बहु-अरब डॉलर के डेटा सेंटर उद्योग का भविष्य एक अप्रत्याशित चुनौती का सामना कर सकता है: ऑन-डिवाइस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उदय। Perplexity के CEO, अरविंद श्रीनिवास ने हाल ही में सुझाव दिया कि AI को शक्ति देने वाले विशाल डेटा सेंटरों का पारंपरिक मॉडल अप्रचलित हो सकता है क्योंकि AI उपकरण उपभोक्ता उपकरणों पर सीधे चलने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली हो जाते हैं। यह बदलाव डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर में भारी निवेश करने वाली कंपनियों के लिए परिदृश्य को नाटकीय रूप से बदल सकता है।
हालांकि इस शुरुआती चरण में विशिष्ट वित्तीय अनुमानों को इंगित करना मुश्किल है, लेकिन डेटा सेंटर बाजार के लिए निहितार्थ, जिसके आने वाले वर्षों में सैकड़ों अरब डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, महत्वपूर्ण हैं। यदि AI प्रोसेसिंग का एक बड़ा हिस्सा उपकरणों पर स्थानांतरित हो जाता है, तो केंद्रीकृत डेटा स्टोरेज और प्रोसेसिंग पावर की मांग स्थिर हो सकती है या यहां तक कि घट भी सकती है, जिससे डेटा सेंटर ऑपरेटरों और संबंधित हार्डवेयर निर्माताओं के लिए राजस्व धाराएं प्रभावित होंगी।
वर्तमान AI प्रतिमान डेटा सेंटरों पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जहां AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए भारी मात्रा में डेटा संसाधित किया जाता है। हालांकि, Apple और Microsoft जैसी कंपनियां पहले से ही AI प्रोसेसिंग क्षमताओं को सीधे अपने उपकरणों में एकीकृत कर रही हैं। उदाहरण के लिए, Apple Intelligence, अपनी कुछ सुविधाओं को अपने नवीनतम उत्पादों के भीतर विशेष चिप्स पर चलाता है, जो गति और डेटा गोपनीयता को प्राथमिकता देता है। Microsoft के Copilot लैपटॉप में ऑन-डिवाइस AI प्रोसेसिंग भी शामिल है। ये कदम वितरित AI की ओर एक संभावित प्रवृत्ति का संकेत देते हैं, जहां प्रोसेसिंग को दूर से संभालने के बजाय स्थानीय रूप से संभाला जाता है।
हालांकि, चुनौती इस तकनीक की पहुंच में निहित है। वर्तमान में, ऑन-डिवाइस AI प्रोसेसिंग बड़े पैमाने पर प्रीमियम उपकरणों तक ही सीमित है क्योंकि AI की शक्तिशाली प्रोसेसिंग आवश्यकताएं हैं। मानक उपकरणों में आमतौर पर आवश्यक क्षमताओं का अभाव होता है। ऑन-डिवाइस AI को व्यापक रूप से अपनाने के लिए चिप प्रौद्योगिकी में प्रगति और लागत में कमी पर निर्भर करता है जो इसे उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए व्यवहार्य बनाता है।
आगे देखते हुए, उद्योग एक महत्वपूर्ण प्रश्न का सामना कर रहा है: क्या ऑन-डिवाइस AI की ओर रुझान तेज होगा, जिससे प्रोसेसिंग पावर का विकेंद्रीकरण होगा? या क्या जटिल AI मॉडल की आवश्यकता के लिए बड़े पैमाने पर डेटा सेंटरों की आवश्यकता बनी रहेगी? जवाब शायद एक हाइब्रिड दृष्टिकोण में निहित है, जहां कुछ AI कार्यों को गति और गोपनीयता के लिए स्थानीय रूप से संभाला जाता है, जबकि अन्य डेटा सेंटरों की विशाल प्रोसेसिंग पावर पर निर्भर रहना जारी रखते हैं। AI हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का विकास अंततः केंद्रीकृत और विकेंद्रीकृत AI प्रोसेसिंग के बीच भविष्य के संतुलन और डेटा सेंटर उद्योग पर संबंधित प्रभाव को निर्धारित करेगा।
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