बिग टेक का AI दांव कितना बड़ा है—और इसका जोखिम कहां छिपा है?

एक तिमाही में 170 अरब डॉलर का capex

पूंजीगत खर्च यानी capital expenditure (capex) की रफ्तार इस पूरी कहानी का सबसे स्पष्ट संकेत है:

• 2026 की दूसरी तिमाही में Amazon, Alphabet, Microsoft और Meta ने संयुक्त रूप से 170.1 अरब डॉलर खर्च किए। यह पिछले साल की समान तिमाही से 72% अधिक था और उनकी कुल 471.2 अरब डॉलर की तिमाही revenue का लगभग 36% था .
• 2026 के लिए इन चार कंपनियों के capex guidance का संयुक्त मध्य-बिंदु लगभग 725–733 अरब डॉलर है। Amazon करीब 200 अरब डॉलर, Microsoft लगभग 190 अरब डॉलर, Alphabet 175–205 अरब डॉलर और Meta 115–135 अरब डॉलर खर्च करने की योजना बना रही हैं .
• CreditSights का अनुमान है कि Oracle को शामिल करने पर पांच बड़े hyperscalers का 2026 capex करीब 750 अरब डॉलर हो सकता है। यह साल-दर-साल 67% की वृद्धि होगी और 60% से अधिक बढ़त का लगातार तीसरा वर्ष होगा .
• Goldman Sachs के अनुसार वित्त वर्ष 2025 से वित्त वर्ष 2030 तक hyperscaler capex का संचयी आंकड़ा 5.3 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच सकता है। Bloomberg ने यह भी बताया कि चार कंपनियों ने leases, buildings और equipment पर भविष्य के करीब 2.4 ट्रिलियन डॉलर के खर्च की प्रतिबद्धताएं की हैं .

यहां “hyperscaler” से आशय उन बड़ी cloud कंपनियों से है जो विशाल data center नेटवर्क चलाती हैं और AI कंपनियों को computing capacity उपलब्ध कराती हैं।

बैलेंस शीट के बाहर 1.65 ट्रिलियन डॉलर की प्रतिबद्धतियां

Nikkei Asia की SEC filings की समीक्षा के अनुसार Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta और Oracle की AI data centers से जुड़ी future lease और long-term purchase commitments का कुल मूल्य करीब 1.65 ट्रिलियन डॉलर है .

इसे अक्सर “छिपी हुई देनदारी” कहा जा रहा है, लेकिन इसका अर्थ यह नहीं है कि रकम पूरी तरह अज्ञात है। इनमें से कई प्रतिबद्धतियां कंपनियों की quarterly filings के footnotes में बताई जाती हैं। मौजूदा U.S. GAAP accounting rules के तहत future contractual commitments को हर स्थिति में उसी समय balance-sheet debt के रूप में दर्ज करना जरूरी नहीं होता .

मुख्य आंकड़े:

• यह off-balance-sheet रकम चार वर्षों में आठ गुना बढ़ी है और अब इन कंपनियों की balance sheets पर दर्ज 1.35 ट्रिलियन डॉलर की देनदारी से भी अधिक है .
• Meta की ऐसी प्रतिबद्धतियां अकेले करीब 420 अरब डॉलर आंकी गई हैं—उसकी reported debt से लगभग तीन गुना .
• Oracle की off-balance-sheet commitments में केवल पिछले वर्ष 30 गुना विस्तार हुआ .
• टेक टिप्पणीकार Ed Zitron ने इन प्रतिबद्धताओं के पैमाने को “कॉरपोरेट स्कैंडल” कहा है .

निवेशकों के लिए अहम बात यह है कि headline debt देखने से इन कंपनियों की पूरी contractual exposure सामने नहीं आती।

Depreciation की आने वाली दीवार

AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर खर्च का असर तुरंत पूरी तरह profit-and-loss statement में नहीं दिखता। Servers और अन्य उपकरणों को asset के रूप में दर्ज कर उनकी लागत उनके अनुमानित उपयोगी जीवन में धीरे-धीरे depreciation के रूप में बांटी जाती है।

• मार्च 2026 तक के चार quarters में चार hyperscalers ने 433.9 अरब डॉलर के property और equipment खरीदे, लेकिन इसी अवधि में लगभग 149 अरब डॉलर की depreciation दर्ज की .
• एक अलग विश्लेषण के मुताबिक पांच बड़े hyperscalers 2026 में करीब 760 अरब डॉलर का capex कर सकते हैं, जबकि depreciation के रूप में लगभग 211 अरब डॉलर ही recognize करेंगे। इससे करीब 549 अरब डॉलर की deferred लागत बचती है, जो 2027–2029 में earnings पर असर डाल सकती है .
• विश्लेषकों के शब्दों में, cash पहले ही बाहर जा चुका है; लागत अब उपकरणों के अनुमानित उपयोगी जीवन के दौरान धीरे-धीरे income statement में दिखाई देगी .

