सैकड़ों अरब डॉलर के निवेश और लगभग निरंतर प्रचार के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने प्रौद्योगिकी क्षेत्र के बाहर कॉर्पोरेट अमेरिका के लिए कोई मापने योग्य वित्तीय लाभ नहीं दिया है। यह फर्म की डेली स्पार्क श्रृंखला में अपोलो ग्लोबल मैनेजमेंट के पार्टनर और मुख्य अर्थशास्त्री टॉर्स्टन स्लोक द्वारा 24 अक्टूबर को प्रकाशित एक नोट का केंद्रीय दावा है।
स्लोक ने लिखा, "बड़े पैमाने पर निवेश और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इर्द-गिर्द व्यापक प्रचार के बावजूद, तकनीक ने तकनीक के अलावा कॉर्पोरेट अमेरिका को शून्य वित्तीय लाभ दिया है।" नोट ने तुरंत ही ऑनलाइन व्यापक ध्यान आकर्षित किया और प्रकाशन के कुछ ही घंटों के भीतर हैकर न्यूज़ पर सबसे अधिक चर्चा वाले लिंक में से एक बन गया। For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
डेटा क्या दिखाता है
स्लोक का तर्क ब्लूमबर्ग, मैक्रोबॉन्ड और फेडरल रिजर्व डेटा से निर्मित तीन चार्ट पर आधारित है:
1. प्रति कर्मचारी राजस्व मैग 7 - अल्फाबेट, अमेज़ॅन, ऐप्पल, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट, एनवीडिया और टेस्ला के लिए बढ़ रहा है - लेकिन एसएंडपी 500 में अन्य 493 कंपनियों के लिए स्थिर बना हुआ है।
2. लाभ मार्जिन एक ही कहानी कहता है: तकनीकी दिग्गजों के लिए विस्तार, एसएंडपी 493 के लिए फ्लैट।
3. उत्पादकता वृद्धि एआई को बढ़ावा देने का कोई संकेत नहीं दिखाती है। स्लोक सैन फ्रांसिस्को के फेडरल रिजर्व बैंक द्वारा बनाए गए उपयोग-समायोजित कुल कारक उत्पादकता श्रृंखला का हवाला देता है, जो जेनरेटिव एआई अपनाने में तेजी आने के बाद से कोई बदलाव नहीं दिखाता है।
पैटर्न मायने रखता है क्योंकि S&P 493 वह जगह है जहां वास्तव में अधिकांश अमेरिकी अर्थव्यवस्था रहती है - अस्पताल, निर्माता, खुदरा विक्रेता, बैंक और लॉजिस्टिक्स फर्म। स्लोक का तर्क है कि यदि एआई एक सामान्य प्रयोजन वाली तकनीक है जो पहले से ही व्यवसाय को बदल रही है, तो यह परिवर्तन गैर-तकनीकी अर्थव्यवस्था की कुल संख्या में दिखाई देना चाहिए। अब तक, ऐसा नहीं है.
विचलन इस निवेश चक्र के एक अजीब तथ्य को समझाने में भी मदद करता है: एआई के लिए जिम्मेदार भारी रिटर्न लगभग पूरी तरह से मुट्ठी भर हाइपरस्केलर्स और चिप निर्माताओं के लिए अर्जित हुआ है, जबकि सूचीबद्ध कंपनियों के विशाल बहुमत ने राजस्व या मार्जिन लाभ दिखाए बिना बढ़ते प्रौद्योगिकी बजट को अवशोषित कर लिया है। स्लोक के फ़्रेमिंग में, यह इस चक्र के लिए अद्वितीय कोई अस्थायी अंतराल नहीं है - यह एक ऐसी तकनीक का दृश्यमान हस्ताक्षर है जिसका लाभ इसके विक्रेताओं तक ही सीमित रहता है।
टोकन खर्च एक लागत केंद्र बन जाता है
शायद नोट में सबसे उल्लेखनीय दावा यह है कि मुख्यधारा की कंपनियां अपने बजट में एआई को कैसे बदल रही हैं। मॉडल के उपयोग को विकास के स्रोत के रूप में मानने के बजाय, स्लोक लिखते हैं, "मुख्यधारा का कॉर्पोरेट अमेरिका पीछे हट रहा है और टोकन खर्च को विकास के स्रोत के रूप में नहीं बल्कि लागत केंद्र के रूप में देखना शुरू कर रहा है जो मार्जिन पर भार डालता है।"
