चिप्स काफी छोटे होते हैं—कुछ आपकी हथेली में समा सकते हैं। लेकिन वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल बनाने के लिए आवश्यक हैं, और दुनिया की सबसे बड़ी टेक कंपनियों को आगे बने रहने के लिए इनकी भारी संख्या में जरूरत होती है।
माइक्रोसॉफ्ट उन्हीं कंपनियों में से एक है। और कागज पर, ऐसा लगता है कि उसके पास एक समस्या है। एक गार्डियन जांच में माइक्रोसॉफ्ट ने अपनी AI क्षमता के बारे में जो कहा है और उसके पास वास्तव में उपयोग में मौजूद उन्नत AI चिप्स की संख्या के बीच एक स्पष्ट बेमेल पाया गया है।
यह कोई छोटा अंतर भी नहीं है। रिपोर्ट के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट ने 2024 के अंत तक अपने दुनिया भर के डेटा सेंटरों में 1.8 मिलियन AI चिप्स स्थापित करने का लक्ष्य रखा था। लगभग दो साल बाद, $280 बिलियन के विस्तार के बीच, कंपनी के पास 2.2 मिलियन AI चिप्स स्थापित हैं, गार्डियन द्वारा देखे गए आंतरिक दस्तावेजों के अनुसार। यह कुछ विशेषज्ञों की अपेक्षा से आधे से भी कम है।
सीधे शब्दों में कहें तो, वैश्विक AI दौड़ के लिए विशाल डेटा सेंटर बनाने की आवश्यकता होती है जो अत्यंत महंगे चिप्स पर चलते हैं। यह स्पष्ट विसंगति बताती है कि माइक्रोसॉफ्ट के सबसे नए डेटा सेंटर पूरी तरह से चालू नहीं हो सकते हैं—या, यदि वे चालू हैं, तो उनके पास आवश्यक चिप्स नहीं हैं।
यह एक बड़ी समस्या की ओर भी इशारा करता है: यह ट्रैक करना मुश्किल है कि AI तकनीक वास्तव में कैसे आगे बढ़ रही है। AI को शक्ति देने वाले चिप्स Nvidia द्वारा बनाए जाते हैं, जो दुनिया की दो सबसे मूल्यवान कंपनियों में से एक है। इसकी आपूर्ति श्रृंखला उद्योग के सबसे कड़े गुप्त रहस्यों में से एक है।
लगभग बिना किसी अपवाद के, Nvidia यह रिपोर्ट नहीं करता कि वह इनमें से कितने चिप्स बेचता है या किसे बेचता है। इसके ग्राहक—दुनिया की सबसे बड़ी टेक कंपनियाँ—भी यह खुलासा नहीं करतीं कि उनके पास कितने हैं। इस जानकारी के बिना, किसी के लिए भी यह जानना बहुत मुश्किल है कि AI वास्तव में फल-फूल रहा है या नहीं।
माइक्रोसॉफ्ट: एक पावर वैक्यूम?
पिछले दो वर्षों में, माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि उसने बेहद तेज गति से AI बुनियादी ढांचा बनाया है। इसके CEO, सत्य नडेला ने पिछले साल कहा था कि वह 2027 के मध्य तक अपने वैश्विक डेटा सेंटर पदचिह्न को दोगुना कर देगा। 2022 से, उसने AI बनाने के लिए भूमि, भवनों और कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे में लगभग $280 बिलियन का निवेश किया है। इसमें अकेले पिछली तिमाही में $41 बिलियन से अधिक शामिल है।
लेकिन यह अनुमान लगाना मुश्किल है कि माइक्रोसॉफ्ट ने इस पैसे से कितने डेटा सेंटर बनाए हैं।
कंपनी की प्रगति का आकलन करने का एक तरीका उसकी सार्वजनिक घोषणाओं को देखना है, विशेष रूप से बिजली की जरूरतों के संबंध में। डेटा सेंटरों को बिजली की आवश्यकता होती है, इसलिए यह अनुमान लगाने का एक तरीका कि कितने चालू हैं, माइक्रोसॉफ्ट के पास उपलब्ध ऊर्जा—उसकी AI क्षमता—को जोड़ना है।
