चैटजीपीटी प्रतिदिन औसत अमेरिकी घर की तुलना में 17,000 गुना अधिक बिजली की खपत करता है।

चैटजीपीटी प्रतिदिन औसत अमेरिकी घर की तुलना में 17,000 गुना अधिक बिजली की खपत करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक बड़ी बिजली खपतकर्ता बन रही है, जिससे इसके पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में चिंताएं बढ़ रही हैं।

द न्यू यॉर्कर की रिपोर्ट के अनुसार, ओपनएआई का लोकप्रिय जेनरेटर एआई – चैटजीपीटी – प्रतिदिन लगभग 200 मिलियन उपयोगकर्ता अनुरोधों का जवाब देने के लिए अकेले प्रतिदिन पांच लाख किलोवाट-घंटे से अधिक की खपत करने का अनुमान है। यह अमेरिकी परिवार के औसत दैनिक ऊर्जा उपयोग से 17 हजार गुना से अधिक है।

यदि जेनरेटर एआई अधिक व्यापक हो जाता है, तो ऊर्जा की बर्बादी और बढ़ सकती है। डेटा वैज्ञानिक एलेक्स डी व्रीज़ की गणना के अनुसार, यदि Google प्रत्येक खोज में जेनरेटिव एआई को एकीकृत करता है, तो यह सालाना लगभग 29 बिलियन किलोवाट-घंटे की खपत कर सकता है, जो केन्या, ग्वाटेमाला और क्रोएशिया जैसे पूरे देशों की वार्षिक बिजली खपत को पार कर जाएगा।

डी व्रीज़ ने एआई की ऊर्जा-गहन प्रकृति पर प्रकाश डाला, यह देखते हुए कि प्रत्येक एआई सर्वर पहले से ही ब्रिटेन के एक दर्जन से अधिक घरों के बराबर बिजली की खपत कर सकता है। हालाँकि, मॉडल संचालन में परिवर्तनशीलता और एआई बूम को चलाने वाली बड़ी तकनीकी कंपनियों की ओर से पारदर्शिता की कमी के कारण एआई उद्योग की कुल बिजली खपत का अनुमान लगाना चुनौतीपूर्ण है।

एआई क्षेत्र की अग्रणी चिप निर्माता कंपनी एनवीडिया के डेटा पर आधारित डी व्रीज़ का पेपर अनुमान लगाता है कि 2027 तक, संपूर्ण एआई क्षेत्र सालाना 85 से 134 टेरावाट-घंटे के बीच उपभोग कर सकता है। यह वैश्विक बिजली खपत के एक महत्वपूर्ण हिस्से का प्रतिनिधित्व करेगा, जो संभावित रूप से 2027 तक आधा प्रतिशत तक पहुंच जाएगा।

तुलनात्मक रूप से, दुनिया के कुछ सबसे अधिक बिजली-गहन व्यवसाय अनुमानित एआई खपत से कम हैं। उदाहरण के लिए, सैमसंग लगभग 23 टेरावाट-घंटे की खपत करता है, जबकि Google और Microsoft जैसे तकनीकी दिग्गज अपने डेटा केंद्रों, नेटवर्क और उपयोगकर्ता उपकरणों को बिजली देने के लिए क्रमशः 12 और 10 टेरावाट-घंटे का उपयोग करते हैं।

जैसे-जैसे एआई विभिन्न उद्योगों में अपने पदचिह्न का विस्तार करना जारी रखता है, पर्यावरणीय प्रभावों को कम करने के लिए इसकी ऊर्जा खपत को संबोधित करना अनिवार्य हो जाता है। स्थिरता लक्ष्यों के साथ तकनीकी प्रगति को संतुलित करने के लिए अधिक ऊर्जा-कुशल एआई एल्गोरिदम और हार्डवेयर विकसित करने के प्रयास महत्वपूर्ण हैं।