जैसे ही जनरेटिव AI मॉडल प्रशिक्षण से बड़े पैमाने पर इन्फ्रास्ट्रक्चर तैनाती की ओर बढ़ रहा है, प्रौद्योगिकी कंपनियां अपने बजट का एक बड़ा हिस्सा डेटा सेंटर, क्लाउड क्षमता, और चिप अधिग्रहण पर केंद्रित कर रही हैं, ना कि केवल मॉडल के लिए वित्त पोषण पर। कोरवीव ने गुरुवार को कहा कि उसने मेटा के साथ 210 अरब डॉलर के एक विस्तारित समझौते पर हस्ताक्षर किए हैं, जिसमें 2032 के अंत तक बाद को क्लाउड कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान की जाएगी; यह समझौता पहले के 140 अरब डॉलर के समझौते पर आधारित है और यह भी दर्शाता है कि मेटा अपनी स्वनिर्मित और बाह्य साधनों की संघटित कहानी में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर निवेश को बढ़ा रहा है। Reuters ने उसी दिन की रिपोर्ट में बताया कि मेटा का अनुमानित AI इन्फ्रास्ट्रक्चर निवेश इस वर्ष में 1,350 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है।
यह प्रवृत्ति केवल मेटा तक सीमित नहीं है। Reuters के आंकड़ों के अनुसार, हाल के महीनों में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर के बड़े सौदे OpenAI, Oracle, AMD, Nvidia, Google, Anthropic, Amazon, CoreWeave, और SoftBank जैसी कई कंपनियों को शामिल कर चुके हैं, जिनमें OpenAI की ओर से Oracle को लगभग 3,000 अरब डॉलर की संभागीय क्षमता के लिए दीर्घकालिक समझौता, Stargate डेटा सेंटर परियोजना का 5,000 अरब डॉलर निवेश ढांचा, और AMD द्वारा मेटा को अधिकतम 600 अरब डॉलर की AI चिप्स की आपूर्ति के लिए दीर्घकालिक समझौता शामिल है। दूसरे शब्दों में, पूंजीगत खर्च की दौड़ "कौन सा मॉडल अधिक सक्षम है" से "कौन पहले बिजली, डेटा सेंटर, GPU, कस्टम चिप्स और क्लाउड क्षमता को लॉक करता है" तक विस्तारित हो गई है।
मांग आपूर्ति को विस्तार की तरफ धकेल रही है
व्यय में तेज वृद्धि के पीछे क्लाउड विक्रेताओं और मॉडल कंपनियों के AI कार्यभार की मांग के बारे में एक साधारण धारणा है: आपूर्ति अब भी अपर्याप्त है। Amazon ने गुरुवार को पहली बार बताया कि AWS AI सेवा की वार्षिक आय 150 अरब डॉलर से अधिक हो गई है, जो AWS की 1,420 अरब डॉलर आय की दर का लगभग दसवां हिस्सा है; कंपनी ने यह भी कहा कि वर्तमान वृद्धि दर अब भी क्षमता की सीमाओं द्वारा बाधित है, और ग्राहक की मांग मौजूदा आधारभूत सुविधाओं से कहीं अधिक है। इस कथन का मेटा द्वारा CoreWeave क्षमता की खरीद, Google का टेक्सास डेटा सेंटर का विस्तार, और कई कंपनियों द्वारा दीर्घकालिक चिप लॉकिंग समझौते के मिलते-जुलते तर्क कदम उठाती हैं - यह नहीं कि कंपनियां अचानक अधिक आक्रामक तरीकों से धन खर्च करने के लिए तैयार हो गई हैं, बल्कि इसलिए कि वे चिंतित हैं कि अगर अभी संसाधन नहीं लॉक किए जाएं, तो आने वाले वर्षों में पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त नहीं होगी।
यह भी बताता है कि सौदे की संरचना अधिक से अधिक ऊर्जा या वस्तु उद्योग की दीर्घकालिक खरीद समझौतों की तरह क्यों लग रही है, बजाय पारंपरिक सॉफ्टवेयर युग की एक बार की खरीद के। Reuters द्वारा सूचीबद्ध सौदों में, कई राशियां वास्तव में दीर्घकालीन खरीद प्रतिबद्धताओं, आरक्षित क्षमता या संयुक्त निर्माण कर्तव्यों के अनुरूप हैं, बजाय तत्काल नकदी निवेश के। उदाहरण के लिए, कोरवीव और OpenAI के बीच 119 अरब डॉलर का पांच साल का अनुबंध वास्तविक रूप में कंप्यूटिंग क्षमता की खपत प्रतिबद्धता है; मेटा और गूगल के बीच 100 अरब डॉलर से अधिक के क्लाउड समझौते, और Oracle और मेटा के बीच 200 अरब डॉलर के क्लाउड वार्तालाप भी “पहले आपूर्ति लॉक करें, फिर चक्रानुसार उपयोग करें” की आधारभूत व्यवस्था में आते हैं।
