कृत्रिम बुद्धिमत्ता
एआई का जलवायु प्रभाव अपेक्षा से छोटा है, नई शोध दर्शाती है
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के उन्माद ने बाजार को नई ऊँचाइयों तक पहुंचा दिया है।
अर्बों डॉलर चिप निर्माताओं और डेटा सेंटरों में लगातार प्रवाहित होते जा रहे हैं, क्योंकि चल रहा AI उन्माद दो साल से अधिक समय तक तेज़ी से बढ़ते बाजार को बिना किसी धीमे होने के संकेत के जारी रखता है. हालांकि, कई लोग यह सवाल उठाने लगे हैं कि क्या हम AI बबल में हैं।
विश्लेषकों जैसे कि JPMorgan (JPM ) वास्तव में निवेशकों को आगे की अस्थिरता के लिए तैयार रहने का आह्वान कर रहे हैं। लेकिन जबकि निजी और सार्वजनिक दोनों बाजारों में उछाल बन रहा है, AI के आसपास का उन्माद इसके अपने गुण के बिना नहीं है, क्योंकि प्रौद्योगिकी में बहुत सारी आर्थिक मूल्य है के संदर्भ में सुलभ, शक्तिशाली बुद्धिमत्ता बनाने में, जो विश्वास किया जाता है कि यह इंटरनेट के निर्माण के समान है।
अपने 2026 दृष्टिकोण में, JPMorgan ने AI को “the most transformative technology since computing,” और “driving more GDP growth than consumer spending.” कहा।
इसी समय, बैंक ने बिजली की कमी, जल सीमाओं और नियामक जांच के बारे में चेतावनी दी।
और व्यापक रूप से, AI का तेज़ विस्तार महत्वपूर्ण पर्यावरणीय दबावों के साथ आता है जो पाया गया है कि अपेक्षा से कम है। यह इसलिए है क्योंकि किसी क्वेरी की ऊर्जा तीव्रता और उत्सर्जन मॉडल के प्रकार और आकार, उत्पन्न आउटपुट के उत्पन्न होने, डेटा सेंटर को शक्ति देने वाले ऊर्जा ग्रिड, प्रसंस्करण का समय, और अन्य चर पर निर्भर करता है।
JPMorgan यह भी अनुमान लगाता है कि विकसित विश्व में 60% नौकरियों को AI से कुछ स्तर का स्वचालन जोखिम है, लेकिन जैसे पुराने पद समाप्त होते हैं, नई भूमिकाएँ उभरनी चाहिए।
कुल मिलाकर, बैंक के अनुसार सबसे बड़ा जोखिम “is not having exposure to transformational technology.” है।
AI अपनाना, ऊर्जा उपयोग, और जलवायु बोझ
AI की दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करने, निर्णय लेने में सुधार करने, और विभिन्न क्षेत्रों में दक्षता और उत्पादकता को बढ़ाने की क्षमता ने इसके व्यापक अपनाने को प्रेरित किया है।
के अनुसार survey by McKinsey, 88% उत्तरदाताओं ने कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में नियमित AI उपयोग की रिपोर्ट की, जो पिछले साल की तुलना में 10% वृद्धि है। हालांकि, इसने बताया कि एंटरप्राइज़ स्तर पर, अधिकांश अभी भी प्रयोगात्मक चरण में हैं, लगभग एक-तिहाई कह रहे हैं कि उनकी कंपनियों ने अपने AI कार्यक्रमों को स्केल करना शुरू कर दिया है अपने AI कार्यक्रमों को।
वर्तमान में लगभग $400 बिलियन मूल्यांकन वाला AI बाजार इस दशक के अंत तक $1.8 ट्रिलियन तक पहुंचने का अनुमान है।
निवेश की बात करें तो, संयुक्त राज्य में निजी AI फंडिंग $109 बिलियन से अधिक 2024 में, जो यूके के $4.5 बिलियन से लगभग 24 गुना और चीन के $9.3 बिलियन से 12 गुना अधिक है। आगे देखते हुए, आश्चर्यजनक रूप से 92% कंपनियां अगले तीन वर्षों में जेनरेटिव AI में निवेश करने की योजना बना रही हैं।
