कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence-AI) अब प्रविधिको एउटा नयाँ सुविधा मात्र रहेन। च्याटबटबाट सुरु भएको यसको चर्चा अहिले चिप, डाटा सेन्टर, क्लाउड कम्प्युटिङ, ऊर्जा र सफ्टवेयरसम्म फैलिएको विशाल आर्थिक दौडमा बदलिएको छ।

एआईसँग प्रत्यक्ष सम्बन्ध भएका विश्वका १० ठूला सार्वजनिक कम्पनीको संयुक्त बजार पुँजीकरण कम्तीमा २५ ट्रिलियन अमेरिकी डलर पुगेको छ। यो रकम अमेरिकाबाहेक विश्वका कुनै पनि देशको कुल गार्हस्थ्य उत्पादन (GDP) भन्दा ठूलो र चीनको सम्पूर्ण अर्थतन्त्रभन्दा समेत ठूलो हो।

तर यहाँ एउटा महत्वपूर्ण कुरा बुझ्नुपर्छ, २५ ट्रिलियन डलर एआई उद्योगले कमाएको पैसा होइन। यो एआईसँग प्रत्यक्ष सम्बन्ध भएका कम्पनीलाई शेयर बजारले दिएको कुल बजार मूल्यांकन हो। त्यसैले वास्तविक प्रश्न ‘एआईको मूल्य कति भयो?’ मात्र होइन, यो मूल्यांकनको पछाडि पैसा कहाँ छ, कसले कमाइरहेको छ र एआईको आर्थिक शक्ति कुन तहमा केन्द्रित हुँदैछ? भन्ने हो।

एआईको विकासलाई कसरी र कति नियमन गर्ने भन्ने बहस यही आर्थिक शक्तिका कारण पनि तीव्र भएको छ। एन्थ्रोपिकका प्रमुख कार्यकारी अधिकृत डारियो अमोडेईले शक्तिशाली एआई प्रणालीको विकासको गति केही नियन्त्रण गर्नुपर्ने र सुरक्षा मापदण्ड बलियो बनाउनुपर्ने धारणा राखेका छन्। अर्कोतर्फ अमेरिकी राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्पले एआई विकासमा अमेरिकी नेतृत्वलाई रणनीतिक प्रतिस्पर्धाका रूपमा प्रस्तुत गर्दै कडा नियमनको दृष्टिकोणप्रति असहमति जनाएका छन्। यसले एआई अब प्रविधि कम्पनीबीचको सामान्य प्रतिस्पर्धा मात्र नरहेको देखाउँछ। यो पुँजी, पूर्वाधार, प्रविधि र रणनीतिक शक्तिको विश्वव्यापी दौड बनिसकेको छ।

एआईको असली खेल च्याटबटभन्दा धेरै ठूलो

सामान्य प्रयोगकर्ताले एआईलाई ChatGPT, Claude, Gemini वा Grok जस्ता च्याटबटका रूपमा देख्छन्। तर यी एआई उद्योगको माथिल्लो तह मात्र हुन्। एउटा शक्तिशाली एआई मोडल बनाउन अत्यधिक क्षमताका चिप चाहिन्छ। ती चिप उत्पादन गर्न अत्याधुनिक सेमिकन्डक्टर कारखाना आवश्यक हुन्छ। हजारौं चिप एकैपटक चलाउन विशाल डाटा सेन्टर चाहिन्छ। डाटा सेन्टरका लागि ठूलो मात्रामा विद्युत्, नेटवर्किङ र शीतलीकरण आवश्यक हुन्छ। त्यसपछि मात्रै एआई मोडललाई क्लाउड वा एप्लिकेसनमार्फत प्रयोगकर्तासम्म पुर्‍याउन सकिन्छ।

यसरी हेर्दा एआईको पैसा एउटा ठाउँमा मात्र छैन। चिप डिजाइन गर्ने कम्पनी, चिप उत्पादन गर्ने कम्पनी, कम्प्युटिङ शक्ति बेच्ने कम्पनी, एआई मोडल बनाउने कम्पनी र त्यसलाई व्यवसायमा प्रयोग गर्ने कम्पनी, सबैले यसबाट मूल्य सिर्जना गरिरहेका छन्। यही नै अहिलेको एआई दौडलाई विगतका प्रविधि दौडभन्दा फरक बनाउने मुख्य पक्ष हो।

