Alibaba और Tencent की अलग‑अलग AI रणनीतियाँ चीन की क्लाउड रेस को बदल रही हैं

Alibaba की रणनीति: पहले इंफ्रास्ट्रक्चर, बाद में मुनाफ़ा

AI निवेश के मामले में Alibaba सबसे आक्रामक रास्ता अपना रही है।

कंपनी ने तीन साल में लगभग 380 अरब युआन (करीब 56 अरब डॉलर) खर्च करने की योजना बनाई है। यह पैसा मुख्य रूप से AI डेटा‑सेंटर, क्लाउड कंप्यूटिंग क्षमता और बड़े AI मॉडल ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने में जाएगा। कंपनी के CEO एडी वू ने संकेत दिया है कि अगर AI की मांग तेज रही तो यह खर्च तय लक्ष्य से भी अधिक हो सकता है।

इस रणनीति का मतलब है कि Alibaba AI इंफ्रास्ट्रक्चर को लंबे समय का रणनीतिक निवेश मानती है, न कि तुरंत लाभ देने वाला प्रोजेक्ट।

कंपनी का क्लाउड डिविजन तेजी से बढ़ रहा है और AI‑संबंधित क्लाउड सेवाएँ इस वृद्धि का बड़ा कारण बन रही हैं।

हालाँकि इसका एक नुकसान भी है: भारी निवेश की वजह से कंपनी की कमाई पर दबाव पड़ा है। उदाहरण के लिए, AI और क्लाउड खर्च बढ़ने के कारण Alibaba का समायोजित EBITA साल-दर-साल लगभग 84% तक गिर गया।

सरल शब्दों में, Alibaba खुद को चीन का प्रमुख AI इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाता बनाना चाहती है—कुछ वैसा ही मॉडल जैसा अमेरिका में Amazon Web Services या Microsoft Azure ने बनाया।

Tencent की रणनीति: उत्पादों से शुरू, इंफ्रास्ट्रक्चर बाद में

Tencent का दृष्टिकोण अधिक संतुलित और चरणबद्ध है।

कंपनी ने पहले से मौजूद अपने विशाल डिजिटल इकोसिस्टम—जैसे गेमिंग, सोशल प्लेटफॉर्म, विज्ञापन, कंटेंट सेवाएँ और एंटरप्राइज क्लाउड—में AI को शामिल करने पर ध्यान दिया है। साथ ही धीरे‑धीरे कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर पर निवेश बढ़ाया जा रहा है।

2026 की पहली तिमाही में Tencent ने 196.46 अरब युआन का राजस्व दर्ज किया, जो सालाना 9% अधिक था। इसी अवधि में कंपनी का पूंजीगत खर्च 31.94 अरब युआन रहा, जो साल-दर-साल 16% की वृद्धि दर्शाता है और इसका एक हिस्सा AI सेवाओं की बढ़ती मांग से जुड़ा है।

कंपनी के प्रबंधन ने संकेत दिया है कि 2026 के दूसरे आधे हिस्से में AI निवेश और तेज हो सकता है, क्योंकि क्लाउड‑आधारित AI वर्कलोड की मांग लगातार बढ़ रही है।

इस तरह Tencent का मॉडल एप्लिकेशन‑ड्रिवन AI है—जहाँ निवेश सीधे उन उत्पादों से जुड़ा होता है जिनसे कमाई हो सकती है।

कमजोर राजस्व के बावजूद निवेश क्यों बढ़ रहा है

पहली नज़र में यह विरोधाभासी लग सकता है कि जब राजस्व अपेक्षा से कम है, तब भी कंपनियाँ अरबों डॉलर खर्च कर रही हैं।

लेकिन Alibaba और Tencent दोनों के लिए AI कंप्यूटिंग क्षमता एक रणनीतिक बाधा (bottleneck) बन चुकी है।

AI मॉडल ट्रेनिंग से लेकर क्लाउड प्लेटफॉर्म पर चलने वाले inference वर्कलोड तक—हर जगह GPU और डेटा‑सेंटर क्षमता की मांग उपलब्ध सप्लाई से तेज़ी से बढ़ रही है। इसलिए भविष्य के ग्राहकों और सेवाओं को संभालने के लिए अभी निवेश करना जरूरी माना जा रहा है।

दूसरे शब्दों में, यह एक ऐसी दौड़ है जहाँ कंप्यूट क्षमता में पीछे रहना भविष्य के AI बाजार में स्थायी नुकसान का कारण बन सकता है।

घरेलू AI चिप्स की बढ़ती भूमिका

इस पूरी रणनीति में एक और महत्वपूर्ण कारक है—चीन में विकसित AI चिप्स।

अमेरिकी निर्यात नियंत्रणों के बाद Nvidia के सबसे उन्नत GPU तक पहुँच सीमित हो गई है। इसके कारण चीनी टेक कंपनियाँ अब Huawei और Alibaba की T‑Head जैसी घरेलू चिप परियोजनाओं की ओर तेजी से बढ़ रही हैं।

उद्योग रिपोर्टों के अनुसार इन चिप्स का उत्पादन धीरे‑धीरे बढ़ रहा है, जिससे क्लाउड कंपनियाँ बिना Nvidia की पूरी सप्लाई पर निर्भर हुए भी बड़े डेटा‑सेंटर बना पा रही हैं।

हालाँकि कुछ क्षेत्रों—खासकर बड़े AI मॉडल ट्रेनिंग—में इनकी क्षमता अभी भी अग्रणी अंतरराष्ट्रीय हार्डवेयर से पीछे हो सकती है। फिर भी ये चिप्स AI inference, एंटरप्राइज सेवाओं और क्लाउड प्लेटफॉर्म के लिए पर्याप्त कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान कर सकते हैं।

चीन की AI रेस में दो अलग रास्ते

Alibaba और Tencent की रणनीतियाँ AI अर्थव्यवस्था के दो अलग मॉडल दिखाती हैं:

• इंफ्रास्ट्रक्चर‑फर्स्ट मॉडल: Alibaba पहले विशाल क्लाउड और कंप्यूटिंग नेटवर्क बना रही है।
• एप्लिकेशन‑फर्स्ट मॉडल: Tencent अपने मौजूदा प्लेटफॉर्म में AI जोड़ते हुए धीरे‑धीरे क्षमता बढ़ा रही है।

दोनों का आधार एक ही वास्तविकता है—AI की प्रगति अब मुख्य रूप से कंप्यूट सप्लाई पर निर्भर है। जैसे‑जैसे घरेलू चिप उत्पादन बढ़ेगा और डेटा‑सेंटर स्थानीय हार्डवेयर के हिसाब से डिज़ाइन होंगे, चीन में AI इंफ्रास्ट्रक्चर का विस्तार और तेज हो सकता है—even अगर विदेशी चिप्स की पहुँच सीमित ही क्यों न रहे।

अंततः असली सवाल यह रहेगा कि ये कंपनियाँ इस विशाल कंप्यूट क्षमता को कितनी जल्दी व्यावसायिक सेवाओं और बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज अपनाने में बदल पाती हैं।