భారతదేశంలో డేటా సెంటర్ల సామర్థ్యం **2020**లో ఉన్న **375 MW** నుంచి **1,575 MW**కి (ఆగస్టు 2026 నాటికి) నాలుగు రెట్లకు పైగా పెరిగింది. ఇండియా AI మిషన్, AI-రెడీ మౌలిక సదుపాయాలకు పెరుగుతున్న డిమాండ్ ఈ వృద్ధికి ప్రధాన కారణాలు. అయితే, పవర్ గ్రిడ్ పరిమితులు, అధిక నీటి వినియోగం, హార్డ్వేర్ సరఫరా గొలుసులో ధరల ఒడిదుడుకులు వంటి రిస్కులను ఇన్వెస్టర్లు గమనించాలి.
భారతదేశ డిజిటల్ మౌలిక సదుపాయాలు అనూహ్యంగా విస్తరిస్తున్నాయి. ఆగస్టు 2026 నాటికి, ఇక్కడ స్థాపిత డేటా సెంటర్ల సామర్థ్యం 1,575 మెగావాట్లు (MW) చేరింది. ఇది 2020లో నమోదైన 375 MWతో పోలిస్తే నాలుగు రెట్లకు పైగా పెరుగుదల.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI), డిజిటల్ సేవల వినియోగం దేశంలో పెరుగుతుండటంతో, హై-పెర్ఫార్మెన్స్ కంప్యూటింగ్ కోసం డిమాండ్ బాగా పెరిగింది. ఈ పెరుగుదలకు కారణం ప్రభుత్వ 'ఇండియాAI మిషన్'. ఈ మిషన్, దేశీయ AI మౌలిక సదుపాయాలను నిర్మించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఆగస్టు 2026 నాటికి, ఈ కార్యక్రమం ద్వారా 45,000 గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPUs) షేర్డ్ కంప్యూటింగ్ కోసం అందుబాటులోకి వచ్చాయి.
ఇప్పటికే ఈ ప్రోగ్రామ్ 237 ప్రాజెక్టులకు మద్దతు ఇచ్చింది. AI మోడళ్లను ట్రైన్ చేయడానికి, టెస్ట్ చేయడానికి 93 లక్షల GPU గంటలకు పైగా వినియోగించారు. స్టార్టప్లు, పరిశోధకులకు కంప్యూటింగ్ ఖర్చులను తగ్గించి, దేశీయ AI ఫౌండేషన్ మోడల్స్ అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడమే దీని ఉద్దేశ్యం.
కొత్త ప్రాంతాలకు విస్తరణ
గతంలో ముంబై, చెన్నై, బెంగళూరు వంటి ప్రధాన నగరాల్లోనే డేటా సెంటర్లు కేంద్రీకృతమయ్యేవి. కానీ ఇప్పుడు పరిస్థితి మారుతోంది. ఆంధ్రప్రదేశ్, మధ్యప్రదేశ్, ఛత్తీస్గఢ్, పశ్చిమ బెంగాల్ వంటి రాష్ట్రాల్లోకి కొత్త పెట్టుబడులు వెళ్తున్నాయి. మౌలిక సదుపాయాల భారాన్ని తగ్గించడంతో పాటు, భూమి లభ్యత, తక్కువ నిర్వహణ ఖర్చులు ఉన్న ప్రాంతాలను వాడుకోవడానికి ఈ భౌగోళిక విస్తరణ దోహదపడుతుంది.
ఆపరేషనల్, ఫైనాన్షియల్ రిస్కులు
ఈ రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పటికీ, కొన్ని సవాళ్లు ఎదురవుతున్నాయి. ఆధునిక డేటా సెంటర్ల అధిక విద్యుత్ అవసరాలను తీర్చడానికి గ్రిడ్ మౌలిక సదుపాయాలు కొన్ని ప్రాంతాల్లో ఇబ్బందులు పడుతున్నాయి. దీనివల్ల ప్రాజెక్టుల ఆలస్యం లేదా బ్యాకప్ పవర్ పై ఆధారపడటం పెరిగి, ఖర్చులు పెరుగుతున్నాయి. అధిక-సాంద్రత కంప్యూటింగ్ కోసం వాడే కూలింగ్ సిస్టమ్స్, నీటి వనరులు తక్కువగా ఉన్న ప్రాంతాల్లో పర్యావరణ సమస్యలను పెంచుతున్నాయి. ఆర్థికంగా చూస్తే, GPUs, DRAM, NAND చిప్స్ వంటి కీలక హార్డ్వేర్ల సరఫరా గొలుసులో ధరల అస్థిరత ఉంది. టెక్నాలజీలో వేగవంతమైన మార్పుల వల్ల, ప్రత్యేక హార్డ్వేర్ విలువ త్వరగా తగ్గిపోవచ్చు. దీర్ఘకాలిక లాభదాయకతను నిర్ధారించుకోవడానికి ఆపరేటర్లు ఈ ఖర్చులను జాగ్రత్తగా నిర్వహించాలి. AI వర్క్లోడ్లు పెరుగుతున్న నేపథ్యంలో, పవర్ సప్లై స్థిరత్వం, నీటి వినియోగ సామర్థ్యం, హార్డ్వేర్ ఖర్చులను కొనసాగించే సామర్థ్యాన్ని వాటాదారులు నిశితంగా పరిశీలిస్తారు.