কেন একটি এআই (AI) মার্কেট ক্র্যাশ ডট-কমের পতনের চেয়েও ভয়াবহ হতে পারে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের (AI) জোয়ার বাজারে এক অভূতপূর্ব উদ্দীপনা সৃষ্টি করেছে, তবে বিশিষ্ট অর্থ বিশেষজ্ঞ অশ্বথ দামোদরান (Aswath Damodaran) একটি আসন্ন পদ্ধতিগত ঝুঁকির (systemic risk) বিষয়ে সতর্ক করেছেন। পূর্ববর্তী প্রযুক্তি চক্রগুলোর মতো নয়, বর্তমান এআই উত্থান বিশাল ভৌত অবকাঠামো এবং ভারী ঋণের ওপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে, যা ২০০০ সালের ডট-কম ক্র্যাশের চেয়েও অনেক বেশি বিধ্বংসী একটি সম্ভাব্য সংশোধনের (correction) ক্ষেত্র তৈরি করছে।

অবকাঠামোর ফাঁদ: ঋণ এবং অবচয় (Depreciation)

নিউ ইয়র্ক ইউনিভার্সিটির অধ্যাপক অশ্বথ দামোদরান প্রযুক্তি জায়ান্টদের কার্যপদ্ধতিতে একটি মৌলিক পরিবর্তনের কথা তুলে ধরেছেন। ডট-কম যুগে কোম্পানিগুলো মূলত ছিল 'ক্যাপিটাল-লাইট' (capital-light), অর্থাৎ খুব সামান্য ভৌত খরচ ছাড়াই সফটওয়্যার সম্প্রসারণ করতে পারত। কিন্তু আজ, এআই প্রতিযোগিতায় ডেটা সেন্টার এবং বিশেষায়িত হার্ডওয়্যারের জন্য বিশাল মূলধনী ব্যয়ের (CapEx) প্রয়োজন হচ্ছে।

দামোদরান "Magnificent Seven" কোম্পানিগুলোর জন্য একটি মারাত্মক ঝুঁকির কথা উল্লেখ করেছেন: তারা ক্যাপিটাল-লাইট সফটওয়্যার মডেল থেকে ভারী অবকাঠামো মডেলে রূপান্তরিত হচ্ছে। এই কোম্পানিগুলো এমন সব সম্পদে বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করছে যেগুলোর অবচয় (depreciation) দশ বছর ধরে হয়, অথচ দ্রুত পরিবর্তনশীল এআই প্রেক্ষাপটে সেই হার্ডওয়্যার মাত্র পাঁচ বছরেই অপ্রচলিত হয়ে যেতে পারে। যেহেতু এই সম্প্রসারণের একটি বড় অংশ ঋণের মাধ্যমে অর্থায়ন করা হচ্ছে, তাই একটি মার্কেট কারেকশন বা বাজার সংশোধন কেবল শেয়ারহোল্ডারদেরই ক্ষতিগ্রস্ত করবে না—এটি একটি বৃহত্তর অর্থনৈতিক অস্থিরতা বা 'রিপল ইফেক্ট' তৈরি করতে পারে।

কেন এআই প্রথাগত সফটওয়্যার স্কেলিং পরীক্ষায় ব্যর্থ হচ্ছে

প্রযুক্তি শিল্পে একটি সাধারণ ভুল ধারণা হলো যে, এআই প্রথাগত সফটওয়্যারের "শূন্য প্রান্তিক ব্যয়" (marginal cost of zero) নিয়ম অনুসরণ করে। দামোদরান যুক্তি দেন যে এটি একটি ভ্রান্ত ধারণা। নেটফ্লিক্সের (Netflix) মতো নয়, যা ক্রমবর্ধমান গ্রাহক সংখ্যার মাধ্যমে নির্দিষ্ট কন্টেন্ট খরচ ভাগ করে নেয়, এআই মডেলগুলোর প্রতিটি মিথস্ক্রিয়ার (interaction) জন্য উল্লেখযোগ্য খরচ করতে হয়।

