OpenAI 2030 तक बादल खर्च बढ़ाकर $750 बिलियन कर देगी: AI इंफ्रास्ट्रक्चर की हथियार दौड़ तेज हो रही है

OpenAI 2030 तक बादल खर्च बढ़ाकर $750 बिलियन कर देगी: AI इंफ्रास्ट्रक्चर की हथियार दौड़ तेज हो रही है

2026/08/01 11:12:00
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रिपोर्ट्स के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बढ़ती मांग के कारण OpenAI अपने कंप्यूटिंग विस्तार के लिए अधिक प्रोसेसर, क्लाउड क्षमता, डेटा सेंटर और बिजली को सुरक्षित करने की तैयारी कर रहा है, जो प्रौद्योगिकी के इतिहास में सबसे बड़े में से एक हो सकता है। 2030 तक इसका अनुमानित कंप्यूट खर्च लगभग $750 बिलियन तक पहुंच सकता है, जबकि प्रोजेक्ट कैमेलिया और माइक्रोसॉफ्ट, एमएवीएस, ओरेकल और कोरवीव के साथ प्रमुख समझौते एक विविध बुनियादी ढांचा नेटवर्क बना रहे हैं। ये योजनाएं उन उन्नत AI प्रणालियों के विकास और वितरण की प्रतिस्पर्धा में भौतिक क्षमता के बढ़ते महत्व को दर्शाती हैं। हालांकि, कई घोषित प्रोजेक्ट अभी भी निर्माण, वित्तपोषण और नियामक मंजूरी पर निर्भर हैं, जबकि $750 बिलियन का अनुमान OpenAI द्वारा सार्वजनिक रूप से पुष्टि नहीं किया गया है। OpenAI की इस बुनियादी ढांचे को विश्वसनीय सेवाओं और सतत आय में रूपांतर करने की क्षमता, इस बात को निर्धारित करेगी कि यह विस्तार स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ बनेगा या महंगा, दीर्घकालिक प्रतिबद्धता। रीयल-टाइम AI और Big Data क्रिप्टो मार्केट डेटा यह दर्शा सकते हैं कि AI के समग्र प्रवृत्ति को डिजिटल-एसेट मार्केट में कैसे प्रतिबिंबित किया गया है, हालांकि, टोकन प्रदर्शन को OpenAI के मूल्यांकन या संचालन परिणामों के मापदंड के रूप में नहीं माना जाना चाहिए।
 

अनुमानित रूप से, ओपनएआई का 2030 तक कंप्यूट खर्च $750 बिलियन तक बढ़ जाएगा

पत्रिका द वॉल स्ट्रीट जर्नल के अनुसार, ओपनएआई के प्रोजेक्टेड कंप्यूट की खर्च 2030 तक लगभग $750 बिलियन तक बढ़ गया है, जो पहले के $600 बिलियन के अनुमान से $150 बिलियन अधिक है। 25% की वृद्धि का कारण ओपनएआई द्वारा चैटजीपीटी, एंटरप्राइज सेवाओं और अधिक जटिल कार्यों को पूरा करने में सक्षम एआई एजेंट्स के विस्तार के साथ-साथ डेटा सेंटर, एआई प्रोसेसर, बिजली और क्लाउड क्षमता की बढ़ती मांग है। हालांकि, ओपनएआई ने इस संख्या की सार्वजनिक पुष्टि नहीं की है और विस्तृत विभाजन भी प्रकाशित नहीं किया है। अनुमान में क्लाउड कॉन्ट्रैक्ट, नेटवर्किंग उपकरण, शीतलन प्रणालियों और दीर्घकालिक क्षमता आरक्षण शामिल हो सकते हैं, इसलिए इसे एक समाप्त पूंजीव्यय प्रतिबद्धता के बजाय प्रोजेक्टेड समग्र कंप्यूट व्यय के रूप में देखा जाना चाहिए।
 

