Barclays Private Bank ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਅਨੁਸਾਰ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਮੀਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕ (Ultra-wealthy individuals) ਅਤੇ ਫੈਮਿਲੀ ਆਫਿਸ ਹੁਣ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਪੈਸਾ ਕੱਢ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਲ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣਾ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਸ਼ਾਹ ਤੋਂ ਅਸਲ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਵੱਲ
ਰਿਪੋਰਟ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਮਾਹੌਲ ਹੁਣ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਸ਼ਾਹ ਦੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ। ਹੁਣ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਰਿਟਰਨ (Return on Investment) ਦੇ ਸਬੂਤ ਮੰਗ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ ਜਿੱਥੇ ਪੈਸਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਇਨਫ్రాਸਟ੍ਰਕਚਰ (AI Infrastructure) ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਉੱਥੇ ਹੁਣ ਨਿਵੇਸ਼ਕ AI ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
'Compute' ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਧਦੀ ਕੀਮਤ
AI ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ (Compute) ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਟੋਕਨਾਂ (Digital Tokens) ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਵੈਲਥ ਮੈਨੇਜਰਾਂ (Wealth Managers) ਨੂੰ ਚਿੰਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉੱਚੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ-ਭਾਰੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ (Valuations) ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਹੋਣ। ਇਸ ਲਈ, ਹੁਣ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸਾਧਨ (Efficiency Tool) ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ, ਮਹਿੰਗੇ ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਖਰਚਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ।
ਭਾਰਤੀ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਦਾ ਬਦਲਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਪੈਟਰਨ
ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਭਾਰਤੀ ਪਰਿਵਾਰਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ (Indian Family Businesses) ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਧਨ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। Barclays ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ₹73 ਲੱਖ ਕਰੋੜ ਪਰਿਵਾਰਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਔਰਤਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਆਂ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪਾਂ, ਰਵਾਇਤੀ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਫਿਕਸਡ ਇਨਕਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਇਕੁਇਟੀ, ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਸੰਪਤੀਆਂ (Alternative Investment Assets) ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਰੁਚੀ ਦਿਖਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਟਿਕਾਊਤਾ (Structural Durability) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਅਗਲਾ ਕਦਮ: ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ AI ਸੈਕਟਰ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਹ ਦੇਖਣਗੇ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਮੁਨਾਫ਼ੇ (Bottom-line Growth) ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਾਧਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਨਤਕ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ (Public Markets) ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਥਾਂ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ AI 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਰਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਜਾਂ ਮਾਲੀਆ (Measurable Efficiency or Revenue) ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਪਾਉਂਦੀਆਂ। ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਰਹੇਗਾ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਫਾਇਦੇ (Competitive Advantage) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਬਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।