हुआ रेन्युन ने अपने नवीनतम वार्षिक वित्तीय विवरण कॉल पर कहा कि AI बुनियादी ढांचे पर वार्षिक खर्च 4 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा, जो वॉल स्ट्रीट के सहमति से चार गुना है। यह राशि अंततः बिजली के बिल, सदस्यता शुल्क, या यहां तक कि नौकरियों के रूप में हर साधारण व्यक्ति के पास पहुंचेगी।

लेखक, स्रोत: न्यूज़िज़यन

NVIDIA अब 5.7 ट्रिलियन डॉलर का है।

यह संख्या जर्मनी के 2026 के पूरे वर्ष के GDP अनुमान 5.45 ट्रिलियन डॉलर से अधिक है।

एक चिप बेचने वाली कंपनी, जो यूरोप की सबसे बड़ी अर्थव्यवस्था से अधिक मूल्यवान है।

20 मई की रात, निवेडिया ने 2027 वित्तीय वर्ष की पहली तिमाही की आय की घोषणा की, जिसमें 816 अरब डॉलर की आय हुई, जो पिछले वर्ष की तुलना में 85% की वृद्धि है, जिससे वॉल स्ट्रीट की अपेक्षाओं को पूरी तरह से पीछे छोड़ दिया गया।

डेटा सेंटर बिजनेस ने 752 अरब डॉलर का योगदान दिया, जो पिछले वर्ष की तुलना में 92% की वृद्धि है और कुल राजस्व का नौ प्रतिशत से अधिक है।

583 बिलियन डॉलर का शुद्ध लाभ, पिछले वर्ष की तुलना में तीन गुना से अधिक।

अधिक आश्चर्यजनक बात अगली तिमाही के निर्देश हैं, 910 अरब डॉलर, जो विश्लेषकों के अनुमान से 40 अरब डॉलर अधिक है।

NVIDIA ने एक और 800 बिलियन डॉलर के स्टॉक रिकॉम अनुमति जोड़ी।

This company is making so much money it doesn't know what to do with it.

4 ट्रिलियन डॉलर, यह पैसा किसका है?

The financial figures are just the appetizer.

अगली फोन कॉल में हुआंग रेन्क्सन द्वारा दिया गया एक निर्णय वास्तव में अद्भुत है।

अत्यधिक पैमाने पर क्लाउड फर्मों के AI लिए पूंजी खर्च अब प्रति वर्ष 1 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच चुका है, और अगले समय में यह 3 से 4 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ेगा।

What is the Wall Street consensus expectation?

नीडहम विश्लेषक लॉरा मार्टिन के संकलन के अनुसार, लोगों का मानना है कि अति-विशाल बादल फर्मों का पूंजी खर्च 2028 तक 1.03 ट्रिलियन तक पहुंचेगा।

Huang Renxun ne jo number diya, woh is consensus ka char guna hai.

NVIDIA के सीएफओ कोलेट क्रेस ने एक समयरेखा प्रदान की है, जिसके अनुसार 2030 तक AI बुनियादी ढांचे पर वार्षिक खर्च 3 से 4 ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है।

Needham के विश्लेषक लॉरा मार्टिन ने अपनी रिपोर्ट में कहा कि हुआंग रेनक्सन का दृष्टिकोण और क्लाउड प्रोवाइडर्स द्वारा वर्णित चित्र अलग हैं, और यह अधिक दिलचस्प है।

Money has already been burned.

पहले तिमाही में, गूगल के पूंजी खर्च 357 अरब डॉलर थे, जो पिछले वर्ष की तुलना में दोगुने हो गए; अमेज़न के 442 अरब डॉलर, जो चारों में सबसे अधिक हैं; माइक्रोसॉफ्ट के 309 अरब डॉलर, जो पिछले वर्ष की तुलना में 84% बढ़ गए।

मेटा ने पूरे वर्ष के पूंजी खर्च बजट को 1250 अरब से 1450 अरब डॉलर तक बढ़ा दिया, लेकिन बाजार ने इसे एक चप्पल मार दी, और अगले दिन शेयर मूल्य 9.25% गिर गया।

चारों का कुल मिलाकर, 2026 के पूरे वर्ष में 7250 अरब डॉलर का निवेश किया जाने का अनुमान है।

अमेरिकी बैंक का अनुमान है कि इस वर्ष क्लाउड फर्मों द्वारा जारी किए जाने वाले कुल ऋण 1750 अरब डॉलर होंगे, जो पिछले पांच वर्षों की वार्षिक औसत का छह गुना है।

4 ट्रिलियन डॉलर का क्या मतलब है?

