कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) बुनियादी ढांचे के निर्माण की वैश्विक दौड़ तेज हो रही है। सरकारें राष्ट्रीय एआई रणनीतियों की घोषणा कर रही हैं, प्रौद्योगिकी कंपनियां नई सुविधाओं में अरबों का निवेश कर रही हैं, और क्लाउड प्रदाता अभूतपूर्व गति से अपनी कंप्यूटिंग क्षमता का विस्तार कर रहे हैं।
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) के अनुसार, डेटा केंद्रों द्वारा वैश्विक बिजली की खपत 2030 तक दोगुनी से अधिक लगभग 945 टेरावाट-घंटे (TWh) होने का अनुमान है, जो बड़े पैमाने पर AI वर्कलोड द्वारा संचालित है।
अधिकांश ध्यान NVIDIA जैसी कंपनियों के उन्नत चिप्स और बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए आवश्यक शक्तिशाली सर्वर पर केंद्रित है। फिर भी पर्दे के पीछे एक कम दिखाई देने वाली बाधा उभर रही है। गर्मी को कुशलतापूर्वक दूर करने की क्षमता कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुंच जितनी ही महत्वपूर्ण होती जा रही है।
जैसे-जैसे एआई वर्कलोड अधिक जटिल और ऊर्जा-गहन होता जा रहा है, कूलिंग सिस्टम तेजी से एक परिचालन आवश्यकता से डिजिटल बुनियादी ढांचे के रणनीतिक घटक में विकसित हो रहे हैं। कई क्षेत्रों में, शीतलन क्षमता सर्वर परिनियोजन की तुलना में तेजी से बढ़ रही है क्योंकि प्रभावी थर्मल प्रबंधन के बिना, एआई की अगली पीढ़ी बड़े पैमाने पर काम नहीं कर सकती है।
उच्च-घनत्व कंप्यूटिंग का एक नया युग
जेनरेटिव एआई ने कंप्यूटिंग के अर्थशास्त्र को बदल दिया है। बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए बड़ी संख्या में ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) की आवश्यकता होती है, जो पारंपरिक सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू)-आधारित सर्वर की तुलना में काफी अधिक बिजली की खपत करती है।
श्नाइडर इलेक्ट्रिक और एनवीआईडीआईए के अनुमान के मुताबिक, पारंपरिक एंटरप्राइज सर्वर रैक आमतौर पर 5 से 15 किलोवाट के बीच काम करते हैं जबकि एआई रैक को 50 किलोवाट या उससे अधिक की आवश्यकता होती है। कुछ अगली पीढ़ी की तैनाती प्रति रैक 100 किलोवाट से अधिक होने की उम्मीद है।
माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और अमेज़ॅन वेब सर्विसेज सहित प्रमुख क्लाउड प्रदाता, इक्विनिक्स, डिजिटल रियल्टी और भारत के CtrlS जैसे ऑपरेटरों के साथ-साथ एआई डेटा केंद्रों में भारी निवेश कर रहे हैं, जो सभी उच्च शक्ति घनत्व और अधिक परिष्कृत थर्मल प्रबंधन आवश्यकताओं को समायोजित करने के लिए सुविधाओं को फिर से डिज़ाइन कर रहे हैं। एनवीआईडीआईए के नवीनतम जीपीयू प्लेटफॉर्म पिछली पीढ़ियों की तुलना में काफी अधिक पावर लिफाफे के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो ऑपरेटरों को डेटा सेंटर लेआउट, पावर डिलीवरी और थर्मल प्रबंधन पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर करते हैं।
