मेटा का परमाणु ऊर्जा दांव: AI की ऊर्जा भूख
मेटा की हालिया पहल, जो इलिनोइस राज्य में एक परमाणु ऊर्जा संयंत्र का समर्थन करने की है, एक रणनीतिक बदलाव की ओर इशारा करती है, क्योंकि यह तकनीकी दिग्गज AI-चालित भविष्य के लिए तैयार हो रहा है। कॉन्स्टेलेशन एनर्जी के साथ यह 20-वर्षीय समझौता अमेज़ॅन, गूगल और माइक्रोसॉफ्ट जैसी उद्योग के नेताओं की समान पहलों को दर्शाता है। ये सभी कंपनियाँ अपने लगातार बढ़ते AI संचालन को शक्ति प्रदान करने के लिए टिकाऊ ऊर्जा स्रोतों को सुरक्षित करने का प्रयास कर रही हैं। हालाँकि, तकनीकी क्षेत्र के लिए प्राथमिक ऊर्जा स्रोत के रूप में परमाणु ऊर्जा में परिवर्तन एक लंबी और जटिल प्रक्रिया होगी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बढ़ती ऊर्जा मांगें
कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक ऊर्जा-गहन प्रयास है। AI मॉडल के प्रशिक्षण, तैनाती और रखरखाव में भारी मात्रा में बिजली की खपत होती है। इस ऊर्जा का अधिकांश भाग वर्तमान में जीवाश्म ईंधन से आता है, जो जलवायु परिवर्तन में महत्वपूर्ण योगदान देता है। जेनरेटिव AI तकनीकों को तेजी से अपनाने से स्थिति और जटिल हो गई है। इसने हरित ऊर्जा स्रोतों में परिवर्तन के लिए कई तकनीकी कंपनियों की सावधानीपूर्वक तैयार की गई योजनाओं को बाधित कर दिया है।
मेटा, अपने प्रतिस्पर्धियों की तरह, स्थिरता के प्रति अपनी प्रतिबद्धता को अपनी AI अवसंरचना की तत्काल ऊर्जा आवश्यकताओं के साथ संतुलित करने की चुनौती का सामना कर रहा है। हालाँकि कंपनी की दीर्घकालिक दृष्टि में परमाणु ऊर्जा पर बढ़ती निर्भरता शामिल है, लेकिन उसकी अल्पकालिक रणनीति में प्राकृतिक गैस शामिल है। उदाहरण के लिए, एंटरजी, एक प्रमुख उपयोगिता प्रदाता, लुइसियाना में एक बड़े पैमाने के मेटा डेटा सेंटर कॉम्प्लेक्स का समर्थन करने के लिए गैस से चलने वाले बिजली संयंत्रों के निर्माण में तेजी ला रहा है।
AI एनबलर के रूप में परमाणु ऊर्जा: एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य
फ्रांस वैश्विक AI दौड़ में एक प्रमुख लाभ के रूप में अपने व्यापक परमाणु ऊर्जा बुनियादी ढांचे का समर्थन करता है। अपनी लगभग 75% बिजली परमाणु स्रोतों से उत्पन्न होने के साथ, फ्रांस दुनिया में सबसे अधिक परमाणु ऊर्जा निर्भरता का दावा करता है। पेरिस में एक AI शिखर सम्मेलन के दौरान, राष्ट्रपति इमैनुएल मैक्रॉन ने फ्रांस के दृष्टिकोण की तुलना “ड्रिल बेबी ड्रिल” मानसिकता से करते हुए “प्लग बेबी प्लग” विकल्प का सुझाव दिया, जो स्वच्छ परमाणु ऊर्जा के साथ AI नवाचार को शक्ति प्रदान करने के लिए देश की तत्परता को उजागर करता है।
हालाँकि, संयुक्त राज्य अमेरिका AI संचालन की रीढ़ की हड्डी, अपने डेटा केंद्रों को शक्ति प्रदान करने के लिए जीवाश्म ईंधन पर बहुत अधिक निर्भर है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी की एक रिपोर्ट के अनुसार, प्राकृतिक गैस और कुछ मामलों में, कोयला इन सुविधाओं के लिए प्राथमिक ऊर्जा स्रोत हैं। AI की बढ़ती मांग से गैस से चलने वाले संयंत्रों पर और अधिक निर्भरता बढ़ने की उम्मीद है, जो एक लागत प्रभावी लेकिन पर्यावरण के लिए हानिकारक समाधान है।
