- हाल के समय में अमेरिकी अर्थव्यवस्था manufacturing मंदी और कमजोर रोजगार संकेतकों के बावजूद स्थिर बनी हुई है
- कई विशेषज्ञों का विश्लेषण है कि AI-संबंधित निवेश में बढ़ोतरी आर्थिक मंदी के असर को संतुलित कर रही है
- AI सेक्टर-नेतृत्व वाली बढ़त शेयर कीमतों और GDP वृद्धि दर को सहारा दे रही है, लेकिन अगर AI वास्तविक उम्मीदों पर खरा नहीं उतरता तो झटका लग सकता है
- अत्यधिक निवेश, वास्तविक लाभप्रदता की कमी, ऊर्जा स्रोतों की सीमाएँ और औद्योगिक bubble की आशंकाएँ उठ रही हैं
- AI इंडस्ट्री ने थोड़ा भी निराश किया तो बड़ा market shock आ सकता है, और यह मैक्रोइकॉनमी व राजनीतिक परिदृश्य के लिए एक अहम मोड़ बन सकता है
अमेरिकी अर्थव्यवस्था की मौजूदा स्थिति और AI की भूमिका
- हाल के समय में अमेरिकी अर्थव्यवस्था manufacturing मंदी, कमजोर रोजगार संकेतक, और निम्न consumer sentiment जैसे पारंपरिक सुस्ती संकेतों के बावजूद, स्पष्ट recession के बिना मजबूती बनाए हुए है
- बेरोज़गारी दर में हल्की बढ़ोतरी हुई है, लेकिन यह अब भी निचले स्तर पर है, और मुख्य कामकाजी आयु वर्ग की employment rate भी ऐतिहासिक उच्च स्तर के करीब है
- New York Fed और Atlanta Fed के विश्लेषण के अनुसार GDP growth rate भी 2% से ऊपर है, जो तुलनात्मक रूप से अच्छा स्तर दिखाती है
AI और आर्थिक बढ़त के बीच संबंध
- कुछ विशेषज्ञ ज़ोर देते हैं कि आर्थिक सुधार का कारण “AI boom” है
- Pantheon Macroeconomics का अनुमान है कि अगर 2025 की पहली छमाही में AI-संबंधित खर्च न होता, तो अमेरिकी GDP growth rate सालाना आधार पर केवल 0.6% रहती
- Jason Furman, Paul Kedrosky ने भी इसी तरह के आँकड़े पेश किए हैं
- S&P 500 के market cap का लगभग पाँचवाँ हिस्सा Nvidia, Microsoft, Apple इन तीन कंपनियों में केंद्रित है, जिनमें से दो AI पर बड़ा दांव लगा रही हैं
- AI को छोड़ दें तो व्यापक अर्थव्यवस्था में वास्तव में उपभोग ठहराव, कम रोजगार वृद्धि, और non-AI क्षेत्रों में निवेश की सुस्ती जैसे मंदी के संकेत साफ़ दिखते हैं
AI-नेतृत्व वाली वृद्धि के जोखिम
- AI मंदी का जोखिम: अगर AI राष्ट्रीय अर्थव्यवस्था की एकमात्र growth engine बन जाए, तो इस क्षेत्र का investment bubble फूटने पर बेरोज़गारी, शेयर बाज़ार में गिरावट, और ऋण खराब होने जैसे प्रभाव बड़े पैमाने पर फैल सकते हैं
- Trump प्रशासन कई उद्योगों पर tariff लगाते हुए भी AI और supply chain को अपवाद देता है, यानी AI इंडस्ट्री को ‘सोने का अंडा देने वाली मुर्गी’ की तरह बचाया जा रहा है
- अगर AI मंदी वास्तविकता बनती है, तो राजनीतिक-अर्थव्यवस्था की संरचना में भी बुनियादी बदलाव संभव हैं
- उदाहरण: 2008 में housing bubble के फूटने ने अमेरिकी राजनीति में एक बड़ा turning point बनाया था
AI bubble की प्रकृति: वास्तविक मूल्य और निराशा की संभावना
- investment bubble के प्रकार
- शुद्ध वित्तीय सट्टा, जहाँ asset prices वास्तविक मूल्य से बहुत ऊपर चले जाते हैं
- वह स्थिति जहाँ बाज़ार भागीदार किसी विशेष तकनीक के मूल्य का अत्यधिक आकलन करते हैं: ऐसे में जब तकनीक की वास्तविक सीमाएँ सामने आती हैं, तो बड़े पैमाने पर शेयर कीमत गिरना और वित्तीय खराबी हो सकती है
