IEA वैश्विक ऊर्जा क्षेत्र में AI के अवसरों और चुनौतियों पर प्रकाश डालता है

अंतरराष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) ने AI और वैश्विक ऊर्जा के बीच गतिशील अंतर्संबंधों का अध्ययन किया है, जिसमें इस तकनीक द्वारा लाए गए अवसरों और चुनौतियों को उजागर किया गया है। AI की बिजली की प्यास स्पष्ट है, विशेष रूप से उन विशाल डेटा सेंटरों में जहां इन जटिल मॉडलों को प्रशिक्षित और तैनात किया जाता है। IEA के अनुसार, एक सामान्य AI-केंद्रित डेटा सेंटर उतनी ही बिजली की खपत करता है जितनी 100,000 घरों की। और तैयार रहें—वर्तमान में निर्माणाधीन सबसे बड़े डेटा सेंटरों से इस मात्रा का 20 गुना मांग करने की उम्मीद है। यह एक चौंका देने वाली वास्तविकता है जिसे नजरअंदाज करना मुश्किल है।

डेटा सेंटरों में निवेश में उछाल

डेटा सेंटरों की वैश्विक मांग आसमान छू रही है, जिसमें 2022 के बाद से निवेश लगभग दोगुना हो गया है और 2024 में आधा ट्रिलियन डॉलर के आंकड़े को छू लिया है। यह उछाल बिजली की बढ़ती जरूरतों के बारे में चिंता पैदा कर रहा है। 2024 में, डेटा सेंटरों ने वैश्विक बिजली का लगभग 1.5% हिस्सा खपत किया, जो कुल मिलाकर लगभग 415 टेरावाट-घंटे (TWh) है। लेकिन इस प्रतिशत को आपको भ्रमित नहीं करना चाहिए—उनका स्थानीय प्रभाव कहीं अधिक स्पष्ट है। 2017 के बाद से, खपत में प्रतिवर्ष लगभग 12% की वृद्धि हो रही है, जो बिजली की समग्र मांग की वृद्धि से कहीं अधिक है।

संयुक्त राज्य अमेरिका इस मामले में अग्रणी है, जो इस खपत का 45% हिस्सा है, इसके बाद चीन 25% और यूरोप 15% के साथ है। दिलचस्प बात यह है कि अमेरिका की डेटा सेंटर क्षमता का लगभग आधा हिस्सा केवल पांच क्षेत्रीय समूहों में केंद्रित है। भविष्य की ओर देखते हुए, IEA का अनुमान है कि वैश्विक डेटा सेंटर बिजली खपत 2030 तक दोगुनी से अधिक हो जाएगी, जो लगभग 945 TWh तक पहुंच जाएगी। इसे परिप्रेक्ष्य में देखें तो यह जापान की वर्तमान कुल बिजली खपत से थोड़ा अधिक है।

AI इस वृद्धि के पीछे का प्रेरक बल है। संयुक्त राज्य अमेरिका में सबसे महत्वपूर्ण वृद्धि होने की उम्मीद है, जहां डेटा सेंटर 2030 तक बिजली मांग की वृद्धि का लगभग आधा हिस्सा हो सकते हैं। दशक के अंत तक, अमेरिकी डेटा सेंटरों की बिजली खपत इसके ऊर्जा-गहन विनिर्माण उद्योगों जैसे एल्यूमीनियम, स्टील, सीमेंट और रसायनों की संयुक्त खपत से अधिक होने का अनुमान है।

IEA का "बेस केस" परिदृश्य 2035 तक वैश्विक डेटा सेंटर बिजली खपत को लगभग 1,200 TWh तक पहुंचने का अनुमान लगाता है। हालांकि, इसमें अनिश्चितता का एक बड़ा दायरा है, जिसमें अनुमान 700 TWh ("हेडविंड्स केस") से लेकर 1,700 TWh ("लिफ्ट-ऑफ केस") तक भिन्न हैं, जो AI अपनाने की दर, दक्षता सुधारों और ऊर्जा क्षेत्र की बाधाओं पर निर्भर करता है।

