विदेशी मीडिया का मानना है कि AI की लहर को आमतौर पर GPU खरीद और क्लाउड फर्मों के पूंजी खर्च की प्रतियोगिता के रूप में व्याख्या किया जाता है, लेकिन अब अधिक कठिनाई से पूरा किए जाने वाले पहलू बिजली की ओर बदल रहे हैं। डेटा सेंटर निर्माण चक्र अपेक्षाकृत छोटा होता है, लेकिन वितरण लाइनों, सबस्टेशनों और नए उत्पादन क्षमता में वृद्धि अक्सर धीमी होती है, जिससे बिजली की आपूर्ति क्षमता AI के विस्तार में एक वास्तविक सीमा बन गई है।
डेटा सेंटर की बिजली खपत जारी है
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी का अनुमान है कि 2025 में वैश्विक डेटा केंद्रों की बिजली खपत लगभग 485 TWh से बढ़कर 2030 तक लगभग 950 TWh हो जाएगी, जिसमें AI के लिए बनाए गए सुविधाओं की वृद्धि और भी तेज़ होगी। लेख में बताया गया है कि समस्या केवल यह नहीं है कि AI कितनी बिजली खपत करता है, बल्कि यह है कि मांग बहुत तेज़ी से उभर रही है, जिससे बिजली के जाल और संबंधित अवसंरचनाएं समान दर से विस्तार नहीं कर पा रही हैं।
GPU के अलावा सहायक प्रणाली भी है
लेख में कहा गया है कि AI क्लस्टर केवल प्रोसेसरों की ही आवश्यकता नहीं होती। बड़े पैमाने पर एक्सेलरेटर तैनाती के लिए नेटवर्क उपकरण, बिजली रूपांतरण, शीतलन प्रणाली, ग्रिड कनेक्शन और स्थिर बिजली आपूर्ति पर निर्भर किया जाता है। जैसे-जैसे सर्वर घनत्व बढ़ता जाता है, इन उपकरणों को संचालित करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे की आवश्यकताएं भी समान रूप से बढ़ रही हैं।
- GPU और नेटवर्क इंटरकनेक्शन
- पावर कन्वर्जन और हीट डिसिपेशन मैनेजमेंट
- Grid connection and generation capacity
लेख के अनुसार, इन चरणों में कुछ बाधाएँ, चिप्स की खरीद की तरह अतिरिक्त ऑर्डर देकर तुरंत हल नहीं की जा सकतीं। बड़े क्लाउड सर्विस प्रोवाइडर अधिक GPU खरीदते रह सकते हैं, लेकिन तुरंत नए हाई-वोल्टेज कनेक्शन क्षमता प्राप्त नहीं कर सकते।
Texas grid application exceeds 700 GW
टेक्सास को एक अधिक प्रमुख उदाहरण माना जाता है। लेख में आंकड़ों का हवाला देते हुए कहा गया है कि स्थानीय रूप से निर्माण के लिए योजनाबद्ध डेटासेंटर्स द्वारा प्रस्तुत बिजली कनेक्शन आवेदन 700 GW से अधिक हैं, जो संयुक्त राज्य अमेरिका में वर्तमान में डेटासेंटर्स की वास्तविक बिजली खपत से काफी अधिक है। कुछ परियोजनाओं के अंततः साकार न होने की संभावना के कारण, नियामक प्राधिकरण बिजली नेटवर्क संसाधनों को "भूतिया मांग" द्वारा कब्जे में लिए जाने से बचने के लिए कनेक्शन नियमों को सख्त करने लगे हैं।
इससे सीधे वित्तीय समस्याएँ भी उत्पन्न होती हैं। यूटिलिटी कंपनियाँ शायद अभी तक लागू नहीं हुए प्रोजेक्ट्स के लिए बुनियादी ढांचे में निवेश कर दें, जबकि वास्तव में आगे बढ़ रहे AI पार्क्स को कई सालों तक प्रतीक्षा करनी पड़ सकती है और समय पर बिजली कनेक्शन प्राप्त करने में कठिनाई हो सकती है।
माइनिंग कंपनियाँ और बिजली कंपनियाँ लाभान्वित होती हैं
लेख के अनुसार, यह बंधन AI श्रृंखला के लाभार्थियों के दायरे को बदल रहा है। डेटा केंद्र बिजली प्रबंधन और शीतलन उपकरण आपूर्तिकर्ता Vertiv ने हाल ही में माइक्रोग्रिड कंपनी Utility Innovation Group के अधिग्रहण पर सहमति दी है, जिसकी कुल राशि अधिकतम 26 अरब डॉलर तक हो सकती है, जो स्थानीय उत्पादन और मुख्य ग्रिड से स्वतंत्र बुनियादी ढांचे के मूल्य में वृद्धि को दर्शाती है।
माइक्रोग्रिड का महत्व यह है कि यह ग्रिड बिजली, स्थानीय उत्पादन और ऊर्जा संचय को एकीकृत करके परियोजना की उपयोगिता से जुड़ने की प्रगति पर निर्भरता को कम करता है। इसी समय, NextEra Energy, Dominion Energy जैसे बिजली आपूर्तिकर्ता, क्लाउड फर्म और डेटा सेंटर विकासकर्ताओं द्वारा लाए गए दीर्घकालिक आवश्यकताओं से लाभान्वित हो रहे हैं।
लेख में यह भी उल्लेख किया गया है कि AI का विस्तार बिटकॉइन माइनिंग के आर्थिक तर्क को बदल रहा है। माइनिंग कंपनियाँ आमतौर पर कम बिजली दरों वाले क्षेत्रों में बिजली की आपूर्ति के संसाधनों को नियंत्रित करती हैं, और ये कनेक्शन स्वयं ही दुर्लभ हैं। यदि AI कंपनियाँ उसी बिजली के लिए अधिक कीमत देने को तैयार हैं, तो कुछ माइनिंग कंपनियाँ अपनी क्षमता का कुछ हिस्सा हाई-परफॉरमेंस कंप्यूटिंग बिजनेस में स्थानांतरित कर सकती हैं।