अल्फाबेट एआई बुनियादी ढांचे पर खर्च के बढ़ने के बीच 100-वर्षीय बॉन्ड जारी करता है

लेख | Sleepy

10 फरवरी, 2026 को, Google की मातृ कंपनी Alphabet ने लंदन में एक ऐसा बॉन्ड जारी किया जिसकी परिपक्वता एक सौ साल बाद है।

One hundred years.

जिस व्यक्ति ने यह बॉन्ड खरीदा, उसने यह अनुमान लगाया कि उसके पोते की सेवानिवृत्ति तक यह कंपनी जीवित रहेगी और उसके पास लौटाने के लिए पैसा होगा।

इतिहास में, 100-वर्षीय बॉन्ड बहुत दुर्लभ हैं। डिज्नी ने 1993 में एक बार जारी किया था, कोका-कोला ने जारी किया था, और उससे पहले, नॉर्फॉक साउथर्न रेलवे ने जारी किया था। वास्तव में, यह अवधि 19वीं सदी की रेलवे कंपनियों के लिए मानक थी, क्योंकि उन्हें रेल पटरियाँ बिछानी पड़ती थीं, सुरंगें खोदनी पड़ती थीं, और पुल बनाने पड़ते थे, और निवेश की वापसी की अवधि इतनी लंबी होती थी कि समय को 'शताब्दी' के आधार पर ही मापा जा सकता था।

लेकिन अब एक इंटरनेट कंपनी, रेलवे कंपनियों की तरह ऋण लेना शुरू कर रही है, क्यों?

पिछले अठारह महीनों में, इस सवाल का जवाब धीरे-धीरे सामने आया। यह किसी भी AI लॉन्च के PPT में नहीं है, किसी भी benchmark रैंकिंग में नहीं है, और न ही 'AGI कब आएगा' पर हो रही बहस में। यह फाइनेंशियल रिपोर्ट्स के कैपिटल स्पेंडिंग सेक्शन में छिपा है, बॉन्ड जारी करने के स्प्रेड परिवर्तन में छिपा है, और फ्री कैश फ्लो में अचानक गिरावट में छिपा है।

इस उत्तर को समझने के लिए, पहले एक चीज़ कैसे गायब होती है, वह देखना जरूरी है।

हमें पहले यह समझना होगा कि पिछले दो दशकों में, वॉल स्ट्रीट को सिर्फ किसी एक टेक कंपनी पर विश्वास नहीं था, बल्कि उन सभी कंपनियों द्वारा अपनाई गई एक वित्तीय संरचना पर था।

इन टेक कंपनियों की आय विज्ञापनों, क्लाउड सेवाओं और प्लेटफॉर्म कमीशन से आती है, जो सभी डिजिटल डिलीवरी हैं और सीमांत लागत शून्य के करीब है। इन्हें कारखानों, स्टॉक, खनन या तेल कुओं की आवश्यकता नहीं होती। जितने अधिक उपयोगकर्ता होते हैं, उतनी ही कम लागत होती है और लाभमार्जिन अधिक होता है।

इस संरचना का सीधा परिणाम मुक्त नकदी प्रवाह है। शुद्ध लाभ के विपरीत, जो लाभ एवं हानि विवरण पर लेखांकन मानकों द्वारा संशोधित किया जा सकता है, मुक्त नकदी प्रवाह बैंक खाते में आने वाली वास्तविक धनराशि है, जिसे स्टॉक रिकॉम्प, लाभांश भुगतान या भविष्य के निवेश के लिए उपयोग किया जा सकता है। यही कारण है कि अमेरिकी टेक स्टॉक्स को प्रीमियम मूल्यांकन प्राप्त होता है।

एक समय एक मजाक था कि ऐपल दो हजार अरब डॉलर से अधिक के नकद पर बैठा हुआ है और इसे कैसे खर्च करना है, इसका पता नहीं है; Google हर साल कई अरब डॉलर की मुक्त नकदी प्राप्त करता है, मानो सर्च बार सीधे सोने की खान से जुड़ा हुआ हो; Amazon पतले मुनाफे वाले ई-कॉमर्स के आवरण के नीचे एक क्लाउड कंप्यूटिंग मुद्रा छपाई मशीन है; Meta, बीस अरब से अधिक लोगों के दैनिक विज्ञापन देखने पर आधारित है, और पैसा बहुत जल्दी कमा रहा है।

निवेशक केवल वृद्धि नहीं खरीदते, वे 'हल्के संपत्ति और उच्च नकदी प्रवाह' की कहानी खरीदते हैं, क्योंकि यह वादा करती है कि इन कंपनियों को कभी जेनरल मोटर्स की तरह कारखानों से जुड़ा नहीं होगा, एटैंड की तरह बुनियादी ढांचे के ऋण से भारी नहीं पड़ेगा, और तेल कंपनियों की तरह पूंजी खर्च के चक्र से परेशान नहीं होगा। वे औद्योगिक पूंजीवाद के गुरुत्वाकर्षण को सीधे अनदेखा कर सकते हैं।

