कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ऊर्जा मांग को समझना: डेटा सेंटर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में कितनी ऊर्जा का उपयोग करते हैं?
वैश्विक डेटा सेंटर की बिजली खपत, ऊर्जा ग्रिड पर एआई के प्रभाव और व्यक्तिगत चैटबॉट प्रश्नों के ऊर्जा पदचिह्न का विस्तृत विश्लेषण।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) स्वास्थ्य सेवा और स्वचालित ग्राहक सेवा से लेकर रचनात्मक लेखन और उन्नत डेटा विश्लेषण तक, विभिन्न उद्योगों को बदल रही है, और इसके संसाधन उपभोग को लेकर सार्वजनिक चर्चा तेज हो गई है। एक केंद्रीय प्रश्न तकनीकी और पर्यावरणीय दोनों ही बहसों पर हावी है: डेटा सेंटर और एआई मॉडल वास्तव में कितनी ऊर्जा की खपत करते हैं?
हैना रिची द्वारा किया गया एक विस्तृत विश्लेषण, जो प्रकाशित हुआ है डेटा में हमारी दुनिया, यह लेख वैश्विक आंकड़ों, व्यक्तिगत उपयोग के प्रभाव और एआई कंप्यूटिंग शक्ति में तेजी से वृद्धि से उत्पन्न स्थानीय ऊर्जा चुनौतियों का विश्लेषण करता है।.
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समग्र परिप्रेक्ष्य: वैश्विक डेटा सेंटर ऊर्जा खपत
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की ऊर्जा खपत को समझने के लिए, सबसे पहले डेटा केंद्रों को समग्र रूप से देखना आवश्यक है। डेटा केंद्रों में भौतिक अवसंरचना - सर्वर, भंडारण प्रणाली और नेटवर्किंग उपकरण - मौजूद होते हैं जो वेब ब्राउज़िंग, वीडियो स्ट्रीमिंग, मोबाइल बैंकिंग और क्लाउड कंप्यूटिंग सहित सभी डिजिटल गतिविधियों को संचालित करते हैं।.
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) के आंकड़ों के अनुसार, वैश्विक डेटा केंद्रों ने लगभग इतनी ऊर्जा की खपत की। 2025 में 485 टेरावॉट-घंटे (TWh) बिजली का उत्पादन होगा।. इस आंकड़े को समझने के लिए, यह जर्मनी के कुल वार्षिक बिजली उत्पादन के बराबर है और लगभग इतना ही दर्शाता है। विश्व के कुल विद्युत उत्पादन का 1.51 ट्रिलियन टन हिस्सा इसी देश में आता है।.
हालांकि, ट्रैकिंग पद्धतियों के आधार पर अनुमान भिन्न हो सकते हैं। एनर्जी इंस्टीट्यूट (एस एंड पी ग्लोबल द्वारा मॉडल किए गए डेटा की रिपोर्टिंग) ने डेटा सेंटर की बिजली की मांग लगभग इतनी होने का अनुमान लगाया है। 2025 में 790 TWh (या वैश्विक विद्युत उत्पादन का 2.5%). इस विसंगति का अधिकांश हिस्सा गणना में शामिल चीजों पर निर्भर करता है। एसएंडपी ग्लोबल क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग को शामिल करता है - जो 150 से 200 TWh तक होती है - जबकि आईईए अपने मुख्य डेटा सेंटर मेट्रिक्स से क्रिप्टो माइनिंग को बाहर रखता है।.
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उस मांग का कितना हिस्सा एआई द्वारा संचालित है?
जबकि डेटा सेंटर व्यापक इंटरनेट को शक्ति प्रदान करते हैं, एआई-केंद्रित डेटा सेंटर उस उपयोग के एक विशिष्ट, तेजी से बढ़ते हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं:
गैर-एआई डेटा केंद्र: 2025 में डेटा सेंटर की कुल ऊर्जा खपत का लगभग दो-तिहाई हिस्सा इसी क्षेत्र से संबंधित था।.
