शेयर बाजार बड़ी तकनीकी कंपनियों से अलगाव दिखा रहा है। उदाहरण के लिए, गूगल ने अपने इतिहास का सबसे खराब दिन देखा, और इंटेल के शेयरों में निक्सन प्रशासन के दौरान से भी अधिक गिरावट आई। इस सप्ताह अमेज़ॅन और मेटा में भी उल्लेखनीय गिरावट दर्ज की गई, जिससे नैस्डैक इंडेक्स गिर गया, जो सुधार (ऐतिहासिक उच्च स्तर से 10% की गिरावट) से केवल एक प्रतिशत अंक दूर है।
इस गिरावट का समग्र कारण यह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को समर्थन देने के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण करने में अत्यधिक बड़ी लागत आती है, और बिग टेक दिग्गजों का वर्तमान लाभ अभी तक इतने विशाल खर्चों को सही नहीं ठहराता है। AI में लगी कंपनियां अक्सर अपनी व्यावसायिक गतिविधियों से उत्पन्न कर सकने वाले धन की तुलना में डेटा केंद्रों पर अधिक धन निर्देशित करती हैं।
हालांकि, यदि शेयर बाजार कोई संदेश देने की कोशिश कर रहा है, तो बड़ी तकनीकी कंपनियां उसे नजरअंदाज कर रही हैं। जेपी मॉर्गन के आंकड़ों के अनुसार, 2023 से AI पर खर्च $1.6 ट्रिलियन तक पहुंच गया है और अनुमान है कि अगले दशक में प्रति वर्ष $1 ट्रिलियन रहेगा। इस बीच, इस सप्ताह इन आंकड़ों में कोई बदलाव नहीं हुआ है।
इसका कारण यह है कि इन खर्चों को वित्तपोषित करने वाला बाजार - बॉन्ड बाजार - मुख्य रूप से निष्क्रिय बना हुआ है, जबकि शेयर बाजार मध्यम दहशत का अनुभव कर रहा है। ऋणदाता विश्व अर्थव्यवस्था को बदलने वाली तकनीकों के भुगतान के लिए बड़ी तकनीकी कंपनियों को ऋण देने को तैयार हैं।
इस प्रकार, वे प्रश्न जो बाजार AI के बारे में पूछता प्रतीत होता है - क्या बिग टेक खर्च बढ़ाना जारी रखेगा (जो निश्चित रूप से होगा) और क्या AI निकट भविष्य में लाभदायक होगा (ऐसा लगता है कि नहीं) - गलत हैं। वास्तविक प्रश्न जो AI के बारे में पूछा जाना चाहिए वह यह है: बॉन्ड बाजार इस निरंतर खर्च में वृद्धि को कितनी देर तक बनाए रख सकता है?
यह अंततः निर्धारित करेगा कि AI सफल होगा या विफल।
एआई गणना तंत्र
AI के काम करने का सिद्धांत यह है: पहले आवश्यक बुनियादी ढांचे (सर्वर, चिप्स, डेटा केंद्र, बिजली, कार्यबल और निर्माण सामग्री) में महत्वपूर्ण निवेश किया जाता है। फिर, डेटा केंद्र शुरू होने के बाद, AI में लगी कंपनियां इन निवेशों का मुद्रीकरण कर सकती हैं - गोल्डमैन सैक्स के अनुसार लगभग तीन महीने या दो साल के भीतर।
चूंकि लाभ प्राप्त होने में इतना लंबा समय लगता है, इसलिए हाइपरस्केलर्स (गूगल, अमेज़ॅन, माइक्रोसॉफ्ट और मेटा जैसे बड़े तकनीकी खिलाड़ी) को अग्रिम में भारी मात्रा में धन जुटाना पड़ता है और इसे बाद में निवेशकों को चुकाना पड़ता है। 'भारी मात्रा' एक बहुत ही विनम्र विवरण है। कैपिटल इकोनॉमिक्स के मुख्य आर्थिक सलाहकार जॉन हिगिंस बताते हैं कि ये चार हाइपरस्केलर्स मिलकर पिछले 12 महीनों में S&P 500 के सभी पूंजीगत व्यय का एक तिहाई से अधिक हिस्सा कवर करते हैं।
इसलिए, उम्मीद है कि इस वर्ष बिग टेक के पूंजीगत व्यय का एक तिहाई ऋण से वित्तपोषित होगा - उदाहरण के लिए, केवल हाइपरस्केलर्स से बॉन्ड के रूप में लगभग $250 बिलियन, गोल्डमैन सैक्स के अनुमान के अनुसार। उम्मीद है कि यह आंकड़ा अगले साल चरम पर पहुंच जाएगा, जो हाइपरस्केलर्स के खर्च का लगभग 35 प्रतिशत होगा।
हालांकि, बॉन्ड बाजार के निवेशकों के पास असीमित धन नहीं है, और वर्तमान में उधार लेने के लिए बड़ी प्रतिस्पर्धा है, खासकर अमेरिकी ट्रेजरी बॉन्ड से, क्योंकि सरकार एक साथ सामाजिक सुरक्षा, स्वास्थ्य सेवा और महंगे युद्ध का भुगतान करने की कोशिश कर रही है।
यह एक स्पष्ट प्रश्न उठाता है: AI कंपनियों को निवेशक वास्तव में कितना पैसा देने को तैयार हैं? इससे भी अधिक, हम क्या अनुमान लगा सकते हैं।
बाजार द्वारा अवशोषित किए जा सकने वाले ऋण की काल्पनिक अधिकतम मात्रा अज्ञात है, लेकिन गोल्डमैन सैक्स ने गणना की है और प्रमुख हाइपरस्केलर्स के लिए $510 बिलियन उच्च-स्तरीय निवेश बॉन्ड की उपलब्धता निर्धारित की है। यह उस राशि से दोगुने से अधिक है जिसे वे वर्ष के अंत तक उधार लेने की उम्मीद करते हैं।