सौर और पवन जैसे नवीकरणीय ऊर्जा स्रोत, अमेरिकी डेटा केंद्रों को शक्ति प्रदान करने वाली ऊर्जा का लगभग 24% योगदान करते हैं, जबकि IEA के अनुसार परमाणु ऊर्जा लगभग 15% है। अधिक टिकाऊ ऊर्जा मिश्रण में परिवर्तन के लिए नवीकरणीय और परमाणु ऊर्जा बुनियादी ढांचे में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होगी।
अमेरिकी ऊर्जा विभाग की एक रिपोर्ट में डेटा केंद्रों से बिजली की मांग में पर्याप्त वृद्धि का अनुमान लगाया गया है। पिछले एक दशक में, इन सुविधाओं की बिजली की खपत तीन गुना हो गई है, और 2028 तक इसके फिर से दोगुना या तिगुना होने का अनुमान है, जो संभावित रूप से देश की कुल बिजली खपत का 12% तक हो सकता है।
AI के पीछे ऊर्जा-गहन प्रक्रियाएं
AI सिस्टम के विकास और संचालन, विशेष रूप से जेनरेटिव AI मॉडल, को भारी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। AI चैटबॉट और मेटा के लामा जैसी अंतर्निहित प्रणालियों पर विचार करें।
प्रशिक्षण (या प्रीट्रेनिंग): AI सिस्टम डेटा की विशाल मात्रा से सीखते हैं। इसमें डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करना शामिल है। विशेष कंप्यूटर चिप्स, जैसे ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU), का उपयोग परस्पर जुड़े उपकरणों पर समानांतर गणना करने के लिए किया जाता है।
निष्कर्ष: एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, AI मॉडल को पाठ या छवियों को उत्पन्न करने जैसे कार्यों को करने के लिए पर्याप्त ऊर्जा की आवश्यकता होती है। इसमें नई जानकारी को संसाधित करना और मॉडल के मौजूदा ज्ञान के आधार पर निष्कर्ष निकालना शामिल है। पूरी प्रक्रिया में बिजली की आवश्यकता होती है।
AI दिग्गजों को ठंडा करना: हीट चुनौती का समाधान
AI सिस्टम काफी गर्मी उत्पन्न करते हैं, जिसे इष्टतम प्रदर्शन बनाए रखने के लिए समाप्त किया जाना चाहिए। डेटा सेंटर तापमान को विनियमित करने के लिए एयर कंडीशनिंग जैसी शीतलन प्रणालियों पर भरोसा करते हैं। ये सिस्टम अतिरिक्त बिजली की खपत करते हैं, जिससे AI का ऊर्जा पदचिह्न और बढ़ जाता है। डेटा सेंटर ऑपरेटर ऊर्जा की खपत को कम करने के लिए पानी आधारित शीतलन प्रणाली जैसी वैकल्पिक शीतलन तकनीकों की खोज कर रहे हैं।
Meta का परमाणु ऊर्जा की ओर कदम: AI के भविष्य के लिए शक्ति का स्रोत
मेटा (Meta) ने हाल ही में इलिनोइस (Illinois) में एक परमाणु ऊर्जा संयंत्र का समर्थन करने का निर्णय लिया है। यह कदम एक रणनीतिक बदलाव का संकेत देता है, क्योंकि मेटा भविष्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) यानी AI की बढ़ती भूमिका के लिए तैयार हो रहा है।
कॉन्स्टेलेशन एनर्जी (Constellation Energy) के साथ यह 20-वर्षीय समझौता अमेज़ॅन (Amazon), गूगल (Google) और माइक्रोसॉफ्ट (Microsoft) जैसी कंपनियों की तरह ही है, जो अपने AI संचालन को बढ़ावा देने के लिए टिकाऊ ऊर्जा स्रोतों की तलाश कर रही हैं। इस बदलाव में परमाणु ऊर्जा को एक प्राथमिक ऊर्जा स्रोत के रूप में अपनाना एक जटिल प्रक्रिया होगी।