  1. 750 बिलियन डॉलर का अनुमान कई वर्षों की कंप्यूटिंग लागत को कवर करता है

रिपोर्ट की गई रकम का अर्थ यह नहीं है कि OpenAI केवल 2030 के दौरान $750 बिलियन खर्च करने की योजना बना रही है। इसके बजाय, यह 2030 तक कई वर्षों तक कंप्यूटिंग क्षमता पर अपेक्षित संचयी खर्च को दर्शाता है। OpenAI के अध्यक्ष ग्रेग ब्रॉकमैन ने कहा कि कंपनी 2026 में कंप्यूटिंग पावर पर लगभग $50 बिलियन खर्च करने की उम्मीद कर रही है, जबकि 2017 में यह लगभग $30 मिलियन था। यह भारी वृद्धि आगे के AI विकास की लागत और पैमाने में हुए तेज़ परिवर्तन को दर्शाती है। प्रारंभिक मशीन-लर्निंग प्रणालियों को तुलनात्मक रूप से छोटे कंप्यूटिंग क्लस्टर पर प्रशिक्षित किया जा सकता था, जबकि आधुनिक तर्क, बहुआयामी और एजेंटिक मॉडल्स हाई-स्पीड नेटवर्क के माध्यम से साथ काम करने के लिए हजारों विशेषज्ञ प्रोसेसर्स की आवश्यकता हो सकती है। प्रशिक्षण पूरा होने के बाद, मॉडल्स का परीक्षण करने, उनकी सुरक्षा में सुधार करने और सैकड़ों मिलियन उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने के लिए अतिरिक्त बुनियादी संरचना की आवश्यकता होती है।
 
आयोजित व्यय का एक बड़ा हिस्सा शायद उन अनुबंधों से भी संबंधित हो सकता है जो क्षमता उपलब्ध होने से कई साल पहले ही आरक्षित कर देते हैं। उन्नत डेटा केंद्रों को लंबे योजना अवधि की आवश्यकता हो सकती है क्योंकि विकासकों को भूमि, ग्रिड कनेक्शन, निर्माण अनुमतियाँ, शीतलन प्रणालियाँ, ट्रांसफॉर्मर और AI चिप्स की बड़ी मात्रा प्राप्त करनी होती है। इसलिए, OpenAI को दशक के बाद के समय में पर्याप्त क्षमता उपलब्ध होने की गारंटी देने के लिए अभी लंबी अवधि के समझौतों में प्रवेश करने की आवश्यकता हो सकती है। इन अनुबंधों को चरणों में संरचित किया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि कंपनी बुनियादी ढांचे के पूरा होने, कंप्यूटिंग संसाधनों के प्रदान होने या उपयोग में वृद्धि होने पर भुगतान करेगी। कुछ प्रतिबद्धताएँ 2030 के बाद तक जा सकती हैं, जबकि अन्य OpenAI के व्यापक स्टारगेट बुनियादी ढांचा कार्यक्रम के साथ ओवरलैप हो सकती हैं, जिससे प्रत्येक सार्वजनिक रूप से रिपोर्ट किए गए क्लाउड और डेटा-सेंटर समझौते को एक साथ जोड़कर यह मानना कि प्रत्येक अलग-अलग खर्च का प्रतिनिधित्व करता है, उचित नहीं होगा।
 

  1. ChatGPT की वृद्धि और AI निष्कर्षण OpenAI की कंप्यूट की मांग को बढ़ा रहे हैं

OpenAI की बढ़ती बुनियादी ढांचे की आवश्यकताएँ दोनों मॉडल प्रशिक्षण और निष्पादन के कारण बढ़ रही हैं। प्रशिक्षण में एक AI मॉडल को विकसित करने या सुधारने के लिए विशाल डेटासेट्स को प्रोसेस किया जाता है, जबकि निष्पादन तब होता है जब ChatGPT या कोई अन्य एप्लिकेशन उस मॉडल का उपयोग करके किसी प्रश्न का उत्तर देता है, एक छवि उत्पन्न करता है, जानकारी का विश्लेषण करता है या कोई कार्य पूरा करता है। हालाँकि प्रशिक्षण को उन उन्नत चिप्स की संकेंद्रित मांग के कारण ध्यान मिलता है, लेकिन निष्पादन एक निरंतर और संभवतः अधिक लंबे समय तक की लागत पैदा करता है। प्रत्येक अतिरिक्त ChatGPT उपयोगकर्ता, उद्यम स्थापना या डेवलपर एप्लिकेशन OpenAI के बुनियादी ढांचे पर मॉडल संचालनों की संख्या बढ़ाता है, खासकर जब अनुरोध में उन्नत तर्क, वीडियो उत्पादन, कोडिंग या मल्टीमॉडल विश्लेषण शामिल होते हैं।
 
