जैसे-जैसे AI तेज़ी से हमारी रोज़मर्रा की ज़िंदगी का हिस्सा बनता जा रहा है, वैसे-वैसे इसे बनाने वाली कंपनियों का खर्च भी तेज़ी से बढ़ रहा है। अगर आपको अंदाज़ा नहीं है कि AI चिप बनाने में कितना खर्च आता है, तो हम आपको बता दें कि यह कई अरब डॉलर का मामला है। दुनिया की सबसे बड़ी AI चिप बनाने वाली कंपनी NVIDIA के CEO जेन्सेन हुआंग ने यह पहले ही बताया है। उनके मुताबिक, एक नया AI चिप आर्किटेक्चर डिज़ाइन करने और बनाने की शुरुआती लागत $5.5 बिलियन से ज़्यादा है। यह बड़ी रकम चिप की पहली यूनिट के फ़ैक्टरी से निकलने से पहले ही खर्च हो जाती है। आइए जेन्सेन हुआंग के ज़रिए चिप बनाने की पूरी प्रक्रिया और उससे जुड़े खर्चों को समझते हैं।
इतनी बड़ी रकम क्यों?
नई जेनरेशन की AI चिप बनाने के लिए, डिज़ाइन, इंजीनियरिंग, आर्किटेक्चर डेवलपमेंट, सिमुलेशन, टूल चेन वगैरह को पूरी तरह से डेवलप करना होता है। हुआंग (रेफ.) के मुताबिक, इन डिज़ाइन और इंजीनियरिंग की लागत $5 से $6 बिलियन के बीच हो सकती है। इसके अलावा, चिप का डिज़ाइन पूरा होने के बाद, इसे बनाने के लिए एक मास्क सेट बनाना होता है। इसमें आमतौर पर $500 मिलियन का खर्च आता है। इसका मतलब है कि एक चिप बनाने से पहले, लगभग $5.5 बिलियन या ₹4,914 करोड़ खर्च करने होंगे।
एक चिप पर कितना खर्च आता है?
एक चिप बनाने की शुरुआती लागत ज़्यादा लग सकती है, लेकिन यह लागत एक चिप की लागत से काफ़ी अलग है। इसे समझने के लिए, ब्लैकवेल B200 AI चिप की कीमत पर विचार करें। इसकी लागत लगभग $30,000 से $40,000 प्रति चिप है। यह कीमत चिप की पिछली पीढ़ी, H100 के बराबर है। इसका मतलब है कि एक चिप की कीमत में ज़्यादा R&D या शुरुआती लागत शामिल नहीं है। यह सिर्फ़ उस एक चिप के लिए बनाने, पैकेजिंग, डिस्ट्रीब्यूशन लागत और प्रॉफ़िट मार्जिन को दिखाता है।
इतनी महंगी चिप्स बनाना क्यों ज़रूरी है?
आपको हैरानी हो सकती है कि इतनी महंगी AI चिप्स बनाना क्यों ज़रूरी है। असल में, ब्लैकवेल B200 जैसी हाई-एंड AI चिप्स स्टैंडर्ड CPU या GPU से काफ़ी ज़्यादा पावरफ़ुल होती हैं। उनकी कम्प्यूटेशनल कैपेसिटी, मेमोरी और एफिशिएंसी इतनी ज़्यादा है कि वे सैकड़ों स्टैंडर्ड प्रोसेसर और GPU की जगह ले सकते हैं। इससे एनर्जी, समय और ऑपरेटिंग कॉस्ट में काफ़ी बचत हो सकती है।
