आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दौड़ ने दुनिया भर में डेटा सेंटर्स के निर्माण को नई रफ्तार दे दी है। Microsoft, Meta और Google जैसी दिग्गज टेक कंपनियां AI के लिए भारी कंप्यूटिंग पावर जुटाने में अरबों-खरबों डॉलर झोंक रही हैं। लेकिन दिलचस्प बात यह है कि ये कंपनियां अब खुद पूरा जोखिम उठाने के बजाय फाइनेंसिंग के नए और रचनात्मक तरीकों से जोखिम दूसरों पर शिफ्ट कर रही हैं। यही रणनीति आज AI डेटा सेंटर बूम की सबसे बड़ी कहानी बनती जा रही है।
AI बूम और डेटा सेंटर्स की नई रणनीति
हाल के महीनों में Microsoft ने AI महत्वाकांक्षाओं के लिए अरबों डॉलर के कंप्यूटिंग पावर लीज़ डील्स की घोषणा की। Meta ने लुइसियाना में एक विशाल डेटा सेंटर बनाने के लिए लगभग 30 अरब डॉलर की फाइनेंसिंग जुटाई, लेकिन बिना अपने बैलेंस शीट पर कर्ज दिखाए। वहीं Google ने एक छोटी कंपनी से कंप्यूटिंग पावर किराए पर लेने और उसका कुछ हिस्सा OpenAI को बेचने का फैसला किया।
इन सभी डील्स में एक समानता है—बड़ी टेक कंपनियां तेजी से क्षमता तो बढ़ा रही हैं, लेकिन लंबे समय के जोखिम को छोटे निवेशकों और निजी कर्जदाताओं पर डाल रही हैं।
‘दूसरों के पैसों’ से AI इंफ्रास्ट्रक्चर
विशेषज्ञ इसे OPM यानी Other People’s Money की रणनीति कहते हैं। Columbia Business School के प्रोफेसर शिवराम राजगोपाल के मुताबिक, “जोखिम कहीं जाता नहीं, बस जगह बदलता है।” यानी बड़ी कंपनियां जोखिम को पूरी तरह खत्म नहीं कर रहीं, बल्कि उसे सिस्टम के किसी और हिस्से में ट्रांसफर कर रही हैं।
इससे टेक दिग्गजों को फायदा यह है कि वे मांग को देखकर भविष्य में तय कर सकते हैं कि उन्हें कितनी कंप्यूटिंग पावर सच में चाहिए।
Meta का लुइसियाना डेटा सेंटर मॉडल
Meta का लुइसियाना प्रोजेक्ट इस रणनीति का बड़ा उदाहरण है। कंपनी ने Beignet Investor LLC नाम से एक Special Purpose Vehicle बनाया और Blue Owl Capital के साथ मिलकर फंडिंग जुटाई। इसमें 80% फाइनेंसिंग Blue Owl के जिम्मे रही, जबकि Meta ने डेटा सेंटर को चार-चार साल की लीज़ पर “किराए” पर ले लिया।
इस व्यवस्था से Meta इसे ऑपरेटिंग खर्च दिखा सकती है, न कि कर्ज। विशेषज्ञ इसे “risk renting” यानी जोखिम किराए पर लेना कहते हैं।
निवेशकों और भविष्य का खतरा
अगर AI की मांग भविष्य में धीमी पड़ती है, तो Meta जैसी कंपनियां इन डील्स से बाहर निकल सकती हैं। लेकिन छोटे निवेशक, पेंशन फंड और बीमा कंपनियां, जिन्होंने बॉन्ड खरीदे हैं, उन्हें नुकसान झेलना पड़ सकता है।
विशेषज्ञ चेतावनी दे रहे हैं कि यह मॉडल 2000 के डॉट-कॉम बबल जैसी स्थितियों की याद दिलाता है, जहां ऑफ-बैलेंस-शीट फाइनेंसिंग ने बाद में बड़ी समस्याएं खड़ी की थीं।
AI डेटा सेंटर बूम में Meta, Microsoft और Google की रणनीति फिलहाल स्मार्ट लगती है, लेकिन लंबे समय में यह वित्तीय पारदर्शिता और स्थिरता पर सवाल खड़े कर सकती है। अगर AI की रफ्तार धीमी हुई, तो इसका असली बोझ उन कंपनियों और निवेशकों पर पड़ेगा, जिन्होंने इस सपने को अपने पैसों से सहारा दिया है।
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