अध्ययनों से पता चला है कि एक साधारण AI क्वेरी, जैसे कि OpenAI के चैटबॉट ChatGPT पर पोस्ट की गई क्वेरी, एक नियमित Google खोज की तुलना में 10 से 33 गुना अधिक ऊर्जा का उपयोग कर सकती है। छवि-आधारित AI खोज और भी अधिक ऊर्जा का उपयोग कर सकती है।

उत्सर्जन अधिक क्यों है?

एआई मॉडल आम तौर पर एक साधारण गूगल सर्च से कहीं ज़्यादा काम करते हैं, भले ही दोनों के लिए एक ही सवाल हो। वे उचित जवाबों को संसाधित करने और तैयार करने के दौरान बहुत ज़्यादा डेटा को छानते हैं। ज़्यादा काम का मतलब है कि जब कंप्यूटर डेटा को संसाधित, संग्रहीत या पुनर्प्राप्त कर रहा होता है, तो ज़्यादा संख्या में इलेक्ट्रिकल सिग्नल की ज़रूरत होती है।

अधिक कार्य के कारण अधिक गर्मी उत्पन्न होती है और निकलती है, जिसके कारण डेटा केंद्रों में अधिक शक्तिशाली एयर-कंडीशनिंग या अन्य प्रकार की शीतलन व्यवस्था की आवश्यकता होती है।

चिंताजनक पूर्वानुमान

जैसे-जैसे AI उपकरण अधिक व्यापक रूप से तैनात किए जा रहे हैं, दुनिया भर में ऊर्जा खपत पर उनका प्रभाव तेजी से बढ़ने की उम्मीद है। पहले से ही, डेटा सेंटर वैश्विक बिजली की मांग का 1% से 1.3% हिस्सा हैं। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) के हालिया अनुमानों के अनुसार, 2026 तक यह दोगुना हो सकता है (1.5% से 3% के बीच हो सकता है)। इसके विपरीत, सड़क पर बड़ी संख्या में इलेक्ट्रिक वाहनों के बावजूद, वैश्विक बिजली की खपत में उनकी हिस्सेदारी लगभग 0.5% थी, IEA ने कहा।

विभिन्न देशों के स्तर पर, राष्ट्रीय मांग के हिस्से के रूप में डेटा केंद्रों की बिजली खपत पहले ही कई क्षेत्रों में दोहरे अंक को पार कर चुकी है।

आयरलैंड में, जहाँ कर छूट और प्रोत्साहनों के कारण डेटा केंद्रों की संख्या बहुत ज़्यादा है, यह हिस्सा 18% तक पहुँच गया है, IEA के आंकड़ों से पता चलता है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, जहाँ डेटा केंद्रों की संख्या सबसे ज़्यादा है, यह संख्या 1.3% से 4.5% के बीच होने का अनुमान है। भारत के लिए आंकड़े उपलब्ध नहीं थे।

भारत के लिए परिदृश्य

स्थायित्व के क्षेत्र में काम करने वाली कंपनी अरहास टेक्नोलॉजीज के सीईओ सौरभ राय ने कहा कि भारत में स्थिति, कम से कम अगले कुछ वर्षों में, बहुत ज्यादा बदलने वाली नहीं है, तथा एआई और डेटा सेंटरों के कारण पर्यावरण पर पड़ने वाले बड़े प्रभाव बहुत जल्द ही स्पष्ट हो जाएंगे।

राय ने कहा, “यह सिर्फ़ बिजली की खपत के बारे में नहीं है। डेटा सेंटर को ठंडा रखने के लिए जल संसाधनों की भी मांग बढ़ रही है। डेटा सेंटर की जल खपत के बारे में अपर्याप्त डेटा है, लेकिन आयोवा (अमेरिका) में ओपनएआई के जीपीटी-4 मॉडल की सेवा देने वाले सेंटर ने जुलाई 2022 में ज़िले की जल आपूर्ति का 6% खपत किया है।”

राय ने कहा कि इसका भारत पर भी प्रभाव पड़ेगा, जहां आने वाले वर्षों में एआई और डेटा सेंटरों की तैनाती तेजी से बढ़ने की उम्मीद है।

उन्होंने कहा, “एआई क्रांतिकारी तकनीक है और हम इसे भारत में व्यापक रूप से इस्तेमाल होते देखेंगे। लेकिन इसके पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में उभरते रुझानों का मतलब है कि हमें इसके विस्तार की योजना इस तरह से बनानी चाहिए जिससे प्रतिकूल प्रभाव कम से कम हो। साथ ही, हमें यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि इन डेटा सेंटरों को चलाने वाली कंपनियाँ अपनी प्रक्रियाओं को कुशल बनाने और उत्सर्जन पदचिह्न को कम से कम करने के लिए हर उपाय करें।”

वैकल्पिक दृश्य

अन्य अनुमान बताते हैं कि AI का बड़े पैमाने पर उपयोग वैश्विक स्तर पर उत्सर्जन में उल्लेखनीय कमी लाने में मदद कर सकता है। बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप द्वारा हाल ही में किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि कॉर्पोरेट और औद्योगिक प्रथाओं में AI के उपयोग से 2030 तक वैश्विक उत्सर्जन में 5-10% की कमी हो सकती है, जबकि अतिरिक्त राजस्व या लागत बचत के माध्यम से $1.3 ट्रिलियन से $2.6 ट्रिलियन तक का मूल्य उत्पन्न हो सकता है।

यदि मौजूदा प्रक्रियाओं में उत्सर्जन की निगरानी और पूर्वानुमान करने के लिए एआई को तैनात किया जाए, तथा अपव्यय या अकुशलता को समाप्त करने के लिए इन्हें अनुकूलित किया जाए, तो उत्सर्जन में कमी हो सकती है।