ঠিক আছে, আমরা কি সত্যিই আমাদের প্রস্রাব দিয়ে ডেটা সেন্টার ঠান্ডা করতে পারি?

জেসন কেলসে, ফিলাডেলফিয়া ঈগলসের প্রাক্তন সেন্টার এবং বর্তমান ইন্টারনেট ব্যক্তিত্ব, সম্প্রতি একটি লিকুইড ডেথ মার্কেটিং ক্যাম্পেইনে অভিনয় করেছেন যা পরামর্শ দেয় যে মানবতা গ্রহ বাঁচাতে কম্পিউটারে প্রস্রাব করুক। অযৌক্তিক? হ্যাঁ। সম্পূর্ণ ভুল? আশ্চর্যজনকভাবে, না। প্রশ্নটি — ঠিক আছে, আমরা কি সত্যিই আমাদের প্রস্রাব দিয়ে ডেটা সেন্টার ঠান্ডা করতে পারি — এটি যা মনে হয় তার চেয়ে কম হাস্যকর বলে প্রমাণিত হয়েছে, এবং এটি যে অন্তর্নিহিত সমস্যাটি উপহাস করে তা বর্তমানে AI এর সামনে সবচেয়ে জরুরি অবকাঠামো চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি।

গ্যারেজ বিয়ারের সাথে অংশীদারিত্বে তৈরি বাণিজ্যিক বিজ্ঞাপনে কেলসে এবং একটি ভিড়ের মানুষ একটি মাঠের মধ্য দিয়ে ঘুরে বেড়ায়, হাতে পানীয় নিয়ে, একসাথে গান গায়: "আসুন মানবতা বাঁচাতে একসাথে কম্পিউটারে প্রস্রাব করি!" এটি একটি মজা। কিন্তু মাইকেল ওব্রাডোভিচ, ইকোল্যাবের ডেটা সেন্টার গ্লোবাল অ্যাকাউন্টসের ভাইস প্রেসিডেন্ট, টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন যে কেলসে "অনিচ্ছাকৃতভাবে একটি বাস্তব কৌশলের উপর হোঁচট খেয়েছেন।" মূল টেকক্রাঞ্চ রিপোর্ট অনুযায়ী, বিকল্প জল উৎস ইতিমধ্যে অর্থপূর্ণ স্কেলে ডেটা সেন্টার ঠান্ডা করতে ব্যবহার করা হচ্ছে। পাঞ্চলাইনটি একটি পাদটীকা সহ বেরিয়ে এসেছে।

কী ঘটেছিল

লিকুইড ডেথ ক্যাম্পেইন একটি মার্কেটিং কৌশল, কিন্তু এটি একটি বাস্তব সংকটের চারপাশে প্রকৌশলী করা হয়েছিল। AI ডেটা সেন্টারগুলি বিশাল পরিমাণে জল খরচ করে — বিদ্যুৎ উৎপন্ন করতে নয়, বরং সার্ভারগুলিকে অতিরিক্ত গরম হওয়া থেকে রক্ষা করতে। হাইপারস্কেল সুবিধাগুলিতে কুলিং সিস্টেমগুলি সাধারণত বাষ্পীয় কুলিং টাওয়ার ব্যবহার করে যা প্রতিদিন লক্ষ লক্ষ গ্যালন পানীয় জল চক্র করে। যেহেতু AI মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমান কর্মভার বিশ্বব্যাপী স্কেল করে, সেই জল চাহিদাও তাদের সাথে স্কেল করে।

টেকক্রাঞ্চের কাছে ওব্রাডোভিচের মন্তব্য এখানে মূল সংকেত। ইকোল্যাব বিশ্বের বৃহত্তম জল চিকিৎসা এবং ব্যবস্থাপনা কোম্পানিগুলির মধ্যে একটি — তারা কুলিং অবকাঠামোতে ডেটা সেন্টার অপারেটরদের সাথে সরাসরি কাজ করে। যখন সেই কোম্পানি থেকে একজন VP বলেন যে বিকল্প জল উৎসগুলি ইতিমধ্যে "একই পরিমাণে" স্থাপন করা হচ্ছে, তা একটি পাইলট প্রোগ্রাম কথা নয়। এটি একটি স্বীকৃতি যে শিল্প নীরবে পানীয় জলকে ডিফল্ট হিসাবে অতিক্রম করেছে।

এই প্রসঙ্গে "বিকল্প জল উৎস" কী হিসাবে গণনা করা হয়? চিকিৎসিত বর্জ্য জল — যা হ্যাঁ, প্রক্রিয়াকৃত প্রস্রাব অন্তর্ভুক্ত করে — একটি বিভাগ। পুনর্ব্যবহৃত শিল্প জল, পৌরসভা ধূসর জল, এবং কিছু ক্ষেত্রে সমুদ্রের জল বিলবণীকরণ লুপের মাধ্যমে চলে। কেলসে ক্যাম্পেইন তার ফ্রেমিংয়ে অযৌক্তিক, কিন্তু অন্তর্নিহিত প্রকৌশল নীতি সঠিক: জল হল জল, এবং বাষ্পীয় কুলিং উদ্দেশ্যের জন্য, আপনার পানীয়-গ্রেড বিশুদ্ধতার প্রয়োজন নেই। আপনার ভলিউম, তাপীয় ক্ষমতা এবং পরিচালনাযোগ্য খনিজ সামগ্রী প্রয়োজন।