फिर AI आया। और AI ने जो परिणाम दिया, वह अप्रत्याशित था।

इस साल के अप्रैल के अंत में, अमेज़न ने Q1 की वार्षिक रिपोर्ट जारी की, जिसमें राजस्व, लाभ और AWS की वृद्धि दर अच्छी रही। पिछले बारह महीनों में, अमेज़न का संचालनात्मक नकदी प्रवाह 1485 अरब डॉलर रहा, जो पिछले वर्ष की तुलना में 30% बढ़ा है, जो अच्छा लगता है। हालाँकि, इसी समयावधि में स्वतंत्र नकदी प्रवाह 259 अरब डॉलर से घटकर 12 अरब डॉलर हो गया, जो 95% तक विलुप्त हो गया।

पैसा कहाँ गया? अमेज़न का Q1 एक तिमाही पूंजीगत खर्च 442 अरब डॉलर था, जो पिछले वर्ष की तुलना में 76.7% बढ़ा है, और पूरे वर्ष का लक्ष्य लगभग 2000 अरब डॉलर है। यह पैसा लगभग पूरी तरह से AI बुनियादी ढांचे, जैसे कि डेटा केंद्र, GPU, नेटवर्क उपकरण और बिजली के अनुबंधों पर खर्च किया गया है।

अमेज़न अब नुकसान में नहीं है, बल्कि वे पहले से अधिक कमाई कर रहे हैं। केवल इतना ही कि वे इस पैसे को लगभग पूरी तरह से AI के अनंत गड्ढे में डाल रहे हैं। संचालन नकदी प्रवाह यमुना है, पूंजीगत खर्च तीन गुंडा बांध है, और मुक्त नकदी प्रवाह बांध के नीचे की सूक्ष्म धारा बन गया है।

Other几家也没好到哪儿去。

2026 के लिए चार बड़े दिग्गजों के पूंजी व्यय के निर्देशों का योग 7000 से 7250 अरब डॉलर है, जिसमें Amazon लगभग 2000 अरब, Microsoft लगभग 1900 अरब, Alphabet लगभग 1850 अरब और Meta 1250 से 1450 अरब डॉलर है। 2022 में इन चारों का कुल योग 1620 अरब डॉलर था, जो चार साल में 4.5 गुना बढ़ गया। केवल 2026 के पहले तिमाही में ही, इन चारों का कुल खर्च 1300 अरब डॉलर से अधिक हो गया, जो कई देशों की एक साल की GDP से अधिक है।

सतही रूप से, इन कंपनियों की तस्वीर अभी भी बहुत चमकदार लग रही है। राजस्व बढ़ रहा है, मुनाफा मार्जिन अच्छा बना हुआ है, और AI लॉन्च इवेंट्स भी जोरों पर हैं। लेकिन 'फ्री कैश फ्लो' इस बात से सहमत नहीं है।

लाभ वास्तव में एक दृष्टिकोण है, अवमूल्यन अवधि कैसे निर्धारित की जाए, अनुसंधान को कैसे पूंजीबद्ध किया जाए, आय को कैसे मान्यता दी जाए — इन सबमें झूठ-बहाने का स्थान है; लेकिन नकदी प्रवाह एक तथ्य है, कितना पैसा आया और कितना गया, यह स्पष्ट है। लाभ कहानियाँ सुनाता है, नकदी प्रवाह सच्चाई सुनाता है।

तो सच्चाई यह है कि इन कंपनियों ने बीस साल तक विकसित किया गया सबसे महत्वपूर्ण "लाइट एसेट, हाई कैश रिटर्न" का वित्तीय लाभ, AI के पूंजी खर्च द्वारा धीरे-धीरे खा लिया जा रहा है।

अगला प्रश्न यह है कि मुक्त नकदी प्रवाह पहले ही निम्नतम स्तर पर पहुंच चुका है, लेकिन उनके निवेश अभी भी बढ़ रहे हैं, तो ये पैसे कहाँ से आ रहे हैं?

Borrow. And the way they are borrowing now is something we have never seen before.

अल्फाबेट ने फरवरी में 32 बिलियन डॉलर उधार लिए।

एक महीने बाद, मार्च में, अमेज़न ने 369 बिलियन डॉलर के बॉन्ड जारी किए, जिसमें 11 श्रेणियाँ शामिल थीं, जो दो वर्ष से लेकर पचास वर्ष तक की थीं। निवेशकों के कुल ऑर्डर 1260 बिलियन डॉलर थे, जो 3.4 गुना अधिक थे। इस बॉन्ड जारी के बाद, अमेज़न का कुल कर्ज़ एक साल में लगभग दोगुना हो गया। एक और महीना बीत गया। 30 अप्रैल को, मेटा ने 250 बिलियन डॉलर के बॉन्ड जारी किए।

एक महीने बाद, 11 मई को, अल्फाबेट ने पहली जापानी येन बॉन्ड जारी करने की तैयारी कर रहा है। यह एक दिलचस्प बात है, क्योंकि अल्फाबेट ने फरवरी में जारी की गई बॉन्ड में केवल डॉलर ही नहीं, बल्कि 31 अरब स्विस फ्रैंक भी शामिल थे।

यह एक अमेरिकी कैलिफोर्निया स्थित कंपनी है, जिसकी आय लगभग पूरी तरह से डॉलर में होती है, लेकिन यह स्विट्जरलैंड में ऋण लेने के लिए चली गई। और मई में उन्होंने येन पर नजर डाली। अमेज़न के मार्च के लेनदेन में यूरो के बैच भी शामिल थे।

