यह काफी मासूमियत से शुरू होता है। एक सनकी सेल्फीफायरफ्लाइज़ और फ्लोटिंग आइलैंड्स के साथ एक शानदार जंगल में आपकी अपनी आंखों का एक संस्करण। हो सकता है कि आप एक घिबली स्टूडियो हीरो की तरह स्टाइलिश हों – दोनों के बीच कहीं टोटोरो और आपका अस्तित्वगत आंतरिक डर। आप इसे पोस्ट करते हैं। लोग इसे प्यार करते हैं। आप मुस्कुराइए। बुराई क्या है, है ना?
लेकिन इस स्वप्निल छवि के पीछे बुनियादी ढांचे को बढ़ाने की समस्या है। मार्च 2025 में, ओपनईआई के सीईओ, सैम अल्टमैन ने एक्स पर स्पष्ट रूप से लिखा: “यह देखने के लिए सुपर मजेदार है कि लोग चैट में छवियों को पसंद करते हैं, लेकिन हमारे जीपीयू पिघल जाते हैं।” कंपनी ने अपनी छवि पीढ़ी की कार्यक्षमता को मुक्त स्तर के उपयोगकर्ताओं के लिए प्रकाशित किया था, और घिबली -स्टाइल स्टूडियो -स्टाइल पोर्ट्रेट्स – उदासीन, तुरंत साझा करने योग्य – वायरल हो गया था।
यह मांग इतनी भारी थी कि ओपाई को बुनियादी ढांचे के तनाव का हवाला देते हुए प्रति उपयोगकर्ता प्रति दिन तीन छवियों की पीढ़ियों को कैप करने के लिए मजबूर किया गया था। अल्टमैन ने कुछ दिनों बाद एक थका हुआ याचिका के साथ पालन किया: “क्या आप सभी छवियों की पीढ़ी पर आपको आराम कर सकते हैं, यह पागल है। हमारी टीम को सोने की जरूरत है।”
लेकिन एक साधारण एनिमेटेड सेल्फी अपने घुटनों पर दुनिया के सबसे उन्नत एआई सिस्टम में से एक क्यों ले जाएगी?
छवि पीढ़ी बनाम पाठ: संसाधनों में एक अंतर
उत्तर बड़े पैमाने पर ऊर्जा और सामान्य एआई की कंप्यूटर आवश्यकताओं में निहित है, विशेष रूप से छवियों के संबंध में। एआई द्वारा उत्पन्न एक एकल छवि को लगभग 1 बिलियन फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशंस (एफएलओपी) बनाने की आवश्यकता होती है। एक तुलना के रूप में, एक भाषा मॉडल से एक विशिष्ट पाठ प्रतिक्रिया लगभग 100 बिलियन फ्लॉप का उपयोग करती है। दूसरे शब्दों में, एक छवि की पीढ़ी पाठ की पीढ़ी की तुलना में उच्च गणना तीव्रता पर लगभग 10 गुना अधिक है।
इनमें से अधिकांश ऑपरेशन जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं, जो कि इमेज रेंडरिंग जैसे समानांतर कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। लेकिन जीपीयू सत्ता के लिए उत्सुक हैं। एक उच्च -एआई त्वरक पूर्ण लोड के तहत 700 वाट तक का उपभोग कर सकता है। एक साथ एक डेटा सेंटर में हजारों जीपीयू द्वारा एक साथ काम कर रहे हैं, और आपको बड़े पैमाने पर छवियों की पीढ़ी में शामिल ऊर्जा का एक विचार है।
यह केवल एक अमूर्त चिंता नहीं है। डिफ्यूजन मॉडल – उच्च गुणवत्ता वाली छवियों की पीढ़ी के लिए उपयोग किए जाने वाले एआई सिस्टम – शोर को एक विस्तृत छवि में बदलने के लिए पुनरावृत्ति शोधन के दर्जनों चरणों की आवश्यकता होती है। इनमें से प्रत्येक चरण दृढ़ता से प्रेरित है आंदोलन संसाधन। के अनुमानों के अनुसार स्टैनफोर्ड और चेहरे को गले लगा लिया गया, एक प्रसार मॉडल का उपयोग करके उत्पन्न केवल एक छवि केवल गणना के लिए लगभग 2.5 वाटर ऊर्जा का उपभोग करती है। शीतलन और सामान्य बुनियादी ढांचे की लागतों में शामिल (आमतौर पर बिजली की खपत दक्षता, या बदबूदार, 1.3 से) का उपयोग करके गणना की जाती है), कुल प्रति छवि 3.25 वाटर्स तक बढ़ जाती है।
