बिजली की मांग में आने वाला भारी उछाल

UN की रिपोर्ट में सबसे चौंकाने वाला अनुमान बिजली की खपत को लेकर है। 2030 तक, AI को संचालित करने वाले वैश्विक डेटा सेंटरों के सालाना 945 TWh बिजली की खपत करने का अनुमान है । यह आंकड़ा दुनिया की कुल बिजली उत्पादन का लगभग 3% है और पाकिस्तान, बांग्लादेश और नाइजीरिया—जिनकी संयुक्त आबादी 65 करोड़ से अधिक है—की वार्षिक बिजली खपत का लगभग तीन गुना है ।

यह वृद्धि लगभग पूरी तरह AI के कारण हो रही है। AI-विशिष्ट डेटा सेंटरों की बिजली की मांग 2030 में 2023 की तुलना में 11 गुना अधिक होने की उम्मीद है। उस बिंदु पर, अकेले AI कार्यभार को उतनी ही बिजली की आवश्यकता होगी जितनी आज सभी पारंपरिक डेटा सेंटर मिलकर खपत करते हैं, जिससे AI संपूर्ण डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर सेक्टर में ऊर्जा मांग के पीछे एक प्राथमिक शक्ति बन जाएगा ।

कार्बन उत्सर्जन: सड़कों पर लाखों नई कारें उतारने जैसा

ऊर्जा उपयोग में यह बढ़ोतरी भारी कार्बन लागत के साथ आती है। रिपोर्ट का अनुमान है कि 2030 तक, AI डेटा सेंटर सालाना अतिरिक्त 2.4 से 4.4 करोड़ मीट्रिक टन CO₂ उत्सर्जित करेंगे । इसे संदर्भ में रखें तो, इस अनुमान का ऊपरी स्तर अमेरिकी सड़कों पर 1 करोड़ कारें और जोड़ने के उत्सर्जन के बराबर है । रिपोर्ट की कवरेज में अन्य तुलनाएं कुल डेटा सेंटर उत्सर्जन की तुलना यूनाइटेड किंगडम के संपूर्ण वार्षिक उत्सर्जन से करती हैं, जो संभावित रूप से 40 करोड़ टन CO₂ समकक्ष तक पहुंच सकता है ।

इन उत्सर्जनों में 2040 तक कार्बन-न्यूट्रल बिजली आपूर्ति की धारणा के बावजूद वृद्धि होने का अनुमान है, जो AI की बढ़ती ऊर्जा मांग के विशाल पैमाने को उजागर करता है ।

एक छिपी हुई प्यास: AI का जल पदचिह्न

जहां सार्वजनिक चर्चा का केंद्र बिजली और कार्बन है, रिपोर्ट इस बात पर ज़ोर देती है कि पानी एक गंभीर रूप से अनदेखा किया गया संसाधन है। जटिल AI मॉडलों को चलाने वाले सर्वरों को ठंडा करने के लिए आवश्यक पानी की मात्रा बहुत अधिक है।

अकेले संयुक्त राज्य अमेरिका में, AI सर्वरों की तैनाती से 2030 तक सालाना 731 से 1,125 मिलियन क्यूबिक मीटर पानी की खपत होने का अनुमान है—जो लगभग 60 से 100 लाख अमेरिकियों की वार्षिक घरेलू जल उपयोग के बराबर है । वैश्विक स्तर पर, पानी का यह पदचिह्न चौंका देने वाला है। रिपोर्ट में पाया गया है कि 2030 में AI की कुल जल खपत उप-सहारा अफ्रीका में 130 करोड़ लोगों की बुनियादी वार्षिक घरेलू जल आवश्यकताओं के बराबर होगी ।

भूमि, ई-वेस्ट और एक जीवनचक्र का प्रभाव

AI बूम की पर्यावरणीय लागत परिचालन संसाधनों पर ही खत्म नहीं होती। रिपोर्ट इसके पदचिह्न के दो और महत्वपूर्ण आयामों को उजागर करती है:

• भूमि उपयोग: डेटा सेंटरों का भौतिक विस्तार दुर्लभ भूमि संसाधनों पर भारी दबाव डालता है, जो कृषि, आवास और प्राकृतिक पारिस्थितिक तंत्रों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। AI को संचालित करने के लिए आवश्यक भूमि—इसके बुनियादी ढांचे और आपूर्ति श्रृंखलाओं सहित—14,500 वर्ग किलोमीटर से अधिक होने का अनुमान है, जो 3.2 करोड़ से अधिक लोगों की आबादी वाले जकार्ता महानगरीय क्षेत्र के आकार का लगभग दोगुना है ।
• इलेक्ट्रॉनिक कचरा: AI के पीछे का हार्डवेयर, विशेष चिप्स से लेकर पूरे सर्वर रैक तक, का जीवनकाल सीमित होता है, जो लगातार बढ़ते पैमाने पर इलेक्ट्रॉनिक कचरा उत्पन्न करता है। यह रिपोर्ट ई-कचरे के संकट के बारे में बढ़ती चिंताओं को और बल देती है, एक अनुमान के अनुसार वार्षिक कचरे की तुलना 250 एफिल टावरों को फेंके जाने से की गई है ।