माइक्रोसॉफ्ट के अपने दावे, वार्षिक रिपोर्टों और तिमाही आय में, बताते हैं कि उसने अपने AI निर्माण के हिस्से के रूप में पिछले दो वर्षों में 5 गीगावाट (GW) डेटा सेंटर क्षमता जोड़ी है। वह कहता है कि अब उसके पास पांच महाद्वीपों में सैकड़ों डेटा सेंटर हैं।
पांच गीगावाट ऊर्जा की एक विशाल मात्रा है—यूरोप के सबसे बड़े डेटा सेंटर पार्क के आकार का चार गुना। लेकिन माइक्रोसॉफ्ट की कुल क्षमता इससे भी अधिक होनी चाहिए; वह 2022 से AI बुनियादी ढांचा बना रहा है। यह कितनी अधिक है, यह एक खुला प्रश्न है।
2024 की एक आंतरिक प्रस्तुति में, माइक्रोसॉफ्ट ने कथित तौर पर दावा किया था कि उसके पास पहले से ही 5GW डेटा सेंटर क्षमता स्थापित है। यह सुझाव देगा कि अब उसके पास कुल 10GW हो सकती है। यह स्पष्ट नहीं है कि ये सभी AI डेटा सेंटर हैं—कुछ अन्य क्लाउड सेवाओं के लिए हो सकते हैं। लेकिन माइक्रोसॉफ्ट के अपने बयान संकेत देते हैं कि उसके हालिया खर्च का मुख्य फोकस AI बुनियादी ढांचा बनाने पर रहा है।
दस गीगावाट के AI डेटा सेंटर यह सुझाव देंगे कि माइक्रोसॉफ्ट के पास लगभग 6.4 मिलियन ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) होनी चाहिए। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड के प्रोफेसर शाओलेई रेन ने कहा कि माइक्रोसॉफ्ट की स्थिरता रिपोर्ट—जिनमें बिजली उपयोग के आंकड़े शामिल हैं और जो इसके वित्तीय विवरणों से अलग प्रकाशित होती हैं—एक अलग तस्वीर पेश करती हैं। उन्होंने कहा कि ये रिपोर्ट बताती हैं कि 2024 में माइक्रोसॉफ्ट की AI क्षमता शायद 1.2GW के करीब थी। लेकिन यहां तक कि यह कम आंकड़ा भी मतलब होगा कि माइक्रोसॉफ्ट को लगभग 4 मिलियन AI चिप्स की आवश्यकता होगी—यदि उसने पिछले दो वर्षों में 5GW AI डेटा सेंटर जोड़े हैं।
"उनके अपने मानकों के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट सही हो सकता है। लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि जब वे कहते हैं कि उन्होंने डेटा सेंटर क्षमता जोड़ी है तो उनका क्या मतलब है। वे अपर्याप्त संदर्भ दे रहे हैं," रेन ने कहा। "स्थिरता रिपोर्ट तीसरे पक्ष द्वारा ऑडिट की जाती हैं। उनके पास घोषणाओं से अधिक विश्वसनीयता है।"
Nvidia में विशेषज्ञता रखने वाले एक विश्लेषक ने कहा कि उन्हें लगता है कि माइक्रोसॉफ्ट के पास उसके सार्वजनिक बयानों को देखते हुए अधिक चिप्स होंगे। "वे मेरे लिए कम हैं। वे मेरी अपेक्षा से कम हैं कि माइक्रोसॉफ्ट के पास होंगे," उन्होंने कहा।
माइक्रोसॉफ्ट ने जोर देकर कहा कि गार्डियन की गणना गलत जानकारी पर आधारित थी। उसने यह कोई अंतर्दृष्टि नहीं दी कि गार्डियन के कौन से आंकड़े गलत थे या क्यों। जो स्पष्ट है वह यह है कि माइक्रोसॉफ्ट की AI क्षमता का निर्माण उसकी वार्षिक रिपोर्टों से कहीं अधिक धीमी गति से आगे बढ़ रहा है।
