वर्ल्ड मार्केट एटलस को विकसित करने में मदद करें - व्यक्तिगत निवेशकों के लिए एक छात्र परियोजना। हर योगदान मायने रखता है.
विश्व बाज़ार एटलस · व्यक्तिगत टिप्पणी
बाज़ार विश्लेषण
बाज़ारों, अर्थव्यवस्था और निवेशकों के लिए मायने रखने वाली घटनाओं पर मेरा दृष्टिकोण।
World Market AtlasHI
संभावित नए परिसंपत्ति वर्ग के रूप में गणना करें - एआई अर्थव्यवस्था में कंप्यूटिंग शक्ति का वित्तीयकरण
23 सितंबर 2026 तक। घोषणाएँ और पूर्वानुमान पूर्ण निवेश या लाइव ट्रेडिंग का संकेत नहीं देते हैं।
एनवीडिया लोगो. स्रोत: एनवीडिया न्यूज़रूम। NVIDIA ट्रेडमार्क का स्वामी है; संपादकीय उपयोग का तात्पर्य संबद्धता या समर्थन नहीं है। NVIDIA Newsroom ↗
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास तेजी से कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के महत्व को बढ़ा रहा है, विशेष रूप से प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उपयोग किए जाने वाले विशेष जीपीयू त्वरक। कंप्यूटिंग शक्ति, जिसे पारंपरिक रूप से परिचालन व्यय या आईटी बुनियादी ढांचे का हिस्सा माना जाता है, मानकीकृत मूल्य निर्धारण, दीर्घकालिक अनुबंध, बुनियादी ढांचे-समर्थित वित्तपोषण और नियोजित डेरिवेटिव का विषय बन रही है। NVIDIA इस प्रक्रिया को गणना को "निवेश योग्य परिसंपत्ति वर्ग" में बदलने के रूप में वर्णित करता है। साथ ही, वित्तीय परिसंपत्ति के रूप में मूल्य निर्धारण और जीपीयू किराये की कीमतों के आधार पर वायदा अनुबंधों पर पहला अकादमिक अध्ययन उभर रहा है।
यह पेपर यह आकलन करता है कि क्या गणना वास्तव में एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के रूप में विकसित हो सकती है। विश्लेषण से पता चलता है कि कंप्यूटिंग शक्ति वस्तुओं, ऊर्जा और बुनियादी ढांचे के साथ कुछ विशेषताएं साझा करती है। हालाँकि, यह अत्यधिक विषम भी है, तेजी से तकनीकी परिवर्तन के अधीन है, अप्रयुक्त क्षमता के रूप में भंडारण करना असंभव है, और कम संख्या में आपूर्तिकर्ताओं के बीच केंद्रित है। इसलिए सबसे संभावित परिणाम एक सजातीय "गणना" परिसंपत्ति वर्ग नहीं है, बल्कि एआई बुनियादी ढांचे, गणना अनुबंध, उपकरण और राजस्व द्वारा सुरक्षित उधार, और जीपीयू कीमतों पर डेरिवेटिव तक फैले वित्तीय उपकरणों का एक जटिल है।
प्रत्येक तकनीकी क्रांति ने न केवल नई कंपनियों को बल्कि वित्त और निवेश के लिए नई संपत्तियों को भी जन्म दिया है। रेलवे ने बुनियादी ढांचे के बांड के विकास का समर्थन किया; तेल ने व्यापक वायदा बाज़ार बनाए; दूरसंचार के कारण नेटवर्क बुनियादी ढांचे का वित्तीयकरण हुआ; और इंटरनेट ने डेटा केंद्रों और डिजिटल बुनियादी ढांचे से जुड़ी परिसंपत्तियों के एक पूरे वर्ग में योगदान दिया।
जेनरेटिव एआई एक समान प्रक्रिया को ट्रिगर कर सकता है। एआई मॉडल को संचालित करने में सक्षम बनाने वाला मूलभूत संसाधन कंप्यूटिंग शक्ति है - गणना। इस संदर्भ में, इसमें न केवल एक व्यक्तिगत जीपीयू बल्कि संपूर्ण सिस्टम शामिल है जो बिजली और डेटा को गणना में परिवर्तित करता है: एक्सेलेरेटर, प्रोसेसर, मेमोरी, नेटवर्क, कूलिंग, डेटा सेंटर और सॉफ्टवेयर।
अगस्त 2026 में, NVIDIA के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने तर्क दिया कि AI इन्फ्रास्ट्रक्चर एक नया "निवेश योग्य परिसंपत्ति वर्ग" बनने लगा था। NVIDIA ने एआई इंफ्रास्ट्रक्चर फाइनेंसिंग प्लेटफॉर्म पर अपोलो, ब्लैकरॉक, ब्लैकस्टोन, ब्रुकफील्ड, गोल्डमैन सैक्स और केकेआर के साथ सहयोग की भी घोषणा की, जिसका उद्देश्य अंततः तीसरे पक्ष की पूंजी के $500 बिलियन से अधिक जुटाना था। हालाँकि, NVIDIA की घोषणा नियोजित वित्तपोषण प्लेटफार्मों का वर्णन करती है और एआई बुनियादी ढांचे के बाजार के विस्तार में प्रत्यक्ष आर्थिक रुचि वाली कंपनी से आती है।
इसलिए शोध प्रश्न यह नहीं होना चाहिए कि क्या NVIDIA गणना को परिसंपत्ति वर्ग कहता है, बल्कि यह होना चाहिए कि क्या कंप्यूटिंग शक्ति एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के रूप में अर्हता प्राप्त करने के लिए आवश्यक आर्थिक और वित्तीय शर्तों को पूरा करती है।
2. "एसेट क्लास" का वास्तव में क्या मतलब है?
कीमत वाली हर चीज़ एक परिसंपत्ति वर्ग नहीं है। रॉबर्ट ग्रीर ने अपने क्लासिक लेख एसेट क्लास क्या है, वैसे भी? में परिसंपत्ति वर्ग को मौलिक आर्थिक विशेषताओं को साझा करने वाली परिसंपत्तियों के एक समूह के रूप में परिभाषित किया है जो उन्हें अन्य परिसंपत्तियों से अलग करता है।
सीएफए संस्थान द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक समकालीन दृष्टिकोण यह भी सुझाव देता है कि परिसंपत्ति वर्ग के सदस्यों को अपेक्षाकृत सजातीय होना चाहिए, जोखिम के सामान्य स्रोतों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए, और निवेश पोर्टफोलियो का एक सार्थक हिस्सा बनाने के लिए पर्याप्त पैमाने और निवेश क्षमता प्रदान करना चाहिए।
गणना के मामले में, कम से कम चार अलग-अलग आर्थिक वस्तुओं को प्रतिष्ठित किया जा सकता है:
भौतिक कंप्यूटिंग अवसंरचना - जीपीयू, सर्वर और डेटा केंद्र;
कंप्यूटिंग सेवाओं का प्रवाह - उदाहरण के लिए, GPU उपयोग का एक घंटा;
गणना पर आधारित अनुबंध और वित्तीय उपकरण - दीर्घकालिक समझौते और वायदा;
उपकरण जो बुनियादी ढांचे को वित्तपोषित करते हैं - जीपीयू या ग्राहक अनुबंधों द्वारा सुरक्षित ऋण, बांड और परियोजना वित्त संरचनाएं।
यह भेद मायने रखता है. डेटा सेंटर का मालिक होना नकदी प्रवाह पैदा करने वाली एक पारंपरिक बुनियादी ढांचा संपत्ति जैसा है, जबकि एक अप्रयुक्त जीपीयू-घंटे बिजली की तुलना में एक खराब होने वाली आर्थिक वस्तु की तरह है।
3. कंप्यूट एक वस्तु जैसा क्यों लगने लगा है?
