पिछले कुछ वर्षों में, अमेरिका के कुछ बड़े टेक कंपनियाँ उन उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास में प्रतिस्पर्धा कर रही हैं, जबकि उन्हें तेजी से बढ़ते स्टार्टअप्स के लिए कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान करनी है, जिससे भारी खर्च हुआ है। इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए, उन्होंने वित्तपोषण का तरीका पूरी तरह से बदल दिया है। लंबे समय तक अपनी मजबूत आय और स्टॉक मूल्य में वृद्धि पर निर्भर रहने वाली Alphabet की सहायक कंपनी Google, Meta Platforms और अन्य टेक दिग्गज अब चैटबॉट चलाने के लिए आवश्यक प्रौद्योगिकी का निर्माण करने के लिए भारी कर्ज ले रहे हैं।
इस वर्ष मार्च में, अमेज़न ने यूरोप में पहली बार 145 अरब यूरो (लगभग 170 अरब डॉलर) जुटाने के लिए बॉन्ड जारी किए, जिससे यूरो के इतिहास में सबसे बड़ी कॉर्पोरेट बॉन्ड जारी का रिकॉर्ड बना। यह रिटेल विशालकाय ने संयुक्त राज्य अमेरिका के बॉन्ड बाजार में 370 अरब डॉलर के बॉन्ड भी जारी किए, जिससे वह संयुक्त राज्य अमेरिका के इतिहास में चौथी सबसे बड़ी कॉर्पोरेट बॉन्ड जारी करने वाली कंपनी बन गई। ब्लूमबर्ग के अनुसार, 30 अप्रैल को, Facebook की मातृ कंपनी मेटा ने 250 अरब डॉलर के इन्वेस्टमेंट-ग्रेड बॉन्ड जारी किए, जिसका उद्देश्य उसके कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण के लिए धन प्राप्त करना है।
अमेरिका के चार प्रमुख टेक कंपनियों ने कहा है कि केवल इस वर्ष, उन्हें अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए डेटा सेंटर, नेटवर्क उपकरण और अन्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवसंरचना पर कुल मिलाकर लगभग 6500 अरब डॉलर खर्च करने की आवश्यकता होगी।
यह विश्लेषण है कि ऋण पर निर्भरता कैसे प्रौद्योगिकी उद्योग को बदल रही है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उत्थान को बढ़ावा दे रही है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास ने प्रौद्योगिकी कंपनियों के वित्तीय अभ्यासों को कैसे बदल दिया है?
वर्षों तक, इंटरनेट बुलबुले के दौरान उभरी टेक कंपनियाँ अपने लाभ का पुनर्निवेश करके विकास किया। उन्होंने बॉन्ड जारी किए, लेकिन यह धन एकत्रित करने और उपयोग करने में छोटी भूमिका निभाता था। लेकिन 2025 के अंत से, बड़ी टेक कंपनियाँ हजारों करोड़ डॉलर के बॉन्ड जारी करने लगीं, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं में निवेश बढ़ाया जा सके। इसी बीच, OpenAI और Anthropic जैसी नवउद्भव कंपनियाँ भी क्रमशः जोखिम पूंजी संस्थानों से दसों अरब डॉलर एकत्रित कर रही हैं।
टेक कंपनी इस राशि का उपयोग कैसे करने की योजना बना रही है?