अद्वितीय उत्पादकता के वादों के कारण AI अपनाना बढ़ रहा है, लेकिन यह गंभीर ऊर्जा और पर्यावरणीय चुनौतियों के साथ आता है। बात यह है कि AI बहुत अधिक ऊर्जा की खपत करता है।
AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए टन-टन ऊर्जा की आवश्यकता होती है, जो वार्षिक कई सौ घरों को चलाने के बराबर है, और निष्कर्षण (इन्फरेंस) में यह और भी अधिक हो सकता है। यह है वास्तव में अनुमानित कि 80% से 90% कंप्यूटिंग शक्ति AI के लिए उपयोग की जाती है निष्कर्षण के लिए।
इसलिए, AI की ऊर्जा उपयोग मुख्यतः उन कंप्यूटेशनल शक्ति से जुड़ी है जो इन मॉडलों को डेटा सेंटरों में प्रशिक्षित और चलाने के लिए आवश्यक है, जहाँ AI मॉडल लोड किए जाते हैं समूहों में सर्वरों पर जो GPUs जैसे Nvidia’s (NVDA ) Blackwells से सुसज्जित हैं।
डेटा सेंटर वे सुविधाएँ हैं जो कंप्यूटर सर्वर, डेटा स्टोरेज सिस्टम, पावर सप्लाई, कूलिंग सिस्टम, और नेटवर्किंग उपकरण। इन सभी बुनियादी ढांचों का मुख्य महत्व है कि केवल नवीनतम डिजिटल सेवाएँ जैसे ChatGPT से प्रश्न पूछना ही नहीं, बल्कि ईमेल भेजना या वीडियो स्ट्रीम करना भी प्रदान करता है।
इसलिए, डेटा सेंटर लंबे समय से मौजूद हैं, लेकिन पिछले कुछ वर्षों में उन्होंने काफी विस्तार किया है।
आज, दुनिया भर में 100,000 डेटा सेंटर से अधिक हैं, जिसमें संयुक्त राज्य में सबसे अधिक, 4,200 से अधिक, और उसके बाद यूके और जर्मनी, जिनमें प्रत्येक के लगभग 500 हैं। संयुक्त राज्य में, डेटा सेंटरों का एक तिहाई केवल तीन राज्यों में है: कैलिफ़ोर्निया, टेक्सास, और वर्जीनिया, जहाँ अंतिम दो अपने ऊर्जा आवश्यकताओं के लिए जीवाश्म ईंधनों पर भारी निर्भर हैं।
व्यापक रूप से, डेटा सेंटर तीन वर्गों में विभाजित होते हैं। पारंपरिक एंटरप्राइज़ सुविधाएँ कंपनियों द्वारा अपने स्वयं के कार्यभार के लिए इन-हाउस चलायी जाती हैं; कोलोकेशन प्रदाता साझा इमारतों में कई विभिन्न ग्राहकों को रैक स्पेस और पावर किराए पर देते हैं। उच्च स्तर पर “हाइपरस्केल” कैंपस होते हैं—विस्तृत, गोदाम जैसी साइटें जिनमें दसियों हज़ार सर्वर होते हैं जो सबसे भारी AI और क्लाउड कंप्यूटिंग कार्यों को संभालते हैं।
JPMorgan के अनुसार, हाइपरस्केलर्स की पूंजी खर्च अगले वर्ष $500 बिलियन से अधिक होने का अनुमान है क्योंकि कंपनियां डेटा सेंटर बनाने और सीमित पावर सुरक्षित करने के लिए दौड़ रही हैं।
तो, इन डेटा सेंटरों द्वारा कितनी ऊर्जा उपयोग की जाती है? खैर, बहुत अधिक। संयुक्त राज्य में डेटा सेंटरों ने पिछले वर्ष 183 TWh बिजली का उपभोग किया, जब देश की कुल वार्षिक बिजली खपत ने रिकॉर्ड उच्च स्तर को छुआ।
इन डेटा सेंटरों की ऊर्जा खपत 2030 तक 133% बढ़कर 426 TWh तक पहुंचने का अनुमान है। वैश्विक स्तर पर, IEA अपने बेस केस में अनुमान लगाता है कि डेटा सेंटरों को समर्पित बिजली उत्पादन 2024 में लगभग 460 TWh से 2030 तक 1,000 TWh से थोड़ा अधिक तक दो गुना से अधिक हो जाएगा।