एक वित्तीय बाज़ार को अंतर्निहित वस्तु में एक सक्रिय बाज़ार की आवश्यकता होती है। कंप्यूटिंग पावर के लिए ऐसा बाजार धीरे-धीरे उभर रहा है।
(प्रारंभिक) एआई कंप्यूट एसेट प्राइसिंग में, बंदी और सु का तर्क है कि व्यापार की जाने वाली आर्थिक वस्तु केवल जीपीयू नहीं होनी चाहिए, बल्कि सेवाओं के एक विशेष बंडल तक पहुंच होनी चाहिए: त्वरक, मेमोरी, सीपीयू, नेटवर्क, स्थान, विश्वसनीयता और ऑपरेटर बुनियादी ढांचा।
जीपीयू-घंटा - एक निर्दिष्ट जीपीयू प्रकार तक पहुंच का एक घंटा - इसलिए एक बैरल तेल या मेगावाट-घंटे के अनुरूप एक इकाई बन सकता है।
समस्या यह है कि GPU-घंटे सजातीय नहीं है। NVIDIA A100, H100 या B200, या AMD MI300X पर एक घंटा, बहुत अलग प्रदर्शन दे सकता है। डेटा केंद्र नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन, मेमोरी और बुनियादी ढांचे की गुणवत्ता में भी भिन्न होते हैं।
बांदी और सु मौजूदा बाजार को विषम बताते हैं और तर्क देते हैं कि वित्तीयकरण के लिए ऐसे सूचकांकों की आवश्यकता होती है जो कई अलग-अलग कीमतों को मानकीकृत बेंचमार्क में परिवर्तित करते हैं।
यह प्रक्रिया शुरू हो चुकी है. A100, H100, B200 और अन्य एक्सेलेरेटर के लिए किराये की कीमतें प्रकाशित करने वाले सूचकांक सामने आए हैं। सिलिकॉन डेटा अन्य उपायों के अलावा, डॉलर प्रति जीपीयू-घंटे में व्यक्त दैनिक बेंचमार्क प्रकाशित करता है।
एक सूचकांक अकेले परिसंपत्ति वर्ग का निर्माण नहीं करता है, बल्कि यह डेरिवेटिव और जोखिम प्रबंधन के लिए एक बाजार के लिए एक बुनियादी शर्त है।
NVIDIA GB200 NVL72 - AI कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे का एक उदाहरण। प्रेस छवि: एनवीडिया। NVIDIA Newsroom ↗
4. कंप्यूट बाज़ार का आर्थिक पैमाना
निवेश का विशाल पैमाना गणना के वित्तीयकरण के लिए दूसरा तर्क प्रदान करता है।
स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स के अनुसार, वैश्विक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर कंप्यूटिंग क्षमता 2022 के बाद से प्रति वर्ष लगभग 3.3 गुना बढ़ गई है, जो 2025 के अंत तक लगभग 17.1 मिलियन NVIDIA H100 समकक्ष तक पहुंच गई है। NVIDIA की अनुमानित वैश्विक क्षमता 60% से अधिक है, जिसमें Google, Amazon और अन्य निर्माताओं के पास भी महत्वपूर्ण हिस्सेदारी है।
इस बुनियादी ढांचे के लिए पर्याप्त ऊर्जा निवेश की भी आवश्यकता है। स्टैनफोर्ड ने 2025 में लगभग 29.6 GW पर AI डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर की बिजली क्षमता का अनुमान लगाया।
वित्तीय पैमाना और भी अधिक आकर्षक है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी की रिपोर्ट है कि पांच प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा पूंजीगत व्यय 2025 में $400 बिलियन से अधिक हो गया और 2026 में लगभग एक और 75% बढ़ने की उम्मीद थी। आईईए का कहना है कि केवल पांच प्रौद्योगिकी कंपनियों का पूंजीगत व्यय अपस्ट्रीम तेल और गैस में वैश्विक निवेश से बड़ा हो गया है।
इसका तात्पर्य यह है कि एआई इंफ्रास्ट्रक्चर उस पैमाने पर पहुंच रहा है जिस पर विशेष रूप से प्रौद्योगिकी कंपनियों की बैलेंस शीट के माध्यम से वित्तपोषण कम कुशल होता जा रहा है। एक स्वाभाविक परिणाम बैंकों, निजी क्रेडिट फंडों, बुनियादी ढांचे निवेशकों और बांड बाजारों का आगमन है।
5. वायदा एक निर्णायक मोड़ के रूप में
किसी आर्थिक वस्तु को वित्तीय परिसंपत्ति में बदलने में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक डेरिवेटिव बाजार का निर्माण है।
सीएमई ग्रुप और सिलिकॉन डेटा ने NVIDIA H100 और B200 किराये की कीमतों पर वायदा की घोषणा की। सीएमई की घोषणा के अनुसार, आवश्यक नियामक अनुमोदन के अधीन, व्यापार 5 अक्टूबर 2026 पर शुरू होने वाला है। 23 सितंबर 2026 तक, इसका मतलब है कि बाजार की घोषणा हो चुकी है लेकिन अभी तक वास्तविक व्यापार का कोई लंबा रिकॉर्ड नहीं है।
ICE और NATIVX ने समान योजनाओं की घोषणा की, जो सामान्यीकृत कंप्यूटिंग शक्ति की कीमत मापने वाले सूचकांक COIL पर आधारित वायदा पर काम कर रहे हैं।
वायदा का उद्भव दो कारणों से मायने रखता है।
सबसे पहले, वायदा हेजिंग को सक्षम बनाता है। 2027 में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की योजना बनाने वाली कंपनी संभावित रूप से आज की गणना की भविष्य की लागत को कम कर सकती है। एक डेटा सेंटर ऑपरेटर किराये की कीमतों में गिरावट के जोखिम को रोक सकता है।
दूसरा, वायदा उन निवेशकों के लिए वित्तीय जोखिम पैदा करता है जो डेटा सेंटर नहीं बनाना चाहते हैं या स्वयं जीपीयू नहीं खरीदना चाहते हैं।
इस बिंदु पर, गणना बिजली, गैस और अन्य वस्तुओं के बाजारों के समान होने लगती है।
6. गणना फिर भी तेल से भिन्न है
एक मूलभूत विशेषता गणना को कई पारंपरिक वस्तुओं से अलग करती है: अप्रयुक्त कंप्यूटिंग क्षमता को संग्रहीत नहीं किया जा सकता है।
यदि भंडारण सुविधा का मालिक आज एक बैरल तेल नहीं बेचता है, तो इसे बाद में बेचा जा सकता है। हालाँकि, यदि कोई GPU एक घंटे के लिए निष्क्रिय रहता है, तो उस घंटे की उत्पादक क्षमता स्थायी रूप से नष्ट हो जाती है।
बांदी और सु ने ध्यान दिया कि भंडारण योग्य वस्तुओं से परिचित मानक स्पॉट-वायदा मध्यस्थता संबंध सीधे गणना पर लागू नहीं होता है। इस संबंध में, कंप्यूटिंग शक्ति बिजली के बहुत करीब है।
इसलिए गणना की कीमत निम्नलिखित कारकों पर निर्भर करती है:
वर्तमान बुनियादी ढांचे का उपयोग;
ऊर्जा उपलब्धता;
नए चिप्स की आपूर्ति;
मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान की मांग;
प्रोसेसर पीढ़ी;
मेमोरी उपलब्धता;
नेटवर्क अवसंरचना;
डेटा सेंटर स्थान;
सॉफ्टवेयर दक्षता.