चिपमा Nvidia, उत्पादनमा TSMC

एआईको पहिलो र सबैभन्दा आधारभूत शक्ति चिप हो। एआई मोडल जति शक्तिशाली हुँदै जान्छन्, तिनलाई प्रशिक्षण र सञ्चालन गर्न त्यति नै धेरै कम्प्युटिङ क्षमता आवश्यक हुन्छ। Nvidia, AMD, Broadcom, Marvell र Intel जस्ता कम्पनीले एआईका लागि आवश्यक चिप तथा एक्सेलेटर डिजाइन गर्छन्। तीमध्ये Nvidia एआई कम्प्युटिङको विस्तारबाट सबैभन्दा ठूलो लाभ लिने कम्पनीमध्ये एक बनेको छ।

सेप्टेम्बर २०२६ को मध्यतिर Nvidia को बजार पुँजीकरण करिब ५.१ ट्रिलियन डलर पुगेको थियो। कम्पनीले एआई मोडल प्रशिक्षण र सञ्चालनमा प्रयोग हुने ग्राफिक्स प्रोसेसिङ युनिट (GPU) तथा एआई एक्सेलेटर डिजाइन गर्छ। विश्वका ठूला क्लाउड कम्पनी र एआई ल्याबले यिनै चिप ठूलो मात्रामा प्रयोग गर्छन्। तर, चिप डिजाइन गर्नु र उत्पादन गर्नु अलग व्यवसाय हो। यहाँ ताइवान सेमिकन्डक्टर म्यानुफ्याक्चरिङ कम्पनी (TSMC) को भूमिका आउँछ।

TSMC विश्वकै सबैभन्दा ठूलो चिप निर्माता हो। उपलब्ध तथ्यांकअनुसार यसको बजार पुँजीकरण करिब १.९ ट्रिलियन डलर छ र विश्वको फाउन्ड्री बजारमा यसको हिस्सा ७० प्रतिशतभन्दा बढी छ। Nvidia, AMD र Broadcom जस्ता कम्पनीले डिजाइन गरेका अत्याधुनिक चिप ठूलो परिमाणमा उत्पादन गर्ने क्षमता TSMCसँग छ। यसले एआईको शक्ति सफ्टवेयरमा मात्र नभएको देखाउँछ। अत्याधुनिक सेमिकन्डक्टर उत्पादन गर्ने क्षमता पनि एआई शक्तिको आधार हो।

चिपपछि अर्को ठूलो खेल डाटा सेन्टरको

चिप भएर मात्र एआई चल्दैन। ती चिपलाई विशाल डाटा सेन्टरमा राखेर कम्प्युटिङ शक्ति उपलब्ध गराउनुपर्छ। यस क्षेत्रमा Alphabet को Google Cloud, Microsoft को Azure, Amazon Web Services (AWS) र Oracle जस्ता ठूला क्लाउड कम्पनी छन्। यी कम्पनीले डाटा भण्डारणदेखि नेटवर्किङ र एआईका लागि आवश्यक कम्प्युटिङ क्षमता उपलब्ध गराउँछन्।

पछिल्लो समय विशेषगरी एआईका लागि कम्प्युटिङ शक्ति उपलब्ध गराउने ‘नियोक्लाउड’ (Neocloud) कम्पनी पनि तीव्र रूपमा बढिरहेका छन्। CoreWeave, Lambda, Crusoe, Nebius र Nscale जस्ता कम्पनी यसै बजारमा केन्द्रित छन्।

अर्थात्, एआईमा एउटा नयाँ व्यापारिक समीकरण बनेको छ। एआई मोडल बनाउने कम्पनीले मात्र होइन, त्यसलाई चलाउन आवश्यक कम्प्युटिङ शक्ति बेच्ने कम्पनीले पनि ठूलो मूल्य सिर्जना गरिरहेका छन्।

एआईको सबैभन्दा चर्चित तहः मोडल बनाउने कम्पनी

अब आउँछ मोडल। अर्थात्, एआईको सबैभन्दा चर्चित तह । OpenAI, Anthropic, xAI, Google DeepMind र Meta AI जस्ता कम्पनीले ठूला भाषा मोडल (Large Language Models-LLM) विकास गरिरहेका छन्। ChatGPT, Claude र Grok जस्ता उत्पादन यही प्रविधिमा आधारित छन्। तर यी कम्पनीको प्रतिस्पर्धा च्याटबटसम्म मात्र सीमित छैन। भविष्यमा खोज, कोडिङ, कार्यालयीय काम, ग्राहक सेवा, डेटा विश्लेषण र व्यवसाय सञ्चालनसम्म एआई पुर्‍याउने लक्ष्यले बजार विस्तार भइरहेको छ।

यससँगै Palantir, ServiceNow, Salesforce र Snowflake जस्ता कम्पनीले एआईलाई व्यवसायको दैनिक काममा प्रयोग गर्ने बजार समातिरहेका छन्। यसरी एआईको बजार मोडल बनाउने कम्पनी र मोडल प्रयोग गरेर उत्पादकत्व बढाउने कम्पनी गरेर दुईतर्फ फैलिरहेको छ।

२५ ट्रिलियन डलरको मूल्यांकन कसरी बन्यो?

