डेटा सेंटर परियोजनाओं में देरी वैश्विक AI क्रांति को खतरे में डाल रही है।

डेटासेंटर योजना प्रस्तावों को ऊर्जा आपूर्ति सुरक्षित करने से लेकर उच्च निर्माण लागत तक कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। लेकिन अमेरिका के वर्जीनिया में 2,000 एकड़ के प्रिंस विलियम डिजिटल गेटवे साइट के साथ एक अतिरिक्त समस्या थी: यह एक गृह युद्ध युद्धक्षेत्र के बहुत करीब था।

"यदि विकास आगे बढ़ता है, तो इस ऐतिहासिक स्थल की गंभीर प्रकृति विशाल डेटासेंटरों और उनके विद्युत बुनियादी ढांचे की छाया में बैठकर खराब हो जाएगी," योजनाओं पर एक कानूनी आपत्ति ने तर्क दिया।

गेटवे परियोजना अब संदेह में है, एक स्थानीय अदालत के फैसले ने इसे रोक दिया और एक प्रमुख समर्थक बाहर हो गया।

यह दुनिया भर में सैकड़ों बड़े पैमाने पर डेटासेंटर परियोजनाओं में से एक है जो विकास के विभिन्न चरणों में हैं, एआई बूम की सवारी करने के जोखिम भरे प्रयासों से लेकर माइक्रोसॉफ्ट जैसी टेक दिग्गजों द्वारा समर्थित अधिक गंभीर परियोजनाओं तक।

लेकिन जबकि OpenAI, Anthropic और Google जैसी अत्याधुनिक AI कंपनियों के मॉडल तेजी से सुधर रहे हैं, उनकी तकनीक को शक्ति प्रदान करने वाले डेटासेंटर बहुत धीमी गति से बनाए जा रहे हैं।

Uptime Institute, जो डेटासेंटरों का निरीक्षण और रेटिंग करता है, ने 2021 और 2024 के बीच घोषित 100MW से अधिक ऊर्जा मांग वाली 250 वैश्विक डेटासेंटर परियोजनाओं की पहचान की है - जो लगभग 300,000 घरों को बिजली देने के लिए पर्याप्त है।

यह कहता है कि उन परियोजनाओं में से लगभग आधी या तो नहीं होंगी या विलंबित होंगी। Uptime के अनुसार, भले ही रद्दीकरण और देरी हो, अगले पांच वर्षों में बिजली की मांग में "अभूतपूर्व और तीव्र" वृद्धि होगी। पिछले साल रद्द की गई मेगा-परियोजनाओं में अमेरिका के एरिज़ोना में प्रोजेक्ट रेंज और मलेशिया में साइबरजया कैंपस शामिल हैं। प्रिंस विलियम गेटवे भी रद्द सूची में है।

यह बैकलॉग AI कंपनियों के लिए समस्याएँ पैदा करता है जिन्हें अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए डेटासेंटर की आवश्यकता होती है। Google ने स्वीकार किया है कि उसका क्लाउड व्यवसाय - जो कंपनियों और उपयोगकर्ताओं को चैटबॉट जैसी AI सेवाएँ प्रदान करने के लिए डेटासेंटर का उपयोग करता है - "कंप्यूट-कंस्ट्रेंड" है क्योंकि अधिक शक्तिशाली AI मॉडल और सेवाओं की मांग बढ़ती है।

Uptime में एक शोध निदेशक जे डिट्रिच का कहना है कि प्रस्तावित डेटासेंटर परियोजनाओं के खिलाफ कई कारक काम कर रहे हैं। इनमें शामिल हैं: डेटासेंटर अनुभव और कोई प्रतिबद्ध किराएदार नहीं होने वाले डेवलपर्स के प्रस्ताव; व्यक्तिगत परियोजनाओं का आकार, पैमाना और ऊर्जा और पानी का उपयोग; "डेटासेंटर कॉरिडोर" में इन परियोजनाओं की एकाग्रता; और आपूर्ति श्रृंखला के मुद्दे, जिसमें उनके लिए आवश्यक चिप्स प्राप्त करना शामिल है।

"वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला नियोजित समयसीमा पर वहाँ मौजूद परियोजनाओं की संख्या का समर्थन नहीं कर सकती है। पैमाना इतना बड़ा है कि यह चीजों को धीमा कर देगा," वे कहते हैं।

और, जैसा कि प्रिंस विलियम की कानूनी आपत्ति से पता चलता है, स्थानीय समुदाय और पर्यावरण समूहों का विरोध विचार करने के लिए एक और चल रहा मुद्दा है।

