AI और 5G के लिए सबसी केबल: ग्लोबल बैकबोन

अंतरराष्ट्रीय इंटरनेट ट्रैफिक का 95%+ हिस्सा समुद्र के नीचे बिछी फाइबर-ऑप्टिक सबसी केबलों से गुजरता है। मज़ेदार बात यह है कि 5G, क्लाउड और AI की चर्चा में अक्सर रेडियो नेटवर्क, टॉवर, या डेटा सेंटर ही सुर्खियों में रहते हैं—लेकिन असल दबाव उस अदृश्य बैकबोन पर पड़ रहा है जो महाद्वीपों को जोड़ता है।

दूरसंचार और 5G में AI पर काम करने वाले लोगों के लिए यह समझना अब “अच्छा-तो-जानना-चाहिए” वाला विषय नहीं रहा। AI-आधारित ट्रैफिक विश्लेषण, नेटवर्क अनुकूलन, और रियल-टाइम ग्राहक अनुभव तब तक सीमित हैं जब तक कोर नेटवर्क और इंटरकॉन्टिनेंटल कनेक्टिविटी में पर्याप्त क्षमता, कम लेटेंसी और रेज़िलिएंस नहीं होगी।

सबसी केबल इंडस्ट्री 2025–2030 में तेज़ी से बढ़ने की राह पर है: बाजार के $5.31B (2025) से $8.95B (2030) तक जाने और 11.02% CAGR की उम्मीद बताई गई है। ये नंबर सिर्फ निवेश की कहानी नहीं हैं—ये संकेत हैं कि AI के दौर में नेटवर्क रणनीति का केंद्र बदल रहा है।

सबसी केबल AI-ड्रिवन नेटवर्क के लिए “बैकबोन” क्यों हैं?

सीधा जवाब: AI वर्कलोड्स को लगातार, भारी और पूर्वानुमानित बैंडविड्थ चाहिए, और यह मांग अक्सर देश की सीमा के पार होती है। 5G के साथ हम जितना भी “एज” की बात करें, बड़े मॉडल का प्रशिक्षण, मल्टी-रीजन डेटा सिंक, कंटेंट डिलीवरी, और ग्लोबल SaaS—इन सबका बड़ा हिस्सा अभी भी महाद्वीपीय स्तर के डेटा फ्लो पर टिका है।

5G + AI ट्रैफिक का पैटर्न पुराने इंटरनेट जैसा नहीं रहा

टेलीकॉम में AI तीन जगह पर सबसे ज्यादा ट्रैफिक-इम्पैक्ट बनाता है:

• नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन (RAN/कोर): AI मॉडल KPI/टेलीमेट्री का विश्लेषण करके ट्रैफिक को री-रूट, बैलेंस और प्रायोरिटाइज़ करते हैं।
• ट्रैफिक इंजीनियरिंग और क्षमता नियोजन: AI मांग के “स्पाइक्स” (जैसे लाइव इवेंट, गेमिंग रिलीज़, ई-कॉम सेल) को पहले पहचानता है—लेकिन क्षमता उपलब्ध न हो तो भविष्यवाणी बेकार।
• कस्टमर एक्सपीरियंस ऑटोमेशन: कॉल सेंटर बॉट से लेकर वीडियो क्वालिटी ऑप्टिमाइज़ेशन तक—सबके पीछे रियल-टाइम डेटा मूवमेंट है।

यह सब तब ही स्केल करता है जब बैकहॉल/मिडहॉल और इंटरनेशनल ट्रांजिट में लो लेटेंसी + हाई थ्रूपुट + हाई अपटाइम साथ-साथ मिलें।

एक लाइन में: 5G का वादा तभी टिकता है जब समुद्र के नीचे की “रीढ़” मजबूत हो।

क्षमता की रेस: 20–40 Tbps से 400 Tbps+ तक

सीधा जवाब: सबसी सिस्टम अब छोटे अपग्रेड नहीं, आर्किटेक्चर-लेवल रीडिज़ाइन की ओर जा रहे हैं—क्योंकि AI की बैंडविड्थ मांग “धीरे-धीरे” नहीं बढ़ रही, वह छलांग मार रही है।

पुराने दौर में 20–40 Tbps सिस्टम “ठीक-ठाक” माने जाते थे। अब नए डिज़ाइन 400 Tbps+ क्लास की दिशा में हैं। इसके पीछे कुछ प्रमुख तकनीकी शिफ्ट हैं:

SDM (Space-Division Multiplexing): ज्यादा फाइबर-पेयर, ज्यादा क्षमता

पहले ध्यान एक ही फाइबर पर “और ज्यादा डेटा ठूँसने” पर था। SDM का फोकस है—ज्यादा फाइबर-पेयर, ताकि कुल क्षमता बढ़े और फेल्योर के समय रूटिंग विकल्प भी बढ़ें।

एडवांस्ड कोहेरेंट ऑप्टिक्स: लंबी दूरी में भी उच्च दक्षता

कोहेरेंट ट्रांसमिशन और आधुनिक मॉड्यूलेशन/शेपिंग तकनीकें बेहतर स्पेक्ट्रल एफिशिएंसी देती हैं। नतीजा: कम लॉस, बेहतर रीपीटर एफिशिएंसी, और हाई-कैपेसिटी लिंक।

AI-ट्रेनिंग के लिए “कंसिस्टेंट लेटेंसी” की जरूरत

AI ट्रेनिंग और मल्टी-डेटा-सेंटर क्लस्टरिंग में सिर्फ औसत लेटेंसी नहीं, लेटेंसी का उतार-चढ़ाव (jitter) भी मायने रखता है। इसलिए नई केबल प्लानिंग में रूटिंग, लैंडिंग स्टेशन, और क्लाउड-एडजेसेंसी को शुरू से डिज़ाइन का हिस्सा बनाया जा रहा है।

हाइपरस्केलर्स क्यों खुद केबल में उतर रहे हैं?

सीधा जवाब: क्लाउड कंपनियां अब कनेक्टिविटी को “कमोडिटी” नहीं मानतीं—वह उनकी प्रतिस्पर्धात्मक क्षमता है। इसलिए वे केबल को सह-स्वामित्व (co-own) या सीधे स्वामित्व में ले रही हैं।

पिछले दशक तक समुद्री केबल प्रोजेक्ट का चेहरा ज़्यादातर टेलीकॉम ऑपरेटर और स्पेशलिस्ट कैरियर हुआ करते थे। अब तस्वीर बदल रही है। बड़ी टेक/क्लाउड कंपनियों का उद्देश्य स्पष्ट है:

• कैरियर पर निर्भरता घटाना
• रूटिंग और क्षमता नियोजन पर नियंत्रण
• रेडंडेंसी बढ़ाना (एक रूट कटे तो दूसरा सक्रिय)
• क्लाउड रीजन-टू-रीजन कनेक्टिविटी का अनुकूलन

उदाहरण के तौर पर:

• Google के बारे में रिपोर्टेड तौर पर करीब 33 सबसी केबल में भागीदारी का उल्लेख मिलता है।
• Meta के बड़े प्राइवेट ग्लोबल-स्केल प्रोजेक्ट्स की चर्चा इंडस्ट्री में यह संकेत देती है कि सोशल/मैसेजिंग ट्रैफिक भी अब इन्फ्रास्ट्रक्चर-ड्रिवन रणनीति बन चुका है।

टेलीकॉम के नजरिए से, इसका मतलब है कि भविष्य की इंटरनेशनल ट्रांजिट इकॉनॉमिक्स, peering, और SLA अपेक्षाएं बदलेंगी। AI-आधारित नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन को अब हाइपरस्केल-नेटिव रूटिंग के साथ भी तालमेल बैठाना होगा।

रेज़िलिएंस-बाय-डिज़ाइन: “फेल्योर होगा” मानकर इंजीनियरिंग

सीधा जवाब: सबसी नेटवर्क अब “बेस्ट-एफर्ट” नहीं चल सकता। डिज़ाइन का आधार बन रहा है—assumed-failure।

क्यों? क्योंकि नुकसान सिर्फ तकनीकी नहीं है। केबल कटने से:

• इंटरनेशनल ट्रैफिक महंगा होता है (कभी-कभी तुरंत)
• लेटेंसी बढ़ती है, QoE गिरता है
• 5G कोर/क्लाउड सेवाओं में रूटिंग अस्थिर होती है
• एंटरप्राइज SLA टूटते हैं

आधुनिक रेज़िलिएंस में क्या-क्या शामिल है?

