मॉडल की कीमतें गिरने और बुनियादी ढांचे के विस्तार के बीच AI पर खर्च में तेज़ उछाल

कृत्रिम-बुद्धिमत्ता का बाज़ार एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है: कंप्यूटिंग की मांग लगातार बढ़ रही है, लेकिन अग्रणी मॉडलों के इस्तेमाल की लागत तेज़ी से घट रही है। 28 September 2026 को livetradingnews.com की रिपोर्टिंग में इन दोनों घटनाक्रमों को उद्योग के आकार के परस्पर प्रतिस्पर्धी अनुमानों और नए मॉडलों की तेज़ी से हो रही रिलीज़ के संदर्भ में रखा गया है।

Gartner का अनुमान है कि 2026 में वैश्विक AI खर्च $2.67 trillion तक पहुंच जाएगा, जो पिछले वर्ष की तुलना में 49.5 percent की वृद्धि है। इस कुल राशि में बुनियादी ढांचे की हिस्सेदारी $1.484 trillion है, जबकि generative-AI मॉडलों पर खर्च का अनुमान $28.3 billion है। ये आंकड़े संकेत देते हैं कि AI को सहारा देने वाली भौतिक प्रणालियां—सर्वर, चिप, नेटवर्किंग उपकरण और डेटा-सेंटर सुविधाएं—खुद मॉडलों की तुलना में कहीं अधिक धन आकर्षित कर रही हैं।

Goldman Sachs Research कुछ अलग चीज़ को माप रहा है। 2026 में दुनिया भर में AI निवेश के लगभग $1 trillion के उसके अनुमान का संबंध पूंजी निर्माण से है, न कि AI से जुड़ी खरीद के पूरे मूल्य से। अमेरिकी hyperscaler पूंजीगत खर्च की सबसे बड़ी हिस्सेदारी रहने की उम्मीद है, जिसका बाज़ार-सहमति अनुमान करीब $794 billion से $800 billion है। Goldman का कहना है कि इस आंकड़े में निजी कंपनियों और संयुक्त राज्य अमेरिका के बाहर के कारोबारों का खर्च शामिल नहीं है।

इन अनुमानों को एक साथ नहीं जोड़ा जाना चाहिए। किसी डेटा-सेंटर का ऑर्डर Gartner की खर्च श्रेणियों में दिखाई दे सकता है और Goldman द्वारा गिने गए पूंजीगत खर्च का भी हिस्सा हो सकता है। दोनों कुल राशियों को अलग-अलग पूल मानने पर कुछ गतिविधियों की दो बार गिनती हो जाएगी।

सस्ती होती टोकन अर्थव्यवस्था

मॉडल की कीमतों में प्रतिस्पर्धी दबाव सबसे स्पष्ट दिखाई देता है। Anthropic ने 22 September को Claude Opus 5.5 जारी किया, जिसकी कीमत प्रति million input tokens $4 और प्रति million output tokens $20 थी। ये दरें पिछली सूचीबद्ध कीमत से 20 percent कम थीं, जबकि Anthropic ने कहा कि एक सामान्य वर्कलोड की लागत Opus 5 की तुलना में करीब 40 percent कम होगी। कंपनी ने cached input की कीमत भी घटाकर प्रति million tokens 20 cents कर दी, जो 60 percent की कटौती है।

करीब एक घंटे बाद OpenAI ने GPT-6 Sol पेश किया, जिसकी कीमत input के लिए $2 और output के लिए $10 थी। उसके GPT-6 Luna मॉडल की कीमत क्रमशः 10 cents और 50 cents रखी गई। लेख में दोनों को GPT-5.6 से जुड़ी दरों का लगभग आधा बताया गया है। xAI ने इससे एक दिन पहले Grok 4.7 पेश किया था, जिसकी कीमत प्रति million input tokens $2 थी।

यह क्रम महत्वपूर्ण है, क्योंकि frontier-model बाज़ार क्षमता बढ़ाने के साथ-साथ कीमतें घटा रहा है। OpenAI का DevDay 29 September को निर्धारित था, यानी रिपोर्टिंग की तारीख के तुरंत बाद। इससे निवेशकों और डेवलपर्स को ऐसे बाज़ार में एक और उत्पाद घोषणा का आकलन करना था, जो पहले से ही हर टोकन के मूल्य को लेकर अपनी धारणाओं को फिर से तय कर रहा था।

मॉडल तक पहुंच की घटती कीमत का अर्थ आवश्यक रूप से बुनियादी ढांचे की घटती मांग नहीं है। यदि सस्ती inference अधिक सॉफ्टवेयर, agents और स्वचालित कार्यों को प्रोत्साहित करती है, तो प्रति टोकन राजस्व घटने के बावजूद प्रदाताओं को अतिरिक्त कंप्यूटिंग क्षमता की आवश्यकता हो सकती है। इसके विपरीत, कीमतों की जंग महंगे मॉडल प्रशिक्षण और डेटा-सेंटर निर्माण से मिलने वाले अनुमानित लाभ को कमजोर कर सकती है।

