7 अध्याय: बिजली, कार्बन, ग्लोबल वार्मिंग

"सभ्यता का साम्राज्य किलोवाट पर निर्मित है।" - विंस्टन चर्चिल

अंधकार में डूबे टेक्सास के एबिलीन के सूने मैदानों में, मध्यरात्रि में भी उज्ज्वल रूप से प्रकाशित एक विशाल इमारत खड़ी है। यह OpenAI की Stargate परियोजना डेटा सेंटर 1 है। यह एकल इमारत 1.2 गीगावाट बिजली की खपत करती है, जो 750,000 घरों द्वारा उपयोग की जा सकने वाली बिजली की मात्रा है। लेकिन यह केवल शुरुआत है। OpenAI ने घोषणा की है कि आने वाले 4 वर्षों में 500 बिलियन डॉलर का निवेश करके कुल 10 गीगावाट का AI infrastructure बनाएगा। यह नीदरलैंड पूरे देश द्वारा उपयोग की जाने वाली बिजली की मात्रा के बराबर है।

1. artificial intelligence बिजली खाता है

जैसे मनुष्य भोजन खाता है और जीवन कार्य करता है, artificial intelligence बिजली खाता है, गणना करता है, लिखता है और तर्क देता है। लेकिन AI की भूख कल्पना से परे है। गूगल खोज के लिए 0.3 वाट-घंटे की बिजली की आवश्यकता होती है, लेकिन ChatGPT को समान प्रश्न पूछने पर 2.9 वाट-घंटे की खपत होती है। यह लगभग 10 गुना अंतर है।

OpenAI के Sam Altman ने उपयोगकर्ताओं से AI को "धन्यवाद" न कहने का अनुरोध किया, इसीलिए है। जब भी कोई उपयोगकर्ता "धन्यवाद" लिखता है, AI उत्तर उत्पन्न करने में फिर से बिजली की खपत करता है। प्रतिदिन करोड़ों लोगों द्वारा उपयोग की जाने वाली सेवा में, ऐसे छोटे अंतर खगोलीय बिजली की खपत की ओर ले जाते हैं।

AI पत्रकार Karen Hao की तीव्र व्याख्या के अनुसार, "AI साम्राज्य बिल्कुल उसी तरह है जैसे वास्तविक दुनिया का साम्राज्य जो संसाधनों को लालचपूर्वक खर्च करता है।" हम डिजिटल दुनिया की सुविधाओं में फंस गए हैं और इसके पीछे छिपी हुई भौतिक कीमत को भूल गए हैं। जैसे Tesla स्वायत्त ड्राइविंग कार के नीचे बैटरियों से भरी होती है, वैसे ही AI की सुविधा के पीछे बिजली के विशाल संसाधनों की खपत छिपी होती है।

2. AI डेटा सेंटर की विशाल बिजली खपत

International Energy Agency (IEA) की नवीनतम रिपोर्ट चौंकाने वाली संख्या प्रस्तुत करती है। विश्वव्यापी डेटा सेंटर की बिजली खपत 2024 में 415 terawatt-hour से 2030 तक 945 terawatt-hour तक दोगुनी से अधिक बढ़ जाएगी। यह वर्तमान में जापान द्वारा उपयोग की जाने वाली कुल बिजली के बराबर है।

और भी आश्चर्यजनक बात यह है कि AI इस वृद्धि का मुख्य कारण है। AI-optimized डेटा सेंटर की बिजली की मांग 2030 तक 4 गुना से अधिक बढ़ने की उम्मीद है। MIT के शोधकर्ताओं ने घोषणा की कि उत्तरी अमेरिकी डेटा सेंटर की बिजली की आवश्यकता 2022 के अंत में 2,688 megawatt से 2023 के अंत में 5,341 megawatt तक लगभग दोगुनी हो गई है। यह सिर्फ 1 वर्ष में है।

Stargate परियोजना का आकार इस प्रवृत्ति को स्पष्ट रूप से दिखाता है। 2 मिलियन AI chips को संचालित करने के लिए सालाना 12.2 बिलियन kilowatt-hour बिजली की आवश्यकता है। US औसत बिजली दर से गणना करने पर, वार्षिक बिजली का बिल अकेले 1.2 बिलियन डॉलर है। लेकिन वास्तविक बिजली की खपत और भी अधिक होगी। कंप्यूटर chip की बिजली खपत के अलावा, server, cooling system, UPS, communication equipment आदि को ध्यान में रखते हुए, कुल बिजली की खपत chip की खपत का 2 गुना हो सकती है।