चिप कंपनियां और क्लाउड विक्रेता साथ लाभ उठाते हैं
Nvidia, AMD, Broadcom और Oracle जैसी "फावड़े बेचने वाली" कंपनियों के लिए, इस चक्र की बड़ी दिलचस्पी यह है कि वे जो ऑर्डर पाते हैं वे टूटे-फूटे नहीं हैं, बल्कि कई वर्षों तक विस्तारित उच्च दृश्यता वाली मांगें हैं। AMD ने क्रमशः OpenAI और मेटा के साथ बड़े AI चिप समझौते लिए; Broadcom ने 6 अप्रैल को गूगल के साथ एक दीर्घकालिक अनुकूलित AI चिप साझेदारी साइन की और Anthropic के लिए गूगल के चिप्स पर आधारित बड़े पैमाने की कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान की। Oracle ने, OpenAI के साथ लगभग 3,000 अरब डॉलर के कंप्यूटिंग शक्ति अनुबंध के अलावा, फरवरी में कहा कि वह 2026 तक क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर क्षमता को बढ़ाने के लिए 450 से 500 अरब डॉलर की धनराशि जुटाने की उम्मीद करता है।
कोरवीव की नवीनतम पहल इस मॉडल को विशेष रूप से दर्शाती है। मेटा के साथ विस्तार समझौते की घोषणा के दिन, इस एनवीडिया द्वारा समर्थित क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर कंपनी ने 12.5 अरब डॉलर के बांड और 30 अरब डॉलर के परिवर्तनीय बांड जारी करने की योजना के बारे में बताया। सरल शब्दों में, AI ग्राहक दीर्घकालिक क्लाउड क्षमता लॉक कर रहे हैं, बाद में क्लाउड सेवा विक्रेता इन दीर्घकालिक अनुबंधों का उपयोग अन्य ऋण और पूंजी बाजारों में फंडिंग जुटाने, GPU खरीदने, डेटा सेंटर निर्माण करने, और बिजली किराए पर लेने के लिए करते हैं। यह AI इन्फ्रास्ट्रक्चर चक्र को अधिक से अधिक एक उच्च लीवरेज, लंबी अवधि, भारी संपत्ति वाला उपयोगिता मॉडल बना रहा है, और केवल एक हल्के संपत्ति वाला सॉफ़्टवेयर कहानी नहीं।
जोखिम हैं कि राशियां बड़ी हैं, लेकिन मानक समान नहीं हैं
हालांकि, इन सुर्खियों वाली राशियों को सरलता से जोड़ने पर वास्तविक पूंजी गहनता का चित्रण अद्यतित हो सकता है। Reuters और Breakingviews ध्यान में रखते हैं कि वर्तमान बाजार में कई “दसियों अरब या सैकड़ों अरब डॉलर” की राशियां पूरी तरह से तुलनीय नहीं हैं: इनमें से कई सर्वोच्च खरीद सीमाएं हैं, कुछ निवेश ढांचे हैं, कुछ मीडिया द्वारा रिपोर्ट किए गए वार्तालाप राशि हैं, कुछ दीर्घकालिक अमल में लिए जाने वाले अनुबंध हैं, तथा कुछ में इक्विटी, क्लाउड सेवाएं और उपकरण आपूर्ति के मिश्रित अनुबंध शामिल हैं। Breakingviews 7 अप्रैल के रिपोर्ट में यह भी आधान किया गया था कि 2030 तक वैश्विक AI डेटा केंद्र योजना का कुल निवेश 6.6 ट्रिलियन डॉलर से अधिक हो सकता है, परंतु वास्तविक वित्तपोषण, बिजली उपयोग, निर्माण और राजस्व प्राप्ति क्षमता इसके साथ नहीं चल सकती।
बाजार के दृष्टिकोण से देखें, वास्तविक सवाल यह नहीं है कि AI खर्च करना जारी रखेगा या नहीं, बल्कि यह कि क्या इस निवेश को दीर्घकालिक समयावधि में स्थिर आय में बदला जा सकता है। OpenAI और Anthropic की आय प्रतिस्पर्धा, AWS का AI वार्षिक आय का पहली बार खुलासा, और मेटा द्वारा वित्तीय वर्ष में पूंजीगत खर्च को 1,150 से 1,350 अरब डॉलर के रेंज में ले जाना, सभी संकेत देते हैं कि शीर्ष कंपनियां विश्वास करती हैं कि मांग भारी संपत्ति निवेश को कवर कर सकती है। लेकिन यदि मॉडल का व्यावसायीकरण तेज़ी से नहीं बढ़ता, या बिजली, भूमि, उपकरण और वित्तपोषण लागत आगे बढ़ती है, तब यह AI इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रतिस्पर्धा “वृद्धि कहानी” से “संपत्ति-देयता कहानी” में जल्दी बदल सकती है।
