आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में निवेश रणनीति बदल रही है: ध्यान दक्षता में वृद्धि का जश्न मनाने से हटकर कम्प्यूटेशनल शक्ति के क्षेत्र में हथियारों की दौड़ पर केंद्रित हो गया है। 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर वाला Kimi K3 मॉडल एक महत्वपूर्ण मोड़ बन गया है, जो DeepSeek 2.0 के क्षण के समान है।
निवेश प्रतिमान में बदलाव
डीपसीक-आर1 द्वारा बाजार में घबराहट पैदा करने के बाद, जिसने अनुमान लगाया कि सस्ती ट्रेनिंग कंप्यूटिंग में निवेश को बेकार कर देगी, स्थिति बदल गई है। जेवन्स विरोधाभास दर्शाता है कि दक्षता में वृद्धि से समग्र कंप्यूटिंग संसाधन खपत बढ़ती है, न कि मांग कम होती है।
पूंजीगत व्यय का पैमाना
पूंजीगत व्यय की मात्रा पिछली अपेक्षाओं से अधिक है। गूगल ने 2026 के लिए अपने कैपएक्स अनुमानों को 15 बिलियन डॉलर बढ़ाकर 195-205 बिलियन डॉलर तक बढ़ा दिया है। कंपनी का प्रबंधन चेतावनी देता है कि बुनियादी ढांचे पर खर्च मूल्य मार्जिन पर दबाव डालना जारी रखेगा क्योंकि मूल्यह्रास और डेटा सेंटर के परिचालन खर्च बढ़ रहे हैं, और यह 2027 में काफी बढ़ जाएगा।
विश्लेषकों का अनुमान है कि पांच प्रमुख वैश्विक क्लाउड सेवा प्रदाताओं का कुल पूंजीगत व्यय 2026 में 800 बिलियन डॉलर से अधिक होगा, और 2027 तक यह 1-1.2 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच सकता है। इसके अलावा, शीर्ष-14 प्रदाता एआई क्षेत्र में कम्प्यूटेशनल शक्ति की आपूर्ति और मांग के बीच असंतुलन बने रहने के कारण वार्षिक कैपएक्स वृद्धि में 90% से अधिक दिखा रहे हैं, भले ही दक्षता में प्रगति हुई हो।
बाजार विभेदीकरण और स्टॉक
बाजार स्पष्ट रूप से एआई मॉडल डेवलपर्स और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं के बीच विभाजित हो गया है। जून 2026 में हाइपरस्केलर्स के शेयरों में कुल मिलाकर 18% की गिरावट आई, जो मेटा के 2012 में आईपीओ के बाद से सबसे खराब मासिक प्रदर्शन था, क्योंकि निवेशकों ने भारी पूंजी निवेश से आनुपातिक लाभ प्राप्त करने की संभावना पर सवाल उठाया। यहां तक कि गूगल की उम्मीदों से बेहतर रिपोर्ट ने भी केवल कैपएक्स समाचारों के कारण कारोबार बंद होने के बाद 4% की गिरावट को प्रेरित किया।
इसके विपरीत, एआई हार्डवेयर निर्माताओं के शेयरों में उसी अवधि में 16% की वृद्धि हुई, जिससे प्रवृत्ति का दर्पण प्रतिबिंब बना। मेमोरी और सेमीकंडक्टर निर्माताओं के शेयर सबसे स्पष्ट विजेता बने, क्योंकि HBM, DRAM और GPU की मांग संरचनात्मक रूप से अपर्याप्त बनी हुई है।
तकनीकी आवश्यकताएं और बाधाएं
2.8 ट्रिलियन पैरामीटर वाला K3 मॉडल स्थानीय तैनाती के लिए कम से कम 10 GB300 ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिटs के उपयोग की मांग करता है। भले ही प्रशिक्षण लागत 40% कम हो जाए, हथियारों की दौड़ के हिस्से के रूप में प्रशिक्षण की आवृत्ति को दोगुना करने से कंप्यूटिंग की शुद्ध मांग में 20% की वृद्धि होगी। इस प्रकार, दक्षता प्रतिस्पर्धा को कम करने के बजाय इसे प्रोत्साहित करती है।
सबसे गंभीर बाधा मेमोरी है: अगले दो-तीन वर्षों के लिए SK हाइनिक्स से HBM की आपूर्ति सीमित है। एआई इन्फेरेंस सेंट्रल प्रोसेसर के पुनरुद्धार को बढ़ावा देता है, जिसके 4-5 गुना बढ़ने का अनुमान है। चीनी प्रतिक्रिया का उदाहरण ज़िपू एआई के 1 जीडब्ल्यू क्षमता वाले डेटा सेंटर को प्रदर्शित करता है, यह दर्शाता है कि दक्षता-केंद्रित मॉडल पर ध्यान केंद्रित करने वाली कंपनियां भी अब सक्रिय रूप से कम्प्यूटेशनल शक्ति के विस्तार में निवेश कर रही हैं।