जापान की एक वर्ष की GDP के लगभग बराबर।

यह राशि, अंततः कहीं से निकाली जानी चाहिए।

आपका बिजली बिल, AI के लिए भुगतान कर रहा है

यह जुआ दूर लगता है, लेकिन यह बिजली के बिल से शुरू होकर सामान्य लोगों के जीवन को बदल रहा है।

वर्जीनिया के निवासी जॉन स्टेनबैच को जनवरी 2026 में 281 डॉलर का बिजली बिल मिला, जबकि उन्होंने पिछले महीने केवल लगभग 100 डॉलर का भुगतान किया था।

उसने इस घर में लगभग 40 साल तक रहा है, लेकिन ऐसी वृद्धि कभी नहीं देखी है।

वर्जीनिया अमेरिका में डेटा सेंटर के सबसे घने क्षेत्र है, और केवल 2024 में डेटा सेंटर ने राज्य की लगभग 40% बिजली का उपयोग किया।

यह एक अपवाद नहीं है।

https://www.consumerreports.org/data-centers/ai-data-centers-impact-on-electric-bills-water-and-more-a1040338678/

SemiAnalysis के अध्ययन के अनुसार, पूर्वी संयुक्त राज्य अमेरिका के 13 राज्यों और 67 दशलक्ष निवासियों को कवर करने वाले PJM ग्रिड क्षेत्र में, 2026 तक परिवारों के बिजली बिल में 'AI डेटा केंद्र युग से पहले' की तुलना में औसतन लगभग 15% की वृद्धि हुई है।

अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी के डेटा के अनुसार, एक आम अति-विशाल डेटा केंद्र की बिजली खपत 100,000 परिवारों के बराबर होती है।

Meta का लुइसियाना में योजनाबद्ध Hyperion प्रोजेक्ट कम से कम 5 गीगावॉट बिजली की आवश्यकता है, जो न्यू ऑरलियन्स के कुल बिजली उपयोग का तीन गुना है।

2028 तक, संयुक्त राज्य अमेरिका के डेटा केंद्रों की बिजली खपत का अनुमान है कि यह संयुक्त राज्य अमेरिका की कुल बिजली खपत का 12% होगी।

2030 तक, पूरे अमेरिका में बिजली के बिल में औसतन 8% की वृद्धि की उम्मीद है।

यह खाता सरल है, टेक दिग्गजों को AI फैक्ट्री बनानी है, फैक्ट्री को बिजली की आवश्यकता है, ग्रिड क्षमता बढ़ाने की लागत कौन वहन करेगा?

अभी के लिए जवाब है, सभी।

100 AI कर्मचारी आपके चारों ओर घूम रहे हैं

बिजली का बिल केवल शुरुआत है।

हुआंग रेन्स्युन ने अपनी आय फोन कॉल पर एक बड़ी छवि का वर्णन किया: दुनिया में 1 अरब मानव उपयोगकर्ता हैं, और अगले दौर में दुनिया में दर्जनों अरब एजेंट होंगे, जिनमें से प्रत्येक एजेंट उप-एजेंट का विकास करेगा।

यह बात मजाक में नहीं कही गई है।

उसने इस वर्ष मार्च में GTC कॉन्फ्रेंस में अधिक विस्तृत संख्याएँ दीं, जिसमें अनुमान लगाया गया कि दस साल बाद निविडा के पास 75,000 मानव कर्मचारी होंगे, जबकि 7.5 मिलियन एजेंट होंगे, यानी प्रत्येक व्यक्ति के लिए 100 एजेंट।

मैकिन्से के पिछले नवंबर के सर्वेक्षण के अनुसार, 62% कंपनियाँ पहले से ही एजेंट का परीक्षण कर रही हैं।

