क्या आपका चैट-संचालित घिबली-शैली का चित्र ग्रह को नष्ट कर रहा है? |

यह निर्दोष रूप से शुरू होता है। एक सनकी सेल्फीफायरफ्लाइज़ और फ्लोटिंग आइलैंड्स के साथ एक काल्पनिक वन में खुद का एक डो-आइड संस्करण। हो सकता है कि आप एक स्टूडियो घिबली हीरो की तरह स्टाइल कर रहे हों – कुछ के बीच टोटोरो और आपका आंतरिक अस्तित्वगत भय। आप इसे पोस्ट करते हैं। लोग इसे पसंद करते हैं। आप मुस्कुराइए। क्या नुकसान है, है ना?
लेकिन उस स्वप्निल छवि के पीछे एक बढ़ती बुनियादी ढांचा समस्या है। मार्च 2025 में, Openai के सीईओ सैम अल्टमैन ने एक्स पर स्पष्ट रूप से लिखा था, “यह सुपर मजेदार है कि लोग चैट में छवियों को प्यार करते हैं, लेकिन हमारे जीपीयू पिघल रहे हैं।” कंपनी ने अभी-अभी अपनी छवि पीढ़ी की सुविधा को मुक्त-स्तरीय उपयोगकर्ताओं के लिए जारी किया था, और स्टूडियो घिबली-शैली के चित्र-गेंटल, उदासीन, तुरंत साझा करने योग्य- वायरल हो गए थे।
मांग इतनी भारी थी कि ओपनआईए को बुनियादी ढांचे के तनाव का हवाला देते हुए प्रति दिन तीन प्रति दिन तीन पर छवि पीढ़ियों को कैप करने के लिए मजबूर किया गया था। Altman ने दिनों के बाद एक थकावट की याचिका के साथ पालन किया: “क्या आप कृपया छवियों को बनाने पर चिल कर सकते हैं, यह पागल है। हमारी टीम को नींद की जरूरत है।”
लेकिन एक साधारण एनिमेटेड सेल्फी दुनिया के सबसे उन्नत एआई सिस्टम में से एक को अपने घुटनों पर क्यों लाएगी?

छवि पीढ़ी बनाम पाठ: एक संसाधन अंतराल

इसका उत्तर बड़े पैमाने पर ऊर्जा और कम्प्यूटेशनल मांगों में है – विशेष रूप से जब यह छवियों की बात आती है। एक एकल एआई-जनित छवि को बनाने के लिए लगभग 1 ट्रिलियन फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशंस (FLOPS) की आवश्यकता होती है। तुलना के लिए, भाषा मॉडल से एक विशिष्ट पाठ प्रतिक्रिया लगभग 100 बिलियन फ्लॉप का उपयोग करती है। दूसरे शब्दों में, एक छवि उत्पन्न करना पाठ उत्पन्न करने की तुलना में लगभग 10 गुना अधिक गणना-गहन है।
इनमें से अधिकांश ऑपरेशन GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) द्वारा नियंत्रित किए जाते हैं, जो कि इमेज रेंडरिंग जैसे समानांतर कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। लेकिन जीपीयू शक्ति-भूख हैं। एक उच्च-अंत एआई त्वरक पूर्ण लोड के तहत 700 वाट तक का उपभोग कर सकता है। गुणा करें कि एक साथ चलने वाले डेटा सेंटर में हजारों जीपीयू द्वारा, और आपको बड़े पैमाने पर छवि पीढ़ी में शामिल ऊर्जा की भावना मिलती है।
यह सिर्फ एक अमूर्त चिंता नहीं है। डिफ्यूजन मॉडल-उच्च गुणवत्ता वाली छवि पीढ़ी के लिए उपयोग किए जाने वाले एआई सिस्टम-शोर को एक विस्तृत छवि में बदलने के लिए दर्जनों पुनरावृत्ति शोधन चरणों की आवश्यकता है। उन चरणों में से प्रत्येक पर भारी पड़ता है आंदोलन संसाधन। से अनुमानों के अनुसार स्टैनफोर्ड और गले लगाते हुए, एक प्रसार मॉडल का उपयोग करके उत्पन्न एक एकल छवि अकेले गणना के लिए लगभग 2.5 वाट-घंटे ऊर्जा की खपत करती है। कूलिंग और इन्फ्रास्ट्रक्चर ओवरहेड के साथ (आमतौर पर 1.3 की बिजली उपयोग प्रभावशीलता, या प्यू का उपयोग करके गणना की जाती है), कुल 3.25 वाट-घंटे प्रति छवि तक बढ़ जाती है।
यह 3.25 मिनट के लिए 60-वाट लाइटबुल को चलाने के बारे में है-या स्मार्टफोन को 50%तक चार्ज करना। यह तब तक तुच्छ लग सकता है जब तक आपको पता चलता है कि लाखों उपयोगकर्ता प्रत्येक में कई छवियों को उत्पन्न कर रहे थे, अक्सर सिर्फ मज़े या सौंदर्य प्रयोग के लिए।

