رہی ہیں، جس نے ماڈل کے ارتقاء کی رفتار کو نمایاں طور پر تیز کر دیا ہے۔ یہ توقع کی جاتی ہے کہ ماڈلز کی ایک نئی نسل کو ہر سہ ماہی سے نصف سال میں اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہوگی، اور انتہائی جدید ماڈلز کے لیے درکار کمپیوٹنگ پاور میں ہر سال ایک ترتیب سے اضافہ ہونے کا تخمینہ لگایا گیا ہے۔

• بڑے پیمانے پر ماڈلز کا اطلاق وسیع تر منظرناموں میں کیا جا رہا ہے۔ فی الحال، مائیکروسافٹ اور گوگل نے پہلے ہی تلاش اور کوڈ لکھنے کے شعبوں میں بڑے پیمانے پر ماڈلز کا استعمال شروع کر دیا ہے۔ امید کی جاتی ہے کہ مستقبل میں بڑے پیمانے پر ماڈلز کے لیے مزید ایپلی کیشنز ہوں گی، بشمول خودکار ٹاسک پروسیسنگ، ملٹی موڈل سوال و جواب وغیرہ۔ یہ مختلف ماڈلز کی تعداد میں بہت زیادہ اضافہ کریں گے، اور ماڈل کی تعیناتی کے لیے درکار کل کمپیوٹنگ پاور میں بھی نمایاں اضافہ کریں گے۔ .

امریکی مالیاتی کمپنی برنسٹین کے تجزیے کے مطابق، اگر چیٹ جی پی ٹی کی ٹریفک گوگل سرچ کے دسویں حصے تک پہنچ جاتی ہے (جو مستقبل میں اوپن اے آئی کے اہم مقاصد میں سے ایک ہے)، تو اوپن اے آئی کے سالانہ جی پی یو کے اخراجات $16 بلین ہوں گے۔ اس طرح کے اخراجات OpenAI کی مزید اسکیلنگ کے لیے ممکنہ طور پر ایک اہم رکاوٹ بن سکتے ہیں۔

تو، OpenAI کتنی لاگت بچا سکتا ہے اگر وہ اپنی چپس تیار کریں؟ فی الحال، آٹھ Nvidia H100 GPUs والے سرور کی خریداری کی قیمت تقریباً $300,000 ہے، اور کلاؤڈ سروس فراہم کرنے والوں کے پریمیم سمیت تین سال تک اس سرور کو استعمال کرنے کی کل لاگت تقریباً $1 ملین ہے (یہ سرکاری قیمت ہے جس کا حوالہ AWS نے دیا ہے۔ ، دوسرے کلاؤڈ سروس فراہم کنندگان کی قیمتوں کے ساتھ اسی حد میں ہونے کی توقع ہے)۔ اگر OpenAI اس طرح کے آٹھ-GPU سرور کی لاگت کو اپنی خود تیار کردہ چپس کے ساتھ $100,000 سے کم کر سکتا ہے، تو یہ ان کے اخراجات کو نمایاں طور پر کم کر دے گا۔ دوسری طرف، اگر خود تیار کردہ چپس کامیاب ہو جاتی ہیں، تو بڑے پیمانے پر تعیناتی کی صورت میں سنگل ایکسلریٹر کارڈ کی لاگت کو $10,000 سے نیچے تک کنٹرول کرنا بہت امید افزا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، $100,000 سے کم آٹھ-GPU سرور کی لاگت کو کنٹرول کرنا ناقابل حصول مقصد نہیں ہے۔

جاری ہے...