मार्च 2026 में कंपनी ने कहा कि ChatGPT के 900 करोड़ से अधिक साप्ताहिक उपयोगकर्ता, 50 मिलियन से अधिक सदस्य और तेजी से बढ़ता उद्यम व्यवसाय था। OpenAI ने यह भी रिपोर्ट किया कि इसका एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस प्रति मिनट 15 बिलियन टोकन प्रोसेस कर रहा है। इसकी उपलब्ध कंप्यूटिंग क्षमता 2023 में लगभग 0.2 गीगावॉट से बढ़कर 2024 में 0.6 गीगावॉट और 2025 में लगभग 1.9 गीगावॉट हो गई। यह विस्तार यह दर्शाता है कि बढ़ता OpenAI कंप्यूट खर्च वास्तविक उत्पाद उपयोग से सीधे संबंधित है, हालांकि भविष्य की मांग का पूर्वानुमान लगाना मुश्किल है। AI एजेंट मांग को और बढ़ा सकते हैं क्योंकि एकल अनुरोध से अंतिम कार्य पूरा होने से पहले कई खोजें, गणनाएं, सॉफ्टवेयर इंटरैक्शन और मॉडल कॉल्स ट्रिगर हो सकते हैं।
 
उच्च OpenAI कंप्यूट-खर्च अनुमान के पीछे के मुख्य कारक इनमें शामिल हैं:
  • फ्रंटियर मॉडल प्रशिक्षण: अधिक क्षम तर्क और बहुआयामी एआई प्रणालियों के लिए उन्नत प्रोसेसर, मेमोरी और नेटवर्किंग उपकरणों के बड़े क्लस्टर की आवश्यकता होती है।
  • अनुमान भार का विस्तार: चैटजीपीटी, उद्योग-आधारित एआई सेवाओं और डेवलपर एप्लिकेशन्स में वृद्धि के कारण हर बार जब कोई मॉडल प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है, तो निरंतर मांग बनी रहती है।
  • AI-एजेंट अपनाया जाना: स्वायत्त प्रणालियाँ एकल उपयोगकर्ता अनुरोध के लिए कई मॉडल संचालन कर सकती हैं, जिससे सामान्य चैटबॉट इंटरैक्शन की तुलना में काफी अधिक कंप्यूट का उपयोग हो सकता है।
  • दीर्घकालिक क्षमता आरक्षण: दुर्लभ चिप्स, ग्रिड कनेक्शन और डेटा-सेंटर साइट्स अक्सर व्यावसायिक उपयोग के लिए तैयार होने से कई साल पहले सुरक्षित किए जाने की आवश्यकता होती है।
  • बहुलीकरण बुनियादी ढांचा: कई क्लाउड, चिप और डेटा-सेंटर साझेदारों के साथ काम करने से लचीलापन में सुधार होता है और एकल आपूर्तिकर्ता पर निर्भरता कम होती है।
  • प्रतिस्पर्धी दबाव: ओपनएआई को पर्याप्त क्षमता प्राप्त करनी होगी, जबकि गूगल, एंथ्रोपिक, मेटा, xAI और अन्य विकासकर्ता अपने एआई बुनियादी ढांचे के नेटवर्क का विस्तार कर रहे हैं।
 
दक्षता में सुधार व्यक्तिगत कार्यों की गणना लागत को कम कर सकते हैं, लेकिन वे कुल बुनियादी ढांचे की मांग को कम नहीं कर सकते। तेज़ और कम लागत वाले मॉडल व्यवसायों और उपभोक्ताओं को एआई का अधिक बार उपयोग करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं, जिससे एक पुनर्प्राप्ति प्रभाव उत्पन्न होता है, जिसमें प्रति अनुरोध लागत में कमी के बावजूद कुल खपत जारी रहती है। इसलिए, OpenAI को यह मानने के बजाय कि चिप या मॉडल की दक्षता में सुधार स्वयं ही इसकी बुनियादी ढांचे की मांग को कम कर देगा, कई संभावित मांग परिदृश्यों के लिए तैयार होना चाहिए।
 

  1. खर्च में वृद्धि से रणनीतिक अवसर और वित्तीय जोखिम दोनों उत्पन्न होते हैं

अतिरिक्त कंप्यूटिंग क्षमता प्राप्त करने से OpenAI को कई रणनीतिक लाभ मिल सकते हैं। प्रोसेसर और डेटा केंद्रों तक बढ़ी हुई पहुंच कंपनी को नए मॉडल को तेजी से प्रशिक्षित करने, उच्च मांग के समय क्षमता सीमाओं को कम करने और कोडिंग, वैज्ञानिक अनुसंधान, वीडियो उत्पादन और उद्यम स्वयंसिद्धि के लिए विशेष उत्पादों का समर्थन करने में सक्षम बना सकती है। बुनियादी ढांचे का विविधीकरण एकल क्लाउड प्रदाता या चिप आपूर्तिकर्ता पर अत्यधिक निर्भरता को रोककर OpenAI की बातचीत की स्थिति को मजबूत कर सकता है। एक ऐसे उद्योग में, जहां बिजली और उन्नत प्रोसेसर तक पहुंच एक कंपनी के नए AI उत्पादों को विकसित और वितरित करने की गति निर्धारित कर सकती है, दीर्घकालिक क्षमता समझौते कार्यान्वयन की आवश्यकता और प्रतिस्पर्धी सुरक्षा दोनों के रूप में कार्य कर सकते हैं।
 