सर्वर द्वारा उपभोग किया गया प्रत्येक वाट अंततः ऊष्मा बन जाता है, जिससे एक बुनियादी बुनियादी ढाँचा चुनौती पैदा होती है जो एआई डेटा केंद्रों को डिज़ाइन करने के तरीके को नया आकार दे रही है। जैसे-जैसे GPU बिजली की खपत बढ़ती है, वैसे-वैसे सिस्टम को सुरक्षित ऑपरेटिंग तापमान के भीतर रखने की कठिनाई और लागत भी बढ़ती है।
जैसा कि श्नाइडर इलेक्ट्रिक में सिक्योर पावर के कार्यकारी उपाध्यक्ष, पंकज शर्मा ने कहा: “एआई अनुप्रयोग, विशेष रूप से प्रशिक्षण क्लस्टर, अत्यधिक गणना-गहन हैं और जीपीयू या विशेष एआई एक्सेलेरेटर द्वारा प्रदान की जाने वाली बड़ी मात्रा में प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। यह डेटा केंद्रों की शक्ति और शीतलन बुनियादी ढांचे पर एक महत्वपूर्ण दबाव डालता है।”
इन मांगों को पूरा करने के लिए अतिरिक्त सर्वर स्थापित करने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। एआई हार्डवेयर को पहले कूलिंग और पावर इंफ्रास्ट्रक्चर को अपग्रेड किए बिना मौजूदा सुविधाओं में तैनात नहीं किया जा सकता है। कई मामलों में, ऑपरेटर अतिरिक्त सर्वर आने से पहले लिक्विड कूलिंग और बिजली वितरण में निवेश करते हैं।
आज के एआई डेटा केंद्रों को एकीकृत प्रणालियों के रूप में डिजाइन किया जाना चाहिए जहां बिजली, शीतलन और कंप्यूटिंग क्षमता एक साथ विकसित होती है। प्रत्येक बुनियादी ढाँचा निर्णय अब प्रदर्शन, दक्षता और दीर्घकालिक मापनीयता को प्रभावित करता है। प्राथमिकता अब बड़े डेटा सेंटर बनाने की नहीं है, बल्कि दक्षता या विश्वसनीयता से समझौता किए बिना सघन एआई वर्कलोड को बनाए रखने में सक्षम स्मार्ट बुनियादी ढांचे का निर्माण करना है।
शीतलन प्रौद्योगिकियों का विकास
पारंपरिक एयर-कूलिंग सिस्टम, जो कम-घनत्व वाले उद्यम वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, आधुनिक एआई रैक द्वारा उत्पन्न गर्मी को खत्म करने में असमर्थ हैं, जिससे तरल-आधारित शीतलन प्रौद्योगिकियों की ओर बदलाव बढ़ रहा है। तरल शीतलन प्रौद्योगिकियाँ थर्मल प्रबंधन में एक चरण-परिवर्तन की पेशकश करती हैं। डायरेक्ट-टू-चिप सिस्टम सीधे प्रोसेसर से जुड़ी प्लेटों के माध्यम से शीतलक प्रसारित करते हैं, जिससे हवा की तुलना में कहीं अधिक कुशलता से गर्मी दूर होती है। विसर्जन शीतलन आगे बढ़ता है, सर्वर को पूरी तरह से विशेष ढांकता हुआ तरल पदार्थ में डुबो देता है।
खराब कूलिंग थर्मल थ्रॉटलिंग के माध्यम से सीधे सर्वर के प्रदर्शन को प्रभावित करती है, जहां ओवरहीटिंग से बचने के लिए प्रोसेसर स्वचालित रूप से धीमा हो जाता है। बेहतर कूलिंग ऑपरेटरों को प्रदर्शन को अधिकतम करने, हार्डवेयर जीवनकाल बढ़ाने और परिचालन जोखिम को कम करने की अनुमति देती है।
डेटा केंद्रों के लिए ऊर्जा दक्षता एक प्रमुख प्रदर्शन मीट्रिक बनी हुई है। पावर उपयोग प्रभावशीलता (पीयूई) मापती है कि कंप्यूटिंग उपकरण द्वारा सीधे उपयोग की जाने वाली ऊर्जा के सापेक्ष कुल सुविधा ऊर्जा की कितनी आवश्यकता है, 1.0 के करीब स्कोर अधिक दक्षता का संकेत देता है।
