कृत्रिम बुद्धिमत्ताको ऊर्जा आवश्यकतामा लगानी क्षेत्रका देशहरूका लागि अवसर हो

- २०३० सम्ममा ऊर्जा खपत दुई गुणा बढेर ९४५ टेरावाट-घण्टा पुग्ने अनुमान

- २०३५ सम्ममा १२०० टेरावाट-घण्टा पुग्ने अनुमान

- डेटासेन्टरहरूको विद्युत खपत अमेरिकाको कुल मागको आठौं भाग बन्न सक्ने

- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को सहयोगले नयाँ लाइनहरू बिना १७५ गिगावाट सञ्चालन क्षमता खाली गर्न सकिने

नेसनल वेल्थ (National Wealth) ले आफ्नो 'थिंकर्स लीडरशिप' (Thinkers Leadership) रिपोर्ट शृङ्खलामा उल्लेख गरेको छ कि अतीतका वर्षहरूमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को कथा मुख्यतया सफ्टवेयर र इलेक्ट्रोनिक चिपहरूमा केन्द्रित थियो: लेखन, प्रोग्रामिङ, तार्किक सोच गर्ने क्षमता भएका मोडेलहरू, र ती मोडेलहरूलाई तालिम दिने प्रोसेसरहरू। यस अवधिमा, विद्युत ऊर्जालाई लगानीकर्ताहरूको विशेष ध्यान नआउने एक द्वितीयक सञ्चालन तत्त्वको रूपमा हेरिन्थ्यो। तर, AI अनुप्रयोगहरूको प्रयोगमा तीव्र वृद्धिले यो समीकरण परिवर्तन गरेको छ; अब मुख्य चुनौती केवल इलेक्ट्रोनिक चिपहरूको क्षमतामा सीमित छैन, बरु व्यापक स्तरमा सञ्चालनको लागि पर्याप्त ऊर्जा आपूर्ति सुनिश्चित गर्ने र आवश्यक भौतिक अवसंरचना प्रदान गर्नेमा केन्द्रित छ।

रिपोर्टमा उल्लेख छ कि लगानी गरिएको रकम इतका ठूलो छ कि यसले लगानी पोर्टफोलियोहरूमा प्रत्यक्ष प्रभाव पार्छ। अन्तर्राष्ट्रिय ऊर्जा एजेन्सी (IEA) को डेटासेन्टर क्षमता सम्बन्धी अनुमानले २०३० सम्ममा लगभग ३.९ ट्रिलियन डलरको सञ्चित लगानीको संकेत गर्छ।

रिपोर्टले अझै उल्लेख गर्छ कि २०२५ मा डेटासेन्टरहरूको विद्युत खपत अनुमानित ४८५ टेरावाट-घण्टा (TWh) हुनेछ, जुन विश्वको कुल विद्युत खपतको लगभग १.५ प्रतिशत हो (अन्तर्राष्ट्रिय ऊर्जा एजेन्सी अनुसार)। तर वर्तमान हिस्साभन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा वृद्धिको गति हो। प्रमुख अनुमानहरूले २०३० सम्ममा खपत दुई पटकभन्दा बढी बढेर लगभग ९४५ टेरावाट-घण्टा पुग्ने भविष्यवाणी गर्छन्, जुन जापानको वर्तमान कुल खपतभन्दा थोरै बढी हो, र २०३५ सम्ममा यो १२०० टेरावाट-घण्टा पुग्नेछ।

केही वर्षअघि मात्र डेटासेन्टरहरूको विद्युत खपत राष्ट्रिय मागको एक सीमित हिस्सा थियो, तर आगामी वर्षहरूमा यसले अमेरिकाको कुल विद्युत मागको लगभग आठौं भाग बन्न सक्ने अनुमान छ।

रिपोर्टले उल्लेख गर्छ कि विद्युत मागले उद्योगलाई एक अमूर्त, आभासी क्षेत्रबाट एक पूर्णतः भौतिक उद्योगमा रूपान्तरण गर्दैछ। व्यापक स्तरमा AI सञ्चालन गर्न ऊर्जा उत्पादन आवश्यक छ।

कुनै एक ईंधन स्रोतले यो क्षेत्रलाई एकाधिकार गरेको छैन। विद्युत जालोहरू पनि विस्तारको लागि एक प्रमुख बाधा बनेका छन्, जसले यस्ता चुनौतीहरूको प्रभावकारी समाधान प्रदान गर्न सक्ने पक्षहरूलाई लाभ पुर्‍याउँछ। उन्नत अर्थतन्त्रहरूमा नयाँ सञ्चालन लाइनहरू विकास गर्न ४ देखि ८ वर्षसम्म लाग्छ, साथै अन्तिम तीन वर्षमा ट्रान्सफर्मर र केबलहरूको प्रतीक्षा अवधि दुई गुणा बढेको छ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को सहयोगले नयाँ लाइनहरू निर्माण नगरी १७५ गिगावाटसम्मको सञ्चालन क्षमता खाली गर्न सकिन्छ।