एआईसँग प्रत्यक्ष सम्बन्ध भएका १० ठूला सार्वजनिक कम्पनीको संयुक्त बजार पुँजीकरण कम्तीमा २५ ट्रिलियन डलर पुग्नु लगानीकर्ताको ठूलो अपेक्षाको संकेत हो। यसमा चिप, क्लाउड पूर्वाधार र एआईमा आधारित सफ्टवेयर तथा सेवाका कम्पनी पर्छन्।

तर बजार पुँजीकरणलाई कम्पनीले कमाएको रकम वा सम्पत्तिसँग एउटै अर्थमा बुझ्नु हुँदैन। उदाहरणका लागि Nvidia को ५.१ ट्रिलियन डलर बजार मूल्यांकन भनेको कम्पनीसँग त्यति नगद वा सम्पत्ति छ भन्ने होइन। यो शेयर बजारमा कम्पनीका सबै शेयरको मूल्य जोड्दा आउने रकम हो।

बजार मूल्यांकन भविष्यको आम्दानी, नाफा र वृद्धिको अपेक्षामा पनि आधारित हुन्छ। त्यसैले २५ ट्रिलियन डलरको तथ्यांकले एआईबाट भविष्यमा सिर्जना हुन सक्ने आर्थिक मूल्यप्रतिको लगानीकर्ताको विश्वास पनि देखाउँछ। यो मूल्यांकनलाई वास्तविक आम्दानी र नाफाले कति समर्थन गर्छ? भन्ने प्रश्न पनि उठ्छ ।

निजी एआई कम्पनी पनि खर्बौं डलरका

सार्वजनिक बजारमा सूचीकृत कम्पनीबाहेक निजी एआई कम्पनीको मूल्यांकन पनि अभूतपूर्व स्तरमा पुगेको छ। Anthropic ले मे २०२६ मा ६५ अर्ब डलरको Series H लगानी उठाउँदा कम्पनीको post-money valuation ९६५ अर्ब डलर पुगेको घोषणा गरेको थियो। कम्पनीले यो लगानी कम्प्युटिङ क्षमता विस्तार, Claude का उत्पादन तथा सुरक्षा र व्याख्येयता (interpretability) अनुसन्धानमा प्रयोग गर्ने जनाएको थियो।

OpenAI को पछिल्लो उल्लेखित निजी valuation ८५२ अर्ब डलर रहेको छ। यसरी हेर्दा दुई ठूला एआई ल्याबबीचको प्रतिस्पर्धा मोडलको क्षमता मात्र होइन, पुँजी जुटाउने क्षमतामा पनि भइरहेको छ। xAI भने SpaceXसँग गाभिइसकेको छ। मर्जरअघि कम्पनीको valuation करिब २५० अर्ब डलर रहेको थियो।

तर यहाँ पनि एउटा भिन्नता महत्वपूर्ण छ। निजी कम्पनीको valuation र सार्वजनिक कम्पनीको market capitalisation एउटै आधारमा निर्धारण हुँदैन। निजी valuation लगानीको निश्चित चरणमा भएको सम्झौताबाट तय हुन सक्छ भने सार्वजनिक कम्पनीको बजार मूल्य शेयर बजारमा दैनिक बदलिन्छ।

एआईको पछाडि बिजुली र पूर्वाधारको ठूलो खेल

एआईको विस्तारसँगै ऊर्जा र डाटा सेन्टर पूर्वाधार उद्योग पनि तीव्र रूपमा जोडिँदै गएको छ। शक्तिशाली एआई मोडल प्रशिक्षणका लागि हजारौं GPU एकैपटक सञ्चालन गर्नुपर्छ। त्यसका लागि ठूलो मात्रामा विद्युत् आवश्यक हुन्छ। त्यति नै महत्वपूर्ण हुन्छ चिपलाई चिसो राख्ने शीतलीकरण प्रणाली, निरन्तर विद्युत् आपूर्ति र उच्च क्षमताको नेटवर्क।

