आर्थर हेज़ ने तर्क दिया है कि अमेरिकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता खर्च में गिरावट अंततः AI इन्फ्रास्ट्रक्चर या दबावग्रस्त बीमाकर्ताओं के लिए सरकारी समर्थन को ट्रिगर कर सकती है, जिससे डॉलर लिक्विडिटी पैदा होगी, जो उनके अनुसार बिटकॉइन के पक्ष में जाएगी।

हेज़ ने 22 सितंबर के अपने निबंध Safety First में लिखा कि अमेरिका की प्रमुख AI कंपनियों द्वारा हाल में फ्रंटियर मॉडल डेवलपमेंट को धीमा करने की अपीलों के पीछे, सार्वजनिक रूप से बताए गए सुरक्षा कारणों के अलावा, एक आर्थिक कारण भी हो सकता है। उनका सुझाव था कि महंगी AI सेवाओं की मांग, डेटा सेंटर, चिप्स और संबंधित ऋण को समर्थन देने वाली खर्च धारणाओं से कमजोर साबित हो सकती है।

हालांकि, यह व्याख्या स्वयं AI कंपनियों द्वारा दी गई व्याख्या नहीं है। OpenAI ने अगस्त में कहा था कि साइबरसिक्योरिटी चिंताओं और मजबूत आंतरिक सुरक्षा उपायों की आवश्यकता के बाद उसने फ्रंटियर मॉडल डेवलपमेंट के कुछ हिस्सों को अस्थायी रूप से धीमा किया। बाद में Anthropic के CEO डारियो अमोदेई ने उद्योग से मॉडल विकास की गति नियंत्रित रखने की अपील की, ताकि सुरक्षा नियंत्रण क्षमताओं के साथ तालमेल बिठा सकें। किसी भी बयान में इस मंदी का कारण ग्राहक मांग में गिरावट नहीं बताया गया।

आर्थर हेज़ AI ऋण को दबाव का मुख्य बिंदु मानते हैं

हेज़ का तर्क AI इन्फ्रास्ट्रक्चर निर्माण के पीछे की फाइनेंसिंग पर केंद्रित है। उनका कहना है कि ट्रेनिंग और इन्फरेंस की कम मांग, डेटा सेंटर, सेमिकंडक्टर खरीद और इस सेक्टर से जुड़े प्राइवेट क्रेडिट को समर्थन देने वाली कैश-फ्लो धारणाओं को कमजोर कर सकती है। उनके शब्दों में, “Safety First परिभाषा के अनुसार कंप्यूट डिमांड डिस्ट्रक्शन है।”

स्वतंत्र क्रेडिट रिसर्च यह पुष्टि करती है कि AI की ओर बड़े पैमाने पर फाइनेंसिंग प्रवाहित हो रही है, हालांकि यह हेज़ द्वारा अनुमानित संकट को स्थापित नहीं करती। अपोलो ने अगस्त में कहा था कि AI-संबंधित इश्यूअंस, लंबी अवधि वाले इन्वेस्टमेंट-ग्रेड कॉर्पोरेट बॉन्ड सप्लाई का लगभग 40% था। उसके अर्थशास्त्रियों ने अनुमान लगाया कि AI इकोसिस्टम $2 ट्रिलियन से अधिक के अतिरिक्त इन्वेस्टमेंट-ग्रेड ऋण को समर्थन दे सकता है, जबकि 2030 तक पब्लिक मार्केट्स $1 ट्रिलियन से कम को अवशोषित कर सकते हैं।

अपोलो ने अलग से अनुमान लगाया कि 2030 तक AI इन्फ्रास्ट्रक्चर पर लगभग $5 ट्रिलियन खर्च हो सकता है। उसके रिसर्च के अनुसार, इस स्तर के इन्फ्रास्ट्रक्चर निवेश को उचित ठहराने के लिए व्यवसायों और उपभोक्ताओं को AI सेवाओं पर सालाना लगभग $2 ट्रिलियन खर्च करना होगा।

क्रेडिट पर निर्भरता लगातार बढ़ती रही है। 21 सितंबर की अपोलो नोट में कहा गया कि सर्वसम्मत पूर्वानुमान मानते हैं कि पांच प्रमुख हाइपरस्केलर्स — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft और Oracle — का ऑपरेटिंग कैश फ्लो लगभग $600 बिलियन से बढ़कर 2030 तक $2 ट्रिलियन हो जाएगा। अपोलो ने चेतावनी दी कि कमजोर कैश-फ्लो वृद्धि से क्रेडिट स्प्रेड बढ़ सकते हैं और पूंजीगत व्यय घट सकता है।

हेज़ पहले भी ऐसा ही तर्क दे चुके हैं। जैसा कि पहले रिपोर्ट किया गया था, उनकी पूर्व AI क्रेडिट-क्राइसिस थीसिस ने संभावित AI मंदी को क्रेडिट तनाव और उसके बाद मौद्रिक प्रतिक्रिया से जोड़ा था, जिसके बारे में उनका मानना था कि इससे बिटकॉइन को लाभ होगा। बाद की AI बबल और बिटकॉइन लिक्विडिटी दलील ने अधिक सीधे तौर पर लीवरेज्ड डेटा-सेंटर फाइनेंसिंग पर फोकस किया।