यह इन विशालकाय कंपनियों के वित्तीय विभाग द्वारा सजावट के लिए की गई क्रिप्टोकरेंसी विविधता नहीं है, बल्कि इसे मजबूरी में किया गया है।

देखें मेटा, जिसने अप्रैल में 250 बिलियन डॉलर का बॉन्ड जारी किया, जिसकी सबसे लंबी किस्त 2066 में परिपक्व होगी, जिसका स्प्रेड 1.47 प्रतिशत अंक था, जो निवेशकों द्वारा मेटा को अमेरिकी सरकारी बॉन्ड के आधार पर अतिरिक्त भुगतान करने के लिए मांगी गई जोखिम प्रीमियम है। छह महीने पहले, अक्टूबर 2025 में, मेटा ने समान चालीस-वर्षीय किस्त के लिए स्प्रेड केवल 1.10 पर जारी किया था। छह महीनों में 37 बेसिस पॉइंट की वृद्धि हुई, और केवल सबसे लंबी किस्त ही नहीं, बल्कि इसके छहों में से लगभग हर किस्त का प्रीमियम पिछले राउंड से अधिक है।

इसलिए, इन विशालकाय कंपनियों को अधिक कम ब्याज दरों वाले स्थानों की तलाश करनी होगी। स्विस नेशनल बैंक की नीति दर बड़ी अर्थव्यवस्थाओं में सबसे कम है, और स्विस फ्रैंक बॉन्ड की आय डॉलर की तुलना में काफी कम है। जापान ने नकारात्मक ब्याज दर के युग को समाप्त कर दिया है, लेकिन जापानी येन के वित्तपोषण लागत में अभी भी विशाल लाभ है। और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि,़्ज़्यूरिख और टोक्यो के निवेशक अभी तक सिलिकॉन वैली के टेक बॉन्ड्स से भरे नहीं हुए हैं, उनकी भूख ताज़ा है, न्यूयॉर्क की तरह चुनिंदा नहीं है। Alphabet जैसे शीर्ष क्रेडिट ऋणी के लिए, पैसा कहीं और से उधार लेना सस्ता है, और पंक्ति में खड़े होने की आवश्यकता भी नहीं है।

AI के पूंजी खर्च का अमेरिका (डेटा केंद्र) और ताइवान (चिप) पर खर्च होता है, लेकिन भुगतान का पैसा स्विट्ज़रलैंड, जापान और यूरोप से निकलता है। सिलिकॉन वैली दो दशकों से तकनीकी रूप से वैश्विक है, और अब ऋण पर भी वैश्विक हो गया है।

और इन बॉन्ड्स के खरीददार, हेज फंड नहीं हैं, न ही जोखिम पूंजी। शताब्दी और पचास वर्षीय बॉन्ड्स को अवशोषित करने वाले, पेंशन फंड, बीमा कंपनियाँ, सार्वजनिक संपत्ति निधियाँ हैं, जो वैश्विक वित्तीय प्रणाली में सबसे जोखिम से बचने वाली पूंजी हैं। उनका मिशन बचत, स्थिरता और मुद्रास्फीति को पार करना है, जोखिम लेना नहीं।

लेकिन अब, ज़्यूरिख में एक सेवानिवृत्त शिक्षक की पेंशन, टोक्यो में एक बीमा कंपनी द्वारा जीवन बीमा पॉलिसी के लिए तैयार किए गए रिज़र्व, बॉन्ड बाजार के माध्यम से एक श्रृंखला के माध्यम से ओरेगन या वर्जीनिया में किसी डेटा सेंटर में बह रहे हैं, जहां वे रैक पर GPU और छत पर कूलिंग टॉवर में बदल रहे हैं। इन होल्डर्स में से अधिकांश को अपने बॉन्ड के अंतर्गत संपत्ति के बारे में कुछ पता नहीं है; उनके फंड मैनेजर 'Alphabet Aa2 क्रेडिट' और 'Amazon A1 क्रेडिट' खरीदते हैं, और रेटिंग एजेंसियों के अक्षरों से सुरक्षा का अहसास होता है। लेकिन यह पैसा किस इमारत के लिए खर्च हुआ, किस उपकरण को स्थापित किया गया, कौन सा मॉडल चलाया गया, और क्या वह मॉडल पर्याप्त पैसा कमाएगा जिससे कर्ज़ चुकाया जा सके — इन सबके पीछे कई मध्यवर्ती प्रक्रियाएं हैं, जिनके कारण ज़्यूरिख और टोक्यो से स्पष्टता से देखना संभव नहीं है।

दुनिया की सबसे संरक्षणात्मक पूंजी, दुनिया की सबसे आक्रामक तकनीक के लिए जोखिम उठा रही है।

लेकिन ये धन विज्ञापन खर्च में नहीं, उपयोगकर्ता सब्सिडी में नहीं, और शेयर रिकॉम के लिए नहीं गया। पिछले बीस वर्षों में टेक कंपनियों द्वारा खर्च किए जाने वाले पैसे के सामान्य रास्ते, इस बार कोई भी नहीं अपनाए गए।

ये पैसे कंक्रीट, स्टील, तांबे के तार, ट्रांसफॉर्मर और ठंडा पानी के पाइप में बदल गए।

