क्या भविष्य में AI अनेक उद्योगों के लिए संपत्ति बनाएगा, या शुद्ध घाटा साबित होगा?

 (joincolossus.com)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-09-17 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • ऐसे मामले मौजूद हैं जहाँ क्रांतिकारी तकनीक नई कॉर्पोरेट संपत्ति बनाती है, और ऐसे भी जहाँ वह सामाजिक बदलाव में योगदान देती है लेकिन निवेशकों को बहुत कम लाभ मिलता है
  • यह सवाल उठता है कि generative AI इनमें से किस श्रेणी में आता है, और फिलहाल यह मौजूदा ICT नवाचार की निरंतरता के रूप में बड़ी कंपनियों के केंद्रित अल्पाधिकार ढाँचे की ओर बढ़ता दिख रहा है
  • अतीत के microprocessor और container shipping के उदाहरणों की तुलना करते हुए, यह संभावना जताई गई है कि AI का बड़ा लाभ भी उत्पादकों की बजाय उपभोक्ताओं और कुछ बड़ी कंपनियों में केंद्रित हो सकता है
  • AI में निवेश कर रिटर्न कमाने के एक तरीके के रूप में infrastructure कंपनियाँ या AI के उपयोग से लागत घटाने और उत्पादकता बढ़ाने पर ज़ोर देने वाले सेक्टर अधिक आशाजनक हो सकते हैं
  • अधिकांश नए AI स्टार्टअप्स के निवेशकों के लिए उम्मीद जितना बड़ा अवसर नहीं हो सकता, और अंततः उपभोक्ता तथा कुशल मौजूदा कंपनियाँ सबसे बड़े लाभार्थी बन सकती हैं

क्रांतिकारी तकनीक और संपत्ति का जन्म

  • रेल, बिजली, internal combustion engine, microprocessor जैसी क्रांतिकारी तकनीकों ने नए औद्योगिक युग बनाए और निवेशकों व उद्यमियों को अपार संपत्ति और प्रभाव दिया
  • इसके विपरीत, container shipping जैसी तकनीकों ने सामाजिक स्तर पर बड़ा बदलाव तो किया, लेकिन कॉर्पोरेट वैल्यू बढ़ाने का प्रभाव सीमित रहा

तकनीकी नवाचार का निवेश मूल्य और 'लाभ किसे मिलता है' का सवाल

  • नई तकनीक में निवेश करते समय कितनी वैल्यू क्रिएशन होगी, और उस लाभ पर किसका कब्ज़ा होगा, यही निर्णायक सवाल है
  • ICT नवाचार ने नए उद्यमों और निवेशकों को संपत्ति दी, जबकि container shipping में वैल्यू बिखर गई, इसलिए कई निवेशकों को लाभ नहीं मिला
  • AI, खासकर generative AI, इनमें किस श्रेणी में आएगा, यह अभी अनिश्चित है

microprocessor और container shipping के उदाहरणों की तुलना

  • microprocessor नवाचार को शुरुआत में समझना कठिन था, लेकिन प्रयोग और market entry के साथ नवाचार का एक सकारात्मक चक्र बना
  • 1970 के दशक के अंत में PC बाजार की क्रमिक वृद्धि और entry barriers का बनना, निवेश को तेज़ करता गया और ecosystem के विस्तार को आगे बढ़ाया
  • IBM, HP, DEC जैसी बड़ी स्थापित कंपनियाँ PC अपनाने में हिचकिचाईं, जबकि बाद में आने वाले खिलाड़ी नवाचार के केंद्र में आ गए
  • ICT bubble → bubble crash → stable growth की धारा में निवेशकों और उद्यमियों की भूमिका और turning point की व्याख्या की गई है

