உலகிலேயே மிகப்பெரிய சொத்து மேலாண்மை நிறுவனமான BlackRock-ன் CEO லாரி ஃபின்க், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் நடக்கும் முதலீடுகள் ஒரு கட்டாயமான உலகளாவிய பந்தயம் என்றும், இது வெறும் ஊகக் குமிழி (Speculative Frenzy) இல்லை என்றும் திட்டவட்டமாக கூறியுள்ளார். குறிப்பாக, அமெரிக்கா மற்றும் சீனா போன்ற நாடுகள் AI-யில் காட்டும் வேகம், மற்ற நாடுகளுக்கும் இதை ஒரு போட்டித்திறன் விஷயமாக மாற்றியுள்ளது. AI-யில் முதலீடு செய்ய தயங்குவதை விட, அதிகமாக முதலீடு செய்வது நல்லது என ஃபின்க் கருதுகிறார். எனினும், முதலாளித்துவத்தின் இயல்பான தன்மையால், இந்த துறையில் சில நிறுவனங்கள் வெற்றி பெறும், பல தோல்வியடையும் என்பதையும் அவர் சுட்டிக்காட்டியுள்ளார்.
AI-யின் அவசியம் மற்றும் சந்தை சுழற்சி
சுமார் $14 டிரில்லியன் சொத்துக்களை நிர்வகிக்கும் BlackRock, AI-ஐ ஒரு வளர்ச்சி இயந்திரமாகப் பார்ப்பதோடு, அதனுடன் வரும் ரிஸ்க்குகளையும் நிர்வகிக்கிறது. BlackRock-ன் சொந்த பங்கு கூட, சக நிறுவனங்களான T. Rowe Price ( 11.4x P/E) மற்றும் Invesco ( 18.6x P/E) உடன் ஒப்பிடும்போது, சுமார் 31.3x P/E விகிதத்துடன் அதிக மதிப்பில் வர்த்தகமாகிறது. இது, AI-யை அதன் 'சிஸ்டமேட்டிக் ஆக்டிவ் ஈக்விட்டி' உத்திகள் மற்றும் Amazon AWS உடனான அதன் 'அலாடின்' பிளாட்ஃபார்ம் கூட்டாண்மை ஆகியவற்றில் ஒருங்கிணைப்பதால், BlackRock-ன் எதிர்கால வளர்ச்சி மீது முதலீட்டாளர்களுக்கு உள்ள நம்பிக்கையைக் காட்டுகிறது.
ஆனால், பரந்த சந்தையில் AI-க்கான மூலதனச் செலவு (Capital Expenditure) முன்னெப்போதும் இல்லாத அளவுக்கு அதிகரித்துள்ளது. Microsoft, Amazon, Alphabet போன்ற பெரிய தொழில்நுட்ப நிறுவனங்கள் AI உள்கட்டமைப்பில் பில்லியன் கணக்கான டாலர்களை கொட்டி வருகின்றன. 2026-ஆம் ஆண்டில் இந்த செலவு சுமார் 30% அதிகரித்து, $562 பில்லியன் ஆக உயரும் என கணிக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த தீவிரமான முதலீடு, AI ஒரு அடிப்படை தொழில்நுட்ப மாற்றமாக இருந்தாலும், இந்தத் துறையில் உள்ள பல குறிப்பிட்ட முதலீடுகள் ஊகக் குமிழியில் சிக்கியிருக்கலாம் என்ற எண்ணத்தை ஏற்படுத்துகிறது.
வரலாற்று இணைப்புகள் மற்றும் AI குமிழியின் யதார்த்தம்
வரலாறு, விரைவான தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்கள் மற்றும் பெரிய அளவிலான மூலதனப் பாய்ச்சல்கள் ஏற்பட்ட காலங்களில் ஒரு எச்சரிக்கை கதையை அளிக்கிறது. 1990களின் பிற்பகுதியில் ஏற்பட்ட டாட்-காம் பபுள் இதற்கு ஒரு சிறந்த உதாரணம். அப்போது இணையம் போன்ற புதிய தொழில்நுட்பங்களின் பரவலான பயன்பாடு, Nasdaq Composite-ல் 600% உயர்வைக் கொடுத்தது, ஆனால் இரண்டு ஆண்டுகளுக்குள் அது 78% சரிந்தது.
பொருளாதார நிபுணர்களின் கூற்றுப்படி, புரட்சிகரமான தொழில்நுட்பங்கள் எப்போதும் ஊக நிதி குமிழிகளைத் தூண்டும். இதில் மிகைப்படுத்தப்பட்ட கூற்றுகள் மற்றும் உண்மையான தொழில்நுட்ப நன்மைகளை விஞ்சிய மதிப்பீடுகள் இருக்கும். இந்தக் குமிழிகள், உருவானதை விட மிக வேகமாகச் சரிசெய்யப்படும், மேலும் அடிப்படை தொழில்நுட்பம் மாற்றத்தை ஏற்படுத்தினாலும், ஆரம்ப முதலீட்டாளர்களுக்கு கணிசமான மூலதன இழப்புகளை ஏற்படுத்தும். தற்போதைய AI சந்தையும் இதுபோன்ற குமிழியின் அறிகுறிகளைக் காட்டுவதாக ஆய்வாளர்கள் கூறுகின்றனர்.
