क्या AI अभी भी लाभदायक है?

 (isaiprofitable.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 3 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Frontier AI कंपनियों के संचयी खर्च और राजस्व को जोड़ने पर, मई 2026 तक पूरी AI इंडस्ट्री अभी भी लाभ नहीं कमा पाई है
  • इंडस्ट्री का कुल संचयी खर्च 1.4 ट्रिलियन डॉलर है, जबकि संचयी राजस्व 613 बिलियन डॉलर है, और पेज लोड होने के बाद AI खर्च का काउंटर भी दिखाता है
  • Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta के 2022 के बाद के AI capital expenditure के अनुमान बड़े हैं, लेकिन संचयी profit/loss सभी में बड़े पैमाने का घाटा दिखाते हैं
  • OpenAI, Anthropic, xAI जैसी AI research lab और model कंपनियाँ भी राजस्व से अधिक खर्च कर रही हैं, और केवल Nvidia ने +253 बिलियन डॉलर का मुनाफा कमाया है
  • ये आँकड़े लीक हुए दस्तावेज़, SEC filings, earnings announcements और इंडस्ट्री estimates पर आधारित unaudited estimates हैं, और circular investment की वजह से कुछ दोहरी गणना संभव है

कंपनी-वार संचयी खर्च·राजस्व·लाभ-हानि

  • बड़ी टेक कंपनियाँ

    • Amazon: 2022 के बाद कुल AI capital expenditure का अनुमान 313 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 22 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -291 बिलियन डॉलर
    • Alphabet (Google): 2022 के बाद कुल AI capital expenditure का अनुमान 287 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 25 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -262 बिलियन डॉलर
    • Microsoft: 2022 के बाद कुल AI capital expenditure का अनुमान 266 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 31 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -235 बिलियन डॉलर
    • Meta: 2022 के बाद कुल AI capital expenditure का अनुमान 230 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 3 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -227 बिलियन डॉलर
    • Oracle: 2023 के बाद संचयी अनुमान 57 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 18 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -39 बिलियन डॉलर

  • AI research lab और model कंपनियाँ

    • OpenAI: 2020 के बाद संचयी अनुमान 55 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 28 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -27 बिलियन डॉलर
    • Anthropic: 2021 के बाद संचयी अनुमान 33 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 6.5 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -26.5 बिलियन डॉलर
    • xAI: 2023 के बाद संचयी अनुमान 20 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 800 मिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -19.2 बिलियन डॉलर
    • Mistral AI: 2023 के बाद संचयी अनुमान 1 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 400 मिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -600 मिलियन डॉलर
    • Cohere AI: 2020 के बाद संचयी अनुमान 700 मिलियन डॉलर, AI राजस्व 400 मिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -300 मिलियन डॉलर
    • DeepSeek: 2023 के बाद संचयी अनुमान 300 मिलियन डॉलर, AI राजस्व 100 मिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि -200 मिलियन डॉलर

  • Nvidia

    • Nvidia: 2023 के बाद संचयी अनुमान 225 बिलियन डॉलर, AI राजस्व 478 बिलियन डॉलर, संचयी लाभ-हानि +253 बिलियन डॉलर
    • Nvidia को AI सेक्टर के प्रमुख chip supplier के रूप में AI boom का बड़ा लाभार्थी माना गया है

गणना की पद्धति और सीमाएँ

  • संचयी कुल राशि पूरे अवधि के अनुमान हैं, और क्योंकि इनमें कई private कंपनियाँ हैं, इन्हें सटीक accounting numbers मानना कठिन है
  • यह लीक हुए financial documents, SEC filings, earnings announcements, Bloomberg, WSJ, The Information, Epoch AI जैसी इंडस्ट्री estimates पर आधारित है
  • बड़ी टेक कंपनियों के infrastructure spending और pure lab spending को साथ शामिल किया गया है, इसलिए Amazon या Google का खर्च OpenAI, Anthropic जैसी pure labs की तुलना में कहीं बड़ा दिखता है
  • प्रति सेकंड डॉलर काउंटर historical average नहीं, बल्कि वर्तमान annual burn rate का उपयोग करता है ताकि मौजूदा प्रवाह दिखे, और दिए गए snapshot में यह 26,826 डॉलर दिखता है
  • राजस्व के आँकड़े सार्वजनिक जानकारी कम होने के कारण अनुमान लगाना सबसे कठिन हैं, और अधिकांशतः ARR figures के आधार पर estimate और extrapolate किए गए हैं
  • मौजूदा राजस्व अनुमान कुछ हद तक आशावादी माने जाते हैं, और नई जानकारी आने पर इन्हें समायोजित किया जाएगा
  • AI अर्थव्यवस्था में Google का Anthropic में निवेश, Anthropic का Google Cloud का उपयोग, Amazon का Anthropic में निवेश, और Microsoft का OpenAI के साथ संयुक्त निवेश जैसी circular संरचना मौजूद है
  • इसी संरचना की वजह से पूरी इंडस्ट्री के कुल संयुक्त आँकड़ों में कुछ revenue flows की दोहरी गणना हो सकती है
  • ये आँकड़े audited financial results नहीं, बल्कि एक व्यक्ति द्वारा तैयार किए गए सर्वोत्तम अनुमान हैं, और बेहतर स्रोत या योगदान के लिए LinkedIn पर संपर्क करने का उल्लेख है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 3 시간 전
Hacker News की राय

