AI में तेजी के बाद बाजार सुधार की आशंका क्यों बढ़ रही है?

यह जोखिम यूरोपीय बचत और संस्थागत पोर्टफोलियो के जरिए सीधे महसूस हो सकता है। ‘मैग्निफिसेंट सेवन’ में Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia और Tesla शामिल हैं। इन कंपनियों के शेयरों में तेज गिरावट से यूरोपीय निवेशकों की संपत्ति का मूल्य घट सकता है। इससे निवेशकों का भरोसा कमजोर पड़ सकता है और वे अन्य बाजारों में भी जोखिम कम करने लग सकते हैं।

दूसरा रास्ता यूरोपीय शेयर बाजारों से जुड़ा है। यदि वैश्विक निवेशक जोखिम लेने से पीछे हटते हैं, तो यूरोप के अपने शेयर भी दबाव में आ सकते हैं। इस तरह अमेरिकी AI बाजार में सुधार यूरोप को प्रत्यक्ष हिस्सेदारी और वैश्विक वित्तीय परिस्थितियों—दोनों माध्यमों से प्रभावित कर सकता है।

AI बूम को बढ़ता कर्ज और अधिक संवेदनशील बना रहा है

AI बुनियादी ढांचे का विस्तार बड़े पैमाने पर कर्ज लेकर भी किया जा रहा है। Goldman Sachs Research के अनुमान के अनुसार 2026 में AI से जुड़े कर्ज का निर्गम करीब 500 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है। इसमें निवेश-ग्रेड बॉन्ड, हाई-यील्ड प्रोजेक्ट फाइनेंस और सिक्योरिटाइज्ड क्रेडिट शामिल हैं।

समस्या यह नहीं है कि बड़ी टेक कंपनियां अपने कर्ज को चुका पाएंगी या नहीं। इनमें से कई कंपनियों के कारोबार, नकदी प्रवाह और आय मजबूत हैं। तत्काल चिंता यह है कि क्या बाजार लंबे समय वाले इतने बड़े पैमाने के कर्ज को बिना बहुत अधिक ब्याज दर मांगे पचा पाएगा।

Reuters के अनुसार जून तक AI से जुड़ा कर्ज निवेश-ग्रेड बॉन्ड जारी होने का करीब 15% था। डेटा सेंटर, चिप और सप्लाई चेन के लिए बैंक नए वित्तपोषण ढांचे तैयार कर रहे हैं। इसी बीच कुछ बड़ी AI खर्च करने वाली कंपनियों के क्रेडिट स्प्रेड बढ़े, यानी निवेशकों ने कर्ज देने के बदले अधिक जोखिम-प्रीमियम मांगना शुरू किया।

बढ़ती ब्याज लागत किसी कंपनी के दिवालिया होने से पहले ही AI परियोजनाओं की अर्थव्यवस्था बदल सकती है। कुछ डेटा सेंटर परियोजनाएं टल सकती हैं, पूंजीगत खर्च घट सकता है और अपेक्षित रिटर्न का दोबारा आकलन करना पड़ सकता है।

ऑफ-बैलेंस-शीट फाइनेंसिंग पर नजर क्यों है?

कंपनियों के पारंपरिक बॉन्ड ही पूरी तस्वीर नहीं दिखाते। बैंक फॉर इंटरनेशनल सेटलमेंट्स (BIS) के अनुसार बड़े क्लाउड और टेक प्रदाता—जिन्हें hyperscalers कहा जाता है—इन्फ्रास्ट्रक्चर विस्तार के लिए सामान्य कर्ज के साथ ऑफ-बैलेंस-शीट व्यवस्थाओं का भी अधिक इस्तेमाल कर रहे हैं। कम रेटिंग वाले hyperscalers के क्रेडिट-डिफॉल्ट-स्वैप स्प्रेड में बढ़ोतरी हुई है, जो कर्ज की भारी आपूर्ति और परियोजनाओं से मिलने वाले अनिश्चित रिटर्न दोनों को दर्शाती है।

डेटा सेंटर और उपकरणों के लिए सप्लायर समझौते, निजी क्रेडिट और संबंधित संस्थाओं के जरिए भी वित्त जुटाया जा रहा है। ये व्यवस्थाएं अपने-आप में किसी गलत काम या तत्काल संकट का प्रमाण नहीं हैं। लेकिन जब कई कंपनियां, कर्जदाता और परियोजनाएं AI की भविष्य की मांग को लेकर एक ही उम्मीद पर निर्भर हों, तो कुल देनदारियों और आपसी निर्भरता का आकलन कठिन हो जाता है।

यही ऐतिहासिक चिंता है: जोखिम कंपनी की बैलेंस शीट के सबसे स्पष्ट हिस्से से बाहर जमा हो सकता है और निवेशकों को कर्ज की वास्तविक तस्वीर अधूरी दिखाई दे सकती है।

क्या यह 2000 जैसी तबाही होगी?