संयुक्त राज्य में, डेटा सेंटर कुल बिजली खपत के 4% के बराबर हैं, जो पाकिस्तान की वार्षिक बिजली मांग के बराबर है। एक दशक से अधिक समय तक स्थिर रहने के बाद, AI अपनाने से इस हिस्से को 2028 तक 12% तक बढ़ने का अनुमान है।
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| वर्ष | मीट्रिक | मान | इसका क्या मतलब है |
|---|---|---|---|
| 2024 | अमेरिकी डेटा सेंटर बिजली उपयोग | 183 TWh | कुल अमेरिकी बिजली मांग का थोड़ा अधिक 4%। |
| 2030 (proj.) | अमेरिकी डेटा सेंटर बिजली उपयोग | 426 TWh (+133%) | डेटा सेंटर मांग छह वर्षों में दो गुना से अधिक हो जाती है। |
| 2024 | डेटा सेंटरों को आपूर्ति करने वाली वैश्विक बिजली | ≈460 TWh | कुल वैश्विक उत्पादन का लगभग 1% अभी भी। |
| 2030 (proj.) | डेटा सेंटरों को आपूर्ति करने वाली वैश्विक बिजली | >1,000 TWh | दो गुना से अधिक, लेकिन अभी भी वैश्विक उत्पादन का लगभग 3%। |
| Current U.S. economy | AI अपनाने से अतिरिक्त ऊर्जा | 28 PJ (~0.03% राष्ट्रीय उपयोग का) | AI कुल अमेरिकी ऊर्जा मांग में केवल एक छोटा हिस्सा जोड़ता है। |
| Current U.S. economy | AI अपनाने से अतिरिक्त CO₂ | 896 kt CO₂ (~0.02% अमेरिकी CO₂ का) | राष्ट्रीय जलवायु प्रभाव कुल उत्सर्जन की तुलना में मामूली है। |
डेटा सेंटर की इस ऊर्जा खपत में से AI की जिम्मेदारी कितनी है, यह बताना कठिन है, क्योंकि डेटा सेंटर विभिन्न प्रकार के कार्यभार संभालते हैं। हालांकि, एक सामान्य AI-ऑप्टिमाइज़्ड हाइपरस्केलर वार्षिक रूप से 100,000 घरों के बराबर बिजली का उपभोग करता है।
Lawrence Berkeley National Laboratory की हालिया भविष्यवाणियों के अनुसार, अगले तीन वर्षों में, डेटा सेंटरों द्वारा उपभोग की जाने वाली बिजली का अधिकांश आधे से अधिक हिस्सा AI के लिए उपयोग किया जाएगा, जो सभी अमेरिकी घरों के 22% की वार्षिक बिजली उपयोग के बराबर होगा।
AI के मूल को शक्ति देने वाला ऊर्जा मिश्रण
AI के तेज़ उछाल के साथ, डेटा सेंटर अब तनाव का सामना कर रहे हैं, क्योंकि बिजली की मांग में तेज़ी से वृद्धि हो रही है।
डेटा सेंटरों द्वारा उपयोग की जाने वाली बिजली का अधिकांश, औसतन 60%, वास्तव में डिजिटल जानकारी को प्रोसेस और स्टोर करने वाले सर्वरों को शक्ति देता है। फिर, कूलिंग सिस्टम दूसरी सबसे अधिक ऊर्जा उपयोग के लिए जिम्मेदार होते हैं, जो सुविधा की दक्षता पर निर्भर करते हुए 7% से 30% तक होते हैं।
ये कूलिंग सिस्टम सर्वरों को अधिक गर्म होने से रोकते हैं, जो बड़ी मात्रा में पानी की आवश्यकता रखते हैं। 2023 में, अमेरिकी डेटा सेंटर सीधे लगभग 17 बिलियन गैलन पानी का उपभोग किया, जिसमें 84% उपभोग किया गया कोलोकेशन और हाइपरस्केल सुविधाओं द्वारा, जो अकेले ही लगभग 16-33 बिलियन गैलन पानी वार्षिक 2028 तक उपभोग करने की उम्मीद है।
डेटा सेंटरों द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा के स्रोतों के बारे में, प्राकृतिक गैस ने अमेरिकी डेटा सेंटरों को बिजली का सबसे अधिक (40% से अधिक) आपूर्ति की, इसके बाद सौर और पवन जैसी नवीकरणीय ऊर्जा (24%), परमाणु ऊर्जा (20%), और कोयला (15%)।
