प्यासा AI: कैसे करोड़ों लीटर पानी निगल रहा है आर्टिफिशल इंटेलिजेंस? साढ़े छह मिनट में पूरी कहानी

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आप हर रोज सुनते हैं कि AI नौकरियां खा रहा है. AI की वजह से लोग नौकरियों से निकाले जा रहे हैं... लेकिन नए शोधों से जो बात सामने आ रही है वो डराने वाली है. अलग-अलग अध्ययनों के मुताबिक, AI पानी का भी दुश्मन है. ग्लोबल फाइनेंशियल सर्विस फर्म मॉर्गन स्टेनली की रिपोर्ट के मुताबिक, साल 2028 तक AI डेटा सेंटर्स के पानी की खपत सलाना 1 हजार 68 बिलियन लीटर तक पहुंच सकती है, जो 2024 के मुकाबले 11 गुना ज्यादा है.यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफोर्निया के हवाले से डाऊन टू अर्थ ने जो रिपोर्ट दी है, वो हैरान करने वाली है. कैलिकोर्निया यूनिवर्सिटी के मुताबिक, 100 शब्द का सिंपल ईमेल जेनरेट करने के लिए AI चैटबॉट का कूलिंग सिस्टम &nbsp;आधा से तीन बोतल (200ml से 1500 ml) तक पानी कंजूम करता है. &nbsp;दरअसल, डेटा सेंटर को ठंडा करने के लिए पानी की जरुरत पड़ती है और उसमें इस्तेमाल किया गया 80 फीसदी से ज्यादा पानी भाप बनकर उड़ जाता है. &nbsp;संकट कितना गंभीर है और इस समस्या का समाधान क्या है? आज के ईटीवी एक्सप्लेनर में उसे समझने की कोशिश करते हैं. &nbsp;

Transcript

00:00So, if you think you can get a day and get a water in school,

00:07because you can get water in the pool,

00:09you can get water in the pool,

00:11you can get a water in the pool,

00:13you can get a car and a meal in the pool,

00:17you can get water in the pool,

00:19but experts say that this is not the case.

00:25We will have a chat in GPT.

00:27We will have a chat in the pool,

00:29we have a chat in the pool,

00:30we will take a picture and test up the pool.

00:36Global Finance Service Forum,

00:38Morgan Stanley reports about this year 2018

00:41has won the pool of 16 billion liters,

00:45which will reach the pool.

00:48Here we can determine,

00:50why can't you find come from the pool,

00:52we'll understand,

00:53how people start to get water in the pool

00:55ुद्धारन से समझते हैं।

01:25पर एक साथ करोड़ों सवाल पूछते हैं।

01:27तो डेटा सेंटर्स के भीतल लगी AI चिप तेज रफ्तार से दोड़ने लगती है।

01:31ये चिप जितना जादा काम करती है उतनी जादा गर्म हो जाती है।

01:34और अगर इने ठंडा ना किया जाए तो ये खराब भी हो सकती है।

01:37अब सवाल ये है कि इन चिप को कैसे ठंडा किया जाता है।

01:40डेटा सेंटर्स में बड़े-बड़े सिस्टम लगाय जाते हैं।

01:42जाँ बेहर ठंडा पानी पाइपों के जरीए सर्वार के पास लाया जाता है।

01:46कई जगे ठंडे पानी से भरे ब्लॉक सीधे गर्म चिप के उपर और नीचे लगाय जाते हैं।

01:51ये पानी चिप की गर्मी खीच लेते हैं

01:53और मशीन फिर से ठंडा उपर काम करने लगती है

01:55और ये प्रक्रिया हर सेकिंड बिना रुके चलती रहती है

01:59यहीं तक सब कुछ close loop है

02:01यानि पानी पाईपों में घूमता रहता है

02:03और खत्म नहीं होता

02:04लेकिन असली कहानी इसके आगे शुरू होती है

02:06जब ये पानी चिप से गर्मी लेकर वापस आता है

02:09तो इसे फिर से ठंडा करने के लिए

02:10डेटा सेंटर के बाहर कूलिंग टावर में भेजा जाता है

02:13कूलिंग टावर में गर्म पानी तीज हवा से टकराता है

02:16और उस पानी का एक हिस्सा भाब बनकर हवा में उड़ जाता है

02:19यही वो जगह है जहां पानी वाकई खत्म हो जाता है

02:22डेटा सेंटर को फिल्स उड़ चुके पानी की जगह नया पानी भरना पड़ता है

02:26और यह चक्र 24 गंटे चलता रहता है

02:28इसलिए पानी की खबत बढ़ती है

02:30University of California के हवाले से Down to Earth ने जो रिपोर्ट दी है वो हैरान करने वाली है

02:35तो शब्द का सेंपल इमेल जनरेट करने के लिए AI चैट पोर्ट का कोलिंग सिस्टम

02:39आधा से तीन वो तक 200 ml से 1500 ml तक पानी कंजूम करता है

02:43Google की एक रिपोर्ट के मुताबिक साल 2023 में Google के डेटा सेंटर्स ने 23 billion लीटर से ज़्यादा पानी का स्तमाल किया

02:50जो पिछले साल के मुकाबली करीब 17 फीजदी ज़्यादा है

02:54Google की एक रिपोर्ट के मुताबिक AI कंपनिया पानी ले रही है उन जगहों से जहां पहले से पानी की भारी कमी है

03:01US में कुछ डेटा सेंटर्स उन इलाकों में हैं जहां पानी का अभाव पहले से काफी अधिक है

03:06दो ती हाई ने डेटा सेंटर 2022 के बाद ऐसे इलाके में बन रहे हैं जहां हाई वाटर स्ट्रेस है

03:12अमेरिका में हाई स्ट्रेस वाले राएटों में डेटा सेंटर की लिस्ट में एरिजोना शामिल है

03:17Data Center Dynamics

03:19Science Agency

03:20American

03:20Where

03:22Is

03:230

03:23Eng Villa

03:33Billion

03:35Versus

03:36Down To Earth

03:36Up

03:44Your

03:45For

03:46More

03:47foreign

04:15Now the question is, what do we need to do with AI?

04:18No, AI is necessary.

04:20But if we are not yet to do this,

04:22AI's progress will be in the world of the world.

04:26For this reason, there are many other things.

04:29First, Waterless or Zero Water Cooling System.

04:32Some data centers such as Evolution Data Center, Microsoft Vertic,

04:36without a lot of water or a lot of water system.

04:38It can be used by the force of water.

04:41Waterless or zero water cooling system.

04:442. Closed Loop Cooling System.

04:46This system uses a lot of water.

04:48One of the water is in the loop.

04:50In the system, there is 70-90% of water.

04:543. Rainwater Harvesting.

04:56It can be used to filter the water in the data center.

05:014. Small and effective AI models.

05:05It can be used to use computing power and less cooling.

05:10This means less water.

05:12Now, the question is,

05:14when it is a technology,

05:16which can save water,

05:17the tech companies can save water?

05:18Why does the tech companies do not do it?

05:19The most important thing is the lack of water.

05:21The new water is the system.

05:22The new water is the system.

05:23The new water is the system.

05:24The small or mid-level data center.

05:26The small or mid-level data center,

05:27it is not the same.

05:28The New空 land is the same.

05:30No data center for travel units.

05:32The new water is the same.

05:33The new data center is the order of data center.

05:34Transcription by CastingWords

06:04foreign

06:10foreign

06:16foreign

06:24foreign

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