भारत की डेटा सेंटर क्षमता 2030 तक पांच गुना बढ़ने की उम्मीद, तकनीकी निवेश से बढ़ी रफ्तार

मैक्वेरी इक्विटी रिसर्च भारत के डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर में एक महत्वपूर्ण उछाल का अनुमान लगा रही है। वर्तमान 1.4 GW परिचालन क्षमता निर्माणाधीन परियोजनाओं के साथ 2027 तक दोगुनी होकर 2.8 GW होने की उम्मीद है। यदि नियोजित पाइपलाइन क्षमता (pipeline capacity) साकार होती है, तो यह 2030 तक पांच गुना बढ़कर 7 GW तक हो सकती है।

इस वृद्धि के मुख्य चालक भारत के डेटा स्थानीयकरण कानून, एक अनुकूल नियामक वातावरण, सरकारी प्रोत्साहन और विभिन्न उद्योगों में क्लाउड कंप्यूटिंग अपनाने (cloud computing adoption) में तेजी हैं।

यह रिपोर्ट अनुमान लगाती है कि सर्वर को छोड़कर, परियोजना लागत अनुमानों के आधार पर, $4 मिलियन से $7 मिलियन प्रति मेगावाट (MW) के बीच, संचयी पूंजीगत व्यय (cumulative capital expenditure) $30 बिलियन से $45 बिलियन के बीच रहेगा।

इस विस्तार को महत्वपूर्ण निवेशों से बल मिल रहा है। विशेष रूप से, Google ने अडानी समूह के साथ साझेदारी में आंध्र प्रदेश में एक AI इन्फ्रास्ट्रक्चर हब के लिए $15 बिलियन का निवेश करने की योजना की घोषणा की है, जिसमें स्वच्छ ऊर्जा द्वारा संचालित गीगावाट-स्केल डेटा सेंटर (gigawatt-scale data centre) भी शामिल है। यह निवेश 2026-2030 तक फैला होगा।

अन्य महत्वपूर्ण घोषणाओं में टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज (TCS) का $6.5 बिलियन का निवेश, रिलायंस जियो की जामनगर में ग्रीन एआई डेटा सेंटर (green AI data centre) योजनाएं जिनमें मेटा और गूगल भागीदार होंगे, और अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (AWS) की 2030 तक भारत में अपने क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर का विस्तार करने के लिए $13 बिलियन की प्रतिबद्धता शामिल है।

प्रभाव: यह खबर भारतीय शेयर बाजार के लिए अत्यधिक महत्वपूर्ण है, जो डिजिटल बुनियादी ढांचे और प्रौद्योगिकी में बड़े पैमाने पर निवेश प्रवाह का संकेत देती है, जिससे संबंधित कंपनियों और समग्र अर्थव्यवस्था को बढ़ावा मिल सकता है। रेटिंग: 9/10।

परिभाषाएं: GW (Gigawatt): शक्ति की एक इकाई जो एक अरब वाट के बराबर होती है। इसका उपयोग यहां डेटा सेंटरों की कुल क्षमता को मापने के लिए किया जाता है। MW (Megawatt): शक्ति की एक इकाई जो दस लाख वाट के बराबर होती है। इसका उपयोग व्यक्तिगत डेटा सेंटर परियोजनाओं की क्षमता को मापने के लिए किया जाता है। डेटा स्थानीयकरण कानून (Data Localisation Laws): ऐसे नियम जो कंपनियों को किसी देश के नागरिकों या व्यवसायों से एकत्र किए गए डेटा को उसी देश की सीमाओं के भीतर संग्रहीत करना अनिवार्य करते हैं। क्लाउड अपनाना (Cloud Adoption): व्यवसायों और व्यक्तियों द्वारा ऑन-प्रिमाइसेस हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के बजाय क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं (जैसे डेटा स्टोरेज, सॉफ्टवेयर और इंटरनेट पर दी जाने वाली प्रोसेसिंग पावर) का उपयोग करने की प्रक्रिया। पाइपलाइन क्षमता (Pipeline Capacity): यह डेटा सेंटर क्षमता को संदर्भित करता है जो वर्तमान में योजनाबद्ध चरणों में है और जिसका निर्माण अभी शुरू नहीं हुआ है। संचयी पूंजीगत व्यय (Cumulative Capital Expenditure): बुनियादी ढांचे के निर्माण और सुसज्जित करने में समय के साथ निवेश की गई कुल राशि, इस मामले में डेटा सेंटर, कंप्यूटिंग हार्डवेयर (सर्वर) की लागत को छोड़कर। AI इन्फ्रास्ट्रक्चर हब (AI Infrastructure Hub): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकास और संचालन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन की गई एक विशेष सुविधा, जिसमें उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग, बड़े पैमाने पर डेटा स्टोरेज और उन्नत नेटवर्किंग की सुविधाएँ शामिल हैं।