डीपसेक सफलता एआई ऊर्जा प्रश्न उठाती है

तकनीकी क्षेत्र में और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की लागत से परे, चीनी स्टार्टअप दीपसेक की नई चैटबॉट अब एक और उद्योग: ऊर्जा कंपनियों के बारे में बताती है।

फर्म का कहना है कि इसने अपने ओपन-सोर्स आर 1 मॉडल को लगभग 2,000 एनवीडिया चिप्स का उपयोग करके विकसित किया, कम्प्यूटिंग पावर का एक अंश आम तौर पर समान कार्यक्रमों को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक माना जाता है।

यह न केवल एआई विकसित करने की लागत के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है, बल्कि उन डेटा केंद्रों के लिए ऊर्जा भी है जो बढ़ते उद्योग के दिल की धड़कन हैं।

एआई क्रांति धारणाओं के साथ आई है कि कंप्यूटिंग और ऊर्जा की जरूरतें तेजी से बढ़ेंगी, जिसके परिणामस्वरूप दोनों डेटा केंद्रों में बड़े पैमाने पर तकनीकी निवेश होंगे और उन्हें ऊर्जा शेयरों को बढ़ाने के लिए उन्हें शक्ति प्रदान करना होगा।

डेटा सेंटर उच्च प्रदर्शन वाले सर्वर और अन्य हार्डवेयर को घर देते हैं जो एआई एप्लिकेशन को काम करते हैं।

तो क्या दीपसेक एआई को आगे बढ़ाने के लिए कम शक्ति-भूखे तरीके का प्रतिनिधित्व कर सकता है?

निवेशकों को ऐसा लगता था, सोमवार को अमेरिकी ऊर्जा कंपनियों में पदों से भागने और टेक शेयरों के बड़े पैमाने पर डंपिंग द्वारा पहले से ही शेयर बाजारों को खींचने में मदद करने के लिए।

नक्षत्र ऊर्जा, जो एआई के लिए महत्वपूर्ण ऊर्जा क्षमता का निर्माण करने की योजना बना रही है, 20 प्रतिशत से अधिक डूब गई।

“R1 इस खतरे को दर्शाता है कि कंप्यूटिंग दक्षता पावर जनरेटर के लिए लाभ उठाती है,” ट्रैविस मिलर ने लिखा, जो कि वित्तीय सेवाओं की फर्म मॉर्निंगस्टार के लिए ऊर्जा और उपयोगिताओं को कवर करने वाले एक रणनीतिकार ट्रैविस मिलर ने लिखा है।

उन्होंने कहा, “हम अभी भी मानते हैं कि डेटा सेंटर, रीसोरिंग, और विद्युतीकरण विषय एक टेलविंड रहेगा।”

लेकिन “बाजार की उम्मीदें बहुत दूर चली गईं।”

परमाणु महत्वाकांक्षा

इंटरनेशनल एनर्जी एजेंसी (IEA) के अनुसार, 2023 में, Google, Microsoft और Amazon ने US GDP के 0.5 प्रतिशत GDP के बराबर डेटा केंद्रों में प्रतिज्ञा की।

आईईए का कहना है कि डेटा केंद्र पहले से ही वैश्विक बिजली के उपयोग के लगभग एक प्रतिशत और ऊर्जा से संबंधित ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन के समान मात्रा में हैं।

डेटा सेंटर की मांग में वृद्धि के बावजूद दक्षता में सुधार अब तक की खपत है।

लेकिन IEA प्रोजेक्ट्स वैश्विक बिजली का उपयोग डेटा केंद्रों द्वारा अगले साल तक 2022 के आंकड़ों से दोगुना हो सकता है, जापान की वार्षिक खपत के आसपास।

यह बढ़ती मांग असमान रूप से फैली हुई है।

अमेरिकी ऊर्जा विभाग द्वारा कमीशन एक रिपोर्ट के अनुसार, 2023 में डेटा सेंटरों ने 2023 में अमेरिकी बिजली की खपत का लगभग 4.4 प्रतिशत बिजली की खपत का हिसाब लगाया, जो 2028 तक 12 प्रतिशत तक पहुंच सकता है।

पिछले साल, अमेज़ॅन, Google और Microsoft ने सभी परमाणु ऊर्जा के लिए सौदे किए, या तो तथाकथित छोटे मॉड्यूलर रिएक्टरों या मौजूदा सुविधाओं से।

मेटा ने इस बीच अक्षय ऊर्जा के लिए अनुबंधों पर हस्ताक्षर किए हैं और घोषणा की है कि यह परमाणु ऊर्जा आपूर्ति के लिए प्रस्तावों की मांग कर रहा है।

हालांकि अभी के लिए, डेटा केंद्र आम तौर पर बिजली के ग्रिड पर निर्भर करते हैं जो अक्सर जीवाश्म ईंधन पर बहुत अधिक निर्भर होते हैं।

Jevons विरोधाभास फिर से हमला करता है

डेटा सेंटर भी महत्वपूर्ण मात्रा में पानी को चूसते हैं, दोनों अप्रत्यक्ष रूप से बिजली उत्पादन में शामिल पानी के कारण, और सीधे शीतलन प्रणालियों में उपयोग के लिए।

विक्टोरिया यूनिवर्सिटी ऑफ वेलिंगटन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सीनियर लेक्चरर एंड्रयू लेंसन ने कहा, “बिल्डिंग डेटा सेंटरों को स्टील के उत्पादन में बहुत सारे कार्बन की आवश्यकता होती है और उन्हें भरने के लिए कंप्यूटिंग हार्डवेयर बनाने के लिए बहुत सारी कार्बन-गहन खनन और उत्पादन प्रक्रियाएं होती हैं।”

“तो अगर डीपसेक को ओपनईआई जैसे मॉडल को बदलना था … तो ऊर्जा आवश्यकताओं में शुद्ध कमी होगी।”

हालांकि, प्रौद्योगिकी में बढ़ती दक्षता अक्सर केवल मांग में वृद्धि होती है – एक प्रस्ताव जिसे जेवन्स विरोधाभास के रूप में जाना जाता है।

“Jevons विरोधाभास फिर से हमला करता है!” Microsoft के सीईओ सत्य नडेला ने सोमवार को एक्स पर लिखा।

“जैसा कि एआई अधिक कुशल और सुलभ हो जाता है, हम इसके उपयोग को आसमान छूते हुए देखेंगे, इसे एक वस्तु में बदलकर हम अभी पर्याप्त नहीं मिल सकते हैं,” उन्होंने कहा।

लेंसन ने यह भी बताया कि दीपसेक एक “चेन-ऑफ-थॉट” मॉडल का उपयोग करता है जो विकल्पों की तुलना में अधिक ऊर्जा-गहन है क्योंकि यह एक क्वेरी का जवाब देने के लिए कई चरणों का उपयोग करता है।

ये पहले चलाने के लिए बहुत महंगे थे, लेकिन अब क्षमता के कारण अधिक लोकप्रिय हो सकते हैं।

लेंसन ने कहा कि दीपसेक का प्रभाव हमें कंपनियों को यह जानने में मदद करने के लिए हो सकता है कि “वे और अधिक प्रदर्शनकारी मॉडल बनाने के लिए कम्प्यूटेशनल क्षमता का उपयोग कैसे कर सकते हैं”।

“प्रदर्शन के समान स्तर के साथ अपने मॉडल को 10 गुना छोटा और कुशल बनाने के बजाय, मुझे लगता है कि वे अपने मॉडल को उसी ऊर्जा उपयोग में अधिक सक्षम बनाने के लिए नए निष्कर्षों का उपयोग करेंगे।”