भारत में डेटा सेंटर की क्षमता 2025 में 2.2 GW से बढ़कर 2030 तक 12 GW तक पहुंचने का अनुमान है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को अपनाने में तेजी इस ग्रोथ का मुख्य कारण है। हालांकि, भरोसेमंद बिजली और पानी की उपलब्धता जैसी बड़ी चुनौतियों पर निवेशकों को नजर रखनी होगी।
Detailed Coverage
भारत में डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर में भारी उछाल!
आने वाले पांच सालों में भारत के डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर में जबरदस्त बढ़ोतरी होने वाली है। अनुमान है कि देश की कुल डेटा सेंटर क्षमता 2025 में 2.2 GW से बढ़कर 2030 तक 12 GW तक पहुंच जाएगी। इस भारी विस्तार का सबसे बड़ा कारण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का तेजी से इस्तेमाल और क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं का बढ़ना है।
AI की वजह से इंफ्रास्ट्रक्चर की मांग में भारी इजाफा
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस बदलाव का सबसे बड़ा इंजन है। 2030 तक AI-स्पेसिफिक क्षमता 6,546 MW तक पहुंचने की उम्मीद है, जो 2025 के 275 MW से कहीं ज्यादा है। AI से चलने वाले वर्कलोड के बढ़ने से सेक्टर की बिजली की जरूरतें भी पूरी तरह बदल जाएंगी। अनुमान है कि 2040 तक डेटा सेंटर की बिजली की मांग 191 टेरावाट-घंटे तक पहुंच सकती है, जबकि 2025 में यह सिर्फ 10 टेरावाट-घंटे थी। यह बदलाव भारत में डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर को लॉन्ग-टर्म कैपिटल एलोकेशन का एक बड़ा केंद्र बना रहा है।
भौगोलिक फोकस में बदलाव
फिलहाल, महाराष्ट्र और तमिलनाडु में भारत के 65% से ज्यादा डेटा सेंटर लोड मौजूद हैं। लेकिन अब निवेश का अगला चरण भौगोलिक रूप से फैलने की ओर बढ़ रहा है। आंध्र प्रदेश, तेलंगाना, उत्तर प्रदेश और कर्नाटक जैसे राज्य डेवलपर्स के बीच आकर्षण का केंद्र बन रहे हैं, जो लोकेशन के फायदे तलाश रहे हैं। Amazon Web Services और Google जैसी बड़ी ग्लोबल कंपनियां अपना विस्तार कर रही हैं, वहीं AdaniConnex जैसे घरेलू प्लेयर भी 2.6 GW के लक्ष्य सहित बड़े पैमाने पर डेवलपमेंट पाइपलाइन तैयार कर रहे हैं।
निवेशकों के लिए महत्वपूर्ण जोखिम
भले ही ग्रोथ का आउटलुक मजबूत है, लेकिन निवेशकों को दो मुख्य बाधाओं पर ध्यान देना चाहिए जो प्रोजेक्ट की सफलता और मुनाफे को प्रभावित कर सकती हैं: बिजली और पानी। साइट लेवल पर चौबीसों घंटे भरोसेमंद बिजली की उपलब्धता लोकेशन चुनने का सबसे अहम फैक्टर बन गई है। कई कंपनियां अब लागत को कंट्रोल करने और स्थिर सप्लाई सुनिश्चित करने के लिए अपनी खुद की पावर जनरेशन यूनिट्स लगा रही हैं या फिर लॉन्ग-टर्म रिन्यूएबल एनर्जी परचेज एग्रीमेंट (PPA) साइन कर रही हैं।
इसके अलावा, पानी की उपलब्धता एक बड़ी ऑपरेशनल रिस्क के तौर पर उभर रही है। AI वर्कलोड के लिए भारी कूलिंग की जरूरत होती है, जिससे तमिलनाडु और कर्नाटक जैसे क्षेत्रों में पानी के संसाधनों पर दबाव बढ़ रहा है। जो कंपनियां पानी बचाने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर, जैसे क्लोज्ड-लूप कूलिंग और जीरो लिक्विड डिस्चार्ज सिस्टम में निवेश करेंगी, वे इन संसाधन की कमी को बेहतर ढंग से मैनेज कर पाएंगी। इन प्रोजेक्ट्स की लॉन्ग-टर्म फाइनेंशियल वायबिलिटी इस बात पर निर्भर करेगी कि डेवलपर्स हाई-स्केल इंफ्रास्ट्रक्चर डेवलपमेंट की भारी लागतों को संतुलित करते हुए इन यूटिलिटी की जरूरतों को कितनी प्रभावी ढंग से मैनेज करते हैं।