Power : AI की तेज़ी से हो रही ग्रोथ डेटा सेंटर के इंफ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरतों को नया रूप दे रही है। जहाँ कई लोग मानते हैं कि चिप्स ही मुख्य रुकावट हैं, वहीं सप्लाई मुख्य बाधा नहीं है। तात्कालिक चुनौती बड़े पैमाने पर पावर और कूलिंग सिस्टम उपलब्ध कराना है। AI इंफ्रास्ट्रक्चर कहाँ लगाया जाए, इसका मुख्य आधार अब ज़मीन या पैसा नहीं रहा, अब मुख्य आधार जगह है — खास तौर पर, उपलब्ध बिजली तक पहुँच। यह रुकावट अब साइट डेवलपर्स के लिए सबसे बड़ी चिंता बन गई है।
कूलिंग एक बड़ी रुकावट है
बिजली और सप्लाई चेन से जुड़ी दिक्कतों के बाद, कूलिंग भी एक उतनी ही बड़ी चुनौती है। हवा पर आधारित पारंपरिक सिस्टम, आज के ज़माने के ज़्यादा क्षमता वाले GPU रैक्स से निकलने वाली भारी गर्मी को ठीक से संभाल नहीं पाते। उपकरणों पर ज़ोर पड़ता है, और तेज़ी से बनने वाले ‘हॉट स्पॉट्स’ (बहुत ज़्यादा गर्म जगहों) की वजह से उनके खराब होने का खतरा बढ़ जाता है। UPS इंफ्रास्ट्रक्चर, जिसे असल में सिस्टम को मज़बूत बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया था, गर्मी के इस भारी दबाव वाले माहौल में खुद एक बोझ बन सकता है। सिर्फ़ GPUs पर कंट्रोल होने से ही आपको AI इकॉनमी पर कंट्रोल नहीं मिल जाएगा। प्रोसेसर निश्चित रूप से महत्वपूर्ण हैं । ऑपरेटर्स को इस बात का भरोसा चाहिए कि उनका मौजूदा इंफ्रास्ट्रक्चर बड़े पैमाने पर पावर, कूलिंग और मज़बूती दे सकता है। इस समय, कई बाज़ार ज़रूरी एनर्जी और विश्वसनीयता देने में पीछे हैं। आपका मॉडल कैसा भी क्यों न हो, अगर आप पावर नहीं दे पाते और सेंटर को कुशलता से नहीं चला पाते, तो आपका शानदार मॉडल किसी काम का नहीं है। डेटा सेंटर के डिज़ाइन की ज़रूरतें बदल गई हैं, क्योंकि कैबिनेट-लेवल पर डेंसिटी बहुत ज़्यादा हो गई है, और GPU क्लस्टर्स हर कैबिनेट में 30–60 kW पावर खींचते हैं। जो सुविधाएँ सिर्फ़ पाँच साल पहले बनाई गई थीं, वे शायद आज के समय में ज़रूरी लगातार लोड और थर्मल आउटपुट को संभालने के लिए पर्याप्त न हों। इसलिए, आपके पास जितनी चाहें उतनी अच्छी क्वालिटी की चिप्स हो सकती हैं, लेकिन अगर कोई सुविधा इन ज़रूरतों के लिए तैयार नहीं है, तो अंदरूनी सिलिकॉन बेकार हो जाता है।
इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर
AI इंफ्रास्ट्रक्चर, सबसे बड़ी समस्या वह जगह है जहाँ पर्याप्त Power नहीं मिल पाती। सबस्टेशन मददगार हो सकते हैं, लेकिन नए निर्माण का काम तय समय से कई साल पीछे चल रहा है। ज़रूरी उपकरणों के लिए बैकऑर्डर मिलना आम बात है। ऐसा होना कोई अनोखी बात नहीं है कि पूरी तरह से फ़ंडेड AI डिप्लॉयमेंट बेकार पड़ा हो, और उस इंफ्रास्ट्रक्चर का इंतज़ार कर रहा हो जिसे तैयार होने में