Amazon का 2026 तक 200 बिलियन डॉलर का पूंजी खर्च का निर्देश, इसका मतलब है कि यह प्रतिदिन 550 मिलियन डॉलर, प्रति घंटे 23 मिलियन डॉलर और प्रति मिनट 380,000 डॉलर खर्च करेगा। Microsoft ने 2026 से 2029 तक जापान में केवल AI बुनियादी ढांचे पर 10 बिलियन डॉलर का निवेश करने की घोषणा की है।

यह सॉफ्टवेयर कंपनी का विस्तार नहीं है, यह बुनियादी ढांचा है।

लेकिन बुनियादी ढांचे की मूल बात यह है कि यह एक कंपनी को भारी बना देता है।

एक बड़े डेटा सेंटर के निर्माण चक्र, निवेश पैमाना और संचालन जटिलता, एक ऑटोमोबाइल असेंबली प्लांट या सेमीकंडक्टर वेफर प्लांट के समान स्तर की होती है, जिसमें स्थान चयन, पर्यावरणीय प्रभाव मूल्यांकन, बिजली जुड़ाव समझौता, जल आपूर्ति की गारंटी, भौतिक सुरक्षा सहित सभी प्रक्रियाएँ पूरी करनी पड़ती हैं।

GPU in AI plays a role similar to high-end machine tools in manufacturing—expensive, limited in capacity, and rapidly depreciating; chips bought at great cost today may become obsolete in two to three years, but you can't wait because your competitors won't.

बिजली एक रणनीतिक संसाधन बन गई है, एक बड़ा AI डेटा केंद्र एक मध्यम आकार के शहर के बराबर बिजली का उपयोग करता है, और विशालकाय कंपनियाँ लंबे समय तक बिजली खरीद के समझौते करने, परमाणु ऊर्जा में निवेश करने और बिजली आपूर्ति कंपनियों के साथ विशेष लाइनों की आपूर्ति पर बातचीत करने लगी हैं।

कूलिंग वाटर ने नागरिकों के साथ पानी के अधिकार के लिए प्रतिस्पर्धा शुरू कर दी है, और कई शुष्क क्षेत्रों के समुदायों ने पाया कि उनके पानी के उपयोग की सूची में एक अनचाहा मゲ हो गया है।

इन परिदृश्यों को बीस साल पहले टेक कंपनियों पर देखना असंभव था। स्थान चयन बातचीत, बिजली ग्रिड कनेक्शन, जल अधिकार विवाद, स्थानीय कर छूट—ये रेलवे कंपनियों, बिजली कंपनियों और रिफाइनरियों के काम थे। और सौ-वर्षीय बॉन्ड, पचास-वर्षीय बॉन्ड, क्रॉस-करेंसी जारी करना—इन वित्तीय उपकरणों का घना उपयोग पिछली बार रेलवे और टेलीकॉम निर्माण के महाकाल में हुआ था।

2026 के बैलेंस शीट और कैश फ्लो स्टेटमेंट को देखें, इन कंपनियों के आंकड़े पिछले दशक के खुद के बजाय टाइवेक, ड्यूक एनर्जी या यूनाइटेड पैसिफिक रेलरोड के करीब हैं।

यह मूल्यांकन से जुड़ा हुआ है। पिछले समय में निवेशकों द्वारा टेक दिग्गजों को जो मूल्य दिया जाता था, उसकी मूलभूत धारणा थी कि सीमांत लागत घटती है—एक और उपयोगकर्ता या एक और विज्ञापन के साथ, सीमांत लागत लगभग शून्य होती है, इसलिए लाभमार्जिन लगातार विस्तारित होता रहता है। लेकिन AI की बुनियादी ढांचा परत ऐसी नहीं है। प्रत्येक नए मॉडल के प्रशिक्षण, प्रत्येक नए इन्फरेंस क्लस्टर के डिप्लॉयमेंट, और प्रत्येक नए डेटा सेंटर के निर्माण के लिए वास्तविक पैसे का निवेश करना पड़ता है, और यह देखना होगा कि क्लाइंट क्या भुगतान करने को तैयार हैं, मॉडल की कुशलता कैसे विकसित होगी, और प्रतिस्पर्धा का परिदृश्य कैसे बदलेगा।

लेकिन ये सब अनिश्चित हैं।

यह अर्धचालक की तरह है, प्रत्येक पीढ़ी के निर्माण प्रक्रिया के लिए बड़े वेफर प्लांट की आवश्यकता होती है, और लाभ उत्पादन दर और बाजार पर निर्भर करता है। यह बिजली की तरह भी है, जहां पहले क्षमता लगाई जाती है, और लाभ बिजली की कीमत और बिजली की खपत पर निर्भर करता है। यह रेलवे की तरह भी है, जहां पहले पटरियां बिछाई जाती हैं, और लाभ उसके साथ-साथ के क्षेत्र के आर्थिक विकास पर निर्भर करता है।

इसलिए, चूंकि टेक दिग्गजों की वित्तीय संरचना धीरे-धीरे स्थायी संपत्ति वाली कंपनियों के समान हो रही है, इसलिए बाजार द्वारा उन्हें दिया जाने वाला मूल्यांकन गुणांक अंततः स्थायी संपत्ति वाली कंपनियों की ओर बढ़ेगा।

