टैरिफ़ से बिग टेक के AI ख़र्च को आँच नहीं आई

Alphabet ने पुष्टि की है कि उसका पूँजी ख़र्च सालाना 75 अरब डॉलर से ऊपर रहेगा, और Microsoft व Meta ने AI बुनियादी ढाँचे की अपनी बड़ी योजनाएँ दोहराई हैं। व्यापार युद्ध बढ़ने के साथ औद्योगिक निर्माता, खुदरा शृंखलाएँ और कार निर्माता पूँजी बजट काट रहे हैं। सबसे बड़ी टेक कंपनियाँ ऐसे चलती रही हैं जैसे कुछ हो ही न रहा हो।

Alphabet की पुष्टि उसके पहली तिमाही के नतीजों के साथ 24 अप्रैल को आई, जो सर्च विज्ञापन और तेज़ी से बढ़ते क्लाउड कारोबार के दम पर उम्मीदों से बेहतर रहे। उसके शेयर चढ़े। यह उन कंपनियों के उलट है जिन्होंने इस महीने अपना मार्गदर्शन वापस लिया है, और उपभोक्ता सामान, परिवहन और विनिर्माण की कमाई कॉल के चिंतित लहजे से भी अलग है। बाज़ार AI ख़र्च को वर्षों पहले किए गए वादे की तरह देख रहा है, और अब तक उसे करने वाली कंपनियों ने पलक नहीं झपकाई है।

ख़र्च इतना बड़ा कैसे हुआ

यह उछाल 2022 के अंत में ChatGPT के आने से शुरू हुआ, जिसने सबसे बड़ी टेक कंपनियों को यक़ीन दिलाया कि जेनरेटिव AI सर्च, सॉफ़्टवेयर और क्लाउड कंप्यूटिंग को नया आकार देगा। लगातार बड़े मॉडल प्रशिक्षित करने और उन्हें सैकड़ों मिलियन उपयोगकर्ताओं तक पहुँचाने के लिए बड़ी संख्या में विशेष चिप्स चाहिए, जिन्हें ज़्यादातर Nvidia डिज़ाइन करती है और ताइवान में TSMC बनाती है, साथ में नए डेटा सेंटर और उन्हें चलाने की बिजली भी। जनवरी में Microsoft ने कहा कि वह अपने मौजूदा वित्तीय वर्ष में AI-सक्षम डेटा सेंटरों पर लगभग 80 अरब डॉलर ख़र्च करेगा, और Meta ने 2025 के लिए 60 से 65 अरब डॉलर का मार्गदर्शन दिया। OpenAI, SoftBank और Oracle ने एक संयुक्त उद्यम Stargate की घोषणा की, जिसकी योजना अमेरिकी AI बुनियादी ढाँचे में 500 अरब डॉलर तक की है।

यह भूख जनवरी के आख़िर में अपनी पहली गंभीर परीक्षा में बची, जब चीनी स्टार्ट-अप DeepSeek ने एक मॉडल जारी किया जिसके बारे में उसने कहा कि वह सस्ते में प्रशिक्षित हुआ है। Nvidia के शेयर लुढ़क गए, और निवेशकों ने पूछा कि क्या ख़र्च ज़्यादा है। कंपनियों ने बजट बढ़ाकर या दोहराकर जवाब दिया, यह तर्क देते हुए कि सस्ते मॉडल AI की माँग बढ़ाएँगे, घटाएँगे नहीं।

टैरिफ़ एक मामूली गणना हैं

हाइपरस्केलरों का ख़र्च क़ीमतों या नीति पर मुश्किल से प्रतिक्रिया देता है, क्योंकि वे AI को अगले कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म पर नियंत्रण की होड़ मानते हैं। बिग टेक के बोर्डरूम के भीतर कम निवेश की क़ीमत, चाहे वह फ़ाउंडेशन मॉडलों में बढ़त खोना हो या डेवलपरों को प्रतिस्पर्धी के हाथों खोना, आयातित नेटवर्किंग उपकरण या सर्वर चेसिस पर 10 या 25 प्रतिशत टैरिफ़ से कहीं बड़ी दिखती है।

टैरिफ़ का जोखिम भी दिखने से छोटा है। 2 अप्रैल को घोषित पारस्परिक टैरिफ़ से सेमीकंडक्टर छूट में थे, और एक बाद की छूट में कंप्यूटर और कई इलेक्ट्रॉनिक घटक शामिल हुए। अमेरिकी बाज़ार के लिए बहुत सा सर्वर असेंबली मेक्सिको में होता है, और USMCA के तहत योग्य सामान नए शुल्कों से बच जाते हैं। AI डेटा सेंटर की सबसे बड़ी लागत, यानी एक्सेलेरेटर चिप्स, इसलिए फ़िलहाल काफ़ी हद तक अछूती हैं। जिस पर कर लगता है, जैसे इमारतों के लिए स्टील, बिजली के उपकरण और कुछ नेटवर्किंग हार्डवेयर, वह कुल बिल का छोटा हिस्सा है।

नक़दी सर्वर ख़रीदती है

विनिर्माता पतले ग्रॉस मार्जिन पर काम करते हैं और वर्किंग कैपिटल के लिए भारी उधार लेते हैं। मेगा-कैप टेक फ़र्मों के पास विशाल बैलेंस शीट और सॉफ़्टवेयर से आने वाला भारी नक़द प्रवाह है। वह पैसा उन्हें हार्डवेयर पर सीमा-शुल्क अधिभार बिना ज़्यादा तकलीफ़ के चुकाने देता है, और छोटी कंपनियों को कंप्यूट की क़तार में पीछे धकेलता है।

