एआई की अजेय ऊर्जा भूख: एक आसन्न संकट

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उद्योगों को बदलने के कगार पर है, लेकिन एक गंभीर चिंता है: इसकी ऊर्जा जरूरतें । जैसे-जैसे एआई अधिक उन्नत और व्यापक होता जाता है, इसकी भूख बढ़ती जाती है।

जैसे-जैसे हम एआई-संचालित भविष्य की ओर बढ़ रहे हैं, कठोर वास्तविकता का सामना करना महत्वपूर्ण है: कड़े विनियमन के बिना, हम खुद को अभूतपूर्व अनुपात के ऊर्जा संकट के लिए तैयार कर रहे हैं। एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां एआई की कोई सीमा नहीं है, जो खतरनाक दर से ऊर्जा की खपत कर रहा है। ऐसे परिदृश्य में, हम अपने पहले से ही नाजुक ऊर्जा बुनियादी ढांचे पर भारी दबाव देखेंगे।

इसका परिणाम बार-बार ब्लैकआउट और आसमान छूते बिजली बिल हैं। एआई के कार्बन फुटप्रिंट पर अगर ध्यान नहीं दिया गया तो यह एक पर्यावरणीय आपदा बन सकता है। इसके अलावा, जो कंपनियाँ और देश बिना किसी रोक-टोक के एआई का उपयोग कर सकते हैं, वे उन लोगों से प्रतिस्पर्धा करेंगे जो ऐसा नहीं कर सकते हैं, जिससे अभूतपूर्व पैमाने पर आर्थिक असमानता पैदा होगी।

इस लेख में, मैं एआई की बढ़ती ऊर्जा मांगों, इससे उत्पन्न चुनौतियों और संभावित समाधानों के बारे में विस्तार से बताऊंगा।

एआई एक उभरती आर्थिक शक्ति के रूप में

आज, हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहां अर्थव्यवस्था की नब्ज केवल मानव श्रम की ताकत से नहीं बल्कि इसके मूल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मात्रा से मापी जाएगी। एआई में उत्पादकता परिदृश्य को नया आकार देने की क्षमता है क्योंकि व्यवसाय एआई के साथ अपने कार्यबल की दक्षता में सुधार करना चाहते हैं और विभिन्न कार्यों और भूमिकाओं को स्वचालित करना चाहते हैं।

के अनुसार पीडब्ल्यूसी 2030 तक वैश्विक अर्थव्यवस्था में एआई का संभावित योगदान 15.7 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच सकता है। लगभग 45% आर्थिक लाभ उत्पाद सुधार से होगा। एआई वस्तुओं में विविधता लाकर और वैयक्तिकरण तथा सामर्थ्य को बढ़ाकर उपभोक्ता मांग को बढ़ावा देगा।

300 से अधिक एआई अनुप्रयोगों की पहचान पहले ही की जा चुकी है, जो वाणिज्य से परे विभिन्न वैज्ञानिक डोमेन तक फैले हुए हैं। उदाहरण के लिए, भौतिकी में, तंत्रिका नेटवर्क वर्तमान में नए मॉडल और सिद्धांतों को विकसित करने के लिए कार्यरत हैं। एआई डेटा में छिपे पैटर्न और सहसंबंधों को उजागर करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। अमेरिकी ऊर्जा विभाग पहले ही कर चुका है मान्यता प्राप्त परमाणु भौतिकी में प्रायोगिक खोजों में तेजी लाने की इसकी क्षमता। और जैव प्रौद्योगिकी में, ए.आई accelerates नये अणुओं की खोज. जैसे-जैसे एल्गोरिदम प्रगति करता जा रहा है, उनके अनुप्रयोगों का दायरा और भी बढ़ता जा रहा है।

सिंथेटिक डेटा की सुबह

एआई की नई क्षमताओं में उतरने से पहले, इसके दो परिचालन चरणों के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है। एआई कार्यभार पारंपरिक रूप से प्रशिक्षण और अनुमान चरणों को शामिल करता है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल पुनरावृत्त प्रक्रियाओं के माध्यम से अपने आंतरिक मापदंडों को समायोजित करके इनपुट डेटा से सीखता है। यह चरण कम्प्यूटेशनल रूप से गहन और समय लेने वाला है और मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है। इसमें आम तौर पर मानवीय सहायता की भी आवश्यकता होती है।

इसके विपरीत, अनुमान चरण मॉडल के प्रशिक्षित होने के बाद होता है और इसमें नए, अनदेखे डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए इसका उपयोग करना शामिल होता है। प्रशिक्षण की तुलना में अनुमान आम तौर पर तेज़ और कम कम्प्यूटेशनल रूप से मांग वाला होता है, क्योंकि मॉडल अपने सीखे हुए ज्ञान को आगे पैरामीटर समायोजन के बिना पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए लागू करता है।

