কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দৌড়ে ঋণের চাপে টেক জায়ান্টরা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-তে পাগলামির মতো বিনিয়োগ প্রযুক্তি খাতে একটি নতুন সমীকরণের সূচনা করেছে। ইলেকট্রনিক অনুসন্ধান, ই-কমার্স এবং সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমের মতো হালকা সম্পদযুক্ত এবং উচ্চ নগদ প্রবাহ সম্পন্ন ব্যবসায়িক মডেল আর বাজার নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য যথেষ্ট নয়; এর পরিবর্তে এখন বিশাল বিনিয়োগ প্রয়োজন, যা অসীম মূলধনের দাবি রাখে এবং যা শুধুমাত্র কয়েকটি কোম্পানির কাছেই সম্ভব।

এনভিডিয়া, মাইক্রোসফট, অ্যামাজন, আলফাবেট, মেটা এবং অরাকলের মতো কোম্পানিগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত প্রকল্পে ট্রিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছে, যেখানে ঋণ এবং দীর্ঘমেয়াদী চুক্তির মাধ্যমে সরাসরি ও পরোক্ষ আর্থিক দায়বদ্ধতা ৪.২ ট্রিলিয়ন ডলার পর্যন্ত হতে পারে। যদিও এই বিনিয়োগগুলোর যৌক্তিকতা এবং ভবিষ্যতের রিটার্ন নিয়ে সাধারণত বিতর্ক হয়, তবে আরও জরুরি একটি প্রশ্ন উঠে আসছে: এই দামী দৌড়ে এই কোম্পানিগুলো কি বিনিয়োগ চালিয়ে যেতে সক্ষম হবে?

ডেটা দেখায় যে, ওই কোম্পানিগুলো বিশাল লাভ করলেও তাদের দায়বদ্ধতার পরিমাণ বৃদ্ধি পাওয়ায় প্রশ্নের সৃষ্টি হচ্ছে। ব্লুমবার্গের একটি বিস্তৃত বিশ্লেষণ অনুযায়ী, যা ‘আরবি বিজনেস’-এর নজরে এসেছে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত অনেক দায়বদ্ধতা আর্থিক বিবরণীতে স্পষ্টভাবে দেখা যায় না, বরং এগুলো অনুসরণ করা কঠিন পার্শ্ববর্তী নোট এবং প্রকাশনার অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা অস্পষ্টতার কারণ হয়ে দাঁড়ায়।

যদিও এই পরিস্থিতি অবশ্যই স্টক বাজারের জন্য দীর্ঘমেয়াদী হুমকি নয়, তবে প্রধান সূচক এবং বিনিয়োগ পোর্টফোলিওতে এই কোম্পানিগুলোর প্রভাবের কারণে যেকোনো সম্ভাব্য ব্যর্থতা বিনিয়োগকারীদের এবং বর্তমানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত ব্যয় তরঙ্গ থেকে উপকৃত হওয়া মার্কিন অর্থনীতির ওপর ব্যাপক প্রভাব ফেলতে পারে।

এই কোম্পানিগুলো এখন একটি জটিল সমীকরণের মুখোমুখি হয়েছে। তারা প্রতিযোগিতামূলক অবস্থান হারানোর ভয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দৌড় থেকে সরে যেতে পারে না, কিন্তু সবাই জিতে উঠতে পারে না। সর্বোত্তম পরিস্থিতিতেও, বাজারের অংশীদারিত্ব বজায় রাখতে বিলিয়ন ডলার ব্যয় করার পর কিছু কোম্পানির আর্থিক অবস্থা দুর্বল হয়ে পড়তে পারে।

যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাদের মূল ব্যবসাকে ক্ষতিগ্রস্ত করে এবং ঋণ জমা হওয়ার সাথে সাথে লাভ কমে যায়, তবে কিছু কোম্পানি আরও বড় ঝুঁকির সম্মুখীন হতে পারে। এতে তাদের পরবর্তীতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত সম্পদ কম দামে প্রতিযোগীদের কাছে বিক্রি করতে হতে পারে। পর্যবেক্ষকরা ‘গুগল জিরো’ নামক একটি ধারণার উদাহরণ দেন, যা অনুযায়ী ব্যবহারকারীরা সরাসরি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল থেকে উত্তর পেতে শুরু করায় সার্চ ইঞ্জিন থেকে ওয়েবসাইটে ভিজিটরের সংখ্যা হ্রাস পাবে।

এই দৃশ্যপট ১৯৯০-এর দশকের শেষের দিকের ইন্টারনেট অবকাঠামোর বুদ্বুদকে স্মরণ করিয়ে দেয়, যখন টেলিকম কোম্পানিগুলো চাহিদা বৃদ্ধির পূর্বাভাসে ফাইবার অপটিক এবং ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কে শত শত বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছিল। কিন্তু নতুন যুগের শুরুতে চাহিদা মন্দার কারণে ওয়ার্ল্ডকম এবং গ্লোবাল ক্রসিংয়ের মতো বড় কোম্পানিগুলো ঋণের চাপে পড়ে পথভ্রষ্ট হয়েছিল।

