2025 में, एआई मानवों द्वारा बोतलों की वैश्विक खपत से अधिक पानी का उपयोग करेगा

2025 में, डिजिटल क्रांति अब केवल गणना क्षमताओं या संसाधित डाटा वॉल्यूम द्वारा मापी नहीं जाती है, बल्कि उन अवसंरचनाओं द्वारा उपयोग किए गए अरबों लीटर पानी में मापी जाती है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का समर्थन करती हैं। जब एआई हमारे जीवन में सर्वव्यापी हो रही है, तब इसकी प्राकृतिक संसाधनों, विशेषकर पानी, की खपत अभूतपूर्व स्तर तक पहुंच गई है। अम्स्टर्डम के VU विश्वविद्यालय के शोधकर्ता एलेक्स डे व्रीज़-गाओ द्वारा किया गया हालिया अध्ययन एक चौंकाने वाली वास्तविकता उजागर करता है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उपयोग किया जाने वाला पानी की मात्रा मानवों द्वारा वार्षिक रूप से बोतलबंद पानी के रूप में खपत की तुलना में निकट या उससे अधिक है। यह अप्रत्याशित प्यास एआई के पर्यावरणीय प्रभाव पर गम्भीर प्रश्न उठाती है और ऊर्जा तथा जल मॉडल की पुनःविचार की आवश्यकता को प्रेरित करती है जिन पर यह निर्भर करती है।

जब माइक्रोसॉफ्ट, गूगल या मेटा जैसे तकनीकी दिग्गज जनरेटिव एआई में अपने निवेश को तेज़ करते हैं, तो यह डिजिटल प्रगति पर्यावरणीय लागत के साथ आती है, जो अक्सर कम अनुमानित होती है। यह केवल बिजली की समस्या नहीं है; आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़ी जल खपत, विशेष रूप से हजारों सर्वर और संबंधित पावर प्लांटों के शीतलीकरण के लिए, एक महत्वपूर्ण चुनौती बन गई है। जल संसाधनों पर यह दबाव पहले ही कुछ क्षेत्रों में देखा जा सकता है जहाँ डेटा सेंटर स्थानीय आबादी की पीने के पानी और सिंचाई की बुनियादी आवश्यकताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं। इस प्रकार, जलवायु संकट को हल करने में सक्षम तकनीक का वादा अपनी ही पारिस्थितिक छाप से टकराता है, जो स्थायी डिजिटल संक्रमण की दौड़ को जटिल बनाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़ी जल खपत: एक चौंकाने वाला मापांक

2025 में प्रकाशित आंकड़े पारंपरिक धारणाओं को चुनौती देते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पर्यावरणीय प्रभाव कितने हैं। एलेक्स डे व्रीज़-गाओ द्वारा संकलित आंकड़ों के अनुसार, एआई की जल मांग एक ही वर्ष में 312 से 765 अरब लीटर तक पहुंच सकती है। इस मात्रा को संदर्भ में रखने के लिए, यह मानव आबादी द्वारा वार्षिक कुल बोतलबंद पानी की वैश्विक खपत के बराबर या उससे अधिक है। यह डेटा एक कम प्रचलित समस्या को उजागर करता है: विशाल डिजिटल अवसंरचनाओं के लिए आवश्यक अत्यधिक जल खपत जो सभी एआई अनुप्रयोगों को चलाती हैं, सरल चैटबॉट से लेकर सबसे उन्नत भाषा मॉडल तक।

नीचे दिया गया तालिका विभिन्न उपयोगों द्वारा जल खपत की तुलना दिखाता है, जो वैश्विक जल संसाधनों पर एआई के बढ़ते प्रभाव को रेखांकित करता है:

उपयोग	वार्षिक खपत (अरब लीटर में)
विश्व भर में बोतलबंद पानी की खपत	500
एआई से जुड़ी जल खपत (निम्न अनुमान)	312
एआई से जुड़ी जल खपत (उच्च अनुमान)	765
एआई से जुड़े नहीं क्लाउड डेटा केंद्रों का शीतलीकरण	350

