एक नई Barclays AI सर्वे रिपोर्ट में सामने आया है कि अब इंस्टीट्यूशनल इन्वेस्टर्स डेली रिसर्च और रिस्क वर्क के लिए AI का इस्तेमाल कर रहे हैं। ये फाइंडिंग्स Marc Andreessen की उस चेतावनी को हकीकत में बदलती हैं कि AI की स्केलिंग कितनी दूर जा सकती है, ये एनर्जी और कूलिंग फैसिलिटी पर निर्भर करता है।
इस सर्वे में नॉर्थ अमेरिका, यूरोप, मिडिल ईस्ट और एशिया के 410 फिक्स्ड-इनकम इन्वेस्टर्स से सवाल पूछे गए। रिपोर्ट में पता चला कि AI अब टेस्टिंग से आगे बढ़कर डेली यूज़ में आ गया है, हालांकि आखिरी फैसला आज भी इंसान ही ले रहे हैं।
Barclays AI सर्वे दिखाता है कि रिसर्च में सबसे ज्यादा एडॉप्शन हो रहा है
रिसर्च के लिए AI सबसे ज्यादा इस्तेमाल हो रहा है। Barclays ने पाया कि करीब 52% लॉन्ग-ओनली मैनेजर्स और एसेट ओनर्स रिसर्च के लिए AI यूज़ करते हैं। वहीं 44% हेज फंड्स मार्केट डेटा प्रोसेस करने के लिए AI पर डिपेंड करते हैं।
हेज फंड्स AI के सबसे बड़े यूजर हैं। करीब 72% हेज फंड्स डेली AI का इस्तेमाल करते हैं, जबकि लॉन्ग-ओनली मैनेजर्स में यह आंकड़ा 49% और एसेट ओनर्स के लिए 38% है। ये गैप दिखाता है कि इंस्टीट्यूशनल AI की डिमांड तेज़ी से बढ़ रही है।
ट्रेडिंग और एक्सीक्यूशन में AI का उतना यूज नहीं है। अधिकांश पार्टिसिपेंट्स को लगता है कि इन एरिया में AI का इम्पैक्ट फिलहाल कम है। वहीं, डेटा सिक्योरिटी को सबसे बड़ा चैलेंज माना गया है।
बहुत कम लोग मानते हैं कि AI के आने से नौकरियां जाएंगी। सिर्फ 7% को लगता है कि स्टाफ कट्स होंगे, जबकि ज्यादातर का मानना है कि प्रोडक्टिविटी बढ़ेगी और कर्मचारियों की संख्या भी बनी रहेगी।
Andreessen ने AI ग्रोथ को एनर्जी और कूलिंग से जोड़ा
Andreessen Horowitz के कोफाउंडर Marc Andreessen ने एक हालिया पोस्ट में AI के फ्यूचर को फिजिकल लिमिट्स यानी एनर्जी और कूलिंग से जोड़ा। उनकी सोच एनर्जी की अधिकता की जरूरत पर लगातार फोकस करती रही है।
AI:AC हाइपोथीसिस। भविष्य में, हर देश में AI की मात्रा AC (कूलिंग) की मात्रा के बराबर होगी। और इसका उल्टा भी सच होगा,” Marc Andreessen ने अपने पोस्ट में कहा।
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उनका पॉइंट है- पावर और हीट। AI सर्वर ज्यादा पावर लेते हैं, और इन्हें ठंडा रखने के लिए ज्यादा एनर्जी खर्च होती है, जिससे AI की बिजली की खपत तेजी से बढ़ रही है।
IEA का अनुमान है कि डेटा सेंटर की मांग 2030 तक दोगुनी से ज्यादा हो जाएगी, लगभग 945 टेरावॉट घंटे तक पहुँच जाएगी। यह जापान की आज की कुल पावर यूज़ के लगभग बराबर है।
इसका सबसे ज़्यादा असर United States पर पड़ेगा। वहां, डेटा सेंटर जल्दी ही US के एलुमिनियम, स्टील और सीमेंट प्रोडक्शन के कुल पावर यूज़ से ज्यादा बिजली इस्तेमाल करने लगेंगे, ऐसा IEA का कहना है। जहां सस्ती और भरोसेमंद बिजली मिलेगी, वहां सबसे ज्यादा AI का आकर्षण रहेगा।
इंवेस्टर्स के लिए इस जोड़ी का मतलब
ये दोनों पहलू मिलकर एक Story बताते हैं। Barclays दिखाता है कि AI की डिमांड पहले से ही है। Andreessen एनर्जी और कूलिंग लिमिट्स को हाइलाइट करते हैं, जो तय करेंगे कि कौन आगे बढ़ेगा।
इंस्टिट्यूशनल पैसा दोनों साइड में लग रहा है। जो hyperscalers ये कैपेसिटी बना रहे हैं, उनमें Microsoft, Amazon, Alphabet और Meta शामिल हैं।
ये चारों 2026 के लिए मिलाकर $725 बिलियन का कैपिटल guidance दे चुके हैं, जो इस साल से 77% ज्यादा है।
ग्रिड की स्पीड बनी रही तो यह अगले फेज के AI एनर्जी कंसम्प्शन डिबेट्स और उससे जुड़े रिटर्न्स को तय कर सकती है।
