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संशोधित एआई डेटा सेंटर उपकरण योजनाओं से SoftBank Group को हुआ नुकसान

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10 नवंबर 2026 को जारी हुई वित्तीय रिपोर्ट के अनुसार, अमेरिका में एआई डेटा सेंटर परियोजनाओं के लिए बिजली उत्पादन उपकरणों की खरीद योजना में बदलाव के बाद SoftBank Group को ¥597.2 अरब (3.7 अरब डॉलर) का नुकसान हुआ। 30 सितंबर 2026 को समाप्त तिमाही में मूल कंपनी के मालिकों के हिस्से का शुद्ध घाटा ¥1.1 ट्रिलियन रहा, जबकि एक साल पहले इसी अवधि में ¥2.5 ट्रिलियन का शुद्ध लाभ हुआ था।

खरीद योजना में बदलाव से क्या बदला

Silver Bands 7 LLC, SoftBank Group और SoftBank Vision Fund II-2 के समर्थन वाली एक सहायक कंपनी, ने बिजली उत्पादन के उपकरणों की आपूर्ति में अनुमानित बाधाओं से पहले उन्हें सुरक्षित करने के लिए विनिर्माण क्षमता आरक्षित की थी और उपकरण खरीदने पर सहमति जताई थी। मौजूदा और नियोजित परियोजनाओं की ज़रूरतें बदलने के साथ उसने इस रणनीति में संशोधन किया। इस नुकसान में गैर-वापसी योग्य अग्रिम भुगतानों से जुड़े 2.85 अरब डॉलर और अनुबंधों में संशोधन तथा समझौतों के लिए 0.88 अरब डॉलर शामिल थे।

SoftBank की लेखांकन प्रस्तुति में पहले से चुकाए गए अग्रिमों और अनुबंधों में संशोधन तथा समझौतों के लिए नकद भुगतानों के बीच अंतर किया गया है। ये नकद भुगतान तीसरी वित्तीय तिमाही से शुरू होने की उम्मीद है। Silver Bands 7, SB Energy से अलग है, और लेखांकन से हटाए गए अग्रिम उन उपकरणों के लिए थे जिन्हें संशोधित खरीद योजनाओं में अब शामिल नहीं किया गया।

पिछले वित्तीय वर्ष से लेकर 30 सितंबर 2026 तक खरीद के लिए कुल 9.5 अरब डॉलर का भुगतान किया गया। इस राशि में से 6.6 अरब डॉलर तिमाही के अंत में PORTS-Pike बिजली उत्पादन परियोजना और अन्य परियोजनाओं के लिए उपकरण खरीदने हेतु आवंटित थे। Silver Bands 7 को भविष्य में उपकरण खरीद पर अगले 10 वर्षों के दौरान अधिकतम 2.1 अरब डॉलर की छूट पाने के अधिकार भी मिले, जो कुछ शर्तों के अधीन हैं। राशि तय न होने के कारण SoftBank ने इन अधिकारों के लिए कोई परिसंपत्ति दर्ज नहीं की।

निवेश से होने वाला लाभ घटा, जबकि वित्तपोषण लागत बढ़ी

खरीद योजना में बदलाव से जुड़ा खर्च ही कमाई पर एकमात्र दबाव नहीं था। छह महीने की अवधि में कुल निवेश लाभ साल-दर-साल 56.0% घटकर ¥1.73 ट्रिलियन रह गया, जबकि वित्तपोषण लागत दोगुने से अधिक बढ़कर ¥790.7 अरब हो गई। SoftBank ने वित्तपोषण लागत में वृद्धि की वजह अधिक उधारी और कॉरपोरेट बॉन्ड की बड़ी बकाया राशि, ऊंची वित्तपोषण दरें और ब्रिज लोन का समय से पहले भुगतान किए जाने पर शेष अपघटित वित्तपोषण लागतों को पूरी तरह दर्ज करना बताया।

एआई डेटा सेंटर का विकास जारी

SoftBank की आय प्रस्तुति में उपकरणों पर किए गए अग्रिम खर्च को संभावित कमी से पहले किए गए अंतरिम निवेश बताया गया है, जिसकी भरपाई परियोजना वित्तपोषण के ज़रिए होने की उम्मीद है। विकास की उसकी उदाहरणात्मक संरचना के तहत, एक विशेष प्रयोजन कंपनी परियोजना वित्तपोषण के माध्यम से डेटा सेंटर की इमारतों और बिजली अवसंरचना के लिए धन जुटाएगी, जिस पर SoftBank Group की कोई देयता नहीं होगी; वहीं, उपकरण खरीदने वाला पक्ष सर्वर और अन्य आईटी उपकरण उपलब्ध कराएगा।

SoftBank ने खरीद संबंधी नुकसान को PORTS-Pike से असंबद्ध बताया, और उसके पोर्टफोलियो सारांश में अब भी ओहायो के Pike County स्थित परिसर को निर्माण की तैयारी कर रहा बताया गया था। वहाँ आईटी क्षमता 8.0 गीगावॉट थी और 20 साल की OpenAI लीज़ पर 17 अगस्त 2026 को हस्ताक्षर किए गए थे। टेक्सास के Milam County स्थित डेटा सेंटर का निर्माण चल रहा था; उसकी आईटी क्षमता 753 मेगावॉट थी और OpenAI के साथ 15 साल का अनुबंध था।

दस्तावेज़ों में महंगी खरीद योजना के पुनर्गठन और अमेरिका के दोनों परिसरों को रद्द करने के बीच अंतर स्पष्ट किया गया है। शेष अंतरिम निवेश की भरपाई परियोजना वित्तपोषण के ज़रिए करने और छूट की शर्तों को पूरा करने की SoftBank की क्षमता से यह तय होगा कि संभावित कमी से पहले बिजली अवसंरचना सुरक्षित करने की दीर्घकालिक लागत कितनी होगी।

Theo Nash एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो AI इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूट, और आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शक्ति देने वाले हार्डवेयर सिस्टम को कवर करते हैं। उनका काम बड़े पैमाने पर AI वर्कलोड्स के तकनीकी आधार पर केंद्रित है, जिसमें डेटा सेंटर, एक्सेलेरेटर, नेटवर्किंग, और उन्हें जोड़ने वाले सॉफ्टवेयर स्टैक शामिल हैं।

एक विश्लेषणात्मक और इंजीनियरिंग-उन्मुख दृष्टिकोण के साथ, Theo यह जांचते हैं कि GPUs, कस्टम सिलिकॉन, मेमोरी आर्किटेक्चर, और वितरित सिस्टम में प्रगति नई पीढ़ियों के AI मॉडल को कैसे सक्षम बनाती है। वे प्रदर्शन समझौते, ऊर्जा दक्षता, स्केलेबिलिटी, और व्यावहारिक प्रतिबंधों पर विशेष ध्यान देते हैं जो वास्तविक दुनिया में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की तैनाती को आकार देते हैं।

Theo Nash द्वारा लिखे गए लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा तकनीकी शुद्धता, स्पष्टता, और तेजी से विकसित हो रहे AI कंप्यूट परिदृश्य की जिम्मेदार कवरेज सुनिश्चित करने के लिए समीक्षित किए जाते हैं।