మెటా యొక్క అణు విద్యుత్ క్రీడ: AI యొక్క శక్తి ఆకలిని పెంచడం
మెటా యొక్క ఇటీవలి చర్య అయిన ఇల్లినాయిస్లోని అణు విద్యుత్ ప్లాంటుకు మద్దతు ఇవ్వడం, AI ఆధారిత భవిష్యత్తు కోసం టెక్ దిగ్గజం సన్నద్ధమవుతున్నందున ఇది ఒక వ్యూహాత్మక మార్పు. కాన్‌స్టెలేషన్ ఎనర్జీతో చేసుకున్న ఈ 20-సంవత్సరాల ఒప్పందం అమెజాన్, గూగుల్, మైక్రోసాఫ్ట్ వంటి పరిశ్రమ నాయకుల యొక్క ఇలాంటి కార్యక్రమాలను ప్రతిబింబిస్తుంది. ఈ సంస్థలన్నీ తమ విస్తరిస్తున్న AI కార్యకలాపాలకు శక్తిని అందించడానికి స్థిరమైన శక్తి వనరులను పొందడానికి కృషి చేస్తున్నాయి. అయితే, సాంకేతిక రంగానికి ప్రాథమిక శక్తి వనరుగా అణు శక్తికి మారడం అనేది సుదీర్ఘమైన మరియు సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియ.
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క పెరుగుతున్న శక్తి డిమాండ్లు
కృత్రిమ మేధస్సు అనేది శక్తిని ఎక్కువగా ఉపయోగించే ప్రయత్నం. AI నమూనాల శిక్షణ, విస్తరణ మరియు నిర్వహణకు భారీ మొత్తంలో విద్యుత్ అవసరం అవుతుంది. ఈ శక్తిలో ఎక్కువ భాగం ప్రస్తుతం శిలాజ ఇంధనాల నుండి వస్తుంది, ఇది వాతావరణ మార్పులకు గణనీయంగా దోహదం చేస్తుంది. జనరేటివ్ AI సాంకేతికతల యొక్క వేగవంతమైన స్వీకరణ పరిస్థితిని మరింత క్లిష్టతరం చేసింది. ఇది పచ్చని శక్తి వనరులకు మారడానికి అనేక టెక్ కంపెనీల యొక్క జాగ్రత్తగా రూపొందించిన ప్రణాళికలను దెబ్బతీసింది.
మెటా, దాని పోటీదారుల వలె, స్థిరత్వానికి తన నిబద్ధతను, AI మౌలిక సదుపాయాల యొక్క తక్షణ శక్తి అవసరాలతో సమతుల్యం చేసే సవాలును ఎదుర్కొంటోంది. కంపెనీ యొక్క దీర్ఘకాలిక దృష్టిలో అణు శక్తిపై ఆధారపడటం పెంచడం ఉంది. దాని స్వల్పకాలిక వ్యూహంలో సహజ వాయువును కూడా కలిగి ఉంది. ఉదాహరణకు, ఎంటర్జీ అనే ఒక ప్రధాన యుటిలిటీ ప్రొవైడర్, భారీ స్థాయిలో మెటా డేటా సెంటర్ కాంప్లెక్స్‌కు మద్దతు ఇవ్వడానికి లూసియానాలో గ్యాస్ ఆధారిత విద్యుత్ ప్లాంట్ల నిర్మాణాన్ని వేగవంతం చేస్తోంది.
AI ఎనేబులర్‌గా అణు శక్తి: ఒక ప్రపంచ దృక్పథం
ఫ్రాన్స్ తన విస్తృతమైన అణు విద్యుత్ మౌలిక సదుపాయాలను ప్రపంచ AI రేసులో ఒక ముఖ్యమైన ప్రయోజనంగా సమర్థిస్తుంది. దాదాపు 75% విద్యుత్‌ను అణు వనరుల నుండి ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఫ్రాన్స్ ప్రపంచంలోనే అత్యధిక అణు శక్తి ఆధారిత దేశంగా ఉంది. పారిస్‌లో జరిగిన AI సమ్మిట్‌లో, అధ్యక్షుడు ఇమ్మాన్యుయేల్ మాక్రాన్ ఫ్రాన్స్ విధానాన్ని, “డ్రిల్ బేబీ డ్రిల్” అనే మనస్తత్వంతో పోల్చారు. దేశం శుద్ధమైన అణుశక్తితో AI ఆవిష్కరణకు శక్తినివ్వడానికి సిద్ధంగా ఉందని నొక్కి చెబుతూ, “ప్లగ్ బేబీ ప్లగ్” అనే ప్రత్యామ్నాయాన్ని సూచించారు.