  • AMD और Alibaba को भी इसमें शामिल करना चाहिए। AMD AI से काफ़ी पैसा कमा रहा है, और उसका R&D खर्च AI राजस्व के आधे से भी कम है। Alibaba के अजीब फ़ाइनेंशियल स्टेटमेंट्स को देखें तो किसी न किसी तरह यह भी लाभकारी लगता है
    जिज्ञासा इस बात की है कि OpenAI/Anthropic का लंबी अवधि वाला shell game आखिर कैसे चलता है। दोनों कंपनियों ने infra providers के साथ equity deals की हैं; OpenAI Azure का उपयोग करता है, और Anthropic AWS, GCloud, Colossus का। वे compute credits उधार लेते हैं और उन्हीं credits से compute cost चुकाते हैं
    तो PaaS असल में मुफ़्त compute देता है और उसे revenue के रूप में दर्ज करता है, और AI provider inference देता है और उसे revenue के रूप में दर्ज करता है। मानो वे एक-दूसरे के buffet में मुफ़्त खाना खा रहे हों, लेकिन किसी न किसी को असली डॉलर से pasta salad खरीदना पड़ता है। ऊपर से देखने पर लगता है कि वह असली डॉलर PaaS की cash reserves है
    Microsoft और AWS के पास अपने मॉडल ख़ास नहीं हैं, लेकिन Google और SpaceX के पास हैं। Google के पास बहुत cash है और SpaceX लगातार cash ढूँढ़ने वाली कंपनी है, इसलिए लगता है कि इस खेल को जारी रखने या पूरी तरह छोड़ देने की क्षमता सिर्फ़ Google में है

    • उस तर्क से देखें तो oil refineries, semiconductor fabs, और cloud किसी ने भी नहीं बनाए होते
      frontier labs के inference margins बेहद अच्छे हैं, और लाभप्रदता के हिसाब से इनपुट्स को अपनी मर्ज़ी से बदलने का अधिकार भी इनके पास है। वे सिर्फ़ models और tools ही नहीं, बल्कि cost of revenue में भी innovation कर रहे हैं
      मॉडल की बात करें तो training cost inference demand जितनी तेज़ी से नहीं बढ़ती। पहले training सबसे बड़ा खर्च हुआ करता था, लेकिन अब ऐसा नहीं है
      margins बढ़ रहे हैं, और customers को value भी मिल रही है। और मज़े की बात यह है कि value पाने वाले customers वही हैं जिनके पास भारी-भरकम enterprise budgets हैं। इसी दौरान tacit collusion, lock-in, और बढ़ा-चढ़ाकर दावे भी हो रहे हैं, और prices भी बढ़ रहे हैं
      inference bubble नहीं है, और supply को भी adjust किया जा सकता है, इसलिए सब ठीक रहेगा। मेरे हिसाब से इसमें निवेश किया जा सकता है
    • Uber, Amazon, Blue Bottle Coffee, FedEx जैसी मशहूर कंपनियों ने भी सालों तक investors का cash जलाने वाली यही playbook अपनाई थी, और आज वे इस स्थिति में हैं
      सबकी long-term plan यही होती है कि काफ़ी बड़ा बनो, लंबे समय तक टिके रहो, और अंत में बाज़ार उसे स्वीकार कर ले। आपके मोहल्ले का अभी घाटे में चल रहा restaurant भी शायद दादा-दादी की विरासत का पैसा जलाते हुए सफल होने की उम्मीद कर रहा हो
      बस, Theranos, WeWork, और Pets.com ने भी यही करने की कोशिश की थी
    • वास्तविक revenue और external investment बहुत है, लेकिन विरोध करने वाले हर चीज़ को circular finance जैसा मान लेते हैं

