द्वारा Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
पैनल इस बात से सहमत है कि हाइपरस्केल डेटा सेंटर मुख्य रूप से संपत्ति कर राजस्व और निश्चित बिजली की मांग के माध्यम से स्थानीय अर्थव्यवस्थाओं को लाभान्वित करते हैं, न कि नौकरी सृजन के माध्यम से। हालांकि, वे विभिन्न ग्रिड उन्नयन लागतों और नियामक जोखिमों के कारण शुद्ध प्रभाव पर असहमत हैं।
जोखिम: ग्रिड उन्नयन के लिए नियामक जोखिम और संभावित दरpayer सब्सिडी।
अवसर: क्लस्टरिंग सुविधाओं से लंबे समय तक चलने वाले कर आधार और निर्माण स्पिलओवर।
यह विश्लेषण StockScreener पाइपलाइन द्वारा उत्पन्न होता है — चार प्रमुख LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) समान प्रॉम्प्ट प्राप्त करते हैं और अंतर्निहित भ्रम-विरोधी सुरक्षा के साथ आते हैं। पद्धति पढ़ें →
AI डेटा सेंटर बहुत कम लोगों को रोजगार देते हैं: संख्याओं का क्या मतलब है?
Ambia Staley
6 मिनट पढ़ने के लिए
इंडियाना के लेबनान में एक $10 बिलियन डेटा सेंटर कैंपस, जो एक बार चालू हो जाने पर लगभग 300 लोगों को रोजगार देगा। मेटा के फेसिलिटी, जो कंपनी ने फरवरी में घोषित किया, क्षेत्रीय निवेश में अधिक से अधिक $10 बिलियन का प्रतिनिधित्व करेगा। चोटी के निर्माण के दौरान, इस परियोजना से अधिक से अधिक 4,000 निर्माण नौकरियों का समर्थन करने की उम्मीद है। चालू होने पर, कैंपस लगभग 300 नौकरियों का समर्थन करेगा।
यह हर $33 मिलियन निवेश पर एक स्थायी पद का हिसाब देता है। इसे TSMC के फीनिक्स, एरिजोना में सेमीकंडक्टर कॉम्प्लेक्स के साथ तुलना करें: ट्रेंडफोर्स द्वारा उद्धृत एक इंटरव्यू में, कंपनी के अध्यक्ष, रोज़ कास्टनारेस ने कहा कि TSMC का संयुक्त राज्य अमेरिका में $165 बिलियन का कुल निवेश, सभी साइटों के पूरा होने और पूर्ण रूप से चालू होने पर, सीधे 12,000 नौकरियों का निर्माण करेगा। यह हर $14 मिलियन पर एक नौकरी है, जो अभी भी पूंजी-भारी है, लेकिन मेटा के डेटा सेंटर के श्रम घनत्व से अधिक से अधिक दो गुना है।
फासला और भी चौड़ा हो जाता है। वर्जीनिया के डेटा सेंटर हर $13 मिलियन निवेश पर केवल एक स्थायी नौकरी उत्पन्न करते हैं, जैसा कि जनवरी 2026 में फूड एंड वॉटर वॉच के एक विश्लेषण में कहा गया है, जो 1990 से वर्जीनिया इकोनॉमिक डेवलपमेंट पार्टनरशिप के डेटा पर आधारित है। इसके विपरीत, डेटा सेंटर क्षेत्र के बाहर एक नौकरी बनाने में $137,000 की लागत आती है, जो लगभग 100 गुना कम निवेश है।
असमानता एक तेजी से बढ़ती राष्ट्रीय बहस के केंद्र में बैठी है कि जब एक हाइपरस्केल फेसिलिटी उनके काउंटी में उतरती है तो समुदायों को क्या अपेक्षा करनी चाहिए।
फेसिलिटी स्तर के डेटा क्या दिखाते हैं
सबसे स्वचालित हाइपरस्केल कैंपस स्केलेटन क्रू पर चल सकते हैं। 100 मेगावाट से अधिक की क्षमता वाले फेसिलिटी 100 MW पर 20 से 30 स्थायी स्टाफ के साथ काम कर सकते हैं, जैसा कि नवंबर 2025 में हाम इंस्टीट्यूट के डेटा सेंटर वर्कफोर्स फॉरकास्ट में कहा गया है। उद्योग के मानक सबसे स्वचालित कैंपस पर स्थायी स्टाफिंग को लगभग 25 से 40 ऑपरेटर प्रति 100 मेगावाट पर रखते हैं, जैसा कि मई 2026 में लैटिट्यूड मीडिया ने रिपोर्ट किया था।
