कितना पानी इस्तेमाल कर रहे हैं AI सिस्टम? नई स्टडी में सामने आए चौंकाने वाले आंकड़े 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आमतौर पर डिजिटल दुनिया की एक घटना माना जाता है, लेकिन इसका एक पहलू ऐसा भी है जो सीधे पर्यावरण से जुड़ा है। एक नई 2025 की रिसर्च स्टडी का दावा है कि AI सिस्टम को पावर देने के लिए इस्तेमाल होने वाला पानी अब बोतलबंद पानी की कुल ग्लोबल खपत से ज़्यादा हो सकता है। इसके अलावा, AI से होने वाले कार्बन उत्सर्जन का अनुमान इस साल न्यूयॉर्क जैसे बड़े शहर के बराबर लगाया गया है। अगर ये आंकड़े थोड़े भी सही हैं, तो AI की बढ़ती मांग पर्यावरण के लिए एक बड़ा खतरा पैदा करती है।

AI पानी कैसे इस्तेमाल करता है
आपने हाल ही में सुना होगा कि AI पानी "पी रहा है" या AI पानी के संसाधनों को खत्म कर रहा है। असल में, AI खुद पानी इस्तेमाल नहीं करता, लेकिन इसे पावर देने वाली मशीनें और डेटा सेंटर बहुत ज़्यादा पानी इस्तेमाल करते हैं। इसीलिए इस मुद्दे पर चर्चा हो रही है। जब ChatGPT, Google, या कोई भी AI सिस्टम काम करता है, तो वह बड़े डेटा सेंटर पर निर्भर करता है। इन डेटा सेंटर में हजारों सर्वर होते हैं जो लगातार गर्मी पैदा करते हैं। उन्हें ठंडा रखने के लिए कूलिंग सिस्टम का इस्तेमाल किया जाता है, और इस कूलिंग प्रक्रिया में लाखों लीटर पानी खर्च होता है। कुछ जगहों पर, यह पानी सीधे वॉटर कूलिंग सिस्टम में जाता है, जबकि दूसरी जगहों पर, बिजली बनाने में इस्तेमाल होने वाले पानी को भी इसमें गिना जाता है।

AI मॉडल को ट्रेन करने के लिए भी बहुत ज़्यादा एनर्जी की ज़रूरत होती है। जब बड़ी कंपनियाँ नए AI मॉडल बनाती हैं, तो उनके सर्वर हफ्तों या महीनों तक पूरी क्षमता से चलते हैं। इस दौरान, न सिर्फ बिजली की खपत बढ़ती है, बल्कि उस बिजली को बनाने और सिस्टम को ठंडा करने में भी बहुत ज़्यादा पानी खर्च होता है। एक अनुमान के मुताबिक, कुछ AI टास्क हर सवाल के जवाब के लिए अप्रत्यक्ष रूप से कई मिलीलीटर पानी इस्तेमाल करते हैं।

रिसर्च AI के पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में क्या कहती है
यह पीयर-रिव्यूड स्टडी, जिसका टाइटल “डेटा सेंटर के कार्बन और वॉटर फुटप्रिंट और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए इसका क्या मतलब हो सकता है,” हाल ही में पब्लिश हुई थी। इस रिसर्च का नेतृत्व डच रिसर्चर एलेक्स डी व्रीस-गाओ ने किया था। इस स्टडी में उन डेटा सेंटर पर फोकस किया गया था जो AI सिस्टम को पावर देते हैं और इसके परिणामस्वरूप एनर्जी और पानी की भारी खपत होती है। रिसर्च में यह भी माना गया कि सटीक आंकड़े पाना मुश्किल है क्योंकि कंपनियाँ अपनी पर्यावरणीय रिपोर्ट में AI और नॉन-AI वर्कलोड के बीच अंतर नहीं करती हैं।