  • यहाँ यह अजीब है कि किसी कंपनी के “AI” होने मात्र से लोग अचानक अपेक्षाकृत शुरुआती चरण की कंपनी की profitability पर सवाल उठाने लगते हैं
    जिस पारंपरिक SaaS कंपनी में मैं पहले काम करता था, वह कुछ साल पहले public हुई थी और उसके बावजूद profit आने के कोई संकेत नहीं थे। ऐसी और भी कई मिलती-जुलती कंपनियाँ हैं, लेकिन किसी को ज़्यादा चिंता होती नहीं दिखती

    • ये कंपनियाँ कई देशों के बजट से भी ज़्यादा पैसा खर्च कर रही हैं, और अमेरिकी GDP में 2% से अधिक जोड़ने लायक आकार की हैं, इसलिए अगर ये गिरती हैं तो नुकसान बहुत बड़ा होगा
    • “लंबी अवधि के market dominance के लिए scale बढ़ाओ” या “बनाओ, लोग खुद आ जाएँगे” जैसी रणनीतियाँ इस धारणा पर टिकी थीं कि adoption organic तरीके से होगा
      AI usage coding जैसे विशेष उपयोगों को छोड़कर कुल मिलाकर ठहरा हुआ दिखता है। इसलिए लगता है कि कंपनियाँ ROI को सही ठहराने के लिए कर्मचारियों से ज़बरदस्ती इसका उपयोग करवा रही हैं, AI features वाले “products” बना रही हैं, या लत लगाने वाली चीज़ें जोड़ रही हैं
      [1] https://news.ycombinator.com/item?id=48241012
      [2] https://news.ycombinator.com/item?id=48179021
      [3] https://news.ycombinator.com/item?id=48148337
      [4] https://news.ycombinator.com/item?id=48168626
    • यह हर startup cycle में होने वाली सामान्य बात है। startups growth और R&D पर बहुत पैसा खर्च करते हैं, इसलिए उनसे profit की उम्मीद अक्सर नहीं की जाती। जानबूझकर घाटे में कंपनी चलाने की अवधारणा startup investing से परिचित न हों तो उलझा सकती है
      अजीब बात यह है कि बहुत से लोग मानते हैं कि inference घाटे का सौदा है। ऐसे बड़े open-weight models हैं जिन्हें कंपनियाँ OpenAI या Anthropic से कहीं कम कीमत पर चलाकर भी profit में हैं। Deepseek V4 ने पहले से ही बहुत सस्ते 75% discounted price को permanent बना दिया है
      बेशक model training cost को भी ध्यान में रखना होगा, लेकिन usage बढ़ने के साथ व्यवसाय में उसका हिस्सा लगातार छोटा होता जाएगा। कुछ data center operators और AI कंपनियाँ फट सकती हैं, लेकिन जो लोग उम्मीद कर रहे हैं कि कीमतें चार गुना बढ़ीं तो पूरा AI ही ढह जाएगा, उन्हें शायद निराशा होगी
    • ये कंपनियाँ तुलना से परे मात्रा में resources जला रही हैं। अगर उनका यह आत्मविश्वास ग़लत निकला, तो आर्थिक असर कहीं बड़ा होगा
    • फ़रवरी 2026 तक AI infra पर 1.6 trillion dollars खर्च हो चुके थे। 2024 dollar terms में Manhattan Project 36 billion dollars, ISS 150 billion dollars, और पूरे U.S. Interstate Highway System पर 620 billion dollars खर्च हुए थे
      यानी 10 साल में पूरे U.S. Interstate Highway System की कुल लागत का लगभग 3 गुना AI पर खर्च हो चुका है
      देखने लायक visualization: https://www.aljazeera.com/news/2026/2/19/visualising-ai-spen...