कुछ लोग कहेंगे कि बुनियादी ढांचा पूरा होने के बाद, हम फिर से हल्के संपत्ति मॉडल पर वापस आ जाएंगे। बहुत निर्मम है। रेलवे का निर्माण एक सौ साल से चल रहा है, बिजली का जाल एक सौ साल से बनता रहा है, और सेमीकंडक्टर वेफर प्लांट हर कुछ साल में अपग्रेड होते रहते हैं। सामान्य प्रौद्योगिकी के बुनियादी ढांचे के लिए कभी ‘पूरा हो गया’ नहीं होता।

AI शायद इंटरनेट की निरंतरता नहीं है, बल्कि औद्योगिक पूंजीवाद की वापसी है, जो कोड के वस्त्र पहने हुए है और सीमेंट के आधार पर कदम रखती है। इंटरनेट ने विज्ञान कंपनियों को गुरुत्वाकर्षण से मुक्त करने में बीस साल लगाए, AI ने दो साल में उन्हें वापस खींच लिया।

1840 के दशक के ब्रिटेन में, रेलवे उस समय की AI थी, माल का परिवहन घोड़े की गाड़ी से प्रति घंटे कुछ मील से बढ़कर ट्रेन के कई दर्जन मील हो गया, और दक्षता में वृद्धि भी बहुत अधिक थी।

इसलिए पूंजि बहुत तेजी से प्रवाहित हुई। 1846 में, ब्रिटिश संसद द्वारा अनुमोदित रेलवे निवेश की कुल राशि लगभग 6 अरब पाउंड थी, जबकि उस समय ब्रिटेन की वार्षिक सकल घरेलू उत्पाद (GDP) केवल 5 अरब पाउंड थी—एक देश ने अपनी पूरी वार्षिक राष्ट्रीय आय को एक नई प्रौद्योगिकी पर लगा दिया। आज के संदर्भ में, यह अमेरिका द्वारा AI में 25 ट्रिलियन डॉलर से अधिक का निवेश करने के समान है।

प्रारंभिक रेलवे को मुख्य रूप से शेयर बेचकर वित्त प्राप्त हुआ, और खरीदने वाले भविष्य की कल्पना के साथ आए। बाद में, निर्माण का पैमाना बढ़ता गया, लेकिन रिटर्न देर से आया, और बाद में शामिल होने वाले प्रोजेक्ट्स की गुणवत्ता भी कम होती गई, इसलिए इक्विटी फाइनेंसिंग पर्याप्त नहीं रही, और डेब्ट फाइनेंसिंग सामने आई। रेलवे कंपनियों ने बॉन्ड जारी करना शुरू कर दिया, और अभी तक पूरा नहीं हुए रूट्स की भविष्य की आय को प्रतिभूति के रूप में रखा। वित्तपोषण और अधिक उत्साही होता गया, जिसमें स्थानीय से लेकर अंतरराष्ट्रीय स्तर तक के कर्ज़ शामिल हुए।

समृद्धि को मारने वाला रेलवे तकनीक का समस्या नहीं, बल्कि ब्याज दरें थीं। 1846 में इंग्लैंड बैंक ने आयरलैंड के अकाल के कारण अनाज के आयात और स्वर्ण के प्रवाह के कारण मुद्रा नीति को सख्त कर दिया, जो रेलवे से कोई संबंध नहीं रखता था। लेकिन ब्याज दरें कारण पर ध्यान नहीं देतीं, केवल सबसे कमजोर नकदी प्रवाह वाले कर्जदारों को मारती हैं। रेलवे शेयर गिर गए, और कई रेलवे कंपनियाँ दिवालिया हो गईं।

लेकिन अच्छी बात यह है कि रेलवे खुद बच गया। ट्रैक, स्टेशन, सुरंगें, पुल निवेशकों के नुकसान के कारण गायब नहीं हो गए। उन्हें बाद के लोगों ने छूट के दाम पर ले लिया, एकीकृत किया, और अंततः वे ब्रिटिश औद्योगिक क्रांति की धमनियाँ बन गए। शहरों का उत्थान और पतन, उद्योगों का स्थान, और आबादी की गतिविधियाँ सभी रेल के साथ पुनः व्यवस्थित हो गईं।

बीस साल बाद, एक ही नाटक अटलांटिक के पार दोहराया गया। अमेरिकी नागरिक युद्ध के बाद, संघीय सरकार ने पश्चिमी रेलवे निर्माण को प्रोत्साहित करने के लिए भूमि दान और ऋण गारंटी का उपयोग किया। समृद्धि के दौरान 35,000 से अधिक मील रेल पटरियाँ बनाई गईं, जिनका रेलवे बॉन्ड ब्याज दर 6.4% से 6.7% थी, जो उस समय सबसे आकर्षक फिक्स्ड इनकम उत्पाद थी। धन पूर्वी तट से और यूरोप से अमेरिकी पश्चिम के वन्य क्षेत्रों की ओर बहा।

1873 में, जे कूक कंपनी द्वारा दिए गए घोषणा के साथ दिवालियापन हो गया, जो पूर्वी उत्तरी प्रशांत रेलवे का प्रमुख वित्तपोषक थी और तब के संयुक्त राज्य अमेरिका के सबसे बड़े निवेश बैंकों में से एक थी। इसकी श्रृंखलाबद्ध प्रतिक्रिया ने दो वर्षों में 18,000 उद्यमों के दिवालियापन और छह वर्षों में 89 रेलवे के दिवालियापन का कारण बनी।