- Jeff Bezos ने इसे “industrial bubble” कहा है, और इस पैटर्न पर ज़ोर दिया है कि तकनीक से जुड़ी उम्मीदें टूटने पर वित्तीय प्रणाली को नुकसान पहुँचता है
- Bloomberg सहित विदेशी मीडिया ने बड़े data center निवेश, निवेश पर कमजोर वास्तविक रिटर्न, AI का productivity सुधार में पर्याप्त योगदान न दे पाना, और बिजली खपत बढ़ने जैसी कई कमजोरियों की ओर इशारा किया है
- MIT के सर्वे के अनुसार 95% कंपनियाँ AI निवेश से वास्तविक रिटर्न हासिल नहीं कर पा रही हैं
- हाल में AI द्वारा पैदा किए जाने वाले “Workslop(ऐसा कामकाजी output जो गुणवत्ता से काफ़ी दूर हो)” की समस्या, बड़े मॉडलों की performance limits, और data center की energy consumption का मुद्दा उभरकर सामने आया है
AI के भविष्य को लेकर अनिश्चितता
- इंडस्ट्री के अंदरूनी लोग दीर्घकालिक वृद्धि को लेकर आश्वस्त हैं, लेकिन पिछले औद्योगिक bubbles के उदाहरण देखें तो भले ही कोई नवाचार तकनीक पूरी तरह ‘विफल’ न हो, अगर वह आशावादियों की अपेक्षा से थोड़ा भी कम निकले तो झटका लग सकता है
- AI इंडस्ट्री की हल्की-सी निराशा भी मैक्रोइकॉनमिक shock और राजनीतिक परिदृश्य में बदलाव तक फैल सकती है
- इस लिहाज़ से, अमेरिका का भविष्य इस बात का संकेत देता है कि AI अभी पूरी तरह विफल न भी हो, फिर भी अगर वह उम्मीदों से कम निकला तो संकट पैदा हो सकता है
1 टिप्पणियां
Hacker News राय
हमारी कंपनी के लिए अगले कुछ क्वार्टर सचमुच बेहद कठिन दिख रहे हैं; हर तरफ खर्च घट रहा है और लगभग सभी ग्राहक कॉन्ट्रैक्ट को बड़े पैमाने पर कम करने की मांग कर रहे हैं, इसलिए हम नौकरियां बचाने के लिए हर संभव खर्च काट रहे हैं, और ग्राहक कंपनियां भी यही कह रही हैं
अजीब बात यह है कि कंपनी ने जो थोड़ा-बहुत नया निवेश किया है, वह AI में है, और वह भी बहुत ठंडे स्तर पर
सब लोग निवेशकों के सामने ऐसे व्यवहार कर रहे हैं जैसे सब ठीक हो, लेकिन असल में हालात म्यूज़िकल चेयर के खेल जैसे हैं, जहां हर कोई बस बाहर न छूटने की कोशिश कर रहा है
यूनिवर्सिटी की economics class में प्रोफेसर ने कहा था कि stock market दो वजहों से ऊपर जा सकता है: एक, जब वास्तविक अर्थव्यवस्था बढ़ती है और stocks सचमुच अधिक मूल्यवान हो जाते हैं; दूसरा, जब सब लोग खर्च बहुत कम कर देते हैं और उस वजह से cash stock market में बहने लगता है, जिससे भविष्य के प्रदर्शन से अलग भी कीमतें बढ़ सकती हैं
मैं दुनिया की सबसे बड़ी packaging companies में से एक में काम करता हूं, और अमेरिका के हमारे सभी ग्राहक शायद बिक्री घटने की वजह से packaging की मांग कम कर रहे हैं; इससे क्या निष्कर्ष निकलता है, यह हर कोई खुद सोच सकता है
अगर economics class में प्रोफेसर ने interest rates का ज़िक्र नहीं किया, तो उन्होंने बात गलत समझी; stock market काफी हद तक कंपनियों के future cash flows की present value पर टिका होता है, जो interest rates से जुड़ी होती है, यानी rates घटें तो DCF(discounted cash flow) model की valuation बढ़ती है
हमारी कंपनी में भी business metrics के गिरने के संकेत लगातार दिख रहे हैं; 2009 में मैं सौभाग्य से स्कूल में था इसलिए असर कम पड़ा, लेकिन अब एक वयस्क के रूप में यह शायद मेरे जीवन का सबसे अस्थिर माहौल है