डॉट-कॉम संकट से तुलना की अपनी सीमाएं हैं। आज की प्रमुख AI कंपनियों के पास आम तौर पर वास्तविक आय, स्थापित उत्पाद, मजबूत कारोबार और पर्याप्त नकदी प्रवाह है। यह स्थिति उन इंटरनेट कंपनियों से अलग है जिनका मूल्यांकन दूर की या अप्रमाणित कारोबारी संभावनाओं पर टिका था।

इसलिए अधिक संभावित परिदृश्य अचानक पूरी तरह ढहने के बजाय मूल्यांकन में लंबे समय तक कमी का हो सकता है। शेयर कीमतें कम प्राइस-टू-अर्निंग मल्टीपल के जरिए घट सकती हैं, जबकि कमाई की वृद्धि धीरे-धीरे निवेशकों की उम्मीदों तक पहुंचती रहे। कंपनियां पूंजीगत खर्च कम कर सकती हैं, बिना इस स्थिति के कि वे कारोबार ही बंद कर दें।

फिर भी मजबूत कंपनियां भी पुनर्मूल्यांकन से अछूती नहीं रहेंगी। यदि अनुमानित वृद्धि धीमी पड़ती है या निवेशक अधिक रिटर्न की मांग करते हैं, तो लाभ कमाने वाली कंपनियों का बाजार मूल्य भी काफी गिर सकता है। ECB की चेतावनी इसी तंत्र को लेकर है—यह दावा नहीं कि हर बड़ी AI कंपनी डॉट-कॉम दौर की तरह खोखली है।

नीति-निर्माताओं के पास राहत देने की गुंजाइश कम हो सकती है

ECB ने यह भी रेखांकित किया है कि शुरुआती 2000 के दशक की तुलना में इस बार मौद्रिक और राजकोषीय नीति का सहारा सीमित हो सकता है। मौजूदा चक्र की शुरुआत ब्याज दरों के अपेक्षाकृत ऊंचे स्तर से हुई है और सरकारों पर सार्वजनिक वित्त को लेकर अधिक दबाव है। इसलिए भरोसे में आए झटके को तेज ब्याज दर कटौती या बड़े सरकारी प्रोत्साहन से संभालना कठिन हो सकता है।

इसका मतलब यह नहीं कि केंद्रीय बैंक और सरकारें कुछ कर ही नहीं पाएंगी। आशय यह है कि वही नीतिगत औजार तत्काल राहत कम दे सकते हैं—खासकर तब, जब बाजार सुधार के साथ महंगाई, भू-राजनीतिक तनाव या सरकारी कर्ज को लेकर चिंता भी मौजूद हो।

बाजार और कर्ज के बीच बन सकता है जोखिम का चक्र

नीति-निर्माताओं की सबसे बड़ी चिंता शेयर और क्रेडिट बाजारों के बीच बनने वाला परस्पर प्रभाव है:

1. AI शेयरों का ऊंचा मूल्यांकन डेटा सेंटर और कंप्यूटिंग क्षमता में आक्रामक निवेश को सही ठहराता है।
2. कंपनियां विस्तार और सप्लाई चेन के लिए कर्ज लेती हैं।
3. कमजोर कमाई अनुमान, ऊंची ब्याज दर या बढ़ा जोखिम-प्रीमियम शेयर मूल्यांकन को नीचे खींचता है।
4. गिरते शेयर और बढ़ते क्रेडिट स्प्रेड वित्तपोषण की लागत बढ़ाते हैं।
5. कंपनियां निवेश घटाती हैं, जिससे विकास की उम्मीदें और कमजोर होती हैं और शुरुआती बिकवाली सही साबित होती दिखती है।

ECB को आशंका है कि यह चक्र कुछ टेक शेयरों की गिरावट से आगे बढ़कर यूरो क्षेत्र में भरोसा कमजोर कर सकता है, वित्तपोषण कड़ा कर सकता है, कारोबारी निवेश और नियुक्तियों को घटा सकता है तथा व्यापक वित्तीय स्थिरता पर असर डाल सकता है।

ECB ने क्या कहा है—और क्या नहीं कहा?

ECB के ब्लॉग ने किसी निश्चित तारीख, संभावित गिरावट का प्रतिशत या तत्काल क्रैश की भविष्यवाणी नहीं की है। उसका निष्कर्ष यह है कि किसी समय मौजूदा शेयर मूल्यांकन में सुधार की उम्मीद रखनी चाहिए, भले ही AI का दीर्घकालिक दृष्टिकोण सकारात्मक हो।

वित्तपोषण से जुड़े आंकड़े एक अलग, लेकिन संबंधित जोखिम दिखाते हैं। करीब 500 अरब डॉलर का AI-केंद्रित कर्ज, बॉन्ड की बढ़ती आपूर्ति और कम पारदर्शी वित्तपोषण ढांचे बाजार की मांग में बदलाव के प्रति पूरे AI विस्तार को अधिक संवेदनशील बना सकते हैं।

कुल संदेश यह नहीं है कि AI बेकार बुलबुला है। संदेश यह है कि तकनीकी सफलता, अवास्तविक उम्मीदें और भारी कर्ज—तीनों एक साथ मौजूद हो सकते हैं। ऐसे में बाजार का सुधार केवल AI कंपनियों के शेयरधारकों तक सीमित न रहकर यूरोपीय बचत, कर्ज की लागत, निवेश और रोजगार तक असर डाल सकता है।