परिणामस्वरूप, बुनियादी ढांचे का मूल्य उपयोग के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हो सकता है। कई अरब डॉलर के नाममात्र मूल्य वाले जीपीयू पूरी क्षमता के करीब पर्याप्त राजस्व उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन अगर आपूर्ति मांग से अधिक हो जाती है तो लाभप्रदता में तेजी से गिरावट आ सकती है।
7. तकनीकी अप्रचलन
पारंपरिक बुनियादी ढांचे से एक और अंतर परिसंपत्ति के जीवन चक्र से संबंधित है।
एक बिजली संयंत्र, गैस पाइपलाइन या मोटरवे दशकों तक काम कर सकता है। इसके विपरीत, नई चिप पीढ़ी सामने आने पर एआई प्रोसेसर अपेक्षाकृत तेज़ी से प्रतिस्पर्धात्मकता खो सकते हैं।
NVIDIA का तर्क है कि CUDA सॉफ़्टवेयर पुराने हार्डवेयर की आर्थिक उपयोगिता को बढ़ा सकता है। कंपनी उदाहरण के तौर पर A100 का हवाला देती है, जिसे 2020 में पेश किया गया था और अभी भी व्यावसायिक उपयोग में है।
यह तर्क तकनीकी जोखिम को ख़त्म नहीं करता है। बंदी और सु बताते हैं कि भौतिक हार्डवेयर की उम्र बढ़ती है जबकि वित्तीय सूचकांक धीरे-धीरे नई प्रोसेसर पीढ़ियों की ओर स्थानांतरित हो सकता है।
यह एक दिलचस्प स्थिति पैदा करता है: एक बुनियादी ढांचे के मालिक के पास एक पुरानी भौतिक संपत्ति हो सकती है, जबकि एक कंप्यूट इंडेक्स में निवेशक के पास जोखिम हो सकता है जो गतिशील रूप से नई तकनीक में स्थानांतरित हो सकता है।
इसलिए दोनों उपकरणों में बहुत अलग जोखिम प्रोफाइल होंगे।
8. कंप्यूट-समर्थित वित्त का उद्भव
सबसे उन्नत वित्तीयकरण संभवतः वायदा बाज़ारों के बजाय क्रेडिट बाज़ारों में हो रहा है।
CoreWeave पहले से ही संरचनाओं का उपयोग करता है जिसमें वित्तपोषण सीधे GPU खरीद और ग्राहक अनुबंधों की पूर्ति से जुड़ा होता है। मार्च 2026 में, एक समूह कंपनी ने $8.5 बिलियन तक के विलंबित-ड्रॉ टर्म लोन समझौते में प्रवेश किया, जिसका उद्देश्य ग्राहक अनुबंध को पूरा करने के लिए आवश्यक GPU सर्वर और बुनियादी ढांचे को खरीदना था।
जून 2026 के अंत में CoreWeave ने लगभग $35.6 अरब का ऋण रिपोर्ट किया। कुछ वित्तपोषण व्यवस्थाओं में विशेष प्रयोजन संस्थाओं की संपत्तियाँ गिरवी थीं, जिनमें बड़े पैमाने का बुनियादी ढाँचा और प्राप्य राशियाँ शामिल थीं।
मई 2026 में, कंपनी ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर द्वारा सुरक्षित सार्वजनिक रूप से सिंडिकेटेड HPC फाइनेंसिंग की भी घोषणा की।
एक समान पैटर्न अधिक व्यापक रूप से उभर रहा है। सितंबर 2026 में, रॉयटर्स ने ब्लैकस्टोन और अल्फाबेट से जुड़े एक बुनियादी ढांचे उद्यम के वित्तपोषण में लगभग $22 बिलियन की सूचना दी, जिसमें कथित तौर पर TPU प्रोसेसर और ग्राहक अनुबंध शामिल थे।
यह अन्य बुनियादी ढांचा परिसंपत्ति वर्गों के ऐतिहासिक विकास जैसा दिखता है: पहले राजस्व उत्पन्न करने वाली परिसंपत्ति, फिर परिसंपत्ति-समर्थित उधार, उसके बाद प्रतिभूतिकरण, सूचकांक और डेरिवेटिव।
9. उभरते परिसंपत्ति वर्ग के मुख्य जोखिम
एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के मामले में सबसे बड़ी बाधा बाजार की मौजूदा परिपक्वता की कमी है।
तकनीकी जोखिम त्वरक के तीव्र विकास से उत्पन्न होता है। एक नई पीढ़ी गणना की एक इकाई की लागत को कम कर सकती है और पहले के जीपीयू के आर्थिक मूल्य को कम कर सकती है।
मांग जोखिम भविष्य के एआई उपयोग के पैमाने से संबंधित है। वर्तमान निवेश मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए निरंतर मजबूत मांग मानता है। यदि एआई मुद्रीकरण अपेक्षा से अधिक धीमी गति से आगे बढ़ता है, तो बुनियादी ढांचे के उपयोग में गिरावट आ सकती है।
तकनीकी संकेंद्रण जोखिम विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स वैश्विक गणना में एनवीआईडीआईए की प्रमुख स्थिति और अग्रणी सेमीकंडक्टर विनिर्माण की महत्वपूर्ण संकेंद्रण की ओर इशारा करता है।
ऊर्जा जोखिम गणना की कीमत को आंशिक रूप से बिजली की कीमतों और उपलब्धता पर निर्भर करता है। आईईए को उम्मीद है कि आने वाले वर्षों में वैश्विक डेटा सेंटर बिजली की खपत तेजी से बढ़ेगी।
आधार जोखिम तब उत्पन्न होता है जब कोई कंपनी H100 इंडेक्स का उपयोग करके लागत का बचाव करती है लेकिन वास्तव में एक अलग आपूर्तिकर्ता, क्षेत्र या हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करती है। बंदी और सु दिखाते हैं कि बाजार खंडों में कीमतें हमेशा एक साथ नहीं बढ़ती हैं।
अंततः, क्षेत्र की उच्च ऋणग्रस्तता से वित्तीय जोखिम उत्पन्न होता है। जैसे-जैसे एआई निवेश बढ़ता है, ऋण, पट्टे, परियोजना वित्त और अवशिष्ट-मूल्य गारंटी तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती हैं। इसके परिणामस्वरूप क्रेडिट बाजार एआई उपकरण और अनुबंधों के भविष्य के मूल्य के आसपास जोखिम की बढ़ती हिस्सेदारी को वहन करते हैं।
10. क्या कंप्यूट पहले से ही एक अलग परिसंपत्ति वर्ग है?
