आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निवेश रेलवे और डॉटकॉम बूम से बेहतर है

नई तकनीकों में निर्देशित धन की मात्रा अभूतपूर्व स्तर पर पहुंच गई है, जो रेलवे या इंटरनेट से जुड़ी तकनीकी क्रांतियों के दौरान खर्च की गई राशियों से आगे निकल गई है। PwC के पूर्वानुमान के अनुसार, केवल डेटा केंद्रों पर वैश्विक खर्च 2050 तक 30 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक हो सकता है, जो अमेरिकी ट्रेजरी बॉन्ड के अंकित मूल्य के लगभग बराबर है। PwC बताता है कि ये खर्च 'रेलवे बूम या डॉटकॉम युग' के खर्चों से अधिक हैं, यहां तक कि मुद्रास्फीति को ध्यान में रखते हुए भी।

एआई दौड़ में अग्रणी कंपनियों में से एक, एंथ्रोपिक, अगले कुछ वर्षों में 518 बिलियन डॉलर का निवेश करने की योजना बना रही है - यह राशि 2025 में उसके राजस्व से सौ गुना से अधिक है, जैसा कि रॉयटर्स को सूचित करने वाली आईपीओ प्रॉस्पेक्टस में बताया गया है। कंपनी के समर्थक का तर्क है कि एआई तकनीक भाप इंजनों के आगमन और औद्योगीकरण से कहीं अधिक परिवर्तनकारी साबित होगी जिसे उन्होंने प्रेरित किया था।

फिर भी, अर्थशास्त्री बताते हैं कि एआई कंपनियों द्वारा प्रभावशाली पूर्वानुमानों और भारी खर्चों, साथ ही उच्च मूल्यांकन के पीछे बड़े पैमाने पर उत्पादकता वृद्धि और भविष्य के लाभ की धारणाएं छिपी हुई हैं, जो अभी तक पर्याप्त सबूतों या ऐतिहासिक मिसाल से समर्थित नहीं हैं।

अगस्त में जेपी मॉर्गन ने उल्लेख किया कि एआई दौड़ में अग्रणी अमेरिका में व्यापक उत्पादकता वृद्धि 'अस्पष्ट बनी हुई है', जो वर्तमान एआई मूल्यांकनों की स्थिरता पर सवाल उठाती है। बेन एंड कंपनी के एक अध्ययन से पता चला कि मौजूदा बाजारों से उत्पादकता वृद्धि वर्तमान लागतों को सही ठहराने के लिए अपर्याप्त होगी, और 'वित्तपोषण की कमी को पूरा करने के लिए पूरी तरह से नए बाजारों का उदय होना चाहिए'। इन नए बाजारों में एआई द्वारा संचालित रोबोट का उपयोग या बैटरी और सेमीकंडक्टर के लिए नई सामग्री का विकास शामिल हो सकता है।

बेन ने यह भी बताया कि गूगल, अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट जैसे अमेरिकी हाइपरस्केलर्स, साथ ही एआई दौड़ के अन्य प्रतिभागियों को बुनियादी ढांचे के विस्तार को वित्तपोषित करने के लिए अगले पांच वर्षों में 4.2 ट्रिलियन डॉलर के नए राजस्व खोजने होंगे।

तकनीकी बूम कब समाप्त होते हैं

पिछले महीने प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, मुख्य प्रश्न यह है कि 'क्या ये लागतों को चुकाने के लिए समय पर एप्लिकेशन आएंगे।' बहुत कम लोग इस बात पर संदेह करते हैं कि एआई कार्यालय के काम से लेकर अनुसंधान प्रयोगशालाओं तक हर पहलू को कैसे बदल सकता है, ठीक वैसे ही जैसे पिछली क्रांतियों ने यात्रा के समय को दिनों से घंटों तक कम कर दिया या दुनिया को कीबोर्ड के माध्यम से जोड़ा।

निवेश रिटर्न सुनिश्चित करने के गणितीय गणना या ऋण परिपक्वता की समय सीमा अधिक स्थिर रहती है, जो अर्थशास्त्रियों को निवेश चक्रों के उतार-चढ़ाव से परे वैश्विक अर्थव्यवस्था पर प्रभावों का विश्लेषण करने के लिए मजबूर करती है। जेपी मॉर्गन लिखता है कि ऐतिहासिक अनुभव से पता चलता है कि तकनीकी बूम अक्सर तब समाप्त होते हैं जब बुनियादी ढांचे का विकास पर्याप्त लाभ देना बंद कर देता है।

एनवीडिया का उदाहरण देते हुए, अमेरिकी कंपनी जिसके चिप्स एआई क्रांति की नींव हैं, जेपी मॉर्गन ने गणना की कि अपने मूल्यांकन को सही ठहराने के लिए, अमेरिका में उत्पादकता वृद्धि को अगले 10 वर्षों के लिए सालाना 3-5% होना चाहिए। यह उस अवधि के लिए यूएस कांग्रेस बजट कार्यालय की आधार अपेक्षा 1.75% वार्षिक उत्पादकता वृद्धि की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है।

कोलंबिया विश्वविद्यालय के अर्थशास्त्री स्टेन वैन न्यूवर्बर्ग के अनुसार, अमेरिका के लिए - जो कुछ अनुमानों के अनुसार वैश्विक एआई निवेश का लगभग तीन-चौथाई प्रदान करता है - 2025 से 2032 तक निवेश लगभग 9 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा, जो प्रति वर्ष अमेरिकी जीडीपी के 3.2% खर्च के बराबर है। वह अनुमान लगाते हैं कि 2032 तक, अमेरिका में एआई क्षेत्र को निवेश पर 10% रिटर्न सुनिश्चित करने के लिए प्रति वर्ष लगभग 3.55 ट्रिलियन डॉलर का राजस्व उत्पन्न करना होगा, जबकि वर्तमान में यह राशि का एक छोटा हिस्सा ही ला रहा है।

