Bain & Company के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इंडस्ट्री को 2031 तक हर साल $6 ट्रिलियन की आय (revenue) की जरूरत होगी। मौजूदा AI products से इसमें से लगभग $1.8 ट्रिलियन की कमाई हो सकती है, जिससे $4.2 ट्रिलियन का गैप रह जाता है।
ये आंकड़े Bain की 7वीं वार्षिक Global Technology Report से आए हैं, जो मंगलवार को जारी हुई। कंपनी ने कहा कि $6 ट्रिलियन की राशि AI की compute डिमांड को फंड करने के लिए चाहिए।
$4.2 ट्रिलियन का गैप कौन भरेगा？
Bain का अनुमान है कि 2031 तक हर साल AI इन्फ्रास्ट्रक्चर पर खर्च $1.5 ट्रिलियन तक पहुंच सकता है। इसमें नए डाटा सेंटर्स, computing capacity और मौजूदा ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स, memory और networking equipment को अपग्रेड करने की लागत शामिल है।
कंपनी मानती है कि capital spending इंडस्ट्री revenue का करीब 25% होगा। इसी आधार पर, लगातार ग्रोथ बरकरार रखने के लिए AI मार्केट को हर साल लगभग $6 ट्रिलियन तक पहुंचना पड़ेगा।
कंज्यूमर AI सब्स्क्रिप्शन और ads से 2031 तक $200 बिलियन से $400 बिलियन तक की कमाई हो सकती है। एंटरप्राइज यूज, जैसे सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट से लेकर कस्टमर सर्विस तक, $1 ट्रिलियन से $1.4 ट्रिलियन तक जोड़ सकते हैं।
Bain ने 4 कैटेगिरी बताई हैं, जो बाकी बचा गैप कम करने में मदद कर सकती हैं। चैटबॉट्स और AI-पावर्ड सर्च में ads से मॉडल प्रोवाइडर्स को $100 बिलियन से $200 बिलियन या उससे ज्यादा की कमाई हो सकती है।
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नया AI revenue कहां से आ सकता है। स्रोत: Bain & Company की 7वीं वार्षिक Global Technology Report
Autonomous cars, trucks, drones और इंडस्ट्रियल ऑटोमेशन के जरिए $400 बिलियन का मौका बन सकता है। Physical AI, जिसमें robotics और digital twins आती हैं, $900 बिलियन तक का मार्केट बन सकती हैं।
चौथी कैटेगिरी में नई applications आती हैं। Bain ने रेयर बीमारियों के लिए drug discovery, हमेशा उपलब्ध mental health support, और मैटीरियल साइंस की breakthroughs को शामिल किया है।
Hyperscalers का खर्च लगातार बढ़ रहा है
Bain का अनुमान है कि Microsoft, Google, Amazon, Meta और Oracle की capital स्पेंडिंग 2026 में $780 बिलियन तक पहुंच सकती है। यह तीन साल पहले की तुलना में लगभग 5 गुना अधिक होगी।
इंडिविजुअल फैसिलिटीज भी तेजी से बढ़ रही हैं। टॉप AI डेटा सेंटर्स अब लगभग 1 गिगावॉट (GW) पावर कैपेसिटी तक पहुंच रहे हैं। कई 2027 तक 2 GW के करीब पहुंच सकते हैं, और Bain का अनुमान है कि इस दशक के अंत तक 9 GW के कैंपस बन जाएंगे। रिपोर्ट में Epoch AI के आंकड़ों के हवाले से बताया गया है कि डेटा सेंटर का साइज और लागत हर 12 से 16 महीनों में लगभग दोगुना हो रही है।
Bain के ग्लोबल टेक्नोलॉजी प्रैक्टिस के चेयरमैन David Crawford ने कहा कि सिर्फ एफिशिएंसी गेंस से ये खर्च पूरा नहीं हो सकता।
“आज की बहस सिर्फ एम्प्लाई प्रोडक्टिविटी पर अटकी हुई है। AI इंफ्रास्ट्रक्चर की इकॉनमिक्स को सिर्फ प्रोडक्टिविटी गेन से कहीं अधिक, नए रेवेन्यू के ट्रिलियंस की जरूरत है। इंडस्ट्री को ऐसी इनोवेशन वेव चाहिए जो मोबाइल और क्लाउड से भी कई गुना बड़ी हो,” उन्होंने कहा।
Crawford ने यह भी जोड़ा कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर डिमांड से भी पहले ही तैयार किया जा रहा है। उन्होंने कहा कि इसे सस्टेनेबली फंड करने के लिए ग्लोबल ग्रॉस डोमेस्टिक प्रोडक्ट की सालाना ग्रोथ रेट में लगभग 1% का इजाफा जरूरी है।
Bain का कहना है कि ओपन सवाल यही है- क्या नए AI एप्लिकेशन समय पर आ जाएंगे ताकि बिल्डआउट के खर्च निकाल सकें।