हालाँकि, बुनियादी ढांचे पर अधिक खर्च करना स्वतः बेहतर AI मॉडल, मजबूत राजस्व वृद्धि या उच्च लाभ मार्जिन की गारंटी नहीं देता। OpenAI को यह सुनिश्चित करना होगा कि इसके द्वारा आरक्षित क्षमता का दक्षतापूर्वक उपयोग किया जाए और ग्राहक डिमांड पर्याप्त राजस्व पैदा करे ताकि लंबे समय तक की कंप्यूटिंग दायित्वों को पूरा किया जा सके। यदि उद्योग-स्तरीय अपनाने में धीमापन आता है, उपभोक्ता उच्च सदस्यता मूल्यों का विरोध करते हैं, प्रतिद्वंद्वी कम लागत पर समान मॉडल प्रस्तुत करते हैं या नए प्रोसेसर पहले के बुनियादी ढांचे को कम आर्थिक बना देते हैं, तो कंपनी को वित्तीय दबाव का सामना करना पड़ सकता है। मॉडल में सुधार हार्डवेयर स्केल के अलावा, प्रशिक्षण विधियों, डेटा की गुणवत्ता, सॉफ़्टवेयर अनुकूलन, सुरक्षा प्रणालियों और शोध में क्रांतिकारी प्रगति पर भी निर्भर कर सकते हैं। यदि इन अन्य क्षेत्रों में समान दर से प्रगति नहीं होती है, तो केवल अधिक चिप्स जोड़ने से सुधार में कमी हो सकती है।
 
इसलिए, रिपोर्ट किए गए $750 बिलियन OpenAI बुनियादी ढांचे के अनुमान को कंपनी के लक्ष्यों के संभावित पैमाने का संकेत माना जाना चाहिए, न कि एक गारंटीकृत अंतिम व्यय के रूप में। सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि OpenAI विशाल मात्रा में कंप्यूटिंग क्षमता आरक्षित कर सकता है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या यह उस क्षमता को धीरे-धीरे स्थापित कर सकता है, मजबूत उपयोग बनाए रख सकता है और इसे स्थायी सदस्यता, उद्यम और API आय में रूपांतरित कर सकता है। निवेशक और उद्योग पर्येक्षक OpenAI की वार्षिक कंप्यूट खर्च, संचालन क्षमता, निष्कर्षण लागत, आय वृद्धि और अनुबंध संरचना की निगरानी करेंगे ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या इसका बुनियादी ढांचा विस्तार व्यवसाय को मजबूत कर रहा है या ऐसे प्रतिबद्धताएँ पैदा कर रहा है जो समर्थन के लिए कठिन हो सकती हैं।
 

कैमेलिया प्रोजेक्ट और प्रमुख क्लाउड डील्स कैसे AI इंफ्रास्ट्रक्चर आयुध प्रतिस्पर्धा को तीव्र कर रहे हैं

OpenAI की बुनियादी ढांचे की रणनीति पारंपरिक क्लाउड किराया अनुबंधों के बाहर एक व्यापक नियमित डेटा केंद्रों, दीर्घकालिक बिजली अनुबंधों, विशेष चिप साझेदारियों और कई प्रतिस्पर्धी प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा आपूर्ति की गई क्षमता के नेटवर्क की ओर बढ़ रही है। इस विस्तार के केंद्र में जॉर्जिया में एक प्रस्तावित 3.2-गीगावॉट AI डेटा-केंद्र विकास, प्रोजेक्ट कैमेलिया है। इस प्रोजेक्ट का विकास माइक्रोसॉफ्ट एज़्यूर, अमेज़न वेब सर्विसेज, ओरेकल, कोरवीव और अन्य बुनियादी ढांचा प्रदाताओं के साथ प्रमुख समझौतों के साथ हो रहा है। एक साथ, ये व्यवस्थाएँ दर्शाती हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रतिस्पर्धा अब केवल मॉडल प्रदर्शन से नहीं, बल्कि भौतिक बुनियादी ढांचे तक पहुँच से निर्धारित हो रही है।
 

