Nvidia نے اپنے کچھ سب سے بڑے صارفین کو بتایا ہے کہ اس کے AI چپس پر مشتمل سرورز کی قیمتیں 2027 کے اوائل سے فراہم کیے جانے والے سسٹمز پر 15 فیصد سے زیادہ بڑھ جائیں گی، بلومبرگ کے مطابق - ایک سال سے کم عرصے میں قیمتوں میں دوسرا بڑا اضافہ، جولائی میں تقریباً تمام پروڈکٹ لائنوں میں تقریباً 30 فیصد کے اضافے کے اوپری حصے میں ہے۔

انتباہ، سرور مینوفیکچررز کے ذریعے مطلع کیا گیا ہے جو بڑے ڈیٹا سینٹر آپریٹرز کے لیے سسٹمز کو اکٹھا کرتے ہیں، AI انڈسٹری کے لیے ایک نازک لمحے پر اترتے ہیں: انٹرپرائزز بڑے پیمانے پر انفراسٹرکچر کی تعمیر کی لاگت کے ساتھ کشتی لڑ رہے ہیں، اور میموری مارکیٹ — اضافے کا بیان کردہ ڈرائیور — ٹھنڈک کا کوئی نشان نہیں دکھاتا ہے۔ Nvidia 26 اگست کو سہ ماہی نتائج کی اطلاع دینے والی ہے، جہاں تجزیہ کار طلب، رسد اور اخراجات کے بارے میں تازہ تفصیلات کی توقع کرتے ہیں۔ For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

کون سے نظام متاثر ہوتے ہیں۔

رپورٹنگ کے مطابق، اضافہ Nvidia کے فلیگ شپ گریس بلیک ویل پلیٹ فارمز اور اس کی آنے والی ویرا روبن نسل کے ارد گرد بنائے گئے سرورز پر لاگو ہوگا۔ اضافے یکساں نہیں ہوں گے: ایڈجسٹمنٹ کا سائز Nvidia سلکان کی نسل اور ہر سسٹم میں میموری کی مقدار اور ترتیب پر منحصر ہے۔

مائیکروسافٹ، گوگل اور اوریکل سمیت بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں کی خدمت کرنے والے سرور مینوفیکچررز نے مبینہ طور پر صارفین کو 2027 کے اوائل میں سسٹم شپنگ کی قیمتوں میں آنے والی تبدیلیوں کے بارے میں مطلع کرنا شروع کر دیا ہے۔

یاد داشت مجرم ہے۔

بنیادی ڈرائیور میموری کی بڑھتی ہوئی قیمت ہے۔ اعلی کارکردگی والے AI سسٹمز کو بہت زیادہ مقدار میں ہائی بینڈوتھ میموری کی ضرورت ہوتی ہے، اور ڈیٹا سینٹر کی توسیع کی مانگ نے HBM اور LPDDR5 چڑھنے کے لیے قیمتیں بھیج دی ہیں۔ میموری مینوفیکچررز Samsung Electronics، SK Hynix، اور Micron Technology سبھی کو زبردست مانگ کا سامنا ہے کیونکہ سیمی کنڈکٹر کی صلاحیت تیزی سے ہائی بینڈوڈتھ میموری اور دیگر جدید کمپیوٹنگ مصنوعات کی طرف بڑھ رہی ہے۔

گارٹنر کے ایک نائب صدر اور تجزیہ کار، گورو گپتا نے کہا کہ یہ اضافہ پوری AI سپلائی چین میں دباؤ کو ظاہر کرتا ہے، نہ صرف RAM۔ انہوں نے CIO.com کو بتایا، "میموری کی قیمتیں بڑھ رہی ہیں، خاص طور پر HBM اور LPDDR5، لیکن اس کے علاوہ دیگر پہلو بھی ہیں، جیسے معروف فاؤنڈری ویفرز، ایڈوانس پیکیجنگ، اور دیگر اجزاء کی کمی،" انہوں نے CIO.com کو بتایا، انہوں نے مزید کہا کہ ان مسائل سے لیڈ ٹائم زیادہ ہوتا ہے، "جو عام طور پر زیادہ قیمتوں میں ترجمہ ہوتا ہے۔"

اور اسے جلد ریلیف کی امید نہیں ہے۔ "مضبوط طلب اور محدود رسد کے موجودہ ماحول میں، ہم توقع کرتے ہیں کہ یہ صورتحال قریب سے وسط مدتی تک جاری رہے گی،" گپتا نے کہا - جس کا مطلب ہے کہ اپنے سرورز کی تعیناتی کرنے والی تنظیموں اور کلاؤڈ میں کمپیوٹ کرائے پر لینے والوں کے لیے دونوں کے لیے زیادہ لاگت آئے گی۔

خریداروں کے لیے چھوٹا انتخاب

CIOs کے لیے، کیلکولس ناخوشگوار ہے۔ کنسلٹنٹس اور تجزیہ کاروں کا کہنا ہے کہ کاروباری اداروں کے پاس اس بات کو قبول کرنے کے سوا کوئی چارہ نہیں ہے کہ AI انفراسٹرکچر کی قیمتوں میں اضافہ ہوتا رہے گا، اور سپلائی کرنے والوں کو تبدیل کرنا - چاہے ممکن ہو بھی - اس اضافے کو پیچھے نہیں چھوڑے گا، کیونکہ میموری اور اجزاء کی قیمتیں پوری مارکیٹ کو متاثر کرتی ہیں۔

