माइक्रोसॉफ्ट ने भारत में चौथा क्लाउड क्षेत्र खोला; डेटा केंद्र क्षमता को पाँच से सात गुना बढ़ाना होगा

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नई दिल्ली / हैदराबाद। माइक्रोसॉफ्ट ने सोमवार को भारत में अपने चौथे क्लाउड क्षेत्र (cloud region) — हैदराबाद में इंडिया साउथ सेंट्रल — की शुरुआत की घोषणा की, जिसे वह एशिया और ग्लोबल साउथ के लिए रणनीतिक केंद्र के रूप में पेश कर रहा है, द इकोनॉमिक टाइम्स की रिपोर्ट के अनुसार। भारत में उसके अन्य क्लाउड क्षेत्र पुणे, चेन्नई और मुंबई में हैं। क्लाउड या डेटा केंद्र क्षेत्र वह स्थान है जहाँ कोई कंपनी डेटा सुविधाओं का एक समूह बनाती है, जो ग्राहकों का डेटा संग्रहीत और संसाधित करता है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों सहित सॉफ़्टवेयर चलाता है। माइक्रोसॉफ्ट के भारत और दक्षिण एशिया अध्यक्ष पुनीत चंडोक ने शुरुआत के कार्यक्रम से इतर ET को बताया कि क्लाउड और AI अवसंरचना की माँग बढ़ने के साथ कंपनी लगातार नए क्षेत्रों की तलाश में रहती है, क्योंकि “इन क्षेत्रों को बनाने में बहुत समय लगता है”। उन्होंने कहा कि भारत के पास अभी लगभग 2 GW डेटा केंद्र क्षमता है, पर आने वाले वर्षों में 10-14 GW की ज़रूरत होगी। माइक्रोसॉफ्ट ने भारत में क्लाउड और AI अवसंरचना के लिए 20.5 अरब डॉलर की प्रतिबद्धता की है — दिसंबर 2025 में घोषित 17.5 अरब डॉलर, जो पहले की 3 अरब डॉलर की प्रतिबद्धता के अतिरिक्त हैं। वैश्विक स्तर पर कंपनी अपनी डेटा केंद्र क्षमता को लगभग 12 GW से बढ़ाकर 2032 तक 38 GW से अधिक कर रही है; श्री चंडोक ने इसमें भारत का हिस्सा नहीं बताया, पर कहा कि देश इसका “अर्थपूर्ण हिस्सा” बना रहेगा। उन्होंने कहा कि AI अवसंरचना बनाने के लिए हाइपरस्केलर — यानी बहुत बड़े क्लाउड प्रदाता — के साथ-साथ निजी पूँजी, सरकारी सहयोग और छोटे क्लाउड प्रदाताओं की भी ज़रूरत होगी, और ग्राहक अधिकाधिक ऐसी अवसंरचना चाहते हैं जो उन्हें अपने डेटा पर अधिक नियंत्रण दे। उन्होंने कहा, “हम अपने आधारभूत मॉडलों को वाणिज्यिक ग्राहकों के डेटा पर प्रशिक्षित नहीं करते”, और जोड़ा कि AI “और जो एजेंट हम बना रहे हैं, उन्हें हमेशा मानवीय नियंत्रण में रहना होगा”। वाणिज्य एवं उद्योग तथा इलेक्ट्रॉनिकी एवं सूचना प्रौद्योगिकी राज्य मंत्री जितिन प्रसाद ने उसी कार्यक्रम में कहा कि “डेटा केंद्रों के पर्यावरणीय प्रभाव या पानी के अत्यधिक उपयोग के मामले में कोई समझौता नहीं होगा”, और यह कि क्षमता बढ़ने के साथ सरकार कारोबार में सुगमता और भूमि की उपलब्धता पर काम कर रही है। उसी दिन ET ने वॉल स्ट्रीट जर्नल के एक विश्लेषण की रिपोर्ट दी कि बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों की 3.1 ट्रिलियन डॉलर की देनदारियाँ बैलेंस शीट से बाहर (off-balance-sheet) हैं, जिनमें माइक्रोसॉफ्ट के अभी शुरू न हुए पट्टे, मुख्यतः डेटा केंद्रों के लिए, 329.1 अरब डॉलर के हैं। पाठ्यक्रम से जुड़ाव: अवसंरचना, निवेश मॉडल और डिजिटल संप्रभुता — डेटा केंद्र भूमि, बिजली, पानी और पूँजी को मिलाकर डिजिटल अर्थव्यवस्था का भौतिक आधार बनाते हैं।

