2025-12-27
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की तेजी से प्रगति ने उद्योगों को अभूतपूर्व गति से बदल दिया है, लेकिन इसने पर्यावरण के लिए भी महत्वपूर्ण चुनौतियां पैदा की हैं।डेटा केंद्रों को भारी गणना संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे बिजली की खपत, जल उपयोग और संबंधित ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में वृद्धि होती है। जबकि एल्गोरिथम अनुकूलन और स्वच्छ ऊर्जा रणनीतियों में भूमिका निभाती है,सेमीकंडक्टर सामग्री में नवाचारों, विशेष रूप से कांच के सब्सट्रेट, प्रदर्शन और स्थिरता के बीच तालमेल बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में उभर रहे हैं.
एआई की छिपी पर्यावरणीय लागत
आधुनिक एआई मॉडल प्रशिक्षण और निष्कर्ष दोनों के लिए उच्च प्रदर्शन वाले जीपीयू और टीपीयू पर बहुत अधिक निर्भर करता है। एक बड़े पैमाने पर जनरेटिव मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए हफ्तों या महीनों तक निरंतर गणना की आवश्यकता हो सकती है,हजारों उच्च अंत कंप्यूटिंग इकाइयों की तुलना में 24/7 चल रहा हैप्रशिक्षण से परे, नियमित उपयोगकर्ता बातचीत भी पूर्ण कम्प्यूटेशनल पासों को ट्रिगर करती है, जिसके परिणामस्वरूप ऊर्जा की निरंतर खपत होती है जो बार-बार उपयोग के साथ कम नहीं होती है।यह परिचालन विशेषता एक "फ्लैट" ऊर्जा मांग वक्र बनाता है, जहां समय के साथ दक्षता में वृद्धि स्वचालित रूप से महसूस नहीं की जाती है।
पर्यावरण के लिए इसका असर स्पष्ट है. कैलिफ़ोर्निया में कुछ डाटा सेंटर शहर की आधी से अधिक बिजली का उपभोग करते हैं.जबकि ओरेगन में अन्य स्थानीय नगरपालिका आपूर्ति के एक चौथाई से अधिक पानी का उपयोग करते हैंकुछ अमेरिकी सुविधाओं में डीजल जनरेटर स्थानीय वायु प्रदूषण और महत्वपूर्ण सार्वजनिक स्वास्थ्य लागत में योगदान करते हैं।अंतर्राष्ट्रीय एजेंसियों के अनुमानों से पता चलता है कि वैश्विक एआई बुनियादी ढांचे का जल उपयोग छोटे देशों की राष्ट्रीय जल खपत से सैकड़ों गुना अधिक हो सकता है।नैतिक दृष्टिकोण से, एआई के पर्यावरणीय पदचिह्न का असमान रूप से कमजोर और हाशिए पर रहने वाले समुदायों पर प्रभाव पड़ता है।
एआई ऊर्जा पदचिह्न को कम करने के लिए रणनीतियाँ
एआई की ऊर्जा खपत को संबोधित करने के लिए एक बहुस्तरीय दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।मॉड्यूलर छोटे पैमाने पर परमाणु रिएक्टरों (एसएमआर) को बड़े पैमाने पर डेटा केंद्रों की उच्च ऊर्जा मांगों को पूरा करने में सक्षम एक संभावित स्वच्छ और कॉम्पैक्ट बिजली स्रोत के रूप में जांच की जा रही हैएक एल्गोरिथम दृष्टिकोण से,अनुकूलन दक्षता के साथ एआई मॉडल डिजाइन करना जो समय के साथ ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करने की अनुमति देता है और एआई उपकरणों के लिए पारदर्शी कार्बन पदचिह्न लेबलिंग उभरती सर्वोत्तम प्रथाएं हैंहालांकि, ये रणनीतियाँ अकेले पारंपरिक सिलिकॉन आधारित अर्धचालकों की भौतिक सीमाओं को पूरी तरह से दूर नहीं कर सकती हैं, जो गर्मी अपव्यय, ऊर्जा दक्षता, ऊर्जा की खपत और ऊर्जा की खपत के कारण सीमित हैं।और घनत्व की सीमाएं.