वह उद्यम-समर्थित स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र के साथ एक तीव्र विरोधाभास दिखाता है, जहां एआई टोकन की खपत लगातार बढ़ रही है। उनके अनुसार, अंतर आवश्यकता है: उद्यम-समर्थित कंपनियां नवीनतम मॉडलों के शीर्ष पर उत्पाद बना रही हैं, जबकि स्थापित कंपनियों को "नवीनतम मॉडल की आवश्यकता नहीं है और वे इसके लिए भुगतान करने को तैयार नहीं हैं।"
रैंप एआई इंडेक्स से एआई खर्च डेटा का हवाला देते हुए स्लोक लिखते हैं, "जब तक एजेंटिक एआई और टोकन खर्च अर्थव्यवस्था के एक छोटे हिस्से तक ही सीमित है, एआई के व्यापक आर्थिक प्रभाव बहुत सीमित होंगे।"
'बुद्धिमत्ता अधिकतर निर्णय है'
नोट का सबसे उद्धृत अंश यह बताता है कि क्यों सस्ती बुद्धिमत्ता मॉडल की कीमतों में गिरावट के बावजूद मोटे मार्जिन में तब्दील नहीं हो सकती है।
स्लोक लिखते हैं, "एआई एक महान कैलकुलेटर हो सकता है, लेकिन व्यवसाय में, बुद्धिमत्ता ज्यादातर निर्णय लेती है।" "निर्णय संदर्भ पर निर्भर करता है, और उत्तर इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस मानव या किस मॉडल से पूछते हैं।"
वह आगे कहते हैं कि एआई में उन सामाजिक क्षमताओं का अभाव है जिन पर वाणिज्यिक विश्वास बनाया जाता है: "एआई जवाबदेही, विश्वास, संस्कृति, अलिखित नियमों, नैतिक व्यापार-बंद या निष्पक्षता को नहीं समझता है, जो सभी प्रतिष्ठित जोखिम को आकार देते हैं और अंततः राजस्व वृद्धि और लाभ मार्जिन को बढ़ाते हैं।"
स्लोक की लब्बोलुआब यह है: "एआई की कहानी एस एंड पी 493 में तय की जाएगी, मैग 7 में नहीं, और अब तक, इस बात का कोई सबूत नहीं है कि तकनीकी क्षेत्र के बाहर राजस्व वृद्धि या मार्जिन में सुधार हो रहा है।"
महत्वपूर्ण चेतावनियाँ
फैसले को अंतिम के बजाय प्रारंभिक मानने के कई कारण हैं। उत्पादकता के आँकड़े ऐतिहासिक रूप से प्रौद्योगिकी प्रसार में वर्षों से पिछड़ गए हैं - विद्युतीकरण और कंप्यूटर ने समान पैटर्न का पालन किया, जिसमें पूंजी की तैनाती के लंबे समय बाद मापा गया लाभ आया। फ्लैट मार्जिन एआई से असंबंधित प्रतिस्पर्धी गतिशीलता को भी प्रतिबिंबित कर सकता है, और राजस्व-प्रति-कर्मचारी मेट्रिक्स अनगिनत गैर-प्रौद्योगिकी कारकों को मिश्रित करता है।
यह स्रोत भी ध्यान देने योग्य है: अपोलो दुनिया के सबसे बड़े वैकल्पिक परिसंपत्ति प्रबंधकों में से एक है, और स्लोक इस बहस में एक मुखर आवाज रहा है कि क्या एआई बुनियादी ढांचे का खर्च डॉट-कॉम बुलबुले को प्रतिध्वनित करता है। उनकी फर्म का दृष्टिकोण एक क्रेडिट निवेशक का है जो लीवरेज्ड उधार फंड डेटा केंद्रों को देख रहा है - एक ऐसा दृष्टिकोण जो आकार देता है, हालांकि विश्लेषण को अमान्य नहीं करता है।
फिर भी, नोट एआई व्यापार के लिए एक संवेदनशील क्षण में है। सार्वजनिक बाजारों ने इस चक्र के लाभ का एक बड़ा हिस्सा मुट्ठी भर हाइपरस्केलर्स में केंद्रित कर दिया है, और बाकी बाजार के लिए निवेश का मामला तेजी से सबूतों पर निर्भर करता है कि एआई उपकरण उन्हें बेचने वाली कंपनियों से परे मुनाफा बढ़ाते हैं। उस विशिष्ट प्रश्न पर - जो सबसे अधिक मायने रखता है कि क्या तेजी बढ़ती है या रुक जाती है - 24 अक्टूबर तक स्लोक का जवाब यह है कि सबूत नहीं आए हैं।
स्रोत: अपोलो ग्लोबल मैनेजमेंट - द डेली स्पार्क---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