प्रोजेक्ट कैमेलिया ओपनएआई के सबसे बड़े डेटा-सेंटर विकासों में से एक बन सकता है

प्रोजेक्ट कैमेलिया जॉर्जिया के एफिंगहैम काउंटी में एक प्रस्तावित एआई कंप्यूटिंग कैंपस है, जिसे ओपनएआई के लिए दीर्घकालिक डेटा-सेंटर क्षमता प्रदान करने के उद्देश्य से बनाया जा रहा है। इस विकास को जॉर्जिया पावर से 3.2 गीगावॉट बिजली प्राप्त हो सकती है, जो 2028 और 2032 के बीच सबस्टेशन, ट्रांसमिशन कनेक्शन, ठंडा करने की प्रणाली, नेटवर्किंग उपकरण और प्रोसेसर सुविधाओं के पूरा होने के साथ-साथ चरणबद्ध तरीके से प्रदान की जाएगी। द वॉल स्ट्रीट जर्नल ने रिपोर्ट किया कि कैंपस लगभग 1,400 एकड़ क्षेत्र को कवर कर सकता है और ओपनएआई की प्रारंभिक प्रतिबद्धता लगभग $20 बिलियन हो सकती है, हालाँकि ओपनएआई ने इन संख्याओं का औपचारिक रूप से प्रकाशन नहीं किया है। रॉयटर्स ने भी रिपोर्ट किया कि ओपनएआई और जॉर्जिया पावर ने 25 साल की बिजली आपूर्ति समझौते पर हस्ताक्षर किए हैं, जिससे सुविधा को असामान्य रूप से उच्च मांग के समय उपभोग में कमी करने या ग्रिड पर 1,000 मेगावॉट क्षमता वापस प्रदान करने की अनुमति मिल सकती है। ओपनएआई कहता है कि यह प्रोजेक्ट की बुनियादी ढांचा और बिजली सेवा लागतों को कवर करेगा, जबकि जॉर्जिया के नियमों को इन खर्चों को मौजूदा ग्राहकों पर स्थानांतरित करने से रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
 
OpenAI कहती है कि प्रोजेक्ट कैमेलिया एक बंद लूप शीतलन प्रणाली का उपयोग करेगी, जिसका उद्देश्य लगातार पानी की खपत को सीमित करना है और शुरुआत में कम से कम 400 स्थायी स्थानीय नौकरियाँ बनाना है, जो अगर कैंपस पूर्ण क्षमता पर पहुँच जाए तो 1,000 से अधिक हो सकती हैं। कंपनी ने एक $80 मिलियन का सामुदायिक फंड, शिक्षा पहलें और पात्र जॉर्जिया के छात्रों के लिए अधिकतः $71 मिलियन के Codex क्रेडिट्स का प्रस्ताव भी रखा है। ये प्रतिबद्धताएँ स्थानीय स्वीकृति को समर्थन दे सकती हैं, हालाँकि भूमि उपयोग, बिजली अवसंरचना और क्षेत्रीय विकास पर प्रोजेक्ट के प्रभाव महत्वपूर्ण विचारों के रूप में बने रहेंगे। प्रोजेक्ट कैमेलिया अभी केवल योजना के चरण में है, और अंतिम परमिट, वित्तपोषण, निर्माण साझेदार, कैंपस संचालक और विकास अनुसूची सार्वजनिक रूप से पुष्टि नहीं की गई हैं। ग्रिड अपग्रेड, उपकरण उपलब्धता और नियामक समीक्षा व्यक्तिगत चरणों में देरी कर सकती हैं या अंतिम क्षमता में बदलाव कर सकती हैं, इसलिए प्रस्तावित, समझौता किए गए और संचालन में होने वाली अवसंरचना में अंतर स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है।
 

OpenAI एक विविध मल्टी-क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क बना रहा है

OpenAI कई प्रदाताओं से कंप्यूटिंग क्षमता सुरक्षित कर रहा है, जिससे यह पूरी तरह से Microsoft Azure पर निर्भर नहीं रहता। Microsoft एक केंद्रीय साझेदार बना हुआ है और महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी और उत्पाद अधिकारों को बनाए रखता है, लेकिन संशोधित समझौते ने इसके व्यापक प्रथम अधिकार को हटा दिया है। इससे OpenAI को बड़ी स्वतंत्रता मिलती है जब Azure आवश्यक क्षमता, मूल्य या तैनाती अनुसूची प्रदान नहीं कर सकता, तो अन्य आपूर्तिकर्ताओं के साथ बातचीत करने के लिए।
 