यह तुलना दर्शाती है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा सीधे और अप्रत्यक्ष रूप से उत्पन्न जल खपत पारंपरिक मानव उपयोग की तुलना में प्रतिस्पर्धी है। यह न केवल डिजिटल के पर्यावरणीय प्रभाव की उम्मीदों को बदलता है, बल्कि निकट भविष्य में इन तकनीकों की स्थिरता पर बहस को भी तीव्र करता है।

एआई को इतने अधिक पानी की आवश्यकता क्यों होती है? प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष जल खपत को समझना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बड़ी जल खपत मुख्यतः दो बुनियादी तकनीकी अवसंरचना कारकों द्वारा समझाई जाती है: सर्वरों का शीतलीकरण और उन प्रतिष्ठानों को विद्युत ऊर्जा प्रदान करना।

शीतलीकरण प्रणाली: एक बूंद पानी आवश्यक बन जाती है

डेटा केंद्र जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मेजबानी करते हैं, वे अत्यधिक जटिल इलेक्ट्रॉनिक सर्किट का उपयोग करते हैं। ये केंद्र उच्च प्रदर्शन वाले चिप्स, विशेष रूप से GPU, का उपयोग करते हैं जो प्रशिक्षण या सामग्री निर्माण के दौरान तीव्र ताप उत्पन्न करते हैं जैसे GPT-4 या Gemini। यदि प्रभावी ठंडा करने की व्यवस्था न हो, तो ये घटक अत्यधिक गर्म हो सकते हैं और विफल हो सकते हैं।

इस तापमान को नियंत्रित करने के लिए, डेटा सेंटर अक्सर पानी आधारित शीतलीकरण प्रणालियों का उपयोग करते हैं, जैसे विसर्जन या शीतलीकरण टावरों में प्रवाह। यह पानी गर्मी अवशोषित करता है और फिर भाप के रूप में निकल जाता है, जिससे भारी मात्रा में वाष्पीकरण होता है। इस वाष्पीकरण — कभी-कभी उपयोग किए गए पानी का 80% तक — की वास्तविक हानि स्थानीय जल संसाधनों के लिए होती है, जो कुछ क्षेत्रों में जल भंडार की कमी में योगदान देता है।

अप्रत्यक्ष जल खपत: ऊर्जा केंद्रों का छिपा भार

एआई से जुड़ी जल खपत का कम दिखाई देने वाला लेकिन अत्यंत महत्वपूर्ण पक्ष विद्युत उपयोग से आता है। विश्व की अधिकांश विद्युत ऊर्जा अभी भी तापीय, नाभिकीय या जीवाश्म ईंधन केंद्रीकृत केंद्रों से उत्पन्न होती है, जिनके संचालन के लिए बड़े पैमाने पर पानी की आवश्यकता होती है, जैसे रिएक्टर या टरबाइन के शीतलीकरण के लिए।

उपलब्ध विश्लेषणों के अनुसार, बिजली केंद्रों की अप्रत्यक्ष जल खपत अक्सर सीधे सर्वरों के शीतलीकरण में उपयोग किए गए पानी से अधिक होती है। इसलिए, जल और ऊर्जा दोनों का संयोजन पृथ्वी के जल संसाधनों पर दबाव डालता है।

ऊर्जा खपत और पर्यावरणीय प्रभाव: जल, एक महत्वपूर्ण परंतु कम ज्ञात कड़ी

जबकि एआई की ऊर्जा खपत अक्सर चर्चा का विषय होती है, उदाहरण के लिए 2025 के अंत तक 23 गीगावाट तक की क्षमता के साथ, जल संसाधनों पर इसका प्रभाव अभी भी आम जनता और कभी-कभी निर्णयकर्ताओं के लिए अधूरा है।

वास्तव में, गहन विद्युत ऊर्जा की खपत, जल द्वारा शीतलीकरण के साथ, जल प्रबंधन को एक बड़ा चुनौतीपूर्ण विषय बनाता है। यह केवल सर्वर कमरे तक सीमित नहीं है, बल्कि जल निकायों और भूजल स्तरों तक फैलता है जो दबाव में आ सकते हैं।