विशिष्ट परियोजना घोषणाएं इस पैटर्न की पुष्टि करती हैं। अमेजन वेब सर्विसेज 2040 तक वर्जीनिया में कई डेटा सेंटर कैंपस स्थापित करने के लिए $35 बिलियन का निवेश करने की योजना बना रहा है। इस निवेश से राज्य भर में कम से कम 1,000 नए नौकरियां उत्पन्न होंगी, जैसा कि वर्जीनिया के गवर्नर के ऑफिस ने कहा है। यह 17 वर्षों में $35 बिलियन के लिए 1,000 नौकरियां हैं। ओहियो में, अर्क डेटा सेंटर एक $136 मिलियन कैंपस विस्तार का निर्माण कर रहा है। फ्यूचरिज्म के अनुसार, सार्वजनिक रिकॉर्ड्स का हवाला देते हुए, परियोजना का अंतिम नौकरी गणना ठीक 10 है।
दो से पांच मेगावाट का उपयोग करने वाला एक औसत रिटेल डेटा सेंटर लगभग 30 स्थायी कर्मचारियों को रोजगार देता है, जैसा कि बिल्ट इन ने कहा है। हाइपरस्केल फेसिलिटी साइज पर निर्भर करते हुए 100 से 1,000 स्थायी नौकरियां बनाती हैं। लेकिन उच्चतम स्तर पर भी, संख्याएं पूंजी के मुकाबले छोटी हैं।
डेटा सेंटर अन्य विकासों के मुकाबले कैसे तुलना करते हैं
उसी राज्य प्रोत्साहन पैकेज के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले निर्माण संयंत्रों के पास अलग श्रम प्रोफाइल होते हैं। फार्मास्यूटिकल कंपनी बेक्टन, डिकिंसन एंड कंपनी ने नेब्रास्का के कोलंबस में एक निर्माण विस्तार में $110 मिलियन का निवेश किया है, जिससे 120 नौकरियां उत्पन्न होंगी। दक्षिण कैरोलिना के ओरेंजबर्ग में एक नया ऑटोमोटिव वेंचर एक नए प्लांट में $120 मिलियन का निवेश कर रहा है, जिससे लगभग 400 नौकरियां उत्पन्न होंगी। दोनों परियोजनाओं की लागत अर्क डेटा सेंटर के ओहियो विस्तार से कम है, जो 10 नौकरियों का वादा करता है।
TSMC का एरिजोना प्रोजेक्ट सबसे बड़े पैमाने पर अंतर दिखाता है। तीन फैब्स में $65 बिलियन का प्रारंभिक निवेश लगभग 6,000 सीधे निर्माण नौकरियों, 20,000 से अधिक निर्माण नौकरियों, और हजारों अप्रत्यक्ष नौकरियों का उत्पादन करने का अनुमान है। उस आकार का एक सेमीकंडक्टर फैब 24/7 उपकरणों को चलाने वाले मानव ऑपरेटरों की आवश्यकता होती है। एक समान लागत का डेटा सेंटर ऐसा नहीं करता।
संरचनात्मक कारण सरल है। हाइपरस्केल फेसिलिटी बहुत कम लोगों के साथ काम करने के लिए डिजाइन किए गए होते हैं, और पूंजी लागत का अधिकांश भाग उस हार्डवेयर में होता है जो हर पांच से सात साल में बदल दिया जाता है, न कि उस लंबे समय तक चलने वाले इन्फ्रास्ट्रक्चर में, जो ऑपरेटिंग क्रू की आवश्यकता होती है, जैसा कि लैटिट्यूड मीडिया ने नोट किया था।
सब्सिडी प्रश्न
राज्य और स्थानीय सरकारें डेटा सेंटर प्रोत्साहन पैकेज प्रदान करती हैं जो फैक्टरी-ओरिएंटेड फ्रेमवर्क पर आधारित होते हैं। लगभग आधे राज्य डेटा सेंटर सब्सिडी, 36 में से 16, नौकरी सृजन की आवश्यकता नहीं रखते, जैसा कि गुड जॉब्स फर्स्ट, गैर-लाभकारी सब्सिडी वॉचडॉग ने कहा है। नौकरी सृजन की आवश्यकता लगाने वाले राज्य आमतौर पर उन्हें हर परियोजना के लिए 50 या कम नौकरियों पर सेट करते हैं।