OpenAI के प्रमुख जनता के लिए उजागर किए गए क्लाउड और बुनियादी ढांचे के समझौते शामिल हैं:
  • Microsoft Azure: OpenAI ने संशोधित भागीदारी के तहत Azure सेवाओं के लिए अतिरिक्त $250 बिलियन का अधिग्रहण करने का अनुबंध किया है।
  • अमेज़न वेब सर्विसेज़: आठ वर्षों में अधिकतम $100 बिलियन के एक नए समझौते ने पहले $38 बिलियन के समझौते को विस्तारित किया, जिससे संभावित संयुक्त मूल्य लगभग $138 बिलियन हो गया। इसमें लगभग दो गीगावॉट AWS Trainium क्षमता शामिल है।
  • Oracle Cloud Infrastructure: OpenAI कहती है कि यह भागीदारी पांच वर्षों में 300 बिलियन डॉलर से अधिक की होगी और कई डेटा-सेंटर साइटों पर अधिकतम 4.5 गीगावॉट बिजली प्रदान कर सकती है।
  • CoreWeave: लगातार विस्तार से इसके OpenAI अनुबंधों का संभावित मूल्य लगभग $22.4 अरब तक बढ़ गया, जिससे विशेष GPU क्लाउड क्षमता प्रदान हुई।
  • Google Cloud: OpenAI ने अपने बुनियादी ढांचे के पोर्टफोलियो में Google Cloud को जोड़ दिया है, हालांकि कोई तुलनात्मक अनुबंध मूल्य उजागर नहीं किया गया है।
 
इन आंकड़ों को एक कुल राशि में नहीं जोड़ा जाना चाहिए क्योंकि अनुबंध विभिन्न समय सीमाओं को कवर करते हैं, कुछ 2030 के आगे तक विस्तारित हैं और कई गारंटीकृत भुगतानों के बजाय अधिकतम प्रतिबद्धताओं को दर्शाते हैं। कुछ समझौते स्टारगेट विकासों या अलग प्रोसेसर और डेटा-सेंटर व्यवस्थाओं के साथ भी ओवरलैप हो सकते हैं। उनके घोषित मूल्य यह नहीं दर्शाते कि कितनी क्षमता संचालनात्मक है, निर्माणाधीन है या भविष्य के विस्तार विकल्पों पर निर्भर है।
 
मल्टी-क्लाउड रणनीति OpenAI को विभिन्न प्रोसेसर आर्किटेक्चर तक पहुँच भी प्रदान करती है। AWS Trainium चिप्स प्रदान करता है, माइक्रोसॉफ्ट और ओरेकल की सुविधाएँ Nvidia या वैकल्पिक प्रणालियाँ तैनात कर सकती हैं, और CoreWeave हाई-डेंसिटी GPU इंफ्रास्ट्रक्चर में विशेषज्ञता रखता है। OpenAI AMD, Broadcom और Cerebras के साथ भी काम कर रहा है, जिससे आपूर्ति की लचीलापन में सुधार हो सकता है, जबकि अतिरिक्त इंजीनियरिंग जटिलता पैदा हो सकती है। इसका Nvidia इरादे का पत्र कम से कम 10 गीगावॉट प्रणालियों को कवर करता है, जिसमें Nvidia संभावित रूप से आपूर्ति के साथ $100 बिलियन तक निवेश कर सकता है। चूंकि यह अभी भी इरादे का पत्र है, इसकी अंतिम संरचना और निवेश मूल्य की गारंटी नहीं है।
 

स्टारगेट और राइवल इन्वेस्टमेंट्स वैश्विक AI इंफ्रास्ट्रक्चर प्रतिस्पर्धा को बढ़ाते हैं

