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AI इन्फ्रास्ट्रक्चर खर्च 2026 में 1 ट्रिलियन डॉलर के करीब पहुंच सकता है—मेमोरी कीमतें होंगी बड़ा कारक
JPMorgan और UBS, दोनों का अनुमान है कि 2026 में क्लाउड या AI संबंधित इन्फ्रास्ट्रक्चर पर सालाना खर्च लगभग 1 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकता है और 2027 में 1.4 ट्रिलियन डॉलर से ऊपर जा सकता है। JPMorgan ने 2026, 2027 और 2028 के लिए क्लाउड कैपेक्स क्रमशः 954 अरब, 1.41 ट्रिलियन और 1.54 ट्रिलियन डॉलर बताया है; UBS के...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- JPMorgan और UBS, दोनों का अनुमान है कि 2026 में क्लाउड या AI संबंधित इन्फ्रास्ट्रक्चर पर सालाना खर्च लगभग 1 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकता है और 2027 में 1.4 ट्रिलियन डॉलर से ऊपर जा सकता है।
- JPMorgan ने 2026, 2027 और 2028 के लिए क्लाउड कैपेक्स क्रमशः 954 अरब, 1.41 ट्रिलियन और 1.54 ट्रिलियन डॉलर बताया है; UBS के AI कैपेक्स अनुमान क्रमशः 998 अरब, 1.447 ट्रिलियन और 1.619 ट्रिलियन डॉलर हैं।
- मेमोरी, कस्टम AI चिप और चिप निर्माण उपकरण—तीनों में मजबूत मांग के संकेत हैं, हालांकि बढ़े हुए डॉलर खर्च को वास्तविक कंप्यूट क्षमता की समान बढ़ोतरी नहीं मानना चाहिए।
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How do JPMorgan’s and UBS’s latest forecasts indicate that global cloud and AI infrastructure capital expenditures are set to approach or ex. Article summary: JPMorgan and UBS independently point to an AI-infrastructure investment cycle at roughly $1 trillion per year beginning in 2026 and well above it in 2027. Their estimates differ in scope—JPMorgan’s is cloud capex, UBS’s . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
AI खर्च की नई भविष्यवाणियों में सबसे बड़ी बात केवल यह नहीं है कि निवेश बढ़ रहा है। JPMorgan और UBS दोनों ऐसे स्तर की ओर इशारा कर रहे हैं जहां 2026 में क्लाउड और AI इन्फ्रास्ट्रक्चर पर वार्षिक खर्च करीब 1 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर हो सकता है, और 2027 में यह इससे काफी ऊपर चला जाए।
लेकिन एक अहम बात समझना जरूरी है: दोनों बैंकों के आंकड़ों का दायरा एक जैसा नहीं है। JPMorgan का अनुमान क्लाउड कैपेक्स (पूंजीगत खर्च) का है, जबकि UBS का आंकड़ा AI-संबंधित कैपेक्स का है। साथ ही UBS का कहना है कि उसके अनुमान में आई ज्यादातर बढ़ोतरी का कारण मेमोरी की कीमतों में तेज उछाल है। 4
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2026 में करीब 1 ट्रिलियन डॉलर, फिर 1.4 ट्रिलियन डॉलर से ऊपर
JPMorgan के अनुसार वैश्विक क्लाउड कैपेक्स का अनुमान है:
- 2026: 954 अरब अमेरिकी डॉलर
- 2027: 1.41 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर
- 2028: 1.54 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर
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UBS के संशोधित AI-संबंधित कैपेक्स अनुमान हैं:
- 2026: 998 अरब अमेरिकी डॉलर, जो 2025 के 506 अरब डॉलर से ऊपर है
- 2027: 1.447 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर
- 2028: 1.619 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर; 2026 से 2028 के बीच कुल खर्च करीब 4.1 ट्रिलियन डॉलर रहने का अलग UBS अनुमान है।