स्थैतिक पाठ्यक्रम से जुड़ाव

1. डेटा केंद्रों को अब अवसंरचना का दर्जा प्राप्त है. अक्टूबर 2022 में केंद्रीय वित्त मंत्रालय ने डेटा केंद्रों को अवसंरचना उप-क्षेत्रों की समन्वित मास्टर सूची (Harmonised Master List) में जोड़ा, जिससे ऐसी परियोजनाएँ आसान और दीर्घकालिक अवसंरचना ऋण के योग्य हो गईं। इलेक्ट्रॉनिकी एवं सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने भारत को डेटा केंद्र हब के रूप में बढ़ावा देने के लिए 2020 में मसौदा डेटा केंद्र नीति जारी की, और तेलंगाना, महाराष्ट्र, तमिलनाडु और उत्तर प्रदेश सहित कई राज्यों की अपनी डेटा केंद्र नीतियाँ हैं, जो भूमि, बिजली और कर प्रोत्साहन देती हैं। सरकारी कामकाज के लिए MeitY 2014 में शुरू की गई मेघराज या GI क्लाउड पहल के तहत क्लाउड सेवा प्रदाताओं को सूचीबद्ध (empanel) करता है।
2. डेटा कहाँ रखा जाए, यह कई कानून तय करते हैं. डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 भारत के बाहर व्यक्तिगत डेटा के हस्तांतरण की अनुमति देता है, सिवाय उन देशों के जिन्हें केंद्र सरकार अधिसूचना द्वारा प्रतिबंधित करे — यह “नकारात्मक सूची” वाला दृष्टिकोण है — और प्रवर्तन के लिए भारतीय डेटा संरक्षण बोर्ड की स्थापना करता है। क्षेत्रीय नियम इससे कड़े हो सकते हैं: भारतीय रिज़र्व बैंक का अप्रैल 2018 का निर्देश अपेक्षा करता है कि भुगतान प्रणाली का डेटा केवल भारत में संग्रहीत हो। ऐसे स्थानीयकरण नियम एक कारण हैं कि वैश्विक क्लाउड कंपनियाँ भारत के भीतर क्षेत्र बनाती हैं, क्योंकि बैंकों और सरकारी विभागों जैसे विनियमित ग्राहकों को डेटा देश के भीतर ही रखना होता है।
3. कंप्यूट भारत की AI रणनीति का एक स्तंभ है. मार्च 2024 में लगभग ₹10,372 करोड़ के परिव्यय के साथ स्वीकृत IndiaAI मिशन में एक कंप्यूट स्तंभ है, जिसके तहत सरकार निजी प्रदाताओं के माध्यम से शोधकर्ताओं और स्टार्ट-अप के लिए ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) तक पहुँच पर सब्सिडी देती है। बड़े भाषा मॉडलों के लिए ऐसे प्रोसेसरों के समूह चाहिए, जो भारी मात्रा में बिजली खाते हैं और जिन्हें ठंडा रखना पड़ता है, अक्सर पानी से। यह डिजिटल नीति को ऊर्जा और जल नीति से जोड़ता है, और डेटा केंद्रों को अनेक क्षेत्रों से जुड़ा विषय बना देता है।
4. बिजली और पानी डिजिटल अर्थव्यवस्था की भौतिक सीमाएँ हैं. डेटा केंद्र की क्षमता फ़र्श के क्षेत्रफल में नहीं, बल्कि विद्युत भार के मेगावाट या गीगावाट में मापी जाती है, क्योंकि निर्णायक बाधा बिजली है। शीतलन में वाष्पीकरण प्रणालियाँ इस्तेमाल हो सकती हैं जो पानी खर्च करती हैं, और दक्षता प्रायः पावर यूसेज इफ़ेक्टिवनेस (PUE) से व्यक्त की जाती है — यानी पूरी सुविधा की कुल ऊर्जा और कंप्यूटिंग उपकरणों द्वारा प्रयुक्त ऊर्जा का अनुपात। 2030 तक 500 GW गैर-जीवाश्म बिजली क्षमता का भारत का लक्ष्य और कई शहरों में जल-तनाव का अर्थ है कि डेटा केंद्रों की वृद्धि की योजना ग्रिड और जल संसाधनों को ध्यान में रखकर बनानी होगी।

