विदेशी मीडिया के अनुसार, AI डेटासेंटर की तेजी बाहरी रूप से कैलकुलेशन क्षमता की प्रतिस्पर्धा लगती है, लेकिन नींव में यह एक फंडिंग प्रतिस्पर्धा जैसी होती जा रही है। एक बड़े पार्क के निर्माण के लिए केवल GPU ही पर्याप्त नहीं है, बल्कि भूमि, बिजली आपूर्ति, सबस्टेशन उपकरण, शीतलन प्रणाली, ऑप्टिकल फाइबर और दीर्घकालिक बिजली आपूर्ति की भी आवश्यकता होती है, जिसका एकल प्रोजेक्ट पर खर्च कई सौ अरब डॉलर हो सकता है।
2030 तक वैश्विक AI बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए लाखों करोड़ डॉलर की आवश्यकता होने का अनुमान है। रॉयटर्स ने पहले बताया था कि 2026 से 2030 के बीच संबंधित वित्तपोषण की मांग 3.6 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच सकती है। लेख के अनुसार, इसका अर्थ है कि निर्माण, ऋणदान और दीर्घकालिक संपत्ति के जोखिम को स्वीकार करने वाले प्रतिभागी, अक्सर मॉडल को प्रशिक्षित करने वाली कंपनियां नहीं होती हैं।
सीमित नकद धन वाले हैं
लेख में बताया गया है कि माइक्रोसॉफ्ट जैसे बड़े क्लाउड फर्म अभी भी अपने बैलेंस शीट के आधार पर सीधे नकदी निवेश कर सकते हैं, लेकिन अधिकांश छोटे और मध्यम आकार की AI कंपनियाँ और क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर्स ऐसी क्षमता नहीं रखते। अक्सर उन्हें प्रोजेक्ट से स्थिर आय प्राप्त होने से पहले GPU खरीदने और डेटासेंटर बनाने के लिए दस अरब डॉलर से अधिक का निवेश करना पड़ता है, इसलिए उन्हें बाहरी पूंजी पर निर्भर रहना पड़ता है।
आम अभ्यासों में कंपनी बॉन्ड और कन्वर्टिबल बॉन्ड जारी करना शामिल है। नेबियस ने अगस्त 2026 में 45 अरब डॉलर के कन्वर्टिबल बॉन्ड फंडिंग की घोषणा की, जिसमें से कुछ राशि AI इंफ्रास्ट्रक्चर बिजनेस में निवेश की जाएगी। लेख के अनुसार, इस तरह के उपकरण शेयरधारकों को डेटा सेंटर विस्तार में अप्रत्यक्ष रूप से भाग लेने की अनुमति देते हैं।
डेटा सेंटर को बुनियादी ढांचा संपत्ति के रूप में माना जा रहा है
लेख के अनुसार, अति विशाल AI पार्क के वित्तपोषण का तरीका धीरे-धीरे बिजली संयंत्र, हवाई अड्डे या टोल नदी के समान हो रहा है। विकासक आमतौर पर एक विशेष उद्देश्य इकाई स्थापित करते हैं, जो भूमि और भौतिक सुविधाओं को रखती है, और फिर बैंकों और निजी निवेशकों से लंबे समय तक के किराए के आधार पर वित्तपोषण प्राप्त करती है।
ऋणदाताओं के लिए, भविष्य की भरोसेमंद नकदी प्रवाह महत्वपूर्ण है। यदि OpenAI, माइक्रोसॉफ्ट या बड़े क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर 15 से 20 वर्ष का किराया अनुबंध करते हैं, तो ऐसे अनुबंध दस अरब डॉलर के ऋण को समर्थन दे सकते हैं। पार्क, बिजली के उपयोग का अधिकार और उपकरण भी प्रतिभूति के रूप में शामिल किए जाएंगे।
