گزشتہ کچھ سالوں میں، امریکہ کے بڑے ٹیکنالوجی کمپنیاں ترقی یافتہ آرٹیفیشل انٹیلی جنس سسٹمز تیار کرنے اور فروغ پا رہے اسٹارٹ اپس کو کمپیوٹنگ طاقت فراہم کرنے کے لیے مقابلہ کر رہی ہیں، جس میں بہت بڑا خرچ آیا۔ ان مقاصد کو حاصل کرنے کے لیے، انہوں نے فنڈنگ کا طریقہ بالکل بدل دیا۔ طویل عرصے تک اپنی مالی آمدنی اور شیئرز کے اضافے پر انحصار کرنے والی گوگل، میٹا پلیٹ فارمز اور دیگر ٹیک گائیگنٹس اب چیٹ بوٹس چلانے کے لیے ضروری ٹیکنالوجی تعمیر کرنے کے لیے بڑی مقدار میں قرض لے رہی ہیں۔
مارچ 2024 میں، ایمیزون نے یورپ میں اپنا پہلا بانڈ جاری کیا، جس سے 145 ارب یورو (تقریباً 170 ارب امریکی ڈالر) جمع ہوئے، جو یورو کی تاریخ میں سب سے بڑا کاروباری بانڈ جاری کرنا ہے۔ یہ ریٹیل گینٹ نے امریکہ کے بانڈ مارکیٹ میں 370 ارب امریکی ڈالر کے بانڈ بھی جاری کئے، جو امریکہ کی تاریخ میں چوتھا سب سے بڑا کاروباری بانڈ جاری کرنا ہے۔ بلومبیرگ کے مطابق، فیس بک کی ماں کمپنی میٹا نے 30 اپریل کو 250 ارب امریکی ڈالر کے انویسٹمنٹ گریڈ بانڈ جاری کئے، جن کا مقصد اپنے آرٹیفیشل انٹیلی جنس کے تعمیر کے لیے فنڈز فراہم کرنا ہے۔
امریکہ کے چار بڑے ٹیکنالوجی کمپنیاں کہتی ہیں کہ صرف اس سال انہیں اپنے آئی ڈی کے مقاصد کے لیے ڈیٹا سینٹر، نیٹ ورک ایquipments اور دیگر آئی ڈی انفراسٹرکچر پر کل تقریباً 6500 ارب ڈالر خرچ کرنے کی ضرورت ہوگی۔
قرضوں پر انحصار کیسے ٹیکنالوجی صنعت کو تبدیل کر رہا ہے اور آرٹیفیشل انٹیلی جنس کی خوشحالی کو فروغ دے رہا ہے، اس کا تجزیہ۔
人工智能 کی ترقی نے ٹیک کمپنیوں کی مالیاتی پRACTICES کو کیسے تبدیل کیا ہے؟
سالوں تک، انٹرنیٹ بوم کے دوران قائم ہونے والی ٹیک کمپنیاں اپنے منافع کو دوبارہ اپنے کاروبار میں سرمایہ کاری کرکے نمو پائی۔ انہوں نے بانڈ بھی جاری کیے، لیکن ان کا فنڈز جمع کرنے اور استعمال کرنے میں کم کردار تھا۔ لیکن 2025 کے آخر سے، بڑی ٹیک کمپنیاں انسانی ذہانت کے امکانات میں زیادہ سرمایہ کاری کرنے کے لیے سو سے زائد ارب ڈالر کے بانڈ جاری کرنے لگیں۔ اسی دوران، OpenAI اور Anthropic جیسی نئی کمپنیاں بھی خطرہ سرمایہ کاروں سے الگ الگ دہائیوں ارب ڈالر جمع کر رہی ہیں۔
ٹیک کمپنی اس رقم کا استعمال کیسے کرنے کی منصوبہ بندی کر رہی ہے؟
ان ٹیک کمپنیوں نے اپنی زیادہ تر رقم — چاہے قرضہ فنانس ہو یا شیئر فنانس — آرٹیفیشل انٹیلی جنس سے متعلق اوزار، خدمات اور ریل اسٹیٹ پر خرچ کی ہے۔ صرف Alphabet ایک کمپنی نے بتایا کہ اس کے ٹیکنالوجی انفراسٹرکچر کے خرچ میں تقریباً 40 فیصد ڈیٹا سینٹرز اور نیٹ ورک اوزار پر اور 60 فیصد سرورز پر خرچ ہوا ہے۔ Oracle ایک مثالی ڈیٹا سینٹر خرچ کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا بیس کا بڑا کھلاڑی پورے ملک میں ڈیٹا سینٹرز تعمیر کرنے کے لیے کاروباری قرضوں اور خاص منصوبوں کے لیے قرضوں کے ذریعے فنڈز جمع کر رہا ہے۔