যদিও সেই বিনিয়োগগুলো পরবর্তীতে আধুনিক ইন্টারনেট গঠনে ভূমিকা রেখেছিল, কিন্তু আগামী কয়েক বছরে কম্পিউটিং ক্ষমতার সরবরাহের পরিমাণ প্রকৃত চাহিদা ছাড়িয়ে গেলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রেও একই পরিস্থিতি দেখা দিতে পারে।

বর্তমান আয়ের একটি বড় অংশ ওপেনএআই এবং অ্যানথ্রপিকের মতো উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ল্যাবগুলোর ওপর নির্ভরশীল, যারা বড় ভাষা মডেল (LLM) তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং ক্ষমতার জন্য বিশাল অর্থ প্রদান করে। তবে খরচসাশ্রয়ী বিকল্প, বিশেষ করে ওজন খোলা (open-weight) মডেল প্রদানকারী চীনা কোম্পানিগুলোর কারণে এই মডেলগুলো বৃদ্ধি পাওয়া প্রতিযোগিতার মুখোমুখি হচ্ছে, যা লাভের হারের ওপর চাপ সৃষ্টি করতে পারে এবং বর্তমান বিনিয়োগ থেকে প্রত্যাশিত আয় অর্জনে বিলম্ব ঘটাতে পারে।

এই বছর প্রযুক্তি বিশাল কোম্পানিগুলো মিলে প্রায় এক ট্রিলিয়ন মার্কিন ডলারের কাছাকাছি অপারেটিং লাভ অর্জন করেছে, তবে তা যথেষ্ট নাও হতে পারে। জুন মাসের মধ্যে তাদের ঘোষিত দায় ১.৬ ট্রিলিয়ন মার্কিন ডলারে পৌঁছেছে, যা দুই বছর আগের তুলনায় প্রায় দ্বিগুণ। এছাড়াও, ভাড়া চুক্তি, পরিচালনাগত চুক্তি এবং গ্যারান্টিসহ বিলিয়ন ডলারের বেশি (প্রায় ২.৬ ট্রিলিয়ন মার্কিন ডলার) বাহ্যিক বা ব্যালেন্স শিটের বাইরের দায় রয়েছে।

যদিও এই সংখ্যাগুলো আনুমানিক এবং পরিবর্তন, স্থগিত বা বাতিলযোগ্য, তবুও এগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বাজারে প্রাধান্য বিস্তারের পথে কোম্পানিগুলো যে ভারসাম্যহীন দায় সঞ্চয় করছে, তার পরিমাপের একটি সূচক প্রদান করে।

দায় এবং অপারেটিং লাভের তুলনামূলক বিশ্লেষণে কোম্পানিগুলোর মধ্যে স্পষ্ট বৈষম্য দেখা যায়। এনভিডিয়া তাদের বর্তমান দায় প্রায় এক বছর আধা মাসের মধ্যে পূরণ করতে সক্ষম, অন্যদিকে মাইক্রোসফট, অ্যামাজন এবং আলফাটিকে এই দায় মেটাতে ৪ থেকে ৬ বছর সময় লাগতে পারে। আর মেটা এবং অরাকল তাদের অপারেটিং লাভের তুলনামূলকভাবে কম হওয়ার কারণে এই দায় পূরণ করতে এক বছর বা তার বেশি সময় নিতে পারে।

বন্ড বাণিজ্যের বাজারও এই উদ্বেগ প্রতিফলিত করেছে। মেটা এবং অরাকলের মধ্যমেয়াদী বন্ড মার্কিন সরকারি বন্ডের চেয়ে উচ্চতর প্রিমিয়ামে এবং অনুরূপ ক্রেডিট রেটিংযুক্ত কোম্পানিগুলোর গড়ের চেয়ে বেশি প্রিমিয়ামে বাজারজাত হচ্ছে, যা ইঙ্গিত দেয় যে বিনিয়োগকারীরা মনে করেন এই দুই কোম্পানির জন্য প্রতিযোগীদের তুলনায় আরও ঋণ নেওয়ার ক্ষমতা কম।

বর্তমান লাভজনকতার মাত্রা বজায় থাকলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পে ট্রিলিয়ন ডলারের অতিরিক্ত অর্থ প্রবাহিত হতে থাকবে বলে আশা করা হচ্ছে। তবে অর্থনৈতিক মন্দা বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির চাহিদা হ্রাস ঘটলে এই দায়গুলো কিছু কোম্পানির জন্য গুরুতর বোঝায় পরিণত হতে পারে।

যাই হোক, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যাত্রা অব্যাহত থাকবে বলেই মনে হচ্ছে। বর্তমান ভাষা মডেলগুলো কেবল এই প্রযুক্তির প্রথম ধাপ মাত্র, আর দৃষ্টি এখন রোবটিক্স, স্বয়ংচালিত যানবাহন এবং উন্নত স্বয়ংক্রিয়করণ ব্যবস্থাসহ আরও উন্নত প্রয়োগের দিকে নিবদ্ধ হচ্ছে। প্রশ্নটি এখন এটি নয় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিনিয়োগ ফলপ্রসূ হবে কিনা, বরং কোন কোম্পানিগুলো সেই ফল লাভের সময় পর্যন্ত টিকে থাকতে সক্ষম হবে।