AI की बढ़ती ऊर्जा मांग
AI एक ऊर्जा-गहन क्षेत्र है। AI मॉडल को प्रशिक्षित करने, तैनात करने और बनाए रखने के लिए बहुत अधिक बिजली की आवश्यकता होती है। वर्तमान में, इस ऊर्जा का एक बड़ा हिस्सा जीवाश्म ईंधन से आता है, जो जलवायु परिवर्तन में योगदान देता है। जेनरेटिव AI तकनीकों के तेजी से अपनाने के कारण स्थिति और भी जटिल हो गई है।
मेटा, अन्य कंपनियों की तरह, स्थिरता के प्रति अपनी प्रतिबद्धता और AI इंफ्रास्ट्रक्चर की ऊर्जा जरूरतों के बीच संतुलन बनाने की चुनौती का सामना कर रहा है। कंपनी की दीर्घकालिक योजना में परमाणु ऊर्जा पर निर्भरता बढ़ाना शामिल है, जबकि छोटी अवधि की रणनीति में प्राकृतिक गैस का उपयोग शामिल है। उदाहरण के लिए, एंटरजी (Entergy) लुइसियाना (Louisiana) में एक बड़े मेटा डेटा सेंटर कॉम्प्लेक्स (Meta data center complex) का समर्थन करने के लिए गैस से चलने वाले बिजली संयंत्रों के निर्माण को तेज कर रही है।
परमाणु ऊर्जा: AI को सक्षम करने वाला
फ्रांस (France) अपने परमाणु ऊर्जा इंफ्रास्ट्रक्चर को AI की दौड़ में एक महत्वपूर्ण लाभ के रूप में देखता है। फ्रांस अपनी बिजली का लगभग 75% परमाणु ऊर्जा से प्राप्त करता है, जो दुनिया में सबसे अधिक है। पेरिस (Paris) में एक AI शिखर सम्मेलन के दौरान, राष्ट्रपति इमैनुएल मैक्रॉन (Emmanuel Macron) ने फ्रांस के दृष्टिकोण की तुलना “ड्रिल बेबी ड्रिल” मानसिकता से की और “प्लग बेबी प्लग” का सुझाव दिया, जो देश की परमाणु ऊर्जा के साथ AI नवाचार को बढ़ावा देने की तैयारी को दर्शाता है।
हालांकि, संयुक्त राज्य अमेरिका (United States) अपने डेटा केंद्रों को बिजली देने के लिए जीवाश्म ईंधन पर निर्भर है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (International Energy Agency) की एक रिपोर्ट के अनुसार, प्राकृतिक गैस और कुछ मामलों में कोयला इन सुविधाओं के लिए प्राथमिक ऊर्जा स्रोत हैं। AI की बढ़ती मांग के कारण गैस से चलने वाले बिजली संयंत्रों पर अधिक निर्भरता बढ़ने की उम्मीद है, जो एक लागत प्रभावी लेकिन पर्यावरण के लिए हानिकारक समाधान है।
सौर और पवन जैसे नवीकरणीय ऊर्जा स्रोत लगभग 24% ऊर्जा प्रदान करते हैं, जबकि परमाणु ऊर्जा लगभग 15% ऊर्जा प्रदान करती है। अधिक टिकाऊ ऊर्जा मिश्रण में परिवर्तन करने के लिए नवीकरणीय और परमाणु ऊर्जा इंफ्रास्ट्रक्चर में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होगी।
अमेरिकी ऊर्जा विभाग (U.S. Department of Energy) की एक रिपोर्ट में डेटा केंद्रों से बिजली की मांग में बड़ी वृद्धि का अनुमान लगाया गया है। पिछले एक दशक में, इन सुविधाओं की बिजली की खपत तीन गुना हो गई है और 2028 तक इसके फिर से दोगुना या तिगुना होने की उम्मीद है, जो देश की कुल बिजली खपत का 12% तक हो सकता है।
AI के पीछे ऊर्जा-गहन प्रक्रियाएं
AI सिस्टम, खासकर जेनरेटिव AI मॉडल (Generative AI model), के विकास और संचालन में बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। मेटा के लामा (Meta’s Llama) जैसे AI चैटबॉट और सिस्टम पर विचार करें।