Cooling की समस्या विशेष रूप से गंभीर है। AI डेटा सेंटर की rack power density पारंपरिक 10-15 kilowatt से 40-250 kilowatt तक बढ़ी है। यह पारंपरिक air cooling से संभालने के लिए असंभव स्तर है। इसलिए liquid cooling तकनीक आवश्यक हो गई है, और यह भी भारी बिजली की खपत करता है। डेटा सेंटर की कुल बिजली खपत में cooling का अनुपात लगभग 40% है।

3. अमेरिका फिर से कोयला जला रहा है

विडंबना यह है कि भविष्य की तकनीक AI अतीत के ऊर्जा स्रोत कोयले को पुनः जीवित कर रही है। अमेरिका को अब गंभीर बिजली की कमी का सामना करना पड़ रहा है। North American Electric Reliability Corporation (NERC) के अनुसार, अमेरिकी भूमि के आधे से अधिक राज्यों को आने वाले 10 वर्षों में बिजली की आपूर्ति की कमी का सामना करने की संभावना है।

Georgia में, AI डेटा सेंटर निर्माण के कारण औद्योगिक बिजली की मांग में तीव्र वृद्धि से, आने वाले 10 वर्षों के लिए आवश्यक बिजली की मात्रा को पहले के अनुमान से 17 गुना अधिक बढ़ाया गया है। उत्तरी Virginia में, नए डेटा सेंटर को बिजली आपूर्ति करने के लिए कुछ बड़े nuclear power plants की अतिरिक्त आवश्यकता है।

इस तरह की आपातकालीन परिस्थিति में, अमेरिका बिजली की आपूर्ति को पर्यावरण से पहले प्राथमिकता देने का विकल्प कर रहा है। Kansas, Nebraska, Wisconsin, South Carolina में, बंद होने के लिए निर्धारित coal power plants का संचालन बढ़ाया जा रहा है। यह जलवायु परिवर्तन से निपटने के समसामयिक चुनौती के साथ सीधा टकराव है।

Goldman Sachs ने अनुमान लगाया है कि 2022 से 2030 तक, अमेरिका की AI-related बिजली की मांग में वृद्धि के लिए लगभग 50 बिलियन डॉलर (लगभग 69 trillion won) का निवेश आवश्यक है। लेकिन समस्या यह है कि renewable energy power plant निर्माण की गति इस मांग में वृद्धि के साथ नहीं रख सकती। Solar और wind जैसी renewable energy अभी भी fossil fuel की तुलना में अधिक महंगी है, और weather के आधार पर variability भी बड़ी है।

4. 2027 तक, बिजली की कमी से AI रुक जाएगा

Gartner ने एक चौंकाने वाला पूर्वानुमान दिया है। 2027 तक, मौजूदा AI डेटा सेंटर के 40% में बिजली की उपलब्धता की समस्या होगी। दूसरे शब्दों में, बिजली की कमी के कारण AI ठीक से काम नहीं कर सकता है।

समस्या का मूल बिंदु पुरानी transmission network है। Transmission network बिजली के मार्ग हैं, जो power plant द्वारा उत्पन्न बिजली को हमारे घर, कार्यालय और डेटा सेंटर तक पहुंचाते हैं। वर्तमान में, उत्तरी अमेरिका में 2 terawatt से अधिक की renewable energy projects बिजली network से जुड़ने की अनुमति की प्रतीक्षा में हैं। ऐतिहासिक रूप से, 100 renewable energy projects में से केवल 15 को grid connection permit मिल सकता है।

Connection की लागत भी खगोलीय है। PJM, जो अमेरिका के मध्य अटलांटिक क्षेत्र की बिजली प्रबंधन कंपनी है, कहती है कि एक solar power plant को grid से जुड़ने के लिए per megawatt 100,000 डॉलर, यानी लगभग 130 मिलियन won देना होता है। नई transmission network बनाने की प्रक्रिया में, planning में कई वर्ष, government और resident approval में कई वर्ष, और actual construction में कई वर्ष लगते हैं, कुल मिलाकर अधिकांश मामलों में 10 साल से अधिक समय लगता है।