Uptime का कहना है कि हम मेगा-गीगावाट डेटासेंटर के युग में प्रवेश कर रहे हैं। इसने पिछले साल छह परियोजनाओं की पहचान की, प्रत्येक का लक्ष्य कम से कम 5GW बिजली था - पाँच अमेरिका में और एक संयुक्त अरब अमीरात में। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, आयरलैंड की अधिकतम ऊर्जा मांग 6GW है।

ऊर्जा की मांग बहुत अधिक है। Uptime के अनुसार, केवल पिछले साल घोषित परियोजनाओं को लेते हुए, और यह मानते हुए कि वे अपनी नियोजित बिजली क्षमता के 25% पर चलती हैं, वे 2025 के लिए दुनिया की अनुमानित बिजली का 1.3% उपयोग करेंगी। यह वर्तमान डेटासेंटर मांग से लगभग दोगुना है। लगभग 80% नई बिजली मांग अमेरिकी परियोजनाओं से आती है।

Uptime इस बारे में आशावादी नहीं है कि ये बिजली की ज़रूरतें पूरी होंगी।

"डेटासेंटर की बढ़ती बिजली मांगों, विशेष रूप से उत्तरी अमेरिका में, पहले से ही भारी दबाव में पावर ग्रिड द्वारा समर्थित नहीं किया जा सकता है," Uptime ने जनवरी की एक रिपोर्ट में कहा।

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**शोध कहता है, यूके और यूएस में डेटासेंटर बिजली आपूर्ति का 6% उपयोग कर रहे हैं**
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कैलिफोर्निया में, डेटासेंटर वर्षों से खाली पड़े हैं क्योंकि स्थानीय ग्रिड उन्हें बिजली की आपूर्ति नहीं कर सकता है। एम्स्टर्डम में, एक ऑस्ट्रेलियाई डेटासेंटर डेवलपर ने हाल ही में डच ग्रिड पर मुकदमा दायर किया, जब कनेक्शन के लिए उसका अनुरोध अस्वीकार कर दिया गया - एक चिंताजनक संकेत जो डेटासेंटर परियोजनाओं और उन घरों, अस्पतालों और व्यवसायों के बीच बढ़ते संघर्ष की ओर इशारा करता है जिन्हें भी उस बिजली की आवश्यकता है।

बढ़ती भू-राजनीतिक अस्थिरता के साथ गर्म होती दुनिया में, विशाल AI डेटासेंटर बनाने के आसपास के विकल्प - उन संसाधनों को कहीं और निर्देशित करने के बजाय - और भी स्पष्ट हो जाएंगे।

यूके में, गार्जियन की जांच से पता चला है कि ब्रिटेन को AI सुपरपावर में बदलने की सरकार की महत्वाकांक्षी योजनाएं उन ट्रेड-ऑफ और संसाधनों पर बहुत कम ध्यान देती हैं जिनकी आवश्यकता हो सकती है। ग्रेट ब्रिटेन की "नसों में" AI लाने के लिए कई बहु-अरब डॉलर की परियोजनाओं की घोषणा करते समय, सरकार ने वादा की गई राशि की जाँच करने की भी जहमत नहीं उठाई।

यूके के सबसे बड़े AI विकास के लिए साइट चुनते समय, ऐसा प्रतीत हुआ कि इसने इस बात पर बहुत कम विचार किया कि क्या उनके पास बिजली तक पहुंच है।

कुछ पर्यवेक्षक अधिक आशावादी हैं। JLL, एक अमेरिकी संपत्ति परामर्शदाता, अब से 2030 तक दुनिया भर में लगभग 1,200 डेटासेंटर बनाए जाने की उम्मीद करता है - जिसमें मांग मुख्य रूप से AI द्वारा संचालित होगी।

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JLL के लिए डेटासेंटर अनुसंधान के वैश्विक प्रमुख एंड्रयू बैटसन का कहना है कि उन्हें विश्वास है कि क्षमता का निर्माण किया जाएगा, उन्होंने कहा कि 2026 की पहली छमाही के लिए पट्टे पर हस्ताक्षर और भूमि पूजन उनके अनुमानों से थोड़ा आगे हैं। बैटरी भंडारण और ऑन-साइट बिजली उत्पादन में सुधार जैसे कारकों की ओर इशारा करते हुए - जिसका अर्थ है स्थानीय ग्रिड पर कम निर्भरता - वे कहते हैं कि ऊर्जा बाधाओं को भी दूर किया जा सकता है।

"मुझे विश्वास है कि उद्योग ऊर्जा चुनौतियों के माध्यम से काम करेगा," वे कहते हैं। "ऊर्जा बाधाएं दूर नहीं होंगी, लेकिन उद्योग वर्षों से समाधान विकसित और कार्यान्वित कर रहा है, और नवाचार की वह विरासत जारी रहेगी।"