यह लगभग 3.25 मिनट के लिए 60 वाट के बल्ब के निष्पादन के समान है – या 50%पर स्मार्टफोन लोड करें। यह तब तक तुच्छ लग सकता है जब तक आपको पता चलता है कि लाखों उपयोगकर्ताओं ने कई छवियों को प्रत्येक बनाया है, अक्सर केवल एक मजेदार या सौंदर्य प्रयोग के लिए।
ग्रिड डेटा केंद्र
Openai, Sam Altman के सीईओ, Sam Altman द्वारा “Ghibli” छवि जनरेटर की कार्यक्षमता की मांग में अभूतपूर्व वृद्धि के बीच, सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं से “थोड़ा आराम करने” के लिए पूछने के लिए अपने X खाते में गए क्योंकि उनकी टीम को आराम की आवश्यकता है। और अधिक जानें।
इन छवियों में से प्रत्येक का इलाज बड़े पैमाने पर किया जाता है आंकड़ा केंद्र जीपीयू की यह घर वातानुकूलित परिस्थितियों में पंक्तियों में है। ये प्रतिष्ठान प्रकाश संचालन नहीं हैं। वैश्विक स्तर पर, डेटा केंद्र पहले से ही कुल बिजली की खपत का 1 से 1.5% का प्रतिनिधित्व करते हैं, और यह संख्या जनरेटिव एआई के प्रसार के साथ तेजी से बढ़ती है।
कूलिंग सिस्टम समस्या का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। निरंतर लोड के तहत काम करने वाले जीपीयू में काफी गर्मी उत्पन्न होती है, जिससे परिष्कृत तरल शीतलन प्रणाली की आवश्यकता होती है। एरिज़ोना या यूटा जैसे क्षेत्रों में – जहां कई आईए और क्लाउड आपूर्तिकर्ता संचालित होते हैं – शीतलन भी वाष्पीकरण जल प्रणालियों को भी प्रभावित कर सकता है, जिससे प्रति दिन सैकड़ों हजारों गैलन आकर्षित होते हैं। कुछ मामलों में, एआई डेटा केंद्रों को प्रति वर्ष लाखों मीठे पानी के गैलन का उपभोग करने का अनुमान लगाया गया है, जो सूखे के अधीन क्षेत्रों में चिंताओं को बढ़ाता है।
रुझान वायरल होने पर ये पर्यावरणीय दबाव अधिक तीव्र हो जाते हैं। यह बुनियादी ढांचे के लिए दुनिया की मांग पर जल्दी से एआई तराजू का मजेदार और व्यक्तिगत उपयोग हो सकता है। केवल एक छवि का कोई महत्व नहीं हो सकता है। उनमें से अरबों ऐसा करते हैं।
क्यों घिबली ने मजबूत मारा
घिबली-ए शैली की प्रवृत्ति ने एक आदर्श सांस्कृतिक तंत्रिका को मारा। उत्पादन निर्विवाद रूप से आकर्षक था: पिछले एआई के चित्रों की तुलना में कम अजीब, उदासीनता में समृद्ध और समग्र पहचान योग्य। लोगों ने न केवल एक उत्पन्न किया है – उन्होंने अनुभव किया, संशोधित, साझा किया। उन्होंने फिल्टर के माध्यम से पालतू जानवरों, परिवार के सदस्यों, ऐतिहासिक आंकड़े और यहां तक कि राजनेताओं की तस्वीरें निर्देशित कीं।
इस प्रवृत्ति को विशेष रूप से शक्तिशाली बना दिया इसकी दृश्य निष्ठा है। ये न केवल स्टाइल किए गए सन्निकटन हैं – वे एक गहरी भावनात्मक और सौंदर्य अपील को उकसाते हुए, घिबली स्टूडियो फिल्मों के वास्तविक फ्रेम से मिलते -जुलते हैं। आउटिंग की सुपरचार्ज्ड प्रतिबद्धता की गुणवत्ता और साझाकरण, मांग के एक घातीय शिखर को बढ़ावा देना।
