AI टोकन खर्च सूचकांक में 20% की गिरावट: क्या AI बुलबुले के फूटने के संकेत हैं?

2. टोकन की कीमतों का पतन: 2023 से अब तक 90% से अधिक गिरावट

• अपोलो ग्लोबल मैनेजमेंट के टॉर्स्टन स्लोक ने बताया कि प्रति टोकन कीमत 2023 से लगभग 90% गिर गई है ।
• सिलिकॉन/सिलो डेटा के टोकन खर्च माप के अनुसार, दिसंबर 2025 के अंत से खर्च लगभग दोगुना हुआ है, जबकि प्रति टोकन कीमत 2023 से लगभग 90% गिर गई है ।
• बेन एंड कंपनी (Bain & Company) ने भी नोट किया है कि मॉडल की कीमतें गिर रही हैं, जबकि टोकन खर्च परिचालन लागत का एक छोटा लेकिन संभावित रूप से बढ़ता हुआ हिस्सा बना हुआ है ।

तो पैटर्न यह है: यूनिट की कीमतें गिर रही हैं, कुल टोकन खर्च अभी भी बढ़ सकता है, लेकिन खर्च की वृद्धि दर मई के शिखर के बाद धीमी होती दिख रही है ।

3. कैपेक्स-टू-रेवेन्यू गैप: चिंताजनक रूप से बढ़ता अंतर

• एलियांज रिसर्च (Allianz Research) ने बताया कि हाइपरस्केलर्स (बड़ी टेक कंपनियां) की बढ़ी हुई AI कैपेक्स (पूंजीगत व्यय) योजनाएं लगभग $575 बिलियन थीं, और AI कैपेक्स में और वृद्धि की उम्मीद है, जिसने निवेशकों की चिंता बढ़ा दी है ।
• एलियांज ने यह भी कहा कि 2025 में लगभग 60% बढ़ने के बाद, अमेरिकी बिग टेक निवेश में अन्य 50% की वृद्धि होने की उम्मीद है, जो $600 बिलियन को पार कर जाएगा और कैपेक्स तीव्रता (capex intensity) को असामान्य रूप से उच्च स्तर पर ले जाएगा ।
• स्टैनफोर्ड के 2026 AI इंडेक्स ने भी इस तनाव की पुष्टि की है: AI कंपनी का राजस्व ऐतिहासिक रूप से तेज गति से बढ़ रहा है, लेकिन कंप्यूट लागत और बुनियादी ढांचे पर खर्च भी रिकॉर्ड स्तर पर पहुंच रहा है ।

हालांकि मूल संस्करण में दिए गए सटीक राजस्व-अंतर के आंकड़े प्रदान किए गए स्रोतों द्वारा समर्थित नहीं हैं, लेकिन कुल मिलाकर यह दावा सही है कि AI बुनियादी ढांचे पर खर्च रिकॉर्ड स्तर पर तेज हो रहा है, जबकि राजस्व आधार उस निर्माण को सही ठहराने के दबाव में है ।

4. मेटा (Meta) की योजना: अतिरिक्त AI क्षमता बेचने का नया क्लाउड बिजनेस

• 1 जुलाई, 2026 को रॉयटर्स ने बताया कि मेटा अतिरिक्त AI कंप्यूटिंग क्षमता बेचने के लिए एक क्लाउड व्यवसाय बना रहा है, ब्लूमबर्ग न्यूज़ के हवाले से ।
• ब्लूमबर्ग ने रिपोर्ट दी कि मेटा एक क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर व्यवसाय विकसित कर रहा है, जो AI कंप्यूटिंग पावर और मॉडलों तक पहुंच बेचेगा, जिससे वह अमेज़न वेब सर्विसेज (AWS), माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर और गूगल क्लाउड जैसे प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं के साथ प्रतिस्पर्धा में आ जाएगा ।
• रॉयटर्स ने इस कदम को टेक्नोलॉजी कंपनियों द्वारा AI निवेशों पर रिटर्न पाने के व्यापक प्रयास के हिस्से के रूप में देखा, जबकि अत्यधिक खर्च (overspending) को लेकर चिंताएं हैं ।