इस स्तर पर, बुनियादी ढाँचा निर्माताओं द्वारा दी गई कहानी की तुलना में उत्तर अधिक सतर्क होना चाहिए।
कंप्यूट में पहले से ही उभरते परिसंपत्ति वर्ग की कई विशेषताएं हैं:
एक बहुत बड़ा और तेजी से बढ़ता अंतर्निहित बाज़ार;
कंप्यूटिंग शक्ति की इकाइयों के लिए मापने योग्य कीमतें;
मूल्य सूचकांक;
दीर्घकालिक अनुबंध;
भविष्य के नकदी प्रवाह के विरुद्ध परिसंपत्तियों को वित्तपोषित करने की क्षमता;
उपकरण-समर्थित वित्तपोषण;
एक विकासशील डेरिवेटिव बाज़ार;
स्वाभाविक बाज़ार सहभागी मूल्य जोखिम से बचाव करना चाहते हैं।
साथ ही, कंप्यूट अभी भी परिपक्व परिसंपत्ति वर्ग के सभी मानदंडों को पूरा नहीं करता है। मूल्य इतिहास छोटा है, सूचकांक नए हैं, बाजार खंडित रहता है, उत्पाद पूरी तरह से विनिमेय नहीं हैं, और वायदा में तरल व्यापार के बहु-वर्षीय रिकॉर्ड का अभाव है। दीर्घकालिक रिटर्न, अस्थिरता और इक्विटी, बांड, कमोडिटी और रियल एस्टेट के साथ सहसंबंधों का विश्वसनीय रूप से आकलन करने के लिए ऐतिहासिक डेटा भी अपर्याप्त है।
दिलचस्प बात यह है कि सिंथेटिक वायदा के लिए बांदी और सु के प्रारंभिक परिणाम सकारात्मक गणना जोखिम प्रीमियम की संभावना का सुझाव देते हैं। लेखक स्वयं इन निष्कर्षों की प्रारंभिक प्रकृति पर जोर देते हैं।
इसलिए वर्तमान में पूरी तरह से स्थापित परिसंपत्ति वर्ग की तुलना में संपत्ति और वित्तीय जोखिम के लिए एक उभरते बाजार के रूप में गणना का वर्णन करना अधिक सटीक है।
11. निष्कर्ष
एआई विकास कंप्यूटिंग शक्ति की आर्थिक प्रकृति को बदल रहा है। कंप्यूट अब केवल आईटी खर्च नहीं रह गया है। यह एक अवलोकनीय कीमत, राजस्व का स्रोत, ऋण के लिए संपार्श्विक और वायदा के लिए संभावित अंतर्निहित परिसंपत्ति के साथ एक दुर्लभ उत्पादक संसाधन बनता जा रहा है।
इसलिए इस परिवर्तन का मुख्य तत्व केवल जीपीयू बाजार के मूल्य में वृद्धि नहीं है, बल्कि गणना का वित्तीयकरण है।
इस प्रक्रिया को निम्नलिखित अनुक्रम द्वारा दर्शाया जा सकता है:
इस संबंध में, 2026 एक संक्रमणकालीन वर्ष हो सकता है। एनवीआईडीआईए और वैश्विक वित्तीय संस्थान सैकड़ों अरबों डॉलर में मापी गई बुनियादी ढांचा वित्तपोषण संरचनाएं बना रहे हैं, जबकि सीएमई और आईसीई गणना मूल्य जोखिम को वित्तीय बाजारों में स्थानांतरित करने के उद्देश्य से उपकरण विकसित कर रहे हैं।
साथ ही, पारंपरिक वस्तु की तुलना में गणना कहीं अधिक जटिल बनी हुई है। यह नाशवान, तकनीकी रूप से विषम, ऊर्जा पर निर्भर, तेजी से पुराना होने वाला और मुट्ठी भर प्रौद्योगिकी आपूर्तिकर्ताओं के आसपास केंद्रित है।
इसलिए सबसे संभावित परिणाम एक सरल "गणना" परिसंपत्ति वर्ग नहीं है। एक व्यापक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर फाइनेंस इकोसिस्टम की अधिक संभावना है, जिसमें इंफ्रास्ट्रक्चर परिसंपत्तियां, निजी ऋण, बांड, कंप्यूट अनुबंध और डेरिवेटिव शामिल हैं।
यदि आने वाले वर्षों में एक तरल हाजिर बाजार, विश्वसनीय बेंचमार्क, एक गहरा वायदा बाजार और एक स्वतंत्र जोखिम प्रीमियम की पहचान करने के लिए पर्याप्त लंबा मूल्य इतिहास तैयार होता है, तो गणना वास्तव में पोर्टफोलियो सिद्धांत में एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के रूप में कार्य करना शुरू कर सकती है।
अभी, हम उस प्रक्रिया की शुरुआत का अवलोकन कर रहे हैं जो इसके उद्भव का कारण बन सकती है।
ग्रन्थसूची
बंदी, एफ.एम., सु, वाई. (2026), (प्रारंभिक) AI कंप्यूट एसेट प्राइसिंग, arXiv:2607.12156, संस्करण दिनांक 10 सितंबर 2026 ArXiv - पूरा पेपर
सीएफए संस्थान (2026), संपत्ति आवंटन का अवलोकन। सीएफए संस्थान
सीएमई ग्रुप (2026), सीएमई ग्रुप और सिलिकॉन डेटा एआई जोखिमों से बचाव के नए तरीके को अनलॉक करने के लिए अक्टूबर 5 पर कंप्यूट फ्यूचर्स लॉन्च करेंगे। सीएमई समूह
ग्रीर, आर. जे. (1997), वैसे भी एसेट क्लास क्या है?, द जर्नल ऑफ़ पोर्टफोलियो मैनेजमेंट,23(2),86–91, डीओआई:10.3905/जेपीएम.23.2.86.