इन टेक कंपनियों द्वारा निवेश की गई अधिकांश राशि—चाहे ऋण वित्तपोषण हो या स्वामित्व वित्तपोषण—कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित उपकरणों, सेवाओं और भूमि पर खर्च की जाती है। केवल Alphabet एकल रूप से बताती है कि इसके तकनीकी बुनियादी ढांचे के खर्च में लगभग 40% डेटा सेंटर और नेटवर्क उपकरणों पर और 60% सर्वर पर खर्च होता है। Oracle डेटा सेंटर खर्च का एक प्रमुख उदाहरण है। यह डेटाबेस का विशालकाय कंपनी पूरे देश में डेटा सेंटर बनाने के लिए कॉर्पोरेट ऋण और विशिष्ट प्रोजेक्ट ऋण के माध्यम से फंड जुटा रही है।
हालांकि, यह केवल रियल एस्टेट का मुद्दा नहीं है। इन कंपनियों को एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए महंगे चिप्स की आवश्यकता होती है। आमतौर पर, कंपनियां विशेष उद्देश्य इकाइयां (SPV) स्थापित करती हैं—जो मूल रूप से विशिष्ट वित्तीय लक्ष्यों (जिनमें तकनीकी उपकरणों की खरीद शामिल है) के लिए बनाई गई स्वतंत्र कंपनियां होती हैं। SPV के माध्यम से, ऋण कंपनी के बैलेंस शीट पर शामिल नहीं किया जाता, जिससे कंपनी को संभावित रेटिंग कम होने के प्रभाव से बचाया जा सकता है। 2025 के अंत से, एलन मस्क की xAI ने बाहरी संस्थाओं के माध्यम से अधिकतम 200 बिलियन डॉलर की राशि जुटाने का प्रयास किया है, जो चिप्स खरीदती हैं और उन्हें xAI को पुनः पट्टे पर देती हैं।
इस प्रथम स्थान के लिए संघर्ष को दो अतिरिक्त खर्चों ने और तीव्र कर दिया: बिजली की लागत और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विशेषज्ञ। चूंकि अमेरिकी विद्युत नेटवर्क अपने डेटा केंद्रों की मांग को पूरा करने में समर्थ नहीं है, इसलिए Alphabet ने हाल ही में अपने डेटा केंद्रों को बिजली आपूर्ति के लिए एक स्वच्छ ऊर्जा विकासकर्ता का अधिग्रहण किया है। Meta भी तकनीकी रूप से कुशल इंजीनियरों को भर्ती करने में मिलियनों डॉलर खर्च कर रहा है।
क्यों व्यवसाय कर्ज लेना पसंद करते हैं, न कि नकदी का उपयोग करना या शेयर जारी करना?
बड़ी टेक कंपनियों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुविधाओं को सपोर्ट करने के लिए डेटा सेंटर बनाने के लिए भारी दबाव का सामना करना पड़ रहा है। मेटा, अल्फाबेट और अन्य टेक दिग्गज अपनी मौजूदा नकदी भंडार का उपयोग करके डेटा सेंटर बना सकते हैं। उनका विज्ञापन व्यवसाय उन्हें पर्याप्त नकदी प्रदान करता है, जिससे वे आसानी से ऋण ले सकते हैं और अपनी आय का कुछ हिस्सा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में पुनः निवेश कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, 2025 की चौथी तिमाही (साझेदारों की आय को छोड़कर) में गूगल की आय 970 अरब डॉलर से अधिक थी।
लेकिन ऋण अभी भी आकर्षक है, खासकर जब वॉल स्ट्रीट कंपनियाँ उन्हें ऋण देने के लिए तत्पर हैं। विशेष उद्देश्य इकाइयाँ (SPE) कंपनियों को ऋण को बैलेंस शीट से हटाने की अनुमति देती हैं, जिससे ऋण की आकर्षकता और बढ़ जाती है।
आय अक्सर बड़े उद्यमों की तुलना में काफी कम होने वाली AI स्टार्टअप्स के लिए, भारी ऋण लेना हमेशा संभव विकल्प नहीं होता। इसके बजाय, OpenAI और xAI जैसी निजी कंपनियों ने अपनी कंपनी के शेयर बेचकर दसों अरब डॉलर जुटाए हैं और इन धनराशियों का उपयोग अपनी AI आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए किया है। हालाँकि, इस तरह की रणनीति की सीमित संख्या में ही संभावना है, क्योंकि शेयरधारकों के हिस्से लगातार घटते रहते हैं। 2025 में, xAI ने 50 अरब डॉलर का कंपनी ऋण लिया, जिसे अब इसने चुका दिया है। OpenAI और Anthropic अभी तक ऋण पूंजी बाजार में प्रवेश नहीं किए हैं और वर्तमान में अन्य वित्तपोषण विकल्पों की तलाश में हैं।
इस स्तर का उधार लेना कितना असामान्य है? इस समय क्या अलग है?
