BIS की चेतावनी: AI पर भारी निवेश से वित्तीय स्थिरता को कैसे खतरा हो सकता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अर्थव्यवस्था की उत्पादकता बढ़ा सकती है और फिर भी उसके इर्द-गिर्द बना निवेश चक्र अस्थिर हो सकता है। बैंक फॉर इंटरनेशनल सेटलमेंट्स (BIS)—केंद्रीय बैंकों के बीच सहयोग की संस्था—के महाप्रबंधक पाब्लो हर्नांडेज़ दे कॉस की चेतावनी का सार यही है: अगर डेटा सेंटर, कंप्यूटिंग क्षमता और संबंधित ढांचे पर खर्च, उधारी तथा कंपनियों की परस्पर वित्तीय प्रतिबद्धताएं टिकाऊ आय से बहुत आगे निकल जाएं, तो AI निवेश में गिरावट वित्तीय तनाव पैदा कर सकती है। 17

पैमाना इतना बड़ा है कि असर टेक क्षेत्र से बाहर भी पड़ सकता है

BIS का अनुमान है कि दुनिया की पांच सबसे बड़ी टेक कंपनियां 2025 और 2026 के दौरान AI पर 1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक निवेश करेंगी। इतना बड़ा खर्च अब केवल टेक उद्योग की कहानी नहीं रह जाता; इसका असर निवेश, फंडिंग की परिस्थितियों और व्यापक वित्तीय बाजारों पर पड़ सकता है। 1

चिंता यह नहीं है कि AI पर खर्च किया गया हर डॉलर बेकार है। मुद्दा यह है कि कंप्यूटिंग क्षमता, डेटा सेंटर और जरूरी संसाधन पहले हासिल करने की तेज प्रतिस्पर्धा कंपनियों को उस समय भारी पूंजी लगाने के लिए प्रेरित कर सकती है, जब AI सेवाओं से होने वाली भविष्य की आय अभी स्पष्ट नहीं है। BIS के शोध में इसे ऐसी निवेश-दौड़ बताया गया है जिसमें फंडिंग का ढांचा ही नाजुकता बढ़ा सकता है। 14

कर्ज और प्राइवेट क्रेडिट से जोखिम क्यों बढ़ता है

हर्नांडेज़ दे कॉस के अनुसार, शुरुआती दौर में AI निवेश का बड़ा हिस्सा कंपनियों के अपने संसाधनों और इक्विटी से आया था। अब यह बाहरी फंडिंग पर अधिक निर्भर होता जा रहा है, जिसमें प्राइवेट-क्रेडिट फर्मों की भूमिका अक्सर प्रमुख है। 25

यहीं से खराब स्थिति का जोखिम बढ़ता है। यदि AI से मिलने वाली आय या रिटर्न उम्मीद से कम रहते हैं, तो उधार लेने वाली कंपनियों को फिर भी कर्ज चुकाना होगा। BIS का शोध चेतावनी देता है कि कर्ज आधारित निवेश में गिरावट के समय कंपनियों को विशेष उद्देश्य के लिए बनी परिसंपत्तियां जल्दबाजी में बेचनी पड़ सकती हैं। ऐसे डेटा सेंटर या विशेष कंप्यूटिंग उपकरणों को दूसरे उपयोग में लगाना आसान नहीं होता, इसलिए उनकी कीमत तेजी से गिर सकती है। 14

प्राइवेट क्रेडिट फंडिंग के विकल्प बढ़ा सकता है, लेकिन नियामकों के लिए यह जानना जरूरी है कि अंतिम जोखिम किसके पास है। समस्या प्राइवेट क्रेडिट का अस्तित्व नहीं, बल्कि यह है कि तनाव आने से पहले कर्ज, गिरवी और आपसी वित्तीय दायित्वों को स्पष्ट रूप से समझा जा सके या नहीं।

‘सर्कुलर फाइनेंसिंग’ क्या है और पारदर्शिता क्यों अहम है

BIS ने चिप निर्माता कंपनियों, बड़ी क्लाउड-कंप्यूटिंग कंपनियों (हाइपरस्केलर्स), AI कंपनियों और इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं के बीच सर्कुलर हिस्सेदारी तथा दूसरे परस्पर वित्तीय इंतजामों के जोखिम की ओर ध्यान दिलाया है। इनमें इक्विटी निवेश और ऐसे वादे शामिल हो सकते हैं जो एक-दूसरे के विस्तार को सहारा देते हैं। 1425

