کیوں غلط سرمایہ کاری، نہ کہ چپس کی ضرورت سے زیادہ فراہمی، AI کے عروج کو ختم کر سکتی ہے

مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) میں سرمایہ کاری کے مسلسل اضافے نے موجودہ مارکیٹ کے دور کی تعریف کی ہے، لیکن وال اسٹریٹ کے سب سے زیادہ نظر رکھے جانے والے ماہرین میں سے ایک کی جانب سے ایک اہم انتباہ سامنے آیا ہے۔ Jefferies کے گلوبل ہیڈ آف ایکویٹی اسٹریٹجی، Chris Wood کا کہنا ہے کہ AI ٹریڈ کا زوال چپس کی کمی کی وجہ سے نہیں، بلکہ بڑے پیمانے پر ہونے والے سرمایہ کاری کے اخراجات (capital expenditures) کو بامعہ منافع میں تبدیل کرنے میں ناکامی کی وجہ سے ہوگا۔

غلط سرمایہ کاری (Malinvestment) کا بڑھتا ہوا خطرہ

روایتی سیمیکانڈکٹر سائیکلز کے برعکس، جو عام طور پر انوینٹری کی زیادتی اور سپلائی میں اچانک اضافے کی وجہ سے ختم ہو جاتے ہیں، Chris Wood کا استدلال ہے کہ AI کا دور ایک منفرد ساختی خطرے کا سامنا کر رہا ہے: غلط سرمایہ کاری (malinvestment)۔ وہ خبردار کرتے ہیں کہ AI ٹریڈ کا "اختتام"—یا کم از کم مارکیٹ میں ایک تکلیف دہ وقفہ—تب شروع ہونے کا امکان ہے جب ہائپر اسکیلرز (hyperscalers) اور صف اول کی AI لیبز اپنے بھاری بھرکم کیپیٹل ایکسپینڈچر (capex) پر مناسب منافع کمانے میں ناکام رہیں گی۔

Wood اس ماحول کے اندر ایک تشویشناک فیڈ بیک لوپ کی طرف اشارہ کرتے ہیں، جیسے کہ Nvidia کا OpenAI جیسی کمپنیوں کو مالی معاونت فراہم کرنا، جو پھر اس سرمائے کو مزید Nvidia چپس خریدنے کے لیے استعمال کرتی ہیں۔ اگرچہ یہ چکر دار فنڈنگ فوری ترقی کو فروغ دیتی ہے، لیکن یہ ایک غیر مستحکم بنیاد بناتی ہے جو اس وقت تیزی سے بکھر سکتی ہے جب سرمایہ کار طویل مدتی آمدنی اور کیپیٹل ڈسپلن (capital discipline) کے حوالے سے شفافیت کا مطالبہ کریں گے۔

ایک ریکارڈ توڑ Capex سائیکل

موجودہ AI اخراجات کا پیمانہ بے مثال ہے۔ Wood جاری تعمیراتی عمل کو اس سب سے ڈرامائی capex سائیکل قرار دیتے ہیں جو انہوں نے کبھی دیکھا ہے۔ اس سرمایہ کاری کا ارتکاز سیمیکانڈکٹر صنعت میں سب سے زیادہ واضح ہے:

  • TSMC کی توسیع: اس فاؤنڈری نے اپنی 2026 کی capex گائیڈنس کو گزشتہ سال کے 41 بلین ڈالر سے بڑھا کر تقریباً 56 بلین ڈالر کر دیا ہے۔ 2027 کے تخمینے بتاتے ہیں کہ اخراجات 65 بلین ڈالر سے 70 بلین ڈالر کے درمیان پہنچ سکتے ہیں۔
  • آمدنی کا ارتکاز: توقع ہے کہ 2026 میں TSMC کی کل آمدنی میں AI سے متعلقہ طلب کا حصہ تقریباً 31% ہوگا۔
  • میکرو اثرات: اس اضافے نے تائیوان میں بڑے پیمانے پر ترقی کو ہوا دی ہے، جہاں 2026 کی پہلی سہ ماہی میں سالانہ بنیادوں پر حقیقی GDP کی شرح نمو 14.55% تک پہنچ گئی۔