पिछले साल के अंत में, बड़े टेक कंपनियों ने क्लाउड और डेटासेंटर क्षमता को बढ़ाने के लिए केवल कुछ हफ्तों में लगभग 100 अरब डॉलर जुटाए, जिससे एआई से संबंधित ऋण की लहर ने निवेशकों को डरा दिया।
यह फंडिंग बूम, मेटा द्वारा लुईसियाना में डेटा सेंटर बनाने के लिए लगभग 300 बिलियन डॉलर की फंडिंग के तुरंत बाद आया। यह लेनदेन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवसंरचना के लिए आवश्यक धनराशि के पैमाने और कंपनियों की फंडिंग के तरीकों में बढ़ती विविधता को उजागर करता है। यह फंडिंग मेटा के एक विशेष उद्देश्य संस्थान द्वारा पूरी की गई, लेकिन इस विज्ञान महानिगम के साथ लंबे समय तक के किराये के समझौते के माध्यम से ऋणदाताओं को वापस किया जाएगा। इस संरचना से पता चलता है कि डेटा सेंटर संचालक पारंपरिक बॉन्ड जारी कर सकते हैं, साथ ही ऋणदाताओं से विशाल राशि एकत्र कर सकते हैं, बिना अपने बैलेंस शीट पर कर्ज़ में महत्वपूर्ण वृद्धि किए और अपनी क्रेडिट रेटिंग को खतरे में डाले।
धन की इच्छा को उजागर करने के लिए, अल्फाबेट ने 2026 की शुरुआत में 100 वर्षीय बॉन्ड जारी किया, जो 1990 के अंत के बाद से कोई भी टेक्नोलॉजी कंपनी नहीं कर चुकी थी, जिससे बीमा कंपनियों और पेंशन फंड जैसे दीर्घकालिक निवेशकों की मांग पूरी हुई।
मेटा कंपनी ने बॉन्ड बाजार में वापसी करते हुए 250 अरब डॉलर के निवेश-ग्रेड बॉन्ड जारी किए। यह बॉन्ड जारी करने का कदम मेटा द्वारा जनवरी के अनुमान से अधिक वार्षिक पूंजी खर्च के अनुमान की घोषणा के अगले दिन किया गया।
इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र की इस ऋण लहर अपनी गति, पैमाने और ऋण लेने वालों के प्रकार के कारण ध्यान आकर्षित करती है। इतिहास में, व्यापारिक ऋण में तीव्र वृद्धि आमतौर पर अतिरंजित बुलबुले से जुड़ी रही है, जैसे 1980 के दशक में लीवरेज्ड एक्विजिशन्स की लहर, जिसमें उच्च जोखिम वाले बॉन्ड जारी करके एक श्रृंखला आक्रमणात्मक कंपनी अधिग्रहणों को वित्तपोषित किया गया। इसके विपरीत, हाल की इस बॉन्ड सीरीज़ के प्रकाशक दुनिया की कुछ सबसे अधिक कैश-समृद्ध और सर्वोच्च क्रेडिट रेटिंग वाली कंपनियाँ हैं।
How will taking on such massive debt change these companies' risk profiles?