डेटा केंद्रों से लेकर ग्रिड तक

CHATGPT द्वारा ‘घिबली’ इमेज जनरेटर फीचर की मांग में अभूतपूर्व वृद्धि के बीच, Openai के सीईओ, सैम अल्टमैन ने अपने एक्स खाते में सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं से अनुरोध करने के लिए ‘थोड़ा बाहर चिल करने’ का अनुरोध किया क्योंकि उनकी टीम को आराम करने की आवश्यकता थी। और पढ़ें।

उन छवियों में से प्रत्येक को बड़े पैमाने पर संसाधित किया जाता है आंकड़ा केंद्र जलवायु-नियंत्रित परिस्थितियों में GPU की वह घर पंक्तियाँ। ये सुविधाएं हल्के संचालन नहीं हैं। वैश्विक स्तर पर, डेटा केंद्र पहले से ही बिजली की खपत का 1-1.5% है, और यह संख्या उदार एआई के प्रसार के साथ जल्दी से बढ़ रही है।
कूलिंग सिस्टम समस्या का एक प्रमुख हिस्सा है। निरंतर लोड के तहत काम करने वाले जीपीयू में काफी गर्मी उत्पन्न होती है, जिसके लिए परिष्कृत तरल या हवा कूलिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है। एरिज़ोना या यूटा जैसे क्षेत्रों में – जहां कई एआई और क्लाउड प्रदाता संचालित होते हैं – कूलिंग में बाष्पीकरणीय जल प्रणालियां भी शामिल हो सकती हैं, जो प्रति दिन सैकड़ों हजारों गैलन खींचती हैं। कुछ मामलों में, एआई डेटा सेंटरों को प्रति वर्ष लाखों गैलन मीठे पानी के लाखों गैलन का उपभोग करने का अनुमान लगाया गया है, जो सूखे-ग्रस्त क्षेत्रों में चिंताओं को बढ़ाते हैं।
रुझान वायरल होने पर ये पर्यावरणीय दबाव अधिक तीव्र हो जाते हैं। वैश्विक बुनियादी ढांचे की मांग के लिए तेजी से एआई तराजू का एक मजेदार, व्यक्तिगत उपयोग क्या लग सकता है। एक एकल छवि मायने नहीं रख सकती। उनमें से अरबों करते हैं।

क्यों घिबली ने कठिन मारा

घिबली-शैली की प्रवृत्ति ने एक आदर्श सांस्कृतिक तंत्रिका को मारा। आउटपुट निर्विवाद रूप से आकर्षक था: पिछले एआई चित्रों की तुलना में कम अलौकिक, उदासीनता से समृद्ध, और विश्व स्तर पर पहचानने योग्य। लोगों ने सिर्फ एक उत्पन्न नहीं किया – उन्होंने प्रयोग किया, ट्विक किया, साझा किया। उन्होंने फिल्टर के माध्यम से पालतू जानवरों, परिवार के सदस्यों, ऐतिहासिक आंकड़े और यहां तक ​​कि राजनेताओं की तस्वीरें चलाईं।
इस प्रवृत्ति को विशेष रूप से शक्तिशाली बनाने की अपनी दृश्य निष्ठा थी। ये सिर्फ स्टाइल किए गए सन्निकटन नहीं थे – वे गहरी भावनात्मक और सौंदर्य अपील को उजागर करते हुए, स्टूडियो घिबली फिल्मों से वास्तविक फ्रेम से मिलते -जुलते थे। आउटपुट की गुणवत्ता और तेजस्वी सुपरचार्ज्ड एंगेजमेंट, डिमांड में एक घातीय स्पाइक को बढ़ावा देती है।

