आपका मस्तिष्क 20 वाट पर चलता है। एआई को एक पावर प्लांट चाहिए

मानव मस्तिष्क लगभग 20 वाट पर चलता है। दुनिया का सबसे तेज सुपरकंप्यूटर, लाइनशाइन शेनझेन में, 42.2 मिलियन वाट खींचता है। यह अंतर इंटरनेट पर एआई ऊर्जा उपयोग के बारे में पसंदीदा तर्क बन गया है, और इसका अधिकांश हिस्सा गलत है।

तुलना स्वयं में सही है। हालाँकि, सोशल मीडिया पर प्रसारित संख्याएँ एक ही पेपर से वापस आती हैं। सबसे चौंकाने वाला आंकड़ा तीन वर्षों से गलत तरीके से श्रेय दिया गया है।

एआई ऊर्जा उपयोग: 20 वाट वास्तव में क्या खरीदता है

20-वाट का आंकड़ा दशकों के चयापचय माप पर आधारित है। मस्तिष्क शरीर के वजन का लगभग 2% और विश्राम के ऑक्सीजन उपभोग का लगभग 20% हिस्सा बनाता है।

न्यूरॉन की गिनती उतनी मजबूत नहीं है जितनी वह दिखाई देती है। व्यापक रूप से उद्धृत 86 बिलियन चार पुरुष मस्तिष्क पर आधारित है और वर्तमान में जर्नल ब्रेन में विवादित है।

वायरल पोस्ट अक्सर 20 के बजाय 12 वाट का उपयोग करती हैं। यह आंकड़ा 2023 के पेपर में फ्रंटियर्स इन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में दिखाई देता है, जिसे बिना किसी उद्धरण के stated किया गया है।

उसी पेपर ने वह संख्या उत्पन्न की जो सभी साझा करते हैं। इसके लेखकों ने अनुमान लगाया कि एक मानव मस्तिष्क को डिजिटल रूप से पुन: बनाने में 2.7 बिलियन वाट खींचेगा।

यह अनुमान 10 मिलियन न्यूरॉन सिमुलेशन को चूहों के आकार में विस्तारित करने से आया, फिर इसे हजार से गुणा किया गया।

पेपर यह भी बताता है कि सिमुलेशन जीवविज्ञान की तुलना में लगभग 30,000 गुना धीमा चला। सोशल पोस्ट उस विवरण को छोड़ देती हैं। द्वितीयक स्रोत फिर इस आंकड़े को ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट को श्रेय देते हैं, जिसने इसे कभी प्रकाशित नहीं किया।

विश्वासयोग्य आंकड़े कहीं और मौजूद हैं। एपोक एआई ने 2025 की शुरुआत में एक सामान्य चैटजीपीटी प्रश्न का अनुमान 0.3 वाट-घंटे लगाया। जूल में एक सहकर्मी-समीक्षित अध्ययन ने बाद में 0.31 पर पहुंचा।

दो स्वतंत्र विधियों का इस तरह से सहमत होना असामान्य है। हालांकि, यह आंकड़ा कार्यभार के साथ तेजी से बदलता है, और ऐसे तर्क मॉडल जो लंबे उत्तर उत्पन्न करते हैं, उनकी लागत कई गुना अधिक हो सकती है।

जीवविज्ञान क्या अलग करता है, और सिलिकॉन ने क्या कॉपी किया

cortical गतिविधिSparse है। औसत फायरिंग दर 1 हर्ट्ज से नीचे है, और ऊर्जा परिवर्तन का अनुसरण करती है न कि घड़ी के चक्रों का।

आधुनिक एआई ने स्वतंत्र रूप से उसी निष्कर्ष पर पहुंचा। किमी K2 प्रति टोकन 1.04 ट्रिलियन में से 32.6 बिलियन अपने पैरामीटर सक्रिय करता है, जो लगभग 3.1% के करीब है।

यह अनुपात तेजी से गिर रहा है। मिक्स्ट्रल ने 2023 में अपने पैरामीटर का लगभग 28% उपयोग किया, जबकि डीपसीक-V3 अब 5.5% का उपयोग करता है।

जीवविज्ञान भी कम सटीकता पर गणना करता है। एक न्यूरॉन के अंदर कुछ भी 32 बिट्स में हल नहीं होता।