एक लेख में उदाहरण दिया गया है कि सॉफ्टबैंक द्वारा समर्थित SB Energy, OpenAI के लिए अमेरिका के ओहायो में प्रोजेक्ट को आगे बढ़ा रही है। न्यूमाडिया ने इस पार्क के संबंधित किराए और बुनियादी ढांचे के लिए अधिकतम 1050 अरब डॉलर का क्रेडिट समर्थन और SB Energy में प्रत्यक्ष निवेश करने को स्वीकार किया है। इस पार्क की डिज़ाइन क्षमता अधिकतम 8 गीगावॉट बिजली तक विस्तारित की जा सकती है।
NVIDIA की भूमिका बदल रही है
लेख के अनुसार, सबसे असामान्य परिवर्तनों में से एक यह है कि न्वीडिया केवल चिप आपूर्तिकर्ता के रूप में नहीं, बल्कि “आपूर्तिकर्ता और वित्तीय समर्थक” के दोहरे भूमिका में बदल रहा है। GPU बेचने के अलावा, न्वीडिया AI प्रयोगशालाओं, बुनियादी ढांचा कंपनियों और क्लाउड सेवा प्रदाताओं में निवेश करता है और गारंटी जैसे तरीकों के माध्यम से ग्राहकों को वित्तपोषण प्राप्त करने में मदद करता है।
लेख के अनुसार, इस व्यवस्था से हार्डवेयर की मांग में वृद्धि होती है, क्योंकि ग्राहकों को निर्माण वित्तपोषण प्राप्त करना आसान हो जाता है। हालांकि, बाजार एक प्रश्न पर ध्यान केंद्रित करने लगा है: यदि चिप आपूर्तिकर्ता एक साथ ग्राहकों में निवेश करते हैं, किराए का समर्थन करते हैं और परियोजना वित्तपोषण में शामिल होते हैं, तो इस मांग का कितना हिस्सा वास्तविक बाजार से आता है और कितना आपूर्तिकर्ता द्वारा संचालित वित्तपोषण क्षमता से?
निवेडिया इस मॉडल को "चक्रीय वित्तपोषण" के रूप में वर्णित करने का विरोध करती है। हालाँकि, लेख में उल्लेख किया गया है कि संबंधित चिंताएँ इतनी बढ़ गई हैं कि वे व्यापार व्यवस्थाओं को प्रभावित करने लगी हैं, और निवेडिया ने हाल ही में कुछ छोटे AI क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर्स के साथ आय साझा करने की सहमति को निलंबित कर दिया है।
सीमाएँ केवल चिप पर ही सीमित नहीं हो सकतीं
लेख में यह भी उल्लेख किया गया है कि AI डेटासेंटर की निर्माण लागत अभी भी बढ़ रही है। GPU के अलावा, मेमोरी, नेटवर्क उपकरण, ट्रांसफॉर्मर और शीतलन प्रणाली का भी आपूर्ति संकट रहा है। कुछ निविडा प्लेटफॉर्म पर आधारित AI सर्वर सिस्टम, मेमोरी की कीमतों में वृद्धि के कारण, उनकी कीमतों में 15% से अधिक की वृद्धि हुई है।
जब ब्याज दरें उच्च स्तर पर बनी रहती हैं, तो वित्तपोषण लागत भी समान रूप से बढ़ जाती है। लेख के अनुसार, यदि AI की मांग बढ़ती रही, तो वॉल स्ट्रीट AI केंद्रों को एक नया बुनियादी ढांचा संपत्ति श्रेणी के रूप में देख सकती है; लेकिन यदि भविष्य में AI की आय अपेक्षाओं से कम रही, तो जोखिम केवल प्रौद्योगिकी कंपनियों तक ही सीमित नहीं रहेगा, बल्कि बैंकों, बॉन्ड होल्डर्स, प्राइवेट क्रेडिट फंड्स, बुनियादी ढांचा निवेशकों और गारंटी प्रदान करने वाले आपूर्तिकर्ताओं तक भी प्रसारित हो सकता है।