अपटाइम इंस्टीट्यूट के ग्लोबल डेटा सेंटर सर्वे 2025 के अनुसार, उद्योग का भारित औसत वार्षिक PUE लगातार छठे वर्ष 1.5 से ऊपर बना हुआ है, जो पुरानी सुविधाओं के निरंतर प्रभाव को दर्शाता है, जबकि नए हाइपरस्केल डेटा सेंटर बहुत कम मान प्राप्त करते हैं। Google की 2025 पर्यावरण रिपोर्ट में कहा गया है कि उसके वैश्विक डेटा सेंटर बेड़े ने 2024 में औसत वार्षिक PUE 1.09 दर्ज किया, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे ऊर्जा दक्षता हाइपरस्केल ऑपरेटरों के लिए एक प्रमुख प्रतिस्पर्धी विभेदक बन गई है।
कूलिंग की बढ़ती मांग भी स्थिरता संबंधी चिंताओं को बढ़ाती है। अमेरिका स्थित पर्यावरण और ऊर्जा अध्ययन संस्थान का अनुमान है कि एक मध्यम आकार का डेटा सेंटर ठंडा करने के लिए सालाना लगभग 110 मिलियन गैलन पानी की खपत कर सकता है, जबकि बड़ी सुविधाएं हर दिन 5 मिलियन गैलन तक पानी का उपयोग कर सकती हैं।
सतत एआई विकास की ओर
बंद-लूप तरल शीतलन प्रणाली थर्मल प्रदर्शन में सुधार करते हुए पानी की खपत को काफी कम कर सकती है। माइक्रोसॉफ्ट ने ऐसे डिज़ाइन का परीक्षण किया है जो वर्ष के महत्वपूर्ण हिस्सों के दौरान शीतलन के लिए पानी के उपयोग को कम या समाप्त कर देता है।
Google, Amazon Web Services और Microsoft सहित कंपनियों द्वारा पहले से ही हस्ताक्षरित दीर्घकालिक नवीकरणीय ऊर्जा समझौते आवश्यक हैं लेकिन अपने आप में अपर्याप्त हैं। एआई बुनियादी ढांचे की बढ़ती मांग को समायोजित करने के लिए ट्रांसमिशन नेटवर्क, ऊर्जा भंडारण और नई ग्रिड क्षमता में निवेश की भी आवश्यकता होगी।
अपशिष्ट ताप पुनर्प्राप्ति पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है। कुछ क्षेत्रों में, डेटा केंद्रों से अतिरिक्त गर्मी का पहले से ही जिला हीटिंग नेटवर्क, औद्योगिक प्रक्रियाओं और आस-पास की इमारतों का समर्थन करने के लिए पुन: उपयोग किया जा रहा है।
एआई स्वयं समस्या के कुछ हिस्से को हल करने में मदद कर सकता है। एआई-संचालित थर्मल प्रबंधन प्रणालियाँ कार्यभार की निगरानी कर सकती हैं, शीतलन आवश्यकताओं की भविष्यवाणी कर सकती हैं और वास्तविक समय में उपकरण प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकती हैं, जिससे ऊर्जा उपयोग और परिचालन लागत दोनों कम हो जाती हैं।
रणनीतिक लाभ के रूप में ठंडा करना
एआई बूम डेटा सेंटर के अंदर जो सबसे ज्यादा मायने रखता है उसे फिर से परिभाषित कर रहा है। उन्नत चिप्स और शक्तिशाली सर्वर आवश्यक बने हुए हैं, लेकिन कूलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर यह निर्धारित करने में निर्णायक कारक के रूप में उभर रहा है कि एआई क्षमता कहां बनाई जा सकती है और यह कितनी कुशलता से संचालित हो सकती है।
एआई विकास का अगला चरण न केवल अर्धचालकों और बिजली तक पहुंच पर निर्भर करेगा बल्कि गर्मी को कुशलतापूर्वक, विश्वसनीय और स्थायी रूप से प्रबंधित करने की क्षमता पर भी निर्भर करेगा। एआई को स्केल करने की दौड़ में, कूलिंग चुनौती को हल करने वाले संगठन सबसे बड़ा प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त कर सकते हैं।
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