ट्रेनिंग (Training): AI सिस्टम डेटा से सीखते हैं। इसमें डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों की पहचान करना शामिल है। विशेष कंप्यूटर चिप्स, जैसे ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPUs), का उपयोग किया जाता है।
इनफेरेंसिंग (Inferencing): एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, AI मॉडल को कार्यों को करने के लिए पर्याप्त ऊर्जा की आवश्यकता होती है, जैसे कि टेक्स्ट (Text) या इमेज (Image) उत्पन्न करना। इसमें नई जानकारी को संसाधित करना और मॉडल के ज्ञान के आधार पर निष्कर्ष निकालना शामिल है।
AI को ठंडा रखना
AI सिस्टम बहुत अधिक गर्मी उत्पन्न करते हैं। डेटा सेंटर तापमान को नियंत्रित करने के लिए एयर कंडीशनिंग जैसी कूलिंग सिस्टम (Cooling system) का उपयोग करते हैं। ये सिस्टम अतिरिक्त बिजली की खपत करते हैं, जिससे AI का ऊर्जा पदचिह्न और बढ़ जाता है। इसलिए डेटा सेंटर ऑपरेटर ऊर्जा की खपत को कम करने के लिए पानी आधारित शीतलन सिस्टम जैसी तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं।
दुनिया में AI का तेजी से विकास हो रहा है और इस विकास को स्थायी ऊर्जा स्रोतों के साथ संतुलित करना एक बड़ी चुनौती है। मेटा जैसी कंपनियां इस चुनौती को समझती हैं और इसलिए वे परमाणु ऊर्जा जैसे टिकाऊ ऊर्जा स्रोतों का समर्थन कर रही हैं। यह AI के भविष्य के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।
भारत (India) भी AI के क्षेत्र में तेजी से आगे बढ़ रहा है। भारत को भी AI के लिए ऊर्जा की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए टिकाऊ ऊर्जा स्रोतों पर ध्यान देना होगा। भारत के पास परमाणु ऊर्जा और नवीकरणीय ऊर्जा के क्षेत्र में कई विकल्प हैं। इन विकल्पों का उपयोग करके भारत AI के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।
यह जरूरी है कि AI के विकास को पर्यावरण के अनुकूल बनाया जाए। तभी हम AI के सभी लाभों का उपयोग कर पाएंगे और अपनी दुनिया को सुरक्षित रख पाएंगे। भारत और अन्य देशों को मिलकर AI के विकास के लिए एक स्थायी दृष्टिकोण अपनाना होगा।
AI का भविष्य ऊर्जा के साथ जुड़ा हुआ है। जो देश ऊर्जा का कुशल उपयोग करेगा, वह AI की दौड़ में आगे रहेगा। इसलिए सरकारों, कंपनियों और व्यक्तियों को मिलकर AI के लिए ऊर्जा की मांग को पूरा करने के लिए काम करना होगा।
AI एक शक्तिशाली तकनीक है और इसका उपयोग मानवता के लाभ के लिए किया जा सकता है। लेकिन हमें AI के विकास को सावधानी से प्रबंधित करना होगा। हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि AI का विकास पर्यावरण के अनुकूल हो और इससे सभी को लाभ हो।
यह AI के विकास के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ है। दुनिया को टिकाऊ ऊर्जा स्रोतों के साथ AI के विकास को संतुलित करने की आवश्यकता है। केवल तभी हम AI के सभी लाभों को प्राप्त कर सकते हैं और अपनी दुनिया को सुरक्षित रख सकते हैं।