تاہم، یہ صرف ریل اسٹیٹ کا مسئلہ نہیں ہے۔ ان کمپنیوں کو ای آئی ماڈلز کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے مہنگے چپس فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔ عام طور پر، کمپنیاں خاص مقصد کے ادارے (SPV) قائم کرتی ہیں—جو کہ خاص مالی مقاصد (شامل کرکے ٹیکنالوجی کے اوزار خریدنا) کے لیے قائم کیے جانے والے الگ کمپنی ہوتے ہیں۔ SPV کے ذریعے، قرضہ کمپنی کے بیلنس شیٹ پر نہیں شامل ہوتا، جس سے کمپنی کو ممکنہ ریٹنگ کمی سے بچایا جاتا ہے۔ 2025 کے آخر سے، الون مسک کی xAI نے بیرونی اداروں کے ذریعے 200 ارب ڈالر تک فنڈز جمع کرنے کی کوشش کی ہے، جو چپس خریدتے ہیں اور انہیں xAI کو واپس کرائے پر دیتے ہیں۔
پہلے نمبر کے لیے مقابلہ مزید دو خرچوں کی وجہ سے تیز ہو گیا: بجلی کا خرچ اور آرٹیفیشل انٹیلی جنس کے ماہرین۔ امریکی بجلی کے گرڈ کے لیے اپنے ڈیٹا سینٹرز کی ضروریات پوری کرنا مشکل ہو گیا، اس لیے Alphabet نے اپنے ڈیٹا سینٹرز کو بجلی فراہم کرنے کے لیے ایک صاف توانائی کے ڈویلپر کو خرید لیا۔ Meta بھی مہارت والے انجینئرز کو ملازمت دینے پر ملینڈالرز خرچ کر رہا ہے۔
کیوں کاروباری ادارے نقدہ استعمال کرنے یا شیئر جاری کرنے کے بجائے قرض لیتے ہیں؟
بڑی ٹیک کمپنیوں کو بہت زیادہ دباؤ کا سامنا ہے کہ وہ مصنوعی ذہانت کے فنکشنز کو سپورٹ کرنے کے لیے ڈیٹا سینٹر تعمیر کریں۔ میٹا، الیفیٹ اور دیگر ٹیک گیگنٹس اپنے موجودہ نقد مخازن کا استعمال کرکے ڈیٹا سینٹر تعمیر کر سکتے ہیں۔ ان کی اشتہاری سرگرمیاں انہیں کافی نقد رقم فراہم کرتی ہیں، جس سے وہ آسانی سے قرض لے سکتے ہیں اور اپنی آمدنی کا حصہ مصنوعی ذہانت میں دوبارہ سرمایہ کاری کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، گوگل نے 2025 کے چوتھے تिमाहی (شراکت داروں کی آمدنی کو شامل نہ کرتے ہوئے) 970 ارب ڈالر سے زائد کمائی۔
لیکن اب بھی قرضہ لینا پرکشش ہے، خاص طور پر جب وال اسٹریٹ کی کمپنیاں انہیں قرض دینے کے لیے تیار ہیں۔ خصوصی مقصد کے ادارے (SPE) کمپنیوں کو اپنے بیلنس شیٹ سے قرضہ الگ کرنے کی اجازت دیتے ہیں، جس سے قرضہ لینا مزید پرکشش بن جاتا ہے۔
آمدنی عام طور پر بڑی کمپنیوں کے مقابلے میں کم ہونے والی AI اسٹارٹ اپس کے لیے، زیادہ قرضہ لینا ہمیشہ ممکن حل نہیں ہوتا۔ اس کے بجائے، OpenAI اور xAI جیسی نجی کمپنیوں نے اپنی کمپنی کے حصص فروخت کرکے دس بلین ڈالر سے زائد جمع کیے اور ان فنڈز کو اپنی AI ضروریات پوری کرنے کے لیے استعمال کیا۔ لیکن اس طرح کا عمل محدود ہے، کیونکہ ملکیت والوں کے حصص لگاتار کم ہوتے رہتے ہیں۔ 2025 میں، xAI نے 50 ارب ڈالر کا کاروباری قرضہ لیا، جسے اب اس نے ادا کر دیا ہے۔ OpenAI اور Anthropic ابھی تک قرضہ بازار میں داخل نہیں ہوئے ہیں اور وہ دیگر فنڈنگ طریقوں کی تلاش میں ہیں۔
