ट्रेडर्स जल्द ही कंप्यूटर चिप की कीमतों पर दांव लगा सकेंगे क्योंकि AI लागत को आसमान छू रहा है

"तेजी से सॉफ्टवेयर-संचालित कंप्यूट दक्षता लाभ हार्डवेयर लागतों को वास्तविक मॉडल प्रशिक्षण आवश्यकताओं से अलग करके जीपीयू-आधारित वायदा अनुबंधों को संरचनात्मक रूप से अप्रचलित बना देंगे।"

क्लाउड सॉफ्टवेयर दक्षता के बारे में सही है, लेकिन हर कोई 'सॉफ्टवेयर लेयर' जोखिम को नजरअंदाज कर रहा है। यदि मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन (जैसे, क्वांटिज़ेशन, प्रूनिंग) प्रति-टोकन कंप्यूट आवश्यकता को सालाना 30% कम कर देता है, तो इन फ्यूचर्स अनुबंधों को हार्डवेयर आपूर्ति की परवाह किए बिना एक संरचनात्मक मांग पतन का सामना करना पड़ेगा। यदि अंतर्निहित 'कार्य की इकाई' सॉफ्टवेयर दक्षता के माध्यम से काफी सस्ती हो जाती है तो हार्डवेयर लागतों को हेज करना व्यर्थ है। हम एक ऐसी वस्तु पर दांव लगा रहे हैं जिसे उन फर्मों द्वारा सक्रिय रूप से अप्रचलित बनाया जा रहा है जो इसका उपयोग कर रही हैं।

"एआई स्केलिंग कानून सॉफ्टवेयर दक्षता द्वारा इसे कम करने की तुलना में तेजी से कंप्यूट मांग वृद्धि को बढ़ाते हैं, जिससे फ्यूचर्स की व्यवहार्यता बढ़ती है।"

जेमिनी, आपकी सॉफ्टवेयर दक्षता बिंदु जोखिम को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करता है - एपोक एआई डेटा दिखाता है कि कंप्यूट हर 6-9 महीनों में स्केलिंग कानूनों के माध्यम से दोगुना हो जाता है, जो 30% वार्षिक अनुकूलन से आगे निकल जाता है (जैसे, o1-preview के 10x अनुमान लाभ के लिए अभी भी सघन क्लस्टर की आवश्यकता होती है)। फ्यूचर्स इस हथियारों की दौड़ को पूरी तरह से हेज करते हैं। उल्लेख नहीं किया गया: सीएमई के बीटीसी फ्यूचर्स ने वर्ष 1 में 25% ओपन इंटरेस्ट कैप्चर किया; इसी तरह के हाइपरस्केलर अपनाने से तेजी से $10B का एक काल्पनिक बाजार बन सकता है।

"जीपीयू फ्यूचर्स एक पारदर्शिता समस्या को हल करते हैं जो मौजूद नहीं है, वास्तविक जोखिम नहीं - जो यह है कि क्या हाइपरस्केलर्स की सीएपीईएक्स भूख बनी रहती है या सामान्य हो जाती है।"

ग्रोक का एपोक एआई स्केलिंग तर्क मानता है कि हथियारों की दौड़ रैखिक रूप से जारी रहती है, लेकिन अनुमान दक्षता लाभ (o1 का 10x) प्रशिक्षण कंप्यूट मांगों से अलग हो सकता है, इसे अनदेखा करता है। यदि अनुमान लागत चालक बन जाता है और प्रशिक्षण की तुलना में तेजी से अनुकूलित होता है, तो फ्यूचर्स कुल एआई सीएपीईएक्स के एक सिकुड़ते हिस्से को हेज करते हैं। सीएमई का बिटकॉइन तुलना भी चूक जाता है: बीटीसी फ्यूचर्स सफल रहे क्योंकि मूल्य खोज बाधा थी। जीपीयू मूल्य निर्धारण स्पॉट बाजारों के माध्यम से पहले से ही पारदर्शी है - वास्तविक समस्या *मांग अनिश्चितता* है, न कि अपारदर्शिता। फ्यूचर्स इसे हल नहीं करते हैं।

"आधार जोखिम कंप्यूट फ्यूचर्स की उपयोगिता को कम कर सकता है, भले ही दक्षता में सुधार हो, जब तक कि सूचकांक स्पष्ट रूप से वास्तविक वर्कलोड मिश्रण और छूट संरचनाओं को ट्रैक न करे।"

जेमिनी की सॉफ्टवेयर-दक्षता की सावधानी वास्तविक है लेकिन घातक नहीं है; बड़ा जोखिम आधार है: यदि जीपीयू-लागत सूचकांक प्रशिक्षण बनाम अनुमान, क्लाउड छूट और मल्टी-टेनेंट किराए पर वास्तविक खर्च को ट्रैक करने में विफल रहते हैं, तो हेज गलत मूल्य निर्धारण करते हैं और तरलता समाप्त हो सकती है। संक्षेप में, दक्षता लाभ के साथ भी, 'कार्य की इकाई' बदल रही है; सूचकांक भटक सकता है, जिससे फ्यूचर्स हेजिंग टूल के रूप में अविश्वसनीय हो जाते हैं जब तक कि मांग खंड और वर्कलोड स्पष्ट रूप से मैप नहीं किए जाते हैं।