Business · · 4 min read

মার্কিন বন্ডের ঊর্ধ্বমুখী ফলন AI বিনিয়োগের বুমকে চাপে ফেলছে

মার্কিন ঋণ নেওয়ার খরচ দ্রুত বাড়ছে, ফলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিপুল বিনিয়োগের পেছনে থাকা মূল্যায়ন, অর্থায়নের মডেল এবং অর্থনৈতিক অনুমানগুলো পরীক্ষা-নিরীক্ষার মুখে পড়ছে।

প্রায় দুই দশকের মধ্যে সর্বোচ্চ স্তরে উঠেছে মার্কিন ট্রেজারি বন্ডের ফলন, ফলে পর্যাপ্ত ও তুলনামূলকভাবে সাশ্রয়ী অর্থায়নের ওপর নির্ভরশীল AI বিনিয়োগের বুম নতুন পরীক্ষার মুখে পড়েছে।

10-বছরের ট্রেজারি বন্ডের ফলন এক সপ্তাহে 4.95 per cent থেকে বেড়ে 5.16 per cent হয়েছে; অন্যান্য মেয়াদেও এই বৃদ্ধি দেখা গেছে। এর ফলে বেঞ্চমার্ক হার 2007 সালের পর সর্বোচ্চ স্তরে পৌঁছেছে—বিশ্বব্যাপী আর্থিক সংকটের আগে এটাই ছিল সর্বোচ্চ। smh.com.au জানিয়েছে, বিনিয়োগকারীরা এখন বিবেচনা করছেন, সরকারি ঋণে বেশি রিটার্ন শেষ পর্যন্ত অতিমূল্যায়িত প্রযুক্তি শেয়ারের আকর্ষণ কমিয়ে দিতে পারে কি না এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো নির্মাণের গতি শ্লথ করতে পারে কি না।

শেয়ার ও AI-এর জন্য ফলন কেন গুরুত্বপূর্ণ

মার্কিন সরকারি বন্ডকে সাধারণত প্রধান বিনিয়োগগুলোর মধ্যে সবচেয়ে নিরাপদ বলে বিবেচনা করা হয়। এগুলো যখন 5 per cent-এর বেশি রিটার্ন দেয়, তখন মার্কিন শেয়ারবাজার থেকে পাওয়া প্রায় 1 per cent ডিভিডেন্ড ফলন কম আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে—বিশেষ করে এমন সময়ে, যখন শেয়ারগুলোর লেনদেন রেকর্ড মূল্যায়নের কাছাকাছি এবং AI নিয়ে উৎসাহ তীব্র।

উচ্চ সুদের হার কোম্পানিগুলোকে দু’ভাবে প্রভাবিত করে। এতে ঋণ নেওয়ার খরচ বাড়ে, যা মুনাফা কমিয়ে দিতে এবং অর্থনৈতিক কর্মকাণ্ড দুর্বল করতে পারে। একই সময়ে, ভবিষ্যতে প্রত্যাশিত আয়কে বর্তমান মূল্যে রূপান্তরের সময় বিনিয়োগকারীরা বেশি ডিসকাউন্ট হার প্রয়োগ করেন। এই হিসাব সাধারণত সেই কোম্পানিগুলোর জন্য ক্ষতিকর, যাদের প্রতিশ্রুত প্রবৃদ্ধি সুদূর ভবিষ্যতে নিহিত।

AI সম্প্রসারণে নেতৃত্ব দেওয়া প্রযুক্তি গোষ্ঠীগুলোর জন্য এর প্রভাব বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। তারা প্রসেসর, ডেটা সেন্টার, বিদ্যুৎ নেটওয়ার্ক এবং পানি ব্যবস্থায় বিপুল অর্থ ব্যয় করছে; এই বিনিয়োগের বড় অংশের জন্য অভ্যন্তরীণ নগদের পাশাপাশি ঋণও প্রয়োজন। চলতি বছরে মার্কিন AI-সংক্রান্ত ব্যয়ের পরিমাণ 700 বিলিয়ন মার্কিন ডলারের বেশি বলে ধারণা করা হচ্ছে এবং আগামী বছর তা 1 ট্রিলিয়ন মার্কিন ডলার ছাড়িয়ে যেতে পারে।

