इंटरनेट को चलाने वाली चार कंपनियाँ, जिन्होंने एक ऐसी संख्या का अनुमान लगाया है जो समझने में असामान्य है। ब्लूमबर्ग के अनुसार, अल्फाबेट, मेटा प्लेटफॉर्म्स, माइक्रोसॉफ्ट और अमेज़न आगामी वर्षों में AI बुनियादी ढांचे में लगभग 2.4 ट्रिलियन डॉलर का निवेश करने की राह पर हैं।
इस आंकड़े को समझने के लिए, $2.4 ट्रिलियन लगभग इटली की कुल सकल घरेलू उत्पाद (GDP) के बराबर है। इन चार कंपनियाँ ऐसे भवनों पर, जो GPU और उन्हें चलाए रखने के लिए आवश्यक बिजली प्रणालियाँ हैं, G7 देश के आर्थिक उत्पादन के बराबर खर्च करने की योजना बना रही हैं।
बिल्डआउट के पीछे के नंबर
केवल 2026 में, हाइपरस्केल ऑपरेटर्स को पूंजीगत व्यय पर $600 बिलियन से $635 बिलियन के बीच खर्च करने का अनुमान है। इस कुल राशि का लगभग 75% AI-संबंधित पहलों के लिए आवंटित है, जिसका अर्थ है कि इस वर्ष लगभग $475 बिलियन AI कंप्यूटिंग हार्डवेयर, ठंडा करने की प्रणालियों और बिजली अवसंरचना में प्रवाहित होगा।
मॉर्गन स्टैनले के अनुमान एक और बड़ी छवि बनाते हैं। बैंक का अनुमान है कि 2025 से 2028 तक वैश्विक डेटा केंद्रों के पूंजी व्यय लगभग $2.9 ट्रिलियन तक पहुँच सकते हैं। और यहाँ वह हिस्सा है जिससे प्रत्येक पूंजी बाजार प्रतिभागी को ध्यान देना चाहिए: मॉर्गन स्टैनले इस समीकरण में $1.5 ट्रिलियन के वित्तपोषण अंतर की पहचान करता है, जिसे बैंक का मानना है कि मुख्य रूप से निजी क्रेडिट बाजारों के माध्यम से पूरा किया जाएगा।
मेटा पहले से ही मिट्टी खोद रहा है। कंपनी ने हाल ही में टेक्सास के एल पासो में एक गीगावॉट स्केल के एआई डेटा सेंटर कैंपस के लिए लगभग 1,039 एकड़ भूमि खरीदी है, जिसकी अनुमानित लागत $10 बिलियन से अधिक होगी।
क्यों क्रिप्टो बाजारों को ध्यान देना चाहिए
डिजिटल संपत्ति निवेशकों के लिए स्पष्ट प्रश्न: $2.4 ट्रिलियन का AI बुनियादी ढांचा निवेश क्रिप्टो के साथ कैसे संबंधित है? उत्तर आपके विचार से अधिक सीधा है।
सबसे पहले, ऊर्जा का पहलू है। एआई डेटा केंद्र बिजली के भारी उपभोक्ता हैं। मेटा के एल पासो प्रोजेक्ट जैसा गीगावॉट स्केल का सुविधा लगभग एक मध्यम आकार के शहर के बराबर बिजली का उपभोग करता है। ऐसी मांग ऊर्जा बाजारों पर भारी दबाव डालती है, जो सीधे बिटकॉइन माइनिंग की आर्थिकता को प्रभावित करती है।
दूसरा, मॉर्गन स्टैनले द्वारा पहचाने गए 1.5 ट्रिलियन डॉलर के वित्तीय अंतर को वैकल्पिक पूंजी बाजारों के लिए एक संकेत चिह्न माना जा सकता है। निजी क्रेडिट को इस अंतर का अधिकांश हिस्सा समाहित करने की उम्मीद है, लेकिन आवश्यक पूंजी का विशाल पैमाना वित्त के हर कोने में लहरें उठाएगा।
प्रतिस्पर्धी दृश्य और देखने के लिए क्या
आपूर्ति श्रृंखला के प्रभाव भी समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। AI डेटा केंद्रों पर खर्च किया गया प्रत्येक डॉलर चिप निर्माताओं, नेटवर्किंग उपकरण प्रदाताओं, निर्माण कंपनियों और ऊर्जा कंपनियों की ओर नीचे की ओर प्रवाहित होता है। NVIDIA, जो AI प्रशिक्षण चिप्स का बड़ा हिस्सा आपूर्ति करता है, इस पूंजी सुपरसाइकिल के केंद्र में बैठा है।
फाइनेंसिंग गैप शायद सबसे अधिक कार्यान्वयन योग्य संकेत है। $1.5 ट्रिलियन का खाली स्थान जिसे निजी क्रेडिट बाजारों के माध्यम से भरने की आवश्यकता है, उसका व्यापक वित्तीय प्रणाली में आय, जोखिम प्रीमियम और पूंजी उपलब्धता पर प्रभाव पड़ेगा।