जनवरी 2025 में OpenAI और SoftBank ने Stargate का परिचय दिया, जिसकी योजना चार वर्षों में अमेरिकी AI बुनियादी ढांचे में $500 बिलियन तक का निवेश करना है, जिसमें पहले $100 बिलियन के साथ लगभग 10 गीगावाट क्षमता का लक्ष्य है। Oracle और MGX समतुल्य भागीदार के रूप में शामिल हुए, जबकि Microsoft, Nvidia और Arm को प्रौद्योगिकी सहभागी के रूप में नामित किया गया। अप्रैल 2026 में OpenAI ने कहा कि इसकी योजनाबद्ध और सुरक्षित अमेरिकी पोर्टफोलियो मूल लक्ष्य को पार कर चुका है, हालांकि कई साइट्स अभी डिज़ाइन, परमिट या निर्माण के चरण में हैं, और योजनाबद्ध क्षमता को संचालन में विद्यमान डेटा सेंटर से मतलब नहीं लगाना चाहिए। कंपनी ने अभी तक स्पष्ट नहीं किया है कि Project Camellia Stargate में सम्मिलित है या नहीं। इसी बीच, Alphabet, Amazon, Meta और Microsoft को 2026 के दौरान $700 बिलियन से अधिक खर्च करने की उम्मीद है, जिसमें से बहुत कुछ AI-संबंधित बुनियादी ढांचे पर होगा, हालांकि वार्षिक अनुमान OpenAI के अनुबंधों के साथ सीधे तुलनीय नहीं है। Anthropic AWS Trainium और AMD के समझौते के माध्यम से भी विस्तार कर रहा है, जिससे 2027 से दो गीगावाट क्षमता प्राप्त हो सकती है, जबकि Google, Meta और xAI बड़े कंप्यूटिंग क्लस्टर्स के विकास पर जारी हैं।
 
AI बुनियादी ढांचे की बर्बरी कई क्षेत्रों में विकसित हो रही है:
  • बिजली की खरीद: कंपनियाँ विश्वसनीय ग्रिड एक्सेस सुनिश्चित करने के लिए दीर्घकालिक बिजली समझौते कर रही हैं और लचीले-लोड कार्यक्रमों पर विचार कर रही हैं।
  • कस्टम AI चिप्स: बादल प्रदाता लागत कम करने और हार्डवेयर आपूर्ति पर अधिक नियंत्रण प्राप्त करने के लिए Nvidia GPU के विकल्प विकसित कर रहे हैं।
  • डेटा-सेंटर वित्तपोषण: प्रौद्योगिकी कंपनियाँ, उपयोगिताएँ, चिप निर्माता, ऋणदाता और बुनियादी ढांचा फंड मल्टीबिलियन डॉलर के विकास की लागत साझा कर रहे हैं।
  • मल्टी-क्लाउड क्षमता: एआई डेवलपर्स लचीलापन में सुधार और विभिन्न प्रोसेसर सिस्टम तक पहुँच प्राप्त करने के लिए कार्यभार को कई प्रदाताओं के बीच वितरित कर रहे हैं।
  • भूमि और अनुमति: उपलब्ध बिजली, पानी, फाइबर कनेक्शन और समुदाय की स्वीकृति वाले स्थान रणनीतिक रूप से मूल्यवान हो रहे हैं।
 
प्रोजेक्ट कैमेलिया, स्टारगेट और ओपनएआई के क्लाउड अनुबंध दर्शाते हैं कि एआई प्रतिस्पर्धा अब पूरी बुनियादी ढांचा श्रृंखला में विस्तारित हो गई है, जिसमें बिजली और डेटा-सेंटर निर्माण से लेकर प्रोसेसर, नेटवर्किंग और क्लाउड सॉफ्टवेयर तक शामिल है। अगर ओपनएआई इस क्षमता को कुशलता से ऑनलाइन लाता है, तो इसे एक लाभ मिल सकता है, लेकिन परिणाम वित्तपोषण, नियामक मंजूरी, निर्माण प्रगति और साझेदार के कार्यान्वयन पर निर्भर करेगा। जैसे-जैसे प्रतिद्वंद्वी इसी रणनीति का पीछा करते हैं, विश्वसनीय बिजली और संचालनयोग्य डेटा केंद्र उन एआई मॉडल्स के जितने महत्वपूर्ण हो सकते हैं, जो उनके अंदर चल रहे हैं।
 

निष्कर्ष

ओपनएआई की रिपोर्ट की गई बुनियादी ढांचे की योजनाएं दर्शाती हैं कि एआई उद्योग कैसे तेजी से चिप्स, बिजली, डेटा-सेंटर स्थलों और क्लाउड क्षमता के लिए पूंजी-भारी प्रतिस्पर्धा में बदल रहा है। प्रोजेक्ट कैमेलिया और कंपनी के प्रमुख प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के साथ साझेदारी ओपनएआई को भविष्य के एआई उत्पादों को समर्थन देने के लिए स्केल और लचीलापन प्रदान कर सकती हैं, लेकिन घोषित अनुबंध मूल्य और योजनाबद्ध गीगावाट हर सुविधा के पूर्ण होने या पूरी तरह से उपयोग होने की गारंटी नहीं देते। दीर्घकालिक सफलता निर्माण प्रगति, ग्रिड उपलब्धता, हार्डवेयर की कुशलता, ग्राहक मांग और ओपनएआई की उस क्षमता से पर्याप्त आय प्राप्त करने की क्षमता पर निर्भर करेगी। समान निवेश विषय AI और ब्लॉकचेन प्रोजेक्ट्स पर भी प्रभाव डाल सकता है, जो बुनियादी ढांचे, डेटा और सुरक्षा क्षेत्रों में विकसित हो रहे हैं, हालांकि ये प्रोजेक्ट्स ओपनएआई से स्वतंत्र हैं। जैसे-जैसे प्रतिस्पर्धी अपने निवेश को तेज करते हैं, AI बुनियादी ढांचे की प्रतिस्पर्धा संभवतः 2030 के अंत तक प्रौद्योगिकी, सेमीकंडक्टर, क्लाउड-कंप्यूटिंग और ऊर्जा उद्योगों में एक परिभाषित शक्ति बनी रहेगी।
 

