आप तो एक प्रॉम्प्ट मैकेनिकल रिजल्ट पा सकते हैं, लेकिन क्या आप जानते हैं कि AI क्या है?

अवलोकन हम साक्षात्कार के लिए एआई एक जादू की तरह काम कर रहा है। बस एक प्रश्न टाइप करो या बोलो, और विद्यार्थियों को जवाब मिल जाता है। रेसिपी बताओ, कोड लिखो, इमेज बनाओ या काम का प्लान तैयार करो – एआई सब कुछ आसान हो रहा है। लेकिन क्या आपने कभी सोचा है कि इस ‘जादू’ के पीछे इतनी बिजली लग रही है?

जब हम एक साधारण प्रॉम्प्ट डालते हैं, तो लगता है कि बस एक छोटा सा काम हुआ। लेकिन असल में यह काम दुनिया भर के विशाल डेटा सेंटरों में होता है। इन सेंटर्स में हजारों-लाखों पावरफुल कंप्यूटर (खासकर जीपीयू चिप्स) होते हैं, जो एआई मॉडल को पसंद आते हैं। ये टुकड़े बहुत ज्यादा बिजली वाले होते हैं.

एआई की मांग इतनी तेजी से बढ़ रही है कि क्रिएटिव पावर (कंप्यूटिंग पावर) की कमी हो गई है। बैटरी जीपीयू किराए पर लेने के लिए भी ज्यादा पैसे दे रही हैं। उदाहरण के लिए, एनवीडिया के ब्लैकवेल चिप को एक घंटे के लिए किराए पर लिया गया था, जिसकी कीमत दो महीने पहले $2.75 थी, जो अब $4.08 हो गई है- यानी लगभग 48% बढ़ोतरी। पुराने H100 GPU की किराये की कीमत भी 40% तक बढ़ गई है।

ओपनएआई और एंथ्रोपिक बिजनेस इंडस्ट्रीज इस कमी से जूझ रही हैं। एंथ्रोपिक के क्लाउड चैटबॉट में अक्सर आउटआउट हो रहे हैं। पीक टाइम में वो यूजर को टोकन (एआई में इस्तेमाल होने वाली यूनिट) की लिमिट लग रही है।

इतिहास में भी हुई हैं ऐसी स्थितियां
OpenAI ने अपना क्लासिक सोरा वीडियो जेनरेशन ऐप बंद कर दिया, ताकि रिलायंस रिज़र्स को नए AI मॉडल और कॉमर्स प्रोडक्ट्स मिल सकें। OpenAI के API में टोकन अक्टूबर में 6 बोल प्रति मिनट से लेकर मार्च में 15 बोल प्रति मिनट हो गया। मांग इतनी तेज है कि फ्रेमवर्क तैयार करने की स्पीड मैच न कर पा रही। यह समस्या नई नहीं है. इतिहास में रेलवे, टेलीकॉम या इंटरनेट के बूम के समय भी ऐसी ही स्थिति है- मांग से काफी तेजी से बढ़ोतरी होती है। एआई में भी यही हो रहा है.

हितग्राहियों को आकर्षित करने के लिए रेस कर रही हैं, इसलिए हितग्राहियों को आकर्षित करना आसान नहीं है। परिणाम? आउटटेज़, लिमिट और कुछ उत्पादों को लाभ मिल रहा है।

अब सबसे बड़ा सवाल- बिजली कितनी खर्च हो रही है?
प्रॉम्प्ट के रूप में एक साधारण चैटजीपीटी (टेक्स्ट उत्तर) लगभग 0.3 से 0.34 वॉट-घंटे बिजली का उपयोग किया जाता है। यह बहुत कम लगता है- एक एलईडी बल्ब को कुछ मिनट में चालू कर दिया गया। लेकिन जब अरबों का संकेत रोज़ हो जाता है, तो पात्र विशाल हो जाता है।

डेटा सेंटर पहले से ही दुनिया की कुल बिजली का करीब 1.5% इस्तेमाल कर रहे हैं (लगभग 415 TWh आवृत्ति)। एआई की वजह से यह मांग तेजी से बढ़ रही है। अनुमान है कि 2030 तक डेटा सेंटरों की बिजली क्षमता या इतनी ही हो सकती है।

अमेरिका में डेटा सेंटर पहले ही कुल बिजली का 4% इस्तेमाल कर रहे हैं, और AI वाले सर्वर का हिस्सा और बढ़ रहा है। एक बड़े एआई डेटा सेंटर की बिजली की कीमत 1 लाख घर हो सकती है। ट्रेनिंग (एआई मॉडल को सिखाया जाता है) तो बहुत बड़ी बिजली की हिस्सेदारी है, लेकिन रोजाना इस्तेमाल की जाने वाली (इंफरेंस) भी कुल आजादी का बड़ा हिस्सा बन रही है। अधिकांश उपभोक्ता एआई एजेंट (जो खुद काम करते हैं) का उपयोग किया जाता है, जो कि बिजली की जरूरत है।

तो AI छोड़ना का क्या मतलब है?
बिल्कुल नहीं. लेकिन हमें डाउनलोड करना चाहिए कि यह सुविधा मुफ़्त नहीं है। यह पर्यावरण पर प्रभाव डाल रही है- अधिकांश बिजली का मतलब है अधिक कोयला, गैस या रिन्यूएबल ऊर्जा की आवश्यकता। औद्योगिक सुधार जारी हैं, लेकिन मांग इतनी तेजी से है कि बंधक बनी हुई हैं।

अगली बार जब आप कोई प्रॉम्प्ट डालें, तो याद रखें- पीछे एक पूरा पावर प्लांट खा रहा है। एआई हमें उत्पाद बना रहा है, लेकिन सस्ते तरीकों से इसका इस्तेमाल करना भी जरूरी है। भविष्य में बेहतर चिप्स, ग्रीन एनर्जी और स्मार्ट युज से यह मानक बन सकता है।