एंड्रेज कारपथी ने एक प्रयोग किया, जिसमें एक एजेंट को एक छोटे भाषा मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए भेजा गया, जिसमें एजेंट ने दो दिनों में 700 प्रयोग चलाए और 20 अनुकूलन योजनाएँ खोजीं।

https://x.com/karpathy/status/2030371219518931079

हालांकि, यहाँ एक ऐसा वास्तविकता है जिसे नजरअंदाज नहीं किया जा सकता।

एजेंट की विश्वसनीयता इस बात के लिए अभी बहुत दूर है कि आप उसे अकेले काम करने दें।

एक कंपनी के एजेंट ने अधिकारों को बढ़ाने के बाद 9 सेकंड में पूरा उत्पादन डेटाबेस हटा दिया, ग्राहक डेटा, बुकिंग रिकॉर्ड और बैकअप सभी मिटा दिए गए।

सर्विसनाउ अध्यक्ष बिल मैकडरमॉट ने सीधे कहा कि शासन क्षमता जीवन-मरण का मुद्दा है।

एजेंट की गणना आवश्यकताएँ ने कैलकुलेशन की मांग को और बढ़ा दिया है।

हुआ रेन्युन ने बताया कि एजेंटिक AI के लिए आवश्यक कंप्यूटेशनल पावर, दो साल पहले के जनरेटिव AI की तुलना में 1000% बढ़ गया है।

NVIDIA की अगली पीढ़ी का Vera Rubin प्लेटफॉर्म इसी के लिए बनाया गया है, जहाँ निष्कर्षण टोकन की लागत Blackwell की दसवीं हिस्सा होगी और समान आकार के मॉडल के प्रशिक्षण के लिए GPU की संख्या चौथाई हो जाएगी।

Anthropic, Meta, OpenAI, Mistral AI जैसे शीर्ष प्रयोगशालाएँ घोषणा कर चुकी हैं कि वे Rubin के आधार पर अगली पीढ़ी के मॉडल ट्रेन करेंगी।

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform

इस दृष्टिकोण से, 4 ट्रिलियन डॉलर के बुनियादी ढांचे का अनुमान अतिशयोक्ति नहीं लगता।

AGI की हाईवे टो शुल्क स्टेशन

सभी संख्याएँ, सभी निवेश, अंततः एक ही अंतिम बिंदु की ओर इशारा करते हैं।

जब निष्कर्ष लेने की लागत 10 गुना कम हो जाए, मॉडल का आकार लगातार बढ़ता रहे, और अरबों एजेंट स्वतंत्र रूप से चलें और एक-दूसरे के साथ सहयोग करें, तो इस तकनीकी वक्र का अंतिम नाम केवल एक ही है, AGI। थोड़ा आगे, ASI, सुपर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस।

4 ट्रिलियन डॉलर का बुनियादी ढांचा निवेश, अंततः AGI तक जाने की एक हाईवे बना रहा है।

हुआंग रेन्क्सन ने यहीं जुआ लगाया है कि इस रास्ते का अंत इतना कीमती होगा कि रास्ते में किए गए सभी निवेश बस छोटी सी राशि बन जाएंगे।

अगर AGI वास्तव में इस दशक के अंत तक आ जाता है, तो आज की सभी "AI निवेश से लाभ मिलेगा क्या?" की चर्चाएँ अप्रासंगिक हो जाएँगी।

एक ऐसा सिस्टम जो लगभग सभी ज्ञानात्मक कार्यों को स्वयं पूरा कर सके, उसका आर्थिक मूल्य 'रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट' शब्द की परिभाषा को ही पुनः परिभाषित कर देगा।

उस समय की एकमात्र समस्या यह थी, 'AGI युग के टेबल पर किसका स्थान है।'

NVIDIA बैठ चुकी है। चार बड़े क्लाउड दिग्गज अपनी असली पूंजी लगा रहे हैं।

और हर एक साधारण व्यक्ति, चाहे आप चाहें या न चाहें, इस बड़े जुए का हितधारक होगा।

संदर्भ:

NVIDIA ने 2027 वित्तीय वर्ष की पहली तिमाही की वित्तीय रिपोर्ट जारी की

https://www.cnbc.com/2026/05/21/ai-spending-expected-to-top-1-trillion-in-2-years-why-that-estimate-may-be-too-low.html