आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए टेक दिग्गज कंपनियां अब अपने स्वयं के पावर प्लांट बना रही हैं। हाल ही में Amazon द्वारा टेक्सस में एक विशाल ऑफ-ग्रिड पावर प्लांट का अधिग्रहण किया गया है, जो अमेरिका में ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन के सबसे बड़े स्रोतों में से एक बन सकता है।

अकुशल तकनीक का बढ़ता उपयोग

इस समस्या की जड़ केवल प्लांट का आकार नहीं है, बल्कि उपयोग की जाने वाली तकनीक भी है। ये प्लांट 'सिंपल साइकिल टर्बाइन' पर निर्भर हैं, जो ऊर्जा बनाने की प्रक्रिया में भारी मात्रा में अपशिष्ट गर्मी (waste heat) छोड़ते हैं। इसके विपरीत, सामान्य पावर प्लांट 'कंबाइंड साइकिल यूनिट्स' का उपयोग करते हैं जो उस गर्मी को फिर से ऊर्जा में बदलकर उत्सर्जन को कम करते हैं।

यह क्यों मायने रखता है?

BozokMedia विश्लेषण से पता चलता है कि डेटा सेंटर कंपनियां दक्षता के बजाय गति को प्राथमिकता दे रही हैं। टर्बाइनों की वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला में देरी और AI ट्रेनिंग के लिए बिजली की तत्काल आवश्यकता ने कंपनियों को कम कुशल लेकिन जल्दी स्थापित होने वाले विकल्पों की ओर धकेल दिया है।

डेटा सेंटर डेवलपर्स का सरल साइकिल टर्बाइनों पर इतना अधिक निर्भर होना अप्रत्याशित था; यह गैस टर्बाइन का उपयोग करने का सबसे कुशल तरीका नहीं है।

Meta, Microsoft, Google और xAI जैसी दिग्गज कंपनियां भी इसी तरह के मॉडल अपना रही हैं। उदाहरण के लिए, Microsoft के लिए Williams द्वारा ओहियो में विकसित प्लांट और Google के लिए Crusoe द्वारा बनाया जा रहा प्लांट भी इन्हीं टर्बाइनों पर आधारित हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

1. 'सिंपल साइकिल' और 'कंबाइंड साइकिल' टर्बाइन में क्या अंतर है?

सिंपल साइकिल टर्बाइन कम कुशल होते हैं और अधिक गर्मी छोड़ते हैं, जबकि कंबाइंड साइकिल टर्बाइन अपशिष्ट गर्मी को पुनर्चक्रित करके कम प्रदूषण फैलाते हैं।

2. क्या AI के कारण प्रदूषण बढ़ रहा है?

हाँ, AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अत्यधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है, जिसके लिए कंपनियां तेजी से बिजली पैदा करने वाले लेकिन अधिक प्रदूषण फैलाने वाले स्रोतों का सहारा ले रही हैं।