अनुमान कैसे लगाए गए?
सीधे डेटा की कमी के कारण, रिसर्चर्स ने एक अलग तरीका अपनाया। उन्होंने Google, Meta, और Amazon जैसी बड़ी टेक कंपनियों से जुड़े डेटा सेंटर की पर्यावरणीय रिपोर्ट, औसत उत्सर्जन के आंकड़े और पानी की खपत के डेटा का एनालिसिस किया। इसके आधार पर, उन्होंने अनुमान लगाया कि AI वर्कलोड को संभालने के लिए कितनी बिजली और पानी की ज़रूरत होगी।

न्यूयॉर्क शहर के बराबर कार्बन उत्सर्जन, बोतलबंद पानी से ज़्यादा पानी की खपत
स्टडी के अनुसार, अकेले AI सिस्टम से कार्बन उत्सर्जन 2025 में लगभग 32.6 मिलियन से 79.7 मिलियन टन CO₂ तक हो सकता है। इस मात्रा को न्यूयॉर्क शहर जैसे बड़े महानगर के सालाना कार्बन फुटप्रिंट के बराबर माना जाता है। पानी की खपत के आंकड़े और भी चौंकाने वाले हैं। AI से जुड़े डेटा सेंटर सालाना लगभग 312 से 764 बिलियन लीटर पानी का इस्तेमाल कर सकते हैं, जो एक साल में दुनिया भर में इस्तेमाल होने वाले कुल बोतलबंद पानी से ज़्यादा है। यह साफ दिखाता है कि AI न सिर्फ एनर्जी सिक्योरिटी बल्कि वॉटर सिक्योरिटी के लिए भी एक बड़ी समस्या बनता जा रहा है।

रोज़ाना का इस्तेमाल, ट्रेनिंग नहीं, मुख्य कारण है
रिसर्च की एक अहम बात यह है कि सबसे ज़्यादा पर्यावरणीय असर AI मॉडल को ट्रेन करने से नहीं, बल्कि उनके रोज़ाना के इस्तेमाल, यानी इन्फरेंस से होता है। जब यूज़र्स सवाल पूछते हैं, इमेज या वीडियो बनाते हैं, और डिजिटल असिस्टेंट चौबीसों घंटे काम करते हैं, तो इससे डेटा सेंटर पर भारी लोड पड़ता है। लाखों रिक्वेस्ट से बिजली और पानी की खपत में तेज़ी से बढ़ोतरी होती है।

बेहतर टेक्नोलॉजी, लेकिन असर कम नहीं हो रहा है
हैरानी की बात है कि डेटा सेंटर को ज़्यादा एनर्जी-एफिशिएंट बनाने की कोशिशों के बावजूद, कुल पर्यावरणीय असर कम नहीं हो रहा है। इसका कारण साफ है: AI का इस्तेमाल इतनी तेज़ी से बढ़ रहा है कि सुधार की सभी कोशिशें कम पड़ जाती हैं। आसान शब्दों में कहें तो, टेक्नोलॉजी बेहतर हो रही है, लेकिन इसका इस्तेमाल और भी तेज़ी से बढ़ रहा है।

AI को सिर्फ़ सॉफ्टवेयर मानना ​​अब सही नहीं है
इस स्टडी से दो मुख्य निष्कर्ष निकलते हैं। पहला, AI को अब सिर्फ़ सॉफ्टवेयर के तौर पर नहीं देखा जाना चाहिए। जिस तरह टेलीकम्युनिकेशन, एविएशन और भारी उद्योगों पर पर्यावरणीय नियम लागू होते हैं, उसी तरह AI इंडस्ट्री पर भी उसी स्तर की जांच होनी चाहिए। दूसरा अहम बिंदु पारदर्शिता है।

रिसर्च में कहा गया है कि अगर कंपनियां AI वर्कलोड से जुड़ी एनर्जी और पानी की खपत का डेटा खुले तौर पर शेयर नहीं करती हैं, तो असरदार नीतियां बनाना मुश्किल होगा। साफ जानकारी के बिना, न तो संरक्षण संभव है और न ही भविष्य की सही प्लानिंग। यह स्टडी साफ तौर पर बताती है कि AI का भविष्य सिर्फ़ उसकी इंटेलिजेंस से तय नहीं होगा, बल्कि ग्रह के लिए उसकी सस्टेनेबिलिटी से भी तय होगा।