हम इतिहास के सबसे बड़े निजी ऋण चक्र की शुरुआत से गुजर रहे हैं। यह अब कोई भविष्यवाणी नहीं है। बॉन्ड पहले से ही छप रहे हैं।
संख्याओं को देखते हुए, अगले कुछ वर्षों में एआई अर्थव्यवस्था के डेटा केंद्रों, बिजली अवसंरचना और कारखानों के निर्माण की लागत 3 से 5 ट्रिलियन डॉलर के बीच होगी, और कुछ अनुमानों के अनुसार 2030 तक कुल लागत 7 ट्रिलियन डॉलर हो सकती है। हाइपरस्केलर्स ने पहले आधे ट्रिलियन डॉलर का वित्तपोषण अपनी नकदी से किया। वह चरण समाप्त हो चुका है।
2025 में, पांच सबसे बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों ने 121 अरब डॉलर के बॉन्ड जारी किए, जबकि पिछले पांच वर्षों का वार्षिक औसत 28 अरब डॉलर था। वॉल स्ट्रीट का अनुमान है कि केवल 2026 में वैश्विक स्तर पर AI से जुड़े ऋण के जारीकरण का आकार लगभग 570 अरब डॉलर होगा। मॉर्गन स्टेनले इस दशक को तीन संख्याओं में प्रस्तुत करता है: 2028 तक 2.9 ट्रिलियन डॉलर का डेटा सेंटर निवेश, 1.4 ट्रिलियन डॉलर जो बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों के नकद प्रवाह से ढके जा सकते हैं, और 1.5 ट्रिलियन डॉलर का अंतर जिसे ऋण पूरा करना होगा। इस अंतर का लगभग 800 अरब डॉलर निजी क्रेडिट में आने की उम्मीद है।
क्यों ऋण और निवेशक सम्पत्ति नहीं? क्योंकि यही इस युग का काम करने का तरीका है। रिकॉर्ड मूल्यांकन ऋण लेने के बढ़ते प्रवाह के साथ समानांतर रहे हैं, जबकि इक्विटी जारी करना स्थिर रहा है। प्रबंधन के लिए विलयन एक विकल्प नहीं है। बारह साल की खरीद बैक संस्कृति ने इसे अप्रिय बना दिया है, और आत्मविश्वासी नेतृत्व टीमें अपने स्वयं के स्टॉक को सबसे महंगी मुद्रा मानती हैं। इसके बीच, बढ़ते इक्विटी मूल्य चुपचाप ऋण क्षमता को बढ़ाते हैं: एक बड़ा इक्विटी कुशन मतलब संकीर्ण स्प्रेड, और संकीर्ण स्प्रेड मतलब समान कैशफ्लो अधिक ऋण वहन कर सकते हैं। बाजार ने ऐसे उपकरण भी बना दिए हैं जो इसे स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करते हैं। एक AI इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनी ने 2% से कम कूपन दर पर बिलियन्स का कन्वर्टिबल बॉन्ड के माध्यम से कर्ज लिया। इक्विटी मूल्य वास्तव में ऋण की लागत को सबसिडी कर रहा है। उच्च मूल्यांकन इस सुपरसाइकल पर पेडल हैं, और यह पूरी तरह से खुला हुआ है।
अधिकांश टिप्पणियाँ यह नजरअंदाज कर देती हैं कि इतने बड़े सुपरसाइकल को हर किसी को ऋण नहीं देना पड़ता, बल्कि सभी की पूंजी की लागत में बदलाव करने के लिए। डल्लास के फेडरल रिजर्व बैंक ने गणना की: इस वर्ष के एआई संबंधी इन्वेस्टमेंट ग्रेड जारीकरण से ऐसी अवधि की आपूर्ति उत्पन्न होती है, जो संयुक्त राज्य अमेरिका के खजाने द्वारा बाजार से स्वीकार किए जाने की मांग के लगभग एक-आठवें हिस्से के बराबर है। उस पैमाने पर अवधि, अवधि प्रीमिया को बढ़ाती है, और अवधि प्रीमिया अर्थव्यवस्था में हर उधारकर्ता के लिए छूट दर निर्धारित करते हैं। एक साथ, सामान्य व्यवसायों को धन प्रदान करने वाले बैलेंसशीट्स परिवर्तन की प्रक्रिया में हैं। 2013 में एक प्रतिशत से, अब बैंकों की गैर-बैंकिंग वित्तीय संस्थानों को दी जाने वाली कर्जदारी का एक-चौथाई हिस्सा निजी क्रेडिट कंपनियों को प्रवाहित हो रहा है। जीवन बीमा कंपनियाँ लगभग एक ट्रिलियन डॉलर का निजी क्रेडिट रखती हैं। यह सभी पूंजी AI से संबंधित पेपर की ओर मुड़ रही है क्योंकि इससे अधिक आय होती है। प्रारंभिक सबूत पट्टी पर मौजूद है: हाइपरस्केलर बॉन्ड की ऑर्डर बुक, जो फरवरी में पाँचगुना कवर हुई, जुलाई में दोगुना से कम हो गई। पुनः मूल्यांकन प्रारंभ हो चुका है और प्रसारित हो रहा है।
तो AI बिल्डआउट के लिए कौन भुगतान करता है? जिन्हें आमंत्रित नहीं किया गया था।
मेरा मतलब विशिष्ट कंपनियों से है:
प्रेषण फर्म 40 देशों में पूर्व-वित्तपोषित कॉरिडोर्स का निर्माण कर रही है।
भुगतान कंपनी जो निपटान आरक्षित राशि रखती है।
अर्जित वेतन पहुंच प्रदाता वेतन अग्रिम को वित्तपोषित करता है, जिनकी रिपे मासिक वेतन द्वारा दो सप्ताह बाद, घड़ी की तरह, चुकाई जाती है।
नियोबैंक अपने अग्रिम उत्पाद को वित्तपोषित कर रहा है।
ये वित्त के कुछ सर्वोत्तम गुणवत्ता वाले उधारकर्ता हैं: छोटी अवधि की पुस्तकें, स्व-प्रतिपूर्ति रिसीवेबल्स, और ऐसे डिफॉल्ट दरें जो अधिकांश निवेश ग्रेड पोर्टफोलियो को शर्मिंदा कर देंगी। वे ठीक वही क्रेडिट हैं जिन्हें बड़े आवंटक एक सुपरसाइकिल में पहले छोड़ देते हैं क्योंकि टिकट बहुत छोटे और बहुत अल्पकालिक होते हैं, जिससे ट्रिलियन डॉलर के बुनियादी ढांचे का पीछा करने वाला पोर्टफोलियो प्रभावित नहीं हो सकता। उनका उनकी बोरिंग और विश्वसनीयता के लिए पुरस्कार हर पुनर्वित्तपूर्ति पर उच्चतर दर है, जो पूरी तरह से किसी और के निर्माण से प्रेरित है।
और उसी अर्थव्यवस्था के दूसरी ओर परिवारों के डिपॉज़िट हैं, जो अभी भी एक प्रतिशत का एक भिन्न अर्जित कर रहे हैं, जबकि उन डिपॉज़िट को रखने वाली संस्थाएँ निजी क्रेडिट आय पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं।
वह अंतर ही पूरा कारण है कि हमने Liberation of Money लिखा, और सुपरसाइकिल अब एक साथ दोनों दिशाओं से इसे बढ़ा रहा है।
सेंटोरा के अर्न प्रोडक्ट्स इन दोनों पक्षों को सीधे जोड़ते हैं। परिवार और व्यवसाय स्टेबलकॉइन को जोखिम-चयनित वॉल्ट में डिपॉज़िट करते हैं और वास्तविक उधारकर्ताओं द्वारा उत्पन्न आय कमाते हैं। ये वॉल्ट उन्हीं उधारकर्ताओं को वित्त प्रदान करते हैं जिन्हें बाहर धकेल दिया गया है: भुगतान और प्रेषण कंपनियों के लिए ख казनीय सुविधाएँ, वेतन के माध्यम से चुकाए जाने वाले अर्जित वेतन पहुँच पुस्तक, और फिनटेक के लिए कार्यशील पूंजी जो आज बैंकों को SOFR के साथ एक व्यापक स्प्रेड के लिए भुगतान करती हैं, केवल इसलिए कि उन्हें नज़रअंदाज़ किया जा रहा है। प्रत्येक पोज़ीशन की अवधि छोटी होती है और डिज़ाइन के अनुसार स्वयं-लिक्विडेट होती है। हम अपनी मांग जमा पूंजी के साथ पंद्रह साल के बुनियादी ढांचे को वित्त प्रदान नहीं करेंगे, और हम पृथ्वी पर हर एलोकेटर के साथ AI पेपर का पीछा नहीं करेंगे। हमारी रणनीति सरल है: समूह के माध्यम से पार होने पर पुनर्मूल्यांकित किए गए अच्छे क्रेडिट के लिए पुनर्वित्त प्रदान करना।
हमने इस क्षण के लिए बुनियादी ढांचा बनाया है। 40 प्रोटोकॉल और 12 ब्लॉकचेन के भीतर 1,000 से अधिक जोखिम मॉडल। हमारे प्लेटफॉर्म के माध्यम से 3 बिलियन डॉलर से अधिक का निवेश। एक बीमा परत जो कवर किए गए घटनाओं का समर्थन करती है। रेल्स लाइव हैं, पहली सुविधाएँ अभी संरचित की जा रही हैं, और हर बार जब अवधि प्रीमियम बढ़ता है, तो हमारे लिए अंकगणित बेहतर होता जाता है।
मैं इसे निरूपणयोग्य बना दूंगा, क्योंकि आत्मविश्वास से किए गए दावों को होना चाहिए। यदि अगले 18 महीनों में AI के बाहर मध्यम बाजार के उधार लेने की लागत AI के भीतर समान रेटिंग वाले पेपर की तुलना में नहीं बढ़ती है, तो मैं समूह के बारे में गलत हूं। मुझे लगता है कि यह असंभव है। इतिहास का सबसे बड़ा ऋण चक्र एक बिल लाता है; यह बिल उन व्यवसायों को बांटा जा रहा है जिनका इससे कोई लेना-देना नहीं है, और जो कंपनियां उन व्यवसायों के लिए बेहतर फंडिंग चैनल बनाएंगी, वे क्रेडिट की अगली दशक को परिभाषित करेंगी।
वही अंतर है। हम इसे भरने का इरादा रखते हैं।
यदि आप एक भुगतान कंपनी, रेमिटेंस फर्म या अर्न्ड वेज एक्सेस प्रोवाइडर पर ख казना चला रहे हैं और इस साल आपकी सुविधा की कीमत पुनः निर्धारित की जा रही है, तो मेरी टीम आपको गणित दिखाना चाहती है।