जापान AI कंप्यूट के लिए दुनिया के प्रमुख गंतव्यों में से एक बनने पर बड़ी निवेश कर रहा है। एक निक्केई सर्वे में 26 प्रमुख जापानी डेटा सेंटर संचालकों का सर्वेक्षण किया गया, जिसमें पाया गया कि 22 में से 22 अपनी AI-केंद्रित डेटा सेंटर क्षमता 2033 तक 2025 के अंत के स्तर की तुलना में चार गुना से अधिक बढ़ाने की योजना बना रहे हैं। इसकी कीमत: लगभग 10 ट्रिलियन येन, यानी लगभग 60 अरब डॉलर, आठ साल में फैलाई गई।
बड़े खर्ची लोग
NTT, जापान का टेलीकॉम विशाल, फिस्कल 2033 तक 2 गीगावॉट की कुल क्षमता के लक्ष्य के साथ घरेलू अग्रणी भूमिका निभा रहा है। कंपनी ने इस क्षमता के 1 गीगावॉट के निर्माण के लिए लगभग 1.5 ट्रिलियन येन, लगभग 9 से 10 बिलियन डॉलर का खर्च निर्धारित किया है।
विदेशी पूंजी घरेलू खिलाड़ियों के साथ बह रही है। ब्लैकस्टोन ने अगले तीन से पांच वर्षों में जापान में 1 GW से अधिक डेटा सेंटर सुविधाओं के निर्माण के लिए $30 बिलियन का प्रतिबद्धता दी है। Microsoft ने 2026 और 2029 के बीच AI डेटा सेंटर्स के लिए विशेष रूप से $10 बिलियन का प्रतिबद्धता दिया है।
शायद सबसे आकर्षक नए आने वाले हैं मुबादला, अबू धाबी का सार्वजनिक संपत्ति कोष, जिसके अनुसार अकिता प्रान्त में लगभग 1 ट्रिलियन येन (लगभग 6.3 बिलियन डॉलर) के परियोजना पर विचार किया जा रहा है। यह एकल सुविधा 500 मेगावॉट क्षमता का लक्ष्य रखेगी, जो एशिया के सबसे बड़े डेटा केंद्र परियोजनाओं में से एक बन जाएगी।
क्यों जापान, और क्यों अब
जापान की सरकार सक्रिय रूप से स्वागत का आह्वान कर रही है। देश की दीर्घकालिक विकास रणनीति 2040 तक के वित्तीय वर्ष के माध्यम से सार्वजनिक और निजी निवेश के मिलाकर 370 ट्रिलियन येन, लगभग 2.3 ट्रिलियन डॉलर को आकर्षित करने का लक्ष्य रखती है। AI और सेमीकंडक्टर्स उस प्राथमिकता सूची के शीर्ष पर हैं।
नए सुविधा लहर का ध्यान उच्च-शक्ति AI कार्यभार पर होगा, जो प्रति स्थल सैकड़ों मेगावाट समर्थन करने में सक्षम होंगे। ऑपरेटर तरल शीतलन प्रौद्योगिकी और नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों पर भी जोर दे रहे हैं, और कई परियोजनाएँ कम संकुलित क्षेत्रों की ओर लक्षित हैं, जहाँ भूमि और बिजली अधिक पहुँचयोग्य हैं। अकिता प्रान्त, जहाँ मुबादला अपने विशाल निर्माण की योजना बना रहा है, वह इस प्रोफाइल के अनुकूल है: ग्रामीण, तुलनात्मक रूप से सस्ता, और टोक्यो के शहरी संकुलन से दूर।
जापान की सरकार ने दूसरे देशों में स्थित बुनियादी ढांचे पर निर्भर रहने के बजाय डेटा और एआई मॉडल्स को घरेलू रूप से प्रबंधित करने के महत्व पर जोर दिया है।
ऊर्जा का प्रश्न विशेष रूप से प्रासंगिक है। AI डेटा केंद्र की क्षमता को चार गुना करने का अर्थ है बिजली की खपत को चार गुना करना, और जापान पहले से ही 2011 के फुकुशिमा आपदा के बाद परमाणु ऊर्जा से वापसी के कारण ऊर्जा बाजार में संकुचित स्थिति का सामना कर रहा है।