কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও সরকারি ঋণ... কি আমরা সবচেয়ে ব্যয়বহুল অর্থায়নের যুগে প্রবেশ করছি?

আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দৌড়ে সেই কোম্পানিকে খুঁজছি যা জিতবে, সেই শেয়ারটি যা উঠবে, এবং সেই চাকরিটি যা হারিয়ে যেতে পারে। কিন্তু আমার মনে হয় আরও একটি প্রশ্নের দিকে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন: এই বিস্ফোরণের জন্য যখন প্রচুর অর্থের প্রয়োজন হয়, তখন অর্থের খরচ কী হয়, বিশেষ করে যখন সরকার এবং অন্যান্য খাতগুলোও অর্থায়নের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করছে?

আমার মতে, মূলধনের চাহিদায় একটি কাঠামোগত পরিবর্তন ঘটেছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্প্রসারণের জন্য ডেটা সেন্টার, বিদ্যুৎ কেন্দ্র, নেটওয়ার্ক, শীতলীকরণ ব্যবস্থা এবং সরঞ্জামের প্রয়োজন, যা বছরের পর বছর ধরে অর্থায়নের দাবি রাখে। এর অর্থ হলো, প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোর মধ্যে প্রতিযোগিতা শুধু সফটওয়্যার এবং সেবার মধ্যে সীমাবদ্ধ নেই; এটি পুরো অর্থনীতির কার্যক্রমের ভিত্তি গঠনকারী সম্পদ পর্যন্ত বিস্তৃত হয়েছে।

সংখ্যাগুলো এই পরিবর্তনের আকার স্পষ্ট করে। আন্তর্জাতিক শক্তি এজেন্সির (IEA) পূর্বাভাস অনুযায়ী, ২০২৬ সালের মধ্যে বৃহত্তম ডেটা সেন্টার অপারেটরদের মূলধন খরচ ৭০০ বিলিয়ন মার্কিন ডলার ছাড়িয়ে যাবে, যার বেশিরভাগ নতুন ডেটা সেন্টার উন্নয়নে ব্যয় হবে। কোম্পানিগুলো এই বিনিয়োগের একটি অংশ তাদের লাভ এবং নগদ প্রবাহ থেকে অর্থায়ন করে, কিন্তু বাড়তে থাকা চাহিদা পূরণের জন্য তারা ঋণ বাজারেও মুখোমুখি হচ্ছে।

রয়টার্স কর্তৃক ৬ নভেম্বর প্রকাশিত তথ্য অনুযায়ী, গত বছরের শুরু থেকে পাঁচটি বড় প্রযুক্তি কোম্পানি ৩৭০ বিলিয়ন ডলারের বেশি বন্ড সংগ্রহ করেছে, যা মার্কিন বিনিয়োগযোগ্য মূল্যের কোম্পানি বন্ড ইস্যুর প্রায় ২০%। এই ইস্যুগুলো তাদের বিভিন্ন কার্যক্রমের অর্থায়ন করে, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্প্রসারণ এই ঋণের একটি প্রধান চালিকাশক্তি।

এখানেই সেই সমস্যাটি শুরু হয় যা আমাকে উদ্বিগ্ন করে। এই অর্থায়নের প্রয়োজন তখনই দেখা দেয়, যখন সরকারগুলো তাদের বাজেট অর্থায়ন এবং ঋণ পুনর্নির্মাণের জন্য ঋণ নেয়, এবং শিল্প, আবাসন, পরিবহন ও সেবা খাতগুলো তাদের বিনিয়োগের জন্য অর্থায়ন খোঁজে। যদি অর্থের চাহিদা বিনিয়োগকারীদের তা সরবরাহ করার প্রস্তুতির চেয়ে দ্রুত বাড়ে, তবে তারা উচ্চতর রিটার্নের দাবি করতে পারে। ফলে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে সরাসরি সম্পর্কহীন কোম্পানিগুলোর জন্য অর্থায়নের খরচ বেড়ে যেতে পারে।

এর জন্য কেন্দ্রীয় ব্যাংকগুলোকে অবশ্যই সুদের হার বাড়ানো প্রয়োজন নেই। দীর্ঘমেয়াদী ঋণের খরচ ইস্যুর পরিমাণ, প্রত্যাশিত মুদ্রাস্ফীতি, বিনিয়োগকারীদের আগ্রহ এবং তারা বহন করতে প্রস্তুত ঝুঁকির ওপরও নির্ভর করে। ডলাস ফেডারেল রিজার্ভ ব্যাংকের গবেষকরা সতর্ক করেছেন যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অর্থায়নের জন্য দীর্ঘমেয়াদী ইস্যুগুলো দীর্ঘমেয়াদী বন্ডের রিটার্নের ওপর ঊর্ধ্বমুখী চাপ সৃষ্টি করতে পারে এবং একই অর্থের জন্য অন্য দুটি উৎসের সাথে প্রতিযোগিতা সৃষ্টি করতে পারে। ফলে সরকারি সুদের হার স্থির থাকতে পারে, কিন্তু একজন কারখানা মালিক বা আবাসিক প্রকল্পের উদ্যোক্তা দেখতে পাবেন যে তার জন্য উপলব্ধ অর্থায়ন বেশি দামী হয়ে গেছে, ফলে তিনি সম্প্রসারণ স্থগিত রাখতে পারেন বা প্রকল্পের লাভজনকতা পুনর্বিবেচনা করতে পারেন।