जनवरी में प्रकाशित एक Uptime रिपोर्ट के अनुसार, दुनिया के सात सबसे बड़े नियोजित डेटासेंटर गैस को मुख्य ऊर्जा स्रोत के रूप में कुल 45GW ऑन-साइट बिजली का प्रस्ताव कर रहे हैं। यूके की अधिकतम ऊर्जा मांग 45GW है।

प्रिंस विलियम गेटवे प्रस्तुति आगे स्वीकार करती है कि डेटासेंटर "प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे का एक मूलभूत हिस्सा हैं जो आधुनिक अर्थव्यवस्था का समर्थन करता है।" लेकिन स्थानीय प्रतिरोध और सार्वभौमिक समस्याएं, जैसे ऊर्जा आपूर्ति, इस वैश्विक क्रांति को रोक रही हैं।

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**अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न**
यहां अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों की एक सूची है कि कैसे डेटा सेंटर परियोजनाओं में देरी AI क्रांति को प्रभावित कर रही है

**शुरुआती स्तर के प्रश्न**

**प्रश्न: AI के लिए डेटा सेंटर क्यों मायने रखते हैं?**
**उत्तर:** AI मॉडल, विशेष रूप से ChatGPT जैसे बड़े मॉडलों को भारी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। डेटा सेंटर वे भौतिक भवन हैं जो इन AI सिस्टम को चलाने के लिए आवश्यक सभी सुपरकंप्यूटर रखते हैं। उनके बिना AI काम नहीं कर सकता।

**प्रश्न: डेटा सेंटर के साथ किस तरह की देरी हो रही है?**
**उत्तर:** देरी में परमिट प्राप्त करना, निर्माण सामग्री की कमी, कुशल इलेक्ट्रीशियन और इंजीनियरों की कमी, और पावर ग्रिड से जुड़ने के लिए लंबा इंतजार शामिल है।

**प्रश्न: डेटा सेंटर बनाने में देरी मुझे वास्तव में कैसे प्रभावित करती है?**
**उत्तर:** इसका मतलब है कि आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले AI उपकरण धीमे, अधिक महंगे हो सकते हैं या सुधरना बंद कर सकते हैं। नई अधिक शक्तिशाली AI सुविधाओं को लॉन्च होने में भी अधिक समय लग सकता है।

**प्रश्न: क्या यह केवल बड़ी टेक कंपनियों के लिए एक समस्या है?**
**उत्तर:** नहीं। यह स्टार्टअप, विश्वविद्यालयों, अस्पतालों और छोटे व्यवसायों को प्रभावित करता है जो अपने उत्पादों या सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग करना चाहते हैं। यदि वे कंप्यूटिंग शक्ति तक नहीं पहुंच सकते हैं, तो वे नवाचार नहीं कर सकते।

**प्रश्न: क्या AI क्रांति वास्तव में जोखिम में है या यह अतिशयोक्ति है?**
**उत्तर:** यह एक वास्तविक जोखिम है। वर्तमान AI बूम के लिए डेटा सेंटर के बड़े पैमाने पर तीव्र विस्तार की आवश्यकता है। यदि हम उन्हें पर्याप्त तेजी से नहीं बना सकते हैं, तो AI की वृद्धि धीमी हो जाएगी, संभावित रूप से एक अड़चन पैदा होगी जहां मांग आपूर्ति से अधिक हो जाएगी।

**उन्नत स्तर के प्रश्न**

**प्रश्न: इन देरी का कारण बनने वाली मुख्य अड़चन क्या है?**
**उत्तर:** सबसे बड़ी अड़चन बिजली है। आधुनिक AI डेटा सेंटर एक छोटे शहर जितनी बिजली की खपत करते हैं। उपयोगिता कंपनियां मांग को बनाए रखने के लिए पर्याप्त तेजी से नए बिजली संयंत्र नहीं बना सकती हैं या विद्युत ग्रिड को अपग्रेड नहीं कर सकती हैं।

**प्रश्न: क्या प्रमुख परियोजनाओं के विलंबित होने के विशिष्ट उदाहरण हैं?**
**उत्तर:** हाँ। उदाहरण के लिए, उत्तरी वर्जीनिया में कई बड़े पैमाने पर डेटा सेंटर परियोजनाओं को पावर ग्रिड बाधाओं के कारण बहु-वर्षीय देरी का सामना करना पड़ा है। इसी तरह, आयरलैंड और नीदरलैंड में परियोजनाओं को ग्रिड क्षमता सीमाओं के कारण रोक दिया गया है।

**प्रश्न: GPU की कमी इसमें कैसे भूमिका निभाती है?**
**उत्तर:** यह एक दोहरी समस्या है। पहले, Nvidia के H100 या B200 GPU जैसे पर्याप्त उन्नत चिप्स नहीं हैं।