তিনি এআই বিজনেস মডেলটিকে নেটফ্লিক্সের পরিবর্তে স্পটিফাইয়ের (Spotify) সাথে তুলনা করেছেন। স্পটিফাইয়ের মডেলে প্রতিটি নতুন স্ট্রিম বা বাজানোর জন্য খরচ করতে হয়, যার ফলে লাভের মার্জিন কমে যায়। একইভাবে, প্রতিটি অতিরিক্ত এআই কুয়েরি (query) ব্যয়বহুল কম্পিউটিং শক্তি খরচ করে। প্রথাগত 'ইকোনমিজ অফ স্কেল'-এর এই অভাব এবং DeepSeek-এর মতো স্বল্পমূল্যের প্রতিযোগীদের কারণে সম্ভাব্য মূল্য হ্রাস ইঙ্গিত দেয় যে, দ্রুত প্রবৃদ্ধি আসলে মূল্য সৃষ্টির পরিবর্তে মূল্য ধ্বংস করতে পারে।

"এআই ফিভার ড্রিম" এবং সামাজিক বিশৃঙ্খলা

দামোদরান এআই-এর "বুল কেস" (bull case) বা ইতিবাচক সম্ভাবনা নিয়েও আলোচনা করেছেন, যার সাথে কিছু অস্তিত্ব রক্ষার ঝুঁকি জড়িয়ে আছে। যদি এআই তার চূড়ান্ত প্রতিশ্রুতি পূরণ করতে পারে—কেবল একটি উৎপাদনশীলতা সরঞ্জাম হিসেবে নয়, বরং মানুষের শ্রমের সম্পূর্ণ বিকল্প হিসেবে—তবে তার সামাজিক ফলাফল হবে অভূতপূর্ব।

তিনি এই পরিস্থিতিকে একটি "AI-এর উন্মাদনাপূর্ণ স্বপ্ন" হিসেবে বর্ণনা করেছেন, যেখানে প্রযুক্তির এই সাফল্যই সমস্ত হোয়াইট-কলার কর্মীদের অর্ধেকেরও বেশি মানুষকে কর্মহীন করে তুলতে পারে। যদিও ব্যালেন্স শিটে অর্থনৈতিক মুনাফা চিত্তাকর্ষক মনে হতে পারে, কিন্তু ব্যাপক হারে কর্মসংস্থান হারানোর ফলে "সমাজের ওপর যে বিশাল বোঝা" তৈরি হবে, তা এমন একটি ঝুঁকি যা বর্তমান বাজার মূল্যায়নগুলো বিবেচনা করতে ব্যর্থ হচ্ছে।

কৌশলগত সংযম বনাম আক্রমণাত্মক ব্যয়

এই উন্মাদনার মাঝে, ডামোদারান AI দৌড়ে Apple-এর অনুভূত দ্বিধার একটি আশ্চর্যজনক প্রতিরক্ষা প্রদান করেছেন। সমালোচকরা যখন যুক্তি দেন যে Apple পিছিয়ে পড়ছে, ডামোদারান তখন পরামর্শ দেন যে "সংযমকে অবমূল্যায়ন করা" একটি সাধারণ ভুল। তার প্রতিদ্বন্দ্বী কোম্পানিগুলোর বিশাল CapEx সংক্রান্ত ভুল এবং হার্ডওয়্যার অকেজো হওয়ার ঝুঁকিগুলো পর্যবেক্ষণ করে, Apple হয়তো নিজেকে আরও দক্ষতার সাথে এবং কম মূলধন অপচয় করে বাজারে প্রবেশের জন্য প্রস্তুত করছে।

মূল বিষয়সমূহ

• কাঠামোগত ঝুঁকি: ডট-কম যুগের মতো নয়, AI-এর এই উত্থান বিপুল ঋণ এবং বিশাল ভৌত অবকাঠামোর ওপর নির্ভরশীল, যা একটি ধস বা ক্র্যাশকে পদ্ধতিগতভাবে আরও বিপজ্জনক করে তোলে।
• মার্জিন সংকোচন: প্রথাগত সফটওয়্যারের মতো AI-এর সেই 'শূন্য প্রান্তিক-ব্যয়' (zero-marginal-cost) সুবিধা নেই; এটি একটি স্কেলেবল প্ল্যাটফর্মের (যেমন Netflix) পরিবর্তে একটি উচ্চ-ব্যয়বহুল পরিষেবার (যেমন Spotify) মতো কাজ করে।
• সামাজিক প্রভাব: সবচেয়ে সফল AI ব্যবসায়িক মডেলগুলো—যেগুলো মানুষের শ্রমকে সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপন করে—তা গভীর সামাজিক অস্থিরতা এবং অর্থনৈতিক বিশৃঙ্খলা সৃষ্টি করতে পারে।