ये व्यवस्थाएं तेज निर्माण में मदद कर सकती हैं, मगर इनके कारण जोखिम का रास्ता समझना मुश्किल हो जाता है। जब एक ही कंपनी एक-दूसरे की आपूर्तिकर्ता, निवेशक, ग्राहक और फंडिंग-स्रोत भी हो, तो AI मांग का अनुमान घटने पर कई कंपनियों की बैलेंस शीट एक साथ प्रभावित हो सकती हैं। BIS के मुताबिक, कर्ज और सर्कुलर हिस्सेदारियां वित्तीय नाजुकता बढ़ाती हैं तथा गिरावट की आशंका को अधिक कर सकती हैं। 14

निवेशकों और नियामकों के लिए व्यावहारिक सवाल सीधा है: अगर अपेक्षित AI नकदी प्रवाह नहीं आता, तो नुकसान आखिर कौन उठाएगा? अपारदर्शी ढांचे इस सवाल का उत्तर देर से सामने आने देते हैं, जिससे बाजार में मूल्यांकन का सुधार अव्यवस्थित हो सकता है।

ऊंचे मूल्यांकन और जरूरत से ज्यादा आशावाद का खतरा

किसी कंपनी का ऊंचा मूल्यांकन अपने-आप में बुलबुले का प्रमाण नहीं है और न ही इससे AI की आर्थिक उपयोगिता खत्म हो जाती है। लेकिन इससे बाजार भविष्य की उम्मीदों में बदलाव के प्रति अधिक संवेदनशील हो जाता है। BIS ने ऊंचे मूल्यांकन और इस संभावना पर चिंता जताई है कि कंपनियां व निवेशक भविष्य के मुनाफे का अनुमान जरूरत से ज्यादा बढ़ाकर भारी प्रतिबद्धताएं कर सकते हैं। 114

इसकी तुलना किसी पुरानी टेक उन्माद से यह कहने के लिए नहीं की जा रही कि AI भी वैसा ही है। सबक इतना है कि परिवर्तनकारी तकनीकों के साथ कभी-कभी अत्यधिक निर्माण, कर्ज और वित्तीय नुकसान भी देखने को मिले हैं—भले ही उनके दीर्घकालिक आर्थिक लाभ बाद में सामने आए हों। असल जोखिम आज पूंजी लगाने की गति और भविष्य में मिलने वाले नकदी प्रवाह के समय या आकार के बीच असंतुलन का है।

उत्पादकता में बढ़त संभव है, अपने-आप नहीं मिलेगी

BIS अब भी मानता है कि AI उत्पादकता में बड़ी वृद्धि ला सकता है। लेकिन इसके लिए सिर्फ शक्तिशाली मॉडल पर्याप्त नहीं होंगे। कंपनियों को अपनी कार्यप्रणालियां बदलनी होंगी, पूरक प्रणालियों में निवेश करना होगा और तकनीक को सीमित अग्रणी कंपनियों से आगे व्यापक अर्थव्यवस्था तक पहुंचाना होगा। 17

व्यापक आर्थिक लाभ के लिए भरोसेमंद डिजिटल और ऊर्जा ढांचा, जरूरी कौशल वाला कार्यबल और व्यवसायों व सार्वजनिक संस्थानों की AI को प्रभावी ढंग से अपनाने की क्षमता भी चाहिए। यानी केवल डेटा सेंटरों पर भारी खर्च से व्यापक उत्पादकता वृद्धि की गारंटी नहीं मिलती।

रोजगार, असमान लाभ और साइबर जोखिम

BIS ने AI-आधारित अर्थव्यवस्था में बदलाव की लागत पर भी जोर दिया है। जैसे-जैसे अधिक सक्षम AI उपकरण अधिक कामों और पेशों तक पहुंचेंगे, नौकरियों का विस्थापन बढ़ सकता है। नए काम और अतिरिक्त मांग इन नुकसान की भरपाई कर पाएंगे या नहीं, यह अभी अनिश्चित है। 3

