AI की दौड़ अब विशाल इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश में बदली
Artificial Intelligence की वैश्विक प्रतिस्पर्धा अब केवल बेहतर AI models बनाने तक सीमित नहीं है। इसके पीछे GPUs, विशाल data centres, बिजली, cooling systems और high-speed networking की मांग तेजी से बढ़ रही है।
Investment firm Blackstone के 2026 Mid-Year Investment Perspectives के अनुसार, पांच सबसे बड़े hyperscalers का data-centre capital expenditure 2026 में करीब $769 अरब तक पहुंचने का अनुमान है।
यह Blackstone के जनवरी outlook में लगाए गए करीब $600 अरब के अनुमान से लगभग $169 अरब अधिक है। यानी साल के भीतर ही अनुमानित spending में करीब 28% की upward revision हुई है।
यह आंकड़ा पूरे वैश्विक AI उद्योग का कुल निवेश नहीं है; Blackstone इसे पांच बड़े hyperscalers के data-centre capex के संदर्भ में प्रस्तुत करता है। इसलिए $769 अरब को समूचे AI sector की spending बताना सटीक नहीं होगा।
Chips, Power और Data Centres बने AI विस्तार के तीन आधार
Blackstone के मुताबिक, AI infrastructure के विस्तार में chips, electricity और data centres तीन प्रमुख pillars हैं—और यही तीन क्षेत्र growth के लिए संभावित bottlenecks भी बन रहे हैं।
Generative AI का इस्तेमाल बढ़ने के साथ compute requirements भी तेजी से बढ़ रही हैं। Blackstone का अनुमान है कि एक साधारण AI query पारंपरिक internet search के मुकाबले लगभग 10 गुना अधिक compute-intensive हो सकती है, जबकि video generation में यह अंतर 10,000 गुना तक पहुंच सकता है।
यही बढ़ती computational demand कंपनियों को GPUs और data centres पर अभूतपूर्व मात्रा में पूंजी लगाने के लिए प्रेरित कर रही है।
2030 तक व्यापक Data Infrastructure पर $5 ट्रिलियन से ज्यादा commitment
Blackstone के outlook में कहा गया है कि hyperscalers ने 2030 तक broader data infrastructure पर $5 ट्रिलियन से अधिक खर्च करने की प्रतिबद्धता जताई है।
कंपनी का यह भी अनुमान है कि AI-linked revenues 2024 से 2027 के बीच लगभग 30 गुना बढ़ सकती हैं।
लेकिन infrastructure की मांग जितनी तेजी से बढ़ रही है, उतनी ही तेजी से इसकी financing और energy requirements को लेकर सवाल भी सामने आ रहे हैं।
S&P Global ने भी विशाल Capex Cycle की ओर किया इशारा
Blackstone अकेली संस्था नहीं है जो AI infrastructure spending में तेज उछाल देख रही है।
S&P Global Ratings ने अगस्त में प्रकाशित अपने analysis में अनुमान लगाया कि छह बड़े hyperscalers का संयुक्त capital expenditure 2027 तक $1.3 ट्रिलियन से अधिक हो सकता है।
S&P के अनुसार, इस विस्तार की financing में debt, leases, guarantees और दूसरे financing structures की भूमिका बढ़ रही है। उसने 2026 और 2027 में छह बड़े hyperscalers के लिए aggregate negative free operating cash flow का भी अनुमान लगाया है।
ये projections अलग-अलग methodologies और company groups पर आधारित हैं, इसलिए Blackstone के $769 अरब और S&P के $1.3 ट्रिलियन आंकड़ों की सीधी तुलना नहीं की जानी चाहिए।
AI Investment के साथ Debt का इस्तेमाल भी तेजी से बढ़ा
AI infrastructure boom का एक महत्वपूर्ण बदलाव इसकी financing में दिखाई दे रहा है।
Bank of England ने जुलाई 2026 की Financial Stability Report में कहा कि AI companies infrastructure investment के लिए बाहरी financing—विशेष रूप से debt—पर तेजी से निर्भर हो रही हैं।
रिपोर्ट के मुताबिक, पांच AI hyperscalers का हिस्सा 2025 के अंत में outstanding US investment-grade debt का केवल करीब 3% था, लेकिन मई 2026 की शुरुआत तक वे उस साल के नए issuance के 15% से अधिक के लिए जिम्मेदार थे।
Bank of England ने यह भी कहा कि AI debt financing अभी तक outstanding debt के अपेक्षाकृत सीमित stock के कारण नियंत्रित जोखिम रहा है, लेकिन इसकी तेज वृद्धि भविष्य में financial stability के लिए अधिक महत्वपूर्ण हो सकती है।
$10 ट्रिलियन तक पहुंच सकता है व्यापक AI Buildout
AI infrastructure की संभावित आर्थिक scale को लेकर एक अन्य अध्ययन और भी बड़ा आंकड़ा प्रस्तुत करता है।
