2026ರ ವೇಳೆಗೆ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳು ಅಂದಾಜು 1,000 ಟೆರಾवाट-ಗಂಟೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಿವೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ – ಇದು ಜಪಾನ್ ಮತ್ತು ಜರ್ಮನಿಯ ಒಟ್ಟು ವಾರ್ಷಿಕ ಬೇಡಿಕೆಯಷ್ಟಿದೆ. AI ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯಿಂದಾಗಿ (workloads) ಈ ಏರಿಕೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತಿದ್ದು, ಇದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವಿದ್ಯುತ್ ಕೊರತೆಯು ಮಷೀನ್-ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಮುಂದಿನ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಕುಂಠಿತಗೊಳಿಸುವ ಭೀತಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತಿದೆ.

AI ನ ವಿದ್ಯುತ್ ಅಗತ್ಯವು ಕೇವಲ ಕಾಲ್ಪನಿಕವಲ್ಲ. ಒಂದು ChatGPT ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ Google ಸರ್ಚ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹತ್ತು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು GPT-4 ಅಳತೆಯ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲು 4,600 ಮನೆಗಳಿಗೆ ಒಂದು ವರ್ಷದವರೆಗೆ ಬೇಕಾಗುವಷ್ಟು ವಿದ್ಯುತ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ (inference) ಮತ್ತು ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಪೈಪೋಟಿ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ನಿರಂತರ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ವಿದ್ಯುತ್ ಅಗತ್ಯವು ಅನಿಶ್ಚಿತ ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಇಂಧನ ಮೂಲಗಳ (renewables) ಪೂರೈಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಇಂಧನಗಳ ಮಿಶ್ರಣ ಏಕೆ ಸಾಲದು

ಸೌರ ಫಲಕಗಳು ಮತ್ತು ಗಾಳಿ ಯಂತ್ರಗಳು (wind turbines) ಸೂರ್ಯನ ಬೆಳಕು ಇರುವಾಗ ಅಥವಾ ಗಾಳಿ ಬೀಸುವಾಗ ಮಾತ್ರ ವಿದ್ಯುತ್ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ-ಸೆಂಟರ್ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ 24 ಗಂಟೆಯ ನಿರಂತರ ಪೂರೈಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಇಂಧನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳು ಕೆಲವೇ ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಮಾತ್ರ ಸಾಕು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಇಂಧನ ಉತ್ಪಾದನೆ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಇಂಧನ ಪೀಕರ್ ಪ್ಲಾಂಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ (fossil-fuel peaker plants) ಅವಲಂಬಿತವಾಗಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ – ಅಂದರೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅನಿಲ ಅಥವಾ ಕಲ್ಲಿದ್ದಲು ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು. ಈ ಪ್ಲಾಂಟ್‌ಗಳು ಇಂಗಾಲವನ್ನು ಹೊರಸೂಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಅನೇಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ದೈತ್ಯ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸುಸ್ಥಿರತೆಯ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ (sustainability reports) ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ "ಹಸಿರು" (green) ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಪರಮಾಣು ಶಕ್ತಿಯ ಮರುಕಳಿಸುವಿಕೆ

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಹಲವಾರು ಬಿಗ್-ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಪರಮಾಣು ಶಕ್ತಿಯತ್ತ ತಿರುಗುತ್ತಿವೆ, ಇದು ನಿರಂತರ ಮತ್ತು ಇಂಗಾಲರಹಿತ ವಿದ್ಯುತ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

  • Microsoft ತನ್ನ AI ಕೆಲಸಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಪೂರೈಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು Three Mile Island ನಲ್ಲಿ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾದ ರಿಯಾಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪುನಶ್ಚೇತನಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ.
  • Google ಸುಧಾರಿತ ರಿಯಾಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿರುವ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್ ಒಂದರೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದೆ, ಇದು 2030 ರ ವೇಳೆಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
  • Amazon ಸಣ್ಣ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ರಿಯಾಕ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಮಾಣು ಕೇಂದ್ರಗಳ ಸಮೀಪ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಿದೆ.

ಈ ಕ್ರಮಗಳು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ "ಪರಮಾಣು ಪುನರುತ್ಥಾನ"ವನ್ನು (nuclear renaissance) ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ, ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಂದ್ರತೆಯ, ದಿನದ 24 ಗಂಟೆಯ ವಿದ್ಯುತ್ ಭರವಸೆಯು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಕಳಂಕಕ್ಕಿಂತ ಮಿಗಿಲಾಗಿದೆ.

ಸ್ಥಳದ ಲಾಭ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ದಕ್ಷತೆಗಳು

ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೊಸ ರಿಯಾಕ್ಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಪಣತೊಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ವಿದ್ಯುತ್ ಹೇರಳವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಸಿಗುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟುವ ಮೂಲಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. ಐಸ್‌ಲ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಭೂತಾಪದ (geothermal) ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ನಾರ್ವೆಯ ಜಲವಿದ್ಯುತ್ ಗ್ರಿಡ್‌ಗಳು ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ತಂಪು ಎರಡನ್ನೂ ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಇಂಧನ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಪ್ರತಿ ವ್ಯಾಟ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಹೊಸ AI-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಚಿಪ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ಯುನಿಟ್ ವಿದ್ಯುತ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಲಿಕ್ವಿಡ್-ಕೂಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಂಪುಗೊಳಿಸಲು ಬೇಕಾಗುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಶೇಕಡಾ 50 ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಸಮಯವನ್ನು ಕೊಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವು ಮೂಲಭೂತ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೋಗಲಾಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಇರುವ ಪಣಗಳು

ಸ್ವಚ್ಛ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಕೈಗೆಟುಕುವ ವಿದ್ಯುತ್ AI ಬೆಳವಣಿಗೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಾಗದಿದ್ದರೆ, ಹಲವಾರು ಪರಿಣಾಮಗಳು ಎದುರಾಗಬಹುದು:

  • ವೆಚ್ಚದ ಒತ್ತಡ:

ಮುಂದೆ ಏನನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು

  • ನಿಯಂತ್ರಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು: ಘೋಷಿಸಲಾದ ಪರಮಾಣು ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಇಂಗಾಲದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ-ಸೆಂಟರ್ ನಿರ್ಮಾಣದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.

AI ಗೆ ವಿದ್ಯುತ್ ನೀಡುವ ಪೈಪಣಿಯು ಈಗ ಕೇವಲ ವೇಗವಾದ ಚಿಪ್‌ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲ; ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿದ್ಯುತ್ ಪಡೆಯುವ ಹೋರಾಟವಾಗಿದೆ. ಉದ್ಯಮವು ಆ ಉದ್ವಿಗ್ನತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು, ಮುಂದಿನ ತಲೆಮಾರಿನ AI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸದೆ ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.