नौकरी प्रति लागत अत्यधिक हो सकती है। एक मामले में, एक डेटा सेंटर ने 125 नौकरियों के बदले में $1.4 बिलियन का वादा किया, या हर नौकरी के लिए $11 मिलियन, जैसा कि गुड जॉब्स फर्स्ट ने पाया। डेटा सेंटर 'मैगाडील्स' की औसत लागत हर नौकरी के लिए $1.95 मिलियन है, जैसा कि गुड जॉब्स फर्स्ट के एक अध्ययन में कहा गया है।
वर्जीनिया सबसे स्पष्ट केस स्टडी प्रदान करता है। राज्य ने वित्तीय वर्ष 2025 में डेटा सेंटर टैक्स छूटों के कारण अधिक से अधिक $1.6 बिलियन का टैक्स राजस्व गंवाया, पिछले वित्तीय वर्ष के मुकाबले 118% की वृद्धि, जैसा कि डेटा सेंटर डायनामिक्स ने कहा, वर्जीनिया के वार्षिक वित्तीय रिपोर्ट का हवाला देते हुए। वित्तीय वर्ष 2025 में, डेटा सेंटर उद्योग ने 1,610 नौकरियां जोड़ीं और $1.9 बिलियन का टैक्स लाभ रिपोर्ट किया, या हर नई नौकरी के लिए $1.2 मिलियन, जैसा कि वीपीएम ने कहा।
शोध क्या कहता है व्यापक प्रभावों के बारे में
चित्र और भी जटिल हो जाता है जब अप्रत्यक्ष रोजगार को ध्यान में रखा जाता है। अर्थशास्त्रियों डैनी बहार और ग्रेग राइट ने पाया कि जिन काउंटियों को उनका पहला बड़ा डेटा सेंटर मिलता है, उनमें पांच से छह वर्षों में कुल निजी रोजगार 4% से 5% तक बढ़ जाता है। निर्माण रोजगार 11% तक बढ़ जाता है, और सूचना क्षेत्र रोजगार 22% तक बढ़ जाता है। उनका शोध, जो मई 2026 में ब्रूकिंग्स इंस्टीट्यूशन द्वारा प्रकाशित किया गया था, लगभग 770 यू.एस. डेटा सेंटर फेसिलिटीज का विश्लेषण किया गया था।
एक सामान्य उपचार काउंटी में 98,000 कर्मचारियों के साथ, ये अनुमान छह वर्षों के बाद लगभग 2,000 से 4,000 अतिरिक्त नौकरियों का सुझाव देते हैं, फेसिलिटी प्रकार पर निर्भर करते हुए। लेकिन लाभों पर निर्भरता है। एकल फेसिलिटीज मॉडरेट रोजगार लाभ उत्पन्न करते हैं। सूचना क्षेत्र के लाभों के लिए एक ही क्षेत्र में कई फेसिलिटीज की आवश्यकता होती है।
डेटा सेंटर स्थानीय नौकरियां बनाते हैं, हालांकि उद्योग के समर्थकों द्वारा दावा किए जाने वाले से कम। प्रारंभिक वृद्धि के रुझानों को ध्यान में न रखने वाले नैवीन अनुमान प्रभाव को तीन गुना ओवरस्टेट करते हैं। ब्रूकिंग्स के शोध ने यह भी पाया कि हाइपरस्केल फेसिलिटीज के लिए स्थान निर्णयों को बिजली की उपलब्धता, भूमि, और फाइबर इन्फ्रास्ट्रक्चर द्वारा चलाया जाता है, न कि टैक्स ब्रेक्स द्वारा। कोलोकेशन काउंटीज में, प्रोत्साहन कुल निवेश का एक बड़ा हिस्सा (62%) बनाते हैं, सुझाव देते हुए कि सब्सिडीज उन फेसिलिटीज के लिए अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं जो सबसे छोटे रोजगार लाभ उत्पन्न करते हैं।
