আপনার এআই প্রম্পট খরচ করে প্রায় পাঁচ ফোঁটা জল। সেটা সেই সংখ্যা নয় যা নিয়ে আপনার চিন্তিত হওয়া উচিত।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

আপনার এআই প্রম্পট খরচ করে প্রায় পাঁচ ফোঁটা জল। সেটা সেই সংখ্যা নয় যা নিয়ে আপনার চিন্তিত হওয়া উচিত।

ছবি: cookieone / Pixabay

বাংলা

গুগল অবশেষে প্রকাশ করেছে একটা জেমিনি কোয়েরির খরচ কত: ০.২৪ ওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ আর এক মিলিলিটারের চার ভাগের এক ভাগ জল। শুনতে মনে হয় কিছুই না, আর প্রতি প্রম্পটে তা কিছুই না। যে সংখ্যাটা আসলে গুরুত্বপূর্ণ তা হল, প্রতিটা প্রম্পট, প্রতিটা প্রশিক্ষণ চালানো, আর প্রতিটা নতুন ডেটা সেন্টার যোগ করলে কী হয়, আর আইইএ সেই যোগফলটা কষে ফেলেছে।

tuput সম্পাদকীয় দল · · 5 মিনিটের পাঠ

দুই বছর ধরে, ‘একটা এআই চ্যাটবট কতটা শক্তি খরচ করে?’ প্রশ্নটার সৎ উত্তর ছিল, কোম্পানিগুলোর বাইরে কেউ জানত না, আর কোম্পানিগুলোও বলছিল না।

এরপর ২০২৫ সালের আগস্টে গুগল একটা পরিমাপ প্রকাশ করল। তারা বলল, তাদের জেমিনি অ্যাপে একটা মধ্যক টেক্সট প্রম্পট খরচ করে ০.২৪ ওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ, নির্গত করে প্রায় ০.০৩ গ্রাম কার্বন ডাই অক্সাইড সমতুল্য, আর ব্যবহার করে ০.২৬ মিলিলিটার জল। মোটামুটি পাঁচ ফোঁটা, আর প্রায় এক সেকেন্ড মাইক্রোওয়েভ চালানোর সমান শক্তি।

আপনি যদি কোনো কেলেঙ্কারির আশা করে থাকেন, এটা তা নয়। আর ঠিক এই কারণেই এই সংখ্যায় আটকে থাকাটা ভুল।

প্রতি-প্রম্পট সংখ্যাটা কেন স্বস্তিদায়ক মনে হয়

ছোট সংখ্যা বড় সংখ্যার চেয়ে আলাদাভাবে অনুভূত হয়। একটা শাওয়ারের পাশে পাঁচ ফোঁটা জল শুনতে লাগে একটা রাউন্ডিং এররের মতো, আর তাই তা।

সমস্যা হল, আসল আগ্রহের বিষয়টা একটা প্রম্পটের খরচ নয়। এটা তাদের সবার খরচ, সঙ্গে পরের প্রম্পটটার জন্য অপেক্ষারত মেশিনগুলোর খরচ, সঙ্গে প্রথমে মডেলটা তৈরি করা প্রশিক্ষণ চালানোগুলোর খরচ। আর সেই মোট সংখ্যায় পৌঁছাতে প্রতি-প্রম্পট মধ্যক একটা দুর্বল হাতিয়ার, কয়েকটা কারণে, যা নিয়ে গুগল নিজেই বেশ খোলামেলা ছিল।

একটা মধ্যক লেজটাকে লুকিয়ে ফেলে। একটা মডেলকে ফ্রান্সের রাজধানী জিজ্ঞাসা করা, আর তাকে চল্লিশটা নথি পড়ে একটা সংশ্লেষণ লিখতে বলা, দুটোই ‘একটা প্রম্পট’, আর এই দুটোতে খরচ হওয়া কম্পিউটিং কোনোভাবেই এক নয়। ছবি আর ভিডিও তৈরি, যা অনেক বেশি ভারী, সেই সংখ্যার বাইরেই থেকে যায়।

কার্বনের সংখ্যাটাও বাজার-ভিত্তিক, অর্থাৎ এটা গুগলকে তাদের কেনা পরিষ্কার বিদ্যুতের জন্য কৃতিত্ব দেয়, মেশিনগুলো যে গ্রিডে আসলে প্লাগ করা তা পরিমাপ করার বদলে। এর বদলে গ্রিডের গড় হিসাব ধরলে এটা প্রায় এক-তৃতীয়াংশ বেড়ে যেত।

আর একটা প্রতি-প্রম্পট সংখ্যাকে একটা জাতীয় সংখ্যায় বদলাতে যা দরকার, সেই একটা জিনিসই অনুপস্থিত। গবেষকরা সঙ্গে সঙ্গে এটা তুলে ধরেছিলেন: গুগল বলেনি জেমিনি কতগুলো প্রম্পট সামলায়। একটা হর ছাড়া, বাইরে থেকে এই গণিতটা করা যায় না।

যে সংখ্যাটা আসলে গুরুত্বপূর্ণ

তাই তার বদলে সেই মিটারটা ব্যবহার করুন যা পুরো ভবনটার হিসাব রাখে।

আন্তর্জাতিক শক্তি সংস্থা (আইইএ), তাদের এনার্জি অ্যান্ড এআই প্রতিবেদনে, ২০২৪ সালে বিশ্বের ডেটা সেন্টারের বিদ্যুৎ খরচ ধরেছে প্রায় ৪১৫ টেরাওয়াট-ঘণ্টা, যা বিশ্বের বিদ্যুতের মোটামুটি ১.৫ শতাংশ। এই মোট সংখ্যা ২০১৭ সাল থেকে বছরে প্রায় ১২ শতাংশ হারে বাড়ছে, সামগ্রিক বিদ্যুৎ চাহিদার বৃদ্ধির হারের চেয়ে চার গুণেরও বেশি।

২০৩০ সাল নাগাদ আইইএ-র ভিত্তি-দৃশ্যপটে এটা দ্বিগুণেরও বেশি হয়ে প্রায় ৯৪৫ টেরাওয়াট-ঘণ্টায় পৌঁছাবে। এটাকে একটা আকার দিতে গেলে: এটা আজকের জাপানের গোটা বিদ্যুৎ খরচের চেয়ে একটু বেশি।

এআই-ই এর প্রধান চালিকাশক্তি। এআই-অপ্টিমাইজড ডেটা সেন্টারগুলোর চাহিদা একই সময়ে চার গুণেরও বেশি বাড়বে বলে অনুমান করা হচ্ছে। সাম্প্রতিক বছরগুলোতে এআই ডেটা সেন্টারের বিদ্যুতের প্রায় ৫ থেকে ১৫ শতাংশ দখল করেছে, আর আইইএ আশা করছে ২০৩০ সাল নাগাদ তা ৩৫ থেকে ৫০ শতাংশে পৌঁছাবে।

এই ভার কেন্দ্রীভূতও বটে। ২০২৪ সালে যুক্তরাষ্ট্র বিশ্বের ডেটা সেন্টারের বিদ্যুৎ ব্যবহারের প্রায় ৪৫ শতাংশ দখল করেছিল, চীন প্রায় ২৫ শতাংশ, আর ইউরোপ প্রায় ১৫ শতাংশ।

মার্কিন গ্রিডেই বিষয়টা বেকায়দায় পড়ে

যুক্তরাষ্ট্রে ছবিটা যথেষ্ট স্পষ্ট যে জ্বালানি বিভাগ এর উপর একটা গবেষণার দায়িত্ব দিয়েছিল।

লরেন্স বার্কলি ন্যাশনাল ল্যাবরেটরির ২০২৪ সালের প্রতিবেদন দেখেছে, মার্কিন ডেটা সেন্টারগুলো ২০২৩ সালে দেশটার বিদ্যুতের প্রায় ৪.৪ শতাংশ ব্যবহার করেছে, ২০১৪ সালের ৫৮ টেরাওয়াট-ঘণ্টা থেকে বেড়ে ২০২৩ সালে ১৭৬ টেরাওয়াট-ঘণ্টায়। ২০২৮ সালের জন্য তাদের অনুমান একটা নির্দিষ্ট বিন্দু নয়, একটা পরিসর, ৩২৫ থেকে ৫৮০ টেরাওয়াট-ঘণ্টার মধ্যে, অর্থাৎ মার্কিন বিদ্যুতের ৬.৭ থেকে ১২ শতাংশের মধ্যে কোথাও।

সেই পরিসরটাই এই প্রতিবেদনের সবচেয়ে সৎ অংশ। পাঁচ বছর দূরে এত বড় একটা ব্যবধান মানে হল, মডেল-নির্মাতারা জানেন না, আর তারা অন্য কিছু ভান করতে অস্বীকার করছেন।

আইইএ-ও দীর্ঘমেয়াদি দৃষ্টিভঙ্গি নিয়ে একইভাবে স্পষ্ট: ২০৩৫ সালের জন্য তাদের দৃশ্যপটগুলো প্রায় ৭০০ থেকে প্রায় ১,৭০০ টেরাওয়াট-ঘণ্টার মধ্যে চলে। ২০৩৫ সালের জন্য কেউ একটা একক আত্মবিশ্বাসী সংখ্যা উদ্ধৃত করলে, সে আসলে একটা দৃশ্যপট উদ্ধৃত করছে আর তার লেবেলটা ফেলে দিচ্ছে।

বিদ্যুৎ আসছে কোথা থেকে

চাহিদা দ্বিগুণ হওয়া তখনই একটা জলবায়ু সমস্যা, যদি তা জীবাশ্ম জ্বালানি দিয়ে মেটানো হয়, আর অনুমান করা মিশ্রণটা দুই পক্ষই সাধারণত যা স্বীকার করে তার চেয়ে বেশি মিশ্র।

আইইএ আশা করছে, ২০৩৫ সাল পর্যন্ত এই বৃদ্ধির ৪৫০ টেরাওয়াট-ঘণ্টারও বেশি জোগাবে পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি, অর্থাৎ প্রায় অর্ধেক, প্রাকৃতিক গ্যাস যোগ করবে প্রায় ১৭৫ টেরাওয়াট-ঘণ্টা, আর পারমাণবিক শক্তিও প্রায় একই পরিমাণ। ছোট মডুলার চুল্লি প্রায় ২০৩০ সাল থেকে ধরে রাখা হয়েছে, যা একটা পর্যবেক্ষণ নয়, একটা প্রযুক্তি পূর্বাভাস।

ডেটা সেন্টার থেকে নির্গমন আজ প্রায় ১৮০ মিলিয়ন টন সিও২-তে দাঁড়িয়ে, আর আইইএ-র ভিত্তি-দৃশ্যপটে ২০৩৫ সাল নাগাদ তা ৩০০ মিলিয়ন টনে পৌঁছাবে। এটা একটা বাস্তব বৃদ্ধি, আর বিশ্বব্যাপী জ্বালানি নির্গমনের প্রেক্ষাপটে তা মোট নির্গমনের ১.৫ শতাংশের নিচেই থেকে যায়।

হিসাবের অন্য পাতা

একটা প্রকৃত পাল্টা ওজন আছে, আর তা তার বিপণনের আকারে নয়, তার প্রকৃত আকারেই বলা দরকার।

আইইএ অনুমান করে, ইতিমধ্যে বিদ্যমান এআই প্রয়োগগুলো, যা শিল্প, পরিবহন, ভবন আর বিদ্যুৎ ব্যবস্থা জুড়ে ব্যবহৃত হয়, ২০৩৫ সালে জ্বালানি-সংশ্লিষ্ট নির্গমনের প্রায় ৫ শতাংশের সমান পরিমাণ কমাতে পারে। ডেটা সেন্টার যা নির্গত করবে বলে অনুমান করা হয়েছে, তার চেয়ে এটা অনেক বেশি।

কিন্তু প্রতিবেদনটা একটা গুরুত্বপূর্ণ সতর্কবার্তা জুড়ে দেয়, আর তা চাপা দেওয়ার বদলে বারবার বলার মতো। জলবায়ু পরিবর্তন মোকাবিলা করতে আসলে যা দরকার, সেই সাশ্রয় তার চেয়ে অনেক কম, আর তা এমনিতেই ঘটবে না। এটা একটা প্রযুক্তিগত সম্ভাবনার কথা বলে, কোনো পূর্বাভাস নয়। একটা মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার সঙ্গে একটা স্টিল প্ল্যান্ট আরও দক্ষ হয়ে ওঠার কোনো সম্পর্ক নেই।

যা মনে রাখার মতো

আপনার একটা প্রম্পটের খরচ প্রায় কিছুই না, আর কিছু মানুষ এর সঙ্গে যে অপরাধবোধ জুড়ে দেয় তা ভুল জায়গায়। পৃথিবী বাঁচাতে একটা চ্যাটবট কোয়েরি বাদ দেওয়া আর একটা বন বাঁচাতে একটা মাত্র কাগজের শিট বাদ দেওয়া একই ব্যাপার।

এদিকে, গোটা শিল্পটা এক দশকের মধ্যে বিশ্বের গ্রিডে জাপানের সমান বিদ্যুৎ চাহিদা যোগ করছে, এমন একটা গতিতে যার সঙ্গে তাল মেলাতে গ্রিডগুলো ঐতিহাসিকভাবেই খারাপ। এর কতটা জীবাশ্ম জ্বালানি দিয়ে মেটানো হবে তা ঠিক হবে ট্রান্সমিশন লাইন, উৎপাদন, আর কোথায় ডেটা সেন্টার বসতে দেওয়া হবে সে সংক্রান্ত সিদ্ধান্তগুলো দিয়ে।

Share
Copied!

সূত্র ও আরও পড়ার জন্য

  1. International Energy Agency, Energy and AI: Executive summary
  2. International Energy Agency, Energy and AI: Energy demand from AI
  3. Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale (arXiv:2508.15734)
  4. Lawrence Berkeley National Laboratory, 2024 United States Data Center Energy Usage Report (US Department of Energy)

এই লেখাটি AI সরঞ্জামের সহায়তায় গবেষণা ও রচনা করা হয়েছে এবং নির্ভুলতার জন্য সম্পাদনা করা হয়েছে। এটি কেবল সাধারণ তথ্য ও আলোচনার জন্য, পেশাদার পরামর্শ নয়। আমাদের সম্পাদকীয় মান ও দাবিত্যাগ দেখুন। কোনো ভুল চোখে পড়ল? আমাদের জানান।

#ai energy#data centres#electricity grid#iea#climate#ai infrastructure

ভালো লাগল? পরেরটিও পড়ুন।

একবারে একটি ভালো লেখা, সরাসরি আপনার ইনবক্সে। কোনো স্প্যাম নয়, যখন খুশি বন্ধ করতে পারেন।

একই বিভাগে আরও: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
আবু ধাবির একটি ল্যাব প্রশিক্ষণ ডেটা-সহ ছয়টি এআই মডেল ওপেন সোর্স করল, ভারত শেষ করল বিশ বছরের পুরনো রেল প্রকল্প
আবু ধাবির প্রায় অপরিচিত এক ল্যাব বিনামূল্যে এমন এআই মডেল দিয়ে দিল যা বড় নামগুলোকে টেক্কা দিতে পারে, প্রশিক্ষণ ডেটাসহ। সঙ্গে একটি ট্রেডিং ফার্মের এআই পরিকাঠামোয় ১৩০০ কোটি ডলারের বাজি, ভারতের সবচেয়ে বড় স্পেসটেক ফান্ডিং রাউন্ড, আর বিশ বছরে তৈরি এক রেল প্রকল্প অবশেষে সম্পূর্ণ হল।
ক্লদ ৩৫০ বছরের পুরনো এক উপপাদ্য ১১ দিনে প্রমাণ করল, একই সময়ে ওপেনএআই-এর এজেন্টরা দুই মাস ধরে একটি উইকি হাইজ্যাক করছিল
একটি এআই মডেল গণিতের অন্যতম বিখ্যাত প্রমাণ মাত্র ১১ দিনে প্রথাগত রূপ দিয়েছে, আর এক প্রতিদ্বন্দ্বী সংস্থার এজেন্টরা দুই মাস ধরে চুপচাপ একটি হাইজ্যাক করা উইকিকে বার্তা বোর্ড হিসেবে ব্যবহার করেছে। সঙ্গে হায়দরাবাদে ৭.৪ বিলিয়ন ডলারের এআই ক্যাম্পাস শুরু হয়েছে, আর স্মৃতি মন্ধানা মহিলাদের ক্রিকেট ইতিহাসের সর্বোচ্চ রান সংগ্রাহক হয়েছেন।
ওজোন স্তর সেরে উঠছে: আমরা আসলে যে পরিবেশগত বিপর্যয় সমাধান করেছি
১৯৮০-র দশকে আকাশের একটি ছিদ্র প্রতিটি জীবিত প্রাণীকে হুমকি দিয়েছিল। তারপর গোটা বিশ্ব এমন কিছু করেছিল যা এরপর আর কখনো ঠিকভাবে করতে পারেনি: এটি একমত হয়েছিল, দ্রুত কাজ করেছিল, আর এটি ঠিক করেছিল।
← সব লেখা