आपके एक AI प्रॉम्प्ट में पानी की लगभग पाँच बूँदें ख़र्च होती हैं। असली चिंता की बात यह आँकड़ा नहीं है।

दो साल तक, “एक AI चैटबॉट कितनी ऊर्जा खाता है?” इस सवाल का ईमानदार जवाब यही था कि कंपनियों के बाहर किसी को पता नहीं था, और कंपनियाँ बता नहीं रही थीं।

फिर अगस्त 2025 में गूगल ने एक मापन प्रकाशित किया। उसने बताया कि उसके जेमिनी ऐप पर एक औसत (मीडियन) टेक्स्ट प्रॉम्प्ट 0.24 वाट-घंटे बिजली इस्तेमाल करता है, लगभग 0.03 ग्राम कार्बन डाइऑक्साइड के बराबर उत्सर्जन करता है, और 0.26 मिलीलीटर पानी ख़र्च करता है। मोटे तौर पर पाँच बूँदें, और लगभग उतनी ही बिजली जितनी एक माइक्रोवेव को एक सेकंड चलाने में लगती है।

अगर आप किसी घोटाले की उम्मीद कर रहे थे, तो यह वह नहीं है। और ठीक यही वजह है कि इस आँकड़े पर अटक जाना ग़लत है।

प्रति-प्रॉम्प्ट आँकड़ा तसल्ली क्यों देता है

छोटे आँकड़े बड़े आँकड़ों से अलग असर छोड़ते हैं। शॉवर के मुक़ाबले पानी की पाँच बूँदें एक पूर्णांकन-त्रुटि जैसी लगती हैं, और वे हैं भी।

मुश्किल यह है कि दिलचस्प मात्रा एक प्रॉम्प्ट की क़ीमत नहीं है। यह उन सबकी क़ीमत है, साथ ही अगले प्रॉम्प्ट की सेवा के लिए इंतज़ार करती मशीनों की, साथ ही उन ट्रेनिंग रन की जिन्होंने पहली जगह वह मॉडल बनाया। और प्रति-प्रॉम्प्ट औसत उस कुल तक पहुँचने का एक कमज़ोर औज़ार है, कुछ ऐसी वजहों से जिन पर गूगल ख़ुद काफ़ी खुलकर बोला है।

औसत पूँछ (टेल) को छिपा देता है। किसी मॉडल से फ़्रांस की राजधानी पूछना, और उससे चालीस दस्तावेज़ पढ़कर एक सार लिखने को कहना, दोनों ही “एक प्रॉम्प्ट” हैं, और दोनों में कंप्यूटिंग की मात्रा दूर-दूर तक बराबर नहीं है। इमेज और वीडियो जनरेशन, जो कहीं ज़्यादा भारी हैं, इस आँकड़े से पूरी तरह बाहर हैं।

कार्बन का आँकड़ा भी बाज़ार-आधारित है, यानी इसमें गूगल को उस साफ़ बिजली का श्रेय दिया जाता है जो वह ख़रीदता है, न कि उस ग्रिड को मापा जाता है जिससे मशीनें भौतिक रूप से जुड़ी हैं। इसकी बजाय ग्रिड के औसत के आधार पर रिपोर्ट करने पर यह आँकड़ा लगभग एक-तिहाई बढ़ जाएगा।

और वह एक चीज़ ग़ायब है जो प्रति-प्रॉम्प्ट आँकड़े को एक राष्ट्रीय आँकड़े में बदलने के लिए चाहिए। शोधकर्ताओं ने फ़ौरन यह इशारा किया: गूगल ने यह नहीं बताया कि जेमिनी कितने प्रॉम्प्ट सँभालता है। हर से बाहर हिसाब लगाने के लिए एक हर (डिनॉमिनेटर) चाहिए, और वह मौजूद ही नहीं है।

वह आँकड़ा जो असल में मायने रखता है

तो इसकी बजाय वह मीटर इस्तेमाल कीजिए जो पूरी इमारत को मापता है।

इंटरनेशनल एनर्जी एजेंसी अपनी एनर्जी एंड AI रिपोर्ट में वैश्विक डेटा सेंटर बिजली खपत को 2024 में लगभग 415 टेरावाट-घंटे बताती है, यानी दुनिया की बिजली का लगभग 1.5 प्रतिशत। यह कुल आँकड़ा 2017 से हर साल लगभग 12 प्रतिशत की दर से बढ़ रहा है, जो समूची बिजली माँग की बढ़त दर से चार गुने से भी ज़्यादा है।

2030 तक आईईए के मूल अनुमान के मुताबिक़ यह दोगुने से भी ज़्यादा होकर लगभग 945 टेरावाट-घंटे तक पहुँच जाएगा। इसे एक आकार देने के लिए: यह आज जापान की पूरी बिजली खपत से थोड़ा ज़्यादा है।

AI इसका मुख्य कारण है। AI के लिए ख़ासतौर पर बनाए गए डेटा सेंटरों की माँग के इसी अवधि में चार गुने से भी ज़्यादा होने का अनुमान है। हाल के सालों में AI का हिस्सा डेटा सेंटर बिजली का लगभग 5 से 15 प्रतिशत रहा है, और आईईए को उम्मीद है कि 2030 तक यह 35 से 50 प्रतिशत तक पहुँच जाएगा।

यह बोझ केंद्रित भी है। 2024 में अमेरिका का वैश्विक