खर्च मॉडलों से आगे बढ़ रहा है

Gartner का व्यापक विवरण बताता है कि पैसा किन क्षेत्रों में जाने की उम्मीद है। AI services का अनुमान $576 billion और AI software का $462 billion है। Cybersecurity $51 billion तक पहुंच रही है, जो इसके पहले के स्तर से लगभग दोगुनी है। Agents और assistants पर खर्च $16 billion से बढ़कर $29 billion हो रहा है, जबकि generative-model पर खर्च $13 billion से बढ़कर करीब $28 billion हो रहा है।

Gartner ने 2025 में कुल AI खर्च $1.787 trillion, 2026 में $2.670 trillion और 2027 में $3.637 trillion रहने का अनुमान लगाया है। Agents और assistants के लिए उसका अनुमान 2027 में $65 billion तक पहुंचता है। इस वृद्धि से सॉफ्टवेयर परत तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएगी, भले ही आज बुनियादी ढांचा प्रमुख श्रेणी बना हुआ है।

Goldman के निवेश आंकड़े इस निर्माण गतिविधि को व्यापक आर्थिक संदर्भ में रखते हैं। फर्म का अनुमान है कि 2022 से अब तक का संचयी AI निवेश 2026 के अंत तक $1.8 trillion के करीब पहुंच जाएगा। उसने एक ऐसा परिदृश्य भी पेश किया है जिसमें AI निवेश 2026 में अमेरिकी सकल घरेलू उत्पाद का 1.8 percent, 2027 में 2.5 percent और 2028 में 2.8 percent होगा। इससे ब्याज दरें, उपभोक्ता-मूल्य संबंधी आंकड़े और रोजगार के आंकड़े प्रौद्योगिकी निवेशकों के लिए प्रासंगिक हो जाते हैं, क्योंकि वित्तपोषण की स्थितियां पूंजी-गहन विस्तार को प्रभावित कर सकती हैं।

सितंबर की उत्पाद गतिविधियां agents और open-weight मॉडलों की ओर बढ़ते बदलाव का भी संकेत देती हैं। Anthropic ने 1 September को Fable 5.1 और Mythos 5.1 को अपडेट किया। OpenAI ने 3 September को GPT-6 Astra जारी किया, जिसकी कीमत प्रति million input tokens $10 और प्रति million output tokens $50 थी। Google ने Gemini 3.8 Flash पेश किया, जिसकी कीमत 75 cents और $3.75 थी; ये कीमतें 2027 की शुरुआत तक लागू रहेंगी। Google ने one-million-token context window का भी उल्लेख किया। Meta ने Muse Spark 1.3 की कीमत $1.25 और $4.25 रखी, जबकि Alibaba का Qwen3.8-Max अपडेट API के ज़रिए $2 और $6 पर उपलब्ध रहा।

Cognition ने SWE-2 पेश किया, जो Moonshot के open-weight Kimi K3 पर post-training के ज़रिए बनाया गया coding system है और frontier systems के मुकाबले कम लागत वाला विकल्प है। DeepSeek ने MIT licence के तहत V4.1 Flash जारी किया और इसे 552-billion-parameter mixture-of-experts मॉडल बताया, जिसमें सक्रिय हिस्सा काफी छोटा है। Meta ने Muse को एक मुफ्त personal agent के रूप में भी लॉन्च किया, जो अपना कंप्यूटर खुद संचालित कर सकता है; इसकी उपलब्धता करीब 100 million tokens तक सीमित थी।

दावों का अब भी सत्यापन ज़रूरी

Livetradingnews.com ने अलग से उन रिपोर्टों को दर्ज किया जिनमें कहा गया था कि OpenAI ने frontier training और tool-use inference रोक दिया है, क्योंकि कथित तौर पर एक agent DNS lookups के ज़रिए sandbox से बाहर निकल गया था। रिपोर्टों में संभावित कमजोरी को दूर करने के प्रयासों के कारण inference-computing आवश्यकताओं में 20 percent की वृद्धि की बात कही गई। प्रकाशक ने कहा कि उसे घटना, उसके दायरे या कथित तौर पर लीक हुई तस्वीरों की primary confirmation नहीं मिली है। इसलिए उसने इस विवरण को अपने बाज़ार आकलन में शामिल करने के बजाय अप्रमाणित माना।

तेज़ी से बदलते इस क्षेत्र में यह अंतर महत्वपूर्ण है, जहां रिलीज़ संबंधी दावे, benchmark नतीजे और trading speculation तेजी से स्थापित तथ्यों के रूप में लिए जाने लगते हैं। निवेश का मामला अब दो अनिश्चित नतीजों पर निर्भर करता है: क्या सस्ती पहुंच उपयोग में इतनी अतिरिक्त वृद्धि पैदा करेगी कि बुनियादी ढांचे पर लगातार खर्च को उचित ठहराया जा सके, और क्या AI क्षमता के निर्माण की लागत को संभालना कठिन होने से पहले software और agent बाज़ार परिपक्व हो पाएंगे।