लेकिन अमेरिकी रेलवे नेटवर्क का अंततः निर्माण हो गया। यह अमेरिका को 20वीं सदी के एक शक्तिशाली औद्योगिक शक्ति बनाने का भौतिक आधार था। केवल इतना कि रेलवे बनाने वाले और रेलवे से पैसा कमाने वाले एक ही लोग नहीं थे।

इसी तरह ऑप्टिकल फाइबर है।

1990 के अंत में, इंटरनेट के उभार ने बैंडविड्थ के लिए लोगों की विशाल कल्पनाओं को समर्थन दिया। टेलीकॉम कंपनियों ने शहरों के साथ-साथ महाद्वीपों और महासागरों को जोड़ने के लिए ऑप्टिकल फाइबर का भयानक ढंग से विस्तार किया। 1996 से 2001 के बीच, अमेरिकी टेलीकॉम कंपनियों ने इस निर्माण के लिए वित्तपोषण के उद्देश्य से 5000 अरब डॉलर से अधिक के नए बॉन्ड जारी किए, और करोड़ों मील के प्रकाश तार जमीन में दफन और समुद्र के तल में डूबे।

बिछाने की गति बहुत ज्यादा तेज थी। बुलबुला फूटने के समय, संयुक्त राज्य अमेरिका में बिछाई गई ऑप्टिकल फाइबर में से केवल लगभग 5% ही डिवाइस से जुड़े हुए थे और डेटा ट्रांसमिट कर रहे थे। शेष 95% "अंधी ऑप्टिकल फाइबर" थी, जो जमीन के नीचे पड़ी हुई थी और एक अज्ञात भविष्य का इंतजार कर रही थी।

वर्ल्डकॉम, अमेरिका का दूसरा सबसे बड़ा लंबी दूरी का टेलीफोन ऑपरेटर, जिसके 1070 अरब डॉलर के संपत्ति थीं, ने 2002 में दिवालियापन का आवेदन किया, जो तब तक का अमेरिका का सबसे बड़ा दिवालियापन मामला था। ग्लोबल क्रॉसिंग, जिसने दुनिया के सबसे बड़े ऑप्टिकल फाइबर नेटवर्क में से एक बनाया, उसने भी उसी साल अपना अंत किया। विंस्टार, 360नेटवर्क्स, मैकलीडयूएसए — एक लंबी सूची अतिरिक्त अंधेरी ऑप्टिकल फाइबर पर गिर गई।

लेकिन ऑप्टिकल फाइबर भी अंततः बनी रही। 1990 के दशक में जिन समुद्री केबल और मेट्रोपॉलिटन नेटवर्क को अतिरंजित निर्माण के लिए हंसी का विषय बनाया गया था, उन्होंने अगले दो दशकों में पूरे इंटरनेट अर्थव्यवस्था की हड्डियाँ बन गए। Netflix की स्ट्रीमिंग, Google की खोज, Amazon का क्लाउड उन ऑप्टिकल फाइबर पर चलते हैं, या उनके अपग्रेड संस्करण पर।

तीन इतिहासों में बार-बार दोहराया गया, एक ही तर論 श्रृंखला है।

सबसे पहले, तकनीक खुद सच है। रेलवे वास्तव में घोड़े की गाड़ी से तेज है, ऑप्टिकल फाइबर वास्तव में तांबे के तार से तेज है, और AI वास्तव में पहले जो कुछ नहीं किया जा सकता था, वह कर सकता है। बाद में किसी ने भी तकनीक के मूल्य को नकारा नहीं है।

लेकिन निर्माण की गति छोटे समय की मांग से कहीं अधिक है, क्योंकि प्रतिद्वंद्वियों की प्रतिस्पर्धा किसी को मांग के साथ आगे बढ़ने के लिए रुकने नहीं देती। आप मानते हैं कि यह एक विजेता-सभी-लेता-है खेल है, जहां पहले बनाने वाला ग्राहकों और पारिस्थितिकी को बंद कर देता है, इसलिए आपको लगातार दौड़ते रहना पड़ता है।

सभी भाग रहे हैं, इसलिए सामूहिक अतिरंजन हुआ। अतिरंजन की गति को समर्थन देने के लिए, वित्तपोषण अधिक आक्रामक होता गया, शेयर पर्याप्त नहीं थे, तो ऋण पर गए, अल्पकालिक पर्याप्त नहीं थे, तो दीर्घकालिक पर गए, स्थानीय मुद्रा पर्याप्त नहीं थी, तो विदेशी मुद्रा पर गए। रेलवे के साथ ऐसा हुआ, ऑप्टिकल फाइबर के साथ ऐसा हुआ, स्विस फ्रैंक बॉन्ड, जापानी येन बॉन्ड, और 100-वर्षीय बॉन्ड के साथ भी ऐसा हुआ।

अंततः समायोजन को ट्रिगर करने वाला अक्सर तकनीकी समस्या नहीं, बल्कि वित्तीय परिस्थितियों में परिवर्तन होता है। 1846 में ब्याज दरें बढ़ीं, 1873 में निवेश बैंक की दिवालियापन ने क्रेडिट श्रृंखला को तोड़ दिया, 2001 में इंटरनेट बुलबुला और मंदी ने एक साथ प्रभाव डाला। तकनीक अभी भी आगे बढ़ रही है, लेकिन कंपनियाँ पहले ही सहन नहीं कर पाईं।