IEA के कार्यकारी निदेशक फातिह बिरोल ने ऊर्जा परिदृश्य में AI के महत्व पर जोर दिया: "AI आज ऊर्जा दुनिया में सबसे बड़ी कहानियों में से एक है – लेकिन अब तक, नीति निर्माताओं और बाजारों के पास इसके व्यापक प्रभावों को पूरी तरह समझने के लिए उपकरणों की कमी थी। संयुक्त राज्य अमेरिका में, डेटा सेंटर बिजली मांग की वृद्धि का लगभग आधा हिस्सा होंगे; जापान में, आधे से अधिक; और मलेशिया में, एक-पांचवां हिस्सा।"

वैश्विक AI ऊर्जा मांग को पूरा करना

इस AI उछाल को ईंधन देने के लिए, एक विविध ऊर्जा मिश्रण आवश्यक है। IEA का सुझाव है कि नवीकरणीय ऊर्जा और प्राकृतिक गैस सबसे आगे होंगे, लेकिन उभरती प्रौद्योगिकियां जैसे छोटे मॉड्यूलर परमाणु रिएक्टर (SMRs) और उन्नत भूतापीय प्रणालियां भी भूमिका निभाएंगी। भंडारण और ग्रिड बुनियादी ढांचे द्वारा समर्थित नवीकरणीय ऊर्जा, 2035 तक डेटा सेंटर मांग की वृद्धि का आधा हिस्सा पूरा करने की उम्मीद है। प्राकृतिक गैस विशेष रूप से अमेरिका में महत्वपूर्ण होगी, जहां बेस केस में 2035 तक डेटा सेंटर की जरूरतों को पूरा करने के लिए 175 TWh की वृद्धि होने की उम्मीद है। परमाणु ऊर्जा भी विशेष रूप से चीन, जापान और अमेरिका में महत्वपूर्ण योगदान देगी, जिसमें 2030 के आसपास पहले SMRs की उम्मीद है।

हालांकि, केवल उत्पादन को बढ़ाना पर्याप्त नहीं है। IEA ग्रिड निवेशों में विशेष रूप से बुनियादी ढांचे के उन्नयन की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करता है। मौजूदा ग्रिड पहले ही दबाव में हैं, जिसके कारण जटिल कनेक्शन कतारों और ट्रांसफार्मर जैसे महत्वपूर्ण घटकों के लिए लंबे समय तक की देरी के कारण वैश्विक स्तर पर लगभग 20% नियोजित डेटा सेंटर परियोजनाओं में देरी हो सकती है।

ऊर्जा प्रणालियों को अनुकूलित करने में AI की संभावना

अपनी भारी ऊर्जा भूख के अलावा, AI ऊर्जा क्षेत्र को ही क्रांतिकारी बनाने की अपार संभावना रखता है। IEA कई अनुप्रयोगों की रूपरेखा प्रस्तुत करता है:

• ऊर्जा आपूर्ति: तेल और गैस उद्योग, एक प्रारंभिक अपनाने वाला, AI का उपयोग अन्वेषण, उत्पादन, रखरखाव और सुरक्षा को अनुकूलित करने के लिए करता है, जिसमें मीथेन उत्सर्जन को कम करना शामिल है। AI महत्वपूर्ण खनिज अन्वेषण को भी बढ़ा सकता है।
• बिजली क्षेत्र: AI परिवर्तनशील नवीकरणीय ऊर्जा के लिए पूर्वानुमान में सुधार कर सकता है, जिससे कटौती कम हो सकती है। यह ग्रिड संतुलन, दोष का पता लगाने (आउटेज की अवधि को 30-50% तक कम करना) को बढ़ाता है, और बिना नई लाइनों के निर्माण के 175 GW तक महत्वपूर्ण ट्रांसमिशन क्षमता को अनलॉक कर सकता है।
• अंतिम उपयोग: उद्योग में, प्रक्रिया अनुकूलन के लिए व्यापक AI अपनाने से मेक्सिको की वर्तमान कुल ऊर्जा खपत के बराबर ऊर्जा बचत हो सकती है। ट्रैफिक प्रबंधन और मार्ग अनुकूलन जैसे परिवहन अनुप्रयोग 120 मिलियन कारों के बराबर ऊर्जा बचा सकते हैं, हालांकि स्वायत्त वाहनों से रिबाउंड प्रभावों की निगरानी की आवश्यकता है। भवन अनुकूलन की संभावना महत्वपूर्ण है लेकिन धीमी डिजिटलकरण से बाधित है।
• नवाचार: AI नई ऊर्जा प्रौद्योगिकियों की खोज और परीक्षण को तेजी से बढ़ा सकता है, जैसे उन्नत बैटरी रसायन, सिंथेटिक ईंधन के लिए उत्प्रेरक, और कार्बन कैप्चर सामग्री। हालांकि, ऊर्जा क्षेत्र वर्तमान में जैव चिकित्सा जैसे क्षेत्रों की तुलना में नवाचार के लिए AI का कम उपयोग करता है।

चुनौतियों को नेविगेट करने के लिए सहयोग महत्वपूर्ण है

संभावनाओं के बावजूद, ऊर्जा क्षेत्र में AI के पूर्ण एकीकरण में महत्वपूर्ण बाधाएं हैं। इनमें डेटा पहुंच और गुणवत्ता के मुद्दे, अपर्याप्त डिजिटल बुनियादी ढांचा और कौशल (ऊर्जा क्षेत्रों में AI प्रतिभा की कम सांद्रता), नियामक बाधाएं, और सुरक्षा चिंताएं शामिल हैं। साइबर सुरक्षा एक दोधारी तलवार है: जबकि AI रक्षा क्षमताओं को बढ़ाता है, यह हमलावरों को भी परिष्कृत उपकरणों से लैस करता है। पिछले चार वर्षों में उपयोगिताओं पर साइबर हमले तीन गुना हो गए हैं।

आपूर्ति श्रृंखला सुरक्षा एक और महत्वपूर्ण चिंता है, विशेष रूप से गैलियम जैसे महत्वपूर्ण खनिजों (उन्नत चिप्स में उपयोग) के संबंध में, जहां आपूर्ति अत्यधिक केंद्रित है। IEA का निष्कर्ष है कि प्रौद्योगिकी क्षेत्र, ऊर्जा उद्योग और नीति निर्माताओं के बीच गहरी बातचीत और सहयोग सर्वोपरि है। ग्रिड एकीकरण चुनौतियों को संबोधित करने के लिए स्मार्ट डेटा सेंटर साइटिंग, परिचालन लचीलापन की खोज, और परमिटिंग को सुव्यवस्थित करने की आवश्यकता है।

जबकि AI अनुकूलन के माध्यम से उत्सर्जन में काफी कमी लाने के अवसर प्रस्तुत करता है, ये लाभ सुनिश्चित नहीं हैं और रिबाउंड प्रभावों से ऑफसेट हो सकते हैं। "AI एक उपकरण है, संभावित रूप से एक अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली उपकरण, लेकिन यह हम पर निर्भर है – हमारे समाजों, सरकारों, और कंपनियों पर – कि हम इसका उपयोग कैसे करते हैं," डॉ. बिरोल ने कहा।

"IEA डेटा, विश्लेषण, और संवाद के लिए मंच प्रदान करना जारी रखेगा ताकि नीति निर्माताओं और अन्य हितधारकों को आगे का रास्ता नेविगेट करने में मदद मिल सके क्योंकि ऊर्जा क्षेत्र AI के भविष्य को आकार देता है, और AI ऊर्जा के भविष्य को आकार देता है।"