यह एक ठोस संकेत है कि मेटा के पास अपनी आंतरिक जरूरत से अधिक AI क्षमता हो सकती है, और वह उस क्षमता को बाहरी रूप से भुनाने के तरीके तलाश रहा है ।

5. मूल्य निर्धारण शक्ति (Pricing Power) का क्षरण

उपलब्ध स्रोत मूल्य निर्धारण शक्ति की मुख्य चिंता का समर्थन करते हैं: टोकन की कीमतें 2023 से लगभग 90% गिर गई हैं, जबकि टोकन खर्च सूचकांक मई के शिखर के बाद कमजोर हो गया है । बेन एंड कंपनी ग्राहक-लागत पक्ष से इस बिंदु को पुष्ट करता है: AI का उपयोग करने वाली कंपनियों के लिए टोकन लागत वर्तमान में कर्मचारियों की लागत का लगभग 1-2% है, कुछ परिदृश्यों में यह बढ़कर 20-30% होने की कल्पना की गई है ।

इसका मतलब है कि AI प्रदाताओं को भारी बुनियादी ढांचे के निवेश को टिकाऊ राजस्व वृद्धि में बदलने के लिए या तो बहुत अधिक उपयोग, या मजबूत मूल्य निर्धारण शक्ति, या दोनों की आवश्यकता है ।

6. सेमीकंडक्टर और मेमोरी स्टॉक की बिकवाली का दबाव

दिए गए स्रोत सीधे तौर पर सेमीकंडक्टर और मेमोरी स्टॉक में भारी बिकवाली के दावे की पुष्टि नहीं करते हैं। हालांकि, ऐसी बिकवाली के पीछे का व्यापक आख्यान (narrative) समर्थित है:

• एलियांज रिसर्च ने AI कैपेक्स निर्माण की स्थिरता के बारे में निवेशकों की चिंताओं पर ध्यान दिया, जिसमें अमेरिकी बिग टेक निवेश $600 बिलियन को पार करने की उम्मीद है ।
• रॉयटर्स ने बताया कि मेटा AI बुनियादी ढांचे पर अत्यधिक खर्च को लेकर चिंताओं के बीच अतिरिक्त AI कंप्यूटिंग क्षमता का मुद्रीकरण करने के तरीके तलाश रहा है ।
• स्टैनफोर्ड के 2026 AI इंडेक्स का कहना है कि AI राजस्व तेजी से बढ़ रहा है, लेकिन कंप्यूट लागत और बुनियादी ढांचे पर खर्च भी रिकॉर्ड स्तर पर पहुंच रहा है ।

इसलिए, सेमीकंडक्टर स्टॉक के लिए निहितार्थ यह है कि यदि निवेशक यह निष्कर्ष निकालते हैं कि AI बुनियादी ढांचे का अत्यधिक निर्माण किया गया है या टोकन मूल्य निर्धारण शक्ति बिगड़ रही है, तो वे उस निर्माण से जुड़े चिप और मेमोरी आपूर्तिकर्ताओं को फिर से मूल्यांकित कर सकते हैं।

सब कुछ एक साथ कैसे जुड़ता है

मुख्य तंत्र यह है: AI कंपनियों ने इस धारणा पर बुनियादी ढांचे पर भारी रकम खर्च की कि उपयोग और राजस्व निर्माण को सही ठहराने के लिए पर्याप्त तेजी से बढ़ेगा। इसके बजाय, प्रतिस्पर्धा और दक्षता लाभ ने टोकन की कीमतों को लगभग 90% नीचे धकेल दिया है, टोकन खर्च सूचकांक मई के अपने शिखर से उलट गया है, और मेटा बाहरी रूप से अतिरिक्त AI कंप्यूट बेचने के तरीके तलाश रहा है । इसलिए बाजार इस बात का पुनर्मूल्यांकन कर रहा है कि क्या AI बुनियादी ढांचे पर खर्च को टिकाऊ, उच्च-मार्जिन वाले राजस्व में बदला जा सकता है ।