अंततः, बुनियादी ढांचा बना रहा, लेकिन निर्माताओं में से काफी हिस्सा नहीं बना। रेलवे के लाभार्थी रेलवे कंपनी के मूल शेयरधारक नहीं, बल्कि रेलवे के साथ बसे शहर और कारखाने थे। ऑप्टिकल फाइबर के लाभार्थी WorldCom के बॉन्डहोल्डर नहीं, बल्कि Google, Netflix, Amazon थे।

बेशक, आज के टेक जायंट्स को 19वीं सदी के रेलवे बादशाहों या 90 के दशक के टेलीकॉम उद्यमियों के बराबर नहीं माना जा सकता। अंतर यह है कि आज की इन कई कंपनियों के पास विशाल, अभी भी बढ़ती हुई मूल व्यापार नकदी प्रवाह है। Amazon के पास AWS और ई-कॉमर्स है, Alphabet के पास सर्च और YouTube है, Meta के पास दुनिया का सबसे बड़ा सोशल एडवरटाइजिंग नेटवर्क है, Microsoft के पास Office और Azure है।

वे शुरुआती कंपनियाँ नहीं हैं जो निवेशकों के पैसे को जलाकर डेटा केंद्र बनाती हैं, बल्कि अपने भविष्य का उपयोग करने वाले वास्तविक लाभ कमा रहे विशालकाय हैं।

तो सवाल है कि पूंजी खर्च की वापसी की अवधि, ऋण की चुकाने की अवधि को हरा पाएगी या नहीं। रेलवे अच्छी चीज है, लेकिन छह साल के लिए उधार लेकर ऐसी लाइन बनाना जिसे बारह साल में ही लाभ मिलेगा, अच्छी चीज़ होने के बावजूद यह मार सकती है। ऑप्टिकल फाइबर अच्छी चीज़ है, लेकिन पांच साल के लिए उधार लेकर केवल 5% का उपयोग हो रहा हो ऐसे केबल बिछाना, अच्छी चीज़ होने के बावजूद बैलेंस शीट को बचा नहीं सकती।

AI डेटासेंटर निश्चित रूप से अच्छी बात है। लेकिन 2000 अरब की पूंजी व्यय को संतुलित करने के लिए AI आय कितनी होनी चाहिए? 7000 अरब के कुल निवेश को वापस पाने में कितने वर्ष लगेंगे? यदि मॉडल की दक्षता में अपेक्षा से तेज़ प्रगति होती है, जैसे कि एक नया आर्किटेक्चर एक ही कार्य के लिए केवल दसवां हिस्सा कैलकुलेशन की आवश्यकता हो, तो आज बड़ी राशि में बनाई गई कैलकुलेशन क्षमता, क्या नई पीढ़ी का अंधा ऑप्टिकल फाइबर बन जाएगी?

Return to the original century bond.

उस संस्थागत निवेशक, जो शायद एक स्विस पेंशन फंड है या शायद एक ब्रिटिश बीमा कंपनी है, ने उस दिन एक निर्णय लिया: अपना पैसा Alphabet को उधार देना, जिसे सौ साल बाद वापस करना है।

इस निर्णय के पीछे यह विश्वास है कि AI का व्यापक रूप से अपनाया जाएगा, Alphabet इस प्रतिस्पर्धा से बाहर निकल जाएगी, इसका खोज और विज्ञापन व्यवसाय लगातार आय कमाता रहेगा, इसके द्वारा बनाए गए डेटा केंद्रों का पूरी तरह से उपयोग किया जाएगा, और अगले एक सदी में वैश्विक अर्थव्यवस्था में ऐसी कोई आपदा नहीं होगी जो इस कंपनी को नष्ट कर सके।

अमेज़न के पचास वर्षीय बॉन्ड धारकों के मन में विश्वास की श्रृंखला लगभग इतनी ही लंबी है। मेटा के बॉन्ड धारकों ने रिकॉर्ड CDS प्रीमियम स्वीकार किया है, हालाँकि श्रृंखला थोड़ी छोटी है, क्योंकि बाजार ने मेटा के लिए क्रेडिट खिड़की स्पष्ट रूप से अन्य कुछ कंपनियों की तुलना में संकीर्ण रखी है।

लंबाई अलग-अलग है, लेकिन वे एक ही चीज़ खरीद रहे हैं। GPU नहीं, डेटा केंद्र नहीं, ऑप्टिकल फाइबर और ट्रांसफॉर्मर नहीं, वे सब मध्यवर्ती चीज़ें हैं। वे वास्तव में समय खरीद रहे हैं।

AI मॉडल समानता की ओर बढ़ रहे हैं। ओपन सोर्स, क्लोज्ड सोर्स का पीछा कर रहा है, छोटे मॉडल बड़े मॉडल के करीब पहुंच रहे हैं, और क्षमता का अंतर कम हो रहा है। इस खिड़की बंद होने से पहले, जब सभी लगभग समान मॉडल चला सकेंगे, जो भी पहले कैपेसिटी बुलाएगा और अपने क्लाउड पर उद्यमगत ग्राहकों को बांध लेगा, वह अस्थायी तकनीकी अग्रणीता को स्थायी व्यावसायिक रक्षा में बदल देगा।

तो बड़े खिलाड़ी यह नहीं देख रहे कि किसका मॉडल सबसे बुद्धिमान है, बल्कि एक और भी बुनियादी प्रश्न पर जुए लगा रहे हैं: AI क्षमताएँ पूरी तरह फैलने से पहले, क्या मैं अपना बुनियादी ढांचा और ग्राहक संबंध इतना बड़ा बना सकता हूँ कि कोई मुझे पीछे नहीं छोड़ सकता?