हेज़ की थीसिस में बीमा एक्सपोज़र अब भी विवादित है

हेज़ के परिदृश्य का दूसरा हिस्सा बीमाकर्ताओं और प्राइवेट क्रेडिट से जुड़ा है। निक नेमेथ द्वारा प्रकाशित रिसर्च के आधार पर आंशिक रूप से तर्क देते हुए, हेज़ कहते हैं कि संबद्ध पुनर्बीमा संरचनाएं कुछ बीमाकर्ताओं को संवेदनशील बना सकती हैं यदि AI-संबंधित ऋण की रेटिंग घटा दी जाए और उसका मूल्य कम करके दर्ज करना पड़े।

नेमेथ का अनुमान है कि अमेरिकी लाइफ और एन्युटी इंडस्ट्री में संबद्ध पुनर्बीमा क्रेडिट कुल $1.54 ट्रिलियन है। उनका विश्लेषण कहता है कि कुछ पुनर्बीमा एसेट्स, वैधानिक लेखांकन से संकेतित आर्थिक सुरक्षा से कम संरक्षण प्रदान कर सकते हैं। यह आंकड़ा नेमेथ का अनुमान है और अमेरिकी बीमा नियामकों का निष्कर्ष नहीं है।

NAIC ने प्राइवेट क्रेडिट को वास्तव में ऐसे क्षेत्र के रूप में चिन्हित किया है जिसे निरंतर निगरानी की आवश्यकता है। उसके जुलाई अपडेट में कहा गया कि सार्वजनिक रूप से ट्रेड होने वाले ऋण की तुलना में प्राइवेट क्रेडिट में कम लिक्विडिटी, कमजोर मूल्य पारदर्शिता और कम आवृत्ति पर वैल्यूएशन होता है। नियामकों ने कहा कि इन विशेषताओं के कारण वैल्यूएशन प्रथाओं, अंडरराइटिंग मानकों और सेक्टर कॉन्सन्ट्रेशन की अधिक करीबी निगरानी की जा रही है।

प्राइवेट-इक्विटी स्वामित्व वाले बीमाकर्ताओं पर NAIC की सामग्री में भी संबद्ध निवेश प्रबंधन और सीमा-पार पुनर्बीमा को जारी नियामकीय समीक्षा के क्षेत्रों के रूप में चिन्हित किया गया है। जून 2025 तक संगठन ने अमेरिका में 139 प्राइवेट-इक्विटी स्वामित्व वाले बीमाकर्ताओं की गणना की।

वर्तमान इंडस्ट्री डेटा यह स्थापित नहीं करता कि AI एक्सपोज़र के कारण अमेरिकी बीमा सेक्टर दिवालिया है। वॉल स्ट्रीट जर्नल द्वारा रिपोर्ट किए गए Moody’s के हालिया सर्वे के अनुसार, डेटा सेंटरों के प्रति अमेरिकी बीमाकर्ताओं का प्रत्यक्ष एक्सपोज़र $20 बिलियन तक है, जबकि लाइफ इंश्योरर सामान्य रूप से प्राइवेट डेट में इससे कहीं बड़े आवंटन रखते हैं। हेज़ का कहीं बड़ा प्रणालीगत-जोखिम तर्क प्राइवेट क्रेडिट, पुनर्बीमा और संरचित फाइनेंसिंग के माध्यम से अप्रत्यक्ष एक्सपोज़र पर निर्भर करता है।

बिटकॉइन थीसिस भविष्य की लिक्विडिटी प्रतिक्रिया पर निर्भर है

यदि AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की अर्थव्यवस्था बिगड़ती है, तो हेज़ दो संभावित सरकारी प्रतिक्रियाएं प्रस्तुत करते हैं। एक में वॉशिंगटन वह बनेगा जिसे वे “compute buyer of last resort” कहते हैं, यानी सरकारी खर्च या ऑफटेक समझौतों का उपयोग करके AI क्षमता की मांग बनाए रखी जाएगी। दूसरी स्थिति में, यदि प्राइवेट क्रेडिट पर नुकसान पॉलिसीहोल्डर दावों को खतरे में डालते हैं, तो बीमाकर्ताओं को वित्तीय समर्थन दिया जाएगा।

किसी भी अमेरिकी प्राधिकरण ने AI ऋण संकट के जवाब में इनमें से किसी नीति की घोषणा नहीं की है। हेज़ का तर्क है कि दोनों ही परिदृश्यों में सरकारी उधारी, बैंकिंग-प्रणाली लिक्विडिटी या प्रत्यक्ष मौद्रिक समर्थन बढ़ाना पड़ेगा, जिससे उनके अनुसार बिटकॉइन और अन्य दुर्लभ वित्तीय परिसंपत्तियों की मांग बढ़ेगी।