अर्थशास्त्री माइकल जे. हिक्स, टेक्सास में डेटा सेंटर विकास का अध्ययन करते हुए, एक और अधिक स्पष्ट निष्कर्ष पर पहुंचे। उनके अनुमानों ने यह निष्कर्ष निकाला कि काउंटी के भीतर डेटा सेंटर रोजगार का नेट प्रभाव प्रभावी रूप से शून्य है, क्योंकि कर्मचारी उद्योग उप-क्षेत्रों के बीच स्थानांतरित होते हैं, न कि नए पदों में प्रवेश करते हैं, जैसा कि उन्होंने नवंबर 2025 में लिखा था।
यह सब यह मतलब नहीं है कि डेटा सेंटर होस्ट समुदायों को कोई आर्थिक मूल्य नहीं देते। संपत्ति कर राजस्व महत्वपूर्ण हो सकता है। वर्जीनिया के लाउडाउन काउंटी में, डेटा सेंटर काउंटी के सामान्य फंड राजस्व का 38% और सभी संपत्ति कर संग्रहों का लगभग आधा उत्पन्न करते हैं। लेकिन संपत्ति कर राजस्व और नौकरी सृजन अलग-अलग मापदंड हैं, और डेटा सेंटर प्रस्तावों का मूल्यांकन करने वाले समुदायों को यह जानना चाहिए कि उन्हें कौन सा प्रस्ताव दिया जा रहा है।
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"डेटा सेंटर का मूल्यांकन पारंपरिक आर्थिक विकास इंजनों के बजाय उच्च-मार्जिन, कम-सेवा-मांग वाले बुनियादी ढांचे की संपत्ति के रूप में किया जाना चाहिए, जिससे 'प्रति नौकरी लागत' मीट्रिक काफी हद तक अप्रासंगिक हो जाती है।"
लेख हाइपरस्केल डेटा सेंटर की 'नौकरी-रहित' प्रकृति को सही ढंग से उजागर करता है, लेकिन यह वित्तीय उपयोगिता के संबंध में जंगल के लिए पेड़ों को याद करता है। स्थानीय सरकारें नौकरी की गिनती का पीछा नहीं कर रही हैं; वे कर आधार स्थिरता का पीछा कर रही हैं। $10 बिलियन की सुविधा के लिए न्यूनतम सार्वजनिक सेवाओं की आवश्यकता होती है—कोई नया स्कूल नहीं, सीमित पुलिस, और कम यातायात—जबकि भारी संपत्ति कर राजस्व प्रदान करती है जो काउंटी के बाकी हिस्सों को सब्सिडी देता है। 'प्रति नौकरी लागत' मीट्रिक एक लाल हेरिंग है क्योंकि डेटा सेंटर अनिवार्य रूप से स्वचालित बिजली-खपत करने वाली अचल संपत्ति हैं, न कि श्रम-गहन विनिर्माण। निवेशकों को इस बात पर नज़र रखनी चाहिए कि राज्य नौकरी-आधारित प्रोत्साहनों से बिजली-क्षमता-आधारित कर संरचनाओं की ओर कैसे बढ़ते हैं, क्योंकि अपेक्षाओं में वर्तमान बेमेल ऊर्जा मूल्य निर्धारण और ग्रिड प्राथमिकता पर कड़ी नियामक जांच की ओर ले जाएगा।
सबसे मजबूत प्रति-तर्क यह है कि नौकरी सृजन पर संपत्ति कर राजस्व को प्राथमिकता देकर, नगरपालिकाएं 'डच रोग' का जोखिम उठाती हैं, जहां वे एक एकल, अत्यधिक स्वचालित उद्योग पर अत्यधिक निर्भर हो जाती हैं जो कर प्रोत्साहन समाप्त होने या ऊर्जा लागत में वृद्धि होने पर अपनी कंप्यूट क्षमता कहीं और ले जा सकती है।
"N/A"
[अनुपलब्ध]
"डेटा सेंटर पारंपरिक विनिर्माण की तुलना में निवेशित प्रति डॉलर कम स्थायी नौकरियां उत्पन्न करते हैं, लेकिन यह जानबूझकर स्वचालन अर्थशास्त्र को दर्शाता है—बाजार की विफलता नहीं—और समुदायों को उन्हें संपत्ति कर राजस्व और अप्रत्यक्ष रोजगार पर मूल्यांकन करना चाहिए, न कि प्रत्यक्ष नौकरी सृजन पर।"
