हाल ही में एक विषयगत निवेश रिपोर्ट में, बार्कलेज विश्लेषकों ने NVIDIA (NASDAQ:NVDA) की भूमिका पर विशेष जोर देने के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकियों की वृद्धि के कारण ऊर्जा खपत में अनुमानित वृद्धि पर चर्चा की
।विश्लेषकों के अनुसार, AI प्रगति से जुड़े ऊर्जा उपयोग में अपेक्षित वृद्धि NVIDIA के भविष्य के बाजार प्रदर्शन के एक प्रमुख तत्व को उजागर करती है।
बार्कलेज के विश्लेषण से पता चलता है कि 2030 तक, डेटा सेंटर संयुक्त राज्य अमेरिका में बिजली की मौजूदा मांग के 9% से अधिक का उपयोग कर सकते हैं, मुख्यतः एआई-संबंधित ऊर्जा आवश्यकताओं के कारण। विश्लेषकों ने कहा कि “एनवीआईडीआईए के बाजार मूल्यांकन में शामिल एआई ऊर्जा अपेक्षाएं” इस महत्वपूर्ण ऊर्जा प्रक्षेपण के मुख्य कारणों में से एक हैं
।रिपोर्ट में यह भी बताया गया है कि हालांकि ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) की प्रत्येक नई पीढ़ी के साथ AI की दक्षता में सुधार हो रहा है, AI मॉडल के आकार और जटिलता का तेजी से विस्तार हो रहा है। उदाहरण के लिए, महत्वपूर्ण बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की क्षमता हर साल लगभग 3.5 गुना बढ़ रही है
।इन दक्षता लाभों के बावजूद, AI अनुप्रयोगों के व्यापक उपयोग के कारण कुल ऊर्जा खपत में वृद्धि होने की उम्मीद है। GPU की प्रत्येक नई पीढ़ी, जैसे कि NVIDIA की हॉपर और ब्लैकवेल श्रृंखला, को ऊर्जा उपयोग के मामले में अधिक कुशल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। फिर भी, बड़े और अधिक जटिल AI मॉडल को बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल पावर की आवश्यकता होती
है। रिपोर्ट में कहा गया है, “बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को तत्काल संचालन के लिए बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल पावर की आवश्यकता होती है।” “एलएलएम की कम्प्यूटेशनल ज़रूरतों से ऊर्जा के उपयोग में भी वृद्धि होती है क्योंकि इन मॉडलों को विकसित करने, प्रशिक्षित करने और लागू करने के लिए अतिरिक्त मेमोरी, एक्सेलेरेटर और सर्वर की आवश्यकता होती
है।”बार्कलेज ने टिप्पणी की, “तत्काल आवेदन के लिए एलएलएम को लागू करने की योजना बनाने वाले संगठनों को इन कठिनाइयों का सामना करना चाहिए।”
ऊर्जा के उपयोग को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, बार्कलेज का अनुमान है कि लगभग 8 मिलियन GPU के संचालन के लिए लगभग 14.5 गीगावाट बिजली की आवश्यकता होगी, जो लगभग 110 टेरावाट-घंटे (TWh) ऊर्जा के अनुरूप है। यह अनुमान 85% औसत उपयोग दर पर आधारित है
।इन GPU के अनुमानित 70% के 2027 के अंत तक संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थापित होने की भविष्यवाणी के साथ, इसके परिणामस्वरूप अगले तीन वर्षों के भीतर अकेले संयुक्त राज्य अमेरिका में 10 गीगावाट और 75 TWh से अधिक AI से संबंधित बिजली और ऊर्जा की आवश्यकताएं होती हैं।
विश्लेषकों ने कहा,“NVIDIA का बाजार पूंजीकरण बताता है कि यह केवल AI ऊर्जा खपत की प्रवृत्ति की शुरुआत है।” NVIDIA के निरंतर विकास और GPU की स्थापना से डेटा केंद्रों में ऊर्जा के उपयोग में उल्लेखनीय वृद्धि होने की उम्मीद
है।इसके अलावा, डेटा केंद्रों के लिए पावर ग्रिड से बिजली पर निर्भरता चरम ऊर्जा मांगों को प्रबंधित करने की आवश्यकता को उजागर करती है। डेटा सेंटर बिना किसी रुकावट के काम करते हैं, जिसके लिए स्थिर बिजली आपूर्ति की आवश्यकता होती
है।रिपोर्ट में दावोस वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम में OpenAI के सीईओ सैम ऑल्टमैन के एक महत्वपूर्ण अवलोकन का संदर्भ दिया गया है, “हमें निश्चित रूप से दुनिया में पहले की तुलना में बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता है... मेरा मानना है कि हम अभी भी इस तकनीक की ऊर्जा आवश्यकताओं को कम आंकते हैं।”
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