AI और container shipping की तुलना

  • container shipping ने भी विशाल सामाजिक और आर्थिक बदलाव पैदा किए, लेकिन कम entry barriers और तेज़ प्रतिस्पर्धा के कारण अधिकांश निवेशकों को बड़ा रिटर्न नहीं मिला
    • नवाचार को आगे बढ़ाने वाले SeaLand के संस्थापक McLean और कुछ निवेशकों ने ही वास्तविक संपत्ति अर्जित की
    • बड़ी shipping कंपनियाँ, infrastructure निवेशक, और इस लाभ का उपयोग करने वाली कंपनियाँ (जैसे IKEA, Walmart) सबसे बड़े लाभार्थी बने
  • बढ़ती प्रतिस्पर्धा, मांग की तुलना में अधिक निवेश, और infrastructure लागत में वृद्धि ने निवेश रिटर्न को सीमित करने वाली संरचना बनाई

AI का नवाचार चक्र और निवेश माहौल

  • अर्थशास्त्री Carlota Perez के सिद्धांत के अनुसार तकनीकी नवाचार eruption, frenzy, synergy, maturity के चार चरणों से गुजरता है
    • frenzy और synergy के दौर में निवेशकों के लिए रिटर्न के अवसर अधिक केंद्रित होते हैं
  • AI में पहले से ही बड़ी ICT कंपनियों द्वारा अल्पाधिकार और एकीकरण आगे बढ़ रहा है
  • बड़े model कंपनियाँ, infrastructure/chip/data कंपनियाँ वैल्यू चेन में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही हैं
  • नई application startups लगातार उभर रही हैं, लेकिन उनके बड़े model कंपनियों में समा जाने या प्रतिस्पर्धा में पीछे छूटने की संभावना अधिक है

AI उद्योग में निवेश के अवसर और जोखिम

  • model कंपनियों में निवेश के अवसर पहले ही सीमित हैं, और domain-specific models भी consolidation और acquisition के बाद कुछ ही कंपनियों को आगे ला पाएँगे
  • infrastructure कंपनियों (जैसे NVIDIA) में निवेश में भी पहले से ऊँची अपेक्षाएँ शामिल हैं, इसलिए अतिरिक्त रिटर्न की गुंजाइश सीमित है
  • वे सेक्टर जो AI का उपयोग करके लागत घटाने और उत्पादकता बढ़ाने की रणनीति अपनाते हैं—जैसे professional services, healthcare, education, finance—सबसे बड़े लाभार्थी हो सकते हैं
  • नए उद्यमों/स्टार्टअप्स के लिए तीव्र प्रतिस्पर्धा और growth barriers के कारण बड़े पैमाने पर निवेश जुटाना कठिन हो सकता है, और अनुभव व execution निर्णायक रहेंगे

AI का आर्थिक प्रभाव और अंतिम लाभार्थी

  • AI भविष्य में वैश्विक GDP के 1~7% के बराबर वैल्यू ऐड कर सकता है, लेकिन इसका अधिकांश लाभ उपभोक्ताओं और अधिक उत्पादक मौजूदा कंपनियों को मिलने की संभावना है
  • सेवा उद्योगों में उत्पादकता बढ़ने से उपभोक्ता कल्याण बढ़ेगा और विभिन्न सेवाओं तक पहुँच के अवसर विस्तृत होंगे
  • अतीत के manufacturing automation की तरह, AI से होने वाली सामाजिक लागत बचत को जब कॉर्पोरेट रणनीति में शामिल किया जाएगा, तभी ध्यान खींचने वाले निवेश अवसर बन सकते हैं

निष्कर्ष – AI युग की निवेश रणनीति

  • क्रांतिकारी तकनीक के शुरुआती चरण की अंधाधुंध उम्मीदों की बजाय, यह समझने वाली अलग निवेश सोच की ज़रूरत है कि knowledge workers की उत्पादकता में वृद्धि कौन से नए बाजार और रणनीतियाँ खोलेगी
  • आगे सफलता का आधार केवल तकनीक पर दांव लगाना नहीं, बल्कि यह समझना होगा कि तकनीक नए अवसर और बाजार कैसे खोलेगी

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