  • तेज़ी से बढ़ते नए business segment के लिए यह बिल्कुल भी बुरा नहीं है

    • पहली बार देखने पर मेरा विचार भी यही था। अगर ये आँकड़े सही हैं, तो स्थिति उतनी बुरी नहीं जितनी मैंने सोची थी
      लेकिन यह ज़रूर जानना चाहूँगा कि Nvidia को इसमें क्यों शामिल किया गया। अगर आप उन कंपनियों को भी शामिल कर लें जिन पर सभी frontier models पैसा उड़ेल रहे हैं, तो कुल net spending में profit घटाने पर संख्या का 0 के क़रीब आना स्वाभाविक है
    • अफ़सोस, हरे रंग की bar EBITDA भी नहीं है, यह discount से पहले की संख्या है
    • सिर्फ़ कुछ ही सालों में पूरे U.S. Interstate Highway System की लागत का लगभग 3 गुना, और Apollo project का 7 गुना AI infra पर खर्च किया जा चुका है
    • सही कहा। खासकर इसलिए कि इस निवेश का ज़्यादातर हिस्सा GPU और data centers में गया है, जिन्हें लंबे समय में amortize किया जाता है, इसलिए यह उल्टा काफ़ी उम्मीद जगाने वाला लगता है
      spending growth curve को देखें तो यह काफ़ी स्वस्थ संख्या लगती है
    • AI की अलाभप्रदता के सबसे मुखर आलोचक के रूप में Ed Zitron दिखते हैं। मैं सच में जानना चाहता हूँ कि क्या उन्होंने Facebook, Amazon, Google के शेयर short किए हैं। या फिर क्या वे ऐसे tech stocks वाले index funds रखते हैं
      उदाहरण के लिए, मेरे पास ऐसे index funds हैं जिनमें ये shares शामिल हैं। revealed preference के हिसाब से इसका मतलब है कि या तो मैं इसे bubble नहीं मानता, या bubble फूटने पर भी पैसा लगाना जारी रखूँगा
      अगर इस साइट को बनाने वाला कहे, “मैं इन stocks को short कर रहा हूँ, और वजह यह है,” तो मैं उसका उतना ही, बल्कि शायद उससे भी ज़्यादा सम्मान करूँगा

  • downstream AI market में सोना निकालने वालों की profitability को लेकर मैं काफ़ी निराशावादी हूँ
    मुख्य bottleneck बिजली और compute capacity है, और दोनों मूलतः एक ही समस्या तक जाते हैं। आखिरकार यह RAM या disk storage के भीतर एक single bit को flip या move करने के लिए लगने वाली physical energy का सवाल है, और यह बुनियादी physics limits से प्रभावित होता है
    power efficiency improvements, model size reduction, hardware advances जैसी चीज़ें संभव हैं, लेकिन किसी भी दिशा में दर्जनों गुना सुधार पाने के लिए बहुत समय और पैसा चाहिए। पता नहीं सरकारों, कंपनियों, और investors में ऐसी तकनीकी breakthroughs का इंतज़ार करने का धैर्य है या नहीं

  • क्या Nvidia असल में लगभग बाकी सबको harvest नहीं कर रही?

    • दूसरे hardware manufacturers भी कहीं ज़्यादा profitable हैं। RAM, SSD, HDD, और लगभग पूरी data center supply chain इसमें आती है
    • ऐतिहासिक रूप से इसे gold rush में बाल्टी और फावड़े बेचने वाला काम कहा जाता था
      किसी भी bubble economy में लगातार अमीर होने का यह लगभग एकमात्र तरीका है
    • सही, और पैसा एक और गोल चक्कर में फेंककर घुमाया जा रहा है: https://www.youtube.com/watch?v=xUbJDrL6ZfM
    • Nvidia और Broadcom
    • यह बिल्कुल उसी कहावत जैसा है कि gold rush में फावड़े बेचने वाला बनना चाहिए

  • वाह, क्या उन्होंने लगभग 3 साल में ही निवेश की 50% राशि वापस निकाल ली? यह तो ज़बरदस्त money-printing machine लगती है। या फिर मूल पोस्ट का मतलब वह नहीं था?

    • आपको यह देखना होगा कि books में दर्ज revenue का एक हिस्सा circular trading की वजह से है। उदाहरण के लिए, AWS Anthropic को “CPU credits” देता है, Anthropic उन्हें AWS पर खर्च करता है, और AWS उसे revenue मान लेता है
      उल्टा भी यही होता है। Anthropic AWS को inference credits देता है और Anthropic उसे revenue मान लेता है। असलियत में यह कुछ-कुछ ऐसा है जैसे पहले से मौजूद एक server पर दोनों कंपनियाँ दावा कर रही हों कि उन्होंने उससे पैसा कमा लिया
      equity deals भी इसी तरह चलती हैं। वे एक-दूसरे को shares दे देते हैं, या एक पक्ष GPU के बदले shares देता है, और वास्तविक value ज़्यादा बने बिना ही share prices फूल जाती हैं, जिससे दोनों को फ़ायदा दिखता है

  • अगर यह Deepseek का total spend है, तो वह सच में बहुत अच्छा कर रहा है

    • https://www.techinasia.com/news/chinas-deepseek-eyes-10b-fun...
      अगर उसने सिर्फ़ 300 million dollars खर्च किए हैं और 10 billion dollars जुटाने की कोशिश कर रहा है, तो यह अजीब है
      https://newsletter.semianalysis.com/p/deepseek-debates
      अब तक यह शायद 3 से 4 billion dollars के ज़्यादा क़रीब होगा
    • सही। V4 model इतना अच्छा है कि यह मानना मुश्किल है कि उस पर Anthropic के खर्च का 1% भी नहीं लगा
    • दूसरी ओर Meta को थोड़ा दर्द हो रहा है

