विशेषज्ञों का कहना है कि जैसे-जैसे एआई ट्रस्ट की मांग बढ़ रही है, ज़ेडके प्रूफ़्स डीपिन को बढ़त देते हैं।

$7.6 ट्रिलियन का आधार

गोल्डमैन सैक्स की एक हालिया रिपोर्ट बहस को इस बात से हटाकर इस पर केंद्रित कर देती है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की मांग मौजूद है या नहीं, और अब यह इस पर है कि आपूर्ति-पक्ष के कौन से कारक इस निर्माण के वास्तविक लागत को निर्धारित करेंगे। रिपोर्ट एक आधार के रूप में एआई पूंजीगत व्यय में $7.6 ट्रिलियन का अनुमान लगाती है, लेकिन यह भी जोर देती है कि यह आंकड़ा "स्विंग वेरिएबल्स" के प्रति बहुत संवेदनशील है, जिसमें एआई सिलिकॉन का उपयोगी जीवन भी शामिल है।

इस दीर्घायु को सबसे महत्वपूर्ण कारक के रूप में देखा जाता है क्योंकि तीव्र नवाचार मानक चिप्स को—जो आमतौर पर चार से छह साल तक चलते हैं—तीन साल में अप्रचलित कर सकता है, जिससे लागत आसमान छू सकती है। इसके विपरीत, एक "स्तरीय मॉडल" जहाँ पुरानी चिप्स का उपयोग सरल कार्यों, जैसे कि इंफरेंस, के लिए फिर से किया जाता है, लागत को स्थिर कर सकता है।

डेटा सेंटर की जटिलता और कम्प्यूट मांग की लोचशीलता अन्य चर हैं जो अगले पांच वर्षों में एआई बुनियादी ढांचे पर कितना पूंजी खर्च होगा, उसे प्रभावित कर सकते हैं। बिजली ग्रिड क्षमता, विशेष श्रम और विद्युत उपकरणों की कमी को भी निर्माण प्रक्रिया को लंबा करने वाले कारक के रूप में देखा जा रहा है।

इस बीच, एक अलग रिपोर्ट इस भारी बुनियादी ढांचे के व्यय को एक उभरती "मशीन अर्थव्यवस्था" के आधार स्तंभ के रूप में प्रस्तुत करती है। इस प्रतिमान में, एआई एजेंट प्राथमिक आर्थिक कर्ता बन जाते हैं, जो उच्च-आवृत्ति वाले लेनदेन को निष्पादित करते हैं और स्वतंत्र रूप से संसाधन आवंटन का प्रबंधन करते हैं। रिपोर्ट के लेखकों का तर्क है कि पुराने वित्तीय सिस्टम, जो धीमे निपटान चक्र और कठोर 'अपने ग्राहक को जानें' (केवाईसी) ढांचे से चिह्नित हैं, एजेंटिक वाणिज्य की गति के लिए मौलिक रूप से अनुपयुक्त हैं।

विकेंद्रीकृत अवसंरचना और विलंबता समझौता

परिणामस्वरूप, यह इस बदलाव को सुगम बनाने के लिए आवश्यक, अनुमति रहित "आर्थिक रेल" के रूप में क्रिप्टो और विकेंद्रीकृत प्रोटोकॉल को स्थापित करता है। हालांकि, संशयवादी सतर्क बने हुए हैं, और यह सवाल कर रहे हैं कि क्या विकेंद्रीकृत भौतिक अवसंरचना नेटवर्क (DePINs) वास्तव में एआई की बढ़ती पूंजी आवश्यकताओं को कम कर सकते हैं।

StealthEX में ग्रोथ के प्रमुख वादिम ताज़्यिस्की का कहना है कि हालांकि विकेंद्रीकृत नेटवर्क महत्वपूर्ण लागत बचत प्रदान कर सकते हैं, लेकिन उन्हें भौतिक सीमाओं का सामना करना पड़ता है। जबकि आकाश जैसे विकेंद्रीकृत प्रदाता अमेज़ॅन वेब सर्विसेज़ पर $12.30 की तुलना में एक घंटे के लिए H100 GPU को $1.48 में किराए पर दे सकता है, इसका बदला गति से होता है।