হাইপারস্কেলার নামে পরিচিত বড় ক্লাউড ও ডিজিটাল অবকাঠামো কোম্পানিগুলো মার্কিন বাজারের মূল্যের প্রায় 35 per cent প্রতিনিধিত্ব করে। তাদের আকার তাদের শেয়ারবাজারের জন্য কেন্দ্রীয় করে তুলেছে, তবে একই সঙ্গে ভবিষ্যতের আয় আজকের নির্মাণব্যয়ের যৌক্তিকতা প্রমাণ করতে পারবে কি না—বিনিয়োগকারীরা তা নিয়ে প্রশ্ন তুলতে শুরু করলে বৃহত্তর বাজারকেও ঝুঁকির মুখে ফেলে।

যে বাজার এখন পর্যন্ত ঝুঁকিগুলো উপেক্ষা করেছে

সাম্প্রতিক ফলন বৃদ্ধিতে শেয়ারবাজার এখনো উল্লেখযোগ্যভাবে সাড়া দেয়নি। বাজার মূলত প্রতি ব্যারেল তেলের দাম US$100-এর ওপরে থাকা, স্থায়ী মূল্যস্ফীতি এবং ফেডারেল রিজার্ভের তিন বছরেরও বেশি সময়ের মধ্যে প্রথম নীতিগত সুদের হার বৃদ্ধি—সবই সামলে নিয়েছে। ফেব্রুয়ারিতে মার্কিন ও ইসরায়েলি হামলার পর সাময়িক পতন দেখা গেলেও বৃহত্তর ঊর্ধ্বগতি অব্যাহত রয়েছে।

এর একটি ব্যাখ্যা হলো, AI অর্থনীতিকে রূপান্তরিত করবে এবং এর অগ্রভাগে থাকা কোম্পানিগুলোকে বিপুল মুনাফা এনে দেবে—এই বিশ্বাসের শক্তি। আরেকটি কারণ হলো, মার্কিন অর্থনীতি এখনো দৃঢ় রয়েছে। AI-সংক্রান্ত ব্যয়, সরকারি সহায়তা, মোট দেশজ উৎপাদনের প্রায় 6 per cent-এর কাছাকাছি থাকা ফেডারেল ঘাটতি, উচ্চ-আয়ের পরিবারগুলোর শক্তিশালী ভোগ এবং করপোরেট আয়ের জোরালো প্রবৃদ্ধি—সবই চাহিদা ধরে রাখতে সহায়তা করেছে।

তবু সবচেয়ে বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোও ঋণের দিকে ঝুঁকছে। AI-সংক্রান্ত ব্যয় তাদের প্রতিষ্ঠিত ব্যবসাগুলো থেকে সৃষ্ট নগদের বড় অংশ শুষে নেওয়ার পর, Amazon এবং Alphabet-সহ হাইপারস্কেলাররা তাদের সম্প্রসারণমূলক কর্মসূচির অর্থায়নে ঋণ ব্যবহার করছে। ঋণের বাড়তি ব্যবহার ইঙ্গিত দিচ্ছে যে পুরো বোঝা বহনের জন্য অভ্যন্তরীণ তহবিল ও শেয়ারবাজার আর যথেষ্ট নয়।

প্রতিবেদিত আয়ের প্রবৃদ্ধি অস্বাভাবিকভাবে শক্তিশালী হয়েছে; তৃতীয় প্রান্তিকের হিসাব অনুযায়ী, এক বছর আগের তুলনায় তা প্রায় 25 per cent বেড়েছে। তবে এই পরিসংখ্যানগুলো AI অর্থনীতির অন্তর্নিহিত শক্তিকে অতিরঞ্জিত করতে পারে। কিছু মুনাফা এসেছে কোম্পানিগুলোর একে অপরের মালিকানাধীন অংশীদারির মূল্য পরিবর্তন থেকে; এর ফলে এমন আয় ও লাভ সৃষ্টি হচ্ছে, যা পুরোপুরি বাইরের গ্রাহকদের কাছ থেকে না এসে খাতটির ভেতরেই ঘুরে বেড়াচ্ছে।