UPSC इसे क्यों पूछता है

1. अवसंरचना और निवेश मॉडल GS3 के मूल विषय हैं. GS3 पाठ्यक्रम में अवसंरचना, निवेश मॉडल और अर्थव्यवस्था पर उदारीकरण के प्रभाव शामिल हैं। UPSC पिछले प्रश्नपत्रों में डेटा स्थानीयकरण, डिजिटल अर्थव्यवस्था और क्लाउड कंप्यूटिंग पर प्रश्न पूछ चुका है। डेटा केंद्र इन विषयों का मिलन-बिंदु हैं और आर्थिक सर्वेक्षणों में इनकी चर्चा बढ़ रही है।
2. डिजिटल संप्रभुता निबंध और GS2 का उभरता विषय है. डेटा संरक्षण, डेटा स्थानीयकरण और बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों की शक्ति पर प्रश्न GS2 और निबंध दोनों में आ चुके हैं। माइक्रोसॉफ्ट की खबर इसमें भौतिक आयाम जोड़ती है: संप्रभुता केवल डेटा संबंधी कानूनों पर नहीं, बल्कि इस पर भी निर्भर है कि इमारतें, चिप और बिजली आपूर्ति किसके स्वामित्व में हैं।

विश्लेषण

1. 2 GW और 14 GW के बीच की खाई असल में बिजली क्षेत्र की समस्या है. लगभग 2 GW से 10-14 GW डेटा केंद्र भार तक पहुँचने का अर्थ है कई बड़े बिजलीघरों के बराबर माँग जोड़ना, जो कुछ शहरों में केंद्रित हो और चौबीसों घंटे चाहिए। कंपनियाँ अपनी जलवायु प्रतिबद्धताएँ पूरी करने के लिए यह बिजली हरित चाहती हैं, जिसके लिए या तो भंडारण सहित समर्पित नवीकरणीय क्षमता चाहिए या राज्य ग्रिडों के माध्यम से खुली पहुँच (open access) से खरीद। इसलिए निर्णायक बाधा राज्य बिजली वितरण कंपनियों और पारेषण नेटवर्कों की क्षमता है, हाइपरस्केलरों की निवेश करने की इच्छा नहीं। जो डेटा केंद्र नीति ग्रिड की अनदेखी करेगी, वह क्षमता नहीं, केवल घोषणाएँ पैदा करेगी।
2. विदेशी पूँजी आधार बनाती है, पर निर्भरता की एक कीमत है. माइक्रोसॉफ्ट की 20.5 अरब डॉलर की प्रतिबद्धता ऐसी पूँजी लाती है जो भारत के पास फ़ालतू नहीं है; उत्पादन के साधनों की भाषा में यह भौतिक पूँजी जोड़ती है और भूमि तथा ऊर्जा का उत्पादक उपयोग करती है। पर जब सबसे बड़ी सुविधाएँ मुट्ठी भर विदेशी कंपनियों के स्वामित्व में हों, तो मूल्य निर्धारण की शक्ति, उन्नत चिप तक पहुँच और AI क्षमता कहाँ लगे, ये निर्णय भारत से बाहर रहते हैं। विरोधी मत यह है कि स्वामित्व से अधिक क्षेत्राधिकार मायने रखता है, क्योंकि भारत में स्थित डेटा केंद्र भारतीय कानून के अधीन हैं। संतुलित नीति यह है कि हाइपरस्केलरों का स्वागत हो, साथ ही भारतीय प्रदाताओं और सार्वजनिक कंप्यूट को सहारा मिले, ताकि बाज़ार एक बंद अल्पाधिकार (oligopoly) न बन जाए।