Columbia Business School के professor Stijn Van Nieuwerburgh के Brookings Institution conference के लिए तैयार paper के अनुसार, AI buildout 2032 तक हर साल अमेरिकी GDP के करीब 3.6% के बराबर निवेश मांग सकता है और cumulative खर्च $10 ट्रिलियन से अधिक हो सकता है।
Reuters की 24 सितंबर की रिपोर्ट के अनुसार, अध्ययन में कहा गया है कि AI infrastructure financing पहले बड़े technology groups के cash reserves पर अधिक निर्भर थी, लेकिन अब increasingly complex financing arrangements की ओर बढ़ रही है।
यह $10 ट्रिलियन एक academic projection है, कोई घोषित corporate spending commitment नहीं।
बिजली और Grid Capacity बन सकती है अगली बड़ी बाधा
AI infrastructure के लिए केवल पैसा और GPUs पर्याप्त नहीं हैं। विशाल data centres को लगातार और बड़े पैमाने पर बिजली की जरूरत होती है।
Blackstone के अनुसार, अगले पांच वर्षों में global electricity demand 50% से अधिक बढ़ने का अनुमान है, जबकि अमेरिका में अगले दशक में demand करीब 40% बढ़ सकती है। कंपनी का कहना है कि ageing grids और transmission bottlenecks के कारण कुछ markets में नई बिजली capacity हासिल करने का समय ऐतिहासिक रूप से करीब एक साल से बढ़कर सात साल या उससे अधिक हो गया है।
United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) ने भी सितंबर में चेतावनी दी कि hyperscale और AI data centres का तेजी से विस्तार electricity-system resilience, water use, land और local infrastructure पर दबाव डाल सकता है।
UNECE के मुताबिक, data centres की वैश्विक बिजली खपत 2025 के करीब 485 TWh से बढ़कर 2030 में 950 TWh हो सकती है—जो उस समय global electricity demand के लगभग 3% के बराबर होगी।
AI Safety पर भी बढ़ रही चिंता
Infrastructure investment में तेजी ऐसे समय आ रही है जब advanced AI models की safety और reliability को लेकर industry के भीतर बहस तेज हुई है।
18 सितंबर को Anthropic और Accenture ने frontier AI models के independent evaluation के लिए अगले पांच वर्षों में संयुक्त रूप से कम से कम $2 अरब लगाने की घोषणा की—दोनों कंपनियों ने कम से कम $1 अरब-1 अरब की प्रतिबद्धता जताई।
Reuters के मुताबिक यह कदम ऐसे समय आया जब AI developers पर regulators, companies और researchers की ओर से advanced systems की safety और reliability सुनिश्चित करने का दबाव बढ़ रहा है।
Anthropic CEO Dario Amodei ने AI कंपनियों से frontier-model development की गति धीमी करने और independent evaluators को systems तक अधिक access देने की भी अपील की थी।
यह ध्यान रखना जरूरी है कि AI infrastructure spending में बढ़ोतरी स्वयं safety problem का प्रमाण नहीं है। दोनों trends समानांतर चल रहे हैं: एक तरफ computing capacity पर रिकॉर्ड निवेश हो रहा है, दूसरी ओर अधिक शक्तिशाली models की testing, oversight और governance को लेकर बहस बढ़ रही है।
AI Boom की अगली परीक्षा
2026 का AI infrastructure cycle दिखाता है कि Artificial Intelligence अब software industry से कहीं आगे बढ़कर physical infrastructure investment का भी बड़ा driver बन चुका है।
Blackstone के $769 अरब के revised estimate से लेकर S&P Global के 2027 तक $1.3 ट्रिलियन से अधिक hyperscaler capex projection तक, अलग-अलग forecasts investment की असाधारण scale की ओर संकेत करते हैं।
लेकिन इस expansion की sustainability इस बात पर भी निर्भर करेगी कि कंपनियां पर्याप्त electricity और compute capacity कितनी तेजी से हासिल करती हैं, infrastructure को किस तरह finance करती हैं और advanced AI systems के बढ़ते safety तथा governance risks से कैसे निपटती हैं।
इसलिए 2026 की AI कहानी केवल “कितना पैसा खर्च होगा” की नहीं है। असली सवाल यह भी है कि इतनी तेजी से बन रहा infrastructure आर्थिक रूप से टिकाऊ, ऊर्जा के लिहाज से व्यवहार्य और AI systems के बढ़ते capabilities के अनुरूप सुरक्षित बनाया जा सकता है या नहीं।
Source
Primary Source: Blackstone — 2026 Investment Perspectives: Mid-Year Update.
Additional Sources: S&P Global Ratings, Bank of England, Reuters और UNECE.