जेपी मॉर्गन के सीईओ जेमी डिमॉन ने भविष्यवाणी की है कि वैश्विक AI खर्च 2027 तक 1 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा। यह पूर्वानुमान क्रिप्टो बुनियादी ढांचे और विकेंद्रीकृत कंप्यूट नेटवर्क के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है, क्योंकि AI के विकास से इन क्षेत्रों में नई संभावनाएं खुल सकती हैं।
1 ट्रिलियन डॉलर का पूर्वानुमान
डिमॉन का अनुमान हार्डवेयर, डेटा सेंटर और सॉफ्टवेयर को कवर करता है। यह राशि लगभग भारत की पूरी अर्थव्यवस्था के बराबर है। संदर्भ के लिए, वर्तमान में वैश्विक IT खर्च लगभग 4.5 ट्रिलियन डॉलर है। AI का हिस्सा तेजी से बढ़ रहा है, और डिमॉन को उम्मीद है कि यह गति और तेज होगी। समय सीमा कड़ी है: अब से सिर्फ एक साल से अधिक।
क्रिप्टो बुनियादी ढांचे को बढ़ावा
AI को कंप्यूट पावर की आवश्यकता है, और बहुत अधिक। यहीं पर क्रिप्टो बुनियादी ढांचा काम आता है। विकेंद्रीकृत कंप्यूट नेटवर्क — जो उपयोगकर्ताओं को अपनी निष्क्रिय GPU पावर किराए पर देने की अनुमति देते हैं — की मांग में वृद्धि हो सकती है। विशेष हार्डवेयर वाले माइनर्स को भी राजस्व के नए स्रोत मिल सकते हैं। समय महत्वपूर्ण है: क्रिप्टो बाजार अस्थिर रहे हैं, और मांग का कोई भी नया स्रोत स्वागत योग्य है। उस ट्रिलियन-डॉलर के पाई का एक छोटा सा हिस्सा भी इस क्षेत्र के लिए बहुत बड़ा होगा।
विकेंद्रीकृत कंप्यूट पर ध्यान
विचार सरल है: विशाल डेटा सेंटर बनाने के बजाय, कंपनियां मशीनों के वैश्विक नेटवर्क का उपयोग करती हैं। ऐसे नेटवर्क पहले से मौजूद हैं, लेकिन उन्हें लगातार मांग आकर्षित करने में कठिनाई हुई है। AI खर्च में उछाल इसे बदल सकता है। पूर्वानुमान बताता है कि कंप्यूट की मांग पारंपरिक डेटा सेंटरों की आपूर्ति से अधिक होगी। विकेंद्रीकृत नेटवर्क एक लचीला और अक्सर सस्ता विकल्प प्रदान करते हैं। वे हर AI कार्यभार के लिए पूरी तरह उपयुक्त नहीं हैं, लेकिन छोटे मॉडलों के प्रशिक्षण या इन्फ्रेंस कार्यों के लिए वे अच्छी तरह काम करते हैं।
यह पूर्वानुमान इस बढ़ती कथा में जोड़ता है कि AI और क्रिप्टो एक-दूसरे के करीब आ रहे हैं। संख्याओं को नजरअंदाज करना मुश्किल है। यदि AI खर्च वास्तव में 1 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंचता है, तो कंप्यूट की मांग बहुत अधिक होगी। विकेंद्रीकृत बुनियादी ढांचा इस पहेली का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हो सकता है। सवाल यह है कि क्या ये नेटवर्क उस ट्रिलियन-डॉलर के पाई का एक हिस्सा हासिल करने के लिए पर्याप्त तेजी से स्केल कर सकते हैं। यह एक चुनौती है — लेकिन एक अवसर भी।