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ये आंकड़े सीधे-सीधे तुलना योग्य नहीं हैं, क्योंकि एक क्लाउड कैपेक्स और दूसरा AI-संबंधित कैपेक्स को मापता है। फिर भी दिशा एक ही है: 2026 में लगभग 1 ट्रिलियन डॉलर सालाना खर्च और उसके बाद करीब 1.4–1.6 ट्रिलियन डॉलर की रेंज। 4
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UBS के लिए मेमोरी इतनी अहम क्यों है
UBS का अनुमान है कि 2025 से 2027 के बीच AI कैपेक्स में होने वाली बढ़ोतरी का करीब 90% हिस्सा मेमोरी पर बढ़े खर्च से जुड़ा होगा। उसके मुताबिक मेमोरी खर्च 2025 के 71 अरब डॉलर से बढ़कर 2026 में 367 अरब डॉलर और 2027 में 923 अरब डॉलर तक पहुंच सकता है। 3
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यही फर्क इस अनुमान को समझने की कुंजी है। कैपेक्स का बड़ा डॉलर आंकड़ा हमेशा उतनी ही अधिक AI कंप्यूट क्षमता स्थापित होने का संकेत नहीं होता। AI सर्वरों के लिए जरूरी मेमोरी महंगी होने पर, समान संख्या में सर्वर या समान आकार का कंप्यूट क्लस्टर लगाना भी बहुत अधिक खर्चीला हो जाता है।
इसलिए UBS के अनुमान में दो प्रभाव साथ-साथ काम कर रहे हैं:
- AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की निरंतर मांग।
- हर सर्वर और क्लस्टर में शामिल मेमोरी की कहीं अधिक लागत।
UBS का निष्कर्ष यह नहीं है कि हर अतिरिक्त डॉलर नई कंप्यूट क्षमता में बदल जाएगा। उसका तर्क है कि मेमोरी की कमी और कीमतें अब AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की लागत तय करने वाला प्रमुख कारक बन गई हैं। 3
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JPMorgan का तर्क सिर्फ मेमोरी तक सीमित नहीं
मेमोरी इस कहानी का अहम हिस्सा है, लेकिन JPMorgan के सेमीकंडक्टर अनुमान व्यापक मांग की तस्वीर पेश करते हैं। बैंक को वैश्विक सेमीकंडक्टर राजस्व में 2026 में 118% और 2027 में 35% वृद्धि की उम्मीद है। मेमोरी को हटाने के बाद भी अनुमानित वृद्धि क्रमशः 32% और 18% है। यह संकेत देता है कि तेजी केवल मेमोरी कीमतों की कहानी नहीं है। 19
कस्टम AI चिप का हिस्सा बढ़ रहा है
JPMorgan ने 2026 में कस्टम AI ASIC बाजार का आकार 60–70 अरब डॉलर आंका है और आने वाले वर्षों में 40%–50% चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर का अनुमान लगाया है। बैंक के अनुसार, 2027 तक ASIC/XPU शिपमेंट AI एक्सेलरेटर की कुल यूनिट शिपमेंट का 54% हो सकते हैं—यानी GPU से भी अधिक। 35
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ASIC यानी किसी खास काम के लिए डिजाइन की गई चिप। यह अनुमान नहीं कहता कि GPU गायब हो जाएंगे। इसका अर्थ यह है कि बड़े क्लाउड प्रदाता अपने विशेष AI वर्कलोड के लिए सामान्य-उद्देश्य वाले एक्सेलरेटर के साथ कस्टम सिलिकॉन भी तेजी से जोड़ सकते हैं।
हाई-एंड ASIC बाजार काफी केंद्रित बताया गया है: Broadcom की हिस्सेदारी 80%–85% और Marvell की 10%–12% आंकी गई है। 23
चिप बनाने की क्षमता पर भी खर्च बढ़ेगा
AI की मांग सिर्फ तैयार चिप खरीदने तक सीमित नहीं रहती। मेमोरी और उन्नत लॉजिक चिप बनाने वाली फैक्ट्रियों में लगने वाले उपकरण भी बढ़ाने पड़ते हैं। JPMorgan ने वेफर फैब्रिकेशन इक्विपमेंट (WFE) के लिए अपना अनुमान बढ़ाकर यह किया है:
- 2026: 163 अरब अमेरिकी डॉलर
- 2027: 225 अरब अमेरिकी डॉलर
- 2028: 263 अरब अमेरिकी डॉलर
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बैंक ने इस बेहतर अनुमान के प्रमुख कारणों में DRAM और TSMC से जुड़ी मांग का उल्लेख किया है। 24