रिपोर्टले यस्ता परियोजनाहरू पुनः वित्तपोषणका लागि खर्चको परिमाणबारे छलफल गर्छ। आगामी पाँच वर्षमा अनुमानित ३.९ ट्रिलियन डलरको रकम इतका ठूलो छ कि यसलाई केवल कम्पनीहरूको बजेटबाट मात्र समेट्न सकिँदैन।

२०२० देखि २०२४ सम्ममा, सबैभन्दा ठूला ५ टेक्नोलोजी कम्पनीहरू (हाइपरस्केलरहरू) को वार्षिक ऋण जारी गर्ने औसत रकम लगभग ३५ अर्ब डलर थियो, तर २०२५ मा यो ९३ अर्ब डलरमा उक्लियो र २०२६ को पहिलो सात महिनामा लगभग १३२ अर्ब डलर पुग्यो, 'भ्यान्जर्ड' (Vanguard) को तथ्याङ्क अनुसार।

ऋणसँगै नयाँ वित्तपोषण संरचनाहरू देखिएका छन्; अगस्ट २०२६ मा, 'एनभिडिया' (NVIDIA) ले विश्वका धेरै सम्पदा व्यवस्थापकहरूसँग साझेदारी घोषणा गर्‍यो, जसको उद्देश्य ५०० अर्ब डलरभन्दा बढी लगानीकर्ता पूँजी आकर्षण गर्ने प्लेटफर्महरू सञ्चालन गर्नु हो, जसले क्लाउड सञ्चालकहरू र संस्थाहरूलाई 'एनभिडिया' (NVIDIA) प्रविधिमा आधारित प्रणालीहरूका लागि समर्पित वित्तपोषण स्रोतहरू प्रदान गर्छ।

विविध निवेश फन्डका लागि, यस क्षेत्रमा वास्तविक र सबैभन्दा ठूलो जोखिम (एक्सपोजर) प्रायः इन्फ्रास्ट्रक्चर, निजी ऋण (प्राइभेट क्रेडिट) र भौतिक स्रोतहरूमा हुन्छ, जसले केवल वित्तीय बजारमा सूचीबद्ध प्रविधि स्टकमा सीमित हुँदैन।

रिपोर्टले उल्लेख गर्दछ कि यो रूपान्तरणले क्षेत्रका निवेशकहरूलाई प्रत्यक्ष रूपमा प्रभावित गर्दछ। अन्तर्राष्ट्रिय ऊर्जा एजेन्सी (IEA) ले अनुमान गरेको छ कि डेटा सेन्टरहरूबाट खपत हुने ऊर्जाको आधाभन्दा बढी अमेरिका बाहिर हुनेछ, जहाँ सञ्चालकहरूले ऊर्जा, जग्गा र गणनात्मक स्रोतहरू (कम्प्युटेशनल रिसोर्स) मा बढी नियन्त्रणको खोजी गर्दैछन्।

यस सन्दर्भमा खाडी देशहरूले यो वैश्विक रूपान्तरणबाट सबैभन्दा बढी लाभ उठाउने देशहरूका रूपमा उभिएका छन्। सौदी अरबको HUMAIN कम्पनीले २०३० सम्म कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) डेटा सेन्टरको क्षमता १.९ गिगावाटसम्म र २०३४ सम्म ६.६ गिगावाटसम्म बढाउने लक्ष्य राखेको छ। त्यस्तै, इमिरेट्सले अबुधाबीमा ५ गिगावाट क्षमता भएको एउटा कम्प्लेक्स स्थापना गर्ने घोषणा गरेको छ, जुन अमेरिका बाहिर AI डेटा सेन्टरका सबैभन्दा ठूला परियोजनाहरू मध्ये एक हो। कतारले पनि बृहत् स्तरका डेटा सेन्टरहरूको क्षमता बढाउन ठूला लगानीहरू समर्पित गरेको छ। यस क्षेत्रमा केही प्रतिस्पर्धात्मक लाभहरू छन्, जसमा तुलनात्मक रूपमा कम ऊर्जा लागत, सञ्चार इन्फ्रास्ट्रक्चरको विकास र विश्व जनसंख्याको ठूलो हिस्सामा पहुँच दिने रणनीतिक भौगोलिक स्थान समावेश छन्। क्षेत्रीय निवेशकहरूका लागि, यी विकासहरूले वैश्विक स्तरका सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण संरचनात्मक प्रवृत्तिहरू मध्ये एकबाट लाभ उठाउनको लागि एक असाधारण अवसर प्रस्तुत गर्दछन्, जुन तिनीहरूको नजिकैको वातावरणमा आकार लिँदै र बढ्दैछ।

रिपोर्टले चेतावनी दिन्छ कि वृद्धिको मार्ग चुनौतीहरूमुक्त छैन, जसले यससँग सम्बन्धित जोखिमहरूको सटीक मूल्याङ्कन आवश्यक पार्छ।