यह प्रक्रिया डिजिटल अवसंरचनाओं के समग्र पारिस्थितिक पदचिह्न को बढ़ाती है और निम्नलिखित प्रश्न उठाती है: तकनीकी विकास और प्राकृतिक संसाधनों के संरक्षण को कैसे संतुलित किया जाए? यहाँ कुछ महत्वपूर्ण पर्यावरणीय प्रभाव विस्तार से समझाए गए हैं:

• क्षेत्रीय जल तनाव: ऐसे डेटा केंद्रों की स्थापना जहाँ जल संसाधन पहले से कमजोर हैं, जैसे कुछ अमेरिकी राज्यों, स्पेन या दक्षिण अमेरिका में, जहाँ उद्योग और कृषि के बीच प्रतिस्पर्धा तीव्र है;
• थर्मल और रासायनिक प्रदूषण: शीतलीकरण टावरों में प्रयुक्त पानी अक्सर उच्च तापमान पर छोड़ा जाता है, जो स्थानीय जल जैव विविधता को प्रभावित करता है;
• CO₂ का अप्रत्यक्ष उत्सर्जन: जीवाश्म ईंधन आधारित विद्युत उत्पादन के कारण, जल खपत पर्यावरणीय उत्सर्जन से भी जुड़ी होती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जल उपभोग का पारिस्थितिक प्रभाव और वैश्विक प्राकृतिक संसाधन

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा जल खपत की व्यापकता इसके वैश्विक प्राकृतिक संसाधनों पर पड़ने वाले प्रभावों के गहन परीक्षण की मांग करती है। जलवायु आपातकाल और सूखे की घटनाओं में वृद्धि के संदर्भ में, इस बढ़ती पीने और औद्योगिक जल मांग के गंभीर परिणाम हैं।

मुद्दे को बेहतर समझने के लिए पहले जल के विभिन्न प्रकारों के बीच अंतर करना आवश्यक है। ताजा पानी, जो मानवीय खपत, कृषि और उद्योग के लिए आवश्यक है, सबसे अधिक खतरे में है। इसलिए, डेटा सेंटरों को ठंडा करने के लिए उपयोग किया गया अधिकांश पानी सीधे या अप्रत्यक्ष रूप से भूमिगत या सतही ताजे पानी के स्रोतों से निकाला जाता है, जो जलाशयों और नदियों पर अतिरिक्त दबाव डालता है।

कुछ शुष्क क्षेत्रों में, एआई से जुड़ी खपत स्थानीय जल तनाव को बढ़ाती है जो पहले से ही जलवायु परिवर्तन द्वारा खराब हो रही है। इस संदर्भ में, जल संसाधनों के लिए डेटा केंद्रों और स्थानीय आबादी के बीच उपयोग के संघर्ष होते हैं, जो वैश्विक स्तर पर प्राकृतिक संसाधनों के जिम्मेदार प्रबंधन पर सवाल उठाता है।

वे क्षेत्र जहाँ एआई की जल खपत तनाव बढ़ाती है – उदाहरण

• आयोवा, संयुक्त राज्य अमेरिका: एक ऐसा राज्य जहाँ मौसमी जल तनाव होता है, और शीतलीकरण पूल कृषि संसाधकों के साथ विवाद में रहे हैं;
• स्पेन: अर्ध-शुष्क क्षेत्र जहाँ तकनीकी संचालन बड़े जल उपयोग के साथ होता है, जिससे प्राधिकरणों और कंपनियों के बीच बहस होती है;
• चिली और उरुग्वे: वो देश जो पहले से जल की कमी से प्रभावित हैं, जहाँ डेटा सेंटर की स्थापना से स्थानीय पीने के पानी की मांग बढ़ती है।

डिजिटल विकास और जल संसाधनों की सतत उपलब्धता के बीच संतुलन अब एक महत्वपूर्ण मुद्दा और आने वाले वर्षों के लिए एक अनिवार्य राजनीतिक चुनौती बन चुका है।

एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिक्वेस्ट की वास्तविक लागत: बिजली से परे, महत्वपूर्ण जल खपत

वैश्विक अवसंरचनाओं से आगे, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दैनिक और व्यक्तिगत उपयोगों के स्तर पर जल खपत को समझना आवश्यक है। सैकड़ों लाखों उपयोगकर्ता जो प्रतिदिन चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट या बुद्धिमान खोज इंजनों के साथ इंटरैक्ट करते हैं, हर एक रिक्वेस्ट ऊर्जा और जल दोनों की खपत उत्पन्न करती है।