वर्तमान फेडरल रिजर्व नीति तात्कालिक मौद्रिक ढील के विपरीत दिशा में बढ़ रही है। फेड ने 16 सितंबर को अपनी लक्ष्य सीमा 25 बेसिस पॉइंट बढ़ाकर 3.75%–4.00% कर दी, जो जुलाई 2023 के बाद पहली बढ़ोतरी थी। मतदान सर्वसम्मत था, और अधिकारियों ने कहा कि मुद्रास्फीति अब भी ऊंची बनी हुई है।

रिजर्व-मैनेजमेंट खरीद भी रुकी हुई हैं। न्यूयॉर्क फेड ने 14 अगस्त–14 सितंबर और 15 सितंबर–14 अक्टूबर दोनों ऑपरेटिंग अवधियों के लिए कोई रिजर्व-मैनेजमेंट खरीद निर्धारित नहीं की, हालांकि पुनर्निवेश खरीद जारी हैं। फेडरल रिजर्व अधिकारियों ने बार-बार कहा है कि रिजर्व-मैनेजमेंट खरीद का उद्देश्य पर्याप्त रिजर्व बनाए रखना है और इन्हें क्वांटिटेटिव ईजिंग नहीं माना जाना चाहिए।

वर्ष के दौरान कमर्शियल-बैंक क्रेडिट बढ़ता रहा है। फेड के H.8 डेटा ने दिखाया कि मौसमी समायोजन के बाद बैंक क्रेडिट जुलाई के $19.74 ट्रिलियन से बढ़कर 9 सितंबर को समाप्त सप्ताह तक $19.87 ट्रिलियन हो गया, जिसका मुख्य कारण ऋण और लीज़ रहे। ये आंकड़े बैलेंस-शीट वृद्धि को दर्ज करते हैं, लेकिन हेज़ के इस दावे को स्थापित नहीं करते कि बैंक जानबूझकर एक प्रोत्साहन कार्यक्रम के तहत केंद्रीय बैंक की मनी क्रिएशन की जगह ले रहे हैं।

हेज़ पहले भी ट्रेजरी और बैंकिंग-प्रणाली लिक्विडिटी को बिटकॉइन से जोड़ चुके हैं। अगस्त में उनकी ट्रेजरी लिक्विडिटी और बिटकॉइन बुल-मार्केट दलील में कहा गया था कि पारंपरिक क्वांटिटेटिव ईजिंग के बिना भी उच्च ट्रेजरी बायबैक और बैंकिंग लिक्विडिटी क्रिप्टो कीमतों को समर्थन दे सकती हैं।

सुरक्षा संबंधी अपीलों के बावजूद AI कंपनियां अब भी खर्च कर रही हैं

AI निवेश में तत्काल गिरावट के प्रमाण अब भी सीमित हैं। OpenAI की आधिकारिक सामग्री के अनुसार, उसने मजबूत मॉनिटरिंग, एलाइनमेंट और सुरक्षा नियंत्रण स्थापित करने के लिए फ्रंटियर डेवलपमेंट के कुछ हिस्सों को धीमा किया, जबकि मॉडल रिसर्च में निवेश जारी रखा। कंपनी द्वारा मॉडल को एक महत्वपूर्ण साइबरसिक्योरिटी क्षमता स्तर पर वर्गीकृत करने के बाद उसका GPT-6 Astra कार्य आगे बढ़ा।

इस बीच Reuters ने 19 सितंबर को रिपोर्ट किया कि Anthropic, अमोदेई द्वारा उद्योग विकास को धीमा करने की सार्वजनिक अपील के बावजूद, एक और मॉडल रिलीज़ पर विचार कर रही है। कंपनी सुरक्षा समीक्षा और संभावित भविष्य के IPO की तैयारियों के साथ OpenAI से प्रतिस्पर्धी दबाव का भी आकलन कर रही है।

फाइनेंसिंग गतिविधि अब भी पर्याप्त है। Nvidia ने अगस्त में घोषणा की कि Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs और KKR स्वतंत्र AI-कंप्यूट फाइनेंसिंग प्लेटफॉर्म्स पर काम कर रहे थे, जिनका उद्देश्य समय के साथ तीसरे पक्ष की पूंजी में $500 बिलियन से अधिक जुटाना है। यह राशि नियोजित फाइनेंसिंग क्षमता को दर्शाती है, न कि पहले से तैनात पूंजी को।

Financial Times के अनुसार, SoftBank ने इस सप्ताह अपने OpenAI निवेश को वित्तपोषित करने में मदद के लिए $11 बिलियन से अधिक के हाई-यील्ड बॉन्ड का मार्केटिंग शुरू किया। यह ट्रांजैक्शन पहले की फंडिंग प्रतिबद्धताओं के लिए उपयोग किए गए बड़े ब्रिज लोन के बाद आया है और AI निवेश के ऋण बाजारों पर भारी निर्भरता का एक और मौजूदा उदाहरण प्रदान करता है।

इस बीच, पिछली ट्रेडिंग सेशन में 6% से अधिक चढ़ने के बाद 22 सितंबर की शुरुआत में बिटकॉइन लगभग $85,700 के पास ट्रेड कर रहा था।