पहिलो जोखिम मागको स्तरमा छ। AI सँग सम्बन्धित विद्युत खपतका अनुमानहरूले प्रविधि स्वीकार्यताको दर, राजस्व उत्पन्न गर्ने क्षमता र सञ्चालन दक्षतासँग सम्बन्धित मान्यताहरूमा निर्भर गर्दछन्। समयसँगै यी तथ्याङ्कहरू परिवर्तन हुन सक्छन्, विशेष गरी यदि इलेक्ट्रोनिक चिप डिजाइन र स्मार्ट मोडेलहरूमा तीव्र विकासले ऊर्जा खपतलाई अपेक्षाभन्दा छिटो दरले घटाउँछ भने।

दोस्रो जोखिम कार्यान्वयनको दक्षतासँग सम्बन्धित छ। विद्युत ग्रिडसँग परियोजनाहरू जोड्ने चुनौतीहरू, मुख्य उपकरणहरूको आपूर्ति अवधिको लम्बाइ, र विशेषज्ञ कौशल र श्रमिकको अभावले धेरै परियोजनाहरूको कार्यान्वयनमा ढिलाइ गर्न सक्छ। IEA को अनुमान अनुसार, डेटा सेन्टरहरूमा थपिने योजनाबद्ध क्षमताको महत्त्वपूर्ण हिस्सा यी कारकहरूका कारण ढिलाइको जोखिममा छ।

तेस्रो जोखिम आर्थिक पक्षमा छ, किनकि AI को समर्थन गर्ने इन्फ्रास्ट्रक्चरले ठूला पूँजीगत लगानी आवश्यक पार्छ, जसले भविष्यको रिटर्नलाई मूल मान्यताहरूमा हुने कुनै पनि विचलनको प्रति अत्यधिक संवेदनशील बनाउँछ। त्यसैभन्दा पनि कम महत्त्वपूर्ण नभएको सामाजिक र नियामक पक्ष पनि छ, जहाँ विद्युत मागको तीव्र वृद्धि, यदि दक्षतापूर्वक व्यवस्थापन नगरीयो भने, घरधुरी र व्यवसायहरूको लागि ऊर्जा लागत बढाउन सक्छ, जसले थप नियामक हस्तक्षेप र निगरानीको माग गर्न सक्छ।

जोखिमहरूको महत्त्वताको बावजुद, यसले उक्त क्षेत्रमा देखिएको सामान्य वृद्धि प्रवृत्ति परिवर्तन गर्दैन, बरु यसलाई इन्फ्रास्ट्रक्चर क्षेत्रमा दीर्घकालीन निवेश अवसरका रूपमा लिनुपर्ने आवश्यकतालाई पुष्टि गर्दछ।

१ - AI को मुख्य बाधा चिप र सफ्टवेयरबाट विद्युत र भौतिक इन्फ्रास्ट्रक्चरमा सर्दैछ, जसले उक्त क्षेत्रलाई एक आभासी उद्योगबाट ऊर्जा र भौतिक स्रोतहरूको कथातर्फ परिणत गर्दछ।

२ - २०२५ मा लगभग ४८५ टेरावाट-घण्टाबाट २०३० मा लगभग ९४५ टेरावाट-घण्टासम्म दुईपटकभन्दा बढी बढ्ने अनुमान गरिएको छ, जबकि अमेरिकाले २०३० सम्म राष्ट्रिय ऊर्जा प्रयोगको ९% देखि १७% सम्म (वर्तमानमा लगभग ४-५%) को लागि डेटा सेन्टरहरूको माग बढाउने प्रवृत्ति देखाउँदैछ।

३ - यो माग पूरा गर्न भविष्यमा नवीकरणीय ऊर्जा, प्राकृतिक ग्यास र परमाणु ऊर्जामा निर्भरता रहनेछ, जसले दशकौं वर्षको मन्दतापछि सार्वजनिक सेवा कम्पनीहरू, ऊर्जा उपकरणहरू र ग्रिड अवसंरचनालाई पुनः वृद्धि क्षेत्रको रूपमा जीवित बनाउँछ।

४ - २०३० सम्म आवश्यक लगानीको परिमाण इतका ठूलो छ कि प्रविधि कम्पनीहरूको ब्यालेन्स सिटले मात्र यसलाई वहन गर्न सक्दैनन्, जसले प्रविधि सूचीकृत शेयरमा मात्र सीमित नभई अवसंरचना लगानीकर्ता, निजी ऋण र भौतिक सम्पत्तिमा लगानी गर्ने अवसर खोल्छ।

५ - क्षमता अमेरिका बाहिर सर्दै जाँदा खाडी क्षेत्र प्रमुख केन्द्रको रूपमा उभिएर आउँछ, जसले क्षेत्रीय लगानीकर्तालाई आफ्नो घर नजिकै विश्वव्यापी प्रवृत्तिमा जोडिन सक्ने अवसर प्रदान गर्छ।

६ - जोखिमहरू वास्तविक छन्: कृत्रिम बुद्धिमत्ताको मागको परिमाणमा व्यापक अनिश्चितता, ग्रिड र उपकरणसम्बन्धी बाधाहरू, र उच्च पूँजी-गहनता—यी सबै कारकहरू सिधै केन्द्रित दाँवमा निर्भर नगरी दीर्घकालीन र विविधित्वपूर्ण दृष्टिकोण अपनाउन प्रेरित गर्छन्।