लेख एक श्रम मध्यस्थता कहानी प्रस्तुत करता है जो वास्तविक लेकिन अधूरी है। हाँ, हाइपरस्केल डेटा सेंटर पारंपरिक क्षेत्रों में $137K बनाम ~$33M प्रति स्थायी नौकरी उत्पन्न करते हैं—एक 240x अंतर। लेकिन लेख दो अलग-अलग सवालों को मिलाता है: (1) क्या डेटा सेंटर स्थानीय रोजगार के लिए अच्छे हैं? (2) क्या वे उन्हें बनाने वाली कंपनियों के लिए अच्छे निवेश हैं? (1) पर, शोध मिश्रित है; ब्रुकिंग्स ने उपचारित काउंटियों में 6 वर्षों में 4-5% कुल रोजगार वृद्धि पाई, जबकि हिक्स ने टेक्सास में शुद्ध-शून्य नौकरी सृजन पाया। (2) पर, लेख इस बात को नजरअंदाज करता है कि मेटा, एडब्ल्यूएस और अन्य इस पूंजी को तैनात कर रहे हैं क्योंकि एआई अनुमान मार्जिन इसे उचित ठहराते हैं—श्रम दक्षता ही बिंदु है। वास्तविक तनाव यह नहीं है कि डेटा सेंटर नौकरियां पैदा करते हैं या नहीं; यह है कि क्या समुदायों को उन्हें सब्सिडी देनी चाहिए जब संपत्ति कर राजस्व, रोजगार के बजाय, वास्तविक लाभ है। लेख इस अंतर को दबा देता है।
लेख सबसे खराब स्थिति वाले सब्सिडी सौदों ($11M प्रति नौकरी न्यूयॉर्क में) को चुनता है जबकि इस बात को नजरअंदाज करता है कि ब्रुकिंग्स शोध के अनुसार स्थान निर्णय बिजली/फाइबर से प्रेरित होते हैं, न कि कर छूट से—जिसका अर्थ है कि कई सौदे कम नौकरी संख्या पर भी समुदायों के लिए मूल्य-तटस्थ या सकारात्मक हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, अप्रत्यक्ष रोजगार गुणक और संपत्ति कर राजस्व (लाउडाउन काउंटी के सामान्य निधि का 38%) वास्तविक आर्थिक मूल्य का प्रतिनिधित्व करते हैं जिसे रोजगार-केंद्रित फ्रेमिंग व्यवस्थित रूप से कम आंकती है।
"प्रत्यक्ष नौकरी की संख्या क्षेत्र के मूल्य को कम आंकती है क्योंकि पेरोल छोटे रहने पर भी बिजली, फाइबर और कर की गतिशीलता लंबे समय तक चलने वाले रिटर्न को बढ़ाती है।"
यह लेख एक कठोर मामला बनाता है कि हाइपरस्केल डेटा सेंटर सीएपीईएक्स के सापेक्ष बहुत कम लोगों को नियुक्त करते हैं, जिसका अर्थ है कमजोर स्थानीय आर्थिक प्रभाव। लेकिन सबसे मजबूत प्रतिवाद यह है कि प्रत्यक्ष नौकरी की संख्या गलत लेंस है: वास्तविक मूल्य निश्चित बिजली की मांग, अपटाइम-संवेदनशील फाइबर नेटवर्क, लंबे समय तक चलने वाले कर आधार और निर्माण स्पिलओवर में निहित है। ब्रुकिंग्स का काम कई सुविधाओं के क्लस्टर होने और पावर ग्रिड के विस्तार होने पर सार्थक, हालांकि स्थान-निर्भर, शुद्ध रोजगार लाभ का सुझाव देता है; मार्जिनल लाभ पैमाने के साथ यौगिक होते हैं। गायब संदर्भ में ऊर्जा-मूल्य प्रक्षेपवक्र, क्षमता बाधाएं और नीति जोखिम शामिल हैं: प्रोत्साहन को वापस लिया जा सकता है या पुनर्निर्देशित किया जा सकता है, और आउटेज या कार्बन लागत रिटर्न को कम कर सकती है। निवेशकों को केवल नौकरियों पर नहीं, बल्कि बुनियादी ढांचे और नीति लचीलापन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
यदि नीतिगत प्रोत्साहन फीके पड़ते हैं और ऊर्जा लागत बढ़ती है, तो अप्रत्यक्ष लाभ कभी भी साकार नहीं हो सकते हैं; अकेले सीएपीईएक्स को उचित ठहराने के लिए रोजगार वृद्धि बहुत अनिश्चित हो जाती है।
