ক্রিস উডের সতর্কতা: কেন ভুল বিনিয়োগ (Malinvestment) AI ট্রেড শেষ করে দিতে পারে

বিশ্বব্যাপী AI বিপ্লব বর্তমানে দেখা গেছে এমন এক নাটকীয় মূলধনী ব্যয় (capex) চক্রের মাধ্যমে পরিচালিত হচ্ছে, তবে একটি আসন্ন কাঠামোগত ঝুঁকি হঠাৎ বাজারের পরিবর্তন ঘটাতে পারে। Jefferies-এর গ্লোবাল হেড অফ ইকুইটি স্ট্র্যাটেজি, ক্রিস উড সতর্ক করেছেন যে, AI ট্রেডের সমাপ্তি চিপের ঘাটতি বা অতিরিক্ত সরবরাহের কারণে আসবে না, বরং বিনিয়োগের বিপরীতে প্রাপ্ত রিটার্ন বা মুনাফা নিয়ে আস্থার সংকটের কারণে আসবে।

ভুল বিনিয়োগ (Malinvestment) এবং চক্রাকার অর্থায়নের হুমকি

প্রথাগত সেমিকন্ডাক্টর চক্রগুলো ইনভেন্টরি বা মজুত পণ্যের আধিক্যের কারণে শেষ হয়ে গেলেও, উড যুক্তি দিচ্ছেন যে AI ট্রেড একটি অনন্য মনস্তাত্ত্বিক এবং অর্থনৈতিক হুমকির সম্মুখীন: "malinvestment" বা ভুল বিনিয়োগ। প্রধান ঝুঁকিটি হলো, হাইপারস্কেলার এবং AI ল্যাবরেটরিগুলো তাদের বিশাল পরিমাণ মূলধনের বিপরীতে পর্যাপ্ত রিটার্ন বা মুনাফা তৈরি করতে ব্যর্থ হতে পারে।

উড এই ইকোসিস্টেমের মধ্যে একটি সম্ভাব্য ভঙ্গুর ফিডব্যাক লুপের কথা তুলে ধরেছেন। তিনি এমন কাঠামোর দিকে ইঙ্গিত করেছেন যেখানে Nvidia-র মতো কোম্পানিগুলো OpenAI-র মতো AI ল্যাবগুলোকে অর্থায়ন করতে পারে, যা পরবর্তীতে সেই মূলধন ব্যবহার করে আরও বেশি Nvidia চিপ কেনে। যদিও এই চক্রাকার প্রক্রিয়াটি স্বল্পমেয়াদী প্রবৃদ্ধি ত্বরান্বিত করে, এটি একটি 'হাউস অফ কার্ডস' বা তাসের ঘর তৈরি করে যা ভেঙে পড়তে পারে যদি বিনিয়োগকারীরা AI স্ট্যাকের দীর্ঘমেয়াদী মনিটাইজেশন বা অর্থ উপার্জনের ক্ষমতার ওপর সন্দেহ করতে শুরু করেন।

বিশাল capex এবং সম্পদের কেন্দ্রীকরণ

বর্তমান বিনিয়োগের মাত্রা নজিরবিহীন। TSMC তাদের ২০২৬ সালের capex নির্দেশিকা গত বছরের ৪১ বিলিয়ন ডলার থেকে বাড়িয়ে প্রায় ৫৬ বিলিয়ন ডলারে উন্নীত করেছে, এবং কিছু প্রক্ষেপণ অনুযায়ী ২০২৭ সালের মধ্যে এটি ৬৫-৭০ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছাতে পারে। এই উল্লম্ফন তাইওয়ানকে একটি ম্যাক্রো পাওয়ারহাউসে পরিণত করেছে, যেখানে ২০২৬ সালের প্রথম প্রান্তিকে (Q1) বার্ষিক জিডিপি প্রবৃদ্ধি ১৪.৫৫% এ পৌঁছেছে।

AI-সংক্রান্ত চাহিদা এখন এতটাই কেন্দ্রীভূত যে ধারণা করা হচ্ছে ২০২৬ সালে TSMC-র রাজস্বের ৩১% হবে এই খাত থেকে। এই মাত্রার কেন্দ্রীকরণ নির্দেশ করে যে বিশ্ব অর্থনীতি বর্তমানে একটি একক প্রযুক্তিগত খাতের ওপর কতটা বড় বাজি ধরছে।