एआई-केंद्रित डेटा केंद्र: शेष एक तिहाई (लगभग 155 TWh) का उपभोग किया गया।.
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इस का मतलब है कि वैश्विक स्तर पर कुल बिजली उत्पादन में एआई मॉडल और सर्वरों का योगदान लगभग 0.51 ट्रिलियन टन था। (और वैश्विक कुल प्राथमिक ऊर्जा का केवल 0.1%)।.
भविष्य के अनुमानों से संकेत मिलता है कि एआई की हिस्सेदारी तेजी से बढ़ेगी। आईईए का अनुमान है कि 2030 तक डेटा सेंटर की कुल बिजली मांग इतनी हो जाएगी। वैश्विक विद्युत उत्पादन का 3%, एआई-केंद्रित कंप्यूटिंग का विस्तार पारंपरिक गैर-एआई डिजिटल बुनियादी ढांचे की ऊर्जा खपत के लगभग बराबर हो रहा है।.
क्या इसके लिए मॉडल ट्रेनिंग या इन्फरेंस जिम्मेदार है?
एआई की ऊर्जा खपत आम तौर पर दो चरणों में होती है:
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प्रशिक्षण: विशाल डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करना।.
निष्कर्ष: उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देने और एप्लिकेशन चलाने के लिए प्रशिक्षित मॉडल को चलाना।.
उच्च-स्तरीय मॉडल प्रशिक्षण में काफी बिजली की खपत होती है—उदाहरण के लिए, ग्रोक 4 जैसे बड़े मॉडलों के एपोच एआई के अनुमान के प्रशिक्षण में लगभग 0.31 TWh बिजली लगती है—लेकिन प्रशिक्षण नियमित रूप से होता है। दूसरी ओर, अनुमान प्रक्रिया दुनिया भर में लाखों उपयोगकर्ताओं के लिए लगातार चलती रहती है। परिणामस्वरूप, विश्लेषकों का अनुमान है कि कुल ऊर्जा मांग का अधिकांश हिस्सा बिजली की खपत पर निर्भर करता है। अनुमान, प्रशिक्षण नहीं।.
व्यक्तिगत क्वेरी फुटप्रिंट: क्या उपयोगकर्ताओं को दोषी महसूस करना चाहिए?
कई उपयोगकर्ता सोचते हैं कि क्या चैटजीपीटी, जेमिनी या क्लाउड जैसे चैटबॉट में प्रश्न टाइप करने से पर्यावरण पर कोई भारी व्यक्तिगत लागत आती है।.
आंकड़ों से पता चलता है कि एक व्यक्तिगत क्वेरी का फुटप्रिंट अपेक्षाकृत छोटा होता है:
मानक पाठ क्वेरी: एक सामान्य सरल क्वेरी लगभग इतना समय लेती है। 0.24 से 0.34 वाट-घंटे (Wh) बिजली का।.
तुलना: यह एक मानक माइक्रोवेव को एक सेकंड से भी कम समय तक चलाने या टेलीविजन को लगभग दस सेकंड तक चलाने के बराबर है।.
जटिल/लंबे पाठ संबंधी प्रश्न: लंबे दस्तावेज़ों (लगभग 7,500 शब्द) को संसाधित करने से खपत लगभग बढ़ जाती है। 2.5 Wh. भारी मात्रा में इनपुट (75,000 शब्दों तक) को संसाधित करने में काफी समय लग सकता है। 40 Wh.
तर्क सहित अभिकर्मक अनुरोध: उन्नत एआई एजेंटों की परस्पर क्रिया, जिसमें बहु-चरणीय तर्क की आवश्यकता होती है, में समय लगता है। 1.1 Wh और 50 Wh, कार्य की जटिलता के आधार पर।.
