डेटा सेंटर में वायुमंडलीय सुधार को नुकसान? अमेरिकी अनुसंधान ने 2031 के भविष्य के बारे में चेतावनी दी

जब आप स्मार्टफोन में कोई प्रश्न दर्ज करते हैं, तो कुछ ही सेकंड में उत्तर प्राप्त होता है। वाक्यों का सारांश बनाना, चित्र उत्पन्न करना, और कार्य प्रक्रियाओं पर विचार करना करने वाली AI, स्क्रीन के अंदर ही चलने वाली एक हल्की सेवा की तरह प्रतीत होती है।

लेकिन, उस प्रतिक्रिया को उत्पन्न करने वाली सुविधाएं वास्तविक भूमि पर कब्जा करती हैं और लगातार बिजली का उपयोग करती हैं।

उस बिजली को कैसे उत्पन्न किया जाता है, इसके आधार पर, दीर्घकालिक वायु प्रदूषण नियंत्रण में बड़ी गिरावट आ सकती है। टेक्सास के ह्यूस्टन में स्थित ह्यूस्टन एडवांस्ड रिसर्च सेंटर (HARC) के विश्लेषण को लेकर The Verge के लेख ने AI युग के विकास का समर्थन करने वाले बुनियादी ढांचे पर ऐसे प्रश्न उठाए।

यह केवल "AI बहुत अधिक बिजली का उपभोग करता है" की बात नहीं है। अतिरिक्त आवश्यक बिजली को कौन से बिजली उत्पादन उपकरण, किस स्थान पर आपूर्ति करेंगे। यह चयन क्षेत्र की वायु गुणवत्ता को प्रभावित करता है।

2031 में उत्सर्जन में वृद्धि का परिदृश्य - हालांकि यह "निश्चित भविष्य" नहीं है

The Verge ने जिस परिदृश्य का परिचय दिया, वह यह है कि जब योजनाबद्ध डेटा सेंटर का निर्माण किया जाता है और अपेक्षित बिजली स्रोत संरचना के साथ बिजली की आपूर्ति प्राप्त होती है।

लेख में, बिजली उत्पादन विभाग के सूक्ष्म कण उत्सर्जन में तीन गुना से अधिक वृद्धि होने की संभावना दिखाई गई है, जो 2006 के स्तर तक पहुंच सकती है। धुंध के कारण बनने वाले नाइट्रोजन ऑक्साइड, NOx में 136% की वृद्धि होगी, और कार्बन डाइऑक्साइड, CO2 में 2025 की तुलना में 90% की वृद्धि होगी।

हालांकि, संख्याओं के साथ सावधानी बरतनी चाहिए।

HARC की आधिकारिक घोषणा में पुष्टि की गई थी कि एक परिदृश्य में, जहां ग्रिड बिजली की आपूर्ति की जाती है, NOx में 136% की वृद्धि होगी, PM2.5 और CO2 में लगभग 90% की वृद्धि होगी।PM2.5 की वृद्धि दर The Verge के मुख्य लेख में दिए गए "तीन गुना से अधिक" से मेल नहीं खाती। तुलना की शर्तों या समेकन की सीमा में अंतर के कारण, या यह एक लेखन समस्या है, इसकी पुष्टि नहीं की जा सकी, और इस लेख में PM2.5 की गुणक को एक निश्चित मान के रूप में नहीं लिया गया।

एक और बात, उत्सर्जन और निवासियों द्वारा वास्तव में सांस ली जाने वाली वायु की सांद्रता समान नहीं होती। बिजली उत्पादन विभाग के NOx उत्सर्जन में 136% की वृद्धि के अनुमान को सीधे "सभी क्षेत्रों की वायु गुणवत्ता में 136% की गिरावट" के रूप में नहीं पढ़ा जा सकता।

संख्याएं जो दिखा रही हैं, वे यह चेतावनी हैं कि कुछ शर्तों के तहत, प्रदूषकों का उत्सर्जन काफी बढ़ सकता है।

केवल डेटा सेंटर की इमारत को देखकर, पर्यावरणीय प्रभाव को समझा नहीं जा सकता

इस समस्या पर विचार करते समय, सर्वरों की कतार वाली इमारत और उस बिजली को उत्पन्न करने वाली सुविधाओं को अलग से देखना आवश्यक है।

यदि डेटा सेंटर बिजली ग्रिड से बिजली खरीदता है, तो संबंधित उत्सर्जन दूर स्थित बिजली संयंत्रों में हो सकता है। दूसरी ओर, यदि साइट पर या उसके पास ईंधन का उपयोग करने वाले बिजली उत्पादन उपकरण रखे जाते हैं, तो बिजली आपूर्ति और उत्सर्जन स्रोत की स्थिति बदल जाती है।

अर्थात, केवल सुविधा की उपस्थिति की सफाई और चिमनी की अनुपस्थिति से, संचालन के साथ जुड़े पर्यावरणीय प्रभाव का निर्णय नहीं किया जा सकता।

उपयोगकर्ताओं के लिए "क्लाउड" भौतिक सुविधाओं से जुड़ा होता है। AI सेवाओं के विवरण में मॉडल की प्रदर्शन क्षमता और प्रतिक्रिया गति शामिल होती है, लेकिन इसे समर्थन करने वाले बिजली स्रोत की जानकारी भी सेवा की वास्तविकता को जानने के लिए एक महत्वपूर्ण तत्व बनती है।

व्यवसायियों द्वारा दिखाए गए पर्यावरणीय लक्ष्यों के बारे में भी, CO2 में कटौती और क्षेत्रीय वायु प्रदूषणकारी पदार्थों में कटौती को अलग-अलग देखने की दृष्टि की आवश्यकता होती है। केवल एक संकेतक के माध्यम से सभी पर्यावरणीय प्रभावों को समझाया नहीं जा सकता।

भविष्य की भविष्यवाणी को प्रभावित करने वाले कारक हैं निर्माण योजना और बिजली स्रोत का चयन

HARC ने विभिन्न तीन डेटा सेंटर मांग पूर्वानुमानों के साथ कई बिजली आपूर्ति विधियों को संयोजित करके विश्लेषण किया।

मॉडल में यह मान्यता है कि सुविधाएं पूरे वर्ष 80% लोड पर चलेंगी। इसके अलावा, प्रत्येक परिदृश्य में, नए डेटा सेंटर की मांग को उसी बिजली आपूर्ति विधि से पूरा किया जाएगा।

वास्तविकता में, योजनाओं में देरी या रद्दीकरण हो सकता है, और प्रत्येक सुविधा के लिए अलग-अलग बिजली स्रोत या संचालन विधियाँ अपनाई जा सकती हैं। इसलिए, अनुमान की एक रेखा सीधे भविष्य की वास्तविकता नहीं बनती।

यह अनिश्चितता चेतावनी को अर्थहीन नहीं बनाती। बल्कि, यह दिखाती है कि भविष्य के उपकरण निवेश और संचालन के निर्णयों के माध्यम से परिणामों को बदला जा सकता है।

डेटा सेंटर के निर्माण के पैमाने के अलावा, बिजली की आपूर्ति के लिए क्या उपयोग किया जाएगा, यह पूछने की आवश्यकता है। HARC के विश्लेषण से पढ़ा जा सकने वाला केंद्रीय मुद्दा यही है।

सोशल मीडिया पर "पारदर्शिता की कमी" और "अन्य उद्योगों के साथ तुलना की आवश्यकता" पर चर्चा

सोशल मीडिया पर, डेटा सेंटर के पर्यावरणीय प्रभाव को लेकर विभिन्न दृष्टिकोणों से चर्चा जारी है।

यहां प्रस्तुत की गई जानकारी विदेशी फोरम-प्रकार के सोशल मीडिया "Reddit" पर देखे गए संबंधित विषयों के पोस्ट हैं, और यह The Verge के लेख या HARC के नए विश्लेषण के सीधे प्रतिक्रिया नहीं हैं। इसके अलावा, एक समुदाय के पोस्ट से, संपूर्ण जनमत की प्रवृत्ति का निर्णय नहीं किया जा सकता।

एक चर्चा का विषय पर्यावरणीय प्रभाव की अदृश्यता के प्रति असंतोष है।

केवल कंपनी की जानकारी का खुलासा करने से संपूर्ण चित्र को समझना मुश्किल होता है, और AI के प्रशिक्षण और उपयोग के समय की गणना के अलावा, अर्धचालक निर्माण और कच्चे माल की खनन को भी शामिल करके विचार करना आवश्यक है, इस प्रकार की राय थी।

दूसरी ओर, डेटा सेंटर पर ही ध्यान केंद्रित नहीं करना चाहिए, बल्कि कृषि या अन्य उपयोगों के संसाधन खपत के साथ तुलना करनी चाहिए, ऐसा पोस्ट भी था। सुविधाओं के डिजाइन और दक्षता में सुधार के माध्यम से, भार को कम किया जा सकता है, ऐसा दृष्टिकोण था।

इसके विपरीत, अन्य उद्योगों का भार बड़ा होना नए भार को बढ़ाने का कारण नहीं बनता, ऐसा प्रतिवाद भी था।

ये पोस्ट वैज्ञानिक सत्यापन नहीं हैं। हालांकि, यह स्पष्ट होता है कि चर्चा का केंद्र "AI अच्छा है या बुरा" पर ही सीमित नहीं है। कितने भार को गिना जाए, किससे तुलना की जाए, कंपनियां कौन सी जानकारी प्रकाशित करें। निर्णय के लिए आवश्यक जानकारी के बारे में भी विवाद है।

जापान में भी, आमंत्रण और बिजली आपूर्ति को एक साथ विचार करना आवश्यक है

टेक्सास के आंकड़ों को सीधे जापान पर लागू नहीं किया जा सकता। बिजली स्रोत संरचना, सुविधाएं, स्थान, और प्रणाली अलग हैं।

फिर भी, मुद्दा जापान के लिए प्रासंगिक है। जापान की सातवीं ऊर्जा बुनियादी योजना में भी, डेटा सेंटर को भविष्य की बिजली मांग को समझने के लिए एक तत्व के रूप में सूचीबद्ध किया गया है।

जापान में डेटा सेंटर के नए निर्माण पर विचार करते समय, निवेश की राशि और आर्थिक प्रभाव के साथ-साथ अन्य बातों की भी जांच करनी चाहिए।

पहला, अतिरिक्त बिजली कहां से प्राप्त की जाएगी। वार्षिक खरीद बिजली की मात्रा के अलावा, यह प्रश्न कि किस प्रकार की बिजली स्रोत सुविधाओं को चलाने के समय में आपूर्ति करेंगे।

दूसरा, यदि बिजली उत्पादन उपकरण सह-स्थित किए जाते हैं, तो उनके संचालन की शर्तें और उत्सर्जन उपाय क्या होंगे। उपकरण की स्थापना के अलावा, सामान्य समय में कितनी बार इसका उपयोग किया जाएगा, यह भी समझाना आवश्यक है।

तीसरा, क्या क्षेत्रीय स्पष्टीकरण को सत्यापन योग्य रूप में किया जा सकता है। बिजली उपयोग की मात्रा और उपकरण के संचालन के रिकॉर्ड जैसी जानकारी, योजना चरण के स्पष्टीकरण और संचालन के बाद की वास्तविकता को मिलाकर, निवासियों के लिए निर्णय लेना आसान बनाती है।

ये भविष्यवाणी नहीं हैं कि जापान में टेक्सास जैसी प्रदूषण होगी। ये विदेशी अनुमान से निकाले गए दृष्टिकोण हैं जो व्यापारिक योजनाओं का मूल्यांकन करने के लिए हैं।