यह सुनकर हंसी आती है कि कोई economics professor stock market पर राय दे रहा है; मेरे पास भी economics में advanced degree है और stock market में ठीक-ठाक करियर रहा है, इसलिए यह comment मुझे थोड़ा मजेदार लगा
सिर्फ इस बात की संभावना ही कि AI को छोड़ दें तो, या non-tech sectors को भी जोड़ लें, अमेरिकी अर्थव्यवस्था कई वर्षों से ठहरी हुई है, स्थिति की गंभीरता दिखाने के लिए काफी है
मेरे पैसे का ज्यादातर हिस्सा mortgage, चीन से आने वाले सस्ते सामान, groceries, और कभी-कभार मिलने वाली services पर खर्च होता है; कभी-कभी सोचता हूं यह सब कैसे चलता रहता है, लेकिन सच कहूं तो पहले से भी यही चल रहा था
trade tariff war ने इस स्थिति में बिल्कुल भी मदद नहीं की
2008 का financial crisis आसमान से नहीं टपका था, और 2008 की समस्या का जो "समाधान" किया गया, वह भी मूल रूप से समस्या को आगे धकेलना ही था
ठहराव की वजह 2025 से शुरू हुई, जब Canada ने जवाबी कार्रवाई में अमेरिकी शराब का आयात पूरी तरह रोक दिया, और China ने जवाबी कार्रवाई में soybeans का आयात बंद कर दिया; अगर पूछना है कि इसकी वजह क्या है, तो हर कोई खुद ईमानदारी से जवाब दे, और अगर ऐसा नहीं कर सकता तो सोचना चाहिए कि कहीं cognitive bias सोचने से रोक तो नहीं रहा
मुझे लगता है कि अमेरिका की समस्याओं को लेकर चिंता पूरी तरह वाजिब है, लेकिन इस लेख में जिन समस्याओं का ज़िक्र है, उनके नीचे और भी गहरे मूल कारण मौजूद हैं
अगर स्तंभ सड़कर गिरने लगें तो जाहिर है अमेरिका खतरे में होगा, लेकिन असल में ज्यादा महत्वपूर्ण यह है कि वे स्तंभ सड़ने शुरू क्यों हुए
जब पीछे भालू पड़ा हो, तो भालू से तेज़ भागना जरूरी नहीं, बस साथ वाले व्यक्ति से तेज़ भागना काफी है
उधार लेना लगातार महंगा होता गया है... federal rate इसका मुख्य कारण है और उसी के चलते बहुत-सी adjustments हुई हैं
कोविड के दौरान और उसके बाद बहुत-से लोगों ने credit को सीमा तक इस्तेमाल कर लिया, या घरेलू ज़रूरतों और बढ़ती cost of living जैसी वजहों से कर्ज काफी बढ़ा लिया
नतीजा यह है कि बहुत से लोगों के पास अब खर्च की लगभग कोई गुंजाइश नहीं बची, इसलिए वे बुनियादी ज़रूरतों से आगे बड़े purchases से हट रहे हैं; शुरू में कुछ हद तक लालच और pandemic को बहाना बनाया गया था, लेकिन अब सचमुच पैसे नहीं बचे हैं
मैं 70 दिन पहले लिखी अपनी बात दोहराना चाहता हूं:
AI को लेकर मेरी सबसे बड़ी चिंता यह नहीं है कि "AI क्या नहीं कर सकता", बल्कि यह है कि हम research/academia mode से practical value extraction mode में बहुत तेज़ी से शिफ्ट हो गए हैं, और policy तथा economy के AI पर खतरनाक स्तर तक all-in होने की स्थिति के बहुत करीब बहुत जल्दी पहुंच गए हैं
infrastructure investment, EV tax credits, healthcare support जैसी चीजें भी घटी हैं, जिससे investment portfolio ने काफी विविधता खो दी है
China की तुलना में, वह batteries, EV, solar, AI/chips/foundries जैसे कई क्षेत्रों में दांव लगा रहा है
मुझे लगता है China में भी बड़े risks हैं, लेकिन अमेरिका की foreign policy में बदलाव के साथ economic hegemony के बड़े बदलाव के संकेत महसूस हो रहे हैं