  • Google के आँकड़े कैसे निकाले गए होंगे? मैंने देखा कि Gemini लॉन्च करने के बाद net profit काफ़ी बढ़ा। इससे लगता है कि Gemini tokens वास्तव में profitable हैं, या कम-से-कम बहुत ज़्यादा घाटे में नहीं हैं
    लेकिन यह साइट tokens को बहुत घाटे वाला दिखाती है

    • यह साइट किसी उपयोगी चीज़ से ज़्यादा एक मज़ेदार meme जैसी है
      ऐसा business जो ऐसे data centers बना रहा हो जो दशकों तक सैकड़ों billions of dollars के tokens पैदा करेंगे, उसका साल 1 या 2 में घाटे में होना कोई चौंकाने वाली बात नहीं है। इस business में शुरुआत में capex का बहुत बड़ा हिस्सा आता है। आप tractor factory बनाकर एक साल में निवेश वापसी की उम्मीद नहीं करते
      लेकिन यह साइट ऐसा संकेत देती है जैसे ये कंपनियाँ tokens को inference cost से कम कीमत पर बेच रही हों। इसे cost-of-revenue ledger जैसा दिखाया गया है, और खासकर Nvidia को इसमें डालने से यह भ्रम और बढ़ता है। इसे बहुत गंभीरता से लेने की ज़रूरत नहीं
    • सभी कंपनियों में से, अपने silicon वगैरह को देखते हुए Google के बारे में यह संभव लग सकता है। लेकिन अगर पूरी capex और R&D cost को जोड़ें, तो यह कहाँ ठहरेगा, यह जानना दिलचस्प होगा
    • Google cloud compute बेचकर पैसा कमा रहा है। उसकी margins 9% से 32% तक बढ़ी हैं
      वह AI investment boom को absorb कर रहा है; Gemini खुद पैसा नहीं कमा रहा
      संदर्भ के लिए, cloud compute ने quarter में 20 billion dollars और अन्य services ने 90 billion dollars कमाए
    • अगर वह AI से plagiarized websites के ऊपर ads लगा रहा है, तो इस अर्थ में हाँ। जो content उसका अपना नहीं है, उसे AI के ज़रिए अपनी चीज़ जैसा पेश करोगे तो पैसा कमाया जा सकता है। उसकी कीमत यह है कि creators को पूरी तरह कुचल दिया जाए

  • सख़्ती से कहें तो यह साइट profit नहीं दिखाती, बल्कि investment flows को छोड़कर cash flow जैसी कोई चीज़ दिखाती है, यानी क्या किसी कंपनी ने customers से आए पैसे से ज़्यादा खर्च किया
    नया business ऐसा होता है जैसे assets को तुरंत depreciate कर दिया जाए, इसलिए इस तरीके से देखें तो संख्या हमेशा negative होगी। अगर आप hotel बनाकर construction cost को सीधे room revenue से घटाएँ, तो पैसा वापस आने में साल लगेंगे, लेकिन GAAP accounting में वही business काफ़ी profitable दिख सकता है
    GAAP accounting, यानी generally accepted accounting principles, official reporting और tax filing के लिए इस्तेमाल होती है, लेकिन जब तक M&A न हो, यह intellectual property value या goodwill की वृद्धि को शामिल नहीं करती। अगर इन्हें शामिल किया जाए, तो OpenAI या Anthropic जैसी कंपनियाँ काफ़ी अच्छा करती हुई दिखेंगी
    पता नहीं इसके लिए कोई सटीक शब्द है या नहीं, लेकिन मोटे तौर पर यह “business value में से डाला गया पैसा घटाने” जैसी चीज़ है। business value एक estimate है, इसलिए उस पर बकवास थोपना आसान है, इसीलिए उसकी report नहीं की जाती, लेकिन वास्तविक नतीजों के लिहाज़ से वह काफ़ी अहम है। इस पैमाने पर AI शायद अच्छा कर रहा होगा
    इसलिए “क्या AI अभी भी लाभकारी है? नहीं। सब दिवालिया हैं” जैसी लाइन इस तथ्य से मेल नहीं खाती कि सूची के ऊपर वाली कंपनियों के पास बैंकों में अरबों dollars पड़े हैं

  • Radeon तो नहीं दिखा, लेकिन AMD का AI पेज है: https://www.amd.com/en/products/graphics/radeon-ai.html