मेमोरी कीमतों के अनुमान असाधारण रूप से तेज हैं
JPMorgan के मूल्य अनुमान बताते हैं कि AI कैपेक्स में मेमोरी का असर इतना बड़ा क्यों हो सकता है। बैंक के अनुसार मिश्रित DRAM कीमतें 2026 में करीब 250% और 2027 में 30% बढ़ सकती हैं। NAND की कीमतों के लिए अनुमान क्रमशः करीब 250% और 25% वृद्धि का है। 23
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JPMorgan रिसर्च ने यह भी अनुमान लगाया है कि 2024 की शुरुआत से 2026 के अंत तक DRAM कीमतें 400% से अधिक बढ़ चुकी होंगी। 48
इसका मूल कारण आपूर्ति की बाधा है। JPMorgan का अनुमान है कि 2027 तक DRAM की मांग वृद्धि आपूर्ति वृद्धि से अधिक रहेगी और 2027 में असंतुलन सबसे तीखा होगा। 2028 में DRAM की आपूर्ति वृद्धि मांग से आगे निकल सकती है, लेकिन NAND में मामूली कमी बनी रह सकती है। 42
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इन अनुमानों का सार क्या है
UBS और JPMorgan एक केंद्रीय बिंदु पर सहमत दिखते हैं: AI का विस्तार अब पूरी इन्फ्रास्ट्रक्चर श्रृंखला का चक्र बन चुका है—क्लाउड डेटा सेंटर, AI एक्सेलरेटर, कस्टम चिप, मेमोरी और चिप-निर्माण उपकरण सभी इसमें शामिल हैं।
फिर भी निवेशकों और उद्योग संचालकों को खर्च में वृद्धि और भौतिक क्षमता में वृद्धि के बीच अंतर करना चाहिए। UBS के विश्लेषण के मुताबिक, बढ़ते कुल खर्च का बड़ा हिस्सा महंगी मेमोरी से आ सकता है। दूसरी ओर, JPMorgan का अनुमान बताता है कि मांग का आधार ज्यादा व्यापक है: मेमोरी को छोड़कर भी सेमीकंडक्टर राजस्व वृद्धि की उम्मीद है, कस्टम सिलिकॉन का पैमाना बढ़ रहा है और फैब उपकरणों पर खर्च भी चढ़ रहा है। 3
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कुल मिलाकर, ये अनुमान 2028 तक एक लंबे इन्फ्रास्ट्रक्चर चक्र का समर्थन करते हैं। लेकिन वे यह गारंटी नहीं देते कि कैपेक्स का हर अतिरिक्त डॉलर उतनी ही मात्रा में नई AI कंप्यूट क्षमता में बदलेगा।
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"AI इन्फ्रास्ट्रक्चर खर्च 2026 में 1 ट्रिलियन डॉलर के करीब पहुंच सकता है—मेमोरी कीमतें होंगी बड़ा कारक" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
JPMorgan और UBS, दोनों का अनुमान है कि 2026 में क्लाउड या AI संबंधित इन्फ्रास्ट्रक्चर पर सालाना खर्च लगभग 1 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकता है और 2027 में 1.4 ट्रिलियन डॉलर से ऊपर जा सकता है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
JPMorgan और UBS, दोनों का अनुमान है कि 2026 में क्लाउड या AI संबंधित इन्फ्रास्ट्रक्चर पर सालाना खर्च लगभग 1 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकता है और 2027 में 1.4 ट्रिलियन डॉलर से ऊपर जा सकता है। JPMorgan ने 2026, 2027 और 2028 के लिए क्लाउड कैपेक्स क्रमशः 954 अरब, 1.41 ट्रिलियन और 1.54 ट्रिलियन डॉलर बताया है; UBS के AI कैपेक्स अनुमान क्रमशः 998 अरब, 1.447 ट्रिलियन और 1.619 ट्रिलियन डॉलर हैं।
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
मेमोरी, कस्टम AI चिप और चिप निर्माण उपकरण—तीनों में मजबूत मांग के संकेत हैं, हालांकि बढ़े हुए डॉलर खर्च को वास्तविक कंप्यूट क्षमता की समान बढ़ोतरी नहीं मानना चाहिए।
सूत्र
news.futunn.comUBS Group: Global capital spending in the AI sector will rise to $1.4 trillion next year, with 90% of the increase driven by memory price hikes.