ग्लास सब्सट्रेटः उच्च घनत्व वाले एआई हार्डवेयर के लिए सामग्री नवाचार
अर्धचालक पैकेजिंग चिप्स की सुरक्षा और उच्च गति संकेत संचरण की सुविधा के लिए महत्वपूर्ण है।आयामी स्थिरता में चेहरे की सीमाएं, थर्मल प्रदर्शन, और प्राप्त की जा सकने वाली सटीकता कारक जो कि एआई-केंद्रित हार्डवेयर के लिए तेजी से प्रतिबंधित हैं।
ग्लास सब्सट्रेट एक आशाजनक विकल्प प्रस्तुत करते हैं। उत्कृष्ट सपाटता, थर्मल गुणों, यांत्रिक स्थिरता और आकार में स्केल करने की क्षमता के साथ,डायलेक्ट्रिक और तांबे की परतों के बीच एम्बेडेड ग्लास कोर बड़ी संरचनाओं के निर्माण की अनुमति देते हैं।, अधिक सटीक और उच्च घनत्व वाले पैकेज। ये विशेषताएं अधिक चिप एकीकरण और माइक्रोस्केल पैकेजिंग की अनुमति देती हैं,आवश्यक चिप्स की संख्या को कम करना और सामग्री अपशिष्ट और समग्र ऊर्जा खपत को कम करना.
व्यावहारिक रूप से, सब्सट्रेट स्तर पर ऊर्जा की मांग में मामूली कमी भी महत्वपूर्ण परिचालन बचत में बदल सकती है।जो अक्सर डाटा सेंटर की कुल बिजली खपत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैंचिप की दक्षता में सुधार करके, ग्लास सब्सट्रेट सॉफ्टवेयर या बुनियादी ढांचे में आम परिवर्तन की आवश्यकता के बिना समग्र प्रणाली decarbonization में योगदान करते हैं।
उद्योग की अंतर्दृष्टि और सर्वोत्तम अभ्यास
ग्लास सब्सट्रेट और अन्य सामग्री नवाचारों को अपनाने पर विचार किया जाना चाहिए।
सामान्य फंदे में पैकेजिंग पर विचार किए बिना या हार्डवेयर डिजाइन और शीतलन ऊर्जा आवश्यकताओं के बीच बातचीत की अनदेखी किए बिना केवल कम्प्यूटेशनल दक्षता पर ध्यान केंद्रित करना शामिल है।प्रणाली स्तर पर सोचने के लिए सामग्री विज्ञान का संयोजन, हार्डवेयर इंजीनियरिंग, और डेटा सेंटर डिजाइन स्थायी एआई तैनाती के लिए आवश्यक है।
निष्कर्ष
जबकि एआई के पर्यावरणीय पदचिह्न पर्याप्त हैं, कांच के सब्सट्रेट जैसे सामग्री नवाचार अधिक कुशल, उच्च घनत्व और टिकाऊ हार्डवेयर की ओर एक ठोस मार्ग प्रदान करते हैं।उन्नत सब्सट्रेट को एल्गोरिथम सुधारों और स्वच्छ ऊर्जा रणनीतियों के साथ एकीकृत करके, इंजीनियर ऊर्जा और पानी की मांग को कम करते हुए उच्च कम्प्यूटेशनल प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं। ग्लास सब्सट्रेट एआई द्वारा उत्पन्न पर्यावरणीय चुनौतियों को समाप्त नहीं करते हैं,लेकिन वे कार्बन तीव्रता को कम करने के लिए एक स्केलेबल और व्यावहारिक लीवर प्रदान करते हैं, ऊर्जा दक्षता में सुधार, और एआई बुनियादी ढांचे के सतत विस्तार का समर्थन करें।