इस परिस्थिति में, कंपनियां बिजली की आपूर्ति को प्राथमिकता देकर डेटा सेंटर का स्थान चुन रहे हैं। वे Silicon Valley या Seattle जैसे पारंपरिक technology hubs को छोड़कर अमेरिका के मध्य western भाग के cornfields तक अपनी नजर दौड़ा रहे हैं। यह ग्रामीण क्षेत्रों के land use patterns को तेजी से बदल रहा है, और स्थानीय निवासियों के जीवन पर भी बड़ा प्रभाव डाल रहा है।

5. जलवायु परिवर्तन acceleration और carbon emissions में तीव्र वृद्धि

AI के प्रसार से carbon emissions में तेजी से वृद्धि हो रही है। International Energy Agency (IEA) का अनुमान है कि global data center industry 2024 में लगभग 180 मिलियन tonnes greenhouse gas उत्सर्जित करता है। Morgan Stanley की रिपोर्ट के अनुसार, 2030 तक, डेटा सेंटर से उत्सर्जित greenhouse gas 2.5 बिलियन tonnes तक पहुंचेंगे।

प्रमुख कंपनियों की वास्तविकता और भी चौंकाने वाली है। Google ने 2023 में अकेले 14.3 मिलियन tonnes greenhouse gas उत्सर्जित किया, जो पिछले वर्ष की तुलना में 13% अधिक है। 4 साल पहले 2019 की तुलना में, यह लगभग 50% बढ़ गया है। Microsoft ने भी 2020 के बाद से carbon emissions में 29.1% की वृद्धि की घोषणा की है।

और भी गंभीर बात यह है कि कंपनियों द्वारा officially प्रकाशित संख्याएं वास्तविक से बहुत कम हो सकती हैं। Guardian की जांच के अनुसार, Google, Microsoft, Meta, Apple जैसी बड़ी technology companies के द्वारा स्वामित्व वाले डेटा सेंटर से 2020 से 2022 तक उत्सर्जित greenhouse gas official घोषणा की संख्या का 7.62 गुना हो सकते हैं।

इस स्थिति में, कंपनियों के carbon neutrality लक्ष्य खोखले प्रतिश्रुतियां बन जाते हैं। Google ने पिछले July को "carbon neutrality को achieve करने वाली पहली कंपनी" का title छोड़ दिया। AI तकनीक के विकास और डेटा सेंटर के विस्तार के कारण, carbon emissions लगातार बढ़ रहा है। पूरी दुनिया 2050 में carbon neutrality का लक्ष्य रख रही है, लेकिन AI के कारण greenhouse gas emissions में वृद्धि climate change से निपटने के साथ सीधा टकराव है।

6. Cooling पानी और water resources में कमी

AI के पानी के लिए प्यास बिजली जितनी ही गंभीर है। औसतन, 100 megawatt डेटा सेंटर प्रतिदिन 2 मिलियन liters पानी की खपत करता है। यह 6,500 घरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले पानी के बराबर है। विश्वव्यापी डेटा सेंटर द्वारा annually उपयोग किए जाने वाले पानी की मात्रा 560 बिलियन liters है, जो 224,000 Olympic swimming pools को भरने के लिए पर्याप्त है।

Google ने 2023 में 6.1 बिलियन gallons (लगभग 23.1 बिलियन liters) पानी का उपयोग किया। यह एक छोटे शहर द्वारा 1 साल में उपयोग किए जाने वाले पानी के बराबर है। और भी गंभीर बात यह है कि डेटा सेंटर द्वारा उपयोग किए जाने वाले 80% पानी evaporate हो जाता है और original water source में वापस नहीं आता है।

Bloomberg के विश्लेषण के अनुसार, 2022 के बाद अमेरिका में बनाए गए या विकास के अधीन नए AI डेटा सेंटर के लगभग 2/3 पहले से ही water shortage से जूझ रहे क्षेत्रों में स्थित हैं। 160 से अधिक नए AI डेटा सेंटर water shortage areas में स्थापित होते हुए स्थानीय समाज के water resources को और अधिक दबा रहे हैं।

Arizona में, किसानों द्वारा agricultural land छोड़ दिए जा रहे हैं, और घरों में water supply बंद की जा रही है, लेकिन डेटा सेंटर बड़ी मात्रा में पानी का उपयोग कर रहे हैं। Dallas, Oregon में, Google का डेटा सेंटर कुल पानी के उपयोग का 25% लेता है, और 2017 से 2022 तक पानी के उपयोग में लगभग 3 गुना वृद्धि हुई है।

Water shortage की समस्या विशेष रूप से desert areas में गंभीर है। Saudi Arabia और UAE जैसे arid regions AI boom के लाभों को लेने के लिए अधिक डेटा सेंटर लाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन यह पहले से ही कम water resources को और अधिक दबा रहा है।

7. Non-sustainable विकास की कीमत

OpenAI के कर्मचारी का कथन "हम land और electricity खत्म कर रहे हैं" इस समस्या की गंभीरता को स्पष्ट रूप से दिखाता है। 2027 तक, AI sector Netherlands की पूरी बिजली खपत के बराबर 85-134 terawatt-hour का उपभोग करेगा, इस गति से क्या हमें AI को विकसित करते रहना चाहिए, इस पर हमें गंभीरता से सोचना चाहिए।

AI विकास market logic पर निर्भर है, यह सबसे बड़ी समस्या है। कंपनियां market competition में जीतने के लिए अधिक बड़े और अधिक शक्तिशाली AI models बनाना चाहती हैं, और इस प्रक्रिया में environmental और social costs को नजरअंदाज किया जा रहा है। AI विकास के लाभ कुछ बड़ी कंपनियों में concentrated हैं, जबकि environmental destruction और energy shortage के नुकसान पूरी मानवता को भुगतने होते हैं, एक unfair structure बनाया जा रहा है।

जैसा कि Netherlands central bank के data scientist Alex de Vries ने बताया, "AI energy-intensive है, इसलिए वास्तव में आवश्यक नहीं ऐसे सभी कार्यों के लिए AI का उपयोग करना senseless waste है।" हम AI की सुविधा के शिकार हो गए हैं और वास्तव में जरूरत वाली जगहों और गैर-जरूरत वाली जगहों को अलग नहीं कर सकते।

पहली, AI विकास के लिए regulation और guidelines की आवश्यकता है। Unbridled AI spread की तुलना में, वास्तविक रूप से आवश्यक उपयोगों के लिए AI का उपयोग करना अधिक महत्वपूर्ण है। दूसरी, AI कंपनियों की environmental responsibility को मजबूत करना चाहिए। अधिक strict environmental criteria और carbon emissions regulation की आवश्यकता है। तीसरी, energy efficiency बढ़ाने वाली तकनीकों के विकास में अधिक निवेश की आवश्यकता है।

व्यक्तिगत स्तर पर भी हम कई काम कर सकते हैं। AI service का उपयोग करते समय, एक बार फिर सोचें कि यह वास्तव में आवश्यक है या नहीं, और अनावश्यक AI का उपयोग कम करें। साथ ही, environmentally friendly AI कंपनियों को चुनना, और government और कंपनियों से अधिक strict environmental standards की मांग करने की आवाजें उठाना भी महत्वपूर्ण है।

हम अभी एक चौराहे पर खड़े हैं। AI की सुविधा के लिए environment को नष्ट करना और future generations पर burden डालना है, या एक sustainable तरीके से AI को विकसित करना है। artificial intelligence एक powerful तकनीक है जो मानवता के भविष्य को बदल सकती है। लेकिन उसी ताकत के साथ, इसे सावधानी से उपयोग करना चाहिए।

हम अभी जो विकल्प करते हैं वह future generations के भाग्य को तय करेगा। AI की सुविधाओं का आनंद लें, लेकिन उसकी कीमत को सटीक रूप से जानें, और एक sustainable तरीके से इसे विकसित करते रहें, यह हम सभी की जिम्मेदारी है। तकनीकी विकास और environmental protection, आर्थिक विकास और सामाजिक न्याय के बीच संतुलन खोजना, यह एक मुश्किल काम है, लेकिन अवश्य ही समझौता किया जाना चाहिए। भविष्य की पीढ़ियों को एक healthy पृथ्वी और sustainable society देने के लिए, हमें अभी से परिवर्तन शुरू करना होगा।