पूर्ण पारदर्शिता और व्यापार-निष्पक्षता को पहचानने की पुकार

UNU-INWEH की रिपोर्ट केवल समस्याओं की सूची नहीं है; यह कार्रवाई के लिए एक नीतिगत आह्वान है। यह चेतावनी देती है कि AI की वास्तविक लागत पूरे जीवनचक्र में फैली हुई है, और यह लागत अन्यायपूर्ण तरीके से वितरित की जा रही है, जिसमें विकासशील राष्ट्र पर्यावरणीय बोझ का असंगत हिस्सा वहन करते हैं जबकि अक्सर उन्हें आर्थिक लाभ कम देखने को मिलते हैं ।

रिपोर्ट की केंद्रीय मांग अनिवार्य, मानकीकृत पर्यावरणीय रिपोर्टिंग है।

• यह AI फर्मों से अपने संपूर्ण पर्यावरणीय पदचिह्न का खुलासा करने का आग्रह करती है, ताकि वे साधारण कार्बन मेट्रिक्स से आगे बढ़कर पानी, भूमि और भौतिक प्रभावों का हिसाब दें ।
• यह सरकारों से AI प्रदाताओं से मानकीकृत रिपोर्टिंग की आवश्यकता करने का आह्वान करती है, जिससे एक समान अवसर और इस क्षेत्र के कुल प्रभाव की स्पष्ट तस्वीर बन सके ।
• यह AI के भविष्य को व्यापार-निष्पक्षताओं (ट्रेड-ऑफ) की एक श्रृंखला के रूप में रेखांकित करती है, जहां प्रौद्योगिकी के लाभों को संसाधनों की बढ़ती कमी और प्रदूषण के विरुद्ध तौला जाना चाहिए। रिपोर्ट निष्कर्ष निकालती है कि उद्योग अपने पूर्ण जीवनचक्र प्रभावों का हिसाब दिए बिना विकास जारी नहीं रख सकता ।

रिपोर्ट अंतिम-उपयोगकर्ताओं पर भी जिम्मेदारी का एक हिस्सा डालती है, यह सुझाव देते हुए कि जब संभव हो, वे अपने कार्यों के लिए कम ऊर्जा-गहन AI उपकरणों का चयन करें, एक छोटा कदम जो सामूहिक रूप से तनावग्रस्त बिजली ग्रिड और जल आपूर्ति पर दबाव को कम कर सकता है ।

बिजली की मांग में आने वाला भारी उछाल

UN की रिपोर्ट में सबसे चौंकाने वाला अनुमान बिजली की खपत को लेकर है। 2030 तक, AI को संचालित करने वाले वैश्विक डेटा सेंटरों के सालाना 945 TWh बिजली की खपत करने का अनुमान है । यह आंकड़ा दुनिया की कुल बिजली उत्पादन का लगभग 3% है और पाकिस्तान, बांग्लादेश और नाइजीरिया—जिनकी संयुक्त आबादी 65 करोड़ से अधिक है—की वार्षिक बिजली खपत का लगभग तीन गुना है ।

यह वृद्धि लगभग पूरी तरह AI के कारण हो रही है। AI-विशिष्ट डेटा सेंटरों की बिजली की मांग 2030 में 2023 की तुलना में 11 गुना अधिक होने की उम्मीद है। उस बिंदु पर, अकेले AI कार्यभार को उतनी ही बिजली की आवश्यकता होगी जितनी आज सभी पारंपरिक डेटा सेंटर मिलकर खपत करते हैं, जिससे AI संपूर्ण डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर सेक्टर में ऊर्जा मांग के पीछे एक प्राथमिक शक्ति बन जाएगा ।

कार्बन उत्सर्जन: सड़कों पर लाखों नई कारें उतारने जैसा

ऊर्जा उपयोग में यह बढ़ोतरी भारी कार्बन लागत के साथ आती है। रिपोर्ट का अनुमान है कि 2030 तक, AI डेटा सेंटर सालाना अतिरिक्त 2.4 से 4.4 करोड़ मीट्रिक टन CO₂ उत्सर्जित करेंगे । इसे संदर्भ में रखें तो, इस अनुमान का ऊपरी स्तर अमेरिकी सड़कों पर 1 करोड़ कारें और जोड़ने के उत्सर्जन के बराबर है । रिपोर्ट की कवरेज में अन्य तुलनाएं कुल डेटा सेंटर उत्सर्जन की तुलना यूनाइटेड किंगडम के संपूर्ण वार्षिक उत्सर्जन से करती हैं, जो संभावित रूप से 40 करोड़ टन CO₂ समकक्ष तक पहुंच सकता है ।

इन उत्सर्जनों में 2040 तक कार्बन-न्यूट्रल बिजली आपूर्ति की धारणा के बावजूद वृद्धि होने का अनुमान है, जो AI की बढ़ती ऊर्जा मांग के विशाल पैमाने को उजागर करता है ।

