फॉर्च्यून के अनुसार, एआई विस्तार राज्य बाजारों तक पहुंच पर निर्भर करता है

लेखक का तर्क है कि कंपनियों और देशों के बीच एआई प्रतिस्पर्धा का अगला चरण बड़े पैमाने पर सस्ती पूंजी तक पहुंच पर निर्भर करेगा। लेखक का तर्क है कि संयुक्त राज्य अमेरिका के पास एक लाभ है क्योंकि अमेरिकी पूंजी बाजार अन्य सभी की तुलना में गहरे हैं। लेखक का तर्क है कि चीन और यूरोप को प्रौद्योगिकीय अंतर को भरने के लिए वित्तीय अंतर को समाप्त करना होगा।

AI ने पचास वर्षों के बाद, जिसमें सॉफ्टवेयर न्यूनतम सीमांत लागत पर अरबों उपयोगकर्ताओं तक पहुँच सकता था, तकनीक को एक पूंजी-सांघर्षिक उद्योग में बदल दिया है। नवीनतम AI प्रणालियों को कारखाने, उन्नत चिप्स, सबस्टेशन और विशाल बिजली की आपूर्ति की आवश्यकता होती है। यहाँ तक कि दुनिया की सबसे अमीर कंपनियाँ भी आय से विस्तार को वित्तपोषित करने में कठिनाई महसूस कर रही हैं। 2026 में पाँच सबसे बड़े अमेरिकी हाइपरस्केलर्स $730 बिलियन के पूंजीगत व्यय पर खर्च करने की योजना बना रहे हैं। इस खर्च का एक घटता हुआ हिस्सा हाइपरस्केलर्स की अपनी बैलेंस शीट से आ रहा है। अपेक्षा है कि हाइपरस्केलर्स इस खर्च का एक-तिहाई हिस्सा ऋण के माध्यम से वित्तपोषित करेंगे।

लेखक ने निव्डिया की डील को सबसे बड़ी कंपनियों के बाहर एआई बुनियादी ढांचे के वित्तपोषण का एक उत्तर प्रस्तुत किया है। प्रोजेक्ट फाइनेंस ने लंबे समय तक उच्च प्रारंभिक लागत वाले बुनियादी ढांचे को वित्तपोषित किया है, जिसे कई वर्षों तक स्थिर लाभ से चुकाया जाता है। लेखक ने नए प्रयास को कंप्यूटिंग क्षमता को एक ऐसा संपत्ति वर्ग बनाने का प्रयास बताया है, जिसे पेंशन फंड और बीमा कंपनियाँ सहज महसूस करती हैं। निव्डिया की घोषणा ने आधे ट्रिलियन डॉलर का वित्तपोषण लक्ष्य निर्धारित किया है।

निविडा की घोषणा ने सर्कुलर फाइनेंसिंग के बारे में चिंताएँ उठाईं, जिसमें निविडा के पैसे चिप ऑर्डर के माध्यम से निविडा में वापस आ जाते हैं। हालाँकि, लेखक का तर्क है कि यह व्यवस्था विपरीत दिशा में काम करती है। लेखक लिखते हैं कि निविडा और निविडा के छह साझेदार मुख्य रूप से अपने अपने पैसे को उधार नहीं देंगे। पूंजी तीसरे पक्षों, जिनमें पेंशन फंड, बीमा कंपनियाँ, सार्वजनिक संपत्ति निधियाँ और परिवार की बचत शामिल हैं, से आती है। लेखक का तर्क है कि यह व्यवस्था मांग को कृत्रिम रूप से बढ़ाती नहीं है, बल्कि हाइपरस्केलर्स के बाहर प्रतियोगियों के लिए आपूर्ति लागत को पुनर्गठित करती है। लेखक का तर्क है कि यह व्यवस्था AI के विस्तार को व्यापक वित्तीय प्रणाली से जोड़ती है।

लेखक चेतावनी देता है कि पारंपरिक बुनियादी ढांचे के साथ तुलना अपूर्ण है। ऊर्जा सुविधाएं आमतौर पर दशकों तक चलती हैं, पूर्वानुमेय मांग के अनुसार प्रतिक्रिया देती हैं और भविष्यवाणीयोग्य लाभ प्रदान करती हैं। हालाँकि, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स अल्पकालिक संपत्तियाँ हैं, AI की मांग अप्रत्याशित है, और लाभ इतने अनिश्चित हैं कि अभी तक उनकी भविष्यवाणी नहीं की जा सकती। लेखक का तर्क है कि AI के संभावित लाभ और संभावित हानियाँ दोनों ही परिकल्पनात्मक हैं। लेखक का तर्क है कि एक सफल वित्तपोषण मॉडल AI बाजार को इस प्रकार पुनर्गठित कर सकता है, जैसे कि जोखिम पूंजी ने एक व्यवसाय शुरू करने के जोखिमों को बदल दिया।

यूरोज़ोन के परिवार अकेले बैंक डिपॉज़िट में लगभग 10 ट्रिलियन यूरो, लगभग 11 ट्रिलियन डॉलर रखते हैं। लेखक लिखते हैं कि यूरोपीय संस्थागत निवेशक यूरोपीय स्टार्टअप्स को समर्थन देने के बजाय संयुक्त राज्य अमेरिका के प्रौद्योगिकी बॉन्ड खरीदना पसंद करते हैं। लेखक का तर्क है कि यूरोप में प्रचुर बचत को निवेश में बदलने के लिए वित्तीय तंत्र की कमी है। लेखक का तर्क है कि पूंजी बाजार समाकलन, AI गिगाफैक्ट्री के एक और चक्र की तुलना में यूरोपीय प्रतिस्पर्धात्मकता में सुधार करेगा।

लेखक का तर्क है कि चीन का राज्य वित्तपोषण बुनियादी ढांचा बनाने में प्रभावी है, लेकिन क्षमता को मांग के साथ मेल खाने में कम प्रभावी है। पिछले वर्ष, चीनी मीडिया ने रिपोर्ट किया कि एक नीति-प्रेरित निर्माण स्प्री के बाद नवनिर्मित कंप्यूटिंग क्षमता का अधिकतम 80% अनुपयोगिता में रह गया। स्टैनफोर्ड HAI AI सूचकांक 2026 के अनुसार, पिछले वर्ष संयुक्त राज्य अमेरिका में निजी AI निवेश चीन के निवेश से अधिक से अधिक 23 गुना अधिक था।

लेखक का तर्क है कि कोई अन्य देश संपन्न और परिवारों की बचत को बड़े पैमाने पर जोखिम भरे, दीर्घकालिक संपत्तियों में निवेश करने में संयुक्त राज्य अमेरिका के बराबर नहीं है। लेखक लिखते हैं कि अमेरिकी बॉन्ड बाजार, निजी क्रेडिट फंड और संपत्ति प्रबंधक पहले से ही इस प्रकार की संपत्तियों की तलाश में हैं। लेखक का तर्क है कि वित्तीय संरचनाएँ पूँजी के प्रभावी आवंटन के माध्यम से AI विजेताओं को निर्धारित करेंगी, केवल उपलब्ध रकम के माध्यम से नहीं। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि AI का अगला चरण एक सीमित समूह कंपनियों के बाहर वित्तपोषण के विस्तार पर निर्भर करता है। लेखक का तर्क है कि Nvidia के प्रतिद्वंद्वी समान रूप से आविष्कारात्मक वित्तपोषण तंत्रों की आवश्यकता रखेंगे।