जवाब में दो बातें कहूंगा: पहली, China के संदर्भ में अमेरिका के mainland manufacturing को वापस लाना निवेश के लिहाज से लगभग बेकार है क्योंकि labor cost gap बहुत बड़ा है; अब ध्यान इस पर होना चाहिए कि "आगे क्या किया जा सकता है"
AI में profit-focused shift तेज़ रही है, लेकिन मुझे यह उम्मीद से उतना बुरा नहीं लगता; हम LLMs को workflow में integrate करके ऐसा software infrastructure बना रहे हैं जिससे सब लोग ज्यादा efficient और productive बन सकें, और जैसे-जैसे foundation models बेहतर होंगे, infrastructure भी Moore's law की तरह फायदा उठाएगा
मैं आम तौर पर नई तकनीक जल्दी अपनाने वाला नहीं हूं, लेकिन LLMs की वजह से मैंने vim से vscode+copilot, और फिर cursor की ओर स्विच किया—यह इतनी transformative technology है
ऊपर वाला 70 दिन पुराना comment पढ़कर एक पल को मुझे लगा 70 साल पुरानी बात हो रही है, और मैं सोच बैठा कि शायद आप 1956 Dartmouth AI workshop में शामिल थे
एक क्षण के लिए दिमाग में यह धारा चली कि उस समय भी लोग कह रहे होंगे "हम बहुत तेज़ जा रहे हैं"; मेरी समझ पूरी तरह गलत थी, लेकिन यह गलतफहमी मजेदार थी
economic hegemony के बदलने के संकेत तो 10 साल पहले ही शुरू हो गए थे, बस धारणा अभी बदली नहीं थी
AI की वजह से मेरा investment portfolio अभी तक टूटा नहीं है
यह साफ दिखता है कि AI investment अमेरिकी अर्थव्यवस्था को संभालने वाले गिने-चुने सहारों में से एक हो सकता है
अगर AI की लहर उम्मीद से बस थोड़ा भी निराशाजनक निकली, तो market और policy दोनों पर बड़ा असर पड़ सकता है
पिछले कुछ महीनों में dollar के 10% गिरने को भी ध्यान में रखना चाहिए
शायद अभी stock market exposure कम करने का ठीक समय हो सकता है
AI एक बहुत बड़ा bubble है; nvidia openai में निवेश करता है और openai फिर nvidia के chips खरीदता है, तो nvidia असल में लगभग पैसों को घुमाने जैसा कर रहा है
"bubble का दूसरा चरण financialization होता है" यह प्रसिद्ध कथन याद आता है
AI bubble की संभावना से जुड़ी सबसे निराशाजनक बात यह है कि कोई बहुत बुद्धिमान researcher Twitter पर long-horizon task performance graph को extrapolate करके यह बेहद आशावादी दावा कर देता है कि 2026-2027 में AGI को लगभग बना लिया जाएगा
मैं उसकी भविष्यवाणी को सतही तौर पर मानने की कोशिश करता हूं और यह मानता हूं कि वह ईमानदार है
समस्या यह है कि यह भविष्यवाणी ऐसे metrics पर आधारित है जो वास्तविक क्षमता का ठीक प्रतिनिधित्व नहीं करते
मान लें कि नया model SWE-bench पर 65% score करता है, तब भी वह इंसानी 65% जैसा नहीं लगता; यानी model benchmark पर तो मेहनत से अच्छा कर सकता है, लेकिन अभी उसे स्वतंत्र software engineer की तरह सीधे इस्तेमाल करना कठिन है
यह आशावाद अंततः इस सोच पर आधारित है कि कोई graph या benchmark भविष्य को सटीक बताता है
अगर वह benchmark वास्तव में अच्छा proxy न निकला, तो मामला सचमुच गंभीर है
benchmark results और हम लोगों के LLMs के वास्तविक उपयोग के अनुभवों के बीच बहुत बड़ा अंतर है; SWE-bench score देखकर लगता है कि हम पहले से ही बहुत-से काम इन्हें सौंप सकें, लेकिन व्यवहार में LLMs अभी बुनियादी काम भी लगातार भरोसेमंद तरीके से नहीं कर पाते