Arista Networks, Vertiv र Eaton जस्ता कम्पनीले एआई डाटा सेन्टरका लागि आवश्यक नेटवर्किङ, विद्युत् र शीतलीकरण पूर्वाधार उपलब्ध गराउँछन्। यसले एआईलाई केवल सफ्टवेयर उद्योगबाट बाहिर निकालेर सेमिकन्डक्टर, ऊर्जा, निर्माण, पूर्वाधार र वित्तीय बजारसँग जोडेको छ। अर्थात् एआईको एउटा नयाँ मोडल सार्वजनिक हुँदा त्यसको पछाडि धेरै उद्योगको माग एकैपटक बढ्न सक्छ।

ट्रिलियन डलरको मूल्यांकनः नयाँ आर्थिक क्रान्ति कि ठूलो दाउ?

एआईसँग जोडिएका कम्पनीको मूल्यांकन तीव्र रूपमा बढ्नुले भविष्यमा एआईबाट ठूलो आर्थिक लाभ हुने अपेक्षा देखाउँछ। तर उच्च valuation आफैंमा भविष्यको आम्दानीको ग्यारेन्टी होइन।

एआईमा अहिले ठूलो लगानी भइरहेको छ। डाटा सेन्टर, चिप, क्लाउड र मोडल विकासमा कम्पनीले अर्बौं डलर खर्च गरिरहेका छन्। यदि एआईले अपेक्षाअनुसार उत्पादकत्व बढायो, नयाँ व्यवसाय सिर्जना गर्‍यो र कम्पनीको आम्दानी तथा नाफामा ठूलो वृद्धि ल्यायो भने अहिलेको मूल्यांकनलाई आधार मिल्न सक्छ।

तर लगानीको गति वास्तविक आम्दानी र नाफाभन्दा धेरै अगाडि गयो भने मूल्यांकनमाथि दबाब आउन सक्छ। अहिले विश्व बजारमा एआईको मूल्यांकनबारे बहस हुनुको एउटा कारण यही हो। हालका विश्लेषणहरूले एआईमा भइरहेको असाधारण लगानी र त्यसबाट भविष्यमा आउने प्रतिफलबीचको सम्बन्धबारे प्रश्न उठाइरहेका छन्। त्यसैले अहिलेको २५ ट्रिलियन डलरको प्रश्न केवल ‘एआई कति ठूलो भयो?’ भन्ने होइन। वास्तविक प्रश्न ‘यो मूल्यांकनलाई समर्थन गर्ने वास्तविक आर्थिक मूल्य कति सिर्जना हुँदैछ?’ भन्ने हो।

नियमनको बहस किन यति ठूलो भयो?

एआईको आर्थिक आकार बढेसँगै यसको नियमनको प्रश्न पनि सामान्य प्रविधि नीतिभन्दा ठूलो विषय बनेको छ। एन्थ्रोपिकका प्रमुख कार्यकारी डारियो अमोडेईले शक्तिशाली एआई प्रणालीको विकासलाई केही गति नियन्त्रण गर्नुपर्ने र स्वतन्त्र सुरक्षा मूल्यांकन तथा अन्तर्राष्ट्रिय मापदण्ड आवश्यक रहेको धारणा अघि सारेका छन्। हालैका उनका विचारले एआईको सुरक्षा र विकासको गतिबारे उद्योगभित्रैको बहसलाई तीव्र बनाएको छ।

अर्कोतर्फ अमेरिकी प्रशासनले एआईमा अमेरिकी नेतृत्व कायम राख्नुपर्ने दृष्टिकोण अघि सारेको छ। यसले नियमन र नवप्रवर्तनबीचको बहसलाई थप जटिल बनाएको छ। किनकि नियमनले एआईको सुरक्षा र जोखिम व्यवस्थापनलाई प्रभावित गर्न सक्छ भने अत्यधिक कडा वा फरक-फरक नियमले कम्पनीको लगानी र प्रतिस्पर्धात्मक क्षमतामा पनि प्रभाव पार्न सक्छ। अर्कोतर्फ कमजोर नियमनले सुरक्षा, गोपनीयता, बौद्धिक सम्पत्ति र रोजगारीसँग सम्बन्धित जोखिम बढाउन सक्ने प्रश्न छ। त्यसैले एआईको नियमन अब प्रविधिको विषय मात्र होइन, खर्बौं डलरको लगानी र भविष्यको आर्थिक प्रतिस्पर्धासँग जोडिएको विषय बनिसकेको छ।

एआईको दौडमा को अगाडि?