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (2025), ऊर्जा और एआई। आईईए - ऊर्जा और एआई
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (2026), ऊर्जा और AI पर मुख्य प्रश्न। IEA - 2026 रिपोर्ट
NVIDIA (2026), हुआंग, जे., NVIDIA AI फ़ैक्टरी कंप्यूट एक निवेश योग्य संपत्ति वर्ग बन रहा है, 11 अगस्त 2026 NVIDIA ब्लॉग - स्रोत लेख
NVIDIA (2026), NVIDIA ने अपोलो, ब्लैकरॉक, ब्लैकस्टोन, ब्रुकफील्ड, गोल्डमैन सैक्स और KKR के साथ साझेदारी की है ताकि $500 बिलियन से अधिक तृतीय-पक्ष पूंजी जुटाने के लिए AI कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर फाइनेंसिंग प्लेटफॉर्म स्थापित किया जा सके। एनवीडिया न्यूज़ रूम
स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (2026), AI इंडेक्स रिपोर्ट 2026 - अनुसंधान और विकास। स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स 2026
CoreWeave Inc. (2026), GPU बुनियादी ढांचे के वित्तपोषण और वित्तीय देनदारियों पर SEC फाइलिंग। एसईसी - कोरवेव 2026 फाइलिंग
बाज़ार विश्लेषण
बाज़ारों, अर्थव्यवस्था और निवेशकों के लिए मायने रखने वाली घटनाओं पर मेरा दृष्टिकोण।
संभावित नए परिसंपत्ति वर्ग के रूप में गणना करें - एआई अर्थव्यवस्था में कंप्यूटिंग शक्ति का वित्तीयकरण
23 सितंबर 2026 तक। घोषणाएँ और पूर्वानुमान पूर्ण निवेश या लाइव ट्रेडिंग का संकेत नहीं देते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास तेजी से कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के महत्व को बढ़ा रहा है, विशेष रूप से प्रशिक्षण और अनुमान के लिए उपयोग किए जाने वाले विशेष जीपीयू त्वरक। कंप्यूटिंग शक्ति, जिसे पारंपरिक रूप से परिचालन व्यय या आईटी बुनियादी ढांचे का हिस्सा माना जाता है, मानकीकृत मूल्य निर्धारण, दीर्घकालिक अनुबंध, बुनियादी ढांचे-समर्थित वित्तपोषण और नियोजित डेरिवेटिव का विषय बन रही है। NVIDIA इस प्रक्रिया को गणना को "निवेश योग्य परिसंपत्ति वर्ग" में बदलने के रूप में वर्णित करता है। साथ ही, वित्तीय परिसंपत्ति के रूप में मूल्य निर्धारण और जीपीयू किराये की कीमतों के आधार पर वायदा अनुबंधों पर पहला अकादमिक अध्ययन उभर रहा है।
यह पेपर यह आकलन करता है कि क्या गणना वास्तव में एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के रूप में विकसित हो सकती है। विश्लेषण से पता चलता है कि कंप्यूटिंग शक्ति वस्तुओं, ऊर्जा और बुनियादी ढांचे के साथ कुछ विशेषताएं साझा करती है। हालाँकि, यह अत्यधिक विषम भी है, तेजी से तकनीकी परिवर्तन के अधीन है, अप्रयुक्त क्षमता के रूप में भंडारण करना असंभव है, और कम संख्या में आपूर्तिकर्ताओं के बीच केंद्रित है। इसलिए सबसे संभावित परिणाम एक सजातीय "गणना" परिसंपत्ति वर्ग नहीं है, बल्कि एआई बुनियादी ढांचे, गणना अनुबंध, उपकरण और राजस्व द्वारा सुरक्षित उधार, और जीपीयू कीमतों पर डेरिवेटिव तक फैले वित्तीय उपकरणों का एक जटिल है।
कीवर्ड: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, कंप्यूट, जीपीयू, एसेट क्लास, फ्यूचर्स, एआई इंफ्रास्ट्रक्चर, डेटा सेंटर, वित्तीयकरण, एनवीआईडीआईए।
1. परिचय
प्रत्येक तकनीकी क्रांति ने न केवल नई कंपनियों को बल्कि वित्त और निवेश के लिए नई संपत्तियों को भी जन्म दिया है। रेलवे ने बुनियादी ढांचे के बांड के विकास का समर्थन किया; तेल ने व्यापक वायदा बाज़ार बनाए; दूरसंचार के कारण नेटवर्क बुनियादी ढांचे का वित्तीयकरण हुआ; और इंटरनेट ने डेटा केंद्रों और डिजिटल बुनियादी ढांचे से जुड़ी परिसंपत्तियों के एक पूरे वर्ग में योगदान दिया।
जेनरेटिव एआई एक समान प्रक्रिया को ट्रिगर कर सकता है। एआई मॉडल को संचालित करने में सक्षम बनाने वाला मूलभूत संसाधन कंप्यूटिंग शक्ति है - गणना। इस संदर्भ में, इसमें न केवल एक व्यक्तिगत जीपीयू बल्कि संपूर्ण सिस्टम शामिल है जो बिजली और डेटा को गणना में परिवर्तित करता है: एक्सेलेरेटर, प्रोसेसर, मेमोरी, नेटवर्क, कूलिंग, डेटा सेंटर और सॉफ्टवेयर।
अगस्त 2026 में, NVIDIA के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने तर्क दिया कि AI इन्फ्रास्ट्रक्चर एक नया "निवेश योग्य परिसंपत्ति वर्ग" बनने लगा था। NVIDIA ने एआई इंफ्रास्ट्रक्चर फाइनेंसिंग प्लेटफॉर्म पर अपोलो, ब्लैकरॉक, ब्लैकस्टोन, ब्रुकफील्ड, गोल्डमैन सैक्स और केकेआर के साथ सहयोग की भी घोषणा की, जिसका उद्देश्य अंततः तीसरे पक्ष की पूंजी के $500 बिलियन से अधिक जुटाना था। हालाँकि, NVIDIA की घोषणा नियोजित वित्तपोषण प्लेटफार्मों का वर्णन करती है और एआई बुनियादी ढांचे के बाजार के विस्तार में प्रत्यक्ष आर्थिक रुचि वाली कंपनी से आती है।
इसलिए शोध प्रश्न यह नहीं होना चाहिए कि क्या NVIDIA गणना को परिसंपत्ति वर्ग कहता है, बल्कि यह होना चाहिए कि क्या कंप्यूटिंग शक्ति एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के रूप में अर्हता प्राप्त करने के लिए आवश्यक आर्थिक और वित्तीय शर्तों को पूरा करती है।
2. "एसेट क्लास" का वास्तव में क्या मतलब है?
कीमत वाली हर चीज़ एक परिसंपत्ति वर्ग नहीं है। रॉबर्ट ग्रीर ने अपने क्लासिक लेख एसेट क्लास क्या है, वैसे भी? में परिसंपत्ति वर्ग को मौलिक आर्थिक विशेषताओं को साझा करने वाली परिसंपत्तियों के एक समूह के रूप में परिभाषित किया है जो उन्हें अन्य परिसंपत्तियों से अलग करता है।
सीएफए संस्थान द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक समकालीन दृष्टिकोण यह भी सुझाव देता है कि परिसंपत्ति वर्ग के सदस्यों को अपेक्षाकृत सजातीय होना चाहिए, जोखिम के सामान्य स्रोतों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए, और निवेश पोर्टफोलियो का एक सार्थक हिस्सा बनाने के लिए पर्याप्त पैमाने और निवेश क्षमता प्रदान करना चाहिए।
गणना के मामले में, कम से कम चार अलग-अलग आर्थिक वस्तुओं को प्रतिष्ठित किया जा सकता है:
भौतिक कंप्यूटिंग अवसंरचना - जीपीयू, सर्वर और डेटा केंद्र;
कंप्यूटिंग सेवाओं का प्रवाह - उदाहरण के लिए, GPU उपयोग का एक घंटा;
गणना पर आधारित अनुबंध और वित्तीय उपकरण - दीर्घकालिक समझौते और वायदा;
उपकरण जो बुनियादी ढांचे को वित्तपोषित करते हैं - जीपीयू या ग्राहक अनुबंधों द्वारा सुरक्षित ऋण, बांड और परियोजना वित्त संरचनाएं।
यह भेद मायने रखता है. डेटा सेंटर का मालिक होना नकदी प्रवाह पैदा करने वाली एक पारंपरिक बुनियादी ढांचा संपत्ति जैसा है, जबकि एक अप्रयुक्त जीपीयू-घंटे बिजली की तुलना में एक खराब होने वाली आर्थिक वस्तु की तरह है।
3. कंप्यूट एक वस्तु जैसा क्यों लगने लगा है?
