AI Revolution की बड़ी कीमत! करोड़ों लोगों के हिस्से का पानी पी रहे डेटा सेंटर? दुनिया भर में तेज हुआ विरोध प्रदर्शन

दुनिया भर में AI का क्रेज़ तेज़ी से बढ़ रहा है, और इसके खतरनाक नतीजे भी साफ़ तौर पर सामने आ रहे हैं। कई देशों में AI के खिलाफ़ विरोध-प्रदर्शन हो रहे हैं। UN यूनिवर्सिटी की एक रिपोर्ट के मुताबिक, AI का तेज़ी से बढ़ता इस्तेमाल ऊर्जा, पानी और ज़मीन जैसे संसाधनों पर भारी दबाव डाल रहा है। यह अब सिर्फ़ टेक्नोलॉजी का मामला नहीं रह गया है; यह पर्यावरण और भविष्य की स्थिरता से जुड़ा एक गंभीर मुद्दा बन गया है।

**कंपनियाँ AI पर भारी खर्च कर रही हैं और साथ ही कर्मचारियों की छंटनी भी कर रही हैं**

सिर्फ़ बिजली की बात करें, तो इंटरनेशनल एनर्जी एजेंसी का अनुमान है कि 2030 तक दुनिया भर के डेटा सेंटर लगभग 945 टेरावाट-घंटे बिजली की खपत कर सकते हैं। इस आँकड़े के पैमाने को समझने के लिए, इसे आसान शब्दों में समझते हैं।

**एक पूरे देश के बराबर बिजली की खपत!**

945 टेरावाट-घंटे बिजली की खपत जापान जैसे पूरे देश की सालाना बिजली खपत के बराबर है। दूसरे शब्दों में, अकेले AI और डेटा सेंटर उतनी ही बिजली की खपत करेंगे जितनी एक पूरी तरह से विकसित देश करता है। यह दुनिया भर में होने वाली बिजली की कुल खपत का लगभग 3 प्रतिशत हो सकता है। इसे और आसान भाषा में कहें तो: एक औसत भारतीय परिवार साल भर में जितनी बिजली इस्तेमाल करता है, उससे हज़ारों घरों को बिजली मिल सकती है; फिर भी, जब लाखों लोग एक साथ AI सिस्टम से सवाल पूछते हैं, तो AI सर्वर कुछ ही सेकंड में उतनी बिजली खर्च कर देते हैं। पहले बिजली का इस्तेमाल मुख्य रूप से कारखानों, घरों और ट्रांसपोर्टेशन में होता था। अब, इसका एक बड़ा हिस्सा डिजिटल दुनिया में इस्तेमाल हो रहा है – एक ऐसी चीज़ जो दिखाई तो नहीं देती, लेकिन जिसका असर बहुत बड़ा है। हालाँकि, असली संकट पानी को लेकर है। Earth.Org की एक रिपोर्ट के मुताबिक, 2030 तक AI डेटा सेंटर अनुमानित 9.3 ट्रिलियन लीटर पानी का इस्तेमाल कर सकते हैं। इस पानी का इस्तेमाल सर्वर को ठंडा रखने के लिए किया जाता है, क्योंकि AI मॉडल को चलाने वाली चिप्स बहुत ज़्यादा गर्मी पैदा करती हैं।