• रूट डाइवर्सिटी: चोक पॉइंट और संवेदनशील जोन से बचना
• डीप बरीयल और आर्मरिंग: समुद्री तल पर स्थिरता, एंकर स्ट्राइक का जोखिम कम
• कैरियर-न्यूट्रल लैंडिंग स्टेशन: जरूरत पड़ने पर तेजी से री-रूट
• रियल-टाइम मॉनिटरिंग + प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस: फॉल्ट को “घटना” नहीं, “पहले से संकेत” मानना

यहाँ AI खुद एक भूमिका निभाता है। केबल ऑपरेशंस में सेंसर/टेलीमेट्री डेटा पर ML मॉडल अनियमितताओं को जल्दी पकड़ सकते हैं—जैसे सिग्नल डिग्रेडेशन, पावर फीड बदलाव, या रिपीटर-परफॉर्मेंस पैटर्न।

टेलीकॉम के लिए सीख: AI सिर्फ ट्रैफिक ऑप्टिमाइज़ नहीं करता—वह इन्फ्रास्ट्रक्चर की विश्वसनीयता का तरीका भी बदलता है।

क्लाउड और एज इंटीग्रेशन: केबल कहाँ उतरती है, यह अब “रणनीति” है

सीधा जवाब: नई केबल्स का प्राथमिक लक्ष्य अब “किसी तट पर उतर जाना” नहीं, बल्कि क्लाउड डेटा सेंटर के पास उतरना है।

AI/ML क्लस्टर और 5G कोर का बढ़ता “क्लाउडिफिकेशन” यह तय कर रहा है कि लैंडिंग स्टेशन किस जगह बने:

नई आर्किटेक्चर प्रवृत्तियाँ

• मिड-ओशन ब्रांचिंग यूनिट्स: ट्रैफिक को क्षेत्रीय रूप से “लोकल” करने के लिए
• डिस्ट्रिब्यूटेड लैंडिंग साइट्स: एक ही देश/क्षेत्र में कई एंट्री पॉइंट
• सॉफ्टवेयर-डिफाइंड इंटरकनेक्शन: ग्लोबल WAN ऑर्केस्ट्रेशन के साथ तेजी से पाथ बदलना

टेलीकॉम नेटवर्क में AI-ड्रिवन ट्रैफिक इंजीनियरिंग का एक व्यावहारिक असर यह है कि ऑपरेटरों को कौन-सा इंटरकॉन्टिनेंटल पाथ किस ऐप/सर्विस के लिए बेहतर है—यह निर्णय अधिक डायनेमिक तरीके से लेना पड़ेगा। इसके लिए जरूरी है:

1. एप्लिकेशन-स्तर की लेटेंसी/लॉस विज़िबिलिटी
2. मल्टी-पाथ उपलब्धता (केबल + टेरेस्ट्रियल)
3. SLA-आधारित ऑटो रीरूट नीतियाँ

दबाव बिंदु: क्षमता, जोखिम, और रेगुलेशन—तीनों साथ बढ़ रहे हैं

सीधा जवाब: सबसी केबल अब सिर्फ इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट नहीं रहा; यह नीति, सुरक्षा, और अनुपालन का विषय है।

1) जियोपॉलिटिकल और सिक्योरिटी जोखिम

एक्सीडेंटल कट (एंकर, फिशिंग), प्राकृतिक घटनाएँ, और जानबूझकर छेड़छाड़—इन सबको अब “दुर्लभ” नहीं माना जा रहा। इसलिए:

• लैंडिंग राइट्स और ओनरशिप स्ट्रक्चर पर सख्ती बढ़ रही है
• फिजिकल/लॉजिकल सेगमेंटेशन की मांग आती है
• एन्क्रिप्शन और ट्रस्ट आर्किटेक्चर को डिजाइन में और अंदर तक ले जाया जा रहा है

2) परमिटिंग, रूट डाइवर्सिटी, और क्लाइमेट एक्सपोज़र

तटीय कटाव, संरक्षित ज़ोन, और पर्यावरणीय अनुमतियाँ प्रोजेक्ट टाइमलाइन बढ़ाती हैं। यही वजह है कि “सबसे सस्ता रूट” अब मुख्य मीट्रिक नहीं। नया सवाल है:

“कौन-सा रूट 10 साल तक रणनीतिक रूप से टिकेगा?”