हालांकि ब्याज दरें उच्च स्तर पर बनी हुई हैं, लेकिन कुछ ही समय में सैकड़ों अरब डॉलर की राशि एकत्रित करने के बावजूद, जनरेटिव एआई के निर्माण का कार्य जारी है, जो इस बात को दर्शाता है कि जनरेटिव एआई के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा कितनी तीव्र है। कुछ बाजार प्रतिभागी इस स्थिति को प्रारंभिक बुनियादी ढांचे के निर्माण के उत्साह, जैसे इंटरनेट बुलबुला के समय फाइबर ऑप्टिक्स नेटवर्क के निर्माण, से तुलना करते हैं, जब टेलीकॉम कंपनियों ने नेटवर्क बिछाने के लिए भारी कर्ज लिया।
लेकिन दोनों के बीच महत्वपूर्ण अंतर है। आज के सबसे बड़े प्रकाशक, जो 1990 के अंत के कई टेलीकॉम कंपनियों की तुलना में अधिक लाभदायक और अधिक विविध व्यवसाय रखते हैं।
हाल के समय में ऋण वित्तपोषण में वृद्धि हुई है, लेकिन अनुमान है कि बड़ी टेक कंपनियों द्वारा कुल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस खर्च में ऋण वित्तपोषण का हिस्सा अभी भी सापेक्ष रूप से कम रहेगा। विश्लेषकों के अनुसार, उनके नियोजित पूंजी खर्च का लगभग 80% से 90% संचालन प्रवाह द्वारा वित्तपोषित होगा। इसके अलावा, हाल के ऋण लेने में वृद्धि के बावजूद, प्रमुख डेटा केंद्र संचालकों का कुल ऋण स्तर अपनी वार्षिक आय के सापेक्ष कम ही रहने का अनुमान है।
हालांकि, इतना विशाल फंडिंग स्केल प्रभाव डालेगा। अधिक उधार की मात्रा कंपनी की वित्तीय स्थिति को बदल सकती है, जिससे इसकी क्रेडिट रेटिंग और कम लागत पर उधार लेने की क्षमता प्रभावित हो सकती है। प्रौद्योगिकी क्षेत्र के अलावा, बड़े पैमाने पर ऋण जारी करने से क्रेडिट बाजार को भी बदला जा सकता है, जिससे अन्य क्षेत्रों में जाने वाली निवेशक मांग को अवशोषित किया जा सकता है। इससे न केवल अन्य कंपनियों के उधार लेने की लागत बढ़ेगी, बल्कि ऋणदाताओं का कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश के दीर्घकालिक रिटर्न की पुष्टि अभी नहीं हुई है, इस क्षेत्र में जोखिम की मात्रा भी बढ़ेगी।
मॉरगन स्टैनले ने 2025 में अनुमान लगाया कि 2026 में निवेश ग्रेड कंपनी बॉन्ड जारीकरण 2 ट्रिलियन डॉलर से अधिक हो सकता है, जो एआई निवेश के कारण एक नया रिकॉर्ड बनाएगा। पिछले वर्ष, जेपी मॉर्गन के विश्लेषकों ने अनुमान लगाया कि आगामी पांच वर्षों में हाई-ग्रेड बॉन्ड बाजार को लगभग 1.5 ट्रिलियन डॉलर के एआई डेटासेंटर बॉन्ड जारीकरण को समाहित करना होगा। उन्होंने कहा कि 2030 तक, ऐसे कर्ज 20% से अधिक हो सकता है।
अगर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लहर अपेक्षित स्तर तक नहीं पहुँचती है, तो क्या समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं?
अगर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की लहर अपेक्षित स्तर तक नहीं पहुँचती है, तो डेटा केंद्र, चिप और बिजली जैसे क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के समर्थन के लिए भारी निवेश करने वाली बड़ी तकनीकी कंपनियाँ अंततः अतिरिक्त क्षमता और जल्द ही पुराने हो जाने वाले उपकरणों का सामना कर सकती हैं। यह स्थिति इंटरनेट बुलबुला के समय के समान है, जब टेलीकॉम कंपनियों द्वारा बनाई गई नेटवर्क क्षमता ग्राहकों की वास्तविक मांग से कहीं अधिक थी।
अपेक्षित से कम लाभ कंपनी के कैश फ्लो पर दबाव डालेगा, जिससे व्यवसाय को निवेश कम करने या ऋण बढ़ाने के लिए मजबूर होना पड़ सकता है, जिससे अंततः इसकी वित्तीय स्थिति कमजोर होगी।
इसके अलावा, अधिक व्यापक बाजार जोखिम भी मौजूद है। निवेशकों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित वृद्धि पर भरोसा करते हुए विज्ञान बॉन्ड और शेयरों में बड़ी राशि निवेश की है। यदि यह आशावादी मनोदशा कमजोर हो जाती है, तो शेयर मूल्य गिर सकते हैं और ऋणदाता भारी नुकसान का सामना कर सकते हैं।