क़तार कई रास्तों से चलती है। Nvidia अपनी नई चिप्स की सीमित आपूर्ति का आवंटन करती है, और उसके सबसे बड़े ग्राहक, जो सालों पहले ऑर्डर देते हैं, प्राथमिकता पाते हैं। क्लाउड प्रदाता अपनी क्षमता का बड़ा हिस्सा अपने मॉडलों और सबसे बड़े ग्राहकों के लिए रखते हैं। छोटे AI स्टार्ट-अप, विश्वविद्यालय और सामान्य कंपनियाँ जो कंप्यूटिंग शक्ति किराए पर लेना चाहती हैं, ज़्यादा क़ीमत चुकाती हैं या लंबा इंतज़ार करती हैं। बाक़ी हार्डवेयर पर टैरिफ़ एक और लागत जोड़ते हैं, जिसे सॉफ़्टवेयर मार्जिन वाली फ़र्म सोख सकती है और बिना उन मार्जिन वाली फ़र्म नहीं।

नीति कहाँ चोट करती है

व्यापार नीति इस क्षेत्र के लिए अप्रासंगिक नहीं है। इस महीने की शुरुआत में वॉशिंगटन ने चीनी बाज़ार के लिए बनी Nvidia की H20 चिप की बिक्री पर लाइसेंस अनिवार्य किए, और Nvidia ने कहा कि इसके चलते लगभग 5.5 अरब डॉलर के शुल्क की उम्मीद है। राष्ट्रीय सुरक्षा के आधार पर सेमीकंडक्टरों पर टैरिफ़ लगाने की जाँच जारी है। अगर चिप्स ख़ुद भारी शुल्कों के अधीन होते हैं, तो डेटा सेंटर बनाने वालों का गणित उससे कहीं ज़्यादा बदलेगा जितना अब तक बदला है। Nvidia ने अपने विनिर्माण साझेदारों के साथ अमेरिका में AI सुपरकंप्यूटर बनाने की योजना भी घोषित की है, आंशिक रूप से इस जोखिम को घटाने के लिए।

बड़ी बाधाएँ शायद राजकोषीय नहीं, भौतिक हैं। डेटा सेंटरों को भारी मात्रा में बिजली चाहिए, और कई क्षेत्रों की यूटिलिटीज़ उन्हें पर्याप्त तेज़ी से जोड़ने में संघर्ष कर रही हैं। ट्रांसफ़ॉर्मर, स्विचगियर और टर्बाइन की कमी है, और उनमें से कुछ आयात होते हैं। ये अड़चनें किसी भी टैरिफ़ से ज़्यादा ख़र्च को धीमा कर सकती हैं।

पूँजी ख़र्च पर मंदी का पक्ष

सबसे मज़बूत जवाबी तर्क यह है कि ख़र्च ही जोखिम है। AI उत्पादों से राजस्व, बढ़ते हुए भी, तैनात की जा रही पूँजी के मुक़ाबले छोटा है, और कुछ सालों में पुराने पड़ सकने वाले सर्वरों का मूल्यह्रास मार्जिन पर बोझ डालेगा। इस साल पहले रिपोर्टें आई थीं कि Microsoft ने कुछ डेटा सेंटर लीज़ छोड़ दिए, जिसे संशयी लोग ज़रूरत से ज़्यादा निर्माण का संकेत मानते हैं। अगर मंदी विज्ञापन और क्लाउड बजट काटती है, तो निवेशक ऐसे पूँजी ख़र्च से जल्दी ऊब सकते हैं जो जल्दी नहीं चुकता।

अगले हफ़्ते Microsoft और Meta के नतीजे, Amazon का अगला मार्गदर्शन, सेमीकंडक्टर टैरिफ़ जाँच का परिणाम, और मई में Nvidia के नतीजे देखें। पूँजी योजनाओं में कोई भी कटौती संकेत देगी कि यह होड़ ज़्यादा सावधानी से चल रही है, जो मार्जिन के लिए अच्छा होगा, पर उस पर निर्भर आपूर्तिकर्ताओं के लिए बुरा।

होड़ के विजेता और हारने वाले

विजेता चिप डिज़ाइनर और निर्माता, बिजली और कूलिंग उपकरण बनाने वाले, डेटा सेंटर निर्माता, और उन्हें सेवा देने वाली यूटिलिटीज़ हैं। सबसे बड़े क्लाउड प्रदाता छोटे प्रतिद्वंद्वियों पर स्थायी बढ़त पाते हैं, जो उनके ख़र्च से मेल नहीं खा सकते। हारने वाली वे कंपनियाँ हैं जिन्हें कंप्यूटिंग शक्ति चाहिए पर वे उसे उन्हीं शर्तों पर नहीं ख़रीद सकतीं, और धीमी अर्थव्यवस्था में वे शेयरधारक जो नक़दी को लाभांश या बायबैक के रूप में पसंद करते।

फ़िलहाल AI की होड़ व्यापार नीति से काफ़ी दूर चल रही है, उन सॉफ़्टवेयर मुनाफ़ों के दम पर जिन्हें टैरिफ़ मुश्किल से छूते हैं, और जिन छोटी कंपनियों को सर्वर चाहिए, उन्हें वे शायद और दुर्लभ और महँगे मिलेंगे। जब तक चिप्स ख़ुद टैरिफ़ से प्रभावित नहीं होतीं, उम्मीद करें कि सबसे बड़े ख़र्च करने वाले साल के बाक़ी हिस्से तक अपने बजट बनाए रखेंगे, जबकि स्टार्ट-अप और मध्यम आकार की फ़र्में उसी क्षमता के लिए ज़्यादा भुगतान करेंगी और लंबा इंतज़ार करेंगी।