अपनी अक्टूबर में संशोधित कॉन्फ्रेंस में, वैन न्यूवर्बर्ग ने उल्लेख किया कि एआई बुनियादी ढांचे को वित्तपोषित करने वाले अधिकांश ऋण की लीवरेज संरचना का मतलब है कि 'मांग में अपेक्षाकृत मामूली गिरावट, देरी या संपत्ति की लागत बहुत बड़ी हानि का कारण बन सकती है।'

चमत्कारों के प्रकट होने की गति

ये आश्चर्यजनक आंकड़े अमेरिकी एआई नेताओं को नहीं रोक पाए हैं, जो हो रहे परिवर्तनों के बारे में अलौकिक उत्साह के साथ बात करते हैं। एंथ्रोपिक के सीईओ, डारियो अमोडेई ने कहा कि एआई का भविष्य 'पारलौकिक सुंदरता की वस्तु' बन सकता है, जबकि ओपनएआई के सीईओ, सैम अल्टमैन ने कहा कि 'नए चमत्कारों की प्राप्ति की गति जबरदस्त होगी', क्योंकि मॉडल खुद को बेहतर बनाना और सफलताओं में तेजी लाना सीखते हैं।

गूगल डीपमाइंड में रणनीति निदेशक जसजीत सेखोन ने अगस्त में कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में शिखर सम्मेलन में बताया कि यह स्व-शिक्षण, जिसे पुनरावर्ती आत्म-सुधार के रूप में जाना जाता है, 'निवेश परिकल्पना का एक प्रमुख हिस्सा' है और यदि इसे प्राप्त किया जाता है तो यह अभूतपूर्व उत्पादकता वृद्धि प्रदान कर सकता है।

हालांकि पुनरावर्ती आत्म-सुधार संभावित रूप से एआई के घातीय विकास का कारण बन सकता है, इसने मानवता के लिए अस्तित्व संबंधी जोखिमों के बारे में चिंताएं भी पैदा की हैं। फिर भी, उत्पादकता वृद्धि की दर कॉर्पोरेट वित्तीय विभागों द्वारा अनुमानित से धीमी हो सकती है।

केम्ब्रिज विश्वविद्यालय, यूके की अर्थशास्त्री डायन कोइल ने उल्लेख किया कि अतीत की क्रांतिकारी प्रौद्योगिकियों के प्रभाव को पूरी तरह से प्रकट होने में आमतौर पर 10 से 50 साल लगते हैं। एंथ्रोपिक की अर्थशास्त्र टीम ने 2030 में एआई द्वारा प्रति वर्ष कितनी अतिरिक्त वृद्धि प्रदान की जा सकती है, इसके कई परिदृश्यों का मॉडल तैयार किया। बिना एआई के 2% के स्तर को आधार मानते हुए, उन्होंने मध्यम एआई प्रभाव परिदृश्य में 2.4% की वृद्धि, महत्वपूर्ण परिदृश्य में 5.4% की वृद्धि और चरम परिदृश्य में 15.4% की वृद्धि का अनुमान लगाया। उन्होंने यह भी बताया कि उच्च वृद्धि से अधिक नौकरियों का नुकसान होगा, बिना किसी परिणाम को संभावना दिए।

अमोडेई ने पिछले साल अनुमान लगाया था कि एआई पांच वर्षों के भीतर सभी निम्न-स्तरीय कार्यालय कार्यों का आधा हिस्सा खत्म कर सकता है। हालांकि, कुछ शोधकर्ताओं का तर्क है कि वर्तमान में इसका प्रभाव नौकरी चाहने वालों के लिए नौकरी खोजना कठिन बनाने तक ही सीमित है जो कार्यालय की नौकरी की तलाश कर रहे हैं। अमेरिका और ब्रिटेन में अध्ययनों से पता चला है कि शुरुआती स्तर के कर्मचारियों की भर्ती में मंदी आई है जो कार्यालय के काम में हैं, जिनमें एआई उत्कृष्टता प्राप्त करता है, भले ही समग्र रोजगार उच्च बना हुआ है।

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने अगस्त में बताया कि एआई से प्रभावित पदों पर 22-25 आयु वर्ग के कर्मचारियों की रोजगार दर उन नौकरियों की तुलना में 19% कम थी जिन्हें एआई दोहराने में कठिन पाता था, जैसे सफाईकर्मी और बिल्डर। फिर भी, भले ही वादा किया गया परिवर्तन अनुमान से अधिक समय ले, वास्तविक आर्थिक लाभ बना रहना चाहिए, ठीक वैसे ही जैसे 1873 के पैनिक के बाद ट्रेनें चलती रहीं जिसने रेलवे मैग्नाट्स को दिवालिया कर दिया, और 1990 के दशक में डॉटकॉम क्रैश के बाद इंटरनेट बंद नहीं हुआ।

कोइल निष्कर्ष निकालती हैं: 'इतिहास हमारी मदद करने की कोशिश में हमारा दोस्त है। जब तक सभी भविष्य के उत्पादकता प्रभावों का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा मौजूद है, यह ठीक है।' - स्टीवन आइजनहावर।