एआईको विश्वदौडलाई एउटै कम्पनीको बजार मूल्यका आधारमा मात्र हेर्दा तस्वीर अधुरो हुन्छ। चिप डिजाइनमा Nvidia, अत्याधुनिक चिप उत्पादनमा TSMC, क्लाउड र कम्प्युटिङमा Microsoft, Google र Amazon, फ्रन्टियर एआई मोडलमा OpenAI र Anthropic, तथा व्यावसायिक एआई प्रयोगमा Palantir, Salesforce र ServiceNow जस्ता कम्पनीले फरक-फरक तहमा शक्ति निर्माण गरेका छन्।

यसलाई एउटै दौडभन्दा एकअर्कामा निर्भर धेरै दौडका रूपमा बुझ्नुपर्छ। Nvidia लाई TSMC चाहिन्छ। एआई ल्याबलाई Nvidia वा अन्य चिप चाहिन्छ। ती चिपलाई Microsoft, Google, Amazon वा अन्य डाटा सेन्टरको कम्प्युटिङ पूर्वाधार चाहिन्छ। अन्ततः यी सबैलाई ग्राहक र आम्दानी चाहिन्छ। त्यसैले एआईको वास्तविक शक्ति कुनै एउटा कम्पनीको हातमा केन्द्रित छैन। शक्ति पूरै आपूर्ति शृंखलामा फैलिएको छ।

नेपालका लागि यो दौडमा अवसर कहाँ छ?

नेपालले Nvidia वा TSMCसँग प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धा गर्ने अवस्था छैन। तर एआईको विस्तारले नेपालजस्तो डिजिटल अर्थतन्त्र विकासको चरणमा रहेको मुलुकका लागि केही नयाँ अवसर भने खोल्न सक्छ।

नेपालको जलविद्युत् उत्पादन क्षमता बढ्दै गएको अवस्थामा भविष्यमा ऊर्जा-आधारित डाटा सेन्टर, क्लाउड सेवा र उच्च कम्प्युटिङ पूर्वाधार विकासको सम्भावना खोज्न सकिन्छ। त्यसका लागि भरपर्दो विद्युत्, उच्च क्षमताको इन्टरनेट, डेटा सुरक्षा र लगानीमैत्री नीति आवश्यक हुन्छ।

त्यसैगरी नेपाली भाषा तथा स्थानीय आवश्यकता लक्षित एआई, सफ्टवेयर विकास, डिजिटल सेवा निर्यात र दक्ष जनशक्ति उत्पादनमा पनि अवसर छन्। नेपालले एआईको विश्वदौडमा सबैभन्दा महँगो चिप वा सबैभन्दा ठूलो मोडल बनाउनेभन्दा एआई प्रयोग गर्ने र एआईमा आधारित सेवा निर्यात गर्ने अर्थतन्त्रका रूपमा आफ्नो स्थान खोज्न सक्छ।

अब सुरु हुँदैछ एआईको असली दौड

एआईको विश्वदौडमा एउटै कम्पनीलाई सबैभन्दा अगाडि वा पछाडि राखेर कथा पूरा हुँदैन। यो दौड चिपदेखि क्लाउड, डाटा सेन्टरदेखि मोडल र मोडलदेखि व्यवसायिक प्रयोगसम्म फैलिएको छ।

Nvidia जस्ता कम्पनीले चिपमा, TSMC ले उत्पादनमा, Microsoft, Google र Amazon ले क्लाउडमा तथा OpenAI र Anthropic जस्ता कम्पनीले एआई मोडलमा ठूलो शक्ति निर्माण गरेका छन्। यी सबै तह एकअर्कामा निर्भर छन्।

त्यसैले २५ ट्रिलियन डलरको बजार मूल्यांकन एआईको अन्तिम उपलब्धि होइन, अहिलेको अपेक्षाको आकार हो। एआईले त्यो विशाल पुँजी र लगानीलाई कति वास्तविक आम्दानी, उत्पादकत्व र आर्थिक मूल्यमा बदल्न सक्छ? भन्ने प्रश्नको उत्तरले भविष्यको बाटो पनि तय गर्नेछ । २५ ट्रिलियन डलरको खेल सुरु भइसकेको छ। अबको प्रश्न यसको आकार कति बढ्छ भन्ने मात्र होइन, त्यसले विश्व अर्थतन्त्रलाई कति बदल्छ भन्ने हो।