இந்தியா: AI வாய்ப்புகளின் சந்திப்பு மையம்
ஃபின்க் குறிப்பாக, AI புரட்சியால் பெரிதும் பயனடையக்கூடிய ஒரு நாடாக இந்தியாவை சுட்டிக்காட்டினார். இந்தியாவின் பெரிய, இளைய மக்கள்தொகை, விரைவான டிஜிட்டல் தத்தெடுப்பு (டிஜிட்டல் பேமெண்ட் சிஸ்டம்கள் மூலம் நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது), மற்றும் புதிய தொழில்நுட்பங்களுக்கான ஏற்புத்தன்மை ஆகியவை AI புதுமைகள் மற்றும் திறமைகளுக்கான ஒரு கவர்ச்சிகரமான மையமாக அமைகிறது. இந்தியாவில் டேட்டா சென்டர் கொள்ளளவு 2030-க்குள் மூன்று மடங்கு அதிகரித்து 4.5 ஜிகாவாட் ஆக உயரும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. உலகளாவிய மற்றும் உள்நாட்டு நிறுவனங்களின் கணிசமான முதலீடு இதற்கு காரணமாகும். ஆசிய-பசிபிக் பிராந்தியத்தில் இந்தியா அதிக ஜெனரேட்டிவ் AI தத்தெடுப்பு விகிதத்தைக் கொண்டுள்ளது.
இருப்பினும், நோக்கம் அதிகமாக இருந்தாலும், AI செயலாக்கத்தை அளவிடுவது ஒரு சவாலாகவே உள்ளது. பெரும்பாலான இந்திய நிறுவனங்கள் இன்னும் ஆய்வு அல்லது பைலட் நிலைகளிலேயே உள்ளன. வெறும் குறைவான 10% நிறுவனங்கள் மட்டுமே முழு நிறுவன அளவிலான பயன்பாட்டிற்கு வந்துள்ளன. நிர்வாகம் (Governance), பகுப்பாய்வு முதிர்ச்சி (Analytics Maturity) மற்றும் வணிக சீரமைப்பு (Business Alignment) ஆகியவற்றில் உள்ள இடைவெளிகள் சீரான அளவைத் தடுக்கின்றன. மேலும், தரவு உள்கட்டமைப்பு சிக்கல் மற்றும் பாதுகாப்பு கவலைகளும் அழுத்தத்தை அதிகரிக்கின்றன.
நுண்ணறிவுப் புரட்சியை வழிநடத்துதல்
தற்போதைய AI ஏற்றம் ஒரு தற்காலிகப் போக்கு அல்ல; இது பொருளாதாரங்களையும் தொழில்துறைகளையும் மறுவடிவமைக்கும் ஒரு "நுண்ணறிவுப் புரட்சி" (Intelligence Revolution). 91% உலகளாவிய சொத்து மேலாளர்கள் AI-ஐ முதலீட்டு உத்தி மற்றும் ஆராய்ச்சிக்காகப் பயன்படுத்துவதாகவும் அல்லது பயன்படுத்த திட்டமிடுவதாகவும் கூறுகின்றனர். மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் நேச்சுரல் லாங்குவேஜ் பிராசஸிங் போன்ற AI நுட்பங்கள் தரவு பகுப்பாய்வை மேம்படுத்துகின்றன, இடர் மதிப்பீடுகளைத் துல்லியமாக்குகின்றன, மேலும் புதிய முதலீட்டு உத்திகளை உருவாக்குகின்றன.
AI உற்பத்தித்திறனை அதிகரிக்கவும், GDP வளர்ச்சியை ஆதரிக்கவும் உறுதியளித்தாலும், வேலை இழப்பு மற்றும் நன்மைகளின் சமமான பகிர்வு போன்ற கவலைகளையும் எழுப்புகிறது. முதலீட்டாளர்கள், உண்மையான நீண்டகால தொழில்நுட்ப முன்னேற்றத்திற்கும், இதுபோன்ற புரட்சிகரமான காலங்களில் ஏற்படும் ஊக நுரைக்கும் (Speculative Froth) இடையில் உள்ள வேறுபாட்டைப் பிரித்தறிய வேண்டும். வரலாற்றுப் பகுப்பாய்வு, நிலையான மூலதனப் பயன்பாட்டிற்கு இந்த வேறுபாட்டைப் புரிந்துகொள்வது மிக முக்கியம் என்று காட்டுகிறது.