- AI उद्योग और निवेश बाजार दोनों में यह चर्चा बढ़ रही है कि कहीं बबल बन रहा है या नहीं, और अति-आशावाद को इसका मुख्य चालक बताया जा रहा है।
- तकनीकी नवाचार पर आधारित ‘Inflection’ बबल अल्पकाल में नुकसान पहुँचा सकता है, लेकिन दीर्घकाल में तकनीकी प्रगति की गति तेज़ करने में मदद करता है।
- AI से जुड़े खर्च और शेयर बाजार में तेज़ी अमेरिकी अर्थव्यवस्था तथा S&P 500 की वृद्धि का बड़ा हिस्सा बन चुके हैं, और Nvidia जैसी प्रमुख कंपनियों की तेज़ छलांग ने निवेशकों की मनोवृत्ति को और गरम किया।
- ऋण के माध्यम से AI इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश बढ़ाना अतीत के telecom और इंटरनेट बबलों से मिलता-जुलता जोखिम संकेतक माना गया।
- AI की संभावना और अनिश्चितता एक साथ मौजूद होने के कारण, न अंधा उत्साह और न ही पूरी दूरी—बल्कि सावधानी से चुना गया दृष्टिकोण ज़रूरी है।
बबल का सार और दोहराया जाने वाला पैटर्न
- बबल अक्सर तकनीकी या वित्तीय नवाचार खुद नहीं, बल्कि अत्यधिक आशावाद से जन्म लेते हैं।
- जब नई तकनीक आती है, शुरुआती भागीदार बड़ी कमाई करते हैं, और बाद में आने वाले निवेशक ‘कुछ छूट न जाए’ (FOMO) वाली मनोस्थिति से खिंचते चले आते हैं।
- अल्पकाल में नुकसान लगभग अनिवार्य हो सकता है, जबकि दीर्घकाल में यह तकनीकी विकास की नींव बन सकता है।
- अतीत के उदाहरणों (South Sea Company, इंटरनेट, फाइबर ऑप्टिक, सबप्राइम आदि) में भी ‘नयापन’ ने कल्पना को इतना उकसाया कि अयुक्तिसंगत मूल्यांकन होने लगे।
- तर्कसंगत आशावाद और अविवेकपूर्ण उत्साह की सीमा निर्णय का सवाल है, और इसे साफ़-साफ़ अलग करना कठिन रहता है।
‘अच्छा बबल’ और ‘खराब बबल’
- Byrne Hobart और Tobias Huber बबल को दो प्रकार में बाँटते हैं।
- ‘Mean-reversion’ (औसत-पलट) बबल: सिर्फ़ वित्तीय फैड, जो संपत्ति नष्ट करता है।
- ‘Inflection’ (टर्निंग-पॉइंट) बबल: रेलवे या इंटरनेट की तरह तकनीकी प्रगति को आगे बढ़ाकर सामाजिक इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार करता है।
- Carlota Perez के अनुसार, सट्टा उन्माद ‘Installation Phase’ को संभव बनाता है, और फिर वह ‘Deployment Period’ में बदल सकता है।
- तकनीकी प्रगति वाला बबल पूंजी निवेश और प्रयोगों को तेज़ करता है, पर साथ ही बहुत सारा पैसा भी डुबो देता है।
- मुख्य बात है प्रगति को आगे बढ़ाना, लेकिन उस रास्ते पर नष्ट होने वाली संपत्ति का शिकार न बनना।
AI बाजार की वर्तमान स्थिति और अनिश्चितता
- AI लगभग कॉरपोरेट कैपेक्स, GDP वृद्धि और S&P 500 की बढ़त का अधिकांश हिस्सा समेटे हुए है।
- Nvidia की मार्केट कैप 26 वर्षों में लगभग 8,000 गुना बढ़कर प्रतीकात्मक स्थान पर पहुँच गई।
- फिर भी AI के व्यावसायिक उपयोग, राजस्व मॉडल और विजेता कंपनियों को लेकर अनिश्चितता कायम है।
- ऑटो उद्योग के उदाहरण की तरह, तकनीक की अहमियत और निवेश में सफलता हमेशा साथ नहीं चलती।
- ‘Lottery-ticket thinking’ तेजी से फैल रही है।
- उदाहरण: स्टार्टअप Etched ने 12 मिलियन डॉलर निवेश के दावे के साथ खुद को ‘दुनिया की सबसे बड़ी कंपनी’ बनने की संभावना के रूप में पेश किया।
- लाभप्रदता, प्रतिस्पर्धी ढाँचा, circular deals आदि भी संदिग्ध हैं।
- OpenAI और Nvidia के बीच परस्पर निवेश/खर्च मॉडल को ‘self-dealing’ कहा गया।
- Goldman Sachs का अनुमान है कि Nvidia की कुल राजस्व का 15% ऐसे सौदों से आएगा।
ऋण विस्तार और वित्तीय जोखिम
- AI इंफ्रास्ट्रक्चर निर्माण की लागत अनुमानतः 5 ट्रिलियन डॉलर तक आंकी गई है, और बड़े टेक खिलाड़ियों ने बॉण्ड जारी करके धन जुटाया है।
