AI विकास धीमा पड़ सकता है: बढ़ती लागत और संसाधनों की कमी की चुनौती

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Oleg Tkachenko

14.10.2026

AI विकास धीमा पड़ सकता है: बढ़ती लागत और संसाधनों की कमी की चुनौती — AI उद्योग के लिए आगे क्या है?

टेक दिग्गज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में सैकड़ों अरब डॉलर निवेश कर रहे हैं। लेकिन लगातार अधिक शक्तिशाली मॉडल बनाने की होड़ बढ़ती लागत, संसाधनों की कमी और निवेशकों के बढ़ते संदेह का सामना कर रही है। क्या AI अपनी क्षमताओं की सीमाओं के करीब पहुंच रहा है?

यह लेख मूल से अनुवादित किया गया था। हमारे संवाददाता द्वारा मूल संस्करण पढ़ें यहाँ.

अरबों डॉलर भी शायद पर्याप्त न हों

Broadcom के CEO Hock Tan ने चेतावनी दी कि पूंजी की कमी AI के विकास में सबसे बड़ी बाधा बन सकती है। सिंगापुर में एक सम्मेलन में बोलते हुए उन्होंने कहा कि चिप्स, मेमोरी और बिजली की कमी समय के साथ कम हो सकती है, क्योंकि उत्पादन क्षमता और बुनियादी ढांचे का विस्तार होगा। हालांकि, पूंजी तक पहुंच उद्योग की भविष्य की वृद्धि पर मुख्य सीमा बन सकती है।

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सबसे बड़ी टेक्नोलॉजी कंपनियां AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर खर्च लगातार बढ़ा रही हैं। 2026 की दूसरी तिमाही में Microsoft, Alphabet, Amazon और Meta का संयुक्त पूंजीगत खर्च $165B तक पहुंच गया, जो एक साल पहले की तुलना में 87% अधिक है। इस खर्च का बड़ा हिस्सा डेटा सेंटर बनाने और AI मॉडल को प्रशिक्षित करने व चलाने के लिए आवश्यक उपकरण खरीदने में जा रहा है।

भारी खर्च की इस पृष्ठभूमि में Intel के CEO Lip-Bu Tan ने एक और समस्या पर प्रकाश डाला: पूंजी की लागत और निवेश की भरपाई में लगने वाला समय। बढ़ती बॉन्ड यील्ड से उधार लेना महंगा हो रहा है, जिससे डेटा सेंटर बनाने और उपकरण खरीदने की लागत बढ़ रही है। वहीं, निवेशक जानना चाहते हैं कि AI में किए जा रहे भारी निवेश से मुनाफा कब शुरू होगा।

फिर भी, दोनों अधिकारियों को अगले कुछ वर्षों में AI उद्योग में तेज मंदी की उम्मीद नहीं है। Hock Tan का अनुमान है कि 2029 तक और संभवतः 2030 तक कंप्यूटिंग क्षमता की मांग आपूर्ति से अधिक रहेगी। इसी बीच, Broadcom के CEO ने उन निवेशकों की आलोचना की जो उद्योग की संभावनाओं को समझे बिना AI में पैसा लगा रहे हैं। उन्होंने कहा, "बहुत से निवेशकों को पता ही नहीं होता कि वे किसमें निवेश कर रहे हैं, लेकिन वे बेहद ऊंची उम्मीदें लगा लेते हैं और अंत में पाते हैं कि यह लगभग कैसीनो में जुआ खेलने जैसा है।"

जब AI भौतिक सीमाओं से टकराता है

पर्याप्त फंडिंग के बावजूद बिजली की कमी के कारण AI का विकास धीमा पड़ सकता है। International Energy Agency (IEA) के अनुसार, 2025 में दुनिया भर के डेटा सेंटरों ने 485 TWh बिजली की खपत की, जो पिछले वर्ष की तुलना में 17% अधिक है। AI-केंद्रित डेटा सेंटरों की बिजली खपत 50% बढ़ी। 2030 तक कुल डेटा सेंटर बिजली खपत 950 TWh तक पहुंच सकती है, जो वैश्विक बिजली मांग का लगभग 3% होगी।

समस्या केवल उपलब्ध बिजली की मात्रा नहीं है, बल्कि नई सुविधाओं को पावर ग्रिड से जोड़ने की क्षमता भी है। IEA का अनुमान है कि ग्रिड इंफ्रास्ट्रक्चर की सीमाओं के कारण नियोजित डेटा सेंटर क्षमता का लगभग 20% देरी का सामना कर सकता है। उदाहरण के लिए, विकसित देशों में नई ट्रांसमिशन लाइनों के निर्माण में चार से आठ वर्ष लग सकते हैं। इस बीच, ट्रांसफॉर्मर और केबल की डिलीवरी अवधि पिछले तीन वर्षों में दोगुनी हो गई है।