चिप निर्माताओं ने उसी रास्ते का अनुसरण किया। डीपसीक ने आठ-बिट सटीकता में 671-बिलियन-पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षित किया। एनवीडिया ने तब से चार-बिट में 12-बिलियन-पैरामीटर मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षित किया है।

तीसरा अंतर सबसे बड़ा और सबसे कम कॉपी किया गया है। मस्तिष्क स्मृति और गणना को एक ही भौतिक स्थान में रखता है।

डिजिटल मशीनें उन्हें अलग करती हैं। स्टैनफोर्ड के मार्क होरोविट्ज़ ने उस विभाजन की लागत को दिखाया। मेमोरी से एक ऑपरेन्ड लाना गणितीय प्रक्रिया की तुलना में सैकड़ों गुना अधिक ऊर्जा का उपभोग कर सकता है।

जो मस्तिष्क के आकार के चिप्स कभी नहीं आए

न्यूरॉन्स की नकल करने के लिए विशेष रूप से निर्मित हार्डवेयर संघर्ष कर रहा है। कोई भी न्यूरोमोर्फिक या एनालॉग सिस्टम ने उत्पादन में एक फ्रंटियर मॉडल को प्रशिक्षित या चलाया नहीं है।

इंटेल का हाला पॉइंट 1,152 चिप्स में 1.15 बिलियन कृत्रिम न्यूरॉन्स पैक करता है। यह सैंडिया नेशनल लेबोरेटरी में स्थापित एक शोध प्रोटोटाइप है। इंटेल के न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग लैब के निदेशक माइक डेविस ने 2024 में द रजिस्टर से कहा:

“हम इस समय हाला पॉइंट पर कोई LLM मैप नहीं कर रहे हैं। हमें नहीं पता कि यह कैसे करना है।”

व्यावसायिक तस्वीर अभी भी पतली है। ब्रेनचिप इस क्षेत्र की प्रमुख सूचीबद्ध कंपनी है। इसने पिछले मार्च तिमाही में $700,000 की ग्राहक प्राप्तियों की रिपोर्ट की, जबकि संचालन से $5.3 मिलियन का बहाव हुआ।

अन्य पूरी तरह से रुक गए हैं। रेन एआई, जिसने $150 मिलियन की मांग की और इसे जुटाने में असफल रहा, ने 2025 में बिक्री की खोज की।

क्षेत्र के भीतर शोधकर्ताओं ने एक चक्रीय समस्या का वर्णन किया। कैथरीन शुमान, टेनेसी विश्वविद्यालय, नॉक्सविल में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान की सहायक प्रोफेसर ने कहा:

“हार्डवेयर कंपनियां एक किलर एप्लिकेशन की प्रतीक्षा कर रही हैं, लेकिन उन एप्लिकेशनों को बनाने के लिए हार्डवेयर के बिना यह वास्तव में समझना बहुत कठिन है।”

20 से अधिक शोधकर्ताओं ने 2025 में नेचर में एक सहमति पत्र पर हस्ताक्षर किए। इसमें तर्क किया गया कि इस क्षेत्र में अभी भी आवश्यक पारिस्थितिकी तंत्र की कमी है।

जीव विज्ञान के सिद्धांत जीत गए। उन्हें व्यक्त करने के लिए निर्मित हार्डवेयर नहीं जीता।

सभी एक ही इलेक्ट्रॉनों के लिए बोली लगा रहे हैं

अब दक्षता महत्वपूर्ण है क्योंकि बिजली बाधा बन गई है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी ने 2025 में वैश्विक डेटा केंद्र की खपत को 485 टेरावाट-घंटे बताया।

AI-केंद्रित सुविधाएं केवल उसी वर्ष में 50% बढ़ीं। एजेंसी को उम्मीद है कि वे 2030 तक तीन गुना हो जाएंगी।

अब ग्रिड पहुंच, चिप आपूर्ति के बजाय, निर्माण को नियंत्रित करती है। लॉरेंस बर्कले नेशनल लेबोरेटरी के अनुसार, एक इंटरकनेक्शन अनुरोध से व्यावसायिक संचालन तक का औसत समय पांच वर्षों से अधिक है।

माइक्रोसॉफ्ट के मुख्य कार्यकारी सत्य नडेला ने नवंबर में कहा कि उनकी कंपनी के पास ऐसे प्रोसेसर हैं जिन्हें वे प्लग नहीं कर सकते। कमी ऊर्जा-समर्थित भवनों की है, न कि सिलिकॉन की। संस्थागत निवेशकों ने ग्रिड की तत्परता के बारे में समान प्रश्न उठाए हैं।