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कंप्यूट खर्च और पूंजीगत व्यय में क्या अंतर है?

कंप्यूटिंग खर्च में क्लाउड सेवाएँ, प्रोसेसर, नेटवर्किंग, बिजली और एआई मॉडल्स को प्रशिक्षित करने और संचालित करने के लिए आवश्यक अन्य संसाधन शामिल हो सकते हैं। पूंजीगत व्यय आमतौर पर एक कंपनी द्वारा अपने संपत्तियों में निवेश किए गए धन को संदर्भित करता है, जैसे सर्वर या डेटा-सेंटर भवन। OpenAI अपने साझेदारों के स्वामित्व वाली सुविधाओं से क्लाउड क्षमता खरीद सकता है, इसलिए कुछ बुनियादी ढांचा लागतें सेवा व्यय के रूप में प्रकट हो सकती हैं, बजाय सीधे पूंजीगत निवेश के।

निवेशक यह कैसे मूल्यांकन कर सकते हैं कि ओपनएआई की बुनियादी ढांचा रणनीति काम कर रही है?

महत्वपूर्ण सूचकांकों में प्रोसेसर-उपयोग दरें, निष्कर्ष लागत, सेवा विश्वसनीयता, स्थापित क्षमता प्रति आय और संचालन में आने वाली अनुबंधित बुनियादी ढांचे का प्रतिशत शामिल हैं। निवेशक उद्यम ग्राहक धारण, API वृद्धि और सकल मार्जिन का भी निरीक्षण कर सकते हैं। लागत में कमी के साथ-साथ उपयोग और आवर्ती आय में वृद्धि यह सुझाव देती है कि विस्तार मूल्य बना रहा है, जबकि सतत अनुपयोगिता क्षमता OpenAI और इसके बुनियादी ढांचा साझेदारों पर दबाव डाल सकती है।

एक एआई डेटा सेंटर के लिए गीगावॉट क्षमता का क्या अर्थ है?

गीगावॉट बिजली की शक्ति को मापता है, एआई सिस्टम के कंप्यूटिंग प्रदर्शन को नहीं। एक ही रकम बिजली का उपयोग करने वाले दो सुविधाएँ अपने प्रोसेसर, शीतलन प्रणाली, नेटवर्किंग डिज़ाइन और सॉफ्टवेयर की दक्षता के आधार पर अलग-अलग परिणाम दे सकती हैं। गीगावॉट क्षमता किसी प्रोजेक्ट के पैमाने और ग्रिड की आवश्यकताओं को समझने के लिए उपयोगी है, लेकिन यह नहीं बताती कि मॉडल कितनी जल्दी प्रशिक्षित किया जा सकता है या यह कितने उपयोगकर्ताओं का समर्थन कर सकता है।

क्या वैकल्पिक AI चिप्स OpenAI की Nvidia पर निर्भरता को कम कर सकते हैं?

AMD, AWS, Broadcom, Cerebras और अन्य आपूर्तिकर्ताओं के प्रोसेसर OpenAI को अधिक लचीलापन प्रदान कर सकते हैं और एकल हार्डवेयर कंपनी पर निर्भरता को कम कर सकते हैं। हालाँकि, चिप प्लेटफॉर्म के बीच वर्कलोड स्थानांतरित करने के लिए सॉफ्टवेयर विकास, परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता होती है। Nvidia को अपने व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले CUDA परितंत्र से भी लाभ होता है। इसलिए OpenAI शायद एक मिश्रित हार्डवेयर रणनीति का उपयोग करे, जिसमें लागत, उपलब्धता और वर्कलोड प्रदर्शन के आधार पर विभिन्न प्रोसेसर चुने जाएँ।
 
 

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