शायद दो साल और लग जाएँ। इस तरह की देरी का सीधा असर बिज़नेस के नतीजों पर पड़ता है। इस स्थिति में, बाज़ार में उत्पाद उतारने में लगने वाला समय (Time-to-market) बर्बाद हो जाता है। AI मॉडल्स को ट्रेन और डिप्लॉय करने की ज़रूरत होती है, और अगर यह काम तय समय पर नहीं हो पाता, तो ROI (निवेश पर मिलने वाला रिटर्न) और भी दूर खिसक जाता है। जब सुविधाओं को चालू होने में ज़्यादा समय लगता है, तो अनुमानित रिटर्न कम हो जाता है। जो कोई भी इन बाधाओं को सबसे तेज़ी से हल करेगा, वह इस रुके हुए बाज़ार पर कब्ज़ा कर लेगा। इससे इंफ्रास्ट्रक्चर की तैयारी AI की सफलता के लिए एक ज़रूरी शर्त बन जाती है।
Power अब एक नया प्रतिस्पर्धी फ़ायदा
मुख्य रूप से AI वर्कलोड्स की वजह से, अमेरिका में डेटा सेंटर की Power की माँग में काफ़ी बढ़ोतरी होने का अनुमान है। इलेक्ट्रिक पावर रिसर्च इंस्टीट्यूट (EPRI) के अनुसार, 2030 तक डेटा सेंटर अमेरिका की कुल बिजली खपत में अपना हिस्सा दोगुना कर सकते हैं, जो कुल बिजली उत्पादन का 9%-17% होगा। इस चुनौती का पैमाना काफी बड़ा है। हालाँकि, इस बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए ज़रूरी ग्रिड विस्तार की योजनाएँ एक अलग समय-सीमा पर चल रही हैं: डेटा सेंटर दो साल से भी कम समय में बनाए जा सकते हैं। जबकि बड़े पैमाने पर बिजली उत्पादन और ट्रांसमिशन प्रोजेक्ट्स में अक्सर एक दशक या उससे भी ज़्यादा समय लग जाता है। समय का यह बेमेल एक रुकावट पैदा कर रहा है। जहाँ ऊर्जा पैदा करने की क्षमता मौजूद भी है, वहाँ भी ट्रांसमिशन की रुकावटें और इंटरकनेक्शन में देरी की वजह से डेटा सेंटर साइट्स तक पर्याप्त बिजली नहीं पहुँच पा रही है।
सप्लाई चेन से प्रोजेक्ट का जोखिम बढ़ जाता है
बिजली की ज़रूरतों की तरह ही, उपकरणों की उपलब्धता भी एक और अहम पहलू है। ट्रांसफॉर्मर, स्विचगियर, UPS सिस्टम और कूलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर मिलने में अब अक्सर एक साल से भी ज़्यादा का समय लग जाता है। इसे अब सिर्फ़ एक अस्थायी रुकावट के तौर पर नहीं देखा जाता, बल्कि लगातार बनी हुई माँग का नतीजा माना जाता है। हाइपरस्केलर्स, कोलोकेशन प्रोवाइडर्स और एंटरप्राइज़ ऑपरेटर्स — सभी एक साथ अपने काम का दायरा बढ़ा रहे हैं। इन हालात में, डेटा सेंटर बनाने के पारंपरिक तरीकों में बदलाव किया गया है। अब पहले डिज़ाइन बनाना, फिर चीज़ें खरीदना और उसके बाद निर्माण करना — इन चरणों के बजाय, डेवलपर्स को अब उपकरणों के ऑर्डर पहले ही पक्के करने पड़ते हैं। भले ही डिज़ाइन अभी पूरी तरह से तैयार न हुए हों, फिर भी उपकरणों का ऑर्डर इसलिए दे दिया जाता है ताकि सप्लाई चेन की कतार में उनकी जगह पक्की हो जाए।
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