د AI پرمختللې پراختیا یو داسې مالي څرخ رامنځه کوي چې چیرې د پانګونې دوامداره سرمایه د لویو ماډلونو د چلولو لوړ لګښتونه پټوي [1].
دا tendência ځکه اهمیت لري چې د AI پریک شوی ارزانه کیدل ممکن یوه وهم وي. که د compute، talent او ډیټا لګښتونه په خپله لوړه کچه پاتې شي، نو د حقیقي اقتصاد تقلیدي سوداګرۍ به د دې ټیکنالوژۍ په ګټور ډول پذیریدو کې د ناممکنۍ سره مخ شي [2].
د صنعت تحلیلګر دا پدیده د "circular cash loop" یا د ناتو د پیسو څرخ په نوم یادوي. په دې څرخ کې، پانګونوال لکه OpenAI او Anthropic ته پراخې سرمایې ورکوي، چې دوی بیا دا پیسې د ماډلونو د روزنې لپاره اړینې پراخې compute ځواک ته لګوي [1]. دا پروسه ډیری وخت دوامداره زیانونه او د دې ټیکنالوژۍ حقیقي عملیاتي لګښتونه پټوي [2].
څوڅو پراختیا کوونکو لا دمخه د ناکامو پروژو مالي زیانونه ګڼلي دي. OpenAI په یو ځانګړي پروژې باندې څو میاشتې او میلیونونه ډالره [3] لګول، مګر وروسته یې دا پروژه پریښوده. په عین حال کې، نورو شرکتونو ځینې ځواکمن ماډلونه له عامه خلکو څخه پټانه کړي دي. Anthropic مؤخراً د سایبر امنیتي دلیلونو په نوم یو ماډل پټ کړ، که څه هم منتقدینو ویل چې دا اقدام د پانګونې د hype مدیریت لپاره یوه تاکتیک هم و [4].
سره له دې سیسټماتیکو لګښتونو، ځینې startups شرط تړلی چې AI د تقلیدي صنعت لپاره په لویه کچه پراخیږي. Ciridae num startup مؤخراً د Accel په مشرۍ 20 ملیونه ډالره [5] seed funding ترلاسه کړ. دا شرکت د داسې operating systems جوړولو اراده لري چې د حقیقي اقتصاد سوداګریو ته د AI بدلون راولي [5].
دا په بازار کې یو ډول کړاو رامنځه کوي. ځینې راپورونه وړاندیز کوي چې AI sector اوسمهال په یو bubble (بُلبل) کې دی، چیرې چې عاید د پانګونې په پرتله خورا کم دی [2]. نورې نظريې وړاندیز کوي چې شرکتونه باید اوس خپل کارکوونکي په AI سره replace کړي، ترڅو د دې ټیکنالوژۍ لګښتونه نور هم زیات نشي [6].
د اوس لپاره، د AI لابراتوارونو ته د ورکړل شویو سرمایو او د حقیقي نړۍ غوښتنو څخه د ترلاسه شوي حقیقي عاید ترمنځ अंतर د اقتصاد پوهانو لپاره د اندیښنې مرکزي نقطه پاتې کیږي [2].
“د پرمختللو AI ماډلونو د جوړولو او چلولو لوړ لګښت یو مالي «circular cash loop» یا د ناتو د پیسو څرخ رامنځه کوي.”
د 'circular cash loop' مانا دا ده چې د AI اوسنی رونق د venture capital په اساس sustains کیږي، نه د طبیعي ګټې په اساس. که د compute او ډیټا لګښتونه په د显著ه توګه کم نشي، دا ټیکنالوژۍ ممکن یوازې د شتمنو ټیکنالوژیکي شرکتونو لپاره یو لوکس پاتې شي، او کوچنۍ او متوسطې سوداګرۍ به د غیر sustainable عملیاتي لګښتونو له امله د AI له 통합 کولو سره نشي کولی.
