aiminute. ← सभी AI समाचार
अनुसंधान 2026-08-10

एक जलवायु वैज्ञानिक ने अपने एआई कोडिंग सहायक का आठ हफ़्ते हिसाब रखा। एक प्रॉम्प्ट में करीब 600 चैट सवालों जितनी बिजली लगी

एक जलवायु वैज्ञानिक ने अपने एआई कोडिंग सहायक का आठ हफ़्ते हिसाब रखा। एक प्रॉम्प्ट में करीब 600 चैट सवालों जितनी बिजली लगी

एआई की ऊर्जा खपत के गलत अनुमानों को वर्षों से सुधारते आ रहे जलवायु वैज्ञानिक ज़ीक हाउसफ़ादर ने तय किया कि अपनी खपत खुद नापेंगे। उन्होंने 31 मई से 25 जुलाई के बीच के अपने Claude Code सत्रों के टोकन-स्तरीय लॉग निकाले और जोड़ लिए। इस अवधि में टाइप किए गए 1,138 प्रॉम्प्ट ने 14,000 से ज़्यादा अलग-अलग मॉडल कॉल कराए और 3.2 अरब टोकन संसाधित किए, जिसे वे लगभग 170 किलोवाट-घंटा डेटा सेंटर बिजली आंकते हैं — कैश रीड कैसे गिने जाएँ, इस पर निर्भर करते हुए दायरा 70 से 330 तक है। यानी उनके वास्तव में टाइप किए हर प्रॉम्प्ट पर करीब 150 वाट-घंटा, जबकि एक चैट संदेश के लिए प्रकाशित आंकड़े 0.24 से 0.34 वाट-घंटा हैं। 600 गुना का अंतर यहीं से आता है। निरपेक्ष संख्याएँ अनुपात जितनी डरावनी नहीं हैं: इस तीव्रता से पूरा साल चलाने पर लगभग 1.1 मेगावाट-घंटा और अमेरिकी ग्रिड के औसत पर करीब 370 किलोग्राम CO₂ बैठता है, जिसकी तुलना हाउसफ़ादर एक साल तक बिजली से कपड़े सुखाने की मशीन चलाने से करते हैं। वे साफ़ कहते हैं कि सबसे बड़ी अनिश्चितता कैश किए टोकन पढ़ने की ऊर्जा लागत है, जिसे कोई कंपनी प्रकाशित नहीं करती; वे इसे नए टोकन का 10 प्रतिशत मानते हैं और 1 से 25 प्रतिशत के दायरे में नतीजे दिखाते हैं। यह अनुमान एक व्यक्ति की खपत का है, उद्योग का औसत नहीं।

यह क्यों मायने रखता हैएआई के ऊर्जा असर पर लगभग हर सार्वजनिक आंकड़ा — तसल्ली देने वाले भी — एक चैट संदेश की लागत पर टिका है। वह संख्या अब गलत चीज़ नाप रही है। जब आप किसी कोडिंग एजेंट को एक निर्देश टाइप करते हैं, वह आपकी ओर से एक दर्जन या उससे ज़्यादा मॉडल कॉल करता है, फ़ाइलें पढ़ता है, औज़ार चलाता है और नतीजों पर तर्क करता है — और आपके मन में इसका कोई हिसाब नहीं जुड़ता। उपयोगकर्ता जिसे 'एक सवाल' समझता है और डेटा सेंटर जो असल में करता है, उनके बीच का फ़ासला बहुत बड़ा हो चुका है, और एजेंट जितने स्वायत्त होते जाएँगे यह बढ़ेगा। इससे दो ईमानदार निष्कर्ष निकलते हैं, और दोनों उलटी दिशा में इशारा करते हैं। व्यक्तिगत स्तर पर यह अब भी कम है: एजेंट के भारी इस्तेमाल का एक साल एक घरेलू उपकरण जितना पड़ता है, इसलिए किसी को एक प्रॉम्प्ट पर अपराधबोध की ज़रूरत नहीं। सामूहिक स्तर पर इसका अर्थ है कि एआई की कुल बिजली माँग के मानक अनुमान एक ऐसी काम-इकाई से बंधे हैं जो चुपचाप पुरानी पड़ रही है — और डेटा सेंटर बनाने वाले लोग पहले ही सुर्खियों वाले आंकड़े के बजाय इस लेख के निहितार्थ वाले आंकड़े के हिसाब से योजना बना रहे हैं।
#कोडिंग#AI एजेंट

✓ सत्यापित · 3 स्रोत

WhatsApp X Telegram
ऐप में पढ़ें — मुफ़्त, 9 भाषाएँ

संबंधित खबरें

मशीन लर्निंग ने बीमार मस्तिष्क कोशिकाओं का आकार पढ़ा और नौ पहले से स्वीकृत दवाएँ चुनीं जिन्होंने उन्हें शांत किया
2026-08-21
अफवाह: जिस गुमनाम मॉडल ने मुफ्त में कोडिंग बेंचमार्क में शीर्ष स्थान लिया, वह कथित तौर पर झिपू का अघोषित फ्लैगशिप है
2026-08-21
डीपसीक का सस्ता वर्कहॉर्स अब देख सकता है — और आँखों वाली एजेंट कार्यों में वह एंथ्रोपिक के सर्वश्रेष्ठ के करीब होने का दावा करता है
2026-08-21
एनवीडिया प्रतिद्वंद्वी की "मॉडल बनाने वाली मशीन" के लिए 6 अरब डॉलर दे रहा है — और उसे चलाने वाले 109 लोगों को नौकरी दे रहा है
2026-08-21
एआई को प्रशिक्षित करने का तरीका सुधारने के लिए चार घंटे और एक जीपीयू दिया गया: सर्वश्रेष्ठ एजेंट को 1 में से 0.25 मिले — और अधिकांश ने कोशिश ही नहीं की
2026-08-21