स्वायत्त सीखने की प्रक्रिया सैद्धांतिक रूप से अनिश्चित काल तक जारी रह सकती है। के अनुसार गार्टनर अनुमान है कि 2030 तक एआई मॉडल में सिंथेटिक डेटा वास्तविक डेटा से आगे निकल जाएगा। इसके कारण, एआई जल्द ही खुद को लगातार प्रशिक्षित करने, भविष्यवाणियों के लिए मॉडल नियोजित करने, अधिक डेटा जमा करने और एल्गोरिदम को और अधिक परिष्कृत करने में सक्षम होगा। एआई जितना अधिक समय तक काम करेगा, उसके परिणाम उतने ही अधिक सटीक और सटीक होंगे, और एल्गोरिदम उतने ही अधिक अनुप्रयोगों को कवर कर सकते हैं।

मनुष्य से एआई की ओर यह महत्वपूर्ण बदलाव एक महत्वपूर्ण कारक: ऊर्जा के महत्व को रेखांकित करता है।

शक्ति के लिए एआई की भूख

वर्तमान में, वैश्विक ऊर्जा खपत मानवीय सीमाओं से प्रभावित है। उदाहरण के लिए, हमें पूरे दिन ऊर्जा की आवश्यकता नहीं है क्योंकि हमें सोना और आराम करना है। साथ ही, AI डाउनटाइम, रखरखाव और अपडेट के लिए शेड्यूल का पालन करता है। हालाँकि, जैसे ही एआई अंततः अपनी सीमाओं को पार करता है, खुद को प्रशिक्षित करना सीखता है, और चौबीसों घंटे काम करना शुरू कर देता है, इसकी ऊर्जा मांगें आसमान छू सकती हैं।

2018 में, OpenAI द्वारा एक अध्ययन दिखाया गया एआई प्रशिक्षण के लिए उपयोग की जाने वाली कम्प्यूटेशनल शक्ति 2012 के बाद से हर 3 से 4 महीने में दोगुनी हो गई है। कोई आश्चर्य नहीं कि एआई कार्यों, विशेष रूप से गहन शिक्षण, में विशाल डेटासेट पर जटिल गणितीय संचालन शामिल है। अत्याधुनिक एआई मॉडल ने भी अरबों या खरबों मापदंडों के साथ आकार में विस्तार किया है, जिससे ऊर्जा की खपत बढ़ गई है।

बड़े पैमाने पर एआई एप्लिकेशन अक्सर डेटा केंद्रों में चलते हैं, जिनमें कई सर्वर और कूलिंग सिस्टम होते हैं। वे तापमान नियंत्रण और सर्वर संचालन के लिए महत्वपूर्ण ऊर्जा की खपत करते हैं। ये डेटा सेंटर पहले से ही वैश्विक बिजली खपत के एक बड़े हिस्से के लिए जिम्मेदार हैं, अनुमानित एक प्रतिशत से अधिक और बढ़ रहा है। औसतन, एक हाइपरस्केल सुविधा खपत प्रति वर्ष 20 से 50 मेगावाट के बीच, 37,000 घरों को बिजली देने के बराबर।

जलवायु परिवर्तन से निपटने के लिए एक अन्य ऊर्जा-गहन कार्य वातावरण से कार्बन डाइऑक्साइड (सीओ2) निकालना है। एकल एआई मॉडल का प्रशिक्षण कर सकते हैं फेंकना 626,000 पाउंड से अधिक CO2 समतुल्य। यह एक औसत कार के जीवनकाल के कार्बन उत्सर्जन का लगभग 5 गुना है। हवा में इसकी कम सांद्रता और इसके भौतिक गुणों के कारण CO2 को पकड़ने के लिए पर्याप्त ऊर्जा इनपुट की आवश्यकता होती है। इन ऊर्जा आवश्यकताओं को संबोधित करना अनिवार्य हो जाता है क्योंकि हम शुद्ध-शून्य उत्सर्जन के लिए प्रयास करते हैं और जलवायु संकट का समाधान करते हैं।

नवीकरणीय समाधानों का उदय

तो, क्या हमारा मौजूदा बुनियादी ढांचा एआई की बढ़ती जरूरतों को पूरा करने के लिए तैयार है? अफसोस की बात है, जवाब नहीं है. हमारा विद्युत ग्रिड अनुकूलन की आवश्यक दर से बहुत पीछे है। इसके लिए नवीन समाधानों की तत्काल खोज की आवश्यकता है, जिसमें सौर ऊर्जा इस ऊर्जा पहेली का एक आशाजनक उत्तर है।

सौर ऊर्जा हमारे सूर्य की अपार ऊर्जा क्षमता का उपयोग करती है, जो एक नवीकरणीय और व्यावहारिक रूप से असीमित संसाधन है। जैसे-जैसे हम एआई-संचालित भविष्य की ओर बढ़ रहे हैं, प्रचुर धूप वाले क्षेत्रों में सौर बुनियादी ढांचे की मांग में वृद्धि का अनुभव होगा। विश्व स्तर पर, पवन और सौर परियोजनाएँ निर्धारित हैं योगदान देना 2030 तक दुनिया की एक तिहाई से अधिक बिजली।