Info-Tech Research Group کے ایک ایڈوائزری فیلو سکاٹ بکلی نے دلیل دی کہ Nvidia دراصل دھچکے کا حصہ جذب کر رہی ہے۔ اس کے حساب سے پتہ چلتا ہے کہ کمپنی ممکنہ طور پر اپنے بڑھتے ہوئے اخراجات میں سے کچھ کھا رہی ہے اور اپنے سب سے بڑے صارفین کو صرف ایک حصہ دے رہی ہے۔ لیکن وہ بیعانہ خریداروں کے بارے میں دو ٹوک تھے: "کام کے بوجھ کی لاگت فی ٹوکن کم ہو رہی ہے جبکہ بنیادی ہارڈ ویئر اور بنیادی ڈھانچے کے اخراجات بڑھ رہے ہیں،" انہوں نے کہا۔ "اگر آپ براہ راست اپنے کلسٹرز بنا رہے ہیں، تو یہ پہلے سے ہی انتہائی مہنگے حل کی طرف ایک خودکار اضافہ ہے۔ اگر آپ اپنا ہارڈویئر خرید رہے ہیں، تو آپ کو اسے ختم کرنا پڑے گا۔ آپ اس سے باہر نکلنے کے لیے بات چیت نہیں کر رہے ہیں۔"

ایک چاندی کی پرت ہے جس کی طرف Bickley نے اشارہ کیا ہے: AI ماڈلز کے لیے فی ٹوکن قیمتیں گرتی ہوئی دکھائی دیتی ہیں، جو خریداروں کو کام کے بوجھ کی تعمیر کے ذریعے ہارڈ ویئر کی افراط زر کو کم کرنے کا راستہ فراہم کرتی ہے جو خام میموری کی صلاحیت پر کم انحصار کرتے ہیں۔

جو آپ کے پاس پہلے سے ہے اس سے مزید نچوڑنا

وہ حکمت عملی - موجودہ ہارڈ ویئر سے زیادہ مائلیج حاصل کرنا - وہ جگہ ہے جہاں کئی تجزیہ کار اکٹھے ہوتے ہیں۔ بکلی نے ماڈل روٹنگ، کمپریشن، اور بیچ پروسیسنگ جیسی تکنیکوں کی طرف اشارہ کیا جو پہلے سے سروس میں موجود کلسٹرز کے استعمال کو بڑھانے کے طریقے ہیں۔

LexisNexis رسک سلوشنز گروپ کے CISO، Flavio Villanustre نے اس بات سے اتفاق کیا کہ نچوڑ بنیادی طور پر طلب اور رسد کا مسئلہ ہے جو کہ AI سے چلنے والی ڈیمانڈ کو پورا کرنے کے لیے ایک بار میموری پروڈکشن ریمپ کے ساتھ سطح مرتفع ہونا چاہیے - لیکن وہ اگلے چند مہینوں میں ایسا ہوتا نہیں دیکھتے۔ اس دوران، انہوں نے نوٹ کیا، کچھ AI ماڈل وینڈرز اپنے ماڈلز کو میموری سے محدود ماحول میں بہتر طریقے سے چلانے کے لیے ڈھال رہے ہیں۔ اس نے گوگل کے Gemma E4B اور اس سے ملتے جلتے ماڈلز کی طرف اشارہ کیا، جو ایک درجہ بندی کا طریقہ استعمال کرتے ہیں جو پورے ماڈل کو RAM میں رکھنے کے بجائے صرف ایک ماڈل کے ضروری حصوں کو میموری میں کھینچتا ہے۔

Aikido Security میں انٹرپرائز CISO، مائیک ولکس نے دلیل دی کہ اگر وہ زیادہ نظم و ضبط والے فن تعمیر کو مجبور کرتے ہیں تو قیمتوں میں اضافہ کچھ اچھا کر سکتا ہے۔ انٹرپرائزز نے پچھلے کچھ سالوں سے فرنٹیئر ماڈل ٹوکنز کو "لامحدود لچکدار افادیت" کے طور پر علاج کرنے میں صرف کیا ہے - انہوں نے کہا - کام کے بوجھ کو سب سے بڑے ماڈل تک پہنچانا اس بات سے قطع نظر کہ اس کام کو فرنٹیئر لیول کی استدلال کی ضرورت ہے۔ صحیح فن تعمیر تیزی سے ہائبرڈ ہوتا جا رہا ہے: فرنٹیئر ماڈلز کے لیے تقریباً 10 فیصد کھپت کو ان مسائل پر محفوظ کرنا جن کی حقیقی طور پر ان کی ضرورت ہے، جب کہ انٹرپرائز کنٹرولز کے بنیادی ڈھانچے پر چلنے والے چھوٹے لینگویج ماڈلز اور اوپن ویٹ ماڈلز کی طرف درجہ بندی، اخراج، خلاصہ، اور معمول کے ایجنٹ کی کارروائیوں کو آگے بڑھانا۔

ولکس نے کہا کہ "اس سے CIOs کو قیمتوں میں اضافے یا یکطرفہ قیمت کی ترتیب کے خلاف فائدہ ملتا ہے۔"

AI معیشت کے لیے افراط زر کا اشارہ

یہ اضافہ اس بات کا بھی اشارہ ہے کہ AI بوم کے اخراجات کس طرف جا رہے ہیں۔ میموری، ویفرز، اور پیکیجنگ سبھی قیمتوں میں اضافے کے ساتھ، افراط زر چپ بنانے والوں سے سرور فروشوں سے کلاؤڈ فراہم کرنے والوں تک اور بالآخر AI پر تعمیر کرنے والے اداروں تک پھیل رہا ہے۔ Nvidia کی 26 اگست کو ہونے والی آمدنی کی رپورٹ کے ساتھ، خریدار اور سرمایہ کار یکساں طور پر اس بات پر نظر رکھیں گے کہ کمپنی اس لاگت کے کتنے دباؤ کو جذب کرتی ہے - اور یہ نیچے کی طرف کتنا گزرتا ہے۔

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →