एआई कितनी ऊर्जा का उपयोग करता है? (वास्तविक आंकड़े, समझाया गया)
एक सामान्य ChatGPT क्वेरी लगभग 0.3 वॉट-घंटा बिजली का उपयोग करती है — लगभग उतना जितना एक ओवन एक सेकंड में खींचता है — ओपनएआई और स्वतंत्र अनुमानों के अनुसार। ग्रिड स्तर पर, अमेरिकी डेटा सेंटरों ने 2023 में लगभग 176 TWh बिजली का उपयोग किया, जो राष्ट्रीय बिजली का लगभग 4.4% है, और यह हिस्सा तेजी से बढ़ रहा है।
आपने शायद सुना होगा कि हर ChatGPT सवाल “Google सर्च से दस गुना ज्यादा ऊर्जा जलाता है”, या कि एआई पूरी बिजली ग्रिड को निगल जाएगा। सच्चाई इससे ज्यादा जटिल है: प्रति क्वेरी खर्च छोटा और घटता जा रहा है, जबकि डेटा सेंटरों की कुल मांग बड़ी और तेजी से बढ़ रही है। दोनों बातें एक साथ सच हैं, और आंकड़े तभी समझ में आते हैं जब उनके स्रोत दिए जाएँ। यहाँ वे हैं — और अगर आप एआई के प्रभाव के दूसरे हिस्से के बारे में जानना चाहते हैं, तो हमने पानी के उपयोग के लिए भी यही विश्लेषण किया है।
एआई ऊर्जा का उपयोग करता ही क्यों है?
एआई का बिजली बिल दो अलग-अलग गतिविधियों से आता है, और इन्हें मिलाने से ही ज्यादातर भ्रम पैदा होता है।
- प्रशिक्षण (Training) वह एकमुश्त प्रक्रिया है जिसमें मॉडल तैयार किया जाता है। हजारों विशेष चिप्स हफ्तों या महीनों तक पूरी क्षमता से चलते हैं, इसलिए प्रशिक्षण लागत मेगावॉट-घंटा या गीगावॉट-घंटा में बताई जाती है।
- इनफेरेंस (Inference) रोजमर्रा का उपयोग है — हर चैट उत्तर, छवि या सारांश। हर अनुरोध सस्ता है, लेकिन लोकप्रिय मॉडल अरबों बार उपयोग होते हैं, इसलिए अब इनफेरेंस तैनात सिस्टमों के लिए कुल ऊर्जा में सबसे बड़ा हिस्सा है।
- ओवरहेड (Overhead) दोनों के ऊपर बैठता है: डेटा सेंटर में कूलिंग, नेटवर्किंग और पावर कन्वर्ज़न, जिसे आमतौर पर PUE (पावर यूसेज एफिशिएंसी) नामक मीट्रिक में मापा जाता है।
जब आप “एआई ऊर्जा” के बहुत अलग-अलग आंकड़े देखें, तो देखिए कि वह आंकड़ा इनमें से किस चीज को कवर करता है। अगर कोई प्रति-क्वेरी अनुमान कूलिंग को नजरअंदाज करता है, या कोई प्रशिक्षण कुल ऐसे पेश किया जाता है जैसे वह रोजाना दोहराया जाता है, तो वे दोनों ही आपको अलग-अलग दिशाओं में गुमराह करेंगे।
एक ChatGPT क्वेरी कितनी ऊर्जा का उपयोग करती है?
मुख्य आंकड़ा खुद ओपनएआई से आता है। जून 2025 में, सैम ऑल्टमैन ने लिखा कि औसत ChatGPT क्वेरी लगभग 0.34 वॉट-घंटा उपयोग करती है — “लगभग उतना जितना एक ओवन एक सेकंड में उपयोग करता है, या एक हाई-एफिशिएंसी बल्ब कुछ मिनटों में” (Data Center Dynamics, 2025)।
यह आंकड़ा पीयर-रिव्यू नहीं है, और ओपनएआई ने अपनी कार्यप्रणाली प्रकाशित नहीं की। लेकिन यह स्वतंत्र कार्य से मेल खाता है। शोध समूह Epoch AI ने आधुनिक H100 चिप्स, वास्तविक (पीक नहीं) पावर ड्रा और उत्तर की लंबाई के आधार पर एक सामान्य GPT-4o क्वेरी के लिए लगभग 0.3 Wh का अनुमान लगाया (Epoch AI, 2025)। Google ने इससे भी आगे जाकर एक तकनीकी पेपर प्रकाशित किया: मीडियन Gemini टेक्स्ट प्रॉम्प्ट ने 2025 के मध्य तक 0.24 Wh उपयोग किया (Google Cloud, 2025)।
दो सावधानियाँ जरूरी हैं:
- पुराना “3 Wh” अनुमान गलत नहीं था — वह बस पुराना था। 2023 के एक व्यापक रूप से उद्धृत अनुमान ने पुराने A100 चिप्स पर लंबे उत्तर और पीक पावर मान लिया था। Epoch के संशोधन ने पाया कि हर धारणा ने आंकड़ा बढ़ा दिया, जिससे कुल मिलाकर ~10x अधिक अनुमान आया (Epoch AI, 2025; TechCrunch, 2025)।
- हर क्वेरी सामान्य नहीं होती। Epoch बताता है कि 10,000-टोकन दस्तावेज़ एक क्वेरी को ~2.5 Wh तक ले जाता है, 100,000-टोकन इनपुट ~40 Wh तक, और तर्कशील मॉडल जो उत्तर देने से पहले “सोचते” हैं, एक अनुरोध में कई गुना अधिक टोकन उत्पन्न करते हैं। छवि और वीडियो जनरेशन की लागत इससे भी अधिक है — Hugging Face के एक अध्ययन ने पाया कि छवि जनरेशन सबसे ऊर्जा-खपत वाली सामान्य एआई गतिविधि है (MIT Technology Review, 2023)।
तो निष्पक्ष उत्तर: एक सामान्य टेक्स्ट क्वेरी के लिए कुछ दसवां वॉट-घंटा, भारी कार्यों के लिए 10–100x तक।
एक तालिका में आंकड़े
यहाँ सबसे अधिक उद्धृत आंकड़े उनके स्रोत और वर्षों के साथ दिए गए हैं, ताकि आप स्वयं जाँच सकें।
| क्या | अनुमानित ऊर्जा उपयोग | स्रोत (वर्ष) |
|---|---|---|
| एक “औसत” ChatGPT क्वेरी (ओपनएआई का आंकड़ा) | ~0.34 Wh | Sam Altman via DCD (2025) |
| सामान्य GPT-4o क्वेरी (स्वतंत्र अनुमान) | ~0.3 Wh | Epoch AI (2025) |
| मीडियन Gemini टेक्स्ट प्रॉम्प्ट | ~0.24 Wh | Google (2025) |
| पुराना प्रति-क्वेरी अनुमान (अब संशोधित) | ~3 Wh | Epoch AI / TechCrunch (2025) |
| एक Google सर्च (पुराना आधिकारिक आंकड़ा) | ~0.3 Wh | Google (2009) |
| 1 घंटे वीडियो स्ट्रीमिंग | ~77 Wh (0.077 kWh) | IEA (2020) |
| GPT-3 का प्रशिक्षण (एक बार) | ~1,287 MWh | Patterson et al. (2021) |
| GPT-4 श्रेणी के मॉडल का प्रशिक्षण (एक बार) | ~20–25 MW लगभग 3 महीने तक (≈40–50 GWh) | Epoch AI (2025) |
| अमेरिकी डेटा सेंटर, कुल (2023) | ~176 TWh (4.4% अमेरिकी बिजली) | LBNL / DOE (2024) |
| अमेरिकी डेटा सेंटर, अनुमानित (2028) | 325–580 TWh (6.7–12%) | LBNL / DOE (2024) |
| वैश्विक डेटा सेंटर, कुल (2024) | ~415 TWh (~1.5% विश्व बिजली) | IEA (2025) |
| वैश्विक डेटा सेंटर, अनुमानित (2030) | ~945 TWh | IEA (2025) |
ध्यान दें: प्रति-क्वेरी आंकड़े केवल टेक्स्ट चैट को कवर करते हैं, और डेटा सेंटर के कुल आंकड़े उन इमारतों में होने वाली हर चीज — स्ट्रीमिंग, बैंकिंग, ईमेल — को शामिल करते हैं, न कि सिर्फ एआई को।
प्रशिक्षण बनाम इनफेरेंस: कौन सा अधिक खर्चीला है?
प्रशिक्षण सुर्खियाँ बटोरता है क्योंकि एकल आंकड़ा बड़ा होता है। शोधकर्ताओं ने GPT-3 के प्रशिक्षण को लगभग 1,287 MWh — यानी 120 अमेरिकी घरों की वार्षिक बिजली — के बराबर रखा (Patterson et al., 2021)। GPT-4 श्रेणी के मॉडल के लिए, Epoch AI का अनुमान है कि प्रशिक्षण ने लगातार लगभग 20–25 मेगावॉट लगभग तीन महीने तक लिया — यानी 40–50 GWh, या उस अवधि के लिए लगभग 20,000 अमेरिकी घरों की बिजली (Epoch AI, 2025)।
लेकिन प्रशिक्षण एक बार होता है। इनफेरेंस अरबों बार रोज होता है। ChatGPT के स्तर पर, 0.34 Wh प्रति क्वेरी भी रोजाना सैकड़ों मेगावॉट-घंटा जोड़ देता है, इसलिए किसी लोकप्रिय मॉडल की जीवनकाल ऊर्जा का बड़ा हिस्सा उसे चलाने में लगता है, न कि बनाने में। यही कारण है कि प्रति-क्वेरी आंकड़ा — चाहे वह छोटा हो — दीर्घकालिक कुल के लिए प्रशिक्षण से ज्यादा मायने रखता है।
कुल मिलाकर डेटा सेंटर कितनी बिजली का उपयोग करते हैं?
यहीं पर आंकड़े बड़े हो जाते हैं, और असली चिंता भी यहीं है।
अमेरिकी ऊर्जा विभाग द्वारा कमीशन की गई लॉरेंस बर्कले नेशनल लेबोरेटरी की रिपोर्ट के अनुसार, अमेरिकी डेटा सेंटरों ने 2023 में लगभग 176 TWh — राष्ट्रीय बिजली का 4.4% — का उपयोग किया, और 2028 तक 325–580 TWh, यानी अमेरिकी बिजली का 6.7–12% का अनुमान है (LBNL / DOE, 2024)। वृद्धि दर ~7% प्रति वर्ष (2014–2018) से 18% प्रति वर्ष (2018–2023) हो गई, मुख्यतः एआई सर्वरों के कारण।
वैश्विक स्तर पर, अंतरराष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी की Energy and AI रिपोर्ट के अनुसार डेटा सेंटरों ने 2024 में लगभग 415 TWh (~1.5% वैश्विक बिजली) का उपयोग किया, जो 2030 तक लगभग 945 TWh — आज के जापान की कुल बिजली से थोड़ा अधिक — तक दोगुना हो जाएगा, जिसमें सबसे बड़ा योगदान एआई का है और अमेरिका व चीन लगभग 80% वृद्धि के लिए जिम्मेदार हैं (IEA, 2025)।
एक चेतावनी: ये अनुमान हैं, माप नहीं, और डेटा सेंटरों में बहुत सा गैर-एआई काम भी चलता है। हम अपने एआई आंकड़े पृष्ठ पर ये मुख्य आंकड़े अपडेट करते रहते हैं।
एआई की ऊर्जा खपत रोजमर्रा की चीज़ों से कैसे तुलना करती है?
संदर्भ वॉट-घंटा को सहज बनाता है। एक सामान्य टेक्स्ट क्वेरी (~0.3 Wh):
- आपके ओवन के लगभग 1 सेकंड के बराबर है, ओपनएआई की अपनी तुलना के अनुसार (DCD, 2025)।
- एक एलईडी बल्ब के कुछ मिनटों के बराबर (10 W बल्ब लगभग दो मिनट में 0.3 Wh उपयोग करता है)।
- लगभग एक Google सर्च के बराबर, कम से कम Google के 2009 के पुराने आंकड़े (~0.3 Wh) के अनुसार (Google, 2009)। वायरल “Google सर्च से 10 गुना” दावा पुराने, ऊँचे AI अनुमान को उतने ही पुराने सर्च आंकड़े से भाग देकर निकला था — दोनों ही अब पुराने हो चुके हैं।
- वीडियो स्ट्रीमिंग के एक घंटे के 1/250वें हिस्से के बराबर, जो ~77 Wh प्रति घंटा चलता है (IEA, 2020)।
- फोन चार्ज करने से बहुत कम (~10–15 Wh), हालांकि एक AI छवि जनरेट करना कभी-कभी उसके करीब पहुँच सकता है (MIT Technology Review, 2023)।
संक्षेप में: आपकी चैटबॉट आदत आपके व्यक्तिगत ऊर्जा उपयोग में नगण्य है। असली कहानी आपकी नहीं — सबकी कुल उपयोगिता है, जो ग्रिड के खास हिस्सों में केंद्रित है।
प्रति क्वेरी ऊर्जा क्यों घटती जा रही है
ऊपर दिए गए प्रति-क्वेरी आंकड़े एक दिशा में पहले ही पुराने हो चुके हैं: नीचे। Google ने रिपोर्ट किया कि मीडियन Gemini टेक्स्ट प्रॉम्प्ट की ऊर्जा एक साल में 33 गुना घटी, मुख्यतः सॉफ्टवेयर के कारण — बेहतर मॉडल आर्किटेक्चर, स्मार्ट रिक्वेस्ट बैचिंग, और हार्डवेयर का उच्च उपयोग (Google Cloud, 2025)। हर नई चिप पीढ़ी प्रति वॉट अधिक कंप्यूटेशन देती है, और mixture-of-experts जैसी तकनीकें हर अनुरोध में केवल मॉडल के कुछ हिस्से को सक्रिय करती हैं।
लेकिन एक पुरानी आर्थिक सच्चाई है: जब कोई चीज सस्ती होती है, लोग उसका ज्यादा उपयोग करते हैं। प्रति टोकन लागत गिरना ही तर्कशील मॉडल, लंबे संदर्भ और एआई वीडियो को संभव बनाता है — जो प्रति कार्य कहीं ज्यादा टोकन उपयोग करते हैं। प्रति क्वेरी दक्षता बढ़ती है, लेकिन कुल मांग फिर भी चढ़ती है। यह विरोधाभास नहीं; यही पैटर्न LBNL और IEA के पूर्वानुमानों में भी है।
तो आपको कितनी चिंता करनी चाहिए?
संतुलित उत्तर: प्रति क्वेरी अपराधबोध छोड़िए, ग्रिड-स्तरीय रुझान पर ध्यान दीजिए।
प्रति क्वेरी, लागत सचमुच छोटी है — एक सर्च के बराबर, स्ट्रीमिंग के एक मिनट के हिस्से के बराबर। “ऊर्जा बचाने” के लिए चैटबॉट न इस्तेमाल करना ऐसा है जैसे जलवायु परिवर्तन के खिलाफ एक बार लिफ्ट न लेना।
सिस्टम स्तर पर, चिंताएँ असली हैं लेकिन विशिष्ट। डेटा सेंटर खास क्षेत्रों में केंद्रित हैं, जहाँ वे स्थानीय ग्रिड पर दबाव डाल सकते हैं, बिजली की कीमतें बढ़ा सकते हैं, और — अगर नई मांग गैस से पूरी हुई — उत्सर्जन कटौती धीमी कर सकते हैं। IEA यह भी बताता है: एआई को ग्रिड, इमारतों और उद्योग में लगाने से डेटा सेंटरों की खपत से ज्यादा ऊर्जा बचाई जा सकती है, हालांकि यह निश्चित नहीं (IEA, 2025)। ऊर्जा और पानी का प्रभाव यहाँ साथ-साथ बढ़ता-घटता है: कम कंप्यूट का मतलब कम बिजली और कम कूलिंग।
इसके लिए क्या किया जा रहा है?
इस दबाव के चलते उद्योग में कई स्पष्ट प्रतिक्रियाएँ दिख रही हैं।
- असाधारण पैमाने पर स्वच्छ ऊर्जा सौदे। Microsoft ने Three Mile Island रिएक्टर को फिर से शुरू करने के लिए 20 साल का समझौता किया — अपने डेटा सेंटरों के लिए 835 MW कार्बन-मुक्त बिजली, जो 2028 में चालू होगी (Utility Dive, 2024)। Google और Amazon ने भी इसी तरह के परमाणु और नवीकरणीय ऊर्जा वादे किए हैं।
- डेटा सेंटरों के लिए नवीकरणीय ऊर्जा का निर्माण। IEA का अनुमान है कि 2035 तक डेटा सेंटरों की मांग के लिए 450 TWh से अधिक नई नवीकरणीय बिजली बनेगी (IEA, 2025)।
- दक्षता को उत्पाद लक्ष्य बनाना। कस्टम चिप्स (TPU, इनफेरेंस एक्सेलेरेटर), लिक्विड कूलिंग, और मॉडल स्तर की ट्रिक्स जैसे डिस्टिलेशन और क्वांटाइजेशन सभी प्रति टोकन वॉट-घंटा घटाते हैं।
- अधिक पारदर्शिता। Google का 2025 का प्रति-प्रॉम्प्ट पेपर किसी बड़े प्रदाता की पहली सार्वजनिक माप थी; ओपनएआई ने भी अपना आंकड़ा जारी किया। स्वतंत्र सत्यापन अभी कम है, लेकिन दिशा सही है।
निष्कर्ष
एआई कितनी ऊर्जा का उपयोग करता है? एक सामान्य टेक्स्ट क्वेरी के लिए लगभग 0.3 वॉट-घंटा — अपने आप में नगण्य — और दुनिया के डेटा सेंटरों के लिए हर साल लगभग 415 TWh, जो 2030 तक लगभग दोगुना होने की ओर है। प्रति उपयोग आंकड़ा छोटा और घटता है; कुल आंकड़ा बड़ा और बढ़ता है। दोनों को उनके स्रोत के साथ उद्धृत किया जाना चाहिए, और कोई भी घबराहट या लापरवाही का समर्थन नहीं करता। अगर आप इन आंकड़ों के पीछे की तकनीक समझना चाहते हैं, तो हमारे सीखें हब से शुरुआत करें।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
एक ChatGPT क्वेरी कितनी ऊर्जा का उपयोग करती है?
एक सामान्य टेक्स्ट क्वेरी के लिए लगभग 0.3–0.34 वॉट-घंटा, ओपनएआई के अपने आंकड़े और स्वतंत्र Epoch AI अनुमान के अनुसार। यह लगभग एक एलईडी बल्ब के कुछ मिनटों के बराबर है। लंबे दस्तावेज़ और तर्कशील मॉडल एक ही अनुरोध को कई वॉट-घंटा या उससे अधिक तक पहुँचा सकते हैं।
क्या एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना उसे चलाने से अधिक ऊर्जा लेता है?
प्रशिक्षण एक बड़ा एकमुश्त खर्च है — GPT-3 को लगभग 1,287 MWh लगे, और Epoch AI के अनुमान के अनुसार GPT-4 श्रेणी के मॉडल को लगभग 40–50 GWh। लेकिन अरबों दैनिक क्वेरी के कारण अब इनफेरेंस (रोजमर्रा का उपयोग) लोकप्रिय मॉडलों के लिए प्रशिक्षण से अधिक कुल ऊर्जा जोड़ता है।
कुल मिलाकर डेटा सेंटर कितनी बिजली का उपयोग करते हैं?
अमेरिकी डेटा सेंटरों ने 2023 में लगभग 176 TWh — राष्ट्रीय बिजली का 4.4% — का उपयोग किया, लॉरेंस बर्कले नेशनल लेबोरेटरी की एक रिपोर्ट के अनुसार, और 2028 तक 325–580 TWh का अनुमान है। वैश्विक स्तर पर, IEA के अनुसार 2024 में डेटा सेंटर का उपयोग लगभग 415 TWh था, जो 2030 तक ~945 TWh हो जाएगा।
क्या एक ChatGPT क्वेरी एक Google सर्च से ज्यादा खराब है?
अब दोनों लगभग बराबर हैं। 2009 में Google के एक सर्च के लिए आंकड़ा लगभग 0.3 Wh था — जो आज के ChatGPT अनुमानों के बराबर है। लोकप्रिय ‘10 गुना खराब’ दावा पुराने 3 Wh AI अनुमान को उतने ही पुराने सर्च आंकड़े से तुलना करता था, और दोनों आंकड़े अब बदल चुके हैं।
एआई की ऊर्जा खपत वीडियो स्ट्रीमिंग से कैसे तुलना करती है?
IEA विश्लेषण के अनुसार एक घंटे वीडियो स्ट्रीमिंग में लगभग 0.077 kWh (77 Wh) लगती है — यानी लगभग 250 सामान्य ChatGPT क्वेरी के बराबर। एक AI क्वेरी कुछ सेकंड टीवी देखने के बराबर है, नेटफ्लिक्स मैराथन के नहीं।
प्रति क्वेरी एआई की ऊर्जा खपत क्यों घट रही है?
बेहतर चिप्स, स्मार्ट मॉडल डिज़ाइन और उच्च उपयोगिता। Google ने एक साल में अपनी मीडियन Gemini टेक्स्ट प्रॉम्प्ट की ऊर्जा में 33 गुना गिरावट दर्ज की। लेकिन कुल मांग फिर भी बढ़ती है क्योंकि उपयोग दर दक्षता से तेज़ बढ़ती है।
क्या एआई की ऊर्जा खपत गंभीर समस्या है?
प्रति क्वेरी, नहीं — यह बहुत छोटी है। असली मुद्दा कुल वृद्धि है: डेटा सेंटर 2028 तक अमेरिकी बिजली का 6.7–12% तक पहुँच सकते हैं, जिससे स्थानीय ग्रिड पर दबाव और अगर नई मांग जीवाश्म ईंधन से पूरी हुई तो उत्सर्जन कटौती धीमी हो सकती है। इसे देखना चाहिए, घबराना नहीं।
टेक कंपनियाँ एआई की ऊर्जा खपत के लिए क्या कर रही हैं?
बड़े पैमाने पर स्वच्छ ऊर्जा खरीदना — Microsoft ने Three Mile Island रिएक्टर (835 MW) को फिर से शुरू करने के लिए 20 साल का समझौता किया, और IEA 2035 तक डेटा सेंटरों के लिए 450+ TWh नई नवीकरणीय ऊर्जा का अनुमान लगाता है — साथ ही अधिक कुशल चिप्स, मॉडल और कूलिंग बनाना।
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Frequently asked questions
एक ChatGPT क्वेरी कितनी ऊर्जा का उपयोग करती है?
एक सामान्य टेक्स्ट क्वेरी के लिए लगभग 0.3–0.34 वॉट-घंटा, ओपनएआई के अपने आंकड़े और स्वतंत्र Epoch AI अनुमान के अनुसार। यह लगभग एक एलईडी बल्ब के कुछ मिनटों के बराबर है। लंबे दस्तावेज़ और तर्कशील मॉडल एक ही अनुरोध को कई वॉट-घंटा या उससे अधिक तक पहुँचा सकते हैं।
क्या एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना उसे चलाने से अधिक ऊर्जा लेता है?
प्रशिक्षण एक बड़ा एकमुश्त खर्च है — GPT-3 को लगभग 1,287 MWh लगे, और Epoch AI के अनुमान के अनुसार GPT-4 श्रेणी के मॉडल को लगभग 40–50 GWh। लेकिन अरबों दैनिक क्वेरी के कारण अब इनफेरेंस (रोजमर्रा का उपयोग) लोकप्रिय मॉडलों के लिए प्रशिक्षण से अधिक कुल ऊर्जा जोड़ता है।
कुल मिलाकर डेटा सेंटर कितनी बिजली का उपयोग करते हैं?
अमेरिकी डेटा सेंटरों ने 2023 में लगभग 176 TWh — राष्ट्रीय बिजली का 4.4% — का उपयोग किया, लॉरेंस बर्कले नेशनल लेबोरेटरी की एक रिपोर्ट के अनुसार, और 2028 तक 325–580 TWh का अनुमान है। वैश्विक स्तर पर, IEA के अनुसार 2024 में डेटा सेंटर का उपयोग लगभग 415 TWh था, जो 2030 तक ~945 TWh हो जाएगा।
क्या एक ChatGPT क्वेरी एक Google सर्च से ज्यादा खराब है?
अब दोनों लगभग बराबर हैं। 2009 में Google के एक सर्च के लिए आंकड़ा लगभग 0.3 Wh था — जो आज के ChatGPT अनुमानों के बराबर है। लोकप्रिय '10 गुना खराब' दावा पुराने 3 Wh AI अनुमान को उतने ही पुराने सर्च आंकड़े से तुलना करता था, और दोनों आंकड़े अब बदल चुके हैं।
एआई की ऊर्जा खपत वीडियो स्ट्रीमिंग से कैसे तुलना करती है?
IEA विश्लेषण के अनुसार एक घंटे वीडियो स्ट्रीमिंग में लगभग 0.077 kWh (77 Wh) लगती है — यानी लगभग 250 सामान्य ChatGPT क्वेरी के बराबर। एक AI क्वेरी कुछ सेकंड टीवी देखने के बराबर है, नेटफ्लिक्स मैराथन के नहीं।
प्रति क्वेरी एआई की ऊर्जा खपत क्यों घट रही है?
बेहतर चिप्स, स्मार्ट मॉडल डिज़ाइन और उच्च उपयोगिता। Google ने एक साल में अपनी मीडियन Gemini टेक्स्ट प्रॉम्प्ट की ऊर्जा में 33 गुना गिरावट दर्ज की। लेकिन कुल मांग फिर भी बढ़ती है क्योंकि उपयोग दर दक्षता से तेज़ बढ़ती है।
क्या एआई की ऊर्जा खपत गंभीर समस्या है?
प्रति क्वेरी, नहीं — यह बहुत छोटी है। असली मुद्दा कुल वृद्धि है: डेटा सेंटर 2028 तक अमेरिकी बिजली का 6.7–12% तक पहुँच सकते हैं, जिससे स्थानीय ग्रिड पर दबाव और अगर नई मांग जीवाश्म ईंधन से पूरी हुई तो उत्सर्जन कटौती धीमी हो सकती है। इसे देखना चाहिए, घबराना नहीं।
टेक कंपनियाँ एआई की ऊर्जा खपत के लिए क्या कर रही हैं?
बड़े पैमाने पर स्वच्छ ऊर्जा खरीदना — Microsoft ने Three Mile Island रिएक्टर (835 MW) को फिर से शुरू करने के लिए 20 साल का समझौता किया, और IEA 2035 तक डेटा सेंटरों के लिए 450+ TWh नई नवीकरणीय ऊर्जा का अनुमान लगाता है — साथ ही अधिक कुशल चिप्स, मॉडल और कूलिंग बनाना।
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