एक वित्तीय बाज़ार को अंतर्निहित वस्तु में एक सक्रिय बाज़ार की आवश्यकता होती है। कंप्यूटिंग पावर के लिए ऐसा बाजार धीरे-धीरे उभर रहा है।
(प्रारंभिक) एआई कंप्यूट एसेट प्राइसिंग में, बंदी और सु का तर्क है कि व्यापार की जाने वाली आर्थिक वस्तु केवल जीपीयू नहीं होनी चाहिए, बल्कि सेवाओं के एक विशेष बंडल तक पहुंच होनी चाहिए: त्वरक, मेमोरी, सीपीयू, नेटवर्क, स्थान, विश्वसनीयता और ऑपरेटर बुनियादी ढांचा।
जीपीयू-घंटा - एक निर्दिष्ट जीपीयू प्रकार तक पहुंच का एक घंटा - इसलिए एक बैरल तेल या मेगावाट-घंटे के अनुरूप एक इकाई बन सकता है।
समस्या यह है कि GPU-घंटे सजातीय नहीं है। NVIDIA A100, H100 या B200, या AMD MI300X पर एक घंटा, बहुत अलग प्रदर्शन दे सकता है। डेटा केंद्र नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन, मेमोरी और बुनियादी ढांचे की गुणवत्ता में भी भिन्न होते हैं।
बांदी और सु मौजूदा बाजार को विषम बताते हैं और तर्क देते हैं कि वित्तीयकरण के लिए ऐसे सूचकांकों की आवश्यकता होती है जो कई अलग-अलग कीमतों को मानकीकृत बेंचमार्क में परिवर्तित करते हैं।
यह प्रक्रिया शुरू हो चुकी है. A100, H100, B200 और अन्य एक्सेलेरेटर के लिए किराये की कीमतें प्रकाशित करने वाले सूचकांक सामने आए हैं। सिलिकॉन डेटा अन्य उपायों के अलावा, डॉलर प्रति जीपीयू-घंटे में व्यक्त दैनिक बेंचमार्क प्रकाशित करता है।
एक सूचकांक अकेले परिसंपत्ति वर्ग का निर्माण नहीं करता है, बल्कि यह डेरिवेटिव और जोखिम प्रबंधन के लिए एक बाजार के लिए एक बुनियादी शर्त है।
4. कंप्यूट बाज़ार का आर्थिक पैमाना
निवेश का विशाल पैमाना गणना के वित्तीयकरण के लिए दूसरा तर्क प्रदान करता है।
स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स के अनुसार, वैश्विक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर कंप्यूटिंग क्षमता 2022 के बाद से प्रति वर्ष लगभग 3.3 गुना बढ़ गई है, जो 2025 के अंत तक लगभग 17.1 मिलियन NVIDIA H100 समकक्ष तक पहुंच गई है। NVIDIA की अनुमानित वैश्विक क्षमता 60% से अधिक है, जिसमें Google, Amazon और अन्य निर्माताओं के पास भी महत्वपूर्ण हिस्सेदारी है।
इस बुनियादी ढांचे के लिए पर्याप्त ऊर्जा निवेश की भी आवश्यकता है। स्टैनफोर्ड ने 2025 में लगभग 29.6 GW पर AI डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर की बिजली क्षमता का अनुमान लगाया।
वित्तीय पैमाना और भी अधिक आकर्षक है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी की रिपोर्ट है कि पांच प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा पूंजीगत व्यय 2025 में $400 बिलियन से अधिक हो गया और 2026 में लगभग एक और 75% बढ़ने की उम्मीद थी। आईईए का कहना है कि केवल पांच प्रौद्योगिकी कंपनियों का पूंजीगत व्यय अपस्ट्रीम तेल और गैस में वैश्विक निवेश से बड़ा हो गया है।
इसका तात्पर्य यह है कि एआई इंफ्रास्ट्रक्चर उस पैमाने पर पहुंच रहा है जिस पर विशेष रूप से प्रौद्योगिकी कंपनियों की बैलेंस शीट के माध्यम से वित्तपोषण कम कुशल होता जा रहा है। एक स्वाभाविक परिणाम बैंकों, निजी क्रेडिट फंडों, बुनियादी ढांचे निवेशकों और बांड बाजारों का आगमन है।
5. वायदा एक निर्णायक मोड़ के रूप में
किसी आर्थिक वस्तु को वित्तीय परिसंपत्ति में बदलने में सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक डेरिवेटिव बाजार का निर्माण है।
सीएमई ग्रुप और सिलिकॉन डेटा ने NVIDIA H100 और B200 किराये की कीमतों पर वायदा की घोषणा की। सीएमई की घोषणा के अनुसार, आवश्यक नियामक अनुमोदन के अधीन, व्यापार 5 अक्टूबर 2026 पर शुरू होने वाला है। 23 सितंबर 2026 तक, इसका मतलब है कि बाजार की घोषणा हो चुकी है लेकिन अभी तक वास्तविक व्यापार का कोई लंबा रिकॉर्ड नहीं है।
ICE और NATIVX ने समान योजनाओं की घोषणा की, जो सामान्यीकृत कंप्यूटिंग शक्ति की कीमत मापने वाले सूचकांक COIL पर आधारित वायदा पर काम कर रहे हैं।
वायदा का उद्भव दो कारणों से मायने रखता है।
सबसे पहले, वायदा हेजिंग को सक्षम बनाता है। 2027 में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की योजना बनाने वाली कंपनी संभावित रूप से आज की गणना की भविष्य की लागत को कम कर सकती है। एक डेटा सेंटर ऑपरेटर किराये की कीमतों में गिरावट के जोखिम को रोक सकता है।
दूसरा, वायदा उन निवेशकों के लिए वित्तीय जोखिम पैदा करता है जो डेटा सेंटर नहीं बनाना चाहते हैं या स्वयं जीपीयू नहीं खरीदना चाहते हैं।
इस बिंदु पर, गणना बिजली, गैस और अन्य वस्तुओं के बाजारों के समान होने लगती है।
6. गणना फिर भी तेल से भिन्न है
एक मूलभूत विशेषता गणना को कई पारंपरिक वस्तुओं से अलग करती है: अप्रयुक्त कंप्यूटिंग क्षमता को संग्रहीत नहीं किया जा सकता है।
यदि भंडारण सुविधा का मालिक आज एक बैरल तेल नहीं बेचता है, तो इसे बाद में बेचा जा सकता है। हालाँकि, यदि कोई GPU एक घंटे के लिए निष्क्रिय रहता है, तो उस घंटे की उत्पादक क्षमता स्थायी रूप से नष्ट हो जाती है।
बांदी और सु ने ध्यान दिया कि भंडारण योग्य वस्तुओं से परिचित मानक स्पॉट-वायदा मध्यस्थता संबंध सीधे गणना पर लागू नहीं होता है। इस संबंध में, कंप्यूटिंग शक्ति बिजली के बहुत करीब है।
इसलिए गणना की कीमत निम्नलिखित कारकों पर निर्भर करती है:
वर्तमान बुनियादी ढांचे का उपयोग;
ऊर्जा उपलब्धता;
नए चिप्स की आपूर्ति;
मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान की मांग;
प्रोसेसर पीढ़ी;
मेमोरी उपलब्धता;
नेटवर्क अवसंरचना;
डेटा सेंटर स्थान;
सॉफ्टवेयर दक्षता.