सौर पैनल निर्माता इस नए परिदृश्य में फलने-फूलने के लिए तैयार हैं। सामग्री विज्ञान और इंजीनियरिंग में प्रगति के कारण सौर पैनलों की दक्षता में सुधार जारी है। उन्नत बैटरी प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञता वाली ऊर्जा भंडारण कंपनियां भी ऊर्जा ग्रिड को स्थिर करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगी। सिर्फ अमेरिका में, ऊर्जा भंडारण और पावर ग्रिड में वैश्विक निवेश पार 2022 में $337 बिलियन।

स्वच्छ और कुशल ऊर्जा की खोज में एक अन्य दावेदार फ्यूज़न पावर है हेलियन ऊर्जा अनुसंधान कंपनी इसका एक उदाहरण है। हालाँकि, संलयन ऊर्जा को एक व्यावहारिक ऊर्जा स्रोत बनाने के लिए, हमें अभी भी ड्यूटेरियम और हीलियम -3 जैसे ईंधन का उत्पादन करना होगा। यह प्रक्रिया अनोखी बाधाएँ प्रस्तुत करती है। ड्यूटेरियम उपलब्ध है लेकिन संलयन प्रतिक्रिया के लिए अत्यधिक उच्च तापमान की आवश्यकता होती है, जबकि हीलियम -3 पृथ्वी पर दुर्लभ है और चंद्र खनन की आवश्यकता है। इसके अलावा, फ़्यूज़न पावर को आर्थिक, नियामक, सुरक्षा, स्केलेबिलिटी और पर्यावरणीय चिंताओं का समाधान करना चाहिए।

जबकि संलयन ऊर्जा में बड़ी संभावनाएं हैं, यह प्रायोगिक बनी हुई है और व्यापक होने में कई दशक लग सकते हैं। इन जटिलताओं के विपरीत, सौर ऊर्जा एक संभावित सीधा समाधान है। यह स्थिरता की दिशा में एक स्पष्ट और स्केलेबल मार्ग प्रदान करता है, जिसके लिए सौर बुनियादी ढांचे में रणनीतिक निवेश की आवश्यकता होती है। सौर ऊर्जा की सरलता इसकी सर्वव्यापकता में निहित है, क्योंकि व्यापक खनन या निष्कर्षण की आवश्यकता के बिना सूर्य का प्रकाश लगभग हर जगह उपलब्ध है।

जैसे-जैसे वैश्विक अर्थव्यवस्था एआई और स्वच्छ ऊर्जा प्रौद्योगिकियों की ओर बढ़ रही है, आने वाले वर्षों में सूर्य-समृद्ध भूमि, सौर पैनल निर्माताओं और ऊर्जा भंडारण कंपनियों की मांग बढ़ेगी। हालाँकि, यह जैविक विकास ऊर्जा पतन को रोकने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है।

एआई आवश्यकताओं को विनियमित करना: एक टिकता हुआ समय बम

एआई के युग में एक स्थायी भविष्य सुनिश्चित करने के लिए, हमें एआई की ऊर्जा जरूरतों को विनियमित करने के लिए साहसिक कदम उठाने होंगे। यूरोपीय संघ उत्सर्जन व्यापार प्रणाली पर विचार करें जो निर्माताओं, बिजली कंपनियों और एयरलाइंस को उनके द्वारा छोड़े गए प्रत्येक टन कार्बन डाइऑक्साइड के लिए भुगतान करने के लिए मजबूर करती है। फरवरी 2023 में, यूरोपीय संघ के कार्बन बाजार में कार्बन की कीमत परमिट हो गई पहुँच गया प्रति टन CO2 100 यूरो की ऐतिहासिक ऊंचाई। लागत जितनी अधिक होगी, कंपनियों के लिए निम्न-कार्बन प्रौद्योगिकियों में निवेश करने और स्वच्छ ऊर्जा स्रोतों में बदलाव के लिए प्रोत्साहन उतना ही मजबूत होगा।

इसी तरह, हमें पर्याप्त एआई ऊर्जा खपत वाली कंपनियों पर अतिरिक्त कर लगाने के विचार का पता लगाना चाहिए। जो व्यवसाय एआई पर बहुत अधिक निर्भर हैं, उन्हें अपने पर्यावरणीय पदचिह्न को संतुलित करने के साधन के रूप में नवीकरणीय ऊर्जा में निवेश करने की आवश्यकता हो सकती है। जिस तरह कार्बन उत्सर्जन वित्तीय दंड को ट्रिगर करता है, उसी तरह एआई की ऊर्जा खपत को सौर बुनियादी ढांचे या अन्य वैकल्पिक ऊर्जा पहल में अनिवार्य निवेश से जोड़ा जा सकता है।

हालाँकि कंपनियाँ इस संभावना से रोमांचित नहीं हो सकती हैं, लेकिन हमारे समाज को अल्पकालिक मुनाफ़े की तुलना में दीर्घकालिक स्थिरता को प्राथमिकता देनी होगी। इस मुद्दे के समाधान के लिए सक्रिय उपाय एआई-संचालित उद्योगों के विकास का समर्थन करते हुए एक हरित और अधिक टिकाऊ भविष्य में महत्वपूर्ण योगदान दे सकते हैं।