दूसरे शब्दों में, प्रमुख AI कंपनियों के पास उधार लेने के साधनों के लिए पर्याप्त भंडार है। सवाल यह नहीं है कि कितना, बल्कि यह है कि कितने समय तक।
उत्तर दो कारकों पर निर्भर करता है: कौन भुगतान करता है और कौन प्राप्त करता है।
गोल्डमैन सैक्स की मुख्य क्रेडिट रणनीतिकार अमांडा लीनम ने कंपनी के हालिया पॉडकास्ट में कहा: 'हम पूंजी तक पहुंच के बारे में चिंतित नहीं हैं। हम बस इस बात पर अधिक सूक्ष्म चर्चा की उम्मीद कर रहे हैं कि बॉन्ड कहाँ और किस कीमत पर जारी किए जाएं।'
लीनम ने आगे कहा कि निजी निवेश फंड, वेंचर फंड और निजी पूंजी AI के विकास का समर्थन करने के लिए मुख्य बोझ उठाने को तैयार हैं, उनके पास वित्तपोषण के लिए 'सूखे बारूद' के अरबों अतिरिक्त संसाधन हैं।
लेकिन हाइपरस्केलर्स बाजार के एकमात्र प्रतिभागी नहीं हैं। इस क्षेत्र में अन्य कंपनियां भी काम करती हैं, जिनमें गैर-क्लाउड सेवाएं शामिल हैं। ये अत्यधिक ऋणग्रस्त फर्में हैं जो अन्य उद्यमों को कंप्यूटिंग क्षमता किराए पर देती हैं, और उनकी क्रेडिट स्थिति संदिग्ध दिखनी शुरू हो गई है। उनके निम्न निवेश-ग्रेड बॉन्ड उच्च रिटर्न प्रदान करते हैं, जिस पर निवेशक दांव लगाने को तैयार हैं जो संभावित रूप से बड़े इनाम के लिए अधिक जोखिम लेने को तैयार हैं।
CoreWeave इसी तरह के बाजार में काम करता है, जिसका बॉन्ड रिटर्न इस महीने नुकसान जमा होने के मद्देनजर बढ़कर 15 प्रतिशत हो गया है। एलोन मस्क ने कहा कि गैर-क्लाउड सेवाओं का उद्योग, जिसमें CoreWeave शामिल है, को एक गंभीर सफाई से गुजरना चाहिए (उन्होंने इसे 'गुप्पी स्तर की मृत्यु' कहा)।
हर नई तकनीक में विजेता और हारने वाले होते हैं, और मस्क गैर-क्लाउड सेवाओं के बारे में सही हो सकते हैं। देखना बाकी है।
इसके विपरीत, हाइपरस्केलर्स विजेताओं की तरह दिखते हैं। क्लाउड सेवाओं से राजस्व (एक मीट्रिक जिसका उपयोग वॉल स्ट्रीट AI की मांग को मापने के लिए करता है) दूसरी तिमाही में 50 प्रतिशत बढ़ा है। उनके पास अनुबंधों के विशाल पोर्टफोलियो और उच्च उधार लागतों को अवशोषित करने की क्षमता है।
ये बाधाएं उच्च कीमतों को बनाए रखने में योगदान करती हैं, जिससे हिगिंस के अनुसार पिछले 12 महीनों में हाइपरस्केलर्स के राजस्व में 19 प्रतिशत की वृद्धि हुई है। एजेंट AI के आगमन से मांग में विस्फोटक वृद्धि हुई है: ओपनरूट के अनुसार, एजेंटों द्वारा अनुरोध मानव द्वारा शुरू किए गए अनुरोधों की तुलना में 15 गुना अधिक टोकन का उपभोग करते हैं।
हिगिंस ने टिप्पणी की: 'यह देखते हुए कि AI धीरे-धीरे अर्थव्यवस्था में व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है, इन चीजों की संभावनाएं स्पष्ट रूप से निराशाजनक नहीं लगती हैं।'
चिंता यह है कि उधार लेने की लागत असहनीय हो सकती है। और यह उस अर्थव्यवस्था को बदल सकता है जो अभी AI के लिए काम कर रही है।
शेयर बाजार में प्रचलित नकारात्मक भावनाएं बॉन्ड बाजार में रिसना शुरू कर सकती हैं, जिससे बॉन्ड यील्ड में वृद्धि और AI कंपनियों के लिए उधार लेने की लागत में वृद्धि हो सकती है।
लिमन ने टिप्पणी की कि बॉन्ड बाजार तब सबसे अच्छा काम करता है जब रास्ते का अंत दिखाई देता है। AI में प्रत्येक निवेशक मानता है कि सुरंग के अंत में रोशनी है। बस हम नहीं जानते कि यह सुरंग कितनी लंबी है।
उसने कहा कि इस बात की अनिश्चितता कि कंपनियां कब लाभ कमाना और अपने विशाल AI निवेश पर पैसा कमाना शुरू करेंगी, बॉन्ड बाजार को धीमा कर सकती है। इस बीच, जेपी मॉर्गन के वैश्विक बाजार रणनीतिकार स्टेफ़नी एरियागा ने निवेशकों के लिए एक हालिया नोट में प्रौद्योगिकी और बड़ी कंपनियों की वित्तीय स्थिति के लिए काफी मजबूत पूर्वानुमान बताया है।
चिंता के संकेत AI के उपयोग में व्यवसायों द्वारा कमी, मूल्य निर्धारण में कमी या ग्राहकों की देनदारियों में कमी हो सकते हैं। अभी तक ऐसे कोई संकेत नहीं देखे गए हैं।