पर्यावरणीय निहितार्थ: एक व्यापक पैटर्न

घिबली इमेज बूम एक बहुत बड़े मुद्दे का एक सूक्ष्म जगत है: डिजिटल रुझानों की अनदेखी पर्यावरणीय लागत।
जबकि एआई कला डिजिटल खपत का सिर्फ एक स्लीवर है, यह एक व्यापक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। क्लाउड -अक्सर अमूर्त और अमूर्त के रूप में सोचा जाता है – वास्तव में भौतिक बुनियादी ढांचे का एक विशाल नेटवर्क है, जिनमें से अधिकांश अभी भी गैर -ऊर्जा ऊर्जा पर चलता है। वीडियो स्ट्रीमिंग से लेकर ब्लॉकचेन खनन तक, हमारी डिजिटल आदतें वास्तविक दुनिया के परिणामों के साथ वास्तविक दुनिया के ग्रिड द्वारा तेजी से संचालित होती हैं।
और जबकि कुछ तकनीकी कंपनियां अक्षय ऊर्जा और दक्षता लाभ में निवेश कर रही हैं, कई एआई मॉडल अभी भी प्रशिक्षित हैं और पारंपरिक बिजली स्रोतों से जुड़ी सुविधाओं में चलते हैं। यहां तक ​​कि जब कंपनियां कार्बन ऑफ़सेट या अक्षय ऊर्जा क्रेडिट खरीदती हैं, तो एआई की शुद्ध ऊर्जा मांग स्थिरता में सुधार की तुलना में तेजी से बढ़ती रहती है।

क्या किया जा सकता है?

Openai और अन्य प्रदाता सक्रिय रूप से अपने मॉडल और बुनियादी ढांचे का अनुकूलन कर रहे हैं। अनुमान समय को कम करना, GPU दक्षता में सुधार करना, और नए, अधिक कुशल हार्डवेयर के साथ स्केलिंग सभी प्रतिक्रिया का हिस्सा हैं। लेकिन ये एक सांस्कृतिक मुद्दे के तकनीकी समाधान हैं।
प्रमुख चुनौती अपेक्षाओं और जागरूकता का प्रबंधन है। एआई इमेज जेनरेशन अब एक आला फीचर नहीं है-यह एक मास-मार्केट उत्पाद है। और किसी भी लोकप्रिय उत्पाद की तरह, इसे सोच -समझकर उपयोग करने की आवश्यकता है। हालांकि पूरी तरह से एआई कला उपकरणों का उपयोग करने से रोकने की कोई आवश्यकता नहीं है, उन्हें आकस्मिक खिलौनों के बजाय डिजिटल विलासिता के रूप में व्यवहार करना स्थिरता की ओर व्यवहार को स्थानांतरित करने में मदद कर सकता है।
सार्वजनिक शिक्षा भी एक भूमिका निभा सकती है। यदि प्लेटफार्मों ने प्रति छवि एक छोटी ऊर्जा-उपयोग का अनुमान प्रदर्शित किया-भोजन पर पोषण लेबल के समान-यह उपयोगकर्ताओं को उनके रचनात्मक विकल्पों की वास्तविक दुनिया की लागत को समझने में मदद कर सकता है। और जिस तरह उपभोक्ताओं ने धीमी गति से फैशन या कम-अपशिष्ट रहने को अपनाया है, एआई युग में “धीमी सामग्री” के लिए जगह हो सकती है।

अंतिम विचार

एआई-जनित चित्र, विशेष रूप से स्टूडियो घिबली जैसी प्यारी शैलियों में, खुद को व्यक्त करने के लिए एक मजेदार और अक्सर सुंदर तरीका प्रदान करते हैं। लेकिन हर एक गणना, ऊर्जा और बुनियादी ढांचे की एक विशाल श्रृंखला का उत्पाद है।
इसे समझने का मतलब यह नहीं है कि हमें रचनात्मकता या मस्ती को छोड़ना होगा – इसका मतलब है कि इन उपकरणों का इरादा इरादा के साथ उपयोग करना है। क्योंकि जबकि छवियां काल्पनिक हो सकती हैं, उनका प्रभाव बहुत वास्तविक है।