प्रश्न यह है कि "AI को चलाने की प्रणाली" को कैसे डिजाइन किया जाए

AI में काम को सहायक बनाने, जानकारी को खोजने में आसान बनाने, और नए अभिव्यक्ति को संभव बनाने का मूल्य है। इस मूल्य को मान्यता देना और बुनियादी ढांचे के भार की जांच करना दोनों संगत हैं।

इस विश्लेषण को "AI का उपयोग करने से वायु गुणवत्ता खराब हो जाएगी" के निष्कर्ष तक सीमित नहीं करना चाहिए। साथ ही, "तकनीक के आगे बढ़ने से यह स्वाभाविक रूप से हल हो जाएगा" के रूप में बिजली आपूर्ति के चयन को पीछे नहीं धकेला जा सकता।

जब डेटा सेंटर के विस्तार का निर्णय लिया जाता है, तो आवश्यक बिजली और उत्सर्जन उपायों को एक साथ विचार किया जाता है। व्यवसायी स्पष्टीकरण योग्य डेटा प्रस्तुत करते हैं, और प्रशासन और क्षेत्रीय लोग उस सामग्री की पुष्टि करते हैं। इस प्रकार के ठोस निर्णयों का संचय भविष्य के पर्यावरणीय प्रभाव को प्रभावित करता है।

स्क्रीन पर प्रदर्शित AI के उत्तर भले ही छोटे हों, लेकिन उनके पीछे की सुविधाएं लंबे समय तक चलती रहती हैं।

सुविधा को समर्थन देने वाली बिजली को कहां और किससे उत्पन्न किया जाए। टेक्सास की चेतावनी जापान को भी यह प्रश्न पूछ रही है।

स्रोत और संदर्भ सामग्री

1. The Verge:
   HARC के विश्लेषण को उठाते हुए, डेटा सेंटर की बिजली मांग वायु सुधार की उपलब्धियों को पीछे धकेल सकती है, इस पर रिपोर्ट।
   https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1015958/data-center-pollution-rising-report

2. HARC आधिकारिक घोषणा: उत्सर्जन के अनुमान और बिजली स्रोत चयन का महत्व
   NOx, PM2.5, CO2 की वृद्धि की दृष्टि की पुष्टि। PM2.5 की वृद्धि दर के बारे में, मूल लेख के साथ असंगति है।
   https://harcresearch.org/news/data-center-power-demand-could-undo-decades-of-texas-air-quality-progress-harc-analysis-finds/harcresearch.org

3. HARC अनुसंधान पृष्ठ: विश्लेषण विधि, पूर्वानुमान, सीमाएं
   तीन मांग पूर्वानुमान, संचालन की शर्तें, बिजली आपूर्ति परिदृश्य, निर्माण में देरी आदि के कारण अनिश्चितता की पुष्टि।
   https://harcresearch.org/research/texas-data-center-air-quality/harcresearch.org

4. Reddit: डेटा सेंटर और AI के पर्यावरणीय प्रभाव पर संबंधित चर्चा
   सूचना के खुलासे के प्रति असंतोष, अन्य उद्योगों के साथ तुलना की मांग, और इसके प्रति प्रतिवाद का सारांश। इस रिपोर्ट के प्रति सीधे प्रतिक्रिया नहीं, और पोस्ट में दी गई संख्याएं तथ्य के प्रमाण के रूप में नहीं अपनाई गई हैं।
   https://www.reddit.com/r/BetterOffline/comments/1tlnaxb/data_centerai_environmental_impacts/reddit.com

5. आर्थिक और औद्योगिक मंत्रालय: सातवीं ऊर्जा बुनियादी योजना
   जापान की भविष्य की बिजली मांग को समझने में डेटा सेंटर की मांग को सूचीबद्ध किया गया है।
   https://www.meti.go.jp/files/900015352.pdf