اس سطح کے قرضہ کتنے غیر معمولی ہیں؟ اب کیا کچھ الگ ہے؟
گزشتہ سال کے آخر میں، بڑی ٹیک کمپنیوں نے کلاؤڈ اور ڈیٹا سینٹر کی صلاحیت کو بڑھانے کے لیے صرف کچھ ہفتےوں میں تقریباً 100 ارب امریکی ڈالر جمع کر لیے، جس سے سرمایہ کاروں میں خوف پھیل گیا۔
یہ فنڈنگ مہم میٹا کے لوزیانا میں ڈیٹا سینٹر تعمیر کے لیے تقریباً 30 ارب ڈالر کی فنڈنگ کے فوراً بعد آئی ہے۔ یہ معاہدہ مصنوعی ذہانت کی بنیادی ڈھانچہ کے لیے درکار فنڈنگ کے پیمانے اور کاروباری فنڈنگ کے طریقوں کے بڑھتے ہوئے تنوع کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ فنڈنگ میٹا کے ذریعہ قائم خصوصی مقصد کے ادارے نے مکمل کی، لیکن اس سے قرض دہندگان کو اس ٹیکنالوجی جنٹ کے ساتھ طویل مدتی کرایہ معاہدے کے ذریعے ادائیگی کی جائے گی۔ اس ساخت سے ظاہر ہوتا ہے کہ ڈیٹا سینٹر آپریٹرز روایتی بانڈ جاری کر سکتے ہیں اور قرض دہندگان سے بڑی رقم حاصل کر سکتے ہیں، بغیر اپنے بیلنس شیٹ پر قرض کو زیادہ بڑھائے یا اپنے اعتماد کے درجہ کو خطرے میں ڈالے۔
فندی کی خواہش کو ظاہر کرنے کے لیے، الفیٹ نے 2026 کے شروع میں ایک نایاب 100 سالہ بانڈ جاری کیا، جو 1990 کی دہائی کے آخر سے کسی ٹیکنالوجی کمپنی نے نہیں کیا تھا، جس سے بیمہ کمپنیوں اور پنشن فنڈز جیسے طویل مدتی سرمایہ کاروں کی ضروریات پوری ہوئیں۔
میٹا کمپنی نے بندھوں کے مارکیٹ میں واپسی کرتے ہوئے 25 ارب امریکی ڈالر کے انویسٹمنٹ گریڈ بانڈ جاری کیے۔ یہ بانڈ جاری کرنا میٹا کمپنی کے اس دن کے بعد ہوا جب اس نے اپنے سالانہ سرمایہ کاری کے خرچ کا تخمنا جنوری کے تخمنوں سے زیادہ اعلان کیا۔
اس صنعت میں اس قرض کی لہر اس کی رفتار، سایز اور قرض لینے والوں کی قسم کی وجہ سے قابل توجہ ہے۔ تاریخی طور پر، کاروباری قرضوں میں اضافہ عام طور پر سپیکولیٹو ببلز سے منسلک ہوتا تھا، جیسے کہ 1980 کی دہائی میں لیوریجڈ اکائزیشنز کا موج، جس میں خطرناک بانڈ جاری کرکے متعدد جرأت آمیز کاروباری ضم ہونے کا فنڈنگ فراہم کیا گیا۔ اس کے برعکس، حالیہ قرضوں کے جاری کنندگان دنیا کے ان سب سے زیادہ نقدی سے لیس، سب سے زیادہ کریڈٹ ریٹنگ والے کمپنیاں ہیں۔
ایتنی بڑی قرضہ کی ذمہ داری لینے سے ان کمپنیوں کی خطرہ کی صورتحال کیسے تبدیل ہوگی؟
بے ناموسی سود کے باوجود، کئی سو ارب ڈالر کی رقم مختصر عرصے میں جمع کر لی گئی، جس سے جنریٹو AI کی مقابلہ کی فوری ضرورت کا اظہار ہوا۔ کچھ مارکیٹ شرکاء اس صورتحال کو ابتدائی انفراسٹرکچر بوم، جیسے انٹرنیٹ فوم کے دوران فائبر آپٹک نیٹ ورکس کی تعمیر، سے موازنہ کرتے ہیں، جب ٹیلیکام کمپنیوں نے نیٹ ورک لگانے کے لیے بڑی مقدار میں قرض لیا تھا۔
لیکن دونوں کے درمیان اہم فرق ہے۔ آج کے بڑے جاری کنندگان کی آمدنی اور کاروباری تنوع، ان 1990 کی دہائی کے آخر کے ٹیلیکام کمپنیوں کے مقابلے میں زیادہ ہے۔