3) AI-ड्रिवन बैंडविड्थ मांग

AI के कारण “सिर्फ ज्यादा क्षमता” नहीं, बल्कि स्केलेबल अपग्रेड पाथ चाहिए। जिन सिस्टम में फाइबर-पेयर क्षमता और ऑप्टिक्स अपग्रेड की गुंजाइश ज्यादा होती है, वे ऑपरेटर के लिए बेहतर बीमा साबित होते हैं।

टेलीकॉम और 5G में AI पर काम करने वालों के लिए व्यावहारिक चेकलिस्ट

सीधा जवाब: अगर आप AI से नेटवर्क को स्मार्ट बना रहे हैं, तो आपको सबसी/ट्रांजिट को भी उसी तरह “स्मार्ट” मानकर डिज़ाइन करना होगा।

1) नेटवर्क डेटा को “एंड-टू-एंड” जोड़िए

AI मॉडल तब ही सही निर्णय देता है जब RAN KPI के साथ-साथ कोर, ट्रांजिट, और इंटरनेशनल पाथ की टेलीमेट्री भी मिले। लक्ष्य:

• पाथ-स्तर लेटेंसी, jitter, loss
• री-रूट इवेंट्स का हिस्ट्री
• केबल/लैंडिंग स्टेशन पर निर्भरता मैप

2) मल्टी-पाथ को नीति (policy) में बदलिए

रेडंडेंसी कागज़ पर नहीं, रनटाइम पर दिखनी चाहिए:

• क्रिटिकल सर्विसेस के लिए दो+ स्वतंत्र पाथ
• SLA ब्रेक होने पर ऑटो फेलओवर
• “कौन-सा ट्रैफिक पहले कटेगा” की स्पष्ट प्राथमिकता

3) खरीद (procurement) में नए KPI जोड़िए

केवल Mbps/GB कीमत पर नहीं चलना चाहिए। RFP और पार्टनर चयन में जोड़िए:

• रूट डाइवर्सिटी का प्रमाण
• लैंडिंग स्टेशन की कैरियर-न्यूट्रल क्षमता
• मेंटेनेंस SLA और औसत रिपेयर टाइम
• सिक्योरिटी/सेगमेंटेशन विकल्प

4) AI मॉडल के लिए “नेटवर्क अस्थिरता” को फीचर बनाइए

मेरे अनुभव में सबसे ज्यादा गलतियां तब होती हैं जब मॉडल को “स्थिर नेटवर्क” मानकर ट्रेन किया जाता है। हकीकत में पाथ बदलते हैं। इसलिए:

• री-रूट और आउटेज सीनारियो पर ट्रेनिंग
• कॉस्ट-लेटेंसी-रिलायबिलिटी का मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन

आगे क्या: 2026 के लिए मेरी स्पष्ट राय

सीधा जवाब: 5G में AI को सफल बनाने की दौड़ उन ऑपरेटरों के पक्ष में जाएगी जो इन्फ्रास्ट्रक्चर रेज़िलिएंस को पहले दिन से प्रोडक्ट स्ट्रैटेजी मानते हैं।

यदि आपकी टीम AI से ट्रैफिक को ऑप्टिमाइज़ कर रही है, तो आपको यह भी तय करना होगा कि “ऑप्टिमाइज़ किस पर?”—जब इंटरनेशनल बैकबोन कमजोर हो, तो AI सिर्फ बेहतर तरीके से समस्याएँ दिखा देता है, उन्हें मिटा नहीं सकता।

अगला व्यावहारिक कदम: अपनी 2025–2026 नेटवर्क योजना में एक रिव्यू जोड़िए—इंटरनेशनल/सबसी निर्भरता ऑडिट। किस रूट पर कितना ट्रैफिक है, क्या कोई सिंगल पॉइंट ऑफ फेल्योर है, और क्या आपकी AI-ड्रिवन ऑर्केस्ट्रेशन लेयर के पास मल्टी-पाथ विकल्प हैं?

और एक सवाल जो बोर्डरूम में पूछना चाहिए: अगर कल किसी प्रमुख केबल रूट पर 72 घंटे का व्यवधान हो जाए, तो हमारे 5G ग्राहकों को क्या फर्क पड़ेगा—और क्या हमारा AI उसे संभाल पाएगा?