प्रश्नों को संदर्भ में रखना
रोजमर्रा की जिंदगी के मुकाबले व्यक्तिगत एआई क्वेरी कितनी छोटी होती हैं, यह समझने के लिए औसत दैनिक घरेलू बिजली खपत पर विचार करें। यूरोपीय संघ में एक औसत व्यक्ति लगभग इतनी बिजली की खपत करता है। 17,000 वाट (17 किलोवाट घंटा) प्रति दिन घरेलू, वाणिज्यिक और औद्योगिक गतिविधियों में। उस एक दिन के औसत कार्बन फुटप्रिंट के बराबर होने के लिए, एक व्यक्ति को लगभग इतना कार्बन फुटप्रिंट जमा करना होगा। 6,800 लंबे इनपुट टेक्स्ट क्वेरी (प्रत्येक 2.5 Wh पर)। संयुक्त राज्य अमेरिका में, जहां प्रति व्यक्ति बिजली की खपत यूरोपीय संघ की तुलना में लगभग दोगुनी है, व्यक्तिगत प्रश्नों का सापेक्ष प्रभाव और भी कम है।.
असली चुनौती: भौगोलिक एकाग्रता का अत्यधिक होना
वैश्विक स्तर पर 1.51 ट्रिलियन से 31 ट्रिलियन ट्रिलियन की वैश्विक हिस्सेदारी प्रबंधनीय लग सकती है, लेकिन ऊर्जा की मांग वास्तव में बहुत अधिक है। भौगोलिक रूप से स्थानीय क्षेत्रों में केंद्रित, जिससे क्षेत्रीय बुनियादी ढांचे में गंभीर बाधाएं उत्पन्न हो रही हैं।.
संयुक्त राज्य अमेरिका: देश भर में बिजली की कुल खपत में डेटा केंद्रों का हिस्सा लगभग 51 ट्रिलियन टन है, जबकि एआई का हिस्सा लगभग 21 ट्रिलियन टन है। हालांकि, राष्ट्रीय क्षमता का लगभग आधा हिस्सा केवल पांच प्रमुख क्षेत्रों में केंद्रित है। वर्जीनिया जैसे राज्यों में, डेटा सेंटर संचालन का हिस्सा काफी अधिक है। राज्य की कुल बिजली मांग के एक चौथाई से अधिक.
यूरोप: यूरोप भर में डेटा सेंटर का कुल उपयोग 1.61 ट्रिलियन टन है, लेकिन आयरलैंड जैसे डेटा-हब देशों में डेटा सेंटर का हिस्सा सबसे अधिक है। कुल राष्ट्रीय बिजली खपत का 201 टीपी3 टन से अधिक.
इस अत्यधिक एकाग्रता का मतलब है कि स्थानीय बिजली ग्रिडों को मांग के साथ तालमेल बिठाने के लिए बुनियादी ढांचे का तेजी से विस्तार करने के लिए भारी दबाव का सामना करना पड़ता है, ताकि स्थानीय उपयोगिता कीमतों में वृद्धि न हो या स्वच्छ ऊर्जा लक्ष्यों को नुकसान न पहुंचे।.
मुख्य निष्कर्ष: बिजली की मांग बनाम कार्बन उत्सर्जन
अंततः, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का पर्यावरणीय प्रभाव कुल टेरावॉट-घंटे पर कम और इस पर अधिक निर्भर करता है। वह बिजली कैसे उत्पन्न होती है.
कोयले पर निर्भर क्षेत्रीय ग्रिड से जुड़े डेटा सेंटर द्वारा संसाधित एआई क्वेरी, परमाणु, जल, पवन या सौर ऊर्जा से संचालित डेटा सेंटर में संसाधित क्वेरी की तुलना में काफी अधिक कार्बन उत्सर्जन उत्पन्न करती है। जैसे-जैसे तकनीकी कंपनियां कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर का विस्तार कर रही हैं, स्वच्छ ऊर्जा खरीद के साथ डेटा सेंटर विस्तार को संरेखित करना एआई के वास्तविक कार्बन फुटप्रिंट को प्रबंधित करने में महत्वपूर्ण कारक होगा।.