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड के शोधकर्ताओं ने एक साधारण चैटबॉट एआई के साथ एक इंटरैक्शन में जल प्रभाव का मापन किया है। एक औसत सत्र जिसमें 10 से 50 प्रश्न होते हैं, लगभग 50 सेंटिलिटर पानी की खपत कर सकता है, जो व्यक्तिगत स्तर पर कम लग सकता है लेकिन वैश्विक स्तर पर इसका बड़ा अपव्यय होता है।

इसको अधिक मूर्त रूप में समझने के लिए, यदि एक अरब उपयोगकर्ता प्रत्येक दस प्रश्न करते हैं, तो यह केवल सर्वरों को ठंडा रखने के लिए रोजाना सैकड़ों मिलियन लीटर शुद्ध जल के इस्तेमाल का संकेत देता है। गूगल ने माना है कि उसकी एआई Gemini हर एक रिक्वेस्ट पर अकेले पाँच बूंदों के बराबर पानी खपत करती है।

यह खपत एआई मॉडल की लगातार बढ़ती लोकप्रियता की स्थिरता पर एक बड़ा सवाल उठाती है। तकनीकी प्रदर्शन को बनाए रखते हुए जल संसाधनों पर दबाव कैसे सीमित रखा जा सकता है?

एआई रिक्वेस्ट पर जल खपत को कम करने के कुछ उपाय :

• कम संसाधन-गहन और अधिक अनुकूलित मॉडल विकसित करना;
• वाष्पीकरण को सीमित करने के लिए बंद सर्किट शीतलीकरण तकनीक का उपयोग;
• कम जल निर्भर नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों को बढ़ावा देना;
• कम जल तनाव वाले क्षेत्रों में डेटा केंद्र स्थापित करना।

पारदर्शिता और जिम्मेदारी: एआई की जल खपत को नियंत्रित करने के लिए एक राजनीतिक चुनौती

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़ी जल खपत के पर्यावरणीय चुनौतियों के सामने, तकनीकी दिग्गजों की पारदर्शिता का सवाल तीव्रता से उठता है। आज, एआई के विशिष्ट पर्यावरणीय प्रभावों की जानकारी फैली हुई और क्लाउड की अन्य गतिविधियों के साथ मिश्रित है, जिससे मुद्दों की स्पष्ट समझ बाधित होती है।

स्थानीय प्रशासन, पर्यावरणीय प्राधिकरण और नागरिक समूह डिजिटल अवसंरचनाओं की जल और ऊर्जा खपत के डेटा तक व्यापक पहुंच की मांग कर रहे हैं। इससे सामाजिक और पर्यावरणीय लागतों का सटीक मूल्यांकन संभव होगा और सार्वजनिक नीतियों को संसाधनों के अधिक न्यायसंगत प्रबंधन की दिशा में मार्गदर्शन मिलेगा।

इसके अतिरिक्त, 2025 में पेरिस अंतरराष्ट्रीय शिखर सम्मेलन के दौरान शुरू की गई एआई के लिए स्थायी गठबंधन राज्यों, कंपनियों और नागरिक समाज के बीच पर्यावरणीय मानकों को सशक्त बनाने के लिए कड़ी करने का प्रयास है। यह गठबंधन सीमित ग्रहीय संसाधनों का सम्मान करते हुए जिम्मेदार और संयमित तकनीकों को अपनाने को प्रोत्साहित करता है।

प्रबल और समन्वित प्रतिबद्धता के बिना, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की प्रगति प्राकृतिक संसाधनों, विशेषकर जल के संदर्भ में बढ़ते संकट को बढ़ावा दे सकती है, जिससे इसके वैश्विक पारिस्थितिक संक्रमण में अपेक्षित भूमिका गंभीर रूप से खतरे में पड़ सकती है।

एआई, जल खपत और जलवायु परिवर्तन के खिलाफ लड़ाई के बीच विरोधाभासी संबंध

डिजिटल क्रांति का एक मुख्य विरोधाभास यह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस न केवल जलवायु परिवर्तन को कम करने के समाधान में से एक है, बल्कि प्राकृतिक संसाधनों पर एक महत्वपूर्ण दबाव का स्रोत भी है। वास्तव में, एआई जलवायु घटनाओं के मॉडलिंग, ऊर्जा अनुकूलन, बुद्धिमान अवसंरचना प्रबंधन और नवीकरणीय ऊर्जा नवाचार को बढ़ावा देती है।

फिर भी, इसके कारण हुई जल और ऊर्जा की खपत इन प्रगति को धीमा करती है। एआई के उत्पादन और उपयोग की प्रक्रिया, जिसमें इंटरनेट नेटवर्क, डेटा केंद्र और संबद्ध उद्योग शामिल हैं, का एक महत्वपूर्ण पारिस्थितिक प्रभाव होता है। इसलिए, यदि इसे स्थायी दिशा में विकसित और संचालित न किया गया, तो एआई एक “दुश्चक्र” बन सकती है जहाँ उसके अपने परिचालन संसाधनों की तुलना में इसका पर्यावरणीय प्रभाव पाबंदी बन जाता है।

उद्योग इस विरोधाभास को समझता है और कम संसाधन-खपत वाले दृष्टिकोणों को अपनाने के प्रयास में है। जल रहित शीतलीकरण, नवीकरणीय ऊर्जा के व्यापक उपयोग, और अधिक कुशल एआई प्रणालियों के विकास पर उन्नत अनुसंधान जारी है। चुनौती यह है कि एक ऐसा संतुलन स्थापित किया जाए जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर्यावरण की सेवा में एक सहायता उपकरण बनी रहे, बिना उन आवश्यक संसाधनों को खतरे में डाले जिन पर जीवन निर्भर करता है।

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क्यों एआई इतनी अधिक जल खपत करती है?

एआई के लिए विशाल सर्वर अवसंरचना की आवश्यकता होती है जो बहुत अधिक गर्मी उत्पन्न करते हैं। इन्हें ठंडा करने के लिए बड़ी मात्रा में पानी का उपयोग होता है, अक्सर वाष्पीकरण प्रणालियों के माध्यम से। इसके अलावा, इन केंद्रों को बिजली प्रदान करने वाली विद्युत उत्पादन भी बहुत पानी उपयोग करती है।

एआई की बढ़ती जल खपत स्थानीय आबादी को कैसे प्रभावित कर सकती है?

कुछ क्षेत्रों में जहाँ पहले से ही जल तनाव है, वहाँ डेटा केंद्रों की उपस्थिति उपलब्ध जल की कमी को बढ़ा सकती है, जिससे कृषि और घरेलू उपयोग के बीच टकराव उत्पन्न हो सकता है।

एआई से जुड़ी जल खपत कम करने के क्या समाधान हैं?

बंद सर्किट शीतलीकरण तकनीक, नवीकरणीय ऊर्जा का उपयोग, कम जल तनाव वाले क्षेत्रों में डेटा केंद्रों की स्थापना, और एआई मॉडल की दक्षता में सुधार ये कुछ उपाय हैं जो पर्यावरणीय प्रभाव को कम कर सकते हैं।

क्या हर एआई रिक्वेस्ट का जल खपत पर वास्तविक प्रभाव होता है?

हाँ। प्रत्येक इंटरेक्शन जल और ऊर्जा दोनों की एक मापनीय मात्रा का उपभोग करता है, मुख्यतः सर्वरों के शीतलीकरण के लिए। व्यक्तिगत स्तर पर यह कम हो सकता है, लेकिन वैश्विक स्तर पर सैकड़ों लाखों उपयोगकर्ताओं के कारण यह बड़ा प्रभाव बन जाता है।

क्या एआई जलवायु संकट को हल करने में मदद कर सकती है, भले ही इसका पर्यावरणीय प्रभाव हो?

एआई जलवायु परिवर्तन के मॉडलिंग और मुकाबले के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन इसके विकास को स्थिरता के सिद्धांतों से मार्गदर्शित किया जाना चाहिए ताकि जल और ऊर्जा खपत के संदर्भ में इसकी पारिस्थितिक छाप को सीमित किया जा सके।