3. मंत्री के पानी संबंधी वादे को एक तंत्र चाहिए. पानी के उपयोग पर “कोई समझौता नहीं” कहना आसान है; इसे लागू करने के लिए जल-उपयोग का प्रकटीकरण, दक्षता मानक और स्थान-चयन के ऐसे नियम चाहिए जो पानी-खपत वाले शीतलन को तनावग्रस्त बेसिनों से दूर रखें। हाल के वर्षों में हैदराबाद, चेन्नई और बेंगलुरु तीनों को पानी की कमी झेलनी पड़ी है। डेटा केंद्र नीति कंप्यूटिंग की प्रति इकाई जल-उपयोग की रिपोर्टिंग अनिवार्य कर सकती है, जल-तनावग्रस्त शहरों में वायु या बंद-लूप शीतलन को प्राथमिकता दे सकती है, और मंज़ूरियों को स्थानीय जल बजट से जोड़ सकती है। ऐसे नियमों के बिना यह वादा किसी को बाध्य नहीं करेगा।
4. बैलेंस शीट से बाहर की देनदारियाँ एक वित्तीय जोखिम का संकेत हैं, जिस पर नज़र रखनी चाहिए. वॉल स्ट्रीट जर्नल द्वारा बताई गई बैलेंस शीट से बाहर की 3.1 ट्रिलियन डॉलर की देनदारियाँ दिखाती हैं कि AI विस्तार का वित्तपोषण आंशिक रूप से वर्तमान नकदी के बजाय लंबे पट्टों और भावी दायित्वों से हो रहा है। यदि AI सेवाओं की माँग अपेक्षा से धीमी बढ़ी, तो कुछ परियोजनाएँ टल सकती हैं या छोड़ी जा सकती हैं, और भूमि तथा बिजली के अनुबंध फँसे रह जाएँगे। भारत के लिए इसका अर्थ है कि सार्वजनिक सहायता — भूमि आवंटन, ग्रिड कनेक्शन — को घोषणाओं के बजाय वास्तविक निर्माण के पड़ावों से जोड़ा जाए। निवेश का उत्साह नीति-निर्माताओं को चक्र के प्रति अंधा न बना दे।
5. डेटा पर ग्राहक का नियंत्रण प्रतिस्पर्धा का वादा बन रहा है. श्री चंडोक का यह आश्वासन कि माइक्रोसॉफ्ट आधारभूत मॉडलों को वाणिज्यिक ग्राहकों के डेटा पर प्रशिक्षित नहीं करता, दिखाता है कि भरोसा अब बिक्री का आधार बन गया है। भारतीय नियामकों के लिए यह अवसर है कि वे सरकारी क्लाउड सेवाओं के अनुबंधों और डेटा संरक्षण कानून के तहत नियमों के ज़रिए स्वैच्छिक वादों को लागू करने योग्य मानकों में बदलें। कारोबारों और सरकारी विभागों को केवल इसका आश्वासन नहीं चाहिए कि डेटा कहाँ रखा गया है, बल्कि इसका भी कि उसका उपयोग किस लिए होता है। स्थानीयकरण से उपयोग-सीमा की ओर बढ़ना डेटा शासन का अगला चरण है।

प्रशासक की दृष्टि