एक डेटा सेंटर को वास्तव में कितनी बिजली की आवश्यकता होती है?
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इनमें से कौन सा एआई सुझाव अधिक बिजली की खपत करेगा?
कुछ साल पहले, एक डेटा सेंटर की बिजली की खपत (क्षमता आवश्यकता) अक्सर दसियों मेगावाट (MW) तक होती थी। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कंप्यूटिंग की बिजली की मांग में वृद्धि के साथ, डेटा सेंटरों की बिजली की मांग लगातार बढ़ती जा रही है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) की एक रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक डेटा सेंटर की बिजली खपत 2024 में लगभग 415 टेरावॉट-घंटे (TWh) थी, और 2030 तक यह बढ़कर लगभग 945 टेरावॉट-घंटे (TWh) हो सकती है (यह अनुमान परिदृश्य के आधार पर अनिश्चित है)।
तुलना के लिए, बता दें कि 2025 में थ्री गोरजेस डैम का वार्षिक बिजली उत्पादन लगभग 95.715 बिलियन किलोवाट-घंटे (95.715 टेरावॉट-घंटे) था। इसलिए, वैश्विक डेटा सेंटर की बिजली खपत लगभग चार थ्री गोरजेस डैम के वार्षिक बिजली उत्पादन के बराबर है।
मूल प्रश्न पर लौटते हुए: एक एआई अनुरोध की ऊर्जा खपत का कोई निश्चित मान नहीं होता और यह मॉडल के आकार, आउटपुट की लंबाई, अनुमान श्रृंखला, समवर्तीता, हार्डवेयर और डेटा सेंटर जैसे कई कारकों से प्रभावित होती है। सामान्य रुझान इस प्रकार हैं:
सामान्यतः सरल पाठ, संक्षिप्त आउटपुट और कम अनुमान चरण अधिक ऊर्जा-कुशल होते हैं। जटिल अनुमान, बहु-चरण संवाद और लंबे आउटपुट से कम्प्यूटेशनल भार में काफी वृद्धि होती है।
जटिल छवि निर्माण प्रक्रिया आम तौर पर सामान्य पाठ की तुलना में अधिक गणनात्मक रूप से गहन होती है।
वीडियो निर्माण/लंबे वीडियो संपादन कार्यों में ऊर्जा खपत में सबसे अधिक वृद्धि देखी जाती है।
विद्युत नियोजन को एआई डेटा सेंटर निर्माण के अनुरूप बनाया जाना चाहिए।
परंपरागत विद्युत नियोजन अक्सर दशकों की समयसीमा पर आधारित होता है; हालाँकि, हाइपरस्केल डेटा केंद्रों का विकास चक्र बहुत छोटा होता है, जिसके लिए विद्युत आपूर्ति और बाजार की अनुकूलतम स्थिति के बीच सटीक तालमेल आवश्यक होता है। कार्यान्वयन में आने वाली सामान्य व्यावहारिक बाधाओं में निम्नलिखित शामिल हैं:
डेटा सेंटर परियोजनाओं को बनाने में ही कई साल लग सकते हैं, इसमें नए बिजली स्रोतों को चालू करने के लिए आवश्यक समय शामिल नहीं है।
नए गैस आधारित बिजली संयंत्रों पर अक्सर परमिट, ईंधन और पाइपलाइन संबंधी प्रतिबंध लागू होते हैं, और इनके चालू होने में 8-10 साल तक का समय लग सकता है। बड़े ट्रांसफार्मर, सर्किट ब्रेकर, टर्बाइन और पूर्वनिर्मित सबस्टेशन जैसे महत्वपूर्ण उपकरणों की डिलीवरी में लंबा समय लगता है, जिसके लिए अक्सर कई साल पहले से योजना बनानी पड़ती है।
विद्युत क्षेत्र के दृष्टिकोण से, पूंजी और तात्कालिकता की भावना भौतिक निर्माण और नियामक प्रक्रियाओं को दरकिनार नहीं कर सकती। इसलिए, दोनों पक्षों को अपनी रणनीतियों में बदलाव करने की आवश्यकता है: डेटा केंद्रों को अपनी वास्तविक मांग का संकेत पहले ही दे देना चाहिए, और बिजली कंपनियों/उपयोगकर्ताओं को बिजली आपूर्ति समाधानों और डिज़ाइन चयन में पहले ही हस्तक्षेप करना चाहिए ताकि "योजना-कार्यान्वयन" प्रक्रिया में विसंगतियों और पुनरावृत्तियों को कम किया जा सके।
खराब मौसम के कारण बिजली की मांग बढ़ जाती है।
हाल के वर्षों में मौसम की चरम स्थितियाँ लगातार बढ़ती जा रही हैं। डेटा केंद्रों के पूर्ण भार को शामिल करने से पहले ही, मौसम की चरम स्थितियाँ बिजली ग्रिड की क्षमताओं की निरंतर परीक्षा ले रही हैं।
आवासीय शीतलन भार में भारी वृद्धि हो रही है, जिससे सिस्टम शेड्यूलिंग को अत्यधिक दबाव में कठिन निर्णय लेने पड़ रहे हैं। हाइपरस्केल डेटा केंद्रों के विकास के साथ, सावधानीपूर्वक एकीकरण के बिना, भारी भार के कारण विश्वसनीयता सुनिश्चित करना और भी मुश्किल हो जाएगा। जीवन-महत्वपूर्ण भारों को प्राथमिकता देने के लिए आपातकालीन स्थितियों में डेटा केंद्रों जैसे बड़े औद्योगिक उपयोगकर्ताओं के लिए भार कटौती लागू करने के संबंध में नियामक और विधायी चर्चाएँ भी चल रही हैं। इसका अर्थ है कि बिजली कंपनियों को अनुबंधों, ग्राहक संबंधों और दीर्घकालिक साझेदारियों को संतुलित करते हुए "घटाने योग्य क्षमता" के साथ संस्थागत और तकनीकी व्यवस्थाओं की आवश्यकता है।
मांग में होने वाली अगली वृद्धि का सामना करने के लिए, बिजली ग्रिड और डेटा केंद्रों को "तेज़ और अधिक स्थिर" बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है।
डेटा केंद्रों और एआई से ऊर्जा की मांग लगातार बढ़ने के साथ, बिजली कंपनियों को विस्तार और विश्वसनीयता के बीच अधिक नाजुक संतुलन बनाना होगा।
इस प्रक्रिया में,बेल्डेन हिर्शमैनइसकी कनेक्टिविटी और नेटवर्किंग क्षमताएं डेटा केंद्रों और विद्युत क्षेत्र में महत्वपूर्ण परिदृश्यों का समर्थन कर सकती हैं, जिसमें महत्वपूर्ण विद्युत स्रोतों और वितरण से विश्वसनीय कनेक्शन, औद्योगिक नेटवर्क संचार और डेटा अधिग्रहण, और संचालन और रखरखाव के लिए विज़ुअलाइज़ेशन और प्रबंधन क्षमताएं शामिल हैं, जिससे ग्राहकों को विस्तार के दौरान तैनाती, रखरखाव और परिचालन सुरक्षा में सुधार करने में मदद मिलती है।
समाचार स्रोत: बेल्डेन हेसमैन का आधिकारिक वीचैट खाता
उद्धृत स्रोत: ऊर्जा और एआई - विश्लेषण - आईईए: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
2025 थ्री गॉर्जेस प्रोजेक्ट बुलेटिन: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
पोस्ट करने का समय: 10 अगस्त 2026