అయితే, యునైటెడ్ స్టేట్స్ AI కార్యకలాపాల వెన్నెముక అయిన డేటా సెంటర్లకు శక్తినివ్వడానికి శిలాజ ఇంధనాలపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది. ఇంటర్నేషనల్ ఎనర్జీ ఏజెన్సీ నివేదిక ప్రకారం, సహజ వాయువు మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో బొగ్గు ఈ సౌకర్యాలకు ప్రధాన శక్తి వనరులుగా ఉన్నాయి. AI కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్ గ్యాస్ ఆధారిత ప్లాంట్లపై మరింత ఆధారపడేలా చేస్తుందని భావిస్తున్నారు. ఇది ఖర్చుతో కూడుకున్నది కానీ పర్యావరణానికి హానికరమైన పరిష్కారం.
సౌర మరియు పవన వంటి పునరుత్పాదక శక్తి వనరులు U.S. డేటా సెంటర్లకు శక్తినిచ్చే శక్తిలో దాదాపు 24% అందిస్తుండగా, IEA ప్రకారం అణు శక్తి దాదాపు 15% ఉంది. మరింత స్థిరమైన శక్తి మిశ్రమానికి మారడానికి పునరుత్పాదక మరియు అణుశక్తి మౌలిక సదుపాయాలలో గణనీయమైన పెట్టుబడులు అవసరం.
డేటా సెంటర్ల నుండి విద్యుత్ డిమాండ్‌లో గణనీయమైన పెరుగుదల ఉంటుందని U.S. డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ ఎనర్జీ నివేదిక అంచనా వేసింది. గత దశాబ్దంలో, ఈ సౌకర్యాల విద్యుత్ వినియోగం మూడు రెట్లు పెరిగింది మరియు 2028 నాటికి మళ్లీ రెండు లేదా మూడు రెట్లు పెరిగే అవకాశం ఉంది. ఇది దేశం మొత్తం విద్యుత్ వినియోగంలో 12% వరకు ఉండవచ్చు.
AI వెనుక ఉన్న శక్తి-ఇంటెన్సివ్ ప్రక్రియలు
AI వ్యవస్థల అభివృద్ధి మరియు నిర్వహణ, ముఖ్యంగా ఉత్పాదక AI నమూనాలకు ಅಪారమైన కంప్యూటింగ్ శక్తి అవసరం. మెటా యొక్క లామా వంటి AI చాట్‌బాట్ మరియు అంతర్లీన వ్యవస్థలను పరిగణించండి.
శిక్షణ (లేదా ప్రీట్రైనింగ్): AI వ్యవస్థలు విస్తారమైన డేటా పరిమాణాల నుండి నేర్చుకుంటాయి. ఇది డేటాలోని నమూనాలు మరియు సంబంధాలను గుర్తించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఇంటర్‌కనెక్టెడ్ పరికరాల్లో సమాంతర గణనలను చేయడానికి గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPUలు) వంటి ప్రత్యేక కంప్యూటర్ చిప్‌లు ఉపయోగించబడతాయి.
ఇన్‌ఫరెన్సింగ్: శిక్షణ పొందిన తర్వాత, వచనం లేదా చిత్రాలను రూపొందించడం వంటి పనులను చేయడానికి AI నమూనకు గణనీయమైన శక్తి అవసరం. ఇది కొత్త సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడం మరియు నమూనా యొక్క ఇప్పటికే ఉన్న జ్ఞానం ఆధారంగా అనుమితులను గీయడం కలిగి ఉంటుంది. మొత్తం ప్రక్రియకు విద్యుత్ అవసరం.
AI దిగ్గజాలను చల్లబరచడం: వేడి సవాలును పరిష్కరించడం
AI వ్యవస్థలు గణనీయమైన వేడిని ఉత్పత్తి చేస్తాయి, దీనిని సరైన పనితీరును నిర్వహించడానికి వెదజల్లాలి. డేటా సెంటర్‌లు ఉష్ణోగ్రతను నియంత్రించడానికి ఎయిర్ కండిషనింగ్ వంటి శీతలీకరణ వ్యవస్థలపై ఆధారపడతాయి. ఈ వ్యవస్థలు అదనపు విద్యుత్‌ను వినియోగిస్తాయి, ఇది AI యొక్క శక్తి వినియోగాన్ని మరింత పెంచుతుంది. డేటా సెంటర్ ఆపరేటర్లు శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి నీటి ఆధారిత శీతలీకరణ వ్యవస్థలు వంటి ప్రత్యామ్నాయ శీతలీకరణ పద్ధతులను అన్వేషిస్తున్నారు.