**1.3 अरब लोगों की ज़रूरत के बराबर पानी**

इस आँकड़े को समझना ज़रूरी है: 9.3 ट्रिलियन लीटर पानी लगभग 1.3 अरब लोगों की पानी की ज़रूरतों के बराबर है। दूसरे शब्दों में, भारत जैसे देश की पूरी आबादी को जितनी पानी की ज़रूरत होती है, उतना पानी सिर्फ़ मशीनों को ठंडा रखने में इस्तेमाल हो सकता है। आसान शब्दों में कहें तो: एक ऐसे शहर की कल्पना करें जहाँ रोज़ाना पानी का संकट हो, जहाँ के लोग पानी के टैंकरों पर निर्भर हों और लगातार पानी बचाने की अपील कर रहे हों; इस बीच, डेटा सेंटर अपने सर्वर को ठंडा रखने के लिए ही लाखों लीटर पानी का इस्तेमाल कर रहे हैं। असल में, जब लोग पानी की कमी से जूझ रहे हैं, तब मशीनें उसी संसाधन का इस्तेमाल कर रही हैं। अब इस मुद्दे पर न सिर्फ़ एक्सपर्ट्स बल्कि आम जनता के बीच भी विरोध बढ़ रहा है। AI डेटा सेंटरों का विरोध तेज़ हो रहा है, खासकर अमेरिका में।

अमेरिका में डेटा सेंटरों का विरोध

रिपोर्ट्स के मुताबिक, अमेरिका के कई शहरों में लोगों ने डेटा सेंटर प्रोजेक्ट्स का विरोध किया है, जिसकी मुख्य वजह पानी और बिजली की भारी खपत है। स्थानीय लोगों का कहना है कि ये डेटा सेंटर उनके इलाकों में पानी की कमी को और बढ़ा सकते हैं और पावर ग्रिड पर दबाव डाल सकते हैं। कुछ मामलों में तो प्रोजेक्ट्स को बंद भी कर दिया गया है। पिछले साल अमेरिका में, जनता के विरोध के कारण लगभग 200 अरब डॉलर के डेटा सेंटर प्रोजेक्ट्स या तो बंद कर दिए गए या उनमें देरी हुई। इससे पता चलता है कि यह मुद्दा अब सिर्फ़ एक तकनीकी मामला नहीं रहा, बल्कि एक अहम सार्वजनिक चिंता बन गया है।

लोगों को डर है कि कंपनियाँ AI को चलाने के लिए स्थानीय संसाधनों का इस्तेमाल कर रही हैं, जबकि आम लोगों को इसका कोई खास फ़ायदा नहीं मिल रहा है। यह चिंता उन इलाकों में ज़्यादा है जहाँ पानी की कमी है। संयुक्त राष्ट्र की रिपोर्टों में भी साफ़ तौर पर चेतावनी दी गई है कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर का विस्तार पानी, ज़मीन और जलवायु पर दबाव डाल रहा है। डेटा सेंटरों का विस्तार एक बड़ी समस्या बन सकता है, खासकर उन इलाकों में जहाँ पहले से ही पानी की कमी है।

शायद सबसे चौंकाने वाली बात यह है कि AI में बिजली की ज़्यादातर खपत ट्रेनिंग के दौरान नहीं, बल्कि रोज़ाना इस्तेमाल के दौरान होती है। IEA के विश्लेषण के मुताबिक, लगभग 80 से 90 प्रतिशत ऊर्जा की खपत "प्रेडिक्शन" (अनुमान लगाने) के दौरान होती है – यानी जब हम AI से सवाल पूछते हैं। इसका मतलब है कि हर बार जब आप ChatGPT से कोई सवाल पूछते हैं, कोई इमेज बनाते हैं या AI वीडियो बनाते हैं, तो सर्वर एक्टिवेट होते हैं, बिजली की खपत होती है और कूलिंग के लिए पानी का इस्तेमाल होता है। संक्षेप में, AI का जितना ज़्यादा इस्तेमाल होगा, संसाधनों पर उतना ही ज़्यादा दबाव पड़ेगा।

क्या इसका कोई समाधान है?

टेक कंपनियाँ अब ग्रीन एनर्जी, पानी की रीसाइक्लिंग और नए कूलिंग सिस्टम पर काम कर रही हैं। कई कंपनियाँ दावा करती हैं कि वे सोलर या विंड एनर्जी का इस्तेमाल करके अपने डेटा सेंटरों को चलाने की कोशिश कर रही हैं। हालाँकि, असली चुनौती यह है कि AI की माँग इतनी तेज़ी से बढ़ रही है कि इन कोशिशों के लिए उसके साथ तालमेल बिठाना मुश्किल हो सकता है।