राष्ट्रीय बिजली खपत को टक्कर देने के लिए एआई उद्योग की क्षमता
2022 और 2023 में एआई का तेजी से विस्तार, की सफलता से प्रेरित है OpenAIहै ChatGPT, ने बिजली की खपत और पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में चिंताएँ बढ़ा दी हैं। डेटा सेंटर बिजली की खपत, जो वैश्विक बिजली के उपयोग का केवल 1% है, 6 और 2010 के बीच 2018% बढ़ सकती है। यह टिप्पणी एआई बिजली की खपत और इसके संभावित प्रभावों की जांच करती है, निराशावादी और आशावादी दोनों परिदृश्यों पर चर्चा करती है और किसी भी चरम को अपनाने के खिलाफ चेतावनी देती है। .
एआई, जिसमें जेनेरिक एआई उपकरण भी शामिल हैं ChatGPT और OpenAIका DALL-E, नई सामग्री बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है। प्रशिक्षण चरण, अक्सर ऊर्जा-गहन, में बड़े डेटासेट को फीड करना और अनुमानित आउटपुट को लक्ष्य आउटपुट के साथ संरेखित करने के लिए मापदंडों को समायोजित करना शामिल होता है। अनुमान चरण, जहां मॉडल आउटपुट उत्पन्न करते हैं, पर साहित्य में बहुत कम ध्यान दिया गया है। हालाँकि, अनुमान चरण AI मॉडल के जीवन-चक्र की लागत में महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है, Google का कहना है कि AI से संबंधित 60% ऊर्जा खपत अनुमान से उत्पन्न होती है।
शोधकर्ता एलेक्स डी व्रीस के अनुसार एम्स्टर्डम में स्कूल ऑफ बिजनेस एंड इकोनॉमिक्स के अनुसार, एआई कंपनियों की ऊर्जा खपत 2027 तक चौंका देने वाले अनुपात तक पहुंच सकती है, जो अर्जेंटीना, नीदरलैंड और स्वीडन जैसे पूरे देशों के बराबर होगी।
डी व्रीस ने अपनी गणना 2023 में मार्केट लीडर एनवीडिया द्वारा एआई सर्वर की अनुमानित डिलीवरी से प्राप्त की है। उनका अनुमान इस साल 100 हजार सर्वर से 1.5 तक 2027 मिलियन सर्वर तक पर्याप्त वृद्धि का संकेत देता है।
यह मानते हुए कि ये सर्वर पूरी क्षमता से काम करते हैं, उनकी ऊर्जा खपत मौजूदा 6-9 टेरावाट-घंटे (टीडब्ल्यूएच) सालाना से बढ़कर 86 तक 134-2027 टीडब्ल्यूएच सालाना हो जाएगी। परिप्रेक्ष्य के लिए, स्वीडन हर साल 125 टीडब्ल्यूएच ऊर्जा की खपत करता है।
इसके अलावा, यदि Google आज विशेष रूप से अपनी खोज सेवा को AI एल्गोरिदम में परिवर्तित करता है, तो अकेले ऊर्जा लागत सालाना 29.3 TWh होगी, जो आयरलैंड की वार्षिक ऊर्जा खपत के बराबर है।
डी व्रीज़ स्वीकार करते हैं कि ऐसा परिदृश्य असंभव बना हुआ है, आंशिक रूप से क्योंकि एनवीडिया वर्तमान में एआई सर्वर की आवश्यक मात्रा की आपूर्ति करने में चुनौतियों का सामना कर रहा है। इन सर्वरों की कमी के कारण लागत भी अधिक आती है। उदाहरण के लिए, Google का ऑल-एआई दृष्टिकोण में सैद्धांतिक बदलाव कंपनी के ऑपरेटिंग मार्जिन को खत्म कर देगा।
एआई एल्गोरिदम ऑपरेशन कंपनियों के लिए वित्तीय रूप से बोझिल है, और प्रभावी मुद्रीकरण मायावी बना हुआ है. विरोधाभासी रूप से, जैसे-जैसे उपयोगकर्ता संख्या बढ़ती है, प्रौद्योगिकी लागत कम होने के बजाय बढ़ती है। माइक्रोसॉफ्ट ऐसी सेवाओं के लिए बाजार बनाने और पैसा कमाने के लिए जेनरेटिव एआई के प्रचार का फायदा उठाने का प्रयास कर रहा है। हालाँकि, कंपनी को अपने पहले जेनरेटर उत्पादों जैसे कि वित्तीय घाटे का सामना करना पड़ा है GitHub सहपायलट सेवा, जिससे प्रति उपयोगकर्ता $20 से $80 का नुकसान हुआ। इससे बचने के लिए, Microsoft ने अपने लोकप्रिय उत्पादों के लिए AI ऐड-ऑन जारी करने का निर्णय लिया है, जिससे उत्पाद की लागत बढ़ सकती है। उच्च रखरखाव लागत के कारण Google और Microsoft को भी AI सेवाओं से मुद्रीकरण करने में कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है। Microsoft और Google जैसी कंपनियाँ AI मॉडल को बनाए रखने के लिए अतिरिक्त $30 की मांग करती हैं। ज़ूम निर्माता अपने स्वयं के एल्गोरिदम विकसित करके और जटिल कार्यों के लिए दूसरों को उधार लेकर पैसे बचाने का भी प्रयास कर रहे हैं। Adobe और अन्य कंपनियाँ टैरिफ योजनाओं के आधार पर तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग को सीमित करती हैं। कंपनियों को उम्मीद है कि समय के साथ एआई मॉडल की लागत कम हो जाएगी, लेकिन ऐसा होने से पहले उन्हें करोड़ों डॉलर खर्च करने होंगे।
हार्डवेयर दक्षता, मॉडल आर्किटेक्चर और एल्गोरिदम में सुधार संभावित रूप से लंबी अवधि में एआई से संबंधित बिजली की खपत को कम कर सकता है। इसका कारण यह हो सकता है जेवन्स पैराडॉक्स, जहां दक्षता बढ़ने से मांग बढ़ती है, जिससे संसाधन उपयोग में शुद्ध वृद्धि होती है। इसके अतिरिक्त, एथेरियम के "माइनिंग 2.0" जैसे एआई-संबंधित कार्यों के लिए जीपीयू का पुन: उपयोग, 16.1 टीडब्ल्यूएच वार्षिक बिजली खपत को एआई में स्थानांतरित कर सकता है।
एआई से संबंधित बिजली की खपत अनिश्चित है, लेकिन यह Google खोज जैसे अनुप्रयोगों को बढ़ावा दे सकती है। हालाँकि, संसाधन की कमी विकास को सीमित कर सकती है। एआई दक्षता में सुधार के प्रयासों से रिबाउंड प्रभाव उत्पन्न हो सकता है, जिससे एआई की मांग बढ़ सकती है। डेवलपर्स को एआई को अनुकूलित करने और इसकी आवश्यकता पर विचार करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, साथ ही नियामकों को पर्यावरणीय प्रकटीकरण आवश्यकताओं पर विचार करना चाहिए।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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