ਕ੍ਰਿਸ ਵੁੱਡ ਦੀ ਚੇਤਾਵਨੀ: ਮੈਲਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ (ਗਲਤ ਨਿਵੇਸ਼) ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ AI ਟ੍ਰੇਡ ਦੇ ਅੰਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਹੋ ਰਹੀ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਵਾਲ ਸਟਰੀਟ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵੱਲੋਂ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਜੈਫਰੀਜ਼ (Jefferies) ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਹੈੱਡ ਆਫ ਇਕੁਇਟੀ ਸਟ੍ਰੈਟਜੀ, ਕ੍ਰਿਸ ਵੁੱਡ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਬੂਮ ਮੰਗ ਦੀ ਕਮੀ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸੰਕਟ ਕਾਰਨ ਖ਼ਤਮ ਹੋਵੇਗਾ।

ਓਵਰਸਪਲਾਈ (ਵਧੇਰੇ ਸਪਲਾਈ) ਨਾਲੋਂ ਮੈਲਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ (ਗਲਤ ਨਿਵੇਸ਼) ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਵੱਧ ਹੈ

ਰਵਾਇਤੀ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਚਾਨਕ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਦੀ ਭਰਮਾਰ ਜਾਂ ਸਪਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਕਾਰਨ ਡਿੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਵੁੱਡ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ AI ਟ੍ਰੇਡ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਖ਼ਤਰੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਮੈਲਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ (ਗਲਤ ਨਿਵੇਸ਼)। ਉਹ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਬੂਮ ਦਾ "ਅੰਤ" ਉਦੋਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਲੈਬਾਂ ਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਵੱਡੇ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚਿਆਂ (capex) 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਨਹੀਂ ਕਮਾ ਸਕਦੇ।

ਵੁੱਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ Nvidia ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ OpenAI ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਸ ਪੂੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੋਰ Nvidia ਚਿੱਪਾਂ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਚੱਕਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਕਮਾਉਣ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕ AI ਸਟੈਕ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਮਾਈ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ 'ਤੇ ਸ਼ੱਕ ਕਰਨ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਚੱਕਰੀ ਫੰਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵੱਡਾ Capex ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ

ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਬੇਮਿਸਾਲ ਹੈ। ਵੁੱਡ ਮੌਜੂਦਾ ਉਸਾਰੀ ਨੂੰ "ਸਭ ਤੋਂ ਦਰਾਮਾਟਿਕ capex ਚੱਕਰ" ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਦੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਨ TSMC ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਆਪਣੀ 2026 ਦੀ capex ਗਾਈਡੈਂਸ ਵਧਾ ਕੇ ਲਗਭਗ $56 ਬਿਲੀਅਨ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ Fubon Research ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਇਹ 2027 ਤੱਕ $65–$70 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਾਧੇ ਨੇ ਤਾਈਵਾਨ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ 2026 ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਅਸਲ GDP ਵਿਕਾਸ 14.55% ਰਿਹਾ।

ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਿੱਥੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ਤਰਿਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਹੀ ਉਦਯੋਗ ਦੇ "ਪਿਕਸ ਐਂਡ ਸ਼ਵਲਜ਼" (ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੇ)—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮੈਮੋਰੀ ਸਪਲਾਈਰਜ਼—ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਲਾਭ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਵੁੱਡ 'ਜੇਵੋਨਜ਼ ਪੈਰਾਡੌਕਸ' (Jevons Paradox) ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁੱਲ ਖਪਤ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ DRAM ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ AI ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਇੰਜਣ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। Micron ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਖਿਡਾਰੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਥਿਤੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 16 ਰਣਨੀਤਕ ਸਮਝੌਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ DRAM ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ 20% ਅਤੇ NAND ਵਾਲੀਅਮ ਦੇ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਕਮੋਡੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਆਮ ਵਸਤੂ ਬਣਨਾ)

ਪੱਛਮੀ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ Large Language Models (LLMs) ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਮੋਡੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (ਆਮ ਵਸਤੂ ਬਣਨਾ) ਹੈ। ਵੁੱਡ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉੱਚ-ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟ ਰਹੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੁਸ਼ਲ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨਾਲ।

OpenRouter ਦਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਜੂਨ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਚੀਨੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ 21.37 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਅਪ੍ਰੈਲ ਦੇ 4.37 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾ量 (volume) ਅਮਰੀਕੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਗਏ 5.76 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ। ਕਿਉਂਕਿ Z.ai ਦੇ GLM-5.2 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਚੌਥਾਈ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਪੱਛਮੀ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ "ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ" AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ

• ਮੁੱਖ ਖ਼ਤਰਾ: AI ਟ੍ਰੇਡ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਚਿੱਪ ਓਵਰਸਪਲਾਈ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਮੈਲਇਨਵੈਸਟਮੈਂਟ" (ਗਲਤ ਨਿਵੇਸ਼) ਅਤੇ ਪੂੰਜੀ 'ਤੇ ਘੱਟ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਦੇ ਅਹਿਸਾਸ ਕਾਰਨ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ।
• ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲਚਕਤਾ: ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਕਮੋਡੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਨਿਰਮਾਤਾ (DRAM/NAND) ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਕੀਮਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
• ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ: ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਪ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ AI ਲੈਬਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੱਕਰੀ ਸਬੰਧਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਚੱਕਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਮਨੋਬਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਤੀ ਬਹੁਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ।