কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শক্তি এবং জল রিসোর্সের বৃহত্তম গ্রাহকে পরিণত হচ্ছে। নিউরাল নেটওয়ার্কের বৃদ্ধি কীভাবে জলবায়ু পরিবর্তনে প্রভাব ফেলে, এবং এটি বিনিয়োগকাদের এবং বৈশ্বিক অর্থনীতির জন্য কী ঝুঁকি ও সুযোগ সৃষ্টি করে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তীব্র বৃদ্ধি এবং শক্তির চাহিদা
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রসেসিং সক্ষমতা গত কয়েক বছরে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে। ২০২২ সালের শেষে ChatGPT-এর মতো পাবলিক নিউরাল নেটওয়ার্ক চালু হওয়ার পর থেকে, বিশ্বজুড়ে ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলগুলোকে দ্রুত বাস্তবায়ন করার চেষ্টা করছে, যা বিপুল পরিমাণ তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করতে প্রয়োজন। শিল্পের হিসাব অনুযায়ী, ২০২৪ সালের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর গ্লোবাল ডেটা সেন্টারের মোট শক্তির প্রায় ১৫-২০% খরচ হবে। ২০২৫ সালে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি ২৩ গিগাওয়াটে পৌঁছাতে পারে — যা যুক্তরাজ্যের সমগ্র বিদ্যুৎ ব্যবহারের সমান। তুলনার জন্য, এই সংখ্যা বিটকয়েন মাইনিং-এর সম্পূর্ণ নেটওয়ার্কের বৈদ্যুতিন ব্যয় ছাড়িয়ে যাচ্ছে, যা নির্দেশ করে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি অত্যন্ত শক্তি গ্রাহক হিসাবেই পরিণত হয়েছে।
এই এক্সপোনেনশিয়াল গতিবিধি প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোর অবকাঠামোর উপর ব্যাপক বিনিয়োগের ফলে ঘটছে: প্রায় প্রতি সপ্তাহে নতুন ডেটা সেন্টার খুলছে এবং প্রতি কিছু মাসে মেশিন লার্নিং-এর জন্য বিশেষায়িত চিপ তৈরির উৎপাদন শুরু হচ্ছে। এই ধরনের অবকাঠামোর সম্প্রসারণ সরাসরি হাজার হাজার সার্ভারকে বিদ্যুৎ এবং শীতলকরণে প্রয়োজনীয় বিদ্যুতের খরচ বাড়িয়ে দেয়, যা আধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলোর পরিচর্যা করে।
মেগানগরের স্তরের নির্গমন
এনজির পরিমাণ এত বেশি হওয়ায়, তা অনিবার্যভাবে উল্লেখযোগ্য গ্রিনহাউস গ্যাস নির্গমনের দিকে নিয়ে যায়, যদি শক্তির কিছু অংশ কোনো ভূপৃষ্ঠীয় জ্বালানী থেকে পাওয়া যায়। সাম্প্রতিক এক গবেষণায় বলা হয়েছে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ২০২৫ সালে ৩২-৮০ মিলিয়ন মেট্রিক টন কার্বন ডাইঅক্সাইড (CO2) এর জন্য দায়ী হতে পারে। এটি বাস্তবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ‘কার্বন পাদ চিহ্ন’ কে শহরের স্তরে নিয়ে আসে: যেমন, নিউ ইয়র্কের বার্ষিক নির্গমন প্রায় ৫০ মিলিয়ন টন CO2। আগে কখনো এমন প্রযুক্তি যা সম্পূর্ণ ডিজিটাল মনে হয়েছে, সে একই আকারের জলবায়ু পরিবর্তনে প্রভাব তৈরি করতে দেখা যায় যেমন বৃহৎ শিল্প খাত করে।
গুরুতরভাবে, এই অনুমানগুলো সংরক্ষিত। এগুলো মূলত সার্ভারগুলোর কাজ করার জন্য বিদ্যুতের নির্গমনকে বোঝায়, যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ জীবনচক্র — যন্ত্রপাতির উৎপাদন (সার্ভার, চিপ) থেকে ব্যবহারিক স্তরে পর্যন্ত — অতিরিক্ত কার্বন পাদ চিহ্ন তৈরি করে। যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বুম আগের গতিতেই চলতে থাকে, তবে সংশ্লিষ্ট নির্গমনের পরিমাণ উদ্বেগজনকভাবে বেড়ে যাবে। এটি বৈশ্বিক গ্রিনহাউস গ্যাস হ্রাসের প্রচেষ্টাগুলোকে জটিল করবে এবং প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোর জন্য একটি প্রশ্ন রয়েছে — কিভাবে তারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিস্ফোরক বৃদ্ধিকে নিজ নিজ কার্বন নিরপেক্ষতা অর্জনে যুক্ত করতে সক্ষম হবে।
নিউরাল নেটওয়ার্কের জল পাদ চিহ্ন
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আরেকটি গোপন রিসোর্স “অ্যাপেটাইট” হলো জল। ডেটা সেন্টারগুলো সার্ভার এবং যন্ত্রপাতি শীতল করার জন্য অত্যধিক পরিমাণের জল ব্যবহার করে: অব্যাহত শীতলকরণ এবং এয়ার কন্ডিশনিং জল রিসোর্সের অভাবে এগিয়ে চলতে পারে না। সরাসরি ব্যবহারের পাশাপাশি, বিদ্যুৎ উৎপাদন প্ল্যান্টগুলোকে শীতল করতে পর্যাপ্ত পরিমাণ জল প্রয়োজন, যে বিদ্যুত চালিত ক্লাস্টারগুলো ব্যবহার করে। বিশেষজ্ঞদের হিসাব অনুযায়ী, কেবলমাত্র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেমগুলো ২০২৫ সালে ৩১২ থেকে ৭৬৫ বিলিয়ন লিটার জল খরচ করতে পারে। এটি মানব জাতির তরফে বছরে খাওয়া সমস্ত বোতলজাত জলের পরিমাণের সাথে তুলনীয়। এভাবেই নিউরাল নেটওয়ার্কগুলো একটি বিশাল জল পাদ চিহ্ন তৈরি করে, যা সম্প্রতি সরবরাহ করা অধিকাংশ মানুষকে দেখা যাচ্ছিল না।
সরকারি পরিমাণগুলো সাধারণত সম্পূর্ণ চিত্র প্রতিফলিত করে না। উদাহরণস্বরূপ, আন্তর্জাতিক শক্তি সংস্থা ২০২৩ সালে বিশ্বের সমস্ত ডেটা সেন্টারের দ্বারা ব্যবহৃত জল হিসেবে প্রায় ৫৬০ বিলিয়ন লিটার হিসাব করেছে, কিন্তু এই পরিসংখ্যানে পাওয়া যায়নি জল যা উৎপাদন প্ল্যান্টগুলোতে ব্যবহৃত হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জল পাদ চিহ্ন বাস্তবে কিছু গুণ বেশি হতে পারে। শিল্পের বৃহত্তম খেলোয়াড়রা এখনও বিস্তারিত তথ্য প্রকাশ করতে বিলম্ব করছে: সম্প্রতি গুগল তাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেম সম্পর্কে একটি প্রতিবেদনে স্পষ্টভাবে উল্লেখ করেছে যে তারা তৃতীয় পক্ষের বিদ্যুৎ উৎপাদনের জল ব্যবহারের পরিসংখ্যানগুলি রাখেনি। এই ধরনের একটি পদ্ধতি সমালোচিত হচ্ছে, কারণ জলটির বিশাল অংশ আসলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিদ্যুতের প্রয়োজনের জন্য ব্যয় হচ্ছে।
এখনই জল খরচের বিস্তার কিছু অঞ্চলে উদ্বেগ তৈরি করছে। যুক্তরাষ্ট্র এবং ইউরোপের অশীতল অঞ্চলে সম্প্রদায়গুলো নতুন ডেটা সেন্টার নির্মাণের বিরুদ্ধে অবস্থান নিচ্ছে, তারা উদ্বিগ্ন যে নতুন ডেটা সেন্টারগুলো স্থানীয় উৎসগুলি থেকে পানির ঘাটতি টানতে থাকবে। এবং কোম্পানিগুলোও তাদের সার্ভার ফার্মের “পিপাসা” বেড়ে রাখার ঘটনা লক্ষ্য করছে: মাইক্রোসফট জানিয়েছে, ২০২২ সালে তার ডেটা সেন্টারগুলোর গ্লোবাল জল খরচ ৩৪% বৃদ্ধি পেয়েছে (৬.৪ বিলিয়ন লিটার), যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলের প্রশিক্ষণের সাথে যুক্ত অ্যাডিশনাল চাপের কারণে। এসব ঘটনা তুলে ধরে যে, জল সংক্রান্ত বিষয়বস্তু ডিজিটাল অবকাঠামোর পরিবেশগত ঝুঁকি মূল্যায়নের ক্ষেত্রে দ্রুত বাড়ছে।
প্রযুক্তির অনিশ্চয়তা
পরিস্থিতির এই গুরুত্বের সাথে সাথে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শক্তি এবং জল খরচের তথ্য জনগণের কাছে সহজলভ্য নয়। বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো (বিগ টেক) তাদের টেকসই উন্নয়নের প্রতিবেদনে সাধারণত নির্গমনের এবং রিসোর্সের মোট সংখ্যা দেয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে সম্পর্কিত অংশটি আলাদা করেনা। ডেটা সেন্টারের কাজের বিস্তারিত তথ্য — যেমন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গণনাগুলোর জন্য কতটা শক্তি বা জল খরচ হয় — বেশিরভাগ সময় কোম্পানির অভ্যন্তরে থেকে যায়। “পরোক্ষ” খরচের কোনো তথ্য প্রায় নেই, যেমন বিদ্যুৎ উৎপাদনের জন্য খরচ করা জল যা ডেটা সেন্টারের চাহিদাগুলি পূরণ করে।
ফলে গবেষক এবং বিশ্লেষকদের বিভিন্ন যন্ত্রণার চিত্র পুনরুদ্ধার করতে হচ্ছে: কর্পোরেট উপস্থাপনা থেকে অপূর্ণ তথ্য, বিক্রিত সার্ভার চিপের সংখ্যা, বিদ্যুৎ কোম্পানির তথ্য এবং অন্যান্য পরোক্ষ সূচকের ভিত্তিতে। এই অস্বচ্ছতা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিবেশগত পাদ চিহ্নের পূর্ণ আকার বুঝতে অসুবিধাগুলো তৈরি করে। বিশেষজ্ঞরা কঠোর তথ্য প্রকাশের মানগুলি স্থাপন করতে উত্সাহিত করছেন: কোম্পানিগুলোকে তাদের ডেটা সেন্টারের শক্তি ও জল ব্যবহারের সম্পর্কে রিপোর্ট করতে হবে মূল বিভাগের মধ্যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকেও সামিল করতে হবে। এই ধরনের স্বচ্ছতা সমাজ এবং বিনিয়োগকারীদের নতুন প্রযুক্তির প্রভাব সঠিকভাবে মূল্যায়ন করতে সক্ষম করবে এবং শিল্পকে পরিবেশের উপর চাপ কমানোর পথে চলতে উদ্দীপিত করবে।
পরিবেশগত ঝুঁকির সতর্কতা
যদি বর্তমান প্রবণতাগুলি অব্যাহত থাকে, তবে বাড়তে থাকা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার “অ্যাপেটাইট” বিদ্যমান পরিবেশগত সমস্যা বাড়িয়ে তুলতে পারে। অতিরিক্ত কয়েক কোটি টন গ্রীনহাউস গ্যাসের নির্গমন প্রতিবছর প্যারিস জলবায়ু চুক্তির লক্ষ্যগুলো পূরণকে জটিল করবে। অক্টোবর ৩০% জল হ্রাসের পূর্বাভাস দেওয়ার অবস্থা ক্রমশই ঘটতে পারে তা ৫৬% পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে। বলার অপেক্ষা রাখে না, স্থায়িত্বের ব্যবস্থাগুলি ছাড়া, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিস্তার পরিবেশগত বাধাবিঘ্ন প্রবাহে সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে।
যদি কিছু পরিবর্তন না ঘটে, তবে এই ধরনের প্রবণতা নিম্নলিখিত নেতিবাচক পরিণতি সৃষ্টি করতে পারে:
- গ্রীনহাউজ নির্গমনের বৃদ্ধির কারণে বৈশ্বিক তাপমাত্রা বৃদ্ধি।
- কিছু হাহাকারময় অঞ্চলে শুদ্ধ পানির সংকট তীব্রতর।
- শক্তি ব্যবস্থাপনায় চাপ এবং সীমিত রিসোর্স নিয়ে সামাজিক-পরিবেশগত সংঘাত বৃদ্ধি।
এখনই স্থানীয় সম্প্রদায় এবং কর্তৃপক্ষ এই চ্যালেঞ্জগুলোর প্রতি সাড়া দিচ্ছে। কিছু দেশে "শক্তি খরচকারী" ডেটা সেন্টার নির্মাণে বিধি আরোপ করা হচ্ছে, জল পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থার ব্যবহার বা পুনর্ব্যবহারযোগ্য শক্তি কেনার প্রয়োজনীয়তা আরোপ করা হচ্ছে। বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করছেন যে মৌলিক পরিবর্তন ছাড়া কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প কেবল ডিজিটাল আঙ্গিনায় থেকেই শারীরিক পরিবেশগত সংকটের উৎসে পরিণত হতে পারে - খরা, জলবায়ুর পরিকল্পনাগুলোর ব্যর্থতা থেকে শুরু করে।
বিনিয়োগকারীদের দৃষ্টিভঙ্গি: ESG ফ্যাক্টর
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্রুত উন্নয়নের পরিবেশগত দিকগুলো বিনিয়োগকারীদের জন্য increasingly গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। ESG (পরিবেশগত, সামাজিক এবং শিল্পগত ফ্যাক্টর) নীতি প্রয়োগের সময়ে, প্রযুক্তির কার্বন এবং জল পাদ চিহ্ন কোম্পানির মূল্যায়নে সরাসরি প্রভাব ফেলে। বিনিয়োগকারীরা প্রশ্ন করছেন: “সবুজ” নীতির পরিবর্তন কি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর নির্ভরশীল কোম্পানিগুলোর খরচ বাড়িয়ে দিতে পারে? উদাহরণস্বরূপ, কঠোর কার্বন নিয়ন্ত্রণ বা জল ব্যবহার রশিদ চাপ পড়তে পারে তাদের জন্য যারা শক্তি ও জল নিয়ন্ত্রণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিষেবাগুলো অন্তর্ভুক্ত করতে চাচ্ছে।
অন্যদিকে, কোম্পানীগুলো যারা ইতিমধ্যেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিবেশগত প্রভাব কমানোর জন্য বিনিয়োগ করছে তারা সুবিধা পেতে পারে। ডেটা সেন্টারের পুনর্নবীকরণ শক্তিতে দোকান বদলানো, শক্তির দক্ষতা বাড়ানোর জন্য চিপ এবং সফটওয়্যার উন্নতকরণ এবং জল পুনর্ব্যবহারের ব্যবস্থা বাস্তবায়নের মাধ্যমে ঝুঁকি কমানো এবং সুনাম উন্নত করা হচ্ছে। মার্কেট টেকসই উন্নয়নের ক্ষেত্রে অগ্রগতি খুবই মূল্যবান: বিনিয়োগকারীরা সারা বিশ্বের তাদের ব্যবসা মূল্যায়নের মডেলে পরিবেশগত পরিসংখ্যান অন্তর্ভুক্ত করতে বেশি আগ্রহী। তাই প্রযুক্তির নেতা হিসেবে একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন হয়ে দাঁড়াচ্ছে: কিভাবে তাদের শক্তির বৃদ্ধি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়নের সাথে সমতার সাথে এগোতে শেখাবে? যাদের মধ্যে প্রকৃতি প্রতিরোধী হওয়া একটি অপরিহার্য অংশ হয়ে যাবে তারা দীর্ঘকালীন ভালোবাসা নেবে - এমনভাবে যে এটি দৃশ্যমান এবং ব্যবসায়িক মূল্যের দিক থেকে।
টেকসই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পথ