परिणामस्वरूप, बुनियादी ढांचे का मूल्य उपयोग के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हो सकता है। कई अरब डॉलर के नाममात्र मूल्य वाले जीपीयू पूरी क्षमता के करीब पर्याप्त राजस्व उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन अगर आपूर्ति मांग से अधिक हो जाती है तो लाभप्रदता में तेजी से गिरावट आ सकती है।
7. तकनीकी अप्रचलन
पारंपरिक बुनियादी ढांचे से एक और अंतर परिसंपत्ति के जीवन चक्र से संबंधित है।
एक बिजली संयंत्र, गैस पाइपलाइन या मोटरवे दशकों तक काम कर सकता है। इसके विपरीत, नई चिप पीढ़ी सामने आने पर एआई प्रोसेसर अपेक्षाकृत तेज़ी से प्रतिस्पर्धात्मकता खो सकते हैं।
NVIDIA का तर्क है कि CUDA सॉफ़्टवेयर पुराने हार्डवेयर की आर्थिक उपयोगिता को बढ़ा सकता है। कंपनी उदाहरण के तौर पर A100 का हवाला देती है, जिसे 2020 में पेश किया गया था और अभी भी व्यावसायिक उपयोग में है।
यह तर्क तकनीकी जोखिम को ख़त्म नहीं करता है। बंदी और सु बताते हैं कि भौतिक हार्डवेयर की उम्र बढ़ती है जबकि वित्तीय सूचकांक धीरे-धीरे नई प्रोसेसर पीढ़ियों की ओर स्थानांतरित हो सकता है।
यह एक दिलचस्प स्थिति पैदा करता है: एक बुनियादी ढांचे के मालिक के पास एक पुरानी भौतिक संपत्ति हो सकती है, जबकि एक कंप्यूट इंडेक्स में निवेशक के पास जोखिम हो सकता है जो गतिशील रूप से नई तकनीक में स्थानांतरित हो सकता है।
इसलिए दोनों उपकरणों में बहुत अलग जोखिम प्रोफाइल होंगे।
8. कंप्यूट-समर्थित वित्त का उद्भव
सबसे उन्नत वित्तीयकरण संभवतः वायदा बाज़ारों के बजाय क्रेडिट बाज़ारों में हो रहा है।
CoreWeave पहले से ही संरचनाओं का उपयोग करता है जिसमें वित्तपोषण सीधे GPU खरीद और ग्राहक अनुबंधों की पूर्ति से जुड़ा होता है। मार्च 2026 में, एक समूह कंपनी ने $8.5 बिलियन तक के विलंबित-ड्रॉ टर्म लोन समझौते में प्रवेश किया, जिसका उद्देश्य ग्राहक अनुबंध को पूरा करने के लिए आवश्यक GPU सर्वर और बुनियादी ढांचे को खरीदना था।
जून 2026 के अंत में CoreWeave ने लगभग $35.6 अरब का ऋण रिपोर्ट किया। कुछ वित्तपोषण व्यवस्थाओं में विशेष प्रयोजन संस्थाओं की संपत्तियाँ गिरवी थीं, जिनमें बड़े पैमाने का बुनियादी ढाँचा और प्राप्य राशियाँ शामिल थीं।
मई 2026 में, कंपनी ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर द्वारा सुरक्षित सार्वजनिक रूप से सिंडिकेटेड HPC फाइनेंसिंग की भी घोषणा की।
एक समान पैटर्न अधिक व्यापक रूप से उभर रहा है। सितंबर 2026 में, रॉयटर्स ने ब्लैकस्टोन और अल्फाबेट से जुड़े एक बुनियादी ढांचे उद्यम के वित्तपोषण में लगभग $22 बिलियन की सूचना दी, जिसमें कथित तौर पर TPU प्रोसेसर और ग्राहक अनुबंध शामिल थे।
यह अन्य बुनियादी ढांचा परिसंपत्ति वर्गों के ऐतिहासिक विकास जैसा दिखता है: पहले राजस्व उत्पन्न करने वाली परिसंपत्ति, फिर परिसंपत्ति-समर्थित उधार, उसके बाद प्रतिभूतिकरण, सूचकांक और डेरिवेटिव।
9. उभरते परिसंपत्ति वर्ग के मुख्य जोखिम
एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के मामले में सबसे बड़ी बाधा बाजार की मौजूदा परिपक्वता की कमी है।
तकनीकी जोखिम त्वरक के तीव्र विकास से उत्पन्न होता है। एक नई पीढ़ी गणना की एक इकाई की लागत को कम कर सकती है और पहले के जीपीयू के आर्थिक मूल्य को कम कर सकती है।
मांग जोखिम भविष्य के एआई उपयोग के पैमाने से संबंधित है। वर्तमान निवेश मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए निरंतर मजबूत मांग मानता है। यदि एआई मुद्रीकरण अपेक्षा से अधिक धीमी गति से आगे बढ़ता है, तो बुनियादी ढांचे के उपयोग में गिरावट आ सकती है।
तकनीकी संकेंद्रण जोखिम विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स वैश्विक गणना में एनवीआईडीआईए की प्रमुख स्थिति और अग्रणी सेमीकंडक्टर विनिर्माण की महत्वपूर्ण संकेंद्रण की ओर इशारा करता है।
ऊर्जा जोखिम गणना की कीमत को आंशिक रूप से बिजली की कीमतों और उपलब्धता पर निर्भर करता है। आईईए को उम्मीद है कि आने वाले वर्षों में वैश्विक डेटा सेंटर बिजली की खपत तेजी से बढ़ेगी।
आधार जोखिम तब उत्पन्न होता है जब कोई कंपनी H100 इंडेक्स का उपयोग करके लागत का बचाव करती है लेकिन वास्तव में एक अलग आपूर्तिकर्ता, क्षेत्र या हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करती है। बंदी और सु दिखाते हैं कि बाजार खंडों में कीमतें हमेशा एक साथ नहीं बढ़ती हैं।
अंततः, क्षेत्र की उच्च ऋणग्रस्तता से वित्तीय जोखिम उत्पन्न होता है। जैसे-जैसे एआई निवेश बढ़ता है, ऋण, पट्टे, परियोजना वित्त और अवशिष्ट-मूल्य गारंटी तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती हैं। इसके परिणामस्वरूप क्रेडिट बाजार एआई उपकरण और अनुबंधों के भविष्य के मूल्य के आसपास जोखिम की बढ़ती हिस्सेदारी को वहन करते हैं।
10. क्या कंप्यूट पहले से ही एक अलग परिसंपत्ति वर्ग है?