बिटकॉइन खनिकों ने ठीक इसी समस्या को हल करने में एक दशक बिताया। उनके पास सक्रिय साइटें, हस्ताक्षरित बिजली समझौते और इंटरकनेक्शन अधिकार हैं जिनके लिए नए आने वाले वर्षों तक इंतजार करते हैं।

इसके परिणामस्वरूप खनन एक ऊर्जा और अवसंरचना व्यवसाय में बदल गया है। एक कार्यशील साइट को फिर से स्थापित करने की लागत लगभग $3 मिलियन से $4 मिलियन प्रति मेगावाट है। ग्रीनफील्ड निर्माण की लागत $10 मिलियन से $12 मिलियन है, वैनएक का अनुमान है।

घोषित सौदे के मूल्य विशाल हैं। सार्वजनिक खनिकों ने कुल मिलाकर $70 बिलियन से अधिक के AI अनुबंधों पर हस्ताक्षर किए हैं।

प्रदत्त क्षमता एक शांत कहानी बताती है। दूसरी तिमाही 2026 की फाइलिंग से पता चलता है कि क्षेत्र में लगभग 750 मेगावाट वास्तव में सक्रिय हैं।

कोर साइंटिफिक उन मेगावाट में से लगभग 437 का योगदान देता है। गैलेक्सी का हेलियोज़ कैंपस 133, टेरा वुल्फ 102, आईआरईएन 50, और रियॉट 25 प्रदान करता है। हट 8 ने 949 मेगावाट का अनुबंध किया है और कोई भी सक्रिय नहीं किया है।

पिवट महंगा पड़ा है। खनिकों MARA और क्लीनस्पार्क के संयुक्त तिमाही नुकसान अगस्त में $851 मिलियन तक पहुंच गए।

अधिकांश खनन क्षमता कभी भी परिवर्तित नहीं होगी। जुलाई में प्रस्तुत प्रारंभिक कैम्ब्रिज सर्वेक्षण डेटा ने दिखाया कि लगभग 10% खनिकों ने एआई के लिए शक्ति आवंटित की थी।

अवरोध भौतिक हैं। खनन रुकावट को सहन करता है, जबकि एआई किरायेदार ठोस शक्ति, घनी ठंडक, और फाइबर की मांग करते हैं जो दूरस्थ स्थलों में शायद ही कभी होती है।

फिर भी, यात्रा की दिशा स्पष्ट है। कोर साइंटिफिक अब अपनी आय का 83% सह-स्थान से और केवल 13% खनन से कमाता है।

निवेशकों ने उस बदलाव को मूल्यांकन में शामिल कर लिया है। हस्ताक्षरित पट्टों वाले खनिक अपनी सक्रिय शक्ति के बहुत उच्च गुणांक पर व्यापार करते हैं। इस बीच, अगला एआई दांव तेजी से चिप्स के बजाय बिजली की तरह दिखता है।

क्यों दक्षता एआई ऊर्जा उपयोग को ठीक नहीं करेगी

दक्षता लाभ ने अतीत में मांग वृद्धि को अवशोषित किया है। वैश्विक डेटा सेंटर कंप्यूट 2010 और 2018 के बीच 550% बढ़ा, जबकि ऊर्जा उपयोग लगभग 6% बढ़ा।

फिर पैटर्न टूट गया। संयुक्त राज्य अमेरिका के डेटा सेंटर की खपत 2014 में 58 टेरावाट-घंटे से बढ़कर 2023 में 176 हो गई।

विकास एक कठोर छत के तहत अनुकूलित हुआ। 200 वाट खींचने वाला एक खोपड़ी अपने मालिक को मार देता, इसलिए दक्षता ही एकमात्र उपलब्ध उत्तर बन गई।

AI ने कभी उस छत का सामना नहीं किया। इसके बजाय, इसने एक पूंजी छत का सामना किया है, और पूंजी बिजली की तुलना में कहीं अधिक आसानी से फैलती है।

अब यह बदल रहा है। खुला सवाल अब यह नहीं है कि क्या जीवविज्ञान अधिक कुशल है। यह है कि जब शक्ति, पैसे के बजाय, यह तय करती है कि क्या बनाया जाए, तो AI क्या बनता है।

स्रोत: BeInCrypto