वैनी पार्क, पाडो एआई के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

वैनी पार्क, पाडो एआई के संस्थापक और सीईओ, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और ऊर्जा कार्यकारी हैं जिनके पास सॉफ्टवेयर, स्वच्छ ऊर्जा और जुड़े हुए बुनियादी ढांचे के बीच कंपनियों का निर्माण करने का दो दशक से अधिक का अनुभव है। पाडो एआई लॉन्च करने से पहले, उन्होंने वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएं निभाईं, जिनमें बिडगेली में साझेदारी और कॉर्पोरेट विकास के एसवीपी, जेन इकोसिस्टम्स के सीईओ और प्रेरित में कॉर्पोरेट और व्यवसाय विकास के एसवीपी शामिल हैं। अपने करियर की शुरुआत में, उन्होंने बेल्किन और इंटेल कैपिटल जैसी कंपनियों में कॉर्पोरेट विकास और रणनीतिक निवेश भूमिकाओं में काम किया, जो उभरती प्रौद्योगिकियों, आईओटी और ऊर्जा प्रबंधन में नवाचार को बढ़ावा देने में मदद करते हैं।

पाडो एआई एक ऊर्जा ऑर्केस्ट्रेशन सॉफ्टवेयर कंपनी है जो एआई डेटा सेंटर और बड़े सुविधाओं को बिजली की खपत को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने में मदद करने पर केंद्रित है। इसका प्लेटफ़ॉर्म वास्तविक समय में ऊर्जा मांग का विश्लेषण करने, भार का पूर्वानुमान लगाने और बिजली, शीतलन और वितरित ऊर्जा संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करता है। ऊर्जा बुनियादी ढांचे के उपयोग में सुधार करके, कंपनी ऑपरेटरों को कम्प्यूटिंग क्षमता बढ़ाने, परिचालन लागत कम करने और अधिक टिकाऊ ऊर्जा उपयोग का समर्थन करने में मदद करना चाहती है।

आपने अपना करियर ऊर्जा नवाचार, कॉर्पोरेट विकास और एआई के बीच बनाया है – इंटेल कैपिटल और बेल्किन से लेकर सीआईईवीए, प्रेरित, जेन इकोसिस्टम्स और एलजी नोवा में स्वच्छ ऊर्जा पहल का नेतृत्व करने से पहले पाडो एआई की स्थापना की। पाडो एआई लॉन्च करने के लिए आपको क्या प्रेरित किया, और आपके पिछले अनुभव ने डेटा सेंटर में एआई-संचालित ऊर्जा ऑर्केस्ट्रेशन के लिए आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?

मेरे पूरे करियर में, मैंने हype, bust और recovery के कुछ दिलचस्प प्रौद्योगिकी चक्रों का अनुभव किया है। इसमें 2000 इंटरनेट बबल फटना, नेटवर्किंग के विकास और आईओटी के पैमाने पर और 2000 के दशक के अंत में उत्तरी अमेरिकी बिजली ग्रिड का आधुनिकीकरण शामिल है। मेरे लिए, ये तीन बाजार-चलती प्रौद्योगिकी बदलाव पाडो लॉन्च के अवसर में परिणत हुए हैं: एक सॉफ्टवेयर समाधान जो शक्ति, कंप्यूट और क्लाउड के संगम से उत्पन्न होता है।

टोटलएनर्जीज ने हाल ही में घोषणा की कि वे पावर पurchase समझौतों (पीपीए) का उपयोग एक गूगल डेटा सेंटर में नवीकरणीय बिजली की आपूर्ति के लिए करेंगे। आप इस व्यापक बदलाव को कैसे देखते हैं जो हाइपरस्केल बुनियादी ढांचे के लिए दीर्घकालिक नवीकरणीय ऊर्जा अनुबंधों की ओर बढ़ रहा है?