इस स्तर पर, बुनियादी ढाँचा निर्माताओं द्वारा दी गई कहानी की तुलना में उत्तर अधिक सतर्क होना चाहिए।
कंप्यूट में पहले से ही उभरते परिसंपत्ति वर्ग की कई विशेषताएं हैं:
एक बहुत बड़ा और तेजी से बढ़ता अंतर्निहित बाज़ार;
कंप्यूटिंग शक्ति की इकाइयों के लिए मापने योग्य कीमतें;
मूल्य सूचकांक;
दीर्घकालिक अनुबंध;
भविष्य के नकदी प्रवाह के विरुद्ध परिसंपत्तियों को वित्तपोषित करने की क्षमता;
उपकरण-समर्थित वित्तपोषण;
एक विकासशील डेरिवेटिव बाज़ार;
स्वाभाविक बाज़ार सहभागी मूल्य जोखिम से बचाव करना चाहते हैं।
साथ ही, कंप्यूट अभी भी परिपक्व परिसंपत्ति वर्ग के सभी मानदंडों को पूरा नहीं करता है। मूल्य इतिहास छोटा है, सूचकांक नए हैं, बाजार खंडित रहता है, उत्पाद पूरी तरह से विनिमेय नहीं हैं, और वायदा में तरल व्यापार के बहु-वर्षीय रिकॉर्ड का अभाव है। दीर्घकालिक रिटर्न, अस्थिरता और इक्विटी, बांड, कमोडिटी और रियल एस्टेट के साथ सहसंबंधों का विश्वसनीय रूप से आकलन करने के लिए ऐतिहासिक डेटा भी अपर्याप्त है।
दिलचस्प बात यह है कि सिंथेटिक वायदा के लिए बांदी और सु के प्रारंभिक परिणाम सकारात्मक गणना जोखिम प्रीमियम की संभावना का सुझाव देते हैं। लेखक स्वयं इन निष्कर्षों की प्रारंभिक प्रकृति पर जोर देते हैं।
इसलिए वर्तमान में पूरी तरह से स्थापित परिसंपत्ति वर्ग की तुलना में संपत्ति और वित्तीय जोखिम के लिए एक उभरते बाजार के रूप में गणना का वर्णन करना अधिक सटीक है।
11. निष्कर्ष
एआई विकास कंप्यूटिंग शक्ति की आर्थिक प्रकृति को बदल रहा है। कंप्यूट अब केवल आईटी खर्च नहीं रह गया है। यह एक अवलोकनीय कीमत, राजस्व का स्रोत, ऋण के लिए संपार्श्विक और वायदा के लिए संभावित अंतर्निहित परिसंपत्ति के साथ एक दुर्लभ उत्पादक संसाधन बनता जा रहा है।
इसलिए इस परिवर्तन का मुख्य तत्व केवल जीपीयू बाजार के मूल्य में वृद्धि नहीं है, बल्कि गणना का वित्तीयकरण है।
इस प्रक्रिया को निम्नलिखित अनुक्रम द्वारा दर्शाया जा सकता है:
जीपीयू → एआई इंफ्रास्ट्रक्चर → जीपीयू-घंटे का किराया → मूल्य सूचकांक की गणना → दीर्घकालिक अनुबंध → गणना-समर्थित वित्तपोषण → वायदा → संभावित परिसंपत्ति वर्ग।
इस संबंध में, 2026 एक संक्रमणकालीन वर्ष हो सकता है। एनवीआईडीआईए और वैश्विक वित्तीय संस्थान सैकड़ों अरबों डॉलर में मापी गई बुनियादी ढांचा वित्तपोषण संरचनाएं बना रहे हैं, जबकि सीएमई और आईसीई गणना मूल्य जोखिम को वित्तीय बाजारों में स्थानांतरित करने के उद्देश्य से उपकरण विकसित कर रहे हैं।
साथ ही, पारंपरिक वस्तु की तुलना में गणना कहीं अधिक जटिल बनी हुई है। यह नाशवान, तकनीकी रूप से विषम, ऊर्जा पर निर्भर, तेजी से पुराना होने वाला और मुट्ठी भर प्रौद्योगिकी आपूर्तिकर्ताओं के आसपास केंद्रित है।
इसलिए सबसे संभावित परिणाम एक सरल "गणना" परिसंपत्ति वर्ग नहीं है। एक व्यापक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर फाइनेंस इकोसिस्टम की अधिक संभावना है, जिसमें इंफ्रास्ट्रक्चर परिसंपत्तियां, निजी ऋण, बांड, कंप्यूट अनुबंध और डेरिवेटिव शामिल हैं।
यदि आने वाले वर्षों में एक तरल हाजिर बाजार, विश्वसनीय बेंचमार्क, एक गहरा वायदा बाजार और एक स्वतंत्र जोखिम प्रीमियम की पहचान करने के लिए पर्याप्त लंबा मूल्य इतिहास तैयार होता है, तो गणना वास्तव में पोर्टफोलियो सिद्धांत में एक अलग परिसंपत्ति वर्ग के रूप में कार्य करना शुरू कर सकती है।
अभी, हम उस प्रक्रिया की शुरुआत का अवलोकन कर रहे हैं जो इसके उद्भव का कारण बन सकती है।
ग्रन्थसूची
बंदी, एफ.एम., सु, वाई. (2026), (प्रारंभिक) AI कंप्यूट एसेट प्राइसिंग, arXiv:2607.12156, संस्करण दिनांक 10 सितंबर 2026 ArXiv - पूरा पेपर
सीएफए संस्थान (2026), संपत्ति आवंटन का अवलोकन। सीएफए संस्थान
सीएमई ग्रुप (2026), सीएमई ग्रुप और सिलिकॉन डेटा एआई जोखिमों से बचाव के नए तरीके को अनलॉक करने के लिए अक्टूबर 5 पर कंप्यूट फ्यूचर्स लॉन्च करेंगे। सीएमई समूह
ग्रीर, आर. जे. (1997), वैसे भी एसेट क्लास क्या है?, द जर्नल ऑफ़ पोर्टफोलियो मैनेजमेंट,23(2),86–91, डीओआई:10.3905/जेपीएम.23.2.86.
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (2025), ऊर्जा और एआई। आईईए - ऊर्जा और एआई
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (2026), ऊर्जा और AI पर मुख्य प्रश्न। IEA - 2026 रिपोर्ट
इंटरकांटिनेंटल एक्सचेंज, NATIVX (2026), ICE और NATIVX ऊर्जा-सामान्यीकृत कंप्यूट फ्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट लॉन्च करेंगे। बर्फ़
NVIDIA (2026), हुआंग, जे., NVIDIA AI फ़ैक्टरी कंप्यूट एक निवेश योग्य संपत्ति वर्ग बन रहा है, 11 अगस्त 2026 NVIDIA ब्लॉग - स्रोत लेख
NVIDIA (2026), NVIDIA ने अपोलो, ब्लैकरॉक, ब्लैकस्टोन, ब्रुकफील्ड, गोल्डमैन सैक्स और KKR के साथ साझेदारी की है ताकि $500 बिलियन से अधिक तृतीय-पक्ष पूंजी जुटाने के लिए AI कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर फाइनेंसिंग प्लेटफॉर्म स्थापित किया जा सके। एनवीडिया न्यूज़ रूम
स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (2026), AI इंडेक्स रिपोर्ट 2026 - अनुसंधान और विकास। स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स 2026
CoreWeave Inc. (2026), GPU बुनियादी ढांचे के वित्तपोषण और वित्तीय देनदारियों पर SEC फाइलिंग। एसईसी - कोरवेव 2026 फाइलिंग
सिलिकॉन डेटा (2026), जीपीयू रेंटल मूल्य सूचकांक ओराज़ मटेरियल डॉट सीज़ेस पॉवस्टाजेसेगो रिंकू कंप्यूट फ्यूचर्स। सिलिकॉन डेटा सूचकांक
प्रकाशन के समय पोस्ट लेखक के व्यक्तिगत विचारों को दर्शाते हैं। वे निवेश अनुशंसाएँ नहीं हैं.