इसीलिए पुनर्प्रशिक्षण, आजीवन सीखने और कामगारों की एक भूमिका या क्षेत्र से दूसरे में जाने की क्षमता को मुख्य आर्थिक नीति के रूप में देखना होगा। लाभों के बंटवारे का प्रश्न भी महत्वपूर्ण है: उत्पादकता का लाभ उन कंपनियों, कामगारों और देशों में अधिक केंद्रित हो सकता है जिनके पास पूंजी, कंप्यूटिंग क्षमता, डेटा और कौशल तक पहले से बेहतर पहुंच है।

AI परिचालन और साइबर जोखिम भी बढ़ा सकता है। हर्नांडेज़ दे कॉस ने कहा है कि वित्तीय क्षेत्र में AI मॉडल जोखिम, एक जैसे व्यवहार और अपारदर्शी निर्णय-श्रृंखलाओं को बढ़ा सकता है। 18 यदि क्लाउड, मॉडल और चिप सेवाएं देने वाले कुछ गिने-चुने प्रदाताओं पर निर्भरता बढ़ती है, तो वे साझा परिचालन विफलता के बिंदु बन सकते हैं। इसलिए मजबूत प्रशासन, लचीलापन परीक्षण और सार्थक मानवीय निगरानी उतनी ही जरूरी हैं जितनी वित्तीय जोखिम की निगरानी।

नीति-निर्माताओं और केंद्रीय बैंकों को क्या देखना चाहिए

BIS का तर्क सतर्कता का है, AI निवेश को स्वभावतः नुकसानदेह मानने का नहीं। नीति-निर्माताओं को कौशल, प्रतिस्पर्धा, बुनियादी ढांचे और व्यापक पहुंच जैसी उन परिस्थितियों को मजबूत करना चाहिए जिनसे उत्पादकता लाभ की संभावना बढ़े। साथ ही वित्तीय तंत्र में कर्ज, मूल्यांकन और छिपे हुए आपसी संबंधों पर नजर रखनी होगी। 1725

AI की आपूर्ति शृंखलाएं, पूंजी बाजार और साइबर खतरे सीमाओं के पार फैले हुए हैं, इसलिए अंतरराष्ट्रीय सहयोग जरूरी है। BIS वित्तीय स्थिरता को वैश्विक सार्वजनिक हित मानता है; इसीलिए केंद्रीय बैंकों, पर्यवेक्षकों और नियामकों के बीच सूचना साझा करना तथा समान विश्लेषणात्मक तरीकों का विकास अहम है। 21

अगला चरण बदल सकता है कि लाभ किसे मिलेगा

AI निवेश चक्र में बदलाव भी एक संक्रमण जोखिम है। गोल्डमैन सैक्स ने शुरुआती धीमी शुरुआत के बाद उद्यमों द्वारा AI का बढ़ता इस्तेमाल और इन्फरेंस—यानी प्रशिक्षित मॉडल से वास्तविक उपयोग के लिए जवाब या अनुमान तैयार करने—की ओर बढ़ते फोकस का उल्लेख किया है। 32

इसका अर्थ यह नहीं कि इन्फ्रास्ट्रक्चर पर खर्च अनिवार्य रूप से ध्वस्त हो जाएगा। लेकिन जैसे-जैसे AI क्षमता बनाने से उसके उपयोग की ओर बढ़ेगा, रिटर्न अलग कंपनियों और अलग चरणों में पहुंच सकता है। अत्यधिक कर्ज वाले प्रोजेक्टों और निवेश चक्र के अंतिम हिस्से में खड़े इन्फ्रास्ट्रक्चर आपूर्तिकर्ताओं के लिए यह अंतर महत्वपूर्ण है। AI अर्थव्यवस्था लाभदायक होने पर भी कुछ को नुकसान हो सकता है, यदि मांग, कीमतें या आगे होने वाला पूंजीगत खर्च आज की फंडिंग धारणाओं पर खरे न उतरें। BIS की चेतावनी को इसलिए AI की दीर्घकालिक क्षमता और उसे बनाने के लिए अपनाए गए वित्तीय रास्ते की मजबूती—इन दोनों को अलग-अलग परखने की अपील के रूप में समझना चाहिए। 1417