एक और बाधा उन्नत चिप्स का उत्पादन है। अत्याधुनिक सेमीकंडक्टर बनाने में इस्तेमाल होने वाले उपकरणों की निर्माता डच कंपनी ASML को उम्मीद है कि AI उद्योग की मांग कम-से-कम 2028 तक आपूर्ति से अधिक रहेगी। कंपनी उत्पादन क्षमता बढ़ाने पर विचार कर रही है, क्योंकि ग्राहक पहले से ही 2029–2030 के लिए उपकरणों की डिलीवरी के बारे में पूछताछ कर रहे हैं।

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इसी समय, डेटा सेंटरों पर पड़ने वाला दबाव बढ़ रहा है। IEA के अनुमानों के अनुसार, 2020 से 2025 के बीच AI सर्वरों की बिजली खपत 11 गुना बढ़ी और 2027 तक फिर चार गुना हो सकती है। बड़े रेफ्रिजरेटर के आकार का एक सर्वर रैक संभावित रूप से 65 घरों जितनी बिजली खपत कर सकता है। इससे कूलिंग सिस्टम, बिजली आपूर्ति और ऐसे उपकरणों पर अधिक दबाव पड़ता है, जिन्हें AI मॉडल चलाते समय कार्यभार में अचानक होने वाले बदलावों को झेलना पड़ता है।

प्रगति की सीमाएं कहां हैं?

बिजली, चिप्स और डेटा सेंटरों की कमी आगे के तकनीकी विकास में एकमात्र बाधाएं नहीं हैं। अगर ये समस्याएं हल भी हो जाएं, तो एक और सवाल बना रहेगा: क्या नए मॉडल बढ़ती लागत को उचित ठहराने लायक पर्याप्त सुधार करेंगे? Hock Tan मानते हैं कि अगर AI मॉडल की नई पीढ़ियां अपने पूर्ववर्तियों से उल्लेखनीय रूप से बेहतर प्रदर्शन करना बंद कर दें, तो कंप्यूटिंग क्षमता की मांग धीमी पड़ सकती है। हालांकि, फिलहाल प्रगति रुकने के कोई संकेत नहीं हैं।

इसी समय, बढ़ती कंप्यूटिंग शक्ति यह गारंटी नहीं देती कि AI सभी कार्यों में समान रूप से अच्छा प्रदर्शन करेगा। उदाहरण के लिए, उन्नत मॉडल पहले ही जटिल गणितीय समस्याएं हल कर सकते हैं, लेकिन कंप्यूटर के साथ स्वतंत्र रूप से काम करने में अब भी संघर्ष करते हैं। AI की कंप्यूटर एप्लिकेशन में कार्य करने की क्षमता जांचने वाले OSWorld benchmark में सर्वोत्तम सिस्टम लगभग दो-तिहाई कार्य सफलतापूर्वक पूरा कर पाए।

व्यवसायों के लिए AI के व्यावहारिक लाभ भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं। अगस्त 2026 में McKinsey ने 97 देशों की 1,719 कंपनियों के प्रतिनिधियों के सर्वेक्षण के परिणाम प्रकाशित किए। लगभग 80% उत्तरदाताओं ने कहा कि AI ने उनकी व्यक्तिगत उत्पादकता में सुधार किया। हालांकि, केवल 37% ने अपनी संस्थाओं के परिचालन मुनाफे पर सकारात्मक प्रभाव की जानकारी दी।

टेक्नोलॉजी की होड़ की नई हकीकत

फिलहाल यह निष्कर्ष निकालने का कोई कारण नहीं है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अपनी क्षमताओं की सीमाओं के करीब पहुंच रहा है। हालांकि, विकास की मौजूदा गति बनाए रखना सबसे बड़ी टेक्नोलॉजी कंपनियों के लिए भी बहुत महंगा हो सकता है। अगर खर्च राजस्व की तुलना में तेजी से बढ़ता रहा, तो निवेशकों को अपनी उम्मीदों पर पुनर्विचार करना पड़ सकता है, जबकि डेवलपर्स को नए मॉडल बनाने और चलाने की लागत घटानी पड़ सकती है।

इससे तकनीकी प्रगति का अंत होने के बजाय प्राथमिकताओं में बदलाव की संभावना अधिक है। सबसे शक्तिशाली मॉडल बनाने की होड़ के बजाय कंपनियां सस्ते और अधिक कुशल समाधानों पर ध्यान दे सकती हैं, जो वास्तविक मुनाफा पैदा करने में सक्षम हों। ऐसी स्थिति में AI विकास का भविष्य निवेश के आकार पर कम और व्यवसायों व आम उपयोगकर्ताओं की व्यावहारिक समस्याएं हल करने की तकनीक की क्षमता पर अधिक निर्भर करेगा।

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