benchmarking पर बहुत अधिक फोकस होने से स्थिति को ठीक से देखना मुश्किल हो जाता है; private internal evaluations सबसे सटीक होते हैं, लेकिन नवीनतम models में भी उनके नतीजों में बड़ा उतार-चढ़ाव है
समय के साथ मुझे यह बात और अधिक सच लगने लगी है कि बहुत बुद्धिमान researchers भी कुछ खास मामलों में चौंकाने वाली हद तक भोले या गलत हो सकते हैं
"अगले साल या उसके अगले साल तक सारे white-collar jobs automate हो जाएंगे"
काम, और काम पैदा करता है; अगर 50% नौकरियां खत्म हो जाएं, तो बचे हुए काम का भी बड़ा हिस्सा शायद पैदा ही न हो
जब लोग ही नहीं होंगे, तो जो software लोग इस्तेमाल नहीं करेंगे—Slack, Teams, GitHub, Zoom, PowerPoint, Excel वगैरह—वे भी आगे चलकर शायद जरूरी न रहें; आखिरकार इंसान हो या AI, coding की मांग ही घट सकती है
क्या आप Julian Schrittwieser(AlphaGo के सह-शोधकर्ता, MuZero paper के first author) की बात कर रहे हैं?
https://www.julian.ac/blog/2025/09/27/failing-to-understand-the-exponential-again
AI पर all-in जाना ऐसा है जैसे सारे अंडे robot basket में रख देना
भले ही AI valuation के मुताबिक पूरी तरह सफल हो जाए—यानी निराश न करे—तब भी उसके side effects, जैसे mass unemployment, अभूतपूर्व inequality, और बिजली के दामों में तेज़ उछाल, अमेरिका और दुनिया के भविष्य को बहुत अस्थिर बना सकते हैं
जब living standards बहुत बढ़ते हैं तो inequality भी अक्सर साथ बढ़ती है; economy zero-sum नहीं होती, इसलिए inequality और living standards में सुधार का साथ-साथ होना कई बार वांछनीय भी हो सकता है
दोनों पार्टियां power infrastructure expansion की ज़रूरत पर सहमत हैं, तो फिर इस निवेश को और आगे क्यों नहीं बढ़ाया जा रहा, यह सवाल है
जैसे-जैसे भौतिक वस्तुओं की कीमतें गिरेंगी, वे अंततः लगभग मुफ्त जैसी हो सकती हैं; मेरे हिसाब से इंसानों द्वारा बनाई जाने वाली वस्तुओं और अनुभवों की मांग और बढ़ेगी
AI का आर्थिक प्रभाव इस वजह से कठिन है कि उसका दायरा बहुत व्यापक है और भविष्यवाणी करना मुश्किल है
अंतिम स्थिति यह होगी कि "robots सारी नौकरियां ले लेंगे", या "smart LLMs केवल creative work को support करेंगे", या फिर कुछ ऐसा जो हम अभी सोच भी नहीं पा रहे—इसी पर निर्भर है कि आज का investment बहुत बड़ा jackpot बनेगा या फिर बिल्कुल खाली हाथ छोड़ेगा
अगर AI productivity को 10 गुना बढ़ा दे, तो बहुत संभव है कि ज्यादातर लोग बेरोज़गार हो जाएं
निजी तौर पर मैं चाहता हूं कि AI valuations जितना कहा जा रहा है, उतना वास्तविक न निकले; तब शायद mass unemployment भी न हो और market ढहने के बजाय पैसा quantum या crispr tech जैसे क्षेत्रों में घूम जाए, जो आगे चलकर trillion-dollar industries बन सकते हैं
AI पर बहुत बड़ा दांव लगाने वालों को कुछ नुकसान हो सकता है, लेकिन कुल मिलाकर शायद गंभीर तबाही टाली जा सके
"बिजली के दामों में उछाल" ही असली मुद्दा है; अब कोई भी सस्ती energy उपलब्ध नहीं कराएगा, वह दौर खत्म हो चुका है, और अमेरिका के लिए एक अंधेरा समय जल्द आ सकता है