"हाइपरस्केलर्स के लिए ग्रिड और उपयोगिता बुनियादी ढांचे के उन्नयन की सामाजिककृत लागत एक छिपी हुई आर्थिक खींचतान पैदा करती है जो संपत्ति कर लाभों को ऑफसेट करती है।"
जेमिनी और क्लाउड 'कर आधार स्थिरता' तर्क को रोमांटिक बना रहे हैं। वे इन सुविधाओं का समर्थन करने के लिए आवश्यक ग्रिड उन्नयन और पानी की खपत की भारी, छिपी हुई सार्वजनिक लागत को नजरअंदाज करते हैं। जब कोई हाइपरस्केल निर्माण किसी स्थानीय उपयोगिता को नए ट्रांसमिशन बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए मजबूर करता है, तो उन लागतों को अक्सर पूरे दरpayer आधार पर सामाजिकृत किया जाता है। यदि एआई कंप्यूट को सब्सिडी देने के लिए आवासीय और छोटे व्यवसायों की बिजली दरों में वृद्धि होती है, तो संपत्ति कर प्रवाह की परवाह किए बिना, स्थानीय अर्थव्यवस्था के लिए 'शुद्ध लाभ' नकारात्मक हो जाता है।
[अनुपलब्ध]
"ग्रिड लागत समाजीकरण वास्तविक है लेकिन उपयोगिता संरचना और राज्य विनियमन द्वारा अत्यधिक परिवर्तनशील है—यह दावा करने के लिए कि यह सार्वभौमिक रूप से स्थानीय लाभों को कम करता है, साक्ष्य की आवश्यकता है, अनुमान की नहीं।"
जेमिनी का ग्रिड-लागत तर्क वास्तविक है लेकिन मात्रात्मक रूप से अस्पष्ट है। लेख और पैनल मानते हैं कि उपयोगिताएं ट्रांसमिशन लागत को अवशोषित करती हैं; वे हमेशा ऐसा नहीं करती हैं। हालांकि, जेमिनी दो परिदृश्यों को मिलाता है: (1) उच्च बिजली दरों के माध्यम से दरpayer सब्सिडी, जो *कुछ बाजारों (टेक्सास, वर्जीनिया) में होता है, और (2) संपत्ति कर राजस्व उस सब्सिडी को ऑफसेट करता है। शुद्ध प्रभाव अधिकार क्षेत्र-विशिष्ट है, सार्वभौमिक नकारात्मक नहीं। हमें मान्यताओं के बजाय वास्तविक दर-प्रभाव डेटा की आवश्यकता है।
"ग्रिड-लागत पास-थ्रू के लिए नीति जोखिम स्थानीय लाभ को मिटा सकता है, इसलिए सब्सिडी की गारंटी नहीं है।"
जेमिनी की ग्रिड-लागत आलोचना वास्तविक है लेकिन नियामक जोखिम को कम आंकती है। दरpayer सब्सिडी की गारंटी नहीं है—नियामक ग्रिड शुल्क को फिर से मूल्य निर्धारण या कैप कर सकते हैं, और कार्बन मूल्य निर्धारण/मांग शुल्क उच्च संपत्ति कर प्राप्तियों के साथ भी अर्थशास्त्र को स्थानांतरित कर सकते हैं। यदि उपयोगिता लागत कर लाभों से तेजी से बढ़ती है, तो शुद्ध स्थानीय लाभ ध्वस्त हो जाता है, जिससे प्रोत्साहन को कैप करने या क्षमता को स्थानांतरित करने के कदम उठाए जा सकते हैं। पैनल को ऊर्जा नीति परिवर्तनों के प्रति संवेदनशीलता को मॉडल करना चाहिए, न कि दरpayer समाजीकरण को स्थिर मानना चाहिए।
पैनल इस बात से सहमत है कि हाइपरस्केल डेटा सेंटर मुख्य रूप से संपत्ति कर राजस्व और निश्चित बिजली की मांग के माध्यम से स्थानीय अर्थव्यवस्थाओं को लाभान्वित करते हैं, न कि नौकरी सृजन के माध्यम से। हालांकि, वे विभिन्न ग्रिड उन्नयन लागतों और नियामक जोखिमों के कारण शुद्ध प्रभाव पर असहमत हैं।
क्लस्टरिंग सुविधाओं से लंबे समय तक चलने वाले कर आधार और निर्माण स्पिलओवर।
ग्रिड उन्नयन के लिए नियामक जोखिम और संभावित दरpayer सब्सिडी।