पर्यावरणीय निहितार्थ: एक व्यापक मॉडल
घिबली छवि में उछाल बहुत अधिक महत्वपूर्ण समस्या का एक सूक्ष्म जगत है: डिजिटल रुझानों की अदृश्य पर्यावरणीय लागत।
यद्यपि एआई कला सिर्फ एक डिजिटल खपत रिबन है, यह एक व्यापक परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। बादल – अक्सर अमूर्त और अमूर्त माना जाता है – वास्तव में भौतिक बुनियादी ढांचे का एक फैला हुआ नेटवर्क है, जिनमें से अधिकांश अभी भी गैर -प्रावधानीय ऊर्जा पर होते हैं। वीडियो स्ट्रीमिंग से लेकर ब्लॉकचेन निष्कर्षण तक, हमारी डिजिटल आदतें वास्तविक परिणामों के साथ एक वास्तविक विश्व ग्रिड द्वारा अधिक से अधिक ईंधन की जाती हैं।
और जबकि कुछ तकनीकी कंपनियां अक्षय ऊर्जा और दक्षता लाभ में निवेश करती हैं, एआई के कई मॉडल हमेशा पारंपरिक ऊर्जा स्रोतों से संबंधित सुविधाओं में बनते हैं और प्रबंधित होते हैं। यहां तक कि जब कंपनियां कार्बन मुआवजा या नवीकरणीय ऊर्जा क्रेडिट खरीदती हैं, तो ईआई की शुद्ध मांग स्थिरता में सुधार की तुलना में अधिक तेज़ी से बढ़ती रहती है।
हम क्या कर सकते हैं?
Openai और अन्य आपूर्तिकर्ता सक्रिय रूप से अपने मॉडल और बुनियादी ढांचे का अनुकूलन करते हैं। अनुमान के समय को कम करना, GPU की प्रभावशीलता में सुधार और अधिक हाल के और अधिक कुशल उपकरणों के साथ स्केलिंग सभी प्रतिक्रिया का हिस्सा हैं। लेकिन ये एक सांस्कृतिक समस्या के तकनीकी समाधान हैं।
मुख्य चुनौती अपेक्षाओं और जागरूकता का प्रबंधन करना है। एआई छवियों की पीढ़ी अब एक आला कार्यक्षमता नहीं है – यह एक उपभोक्ता उत्पाद है। और किसी भी लोकप्रिय उत्पाद की तरह, इसका उपयोग एक विचारशील तरीके से किया जाना चाहिए। यद्यपि एआई कला उपकरणों का उपयोग करने से रोकने की आवश्यकता नहीं है, उन्हें आराम से खिलौनों के बजाय डिजिटल विलासिता के रूप में व्यवहार करना व्यवहार को स्थिरता में स्थानांतरित करने में मदद कर सकता है।
सार्वजनिक शिक्षा भी एक भूमिका निभा सकती है। यदि प्लेटफ़ॉर्म ने छवि द्वारा ऊर्जा उपयोग का एक छोटा सा अनुमान प्रदर्शित किया – भोजन पर पोषण लेबल के समान – यह उपयोगकर्ताओं को उनके रचनात्मक विकल्पों की वास्तविक लागत को समझने में मदद कर सकता है। और जिस तरह उपभोक्ताओं ने धीमी गति से फैशन या कम अपशिष्ट जीवन को अपनाया है, एआई युग में “धीमी सामग्री” के लिए जगह हो सकती है।
अंतिम विचार
एआई द्वारा उत्पन्न चित्र, विशेष रूप से घिबली स्टूडियो जैसे प्यारे शैलियों में, हमें व्यक्त करने के लिए एक मजेदार और अक्सर शानदार तरीका प्रदान करते हैं। लेकिन हर कोई एक विशाल गणना, ऊर्जा और बुनियादी ढांचा श्रृंखला का उत्पाद है।
इसे समझने का मतलब यह नहीं है कि हमें रचनात्मकता या आनंद को छोड़ देना चाहिए – इसका मतलब है कि इन उपकरणों का इरादा इरादा के साथ उपयोग करना है। क्योंकि अगर छवियां काल्पनिक हो सकती हैं, तो उनका प्रभाव बहुत वास्तविक है।