এটাই আমি ‘প্রতিযোগিতা’ বলতে চাইছি—যখন কোনো খাতের চাহিদা বৃদ্ধি অন্য খাতগুলোর জন্য অর্থায়নের বিকল্প সংকুচিত করে বা তাদের খরচ বাড়িয়ে দেয়।

একটি পরস্পর সংযুক্ত বাজারে প্রভাব কেবল মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মধ্যেই সীমাবদ্ধ থাকে না। খلیجের (মধ্যপ্রাচ্যের) সকল দেশ ডলারে অর্থায়নের খরচের ওপর ভিন্ন ভিন্ন মাত্রায় প্রভাবিত হয়, যা তাদের সরকার ও কোম্পানিগুলো তাদের প্রয়োজনীয়তা অর্থায়নের জন্য নির্ভর করে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ট্রেজারি বন্ডের রিটার্ন বৃদ্ধি তাদের নতুন ডলার ইস্যুর খরচ বাড়িয়ে দিতে পারে, এমনকি স্থানীয় সুদের হার স্থির থাকলেও। এইভাবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিস্ফোরণের অর্থায়নের প্রভাব তার থেকে দূরের প্রকল্পগুলোর খরচেও ছড়িয়ে পড়তে পারে।

প্রতিযোগিতা কেবল অর্থের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়; নেটওয়ার্কের ক্ষমতা সীমিত হলে একটি ডেটা সেন্টার এবং একটি কারখানা একই বিদ্যুৎ শক্তির জন্য প্রতিযোগিতা করতে পারে, এবং সরঞ্জামের দাম বাড়তে পারে বা ডেলিভারির সময়কাল দীর্ঘ হতে পারে। অন্যদিকে, বিদ্যুৎ সরবরাহকারী এবং সরঞ্জামের যোগানকারীদের জন্য সুযোগ বৃদ্ধি পায়, যদিও চাহিদা বৃদ্ধি প্রতিটি প্রকল্পের সাফল্যের গ্যারান্টি দেয় না।

তবে, অর্থের খরচ বৃদ্ধি বিনিয়োগের প্রতিটি বৃদ্ধির একটি অনিবার্য ফল নয়। বিনিয়োগের এই বিস্ফোরণ অতিরিক্ত সঞ্চয়কে আকৃষ্ট করতে পারে, আয় সৃষ্টি করতে পারে এবং উৎপাদন সম্প্রসারণকে উদ্দীপিত করতে পারে। এখন পর্যন্ত বাজার এই প্রকাশিত তথ্যগুলোকে শোষণ করেছে, এবং অক্টোবরে আন্তর্জাতিক ব্যাংক অফ সেটলমেন্টস-এর একটি গবেষণা স্টেট বন্ড বাজারে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ফান্ডিংয়ের খবরের প্রভাব সীমিত এবং স্বল্পমেয়াদী বলে চিহ্নিত করেছে। তবে, যদি প্রয়োজনীয় ফান্ডিং এই গতিতেই বৃদ্ধি পায়, তবে তা কী ঘটতে পারে, তা অবশ্যই পর্যবেক্ষণের বিষয়।

আমার মতে, চ্যালেঞ্জটি সময়ের পার্থক্যে নিহিত। কেন্দ্রগুলো নির্মাণের জন্য আজই অর্থ, শক্তি এবং সরঞ্জাম প্রয়োজন, কিন্তু উৎপাদনশীলতার লাভের বিস্তার ঘটাতে সময় লাগবে। একজন উৎপাদক এখন উচ্চ খরক বহন করতে পারে, কিন্তু পরবর্তীতে প্রযুক্তির মাধ্যমে অপচয় কমানো এবং উৎপাদন উন্নত করার সুবিধা পাবেন। তবে এই সময়ে বিনিয়োগ স্থগিত রাখলে তিনি একবারে পূরণ করা কঠিন একটি সুযোগ হারাবেন।

এ কারণে, আমি মনে করি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই বিস্ফোরণ অর্থের খরচ সম্পর্কে আমাদের প্রত্যাশা পুনর্বিবেচনা এবং অন্যান্য খাতগুলোর তাদের বৃদ্ধি ফান্ডিং করার ক্ষমতা সম্পর্কে পুনর্বিবেচনার আহ্বান জানায়। প্রযুক্তির লাভ নিয়ে আলোচনার সাথে যে প্রশ্নটি থাকা উচিত, তা হলো: অর্থনীতির সম্পদ কি এই বিস্ফোরণ এবং অন্যান্য খাতগুলোর বৃদ্ধি একসাথে ফান্ডিং করার জন্য যথেষ্ট গতিতে সম্প্রসারিত হচ্ছে? পরিবর্তন ডেটা সেন্টারের ভেতরে শুরু হতে পারে, কিন্তু ফান্ডিং খরচে এর প্রভাব দূরের খাতগুলোর কাছেও পৌঁছাতে পারে।

সরকারি বন্ডের বিশাল প্রকাশ এবং বেসরকারি খাতের প্রয়োজনীয়তা এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিস্ফোরণের সমন্বয়ে, ভবিষ্যৎ সংক্ষিপ্ত সময়ে অর্থের চাহিদা উচ্চ থাকতে পারে, এবং সকলের জন্য ফান্ডিং খরচে চাপ বৃদ্ধি পেতে পারে।