यह accounting अपने आप में गलत नहीं है। जोखिम तब पैदा होता है जब AI से आने वाली revenue उस समय और उस पैमाने पर नहीं बढ़ती, जिसकी उम्मीद इन निवेशों को सही ठहराने के लिए की गई है।

एक सकारात्मक संकेत भी

Bloomberg के अनुसार चीन को छोड़कर global AI sales 2026 की पहली तिमाही में 25 अरब डॉलर रही। यह AI data centers और chips से जुड़ी अनुमानित 21 अरब डॉलर की industry depreciation लागत से लगातार दूसरी तिमाही में अधिक थी .

यह संकेत देता है कि AI revenue अब कम से कम depreciation burden को कवर करने की दिशा में बढ़ रही है। हालांकि revenue और profit एक ही चीज नहीं हैं—बिजली, कर्मचारियों, financing और संचालन की अन्य लागतें भी बनी रहती हैं।

निवेशकों की चिंता क्यों बढ़ रही है?

Free cash flow लगभग शून्य

2026 के मध्य तक इन चार बड़ी कंपनियों का aggregate free cash flow लगभग शून्य हो गया। सरल शब्दों में, संचालन से आने वाली रकम लगभग पूरी तरह capex में जा रही है—और कुछ मामलों में उससे भी अधिक खर्च हो रहा है .

Alphabet पर सीधा दबाव

Alphabet ने 2026 की दूसरी तिमाही में पहली बार negative free cash flow दर्ज किया। कंपनी का AI capex एक ही तिमाही में बढ़कर 44.9 अरब डॉलर हो गया, जो operations से पैदा हुए 39.1 अरब डॉलर से अधिक था .

कंपनी की property और equipment depreciation भी एक साल पहले के 5.0 अरब डॉलर से बढ़कर तिमाही में 7.1 अरब डॉलर हो गई .

खर्च की वृद्धि धीमी पड़ने का अनुमान

UBS का अनुमान है कि hyperscaler capex growth 2026 के 76% से घटकर 2027 में 25% और 2028 में केवल 6% रह सकती है . यह संकेत है कि मौजूदा रफ्तार को लंबे समय तक बनाए रखना कठिन हो सकता है।

लेकिन दूसरी ओर, Morgan Stanley का मानना है कि 2027 cloud capex के लिए Wall Street का updated consensus अभी भी लगभग 200 अरब डॉलर कम है। यह consensus एक ही तिमाही में 170 अरब डॉलर बढ़ाया जा चुका था .

यानी बाजार के सामने विरोधाभासी संकेत हैं: कुछ निवेशक खर्च में जल्द मंदी की तैयारी कर रहे हैं, जबकि कुछ विश्लेषकों को लगता है कि मौजूदा अनुमान अभी भी कम हैं।

ROI की असली परीक्षा: AI revenue या महंगा infrastructure?

तेजी का पक्ष

AI बिक्री का depreciation लागत से लगातार दूसरी तिमाही में अधिक होना तेजी के पक्ष में सबसे मजबूत संकेतों में से एक है . कंपनियों का तर्क है कि वे अभी capacity-constrained phase में हैं—अर्थात मांग उपलब्ध computing capacity से अधिक है—और यह विस्तार कम से कम 2027 तक जारी रह सकता है .

Microsoft के मामले में Azure की annual revenue 100 अरब डॉलर से अधिक हो चुकी है और कंपनी ने वित्त वर्ष 2027 में positive free cash flow का guidance दिया है .

सावधानी का पक्ष

आज किया गया capex आने वाले वर्षों का depreciation expense बनता है। करीब 549 अरब डॉलर की deferred लागत तब भी earnings पर आ सकती है, भले ही AI revenue उम्मीद के मुताबिक समय पर न बढ़े .

इसके अलावा 1.65 ट्रिलियन डॉलर की off-balance-sheet commitments यह बताती हैं कि केवल reported debt देखकर कंपनियों की वास्तविक financial exposure का आकलन नहीं किया जा सकता . Free cash flow लगभग शून्य होने पर AI growth में निराशा की स्थिति में कंपनियों के पास वित्तीय buffer भी सीमित हो सकता है .

निष्कर्ष: AI की दौड़ अब कमाई की परीक्षा है

Wall Street की अधिकांश brokerages अभी भी AI और hyperscalers को लेकर सकारात्मक हैं, लेकिन खर्च की वृद्धि धीमी पड़ने की आशंका पर निवेशकों की संख्या बढ़ रही है .

अब केंद्रीय सवाल यह नहीं है कि Big Tech कितने data centers बना सकती है। सवाल यह है कि 2030 तक अनुमानित 5.3 ट्रिलियन डॉलर या उससे अधिक के cumulative capex से क्या उसी अनुपात में revenue, profit और cash flow पैदा होगा .

AI boom की अगली कहानी chips और models की नहीं, बल्कि पूंजी पर रिटर्न, depreciation और contractual debt की होगी।