यह समय अर्बिट्रेज है, जिसमें आज के कम ब्याज वाले फंड का उपयोग करके कल की बाजार स्थिति को खरीदा जाता है।

अर्बिट्रेज की एक क्रूर धारणा है: भविष्य को समय पर आना होगा।

चार कंपनियों के सामने समय का दबाव अलग-अलग है।

अमेज़न सबसे तत्काल है, इसकी मुक्त नकदी प्रवाह को पूंजी व्यय ने सिर्फ 12 अरब तक सीमित कर दिया है, AWS की AI सेवाओं की आय को दो या तीन साल के भीतर स्केल करना होगा, अन्यथा ऋण दबाव बैलेंस शीट से लाभ-हानि खाते में रिस जाएगा।

मेटा सबसे कमजोर है, सामाजिक विज्ञापन लाभदायक हैं, लेकिन AI बुनियादी ढांचे के व्यावसायिकीकरण के बीच एक पुल की कमी है, एज़्योर और एडब्ल्यूएस सीधे उद्योग ग्राहकों को कंप्यूटिंग पावर बेच सकते हैं, मेटा ने एक खरब से अधिक का निवेश करके बुनियादी ढांचा बनाया है, लेकिन यह कौन सा उत्पाद बनेगा, किसे बेचा जाएगा, कैसे शुल्क लिया जाएगा, यह कहानी अभी पूरी नहीं हुई है, बाजार की अशांति पहले से ही स्टॉक और सीडीएस में दिख रही है।

अल्फाबेट सबसे शांत है, खोज और यूट्यूब को बनाए रखने की आवश्यकता कम है और वे लगातार आय उत्पन्न करते हैं, भले ही AI अल्पकालिक रूप से लाभ न दे; इसके मुख्य व्यवसाय इसे सुरक्षित रखते हैं। बाजार ने इसे सौ वर्षों का विश्वास दिया है, चारों में सबसे लंबा समय सीमा। लेकिन 1850 अरब का पूंजी खर्च पिछले वर्ष का 2.5 गुना है, और तेजी से बढ़ना स्वयं ही धैर्य को खर्च कर रहा है। शांति का अर्थ सुरक्षा नहीं है।

माइक्रोसॉफ्ट सबसे स्पष्ट है, जिसने OpenAI के साथ गहरी बंधन बनाकर Azure को AI के व्यावसायिकीकरण का सीधा लाभार्थी बना दिया है। Copilot पहले से ही शुल्क ले रहा है, GitHub Copilot प्रोग्रामर्स में सबसे अधिक भुगतान किए जाने वाले AI उत्पादों में से एक है, और बुनियादी ढांचे से आय तक का मार्ग सबसे छोटा है। लेकिन 1900 अरब के पूंजी खर्च का मतलब है कि भले ही मार्ग स्पष्ट हो, लेकिन जोखिम का पैमाना इतना बड़ा है कि लाभ प्राप्त करने के लिए सब कुछ पटकथा के अनुसार ही चलना होगा।

उन चारों एक ही बात पर दांव लगा रहे हैं, एक वाक्य में कहें तो: भविष्य के पैसे उधार लेकर, आज अभी पूरी तरह समझ में न आने वाली चीजें बनाएं, और यह दांव लगाएं कि ऋण चुकाने की तारीख से पहले उपयोग के मामले में विस्फोट होगा।

इस रास्ते पर, रेलवे गुजरा, ऑप्टिकल फाइबर गुजरा। हर बार, तकनीक ने अपनी मूल्यवत्ता साबित की, और बुनियादी ढांचा बना रहा। लेकिन हर बार, कुछ लोग—कभी-कभी काफी संख्या में—जिन्होंने निर्माण के लिए भुगतान किया, उन्हें उस दिन का इंतज़ार करना पड़ा। तकनीक सही थी, समय गलत था, और वित्तीय बाज़ार गलत समय को दूसरा मौका नहीं देते।

कोई नहीं जानता कि AI का "भविष्य" समय पर आएगा या नहीं। एक बात निश्चित है, कि दुनिया के सबसे संरक्षवादी निवेशक इन सौ वर्षीय, पचास वर्षीय, चालीस वर्षीय बॉन्ड्स को खरीदकर सिलिकॉन वैली के साथ एक समझौता कर चुके हैं।

The terms of the contract are simple: we lend you time, and you return the future to us.

अभी कोई नहीं कह सकता कि भविष्य में क्या पालन किया जाएगा।

जानने के लिए क्लिक करें कि लुडोंग BlockBeats कौन-सी नौकरियाँ भर रहा है

लियुडोंग ब्लॉकबीट्स के आधिकारिक समुदाय में शामिल हों:

टेलीग्राम सब्सक्रिप्शन समूह: https://t.me/theblockbeats

टेलीग्राम समुदाय: https://t.me/BlockBeats_App

ट्विटर आधिकारिक खाता: https://twitter.com/BlockBeatsAsia