বৃহত্তর প্রসঙ্গও গুরুত্বপূর্ণ। Nvidia জনসাধারণের সামনে সংকেত দিচ্ছে ডেটা সেন্টার জল ব্যবহার কমানোর প্রচেষ্টা সম্পর্কে, যদিও সমালোচকরা উল্লেখ করেন যে প্রতি র্যাক খরচ হ্রাস করা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমষ্টিগত সমস্যা সমাধান করে না যখন মোট র্যাক স্থাপনা সূচকীয়ভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে। জল সংকট একটি ভবিষ্যত ঝুঁকি নয় — এটি জল-চাপযুক্ত অঞ্চলের কাছে নতুন সুবিধা স্থাপনের চেষ্টা করা ডেটা সেন্টার অপারেটরদের জন্য একটি বর্তমান অপারেশনাল সীমাবদ্ধতা।

এশিয়ার জন্য এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

এশিয়া হল যেখানে এই সমস্যাটি সত্যিই তীব্র হয়ে ওঠে। অঞ্চলটি একই সাথে বিশ্বের দ্রুততম বর্ধনশীল AI অবকাঠামো নির্মাণগুলির আবাসস্থল এবং এর সবচেয়ে গুরুতর মিষ্টি জল চাপ অঞ্চলগুলির আবাসস্থল। দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া, দক্ষিণ এশিয়া এবং পূর্ব এশিয়ার অংশগুলি সবই আক্রমণাত্মক হারে ডেটা সেন্টার ক্ষমতা সম্প্রসারণ করছে — ক্লাউড গ্রহণ, AI কর্মভার এবং ডিজিটাল অর্থনীতি বৃদ্ধি দ্বারা চালিত — যখন মৌসুমী-নির্ভর জল সরবরাহ, বয়স্ক পৌরসভা অবকাঠামো এবং ক্রমবর্ধমান জলবায়ু অস্থিরতার সম্মুখীন।

সিঙ্গাপুর, এশিয়ার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা সেন্টার হাবগুলির মধ্যে একটি, নতুন সুবিধাগুলিতে ক্ষমতা মোরেটোরিয়াম এবং কঠোর স্থায়িত্ব প্রয়োজনীয়তা আরোপ করেছে কারণ মিষ্টি জল একটি কৌশলগত জাতীয় সম্পদ। শহর-রাষ্ট্র তার বেশিরভাগ জল আমদানি করে এবং NEWater-তে ব্যাপকভাবে বিনিয়োগ করেছে — একটি উচ্চ-গ্রেড পুনর্ব্যবহৃত জল সিস্টেম যা বর্জ্য জলকে পানীয় মানদণ্ডে প্রক্রিয়া করে। বিড়ম্বনা হল যে সিঙ্গাপুরের NEWater প্রযুক্তি বর্জ্য জল থেকে পানীয় জল উৎপাদনের জন্য পরিশীলিত যথেষ্ট, যখন ডেটা সেন্টারগুলি কুলিং উদ্দেশ্যের জন্য তার চেয়ে অনেক কম বিশুদ্ধতার প্রয়োজন।

ভারতের ডেটা সেন্টার বাজার দশক জুড়ে দ্বিগুণ সংখ্যার হারে বৃদ্ধি পাওয়ার পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে, কিন্তু চেন্নাই, ব্যাঙ্গালোর এবং হায়দ্রাবাদের মতো প্রধান মেট্রোগুলি ইতিমধ্যে মৌসুমী জল স্বল্পতার সম্মুখীন। ইন্দোনেশিয়া, ভিয়েতনাম এবং মালয়েশিয়া সবাই উল্লেখযোগ্য হাইপারস্কেল বিনিয়োগ আকর্ষণ করছে, কিন্তু প্রতিটি তার নিজস্ব জল শাসন চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন। এশিয়ায় AI-নেটিভ পণ্য তৈরি করা প্রতিষ্ঠাতা এবং ডেভেলপারদের জন্য, এটি বিমূর্ত পরিবেশগত নীতি নয় — এটি একটি পরিবর্তনশীল যা কম্পিউট উপলব্ধতা, লেটেন্সি বিকল্প এবং চূড়ান্তভাবে অঞ্চলে অনুমান কর্মভার চালানোর খরচ কাঠামোকে প্রভাবিত করবে।

কেলসে মজা ভিন্নভাবে অবতরণ করে যখন আপনি এমন একটি বাজারে তৈরি করছেন যেখানে আপনার পণ্য যা ডেটা সেন্টারের উপর নির্ভর করে তা অপারেশনাল সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হতে পারে কারণ স্থানীয় জলাধার কম চলছে। কুলিংয়ের জন্য বিকল্প জল সোর্সিং একটি অদ্ভুত স্থায়িত্ব উদ্যোগ নয় — এশিয়ায়, এটি ক্রমবর্ধমানভাবে ডেটা সেন্টার কার্যকারিতার জন্য একটি পূর্বশর্ত।

ডেভেলপারদের জন্য এর অর্থ কী

বেশিরভাগ ডেভেলপার কুলিং অবকাঠামো সম্পর্কে চিন্তা করে না। এটি যুক্তিসঙ্গত — এটি API কলের নীচে বেশ কয়েকটি বিমূর্তকরণ স্তর। কিন্তু AI কম্পিউটের উপর জল সীমাবদ্ধতা এমন উপায়ে পৃষ্ঠে আসছে যা অ্যাপ্লিকেশন স্তরে গুরুত্বপূর্ণ, এবং এশিয়ায় AI-নেটিভ উন্নয়ন প্ল্যাটফর্মগুলিতে নির্মাণকারী ডেভেলপারদের অন্তর্নিহিত অর্থনীতি চালনা করছে তা বুঝতে হবে।

প্রথমত, কম্পিউট ভূগোল আরও জটিল হয়ে উঠছে। যেহেতু জল সীমাবদ্ধতা নতুন GPU ক্লাস্টার তৈরি করা যেতে পারে সীমাবদ্ধ করে, উপলব্ধ কম্পিউটের বিতরণ পরিবর্তন করে। বিকল্প জল উৎসগুলিতে অ্যাক্সেস সহ অঞ্চলগুলি — সমুদ্রের জল কুলিং বিকল্পগুলির সাথে উপকূলীয় এলাকা, পরিপক্ক বর্জ্য জল পুনর্ব্যবহার অবকাঠামো সহ শহরগুলি, বা শিল্প জল সরবরাহের কাছাকাছি সুবিধা — AI কর্মভার হোস্ট করার জন্য একটি কাঠামোগত সুবিধা অর্জন করে। ডেভেলপাররা যারা অনুমান করে যে সবচেয়ে সস্তা বা সর্বনিম্ন-লেটেন্সি কম্পিউট সর্বদা স্পষ্ট মেট্রোতে থাকবে তারা আগামী কয়েক বছরে সেই অনুমানটি পরীক্ষা করা হতে পারে।

দ্বিতীয়ত, AI অবকাঠামোর স্থায়িত্ব প্রোফাইল এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের জন্য একটি ক্রয় বিবেচনা হয়ে উঠছে। যদি আপনি এশিয়ায় বড় কর্পোরেশনগুলির জন্য B2B AI পণ্য তৈরি করছেন — বিশেষ করে ESG রিপোর্টিং প্রয়োজনীয়তা সহ — আপনার কম্পিউট স্ট্যাকের জল পদচিহ্ন একটি প্রশ্ন যা আপনি জিজ্ঞাসা করা শুরু করতে পারেন। জানা যে আপনার অনুমান প্রদানকারী পুনর্ব্যবহৃত জল, সমুদ্রের জল কুলিং বা পানীয় পৌরসভা সরবরাহ ব্যবহার করে তা অপারেশনাল বিবরণের ধরনের যা অপ্রাসঙ্গিক থেকে প্রাসঙ্গিক হয়ে উঠছে।

তৃতীয়ত, এবং সবচেয়ে সরাসরি: দক্ষতা এটি ব্যবহার করতে আরও গুরুত্বপূর্ণ। প্রতিটি অপ্রয়োজনীয় মডেল কল, প্রতিটি ফুলানো প্রম্পট, প্রতিটি অপ্টিমাইজ করা অনুমান পাইপলাইন কোথাও বাস্তব শারীরিক সম্পদ খরচে অনুবাদ করে। লীনার AI কোড লেখা শুধুমাত্র ভাল প্রকৌশল অনুশীলন নয় — এটি আপনি শিপ করা পণ্যগুলির জল তীব্রতা হ্রাস করার জন্য একটি ছোট কিন্তু বাস্তব অবদান। প্রম্পট ক্যাশিং, ব্যাচিং অনুমান অনুরোধ এবং কাজের জন্য মডেল নির্বাচন সঠিক আকারের মতো কৌশলগুলি সবই কম্পিউট লোড হ্রাস করে, যা কুলিং চাহিদা হ্রাস করে, যা জল খরচ হ্রাস করে।

এর কোনোটিই মানে ডেভেলপারদের জল প্রকৌশলী হতে হবে না। কিন্তু AI কে একটি বিশুদ্ধভাবে ডিজিটাল, ওজনহীন মাধ্যম হিসাবে মানসিক মডেল ক্রমবর্ধমান অনির্ভুল। প্রতিটি টোকেন উৎপন্ন একটি শারীরিক সম্পর্ক আছে — বিদ্যুৎ খরচ, তাপ উৎপাদিত, জল বাষ্পীভূত। কেলসে ক্যাম্পেইন, তার সমস্ত অযৌক্তিকতার জন্য, কিছু দরকারী করছে: সেই শারীরিক বাস্তবতা স্পষ্ট এবং স্মরণীয় করে তোলে।