সমস্যার এই ব্যাপ্তির যদিও, শিল্পটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৃদ্ধিকে টেকসই উন্নয়নের দিকে পরিচালনা করার সুযোগ রয়েছে। বিশ্বব্যাপী প্রযুক্তি কোম্পানি এবং গবেষকরা ইতিমধ্যেই এমন সমাধান নিয়ে কাজ করছেন, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পরিবেশগত পাদ চিহ্ন কমাতে সক্ষম হবে নতুন প্রযুক্তির বাধা সৃষ্টি না করে। মূল কৌশলগুলি অন্তর্ভুক্ত:
- মডেল এবং যন্ত্রপাতির শক্তি দক্ষতা বৃদ্ধি। Optimizd অ্যালগরিদম এবং বিশেষায়িত চিপস (ASIC, TPU ইত্যাদি) নির্মাণ যা কম শক্তি খরচে মেশিন লার্নিং টাস্ক পূরণ করতে পারে।
- স্বচ্ছ শক্তির উৎসে জুড়ে যাওয়া। ডেটা সেন্টারগুলোকে শক্তি বিদ্যুতের উৎপাদন ও পুনর্নবীকরণ শক্তির উৎস থেকে (সৌর, বায়ু, জলবিদ্যুৎ এবং পারমাণবিক শক্তি) পাওয়া যায়, যাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাজের সময় CO2 নির্গমণ শূন্যে নিচে আনা যায়। অনেক আইটি জায়ান্ট ইতিমধ্যে তাদের চাহিদাগুলোর জন্য পরিষ্কার শক্তি ক্রয় করার জন্য "সবুজ" চুক্তিতে প্রবেশ করেছে।
- জলের ব্যবহার হ্রাস এবং পুনরুদ্ধার। নতুন শীতলকরণের পদ্ধতির বাস্তবায়ন ( তরল, তলভাসধারী) যা যথেষ্ট কম জল প্রয়োজন এবং কারিগরি জল পুনর্ব্যবহার করা। জলবাহী অবসময় জুড়ে৷ গবেষণা করে লক্ষ্য করা গেছে যে সঠিকভাবে স্থান নির্বাচন, আবহাওয়া এবং শীতলকের কৌশলগুলি মুক্তির জল পাদ চিহ্ন ৭০-৮৫% হ্রাস করতে পারে।
- স্বচ্ছতা এবং খতিয়ান। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অবকাঠামোর শক্তি এবং জল ব্যবহারের দিকে আবশ্যক পর্যবেক্ষণ এবং প্রকাশ। পাবলিক হিসেবে গণনা কোম্পানীগুলোর রিসোর্স ব্যবস্থাপনা, উন্নতির জন্য নিখুত চেষ্টা এসে যেতে দেয়।
- নিজস্ব জল সঞ্চালনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার। পরবর্তী বছরগুলিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই সমস্যাটির সমাধানের জন্য সহায়ক হতে পারে। মেশিন লার্নিংয়ের অ্যালগরিদমগুলি বর্তমানে ডেটা সেন্টারগুলোর শীতলকরণের অপটিমাইজেশন এবং লোড পূর্বাভাসন সময় জন্য ব্যবহার হচ্ছে।
পরবর্তী কয়েকটি বছর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার স্থানগুলোর স্থায়ীত্বের নীতিগুলির ওপর একটি গুরুত্বপূর্ণ সময় হবে। শিল্পটি একটি গুরুত্বপূর্ণ মোড়ে: হয় এটি অতীতের মানবিক অবস্থানে চলতে থাকবে, যা পরিবেশগত বাধা দ্বারা মোকাবিলা করতে পারে, অথবা এই সমস্যাগুলোকে তাড়া করে নতুন প্রযুক্তি ও ব্যবসায়িক মডেলের জন্য উষ্ণ রাখার সুযোগ প্রদান করবে। যদি স্বচ্ছতা, উদ্ভাবন এবং রিসোর্সের প্রতি দায়িত্বপূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কৌশলের অপরিহার্য অংশ হয়ে যায়, তবে “ডিজিটাল মনের” বিকাশ যেতে পারে হৃদয় ও প্ল্যানেটের যত্নের সাথে। সামগ্রিকভাবে, বিনিয়োগকারীরা এবং সমাজের এখানেই নতুন প্রযুক্তি যুগের জন্য তারা উদ্দীপ্ত করে।