"बड़े क्लाउड प्रदाता कर सकते हैं [fast work] क्योंकि उनके GPU एक ही इमारत में एक-दूसरे के बगल में होते हैं, जो माइक्रोसेकंड में डेटा स्थानांतरित करने वाली विशेष केबलों से जुड़े होते हैं," ताज़्यिस्की ने कहा। उन्होंने समझाया कि विकेंद्रीकृत नेटवर्क, जो सार्वजनिक इंटरनेट के माध्यम से विभिन्न देशों में GPUs को जोड़ते हैं, मिलीसेकंड की देरी जोड़ते हैं। यह देरी बैच जॉब्स और फाइन-ट्यूनिंग के लिए विकेंद्रीकृत ऑर्केस्ट्रेशन को प्रतिस्पर्धी बनाती है, लेकिन उच्च-स्तरीय, लाइव चैटबॉट्स को चलाने के लिए अनुपयुक्त है, जहाँ उपयोगकर्ता का अनुभव लगभग-तत्काल प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करता है।

साइसिक के संस्थापक लियो फैन ने भी इसी भावना का समर्थन किया, और इस बात पर जोर दिया कि विकेंद्रीकृत इन्फरेंस कम-विलंबता वाले वर्कलोड के लिए अनुपयुक्त है। हालांकि, फैन ने तर्क दिया कि विकेंद्रीकृत प्लेटफार्मों और AWS जैसे हाइपरस्केलर की तुलना करने के लिए विलंबता एक गलत बेंचमार्क है।

"कठिन समस्या वितरित कम्प्यूट नहीं है, बल्कि खोज, शेड्यूलिंग और प्रमाणीकरण है। दरार कीमत-प्रति-टोकन नहीं है; यह सत्यापनीयता है," फैन ने कहा। उन्होंने कहा कि विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (TEEs) और शून्य-ज्ञान (ZK) प्रमाणीकरण विकेंद्रीकृत नेटवर्क को उन क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति देते हैं जहाँ "टेल लेटेंसी" की तुलना में विश्वास और सत्यापन अधिक मायने रखते हैं।

ऑनचेन क्रेडिट और फंडिंग गैप

कंप्यूटिंग से परे, ध्यान इस बात पर स्थानांतरित हो रहा है कि इन पूंजी-गहन परियोजनाओं को कैसे वित्तपोषित किया जाता है। हालांकि पारंपरिक निजी क्रेडिट के पास पर्याप्त पूंजी होती है, यह अक्सर छोटे या गैर-मानक सौदों को अनदेखा कर देता है। ऑनचेन क्रेडिट विशिष्ट लाभ प्रदान करता है, जैसे कि खुदरा निवेशकों को डेटा सेंटर राजस्व में भाग लेने की अनुमति देना, जो पहले संस्थागत सीमित भागीदारों तक ही सीमित था। इसके अलावा, मेपल और सेंट्रिफ्यूज जैसे प्लेटफॉर्म 5 मिलियन डॉलर से 50 मिलियन डॉलर की सीमा में ऋणों का सिंडिकेट कर सकते हैं—एक ऐसा दायरा जिसे फीस की तुलना में उच्च अंडरराइटिंग लागतों के कारण अपोलो जैसी फर्मों द्वारा अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है।

अंत में, ऑनचेन क्रेडिट नवीन "पे-पर-इन्फरेंस" मॉडल को सक्षम बनाता है, जहाँ राजस्व जीपीयू उपयोग के साथ बदलता रहता है। ऐसे मॉडल 20-वर्षीय पारंपरिक पट्टों की कठोरता की तुलना में टोकनाइज्ड राजस्व-साझाकरण संरचनाओं में अधिक स्वाभाविक रूप से फिट होते हैं।

इस क्षमता के बावजूद, विशेषज्ञ चार "गेट" (बाधाएँ) पहचानते हैं जो संस्थागत अपनाने के लिए बंद रहते हैं: दिवालियापन न्यायालयों में कानूनी प्रवर्तन क्षमता, संविदाओं की सेवा के लिए छेड़छाड़-रोधी ओरेकल बुनियादी ढांचे की कमी, अरबों डॉलर के ट्रांच के लिए नियामक अनिश्चितता, और गैर-मानकीकृत कर और लेखांकन उत्पाद।

सहमति यह सुझाव देती है कि मध्यम आकार के सिंडिकेटेड सौदों के ऑनचेन पर पकड़ बनाने के लिए 12 से 24 महीने की एक यथार्थवादी समय-सीमा है, और बहुमत-ऑनचेन मेज़ानाइन ऋण में आने में संभवतः तीन से पांच साल लगेंगे। शुरुआती सफलताएं संभवतः कोरवीव जैसे उद्योग जगत के दिग्गजों के बजाय टियर 2 ऑपरेटरों से आएंगी।