रेन ने कहा: "कागज पर एक ही तिमाही के भीतर 1GW बिजली क्षमता हासिल करना या घोषित करना संभव हो सकता है। लेकिन उस क्षमता को ऑनलाइन लाना और उसी तिमाही के भीतर वास्तव में कंप्यूटिंग के लिए उपयोग करना कहीं अधिक कठिन होगा।"
माइक्रोसॉफ्ट के भीतर के सूत्रों का कहना है कि कंपनी के पास AI चिप्स की कुल संख्या पिछले वर्ष में "मुश्किल से हिली है"।
कुछ स्पष्ट विसंगति माइक्रोसॉफ्ट के OpenAI के साथ संबंध से समझाई जा सकती है। उनकी वाणिज्यिक साझेदारी की सटीक शर्तें सार्वजनिक नहीं हैं, लेकिन यह इकाई माइक्रोसॉफ्ट के कुछ डेटा सेंटर तैनाती के लिए जिम्मेदार हो सकती है, जो गार्डियन द्वारा देखे गए दस्तावेजों में नहीं होंगे।
पूर्ण स्क्रीन में छवि देखें
नीदरलैंड के मिडेनमीर में एक माइक्रोसॉफ्ट डेटा सेंटर। फोटोग्राफ: ANP/Shutterstock
'आपके पास बहुत सारे चिप्स हो सकते हैं … जिन्हें आप प्लग नहीं कर सकते'
एक और कारक है: माइक्रोसॉफ्ट की कुछ बड़ी परियोजनाएं चालू होने से बहुत दूर दिखती हैं।
माइक्रोसॉफ्ट के अमेरिका में सबसे बड़े AI विकास को लें, विस्कॉन्सिन और जॉर्जिया में फेयरवाटर नामक डेटा सेंटरों की एक जोड़ी। अप्रैल में, माइक्रोसॉफ्ट के मुख्य कार्यकारी नडेला ने कहा कि विस्कॉन्सिन में फेयरवाटर परियोजना "लाइव हो रही है"।
हालांकि, Epoch AI से इमारत की उपग्रह फुटेज संकेत देती है कि इसका केवल एक हिस्सा चालू है। मई में, माइक्रोसॉफ्ट ने एक विस्कॉन्सिन अखबार को स्वीकार किया कि फेयरवाटर अभी तक ऑनलाइन नहीं है।
यह बहुत आम है, रेन ने कहा। शुरू में यह एक मल्टी-गीगावाट, मल्टीबिलियन-डॉलर का निवेश था। तीन साल बाद, केवल 300MW बनाया गया है।
पूर्ण स्क्रीन में छवि देखें
सत्य नडेला ने पिछले साल कहा था कि माइक्रोसॉफ्ट 2027 के मध्य तक अपने वैश्विक डेटा सेंटर पदचिह्न को दोगुना कर देगा। फोटोग्राफ: जेफ चिउ/AP
आंतरिक दस्तावेज यह भी संकेत देता है कि माइक्रोसॉफ्ट के पास Nvidia के नवीनतम मॉडल चिप, ब्लैकवेल, की संख्या उससे कम है जितनी Nvidia की सार्वजनिक घोषणाओं को देखते हुए उम्मीद की जा सकती है। पिछले मार्च में, Nvidia के मुख्य कार्यकारी जेन्सेन हुआंग ने कहा था कि Nvidia के शीर्ष चार ग्राहकों—जिन्हें व्यापक रूप से अमेज़न, ओरेकल, माइक्रोसॉफ्ट और गूगल माना जाता है—से ब्लैकवेल के ऑर्डर 3.6 मिलियन थे।
इस आंकड़े का कोई विवरण नहीं दिया गया था, लेकिन माइक्रोसॉफ्ट ऐतिहासिक रूप से Nvidia के सबसे बड़े ग्राहकों में से एक रहा है। यदि यह अभी भी मामला था, तो माइक्रोसॉफ्ट के पास कुल ब्लैकवेल होल्डिंग्स लगभग 1 मिलियन चिप्स के करीब होनी चाहिए। वास्तव में, उसके पास इस राशि के आधे से भी कम स्थापित है।
चिप्स कहां हैं, यदि डेटा सेंटरों में नहीं हैं?
Nvidia की बैलेंस शीट संकेत देती हैं कि उसने बहुत सारे चिप्स बेचे हैं; उसने फरवरी में $215.9 बिलियन का राजस्व दर्ज किया। क्या माइक्रोसॉफ्ट ने इन्हें खरीदा है लेकिन स्थापित नहीं किया है? कितने, और क्या ये सभी उसके कब्जे में हैं?
नडेला पिछले साल के अंत में ऑल थिंग्स AI नामक एक पॉडकास्ट पर इस प्रश्न की ओर इशारा करते दिखे, जहां उन्होंने माइक्रोसॉफ्ट के डेटा सेंटर निर्माण के बारे में बात की। सबसे बड़ी समस्या, उन्होंने कहा, विद्युत शक्ति और डेटा सेंटरों को बिजली के स्रोत के काफी करीब बनाना था।
"यदि आप ऐसा नहीं कर सकते हैं, तो आपके पास वास्तव में इन्वेंट्री में बहुत सारे चिप्स बैठे हो सकते हैं जिन्हें मैं प्लग नहीं कर सकता। वास्तव में, यह आज मेरी समस्या है। यह चिप आपूर्ति का मुद्दा नहीं है। यह वास्तव में है कि मेरे पास प्लग करने के लिए गर्म शेल नहीं हैं।"
एक माइक्रोसॉफ्ट प्रवक्ता ने कहा: "कई दशकों में, माइक्रोसॉफ्ट ने क्लाउड और AI सेवाओं के लिए तेजी से बढ़ती ग्राहक मांग को पूरा करने के लिए एक वैश्विक बुनियादी ढांचा बनाया है। हमारे डेटा सेंटर कई पीढ़ियों में कस्टम सिलिकॉन, इंटेल और Nvidia चिप्स को जोड़ते हैं, साथ ही बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए आवश्यक नेटवर्किंग, भंडारण और सिस्टम बुनियादी ढांचे को भी जोड़ते हैं। माइक्रोसॉफ्ट अपने AI बुनियादी ढांचे में विशिष्ट चिप्स की मात्रा की रिपोर्ट नहीं करता है। गार्डियन ने हमारे साथ जो अनुमान साझा किए हैं वे गलत हैं, गलत धारणाओं से गलत निष्कर्ष निकालते हैं।"
Nvidia ने टिप्पणी के अनुरोध का जवाब नहीं दिया।
किसी कंपनी की 'AI क्षमता' से चिप्स की संख्या की गणना कैसे करें
दुनिया की सबसे बड़ी टेक कंपनियां अपनी AI क्षमता को बिजली के संदर्भ में मापती हैं: गीगावाट। एक गीगावाट 700,000 से 1 मिलियन घरों को बिजली देता है। मेटा का कहना है कि लुइसियाना में उसका विवादास्पद हाइपरियन डेटा सेंटर 5GW क्षमता का होगा। यूके की कंपनी डेटाविटा लैनार्कशायर में 1GW डेटा सेंटर की योजना बना रही है।
इन आंकड़ों को चिप्स में बदलने के लिए, आपको गणना करनी होगी कि उस मात्रा में बिजली के साथ कितने चिप्स चल सकते हैं। गार्डियन ने निम्नलिखित विधि का उपयोग किया, इन गणनाओं को रोड आइलैंड विश्वविद्यालय के प्रोफेसर अब्देलतवाब हेंडावी और रेन के साथ जांचा।
पहले विरोधी AI प्रदर्शनकारी को जेल भेजा गया है, उसका OpenAI, एंथ्रोपिक और मेटा के लिए संदेश है: 'अपनी मानवता पुनः प्राप्त करें' – और पढ़ें।
यह मोटा अनुमान लगाने के लिए कि डेटा सेंटर में कितने चिप्स हैं, आप डेटा सेंटर की बिजली खपत को AI चिप, जैसे H100, की बिजली खपत से विभाजित कर सकते हैं। एक एकल H100 700W का उपयोग करता है। यदि माइक्रोसॉफ्ट के पास 10GW क्षमता है, इसे 700 वाट से विभाजित करने पर सुझाव मिलता है कि उसके पास लगभग 12 मिलियन चिप्स होने चाहिए।
H100 आंतरिक दस्तावेज में उल्लिखित अधिकांश चिप्स बनाते हैं। यह यह भी संकेत देता है कि माइक्रोसॉफ्ट के पास A100 हैं, जो कम बिजली का उपयोग करते हैं, और ब्लैकवेल, जो अधिक उपयोग करते हैं।
लेकिन यह मोटा अनुमान कई कारकों के लिए जिम्मेदार नहीं है। पहला, डेटा सेंटरों में शीतलन प्रणाली और अन्य उपकरण होते हैं जो भी बिजली का उपयोग करते हैं। रेन का अनुमान है कि एक विशिष्ट AI डेटा सेंटर में, 80% बिजली कंप्यूटर चिप्स में जाती है। यह अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी के आंकड़ों के साथ मोटे तौर पर मेल खाता है, हालांकि सटीक संख्या डेटा सेंटर की दक्षता पर निर्भर करती है। 10GW का 80% सुझाव देगा कि लगभग 8GW वास्तव में उपयोग में है।
यह माइक्रोसॉफ्ट के अपने डेटा सेंटर दक्षता आंकड़ों से थोड़ा कम है, जो 2024 की स्थिरता रिपोर्ट में दिखाई देते हैं। वह रिपोर्ट बताती है कि इसके नए डेटा सेंटरों में 89% बिजली IT प्रणालियों को शक्ति देती है, जिसमें 11% ओवरहेड है।
दूसरा, डेटा सेंटर में सभी चिप्स AI चिप्स नहीं हैं। AI चिप्स सर्वर रैक पर अन्य कंप्यूटर चिप्स, जैसे मेमोरी चिप्स, के साथ लगाए जाते हैं जो उन्हें गणना चलाने में मदद करते हैं। आठ H100 GPU वाला एक सर्वर अधिकतम लगभग 10kW बिजली का उपयोग करता है।
8GW को 10kW से विभाजित करने पर 800,000 सर्वर, या 6.4 मिलियन चिप्स मिलते हैं।
यह एक रूढ़िवादी अनुमान है, क्योंकि व्यवहार में माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियां कुछ हद तक अपनी बिजली क्षमता को ओवरसब्सक्राइब करती हैं—डेटा सेंटर में अधिक चिप्स डालती हैं जितना उनकी IT क्षमता पूरी तरह से समर्थन कर सकती है, रेन ने कहा।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
यहां माइक्रोसॉफ्ट की AI रणनीति और चिप की कमी के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों की एक सूची है जो एक प्राकृतिक उपयोगकर्ता-अनुकूल स्वर में लिखी गई है
शुरुआती-स्तर के प्रश्न
1 क्या माइक्रोसॉफ्ट वास्तव में चिप्स के कारण अपनी AI योजनाओं को धीमा कर रहा है
उत्तर वास्तव में नहीं, माइक्रोसॉफ्ट अभी भी बहुत तेजी से आगे बढ़ रहा है, लेकिन उन्हें अपने AI सुविधाओं को कहां रखना है, इस बारे में अधिक समझदार होना होगा। वे बड़े, उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों और अपने स्वयं के मुख्य उत्पादों को प्राथमिकता दे रहे हैं, बजाय एक साथ सभी को सुविधाएं जारी करने के। वे अपने सॉफ्टवेयर को चिप्स का अधिक कुशलता से उपयोग करने के लिए भी डिजाइन कर रहे हैं।
2 चिप की कमी का माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों का उपयोग करने वाले सामान्य व्यक्ति के लिए क्या मतलब है
उत्तर आपके लिए, इसका मतलब हो सकता है कि एक नई AI सुविधा अपेक्षा से थोड़ी देर से आए, या इसे सभी को जारी करने से पहले उपयोगकर्ताओं के एक छोटे समूह को पहले जारी किया जा सकता है। इसका शायद ही कभी मतलब होता है कि सुविधाएं रद्द कर दी गई हैं, बस देरी या चरणबद्ध हैं।
3 माइक्रोसॉफ्ट को AI के लिए इतने सारे चिप्स की आवश्यकता क्यों है
उत्तर AI मॉडल विशाल जटिल कैलकुलेटर की तरह हैं। उन्हें एक एकल प्रश्न का उत्तर देने के लिए अरबों गणनाओं को संसाधित करने की आवश्यकता होती है। विशेष चिप्स ही इसे इतनी तेजी से करने का एकमात्र तरीका हैं कि AI तत्काल महसूस हो। माइक्रोसॉफ्ट को एक ही समय में अपने सभी ग्राहकों के लिए AI को शक्ति देने के लिए इनमें से लाखों चिप्स की आवश्यकता होती है।
4 क्या यह कमी केवल अधिक चिप्स बनाने के बारे में है या यह कुछ और है
उत्तर यह दोनों का थोड़ा सा है। कारखाने उन्हें पर्याप्त तेजी से नहीं बना सकते हैं, लेकिन यह भी है कि वे कौन से चिप्स बना सकते हैं। AI के लिए उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट उच्च-स्तरीय चिप्स बनाने में सबसे कठिन हैं, और दुनिया में केवल कुछ ही कंपनियां हैं जो उन्हें उत्पादित कर सकती हैं।
उन्नत तकनीकी प्रश्न
5 माइक्रोसॉफ्ट किन विशिष्ट चिप्स को पाने के लिए संघर्ष कर रहा है
उत्तर मुख्य बाधा उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी और उन्नत GPU हैं, विशेष रूप से Nvidia के H100 और H200 श्रृंखला। ये GPU AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए उद्योग मानक हैं, और आपूर्ति माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और अमेज़न सभी से एक साथ विशाल मांग के साथ नहीं रह पाई है।
6 क्या माइक्रोसॉफ्ट इसे ठीक करने के लिए कुछ कर रहा है क्या वे अपने स्वयं के चिप्स बना रहे हैं
