کیوں اے آئی (AI) مارکیٹ کا کریش ڈاٹ کام (Dot-Com) کے دور سے بھی زیادہ شدید ہو سکتا ہے

مصنوعی ذہانت (AI) کے عروج نے مارکیٹ میں بے مثال جوش و خروش پیدا کر دیا ہے، لیکن معروف مالیاتی ماہر اشوتھ دامودارن (Aswath Damodaran) ایک سنگین نظامی خطرے (systemic risk) سے خبردار کر رہے ہیں۔ پچھلے ٹیک سائیکلز کے برعکس، موجودہ اے آئی کا اضافہ بڑے پیمانے پر جسمانی انفراسٹرکچر اور بھاری قرضوں کی بنیاد پر کھڑا ہے، جو 2000 کے ڈاٹ کام کریش کے مقابلے میں کہیں زیادہ تباہ کن ممکنہ اصلاح (correction) کی راہ ہموار کر رہا ہے۔

انفراسٹرکچر کا جال: قرض اور گھساوٹ (Depreciation)

نیویارک یونیورسٹی کے پروفیسر اشوتھ دامودارن ٹیک کمپنیوں کے کام کرنے کے طریقے میں ایک بنیادی تبدیلی کی نشاندہی کرتے ہیں۔ ڈاٹ کام کے دور میں، کمپنیاں زیادہ تر 'کیپیٹل لائٹ' (capital-light) تھیں، جو کم سے کم جسمانی اخراجات کے ساتھ سافٹ ویئر کو وسعت دیتی تھیں۔ آج، اے آئی کی دوڑ کے لیے ڈیٹا سینٹرز اور خصوصی ہارڈ ویئر میں بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری (CapEx) کی ضرورت ہے۔

دامودارن "Magnificent Seven" کمپنیوں کے لیے ایک اہم خطرے کی نشاندہی کرتے ہیں: وہ کیپیٹل لائٹ سافٹ ویئر ماڈلز سے بھاری انفراسٹرکچر ماڈلز کی طرف منتقل ہو رہی ہیں۔ یہ کمپنیاں ایسے اثاثوں میں اربوں ڈالر لگا رہی ہیں جن کی قیمت دس سالوں میں کم ہوتی ہے، لیکن تیزی سے بدلتے ہوئے اے آئی کے منظر نامے میں، وہ ہارڈ ویئر محض پانچ سالوں میں پرانا (obsolete) ہو سکتا ہے۔ چونکہ اس توسیع کا بڑا حصہ قرضوں کے ذریعے حاصل کیا گیا ہے، اس لیے مارکیٹ میں ہونے والی کوئی بھی اصلاح نہ صرف شیئر ہولڈرز کو نقصان پہنچائے گی بلکہ ایک وسیع تر معاشی اثرات (ripple effect) کا سبب بھی بن سکتی ہے۔

اے آئی روایتی سافٹ ویئر اسکیلنگ ٹیسٹ پر کیوں ناکام ہو رہا ہے

ٹیک انڈسٹری میں ایک عام غلط فہمی یہ ہے کہ اے آئی کلاسیکی سافٹ ویئر کے "صفر مارجنل کاسٹ" (marginal cost of zero) کے اصول پر عمل کرتی ہے۔ دامودارن کا کہنا ہے کہ یہ ایک مغالطہ ہے۔ نیٹ فلکس (Netflix) کے برعکس، جو مواد کے مقررہ اخراجات کو بڑھتے ہوئے سبسکرائبرز کی بنیاد پر تقسیم کرتا ہے، اے آئی ماڈلز کو ہر ایک انٹراکشن (interaction) کے لیے نمایاں اخراجات برداشت کرنے پڑتے ہیں۔

وہ اے آئی کے بزنس ماڈل کا موازنہ نیٹ فلکس کے بجائے سپوٹیفائی (Spotify) سے کرتے ہیں۔ سپوٹیفائی کے ماڈل میں، ہر نئی اسٹریمنگ پر لاگت آتی ہے، جس کے نتیجے میں منافع کے مارجن کم ہو جاتے ہیں۔ اسی طرح، اے آئی کی ہر اضافی query مہنگی کمپیوٹنگ پاور استعمال کرتی ہے۔ روایتی 'اکانومیز آف اسکیل' (economies of scale) کی یہ کمی، اور DeepSeek جیسے کم قیمت حریفوں کی جانب سے قیمتوں میں ممکنہ کمی، یہ اشارہ دیتی ہے کہ تیز رفتار ترقی اصل میں قدر پیدا کرنے کے بجائے اسے تباہ کر سکتی ہے۔

"اے آئی کا بخار" اور سماجی انتشار

دامودارن اے آئی کے "بل کیس" (bull case) پر بھی بات کرتے ہیں، جس میں اپنے وجودی خطرات شامل ہیں۔ اگر اے آئی اپنا حتمی وعدہ پورا کر لیتی ہے—نہ صرف ایک پیداواری آلے کے طور پر، بلکہ انسانی محنت کے مکمل متبادل کے طور پر—تو اس کے سماجی نتائج بے مثال ہوں گے۔

وہ اس منظرنامے کو ایک "AI fever dream" قرار دیتے ہیں، جہاں اس ٹیکنالوجی کی کامیابی خود تمام white-collar workers میں سے آدھے تک کو بے روزگار کرنے کا سبب بن سکتی ہے۔ اگرچہ معاشی منافع بیلنس شیٹ پر متاثر کن نظر آ سکتا ہے، لیکن بڑے پیمانے پر ملازمتوں کے خاتمے سے معاشرے پر پڑنے والے "غیر معمولی اخراجات" ایک ایسا خطرہ ہیں جسے موجودہ مارکیٹ ویلیویشنز مدنظر رکھنے میں ناکام رہی ہیں۔

تزویراتی تحمل بمقابلہ جارحانہ اخراجات

اس جنون کے دوران، Damodaran، AI کی دوڑ میں Apple کی محسوس کی جانے والی ہچکچاہٹ کا حیرت انگیز دفاع کرتے ہیں۔ جہاں ناقدین کا کہنا ہے کہ Apple پیچھے رہ رہا ہے، وہیں Damodaran کا خیال ہے کہ "تحمل کی اہمیت کو کم سمجھنا" ایک عام غلطی ہے۔ اپنے ہم منصبوں کو درپیش بڑے پیمانے پر CapEx کی غلطیوں اور ہارڈ ویئر کے پرانے ہونے کے خطرات کا مشاہدہ کرتے ہوئے، Apple خود کو زیادہ کارکردگی اور کم ضائع شدہ سرمائے کے ساتھ مارکیٹ میں داخل ہونے کے لیے تیار کر رہا ہو سکتا ہے۔

اہم نکات

• ساختی خطرہ (Structural Risk): ڈاٹ کوم (dot-com) دور کے برعکس، AI کا عروج بھاری قرضوں اور بڑے پیمانے پر جسمانی انفراسٹرکچر پر مبنی ہے، جو کسی بھی کریش کو نظامی طور پر زیادہ خطرناک بنا دیتا ہے۔
• مارجن میں کمی (Margin Compression): AI میں روایتی سافٹ ویئر کی طرح zero-marginal-cost کا فائدہ نہیں ہے، بلکہ یہ ایک scalable platform (جیسے Netflix) کے بجائے ایک high-cost service (جیسے Spotify) کی طرح کام کرتا ہے۔
• معاشرتی اثرات (Societal Impact): سب سے کامیاب AI کاروباری ماڈلز—وہ جو انسانی محنت کی مکمل جگہ لے لیتے ہیں—گہرے سماجی عدم استحکام اور معاشی خلفشار کا باعث بن سکتے ہیں۔