AI ماڈلز کی کموڈٹائزیشن (Commoditisation)

منافع کے مارجن پر دباؤ بڑھانے والی ایک اور چیز لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) کی تیزی سے ہوتی ہوئی کموڈٹائزیشن ہے۔ Wood نوٹ کرتے ہیں کہ سستے اور انتہائی موثر ماڈلز—خاص طور پر چینی ڈویلپرز کے—پریمیم مغربی فراہم کنندگان کے غلبے کو چیلنج کر رہے ہیں۔

مثال کے طور پر، ہانگ کانگ میں لسٹڈ Z.ai کا GLM-5.2 مبینہ طور پر Anthropic کے معیار کے قریب کارکردگی دکھا رہا ہے لیکن فی ٹوکن لاگت اس کے صرف چوتھائی حصے پر ہے۔ یہ تبدیلی استعمال کے ڈیٹا میں نظر آتی ہے: جون کے آخر میں، OpenRouter پر ٹاپ چینی ماڈلز نے 21.37 ٹریلین ٹوکنز پروسیس کیے، جو اپریل کے 4.37 ٹریلین کے مقابلے میں ایک بہت بڑا اضافہ ہے، اور یہ ٹاپ امریکی ماڈلز کے ذریعے پروسیس کیے گئے 5.76 ٹریلین ٹوکنز سے کہیں زیادہ ہے۔ جیسے جیسے ٹوکن کی قیمتیں گرتی ہیں، پریمیم AI فراہم کنندگان کے لیے "حفاظتی خندق" (moat) سکڑتی جاتی ہے، جس سے بڑے پیمانے پر انفراسٹرکچر کے اخراجات کی واپسی مشکل ہو جاتی ہے۔

"Picks and Shovels" کی دوڑ میں فاتحین

ان طویل مدتی خطرات کے باوجود، Wood فوری تباہی کی پیش گوئی نہیں کر رہے ہیں۔ اس کے بجائے، وہ پورٹ فولیو کو "picks and shovels" (بنیادی ضرورت کی اشیاء) کی طرف منتقل کر رہے ہیں—خاص طور پر میموری اور ہارڈ ویئر فراہم کنندگان—جو Jevons Paradox سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ یہ معاشی اصول بتاتا ہے کہ جیسے جیسے کمپیوٹ زیادہ موثر اور سستا ہوتا جاتا ہے، کل استعمال درحقیقت بڑھ جاتا ہے۔

Micron، SK Hynix، اور Samsung جیسے میموری کے بڑے ادارے اس وقت مضبوط پوزیشن میں ہیں۔ Micron پہلے ہی DRAM کے 20% حجم اور NAND کے ایک تہائی حجم کے لیے اسٹریٹجک معاہدے حاصل کر چکا ہے، جو اکثر پانچ سالہ مدت کے ہوتے ہیں، جو AI اسٹیک کے سافٹ ویئر لیئر میں متوقع اتار چڑھاؤ کے خلاف ایک حفاظتی ڈھال فراہم کرتے ہیں۔

اہم نکات

  • بنیادی خطرہ: AI ٹریڈ "غلط سرمایہ کاری" (malinvestment) کے خطرات سے خطرے میں ہے، جہاں ہائپر اسکیلرز کے بڑے پیمانے پر اخراجات سرمایہ کاری پر مناسب منافع (ROI) دینے میں ناکام رہتے ہیں۔
  • رسک پروفائل میں تبدیلی: سپلائی کی زیادتی سے چلنے والے پچھلے سیمیکانڈکٹر سائیکلز کے برعکس، AI سائیکل کا اختتام ممکنہ طور پر کیپیٹل ڈسپلن سے سرمایہ کاروں کی مایوسی کی وجہ سے ہوگا۔
  • ہارڈ ویئر کی لچک: اگرچہ سافٹ ویئر ماڈل کے مارجنز کو کموڈٹائزیشن سے دباؤ کا سامنا ہے، میموری اور ہارڈ ویئر فراہم کنندگان جاری capex کی دوڑ کے بنیادی مستفید رہیں گے۔