AI बूम ने कुछ कंपनियों को अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान बना दिया है। OpenAI और Anthropic अब दुनिया की दो सबसे मूल्यवान निजी कंपनियां हैं। Google, Microsoft और Nvidia पहले से कहीं बड़ी हो गई हैं। लेकिन सबसे बड़े विजेताओं में से एक रही है Caterpillar, जो पीले ट्रक और क्रेन बेचती है। Caterpillar के शेयर की कीमत पिछले एक साल में दोगुनी से अधिक हो गई है, जिससे कंपनी Nike से छह गुना अधिक मूल्यवान हो गई है। इसकी चढ़ाई का संबंध उन निर्माण वाहनों (असली और खिलौना दोनों) से नहीं है जिनके लिए यह जानी जाती है। इसके बजाय, Caterpillar की सफलता इसके विशाल गैस-चालित इंजनों से आती है जो देश के डेटा-सेंटर निर्माण को शक्ति प्रदान करने में मदद कर रहे हैं।
मॉडल क्षमताओं में सुधार पर दिए गए सभी ध्यान के बावजूद, AI के लिए सबसे महत्वपूर्ण इनपुट बिट्स नहीं बल्कि परमाणु और इलेक्ट्रॉन हैं। अपने मॉडलों को प्रशिक्षित और चलाने के लिए, AI उद्योग को निर्माण करने की आवश्यकता है। डेटा सेंटर अविश्वसनीय रूप से जटिल तकनीकी और औद्योगिक संचालन हैं - उन्हें तकनीकी कंपनियों को बिजली संयंत्र खड़े करने, अपशिष्ट जल सुविधाएं बनाने, और सभी प्रकार के विद्युत उपकरण, बिजली लाइनें, और उन्नत-शीतलन उपकरण स्थापित करने की आवश्यकता होती है। इसके लिए कंक्रीट, स्टील, सिलिकॉन, कांच, तांबा, और तरलीकृत प्राकृतिक गैस की आवश्यकता होती है।
यह डेटा-सेंटर निर्माण लंबे समय से उन्मत्त रहा है, लेकिन अब यह तेजी से एक ऐसे मोड़ की ओर बढ़ रहा है जो विस्मयकारी और चिंताजनक दोनों है। प्रमुख खिलाड़ी - Amazon, Google, Microsoft, Meta, और Oracle - वर्ष के अंत तक डेटा सेंटर पर उतना खर्च करने वाले हैं जितना वे अपने संचालन से कमाते हैं। इसका मतलब है कि तकनीकी दिग्गज जिनके गैर-चैटबॉट व्यवसाय हर साल दसियों अरब डॉलर लाते हैं, उन्हें अपनी AI महत्वाकांक्षाओं के लिए भुगतान करने के लिए संभवतः कर्ज लेना होगा। ChatGPT के लॉन्च, 2022 के अंत से लेकर पिछले साल के अंत तक, इन फर्मों का पूंजीगत व्यय - जिसका अधिकांश भाग डेटा सेंटरों पर जाता है - आधा ट्रिलियन डॉलर से अधिक रहा। कंपनियां अकेले 2026 में समान राशि खर्च करने का इरादा रखती हैं। और J.P. Morgan की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, अगले वर्ष, उनके AI निवेश संभवतः $1.1 ट्रिलियन से अधिक होंगे।
सिलिकॉन वैली ने लंबे समय से एक सीधा लाभ उठाया है: इसके उत्पादों और सेवाओं को बनाने में अपेक्षाकृत कम लागत आती है लेकिन वे जबरदस्त राजस्व उत्पन्न करते हैं। लेकिन डेटा सेंटर चलाना कई मायनों में स्मार्टफोन ऐप चलाने की बजाय स्टील मिल चलाने जैसा है। विशेष रूप से, डेटा सेंटरों को आश्चर्यजनक मात्रा में बिजली की आवश्यकता होती है, खासकर जब AI मॉडल अधिक शक्तिशाली हो गए हैं। पांच साल पहले, एक मानक डेटा सेंटर को 10 या 50 मेगावाट बिजली की आवश्यकता हो सकती थी, जो दसियों हज़ार घरों के लिए पर्याप्त थी। एक साल पहले, एक या दो गीगावाट बिजली की मांग करने वाले डेटा सेंटर को विशाल माना जाता था। इस सप्ताह, Meta ने घोषणा की कि वह अपने प्रमुख AI डेटा सेंटर के आकार को दोगुना से अधिक कर रहा है, जिससे इसकी अधिकतम बिजली की ज़रूरत पाँच गीगावाट तक बढ़ जाएगी। यूटा में प्रस्तावित एक डेटा सेंटर, यदि पूरा होता है, तो नौ गीगावाट बिजली की मांग करेगा। यह कई बड़े शहरों के बराबर ऊर्जा है जो कुछ बड़े गोदामों में स्पंदित हो रही है, सभी बॉट्स के लिए समर्पित।
विद्युत ग्रिड में आमतौर पर इन मेगाप्रोजेक्ट्स की आपूर्ति के लिए पर्याप्त ऊर्जा नहीं होती है, और इसलिए डेटा सेंटर को ऑनलाइन लाने का सबसे तेज़ तरीका अपना स्वयं का बिजली संयंत्र बनाना है। यहीं पर Caterpillar आता है: कंपनी के पास अपने बिजली उपकरणों के लिए भारी बैक ऑर्डर हैं, और दुनिया के हर प्रमुख प्राकृतिक-गैस-टरबाइन निर्माता के पास भी ऐसा ही है। मई में, Elon Musk ने कथित तौर पर दहन टर्बाइनों के बेड़े वाली एक ऊर्जा कंपनी खरीदने के लिए कम से कम $1 बिलियन खर्च किए, संभवतः अपने AI मॉडल Grok को शक्ति देने के लिए।
बिजली चुनौती का केवल एक हिस्सा है। एक डेटा सेंटर में दर्जनों अत्याधुनिक AI चिप्स को एक रेफ्रिजरेटर के आकार के रैक में जोड़ना होता है, फिर एक इमारत में उन हज़ारों रैक को जोड़ना होता है। वे चिप्स 200 डिग्री फ़ारेनहाइट तक गर्म होते हैं, और आमतौर पर पानी और औद्योगिक पंखों के किसी संयोजन से ठंडा किए जाते हैं; यदि आप किसी रैक के बहुत करीब जाते हैं, तो आपको पसीना आ सकता है।
OpenAI का स्व-घोषित लक्ष्य "समय के साथ बुद्धिमत्ता को सस्ता, बेहतर और अधिक प्रचुर बनाना" वास्तव में डेटा सेंटरों को कुशलतापूर्वक शक्ति और शीतलन प्रदान करने तक सीमित है।