- Microsoft, Meta और Alphabet जैसे समूह 30-वर्षीय बॉण्ड जारी कर रहे हैं।
- तंदुरुस्त निवेश नकदी-प्रवाह आधारित इक्विटी निवेश होता है; जोखिमभरा निवेश वह है जिसमें बिना ग्राहक के ऋण लेकर डेटा सेंटर खड़े किए जाते हैं।
- Paul Kedrosky और Azeem Azhar ने चेतावनी दी है कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर शायद ही पहले ही ‘Minsky Moment’ में पहुँच चुका है।
- राजस्व से तेज़ पूंजीगत खर्च, SPV का बढ़ता उपयोग, और vendor financing का प्रसार संभावित चेतावनी संकेत हैं।
- ऋण नुकसान को कई गुना बढ़ा देता है, और मांग में मंदी या तकनीकी बदलाव के साथ डेटा सेंटरों की अधिकता और दिवालियापन संभव है।
- Oaktree और Brookfield ने ‘सावधानीपूर्ण ऋण उपयोग’ पर जोर दिया है और ओवरसप्लाई वाले इलाकों से दूर निवेश कर रहे हैं।
AI की विशेषता और निवेश का निर्णय
- AI ऐसी तकनीक है जो मानव संज्ञानात्मक क्षमता की जगह ले सकती है, इसलिए अतीत के नवाचारों से गुणात्मक रूप से अलग है।
- कोडिंग, डिजिटल विज्ञापन आदि में पहले ही मानव श्रम का प्रतिस्थापन हो रहा है।
- तकनीकी प्रगति की गति इतनी तेज़ है कि मांग का पूर्वानुमान कठिन हो जाता है।
- जैसे कभी रेडियो और विमानन उद्योगों के साथ हुआ था, ‘अनिश्चितता को अवसर की कहानी के रूप में देखने का नैरेटिव’ अत्यधिक गर्माहट को बढ़ा देता है।
- AI बबल के पक्ष और विपक्ष में तर्क दोनों मौजूद हैं।
- समानताएँ: अत्यधिक अपेक्षाएँ, FOMO, circular deals, SPV, भारी seed निवेश।
- अंतर: वास्तविक राजस्व निर्माण, विशाल उपयोगकर्ता आधार, और तर्कसंगत P/E अनुपात।
- Anthropic और Cursor ने एक साल में राजस्व को 100 गुना बढ़ाया, जिससे AI उत्पादों की वास्तविक मांग मौजूद होने का संकेत मिलता है।
निष्कर्ष: सतर्क आशावाद
- AI में बबल बनने की संभावना ज्यादा है, लेकिन यह एक ऐतिहासिक तकनीकी टर्निंग पॉइंट भी है।
- ‘irrational exuberance’ है या नहीं, यह समय के साथ ही स्पष्ट होगा।
- अतीत की हर बड़ी तकनीकी उछाल में अति-निवेश और नुकसान शामिल थे; AI भी शायद अपवाद नहीं होगा।
- इस दौर में ऋण का इस्तेमाल जोखिम को और बढ़ा सकता है।
- इसलिए पूरी तरह निवेश करना या पूरी तरह दूर रहना दोनों जोखिम भरे हैं; चयनात्मक और संयमित भागीदारी सबसे बेहतर रणनीति है।
- डेटा सेंटर और AI इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश में भी ठंडे दिमाग से विश्लेषण और मजबूत निष्पादन अनिवार्य हैं।
परिशिष्ट: AI और रोजगार का भविष्य
- AI एक लेबर-सैविंग तकनीक है, इसलिए उत्पादन बढ़ने के साथ-साथ बड़ी मात्रा में रोजगार में गिरावट की आशंका भी है।
- Vanguard के Joe Davis ने अनुमान लगाया कि “काम के घंटे 43% तक घट सकते हैं”।
- उत्पादकता में वृद्धि = रोजगार वृद्धि नहीं।
- रोजगार घटने पर कर संग्रह घट सकता है और कल्याण पर खर्च बढ़ सकता है।
- Universal Basic Income (UBI) लागू करने की संभावना पर चर्चा है, लेकिन फंडिंग और सामाजिक अर्थ के क्षरण की समस्या बनी हुई है।
- काम के अर्थ के खोने, सामाजिक ध्रुवीकरण और पॉपुलिज्म के फैलाव को लेकर चिंता व्यक्त की जा रही है।
- भविष्य में टिकाऊ नौकरियों के रूप में फिजिकल लेबर (प्लंबर, नर्स आदि) और रचनात्मक/इनसाइट-आधारित भूमिकाएँ गिनाई गई हैं।
- नतीजतन, AI में अर्थव्यवस्था और समाज की बुनियादी संरचना बदलने की क्षमता है, और इसके लिए समझदार प्रतिक्रिया तथा संतुलित दृष्टिकोण आवश्यक है।
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