एक छिपी हुई प्यास: AI का जल पदचिह्न

जहां सार्वजनिक चर्चा का केंद्र बिजली और कार्बन है, रिपोर्ट इस बात पर ज़ोर देती है कि पानी एक गंभीर रूप से अनदेखा किया गया संसाधन है। जटिल AI मॉडलों को चलाने वाले सर्वरों को ठंडा करने के लिए आवश्यक पानी की मात्रा बहुत अधिक है।

अकेले संयुक्त राज्य अमेरिका में, AI सर्वरों की तैनाती से 2030 तक सालाना 731 से 1,125 मिलियन क्यूबिक मीटर पानी की खपत होने का अनुमान है—जो लगभग 60 से 100 लाख अमेरिकियों की वार्षिक घरेलू जल उपयोग के बराबर है । वैश्विक स्तर पर, पानी का यह पदचिह्न चौंका देने वाला है। रिपोर्ट में पाया गया है कि 2030 में AI की कुल जल खपत उप-सहारा अफ्रीका में 130 करोड़ लोगों की बुनियादी वार्षिक घरेलू जल आवश्यकताओं के बराबर होगी ।

भूमि, ई-वेस्ट और एक जीवनचक्र का प्रभाव

AI बूम की पर्यावरणीय लागत परिचालन संसाधनों पर ही खत्म नहीं होती। रिपोर्ट इसके पदचिह्न के दो और महत्वपूर्ण आयामों को उजागर करती है:

• भूमि उपयोग: डेटा सेंटरों का भौतिक विस्तार दुर्लभ भूमि संसाधनों पर भारी दबाव डालता है, जो कृषि, आवास और प्राकृतिक पारिस्थितिक तंत्रों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। AI को संचालित करने के लिए आवश्यक भूमि—इसके बुनियादी ढांचे और आपूर्ति श्रृंखलाओं सहित—14,500 वर्ग किलोमीटर से अधिक होने का अनुमान है, जो 3.2 करोड़ से अधिक लोगों की आबादी वाले जकार्ता महानगरीय क्षेत्र के आकार का लगभग दोगुना है ।
• इलेक्ट्रॉनिक कचरा: AI के पीछे का हार्डवेयर, विशेष चिप्स से लेकर पूरे सर्वर रैक तक, का जीवनकाल सीमित होता है, जो लगातार बढ़ते पैमाने पर इलेक्ट्रॉनिक कचरा उत्पन्न करता है। यह रिपोर्ट ई-कचरे के संकट के बारे में बढ़ती चिंताओं को और बल देती है, एक अनुमान के अनुसार वार्षिक कचरे की तुलना 250 एफिल टावरों को फेंके जाने से की गई है ।

पूर्ण पारदर्शिता और व्यापार-निष्पक्षता को पहचानने की पुकार

UNU-INWEH की रिपोर्ट केवल समस्याओं की सूची नहीं है; यह कार्रवाई के लिए एक नीतिगत आह्वान है। यह चेतावनी देती है कि AI की वास्तविक लागत पूरे जीवनचक्र में फैली हुई है, और यह लागत अन्यायपूर्ण तरीके से वितरित की जा रही है, जिसमें विकासशील राष्ट्र पर्यावरणीय बोझ का असंगत हिस्सा वहन करते हैं जबकि अक्सर उन्हें आर्थिक लाभ कम देखने को मिलते हैं ।

रिपोर्ट की केंद्रीय मांग अनिवार्य, मानकीकृत पर्यावरणीय रिपोर्टिंग है।

• यह AI फर्मों से अपने संपूर्ण पर्यावरणीय पदचिह्न का खुलासा करने का आग्रह करती है, ताकि वे साधारण कार्बन मेट्रिक्स से आगे बढ़कर पानी, भूमि और भौतिक प्रभावों का हिसाब दें ।
• यह सरकारों से AI प्रदाताओं से मानकीकृत रिपोर्टिंग की आवश्यकता करने का आह्वान करती है, जिससे एक समान अवसर और इस क्षेत्र के कुल प्रभाव की स्पष्ट तस्वीर बन सके ।
• यह AI के भविष्य को व्यापार-निष्पक्षताओं (ट्रेड-ऑफ) की एक श्रृंखला के रूप में रेखांकित करती है, जहां प्रौद्योगिकी के लाभों को संसाधनों की बढ़ती कमी और प्रदूषण के विरुद्ध तौला जाना चाहिए। रिपोर्ट निष्कर्ष निकालती है कि उद्योग अपने पूर्ण जीवनचक्र प्रभावों का हिसाब दिए बिना विकास जारी नहीं रख सकता ।

रिपोर्ट अंतिम-उपयोगकर्ताओं पर भी जिम्मेदारी का एक हिस्सा डालती है, यह सुझाव देते हुए कि जब संभव हो, वे अपने कार्यों के लिए कम ऊर्जा-गहन AI उपकरणों का चयन करें, एक छोटा कदम जो सामूहिक रूप से तनावग्रस्त बिजली ग्रिड और जल आपूर्ति पर दबाव को कम कर सकता है ।