मैं इसे नवीकरणीय ऊर्जा के लिए एक बड़ी जीत के रूप में देखता हूं। हालांकि, मैं इसे नवीकरणीय ऊर्जा की ओर एक व्यापक बदलाव के रूप में वर्गीकृत नहीं करूंगा। इसके बजाय, यह वास्तव में अधिक शक्ति और समय तक पहुंच का प्रतिबिंब है। इस मामले में, संख्याएं पेंसिल आउट हुईं। इस तरह की हर घोषणा के साथ, आप शायद 10 देखेंगे जो गैस संचालित हैं और मीटर के पीछे हैं।

क्या आप देखते हैं कि एआई कार्यभार तेजी से बढ़ रहे हैं और डेटा सेंटर ऑपरेटरों के लिए नवीकरणीय ऊर्जा एकीकरण के तरीके में एक मूलभूत बदलाव हो रहा है?

मैं जो देख रहा हूं वह ऊर्जा भंडारण प्रणालियों को अधिक कुशल और टिकाऊ शीतलन के साथ तैनात करने के लिए एक अधिक संगठित प्रयास है। यह नवीकरणीय ऊर्जा के आसपास की अनियमितता के मुद्दों को संतुलित करता है। स्थायी भंडारण रणनीतियों को बनाने और तैनात करने से डेटा सेंटरों को नवीकरणीय ऊर्जा एकीकरण बढ़ाने की अनुमति मिलती है, जबकि उन्हें अपटाइम बनाए रखने की अनुमति मिलती है।

विरासत डेटा सेंटरों को मौजूदा प्रणालियों में सौर जैसे नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों को पूरी तरह से एकीकृत करने से रोकने वाली सबसे बड़ी संरचनात्मक या परिचालन बाधाएं क्या हैं?

प्राथमिक बाधाएं बुनियादी ढांचे की जटिलता और वास्तविक समय की टेलीमेट्री की कमी हैं। विरासत प्रणालियों को निरंतर, भविष्यवाणी योग्य भार के लिए बनाया गया था और अक्सर नवीकरणीय ऊर्जा की अनियमितता को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक सॉफ्टवेयर परत की कमी होती है जो बिना अपटाइम को जोखिम में डाले। और मैं अपनी टिप्पणियों के आधार पर जोड़ूंगा कि एक बीईएसएस प्रणाली नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों जैसे सौर को एकीकृत करने के निर्णय लेने में एक शक्तिशाली गुणक होगी।

आपके अनुभव से ऑपरेटरों और उपयोगिताओं को सलाह देने के लिए, डेटा सेंटर कई बार सख्त विश्वसनीयता आवश्यकताओं के साथ डीकार्बोनाइजेशन लक्ष्यों को संतुलित करने के लिए संघर्ष क्यों करते हैं?

डेटा सेंटर के दृष्टिकोण से, विश्वसनीयता और डीकार्बोनाइजेशन अक्सर एक शून्य-योग खेल के रूप में देखे जाते हैं – एक को प्राप्त करने के लिए, आप दूसरे को त्याग देते हैं। डेटा सेंटर स्वाभाविक रूप से “पांच-नाइन” विश्वसनीयता को ऊपर रखते हैं, इसलिए डीकार्बोनाइजेशन लक्ष्य अक्सर कम प्राथमिकता दिए जाते हैं।

एआई और मशीन लर्निंग द्वारा संचालित ऊर्जा ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं। मिशन-क्रिटिकल वातावरण में वितरित ऊर्जा संसाधनों की अर्थव्यवस्था और विश्वसनीयता में वास्तविक समय ऑर्केस्ट्रेशन कैसे बदलाव लाता है?

डेटा सेंटर एक मौजूदा शक्ति आवरण के साथ संचालित होते हैं जिसमें निश्चित कंप्यूटिंग क्षमता होती है।

ऑर्केस्ट्रेशन ऊर्जा को एक निश्चित लागत से एक गतिशील संपत्ति में बदल देता है, जो उत्पादकता को अधिक प्रदान करता है, चाहे वह राजस्व हो, टोकन उत्पादन आदि। विभिन्न डीईआर के साथ ऑर्केस्ट्रेशन को संरेखित करें, आप अपने प्रभाव को बल दे सकते हैं, चाहे वह डीकार्बोनाइजेशन, राजस्व, टोकन उत्पादन आदि हो।

मौजूदा बुनियादी ढांचे पर ऑर्केस्ट्रेशन सॉफ्टवेयर को परत करने के लिए यह कैसे डिज़ाइन किया जा सकता है ताकि बड़े पूंजी-गहन पुनर्निर्माण की आवश्यकता न हो?