ঋণ, অস্থিরতা ও বৃহত্তর অর্থনীতি

অর্থায়নের বাড়তি খরচ প্রযুক্তি খাতের বাইরেও সমস্যা তৈরি করছে। মার্কিন সরকারের ঋণের পরিমাণ US$40 ট্রিলিয়নের বেশি, আর ঘাটতি GDP-র প্রায় 6 per cent-এর কাছাকাছি। পুরোনো, কম খরচের ঋণ আজকের সুদের হারে পুনঃঅর্থায়ন করতে হলে সরকারি অর্থব্যবস্থার ওপর ক্রমবর্ধমান চাপ তৈরি হবে। ফেডারেল রিজার্ভ সবেমাত্র তার কড়াকড়ির চক্র শুরু করেছে, আর বাজার আগামী এক বছরে অন্তত আরও তিনটি quarter-point বৃদ্ধি ধরে হিসাব করছে।

বন্ডবাজারও অতীতের তুলনায় বেশি ভঙ্গুর হতে পারে। বাণিজ্যবিরোধ ও নিষেধাজ্ঞার মধ্যে যে বিদেশি কেন্দ্রীয় ব্যাংক ও প্রতিষ্ঠানগুলো একসময় বিপুল পরিমাণ মার্কিন ঋণ কিনত, তারা এখন আরও সতর্ক হয়েছে; তাদের কিছু বিনিয়োগ সোনা ও অন্যান্য সম্পদের দিকে সরিয়ে নিচ্ছে। হেজ ফান্ড ও অন্যান্য ট্রেডাররা এখন বড় ভূমিকা পালন করছেন এবং প্রায়ই বন্ড ও ফিউচার-সংক্রান্ত লেনদেনে ধার করা অর্থ ব্যবহার করছেন।

এই কাঠামো বাজারে আকস্মিক ওঠানামাকে আরও তীব্র করতে পারে। সরকারি বন্ডের অস্থিরতা অনুসরণকারী MOVE index এক সপ্তাহে 78.56 থেকে বেড়ে 96 হয়েছে। আগের সংখ্যাটি গত দশকের গড়ের কাছাকাছি ছিল, যা ইঙ্গিত দেয় যে কিছু লিভারেজড বিনিয়োগকারী ফলন বৃদ্ধির গতিতে অস্বস্তিতে পড়েছিলেন।

ঋণবাজারও বাড়তি উদ্বেগের সংকেত দিচ্ছে। মার্কিন বিনিয়োগ-গ্রেড করপোরেট ঋণের খেলাপির বিরুদ্ধে বিমা করার খরচ বছরের শুরুতে 51 basis points থেকে বেড়ে 58 হয়েছে। এখন US$100 million ঋণের সুরক্ষার জন্য প্রায় US$580,000 খরচ হয়, যেখানে আগে খরচ হতো US$510,000। কিছু হাইপারস্কেলারের ক্ষেত্রে খরচ 90 basis points-এর বেশি।

দুই বছর ও 10-বছরের ট্রেজারি ফলনের ব্যবধান প্রায় 85 basis points থেকে কমে প্রায় 30 হয়েছে। এই সমতলীকরণ স্থায়ী মূল্যস্ফীতির প্রতিক্রিয়ায় নীতিনির্ধারকেরা পদক্ষেপ নেওয়ায় প্রবৃদ্ধি মন্থর হওয়ার প্রত্যাশার ইঙ্গিত দেয়। 1999 সালে, ডট-কম ধসের আগে, সর্বশেষ যে স্তরগুলোতে শেয়ারের মূল্যায়ন পৌঁছেছিল, এখন তা সেই স্তরের কাছাকাছি থাকায় দীর্ঘ সময় ধরে উচ্চ সুদের হার বজায় থাকলে তা বড় চ্যালেঞ্জ তৈরি করবে।

এই মুহূর্তে বাজার AI-চালিত উৎপাদনশীলতা ও মুনাফার ওপর আস্থা রেখেই চলেছে। বিনিয়োগের ব্যাপকতার অর্থ হলো, প্রতিশ্রুত এই লাভ বাস্তবে পরিণত হওয়ার ওপর অনেক কিছু নির্ভর করছে—শুধু প্রযুক্তি বিনিয়োগকারীদের জন্য নয়, বৃহত্তর মার্কিন ও বৈশ্বিক অর্থনীতির জন্যও।

artificial intelligenceus economybondssharemarketsinterest ratestechnologydebtfinancial markets

Continue reading

Read this in another language