AI पी रहा अरबों लीटर पानी: ChatGPT के एक सवाल की भी है कीमत, 2030 तक दोगुनी खपत होगी
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यह AI जेनरेटेड सिम्बॉलिक इमेज है। इसे न्यूज नेचर के लिहाज से क्रिएट किया गया है।
बिजनेस डेस्क। जब भी आप किसी AI चैटबॉट से कोई सवाल पूछते हैं या फोटो व वीडियो बनवाते हैं। तब सिर्फ इंटरनेट डेटा और बिजली ही नहीं खर्च होती, बल्कि पानी भी इस्तेमाल होता है। यह बात सुनने में भले ही अजीब लगे, लेकिन दुनिया भर में अरबों लोगों द्वारा AI इस्तेमाल किए जाने के कारण इसका बहुत बड़ा असर बन जाता है।
संयुक्त राष्ट्र विश्वविद्यालय के जल, पर्यावरण और स्वास्थ्य संस्थान (UNU-INWEH) की रिपोर्ट ने AI के पर्यावरणीय प्रभाव की सच्चाई उजागर की है। रिपोर्ट के मुताबिक, 2030 तक AI को चलाने वाले डेटा सेंटर 945 टेरावाट-घंटे (TWh) इलेक्ट्रिसिटी का कंजम्पशन कर सकते हैं। यह पाकिस्तान, बांग्लादेश और नाइजीरिया की कुल सालाना बिजली खपत से तीन गुना अधिक है।
AI का पानी और जमीन पर पड़ रहा असर
डेटा सेंटर के हाई-पावर सर्वरों को ठंडा रखने के लिए बड़ी मात्रा में पानी लगता है। इसके अलावा डेटा सेंटरों को इलेक्ट्रिसिटी देने के लिए जमीन और एनर्जी इंफ्रास्ट्रक्चर चाहिए। AI का पर्यावरणीय प्रभाव तीन हिस्सों में बंटा है-
- कार्बन फुटप्रिंट
- पानी
- जमीन
इन तीनों को साथ देखने पर स्थिति काफी गंभीर नजर आती है।
ChatGPT से एक सवाल पूछने में कितना पानी खर्च होता है
रिपोर्ट के मुताबिक, ChatGPT जैसे AI मॉडल पर एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट पर करीब 29 मिलीलीटर पानी (करीब दो बड़े चम्मच) की खपत होती है। भले ही यह बहुत कम लगता है, लेकिन जब करोड़ों लोग AI प्रॉम्प्ट भेजते हैं, तो तस्वीर बदल जाती है। सिर्फ टेक्स्ट सवाल-जवाब से हर साल 3.8 अरब लीटर पानी खर्च होता है।
वहीं, AI से एक इमेज जनरेट कराने पर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट जितना ही पानी खर्च होता है, लेकिन चुनौती AI वीडियो जनरेशन में दिखाई देती है। रिपोर्ट के मुताबिक, एक AI वीडियो बनाने में करीब 4.1 लीटर पानी की खपत होती है।
GPT-4 को तैयार में 60 करोड़ लीटर पानी
GPT-4 को तैयार करने में लगभग 60 करोड़ लीटर पानी खर्च हुआ। यह पानी उप-सहारा अफ्रीका के 81 हजार लोगों की सालभर की मिनिमम घरेलू जरूरत को पूरा कर सकता था। इतना पानी 237 ओलंपिक साइज के स्विमिंग पूल भरने के बराबर है। अनुमान है कि GPT-5 जैसे नेक्स्ट जनरेशन के मॉडल को तैयार करने में करीब 1 अरब लीटर पानी खर्च हो सकता है। यह 1.35 लाख से अधिक लोगों की सालाना पानी जरूरत के बराबर है।
डेटा सेंटरों की पानी की खपत डबल हो जाएगी
UNU-INWEH की रिपोर्ट के मुताबिक, 2025 में दुनिया भर के डेटा सेंटरों इलेक्ट्रिसिटी कंजम्पशन 4.5 ट्रिलियन लीटर था। इसमें AI वर्कलोड्स का योगदान 900 अरब लीटर था। यह आंकड़ा 2030 तक बढ़कर 9.3 ट्रिलियन लीटर तक पहुंच सकता है। रिपोर्ट की सबसे चौंकाने वाली बात यह है कि कई बार जो एनर्जी सोर्स पर्यावरण के लिए बेहतर दिखते हैं। वे पानी और जमीन पर ज्यादा प्रेशर डालते हैं। उदाहरण के लिए:
बिजली उत्पादन में कोयले की जगह बायो एनर्जी का इस्तेमाल करने से कार्बन उत्सर्जन 70% तक घट सकता है। लेकिन
- पानी की खपत 30 गुना से अधिक बढ़ जाती है।
- जमीन की जरूरत 100 गुना तक बढ़ सकती है।
यानी एक समस्या का समाधान दूसरी समस्या को गंभीर बना सकता है।
AI का फायदा कुछ देशों को, लेकिन पर्यावरणीय बोझ दूसरों पर
रिपोर्ट के मुताबिक, 2025 तक दुनिया के 32 देशों में AI-विशेष डेटा सेंटर मौजूद हैं। यह दुनिया के कुल देशों का सिर्फ 16% हिस्सा है। सबसे बड़ी बात यह है कि AI डेटा सेंटर कैपेसिटी का 90% हिस्सा सिर्फ दो देशों में केंद्रित है- अमेरिका और चीन।
2030 तक इलेक्ट्रॉनिक कचरा बढ़ सकता है
AI इंफ्रास्ट्रक्चर सिर्फ पानी और बिजली ही नहीं खाता, बल्कि इलेक्ट्रॉनिक कचरा भी पैदा करता है। 2030 तक AI से जुड़ा ई-वेस्ट हर साल 25 लाख मीट्रिक टन तक पहुंच सकता है। UNU-INWEH के शोधकर्ताओं का कहना है कि AI के प्रभाव को कार्बन उत्सर्जन के आधार पर नहीं मापा जाना चाहिए।
किसी डेटा सेंटर का कार्बन स्कोर बेहतर हो सकता है, लेकिन वह किसी क्षेत्र के जल संसाधनों पर दबाव डाल रहा हो। इसलिए भविष्य में AI से जुड़ी नीतियों में पानी और जमीन की खपत को गंभीरता से शामिल करना जरूरी है।
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