ہالیا قرضہ فنانس میں اضافے کے باوجود، بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں کی صنعتی AI خرچ کے مجموعی میں قرضہ فنانس کا تناسب نسبتاً کم رہے گا۔ تجزیہ کاروں کے مطابق، ان کے منصوبہ بند سرمایہ کاری خرچ کا تقریباً 80 فیصد سے 90 فیصد آپریشنل کیش فلو سے فنانس ہوگا۔ علاوہ ازیں، ہالیا قرضہ لینے میں اضافے کے باوجود، بڑے ڈیٹا سنٹر آپریٹرز کے کل قرضوں کا سطح ان کے سالانہ آمدنی کے مقابلے میں کم رہے گا۔
تاہم، اتنی بڑی فنانسنگ کی مقدار کا اثر بھی پڑے گا۔ زیادہ قرض کی سطح کمپنی کی مالی حالت کو تبدیل کر سکتی ہے، جس سے اس کی سیٹی ریٹنگ اور سستے قرضوں تک رسائی متاثر ہو سکتی ہے۔ ٹیکنالوجی صنعت کے علاوہ، زیادہ قرض جاری کرنا کریڈٹ مارکیٹ کو بھی دوبارہ شکل دے سکتا ہے، جس سے دوسرے صنعتوں کی طرف جانے والے سرمایہ کاروں کی مانگ کو吸收 کر لیا جائے گا۔ اس سے نہ صرف دوسری کمپنیوں کے قرضوں کی لاگت بڑھے گی، بلکہ قرض دینے والے اداروں کا مصنوعی ذہانت کے سرمایہ کاری کے طویل مدتی منافع کے بارے میں ابھی تک تصدیق نہ ہونے والے صنعتوں پر خطرہ بھی بڑھے گا۔
مورگن اسٹینلی نے 2025ء میں پیش گوئی کی ہے کہ 2026ء میں انویسٹمنٹ گریڈ کمپنی بانڈز کی جاری کردہ رقم 2 ٹریلین امریکی ڈالر سے زیادہ ہو سکتی ہے، جو تاریخی سطح پر نیا ریکارڈ ہوگا، جس کا ایک حصہ صنعتی ذہانت میں سرمایہ کاری کی وجہ سے ہے۔ جے پی مورگن کے تجزیہ کاروں نے گزشتہ سال اندازہ لگایا کہ آنے والے پانچ سالوں میں اعلیٰ درجے کے بانڈ مارکیٹ کو تقریباً 1.5 ٹریلین امریکی ڈالر کے ذخیرہ کے لیے صنعتی ذہانت ڈیٹا سنٹر بانڈز کو جذب کرنا پڑے گا۔ انہوں نے کہا کہ 2030ء تک، اس قسم کے قرضے انویسٹمنٹ گریڈ بانڈ مارکیٹ کا 20 فیصد سے زیادہ ہو سکتے ہیں۔
اگر مصنوعی ذہانت کی گرمی متوقع سطح تک نہ پہنچ سکی، تو کیا مسائل پیدا ہو سکتے ہیں؟
اگر مصنوعی ذہانت کی لہر کی توقعات پوری نہ ہو سکیں، تو جو بڑی ٹیک کمپنیاں ڈیٹا سینٹر، چپ اور بجلی جیسے شعبوں میں مصنوعی ذہانت کی حمایت کے لیے بڑی رقم لگا رہی ہیں، وہ بالآخر زائد صلاحیت اور جلد ختم ہونے والے آلات کے مسائل کا شکار ہو سکتی ہیں۔ یہ صورتحال انٹرنیٹ فوم کے دور کے مشابہ ہے، جب ٹیلیکام کمپنیوں نے اپنے صارفین کی حقیقی ضروریات سے کہیں زیادہ نیٹ ورک کی صلاحیت تعمیر کی تھی۔
کم توقعات والے منافع کمپنی کے نقدی بہاؤ پر دباؤ ڈالتے ہیں، جس سے کمپنی کو سرمایہ کاری کم کرنے یا قرض لینے پر مجبور ہونا پڑ سکتا ہے، جس سے آخرکار اس کی مالی حالت کمزور ہوتی ہے۔
اس کے علاوہ، زیادہ وسیع مارکیٹ کے خطرات بھی موجود ہیں۔ سرمایہ کاروں نے مصنوعی ذہانت سے چلنے والی نمو پر زور دیتے ہوئے ٹیکنالوجی بانڈز اور شیئرز میں بڑی رقم لگا دی ہے۔ اگر یہ مثبت جذبہ کم ہو جائے تو شیئرز کی قیمتیں گر سکتی ہیں اور قرض دینے والے ادارے شدید نقصان کا شکار ہو سکتے ہیں۔