ऑर्केस्ट्रेशन सॉफ्टवेयर को एक बुद्धिमान सॉफ्टवेयर परत के रूप में डिज़ाइन किया जा सकता है जो मौजूदा प्रणालियों के साथ एपीआई के माध्यम से एकीकृत होता है, चाहे वह बीएमएस, डीसीआईएमएस हो या डीईआर। यह किसी भी बड़े पुनर्निर्माण को कम करेगा।

जब ऑपरेटर विश्वसनीयता, लागत और डीकार्बोनाइजेशन के बीच तौलने का प्रयास करते हैं, तो क्या प्राथमिकता दी जानी चाहिए – और क्या व्यापार-ऑफ अक्सर गलत समझे जाते हैं?

आज, एक ऑपरेटर के रूप में, उनकी शीर्ष प्राथमिकता विश्वसनीयता है। और यदि आप विश्वसनीयता पर दो बार क्लिक करते हैं, तो इसका अर्थ है “पांच-नाइन” अपटाइम। जिसका अर्थ है स्थिर, विश्वसनीय शक्ति। दी गई ऊर्जा लागत और एआई फैक्ट्री द्वारा उत्पन्न मूल्य के बीच बड़े गुणक को देखते हुए, लागत बचत एक मुद्दा नहीं है। आप इसे उपयोगिताओं के साथ देखते हैं जो डेटा सेंटर बाजार में लचीलापन शामिल करने का प्रयास करते हैं लेकिन बहुत से खरीदार नहीं हैं। और भी गहराई से, लागत से परे, डीकार्बोनाइजेशन, जब तक कि यह निर्देशित न हो, प्राथमिकता सूची के नीचे गिर जाता है।

डेटा सेंटर ऑपरेटरों को कौन से मेट्रिक्स को ट्रैक करना चाहिए यदि वे अपटाइम बनाए रखने के दौरान नवीकरणीय उपयोग में सुधार करना चाहते हैं?

एक उच्च स्तर पर, साइट स्तर पर स्कोप 1/2/3 उत्सर्जन को ट्रैक और माप करना एक बेंचमार्क स्थापित करने के लिए। मानक पीयूई (पावर उपयोग प्रभावशीलता) के साथ, ऑपरेटरों को कार्बन तीव्रता प्रति कार्यभार और नवीकरणीय उपयोग कारक (आरयूएफ) को ट्रैक करना चाहिए। अंत में, डेटा सेंटरों को छोड़ी हुई शक्ति को ट्रैक करना चाहिए – भुगतान की गई शक्ति की मात्रा जो अकुशल भार प्रबंधन के कारण उपयोग नहीं की जाती है।

आगे देखते हुए, आप अगले पांच वर्षों में उपयोगिताओं, डेटा सेंटर ऑपरेटरों और एआई-संचालित ऊर्जा प्लेटफ़ॉर्म के बीच संबंध को कैसे बदलते हुए देखते हैं?

मैं दो सिलोस के संबंधों को देखता हूं। एक ओर, मैं इन तीन हितधारकों को एक सहयोगी ग्रिड की ओर बढ़ते हुए देखता हूं। जहां डेटा सेंटर ग्रिड के प्रति संवेदनशील संपत्ति बन जाते हैं जो ग्रिड को स्थिर करने के लिए भार या लोड को स्थानांतरित कर सकते हैं। एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म दो बड़े उद्योगों के बीच वास्तविक समय में संवाद और समन्वय करने के लिए गोंद होगा। दूसरी ओर, मैं देखता हूं कि कई डेटा सेंटर ग्रिड को छोड़ देते हैं और स्व-पीढ़ी और पूरी तरह से मीटर के पीछे हो जाते हैं। इस तरह की परियोजनाओं में लागत और समग्र निवेश को देखते हुए, यह असंभव है कि वे ग्रिड पर वापस जाएंगे।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें पाडो एआई पर जाना चाहिए।