AI মডেলের পণ্যকরণ (Commoditisation)

আরেকটি উল্লেখযোগ্য চাপের জায়গা হলো Large Language Models (LLMs)-এর দ্রুত পণ্যকরণ বা কমদামি হয়ে ওঠা। উচ্চমানের মডেলগুলো সস্তা হয়ে যাওয়ায় পশ্চিমা AI প্রদানকারীদের প্রিমিয়াম প্রাইসিং বা উচ্চমূল্য নির্ধারণের ক্ষমতা চ্যালেঞ্জের মুখে পড়ছে।

উড উল্লেখ করেছেন যে চীনা মডেলগুলো উল্লেখযোগ্যভাবে জনপ্রিয়তা পাচ্ছে। OpenRouter প্ল্যাটফর্মে, জুন মাসের শেষের দিকে শীর্ষস্থানীয় চীনা মডেলগুলো ২১.৩৭ ট্রিলিয়ন টোকেন প্রসেস করেছে, যা এপ্রিলের ৪.৩৭ ট্রিলিয়নের তুলনায় একটি বিশাল লাফ; এটি শীর্ষ মার্কিন মডেলগুলোর প্রসেস করা ৫.৭৬ ট্রিলিয়ন টোকেনের তুলনায় অনেক বেশি। এই পরিবর্তনটি ইঙ্গিত দেয় যে, "প্রতি টোকেনের খরচ" কমে আসার সাথে সাথে ব্যয়বহুল এবং মালিকানাধীন (proprietary) মডেলগুলো রক্ষণাবেক্ষণের অর্থনীতি কঠোর পর্যালোচনার সম্মুখীন হবে।

মেমরি এবং হার্ডওয়্যারের দিকে মনোযোগ পরিবর্তন

এই সতর্কতা সত্ত্বেও, উড তাৎক্ষণিক ধসের পূর্বাভাস দিচ্ছেন না। পরিবর্তে, তিনি পোর্টফোলিওগুলোকে এই শিল্পের "picks and shovels" বা মূল সরঞ্জামগুলোর দিকে—বিশেষ করে মেমরি এবং হার্ডওয়্যারের দিকে পুনঃস্থাপিত করছেন।

তিনি জেভন্স প্যারাডক্সের (Jevons Paradox) কথা উল্লেখ করেছেন, যেখানে বর্ধিত দক্ষতা মোট ভোগ বা ব্যবহারের পরিমাণ বাড়িয়ে দেয়। কম্পিউটিং যত বেশি দক্ষ হবে, DRAM এবং NAND মেমরির চাহিদা তত বাড়বে। Micron-এর মতো কোম্পানিগুলো ইতিমধ্যে তাদের ভলিউমের একটি উল্লেখযোগ্য অংশের জন্য দীর্ঘমেয়াদী কৌশলগত চুক্তি নিশ্চিত করেছে, যা মেমরি নির্মাতাদের উল্লেখযোগ্য সুবিধা এবং প্রাইসিং পাওয়ার প্রদান করছে, যা প্রথাগত চিপ নির্মাতাদের পূর্ববর্তী মন্দার সময় প্রায়ই অভাব ছিল।

মূল বিষয়সমূহ

• প্রধান ঝুঁকি: AI ট্রেড "malinvestment" বা ভুল বিনিয়োগের উদ্বেগের কারণে সবচেয়ে বেশি ঝুঁকিপূর্ণ—অর্থাৎ বিশাল capex পর্যাপ্ত মুনাফা দিচ্ছে না এমন উপলব্ধি।
• পণ্যকরণের চাপ: দ্রুত উন্নত এবং সস্তা AI মডেল, বিশেষ করে চীন থেকে আসা মডেলগুলো, শীর্ষস্থানীয় পশ্চিমা AI সংস্থাগুলোর উচ্চ-মুনাফার অর্থনীতিকে হুমকির মুখে ফেলছে।
• মেমরি হেজ: যদিও সফটওয়্যার এবং মডেল প্রদানকারীরা মার্জিন বা মুনাফার চাপের সম্মুখীন হচ্ছে, হার্ডওয়্যার এবং মেমরি প্রস্তুতকারক কোম্পানিগুলো (যেমন SK Hynix এবং Samsung) এই অবকাঠামো নির্মাণের কাঠামোগত সুবিধাভোগী হিসেবে থাকছে।