टेक दिग्गज जैसे Google (GOOG ), Amazon (AMZN ), और Meta (META ) ने वास्तव में अधिक परमाणु ऊर्जा उपयोग करने का वादा किया है, जो वर्तमान में यूएस में बिजली आपूर्ति का केवल 20% है, ताकि डेटा सेंटरों के कार्बन उत्सर्जन को कम किया जा सके।
इसी कारण IEA ने डेटा सेंटरों के लिए बिजली उत्पादन से CO2 उत्सर्जन को 2030 तक लगभग 320 मिलियन टन CO2 पर शिखर पर पहुंचाने का अनुमान लगाया है, उसके बाद 2035 तक लगभग 300 मिलियन टन CO2 तक गिरावट देखी जाएगी।
“तेज़ वृद्धि के बावजूद, डेटा सेंटर समग्र पावर सिस्टम का अपेक्षाकृत छोटा हिस्सा बने रहते हैं, आज वैश्विक बिजली उत्पादन का लगभग 1% से बढ़कर 2030 में 3% हो जाता है, और कुल वैश्विक CO2 उत्सर्जन का 1% से कम हिस्सा बनाते हैं।”
लेकिन जनता ऐसा नहीं सोचती। जैसा कि 2024 Pew Research Center सर्वेक्षण के अनुसार, अगले दो दशकों में AI के व्यापक पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में, अमेरिकी वयस्कों में एक चौथाई का मानना है कि प्रभाव नकारात्मक होगा, और समान हिस्से का कहना है कि प्रभाव समान रूप से सकारात्मक और नकारात्मक होगा।
कंपनियां और शोधकर्ता दोनों लगातार कंप्यूटेशन और डेटा सेंटरों की ऊर्जा उपयोग को कम करने के तरीकों की खोज कर रहे हैं।
वास्तव में, कंप्यूटेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले हार्डवेयर में उल्लेखनीय ऊर्जा दक्षता सुधार हासिल किए गए हैं। हालांकि, दक्षता लाभ की दर धीमी हो रही है जबकि AI की कंप्यूटेशनल मांगें तेज़ी से बढ़ रही हैं।
बात यह है कि AI का ऊर्जा उपयोग पर प्रभाव केवल कंप्यूटिंग के लिए सीधे बिजली उपयोग से आगे जाता है। अंततः, ऊर्जा लगभग सभी आर्थिक गतिविधियों में एक महत्वपूर्ण इनपुट है, जो उद्योगों को शक्ति देती है और आधुनिक जीवन के बुनियादी ढांचे का समर्थन करती है।
और अध्ययन दिखाते हैं कि ऊर्जा खपत और आर्थिक उत्पादन के बीच मजबूत संबंध है, जो दर्शाता है कि ऊर्जा उपयोग जीडीपी वृद्धि से निकटता से जुड़ा है। इसलिए, यदि AI आर्थिक उत्पादकता को बढ़ाता है, तो यह कुल ऊर्जा उपयोग में वृद्धि का कारण बन सकता है। इसके अलावा, अर्थव्यवस्था को शक्ति देने के लिए जीवाश्म ईंधनों का निरंतर उपयोग बिजली उत्पादन के पर्यावरणीय प्रभाव को बढ़ा देगा और जलवायु परिवर्तन को तेज़ करेगा।
लेकिन AI के मामले में, यह वास्तव में ऊर्जा उपयोग को कम कर सकता है। यह मांग-पक्ष प्रबंधन या ऊर्जा बुनियादी ढांचे की लचीलापन को सुधारने के माध्यम से हासिल किया जा सकता है।
हालांकि निकट भविष्य में, ऊर्जा उत्पादन के लिए जीवाश्म ईंधनों पर निर्भरता वायु प्रदूषण, जल गुणवत्ता में गिरावट, और जलवायु परिवर्तन को बढ़ावा देती है।
जबकि निकट भविष्य में प्राकृतिक गैस डेटा सेंटरों के लिए मुख्य पावर स्रोत बनी रहने की उम्मीद है, वैश्विक अनुसंधान और सलाहकार फर्म Gartner ने अगले तीन से पाँच वर्षों में सौर और पवन ऊर्जा के उतार-चढ़ाव को संतुलित करने के लिए बैटरी ऊर्जा भंडारण प्रणालियों की तेज़ वृद्धि की भविष्यवाणी की है। फर्म ने एक शोध नोट में कहा:
“नई स्वच्छ ऑन-साइट पावर विकल्प – जैसे कि ग्रीन हाइड्रोजन, भू-तापीय और छोटे मॉड्यूलर रिएक्टर – उभरना शुरू हो रहे हैं और दशक के अंत तक डेटा सेंटर माइक्रोग्रिड के लिए व्यावहारिक ईंधन विकल्प बन जाएंगे।”
AI की हरित संभावनाएँ और जलवायु उत्सर्जन के समझौते
जबकि AI के स्पष्ट और बड़े पर्यावरणीय परिणाम हैं, नई शोध ने पाया है कि वर्तमान AI उपयोग स्तरों के पर्यावरणीय जोखिम हमारी सोच से कम हैं। साथ ही, यह वास्तव में पर्यावरणीय प्रगति और आर्थिक वृद्धि का समर्थन कर सकता है।
यदि AI अपनी वर्तमान गति से विस्तार करता रहता है, तो उसके संभावित पर्यावरणीय परिणामों का अनुमान लगाने के लिए, अध्ययन शीर्षक \”Watts and bots: the energy implications of AI adoption1\” Environmental Research में प्रकाशित, University of Waterloo और Georgia Institute of Technology के वैज्ञानिकों ने US आर्थिक गतिविधि डेटा को इस तकनीक के विभिन्न व्यवसायों और उद्योगों में अपनाया जा रहा है की अनुमानित व्यापकता के साथ जोड़ा।
उद्योग स्तर पर, वैज्ञानिकों ने अनुमान लगाया है कि ऊर्जा उपयोग में वार्षिक वृद्धि 0 से 12 पेटाजूल (PJ) के बीच होगी, जबकि कार्बन उत्सर्जन 0 टन से 272 किलोटन (ktCO2) तक हो सकता है।
AI राष्ट्रीय स्तर पर कितनी ऊर्जा और CO₂ जोड़ सकता है?
आर्थिक समग्र में AI अपनाने से अतिरिक्त 28 PJ ऊर्जा उपयोग, जो वार्षिक राष्ट्रीय ऊर्जा खपत का लगभग 0.03% है, हो सकता है। यह वार्षिक उत्सर्जन में 896 ktCO₂ भी जोड़ देगा, जो देश के वार्षिक CO₂ उत्पादन का लगभग 0.02% के बराबर है।
यह इसलिए है कि US Energy (BSIN ) Information Administration के डेटा के अनुसार, 83% राष्ट्र अभी भी जीवाश्म ईंधनों पर निर्भर है, अर्थात् कोयला, पेट्रोलियम, और प्राकृतिक गैस।
जीवाश्म ईंधन जीवों के जीवाश्मीकृत अवशेषों से बनते हैं, इन्हें बनने में लाखों वर्ष लगते हैं और इन्हें नवीकरणीय संसाधन नहीं माना जाता। जबकि आपूर्ति सीमित है, जीवाश्म ईंधन बिजली उत्पादन, परिवहन, और औद्योगिक प्रक्रियाओं के लिए महत्वपूर्ण ऊर्जा स्रोत हैं। उल्लेखनीय रूप से, इन ईंधनों के उपयोग से ग्रीनहाउस गैस (GHG) निकलती हैं और जलवायु परिवर्तन में योगदान देती हैं।
शोधकर्ताओं ने पाया है कि US में AI-संबंधित बिजली खपत आइसलैंड की कुल ऊर्जा उपयोग के बराबर है, लेकिन यह मात्रा राष्ट्रीय या वैश्विक स्तर पर अर्थपूर्ण रूप से दर्ज करने के लिए बहुत छोटी है।
पर्यावरणीय अर्थशास्त्री, डॉ. जुआन मोरेनो-क्रुज़, वाटरलू के पर्यावरण फैकल्टी और कनाडा रिसर्च चेयर इन एनर्जी ट्रांज़िशन्स ने कहा, “यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि ऊर्जा उपयोग में वृद्धि समान नहीं होगी। यह उन स्थानों में अधिक महसूस होगी जहाँ डेटा सेंटरों को शक्ति देने के लिए बिजली उत्पन्न की जाती है।” उन्होंने स्थानीय दृष्टिकोण से कहा कि यह “बड़ी बात” हो सकती है, कुछ स्थानों में बिजली उत्पादन और उत्सर्जन दोगुना हो सकता है।
हालांकि, बड़े पैमाने पर, “AI की ऊर्जा उपयोग उल्लेखनीय नहीं होगी,” मोरेनो-क्रुज़ ने जोड़ा।
जबकि शोधकर्ताओं ने डेटा सेंटरों के स्थानीय अर्थव्यवस्थाओं पर प्रभाव नहीं देखा, उन्होंने कुछ उत्साहजनक परिणाम पाए।
“जो लोग मानते हैं कि AI का उपयोग जलवायु के लिए बड़ी समस्या होगी और हमें इसे टालना चाहिए, हम उन्हें एक अलग दृष्टिकोण पेश कर रहे हैं,” उन्होंने कहा। “जलवायु पर प्रभाव इतना महत्वपूर्ण नहीं है, और हम AI का उपयोग करके हरी तकनीकों को विकसित या मौजूदा को सुधार सकते हैं।”
यह नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों और औद्योगिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करके ऊर्जा दक्षता और उत्सर्जन कमी के समाधान में योगदान दे सकता है, अध्ययन ने बताया।
अपने निष्कर्ष निकालने के लिए, शोधकर्ताओं ने विभिन्न क्षेत्रों, उन क्षेत्रों में नौकरियों, और AI द्वारा किए जा सकने वाले हिस्सों का विश्लेषण किया। उन्होंने अध्ययन को US के बाहर, अन्य देशों में दोहराने की योजना बनाई है, ताकि AI अपनाने के वैश्विक प्रभाव को मापा जा सके और तकनीक के ऊर्जा उपयोग और उत्सर्जन पर व्यापक चित्र प्राप्त किया जा सके।
अध्ययन की सीमाओं को देखते हुए, शोधकर्ताओं ने डेटा उपलब्धता की कमी, विभिन्न ग्रैन्युलैरिटी, ऊर्जा उपयोग के स्थानिक वितरण की जानकारी की कमी, और यह मानते हुए कि AI का प्रभाव केवल उन कार्यों के माध्यम से उत्पादकता बढ़ाता है जो पहले कम लागत पर किए जाते थे, को इंगित किया, जबकि नई कार्यों या पूंजी जैसे अन्य उत्पादन रूपों पर प्रभाव को नहीं माना।
अपने अध्ययन के साथ, शोधकर्ता व्यापक AI उपयोग के आर्थिक प्रभावों को समझने के लिए एक सहायक आधार प्रदान करने का लक्ष्य रखते हैं।
और उनके निष्कर्ष संकेत देते हैं कि AI अपनाने से ऊर्जा उपयोग और उत्सर्जन में वृद्धि “कुल आर्थिक गतिविधि की तुलना में अपेक्षाकृत मामूली” है।
इसलिए, जैसे ही AI विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति लाता है और हमारे समाज के विभिन्न पहलुओं को पुनः आकार देता है, अध्ययन आर्थिक लाभ और उत्पादकता वृद्धि को ऊर्जा की मांग और संबंधित कार्बन उत्सर्जन में संभावित वृद्धि के साथ संतुलित करने की आवश्यकता पर बल देता है।
इस संतुलन को प्राप्त करने के लिए, अध्ययन नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों में निवेश, ऊर्जा-कुशल AI तकनीकों पर जोर, AI-भारी उद्योगों में बढ़ते उत्सर्जन को संतुलित करने की रणनीतियों का विकास, और जलवायु परिवर्तन के प्रति संवेदनशीलता को कम करने के लिए AI का उपयोग करने की सिफारिश करता है।
लगातार AI के ऊर्जा और पर्यावरणीय प्रभावों का विश्लेषण और निगरानी करके, हम परिवर्तनकारी तकनीकों के सतत विकास को प्राप्त कर सकते हैं, अध्ययन ने कहा।
AI में निवेश: डेटा सेंटर, चिप्स, और जलवायु जोखिम
चल रहे AI उन्माद का सबसे बड़ा विजेता Nvidia (NVDA ), एक फुल-स्टैक कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर कंपनी है जो AI समाधान और सॉफ़्टवेयर के साथ-साथ गेमिंग, प्रोफेशनल विज़ुअलाइज़ेशन, और रोबोटिक्स सेक्टर भी प्रदान करती है।
NVDA मूल्य चार्ट
Nvidia दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनी है, जिसकी बाजार पूंजी $4.3 ट्रिलियन है, जो पिछले महीने $5 ट्रिलियन से अधिक हो गई जब उसके शेयर 52-सप्ताह उच्च $212 पर पहुँचे। लेखन के समय, NVDA शेयर $179.5 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 33.2% बढ़े और पिछले पाँच वर्षों में 1,450% से अधिक।
AI कंपनियों द्वारा इन्फ्रास्ट्रक्चर पर बड़े खर्च के परिणामस्वरूप, चिप निर्माता Nvidia के डेटा सेंटर व्यवसाय ने रिकॉर्ड $51.2 बिलियन राजस्व दर्ज किया, जो पिछले तिमाही से 25% और पिछले साल से 66% बढ़ा। इसके ग्राहक में Google, Amazon, Meta, Microsoft (MSFT ), और Oracle शामिल हैं।
कंपनी के अनुसार, यह व्यवसाय शक्तिशाली AI मॉडल, एजेंटिक एप्लिकेशन, और कंप्यूटिंग के तेज़ी से बढ़ने से प्रेरित है। Nvidia के Blackwell GPU चिप्स की बिक्री भी “ऑफ़ द चार्ट” रही है, और क्लाउड GPU पूरी तरह बिक चुके हैं।
परिणामस्वरूप, कंपनी ने AI फैक्ट्री, विशेषीकृत कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर, और अन्य इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोजेक्ट्स की घोषणा की, कुल 5 मिलियन GPU, जो “हर बाजार, CSPs, सार्वभौमिक, आधुनिक बिल्डर, एंटरप्राइज़, और सुपर कंप्यूटिंग सेंटर” को कवर करते हैं।
“कंप्यूट मांग लगातार तेज़ हो रही है और प्रशिक्षण और इन्फरेंस दोनों में बढ़ रही है — प्रत्येक घातीय रूप से बढ़ रहा है। हमने AI का सद्भावपूर्ण चक्र शुरू कर दिया है। AI इकोसिस्टम तेज़ी से स्केल हो रहा है — अधिक नई फाउंडेशन मॉडल निर्माता, अधिक AI स्टार्टअप, अधिक उद्योग, और अधिक देशों में। AI हर जगह, हर चीज़ कर रहा है, एक साथ,” CEO Jensen Huang ने हालिया Nvidia Q3 आय विवरण में कहा।
नवीनतम Nvidia Corporation (NVDA) स्टॉक समाचार
निष्कर्ष: AI का जलवायु प्रभाव और निवेश निष्कर्ष
AI अधिक व्यक्तिगत और सक्षम बनते हुए, तर्क करने और जटिल समस्याओं को हल करने की क्षमता प्राप्त कर रहा है, इसका अपनाना और ऊर्जा खपत अभी भी शुरुआती चरण में हैं। इस तकनीक का विस्तार डेटा सेंटरों के बड़े निर्माण को प्रेरित कर रहा है, जो मौजूदा पावर सिस्टम पर दबाव डाल रहा है, और बिजली मांग और कार्बन उत्सर्जन के बारे में चिंताएँ बढ़ा रहा है।
हालांकि, नवीनतम शोध संकेत देता है कि AI का राष्ट्रीय ऊर्जा प्रभाव मामूली बना रहता है, हालांकि इसका स्थानीय पदचिह्न महत्वपूर्ण हो सकता है। यह सब अंतर्निहित पावर मिश्रण के कम-कार्बन स्रोतों की ओर बदलाव पर निर्भर करता है। इसलिए, AI केवल ऊर्जा खपत का चालक नहीं है बल्कि ऊर्जा अनुकूलन का उपकरण भी है, जो ग्रिड को आधुनिक बनाता है, दक्षता सुधारता है, और जलवायु-केंद्रित नवाचार को तेज़ करता है, जबकि वह आर्थिक मूल्य को अनलॉक करता है जिसकी वह वादा करता है।
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संदर्भ
1. Harding, A. R. & Moreno-Cruz, J. “Watts and bots: the energy implications of AI adoption.” Environmental Research Letters 20 (11), Article 114084 (2025). https://doi.org/10.1088/1748-9326/ae0e3b
