Goldman Sachs: "AI निवेश पर रिटर्न (ROI) निराशाजनक हो सकता है"

• हालिया AI उछाल के चलते बड़ी tech कंपनियाँ AI में भारी निवेश कर रही हैं, लेकिन उसके अनुरूप नतीजे आने में काफी समय लग सकता है
• Goldman Sachs की रिपोर्ट के अनुसार, कंपनियों द्वारा आने वाले समय में AI पर 1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक निवेश किए जाने की उम्मीद है, और सबसे बड़ा सवाल यह है कि "क्या यह विशाल खर्च वास्तव में निवेश के अनुपात में परिणाम देगा"
  • AI संचालन के लिए आवश्यक data center, power grid, AI chip आदि में बड़े पैमाने पर निवेश होने की संभावना है, लेकिन इन प्रमुख तत्वों की सप्लाई कमी के कारण कंपनियों का निवेश पर रिटर्न उम्मीद से कम रह सकता है
  • Goldman Sachs के global equity research प्रमुख Jim Covello ने कहा, "AI तकनीक बहुत महंगी है, और इन लागतों को सही ठहराने के लिए AI को जटिल समस्याएँ हल करने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन मौजूदा AI को इस तरह डिज़ाइन नहीं किया गया है"
  • उन्होंने यह भी जोड़ा, "AI लागत का शुरुआती स्तर ही बहुत ऊँचा है, इसलिए भले ही लागत घटे, AI-आधारित automation को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनने के लिए कीमतों में नाटकीय गिरावट आनी होगी," और "हमारे अनुभव में, बुनियादी summary जैसे काम भी अक्सर समझने में कठिन और अलॉजिकल नतीजे देते हैं"
• हालांकि, रिपोर्ट में उद्धृत अन्य विशेषज्ञों ने कुछ अधिक आशावादी राय दी
  • Goldman Sachs के senior equity analyst Kash Rangan ने कहा, "AI तकनीक फिलहाल स्पष्ट रूप से महंगी है, और cognitive work करने में मानव मस्तिष्क, generative AI की तुलना में प्रति power unit 10,000 गुना अधिक प्रभावी है," फिर भी "जैसा अतीत में हुआ है, AI तकनीक की cost equation बदलेगी"।
  • एक अन्य analyst Eric Sheridan ने iPhone और Uber जैसी तकनीकी प्रगतियों पर शुरुआती प्रतिक्रियाओं का उल्लेख करते हुए कहा, "स्मार्टफोन, Uber और Airbnb आने से पहले लोगों को नहीं लगता था कि उन्हें उनकी ज़रूरत है, लेकिन आज यह कल्पना करना मुश्किल है कि किसी ने ऐसी तकनीकी प्रगति का विरोध किया था," और "generative AI तकनीक के साथ भी लगभग निश्चित रूप से ऐसा ही होगा"

[siabard]

आम तौर पर निवेश फर्मों की रिपोर्टें निराशावादी अनुमान को काफी घुमा-फिराकर पेश करती हैं, तो अगर रुख इस स्तर का है, तो लगता है कि तस्वीर काफी अंधकारमय हो सकती है। भले ही AI निवेश की रफ्तार धीमी पड़ जाए, फिर भी पहले से बनाए गए data center और power grid जैसी infrastructure investments उपयोगी साबित हो सकती हैं—शायद यही थोड़ी तसल्ली है।

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Scott Galloway ने Bubble.ai - AI bubble लेख में यह शुरुआती परिदृश्य बताया था, जिसमें AI के air pocket से टकराकर तेज़ी से नीचे आने की स्थिति का उदाहरण दिया गया था।

• बड़ी non-tech कंपनियाँ (Walmart, JPM, P&G आदि) घोषणा करेंगी कि वे अपनी AI initiatives को कम कर रही हैं
• AI teams को बंद करने और joint investments को रद्द करने जैसे कदम उठाए जाएँगे
• "हम अब भी business पर AI के long-term impact को लेकर आशावादी हैं, लेकिन शुरुआत में जिस ROI की उम्मीद थी वह दिखाई नहीं दे रही है, इसलिए हम इस तकनीक में अपनी capital investment के स्तर को कम कर रहे हैं।"

बिलकुल उसी लहजे जैसा लग रहा है, इसलिए दिलचस्प है। हा

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इस रिपोर्ट का मूल दस्तावेज़ "Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?" है। यह 31P PDF है.
पूरे PDF का AI द्वारा किया गया सारांश इस प्रकार है।

Goldman Sachs शोधकर्ताओं की राय

• Daron Acemoglu का अनुमान है कि आने वाले 10 वर्षों में AI के कारण अमेरिकी productivity और GDP में वृद्धि सीमित रहेगी। AI अभी अल्पकाल में कुछ कार्यों के automation पर केंद्रित है, इसलिए वास्तव में transformative बदलाव लाने में समय लगेगा। इस बात से सहमत होना कठिन है कि AI मॉडल अभी की तुलना में बहुत अधिक तेज़ी से, या बहुत अधिक प्रभावशाली ढंग से विकसित होंगे।
• Jim Covello का कहना है कि AI तकनीक के development और operation cost को देखते हुए AI को complex समस्याएँ हल करने में सक्षम होना चाहिए, लेकिन मौजूदा AI इसके लिए उपयुक्त रूप से डिज़ाइन नहीं है। वास्तव में जीवन बदल देने वाले आविष्कार शुरू से ही कम लागत पर उच्च-लागत समाधान की जगह ले सकते थे, लेकिन AI ऐसा नहीं है। AI की लागत में बड़ी गिरावट आएगी, इस उम्मीद को लेकर भी वे संशय में हैं।
• Joseph Briggs का अनुमान है कि long term में AI 25% कामों को automate करेगा और आने वाले 10 वर्षों में अमेरिकी productivity को 9% तथा GDP growth rate को 6.1% बढ़ाएगा। अभी यह cost-effective नहीं है, लेकिन संभावित बचत और लागत घटने की संभावना को देखते हुए अंततः अधिक AI automation होगा।
• Kash Rangan और Eric Sheridan long term में AI की transformative potential और revenue generation की संभावना को लेकर आशावादी हैं। AI infrastructure पर बड़े पैमाने का खर्च अतिरंजित नहीं है, और AI की "killer application" अभी सामने न आने के बावजूद वे उम्मीद करते हैं कि यह भारी खर्च अंततः फल देगा।

वे कारक जो AI growth को सीमित कर सकते हैं

• Toshiya Hari आदि का मानना है कि आने वाले कुछ वर्षों में HBM तकनीक और CoWoS packaging की कमी के कारण semiconductor supply shortage AI growth को सीमित करेगी।
• Brian Janous ने चेतावनी दी है कि अमेरिका की power companies, AI आदि से पैदा होने वाली बिजली मांग में तेज़ उछाल के लिए तैयार नहीं हैं, और painful power supply shortage की स्थिति नज़दीक आ सकती है। आवश्यक transmission grid investment आसानी से हो पाना कठिन होगा।

बाज़ार outlook और investment राय

• Jim Covello का मानना है कि AI की बुनियादी कहानी को बनाए रखना कठिन होगा, लेकिन bubble फूटने में समय लगेगा, और तब तक AI infrastructure कंपनियों को लाभ मिलता रहेगा।
• Ryan Hammond का मानना है कि AI theme के जारी रहने की गुंजाइश है, और लाभ पाने वाले stocks Nvidia से आगे बढ़कर और कंपनियों तक फैलेंगे, खासकर utilities sector को लाभ मिलने की उम्मीद है।
• Christian Mueller-Glissmann का कहना है कि long term में औसत से अधिक S&P500 returns पाने के लिए सबसे अनुकूल scenario यह हो सकता है कि AI trend growth rate और corporate profitability को काफ़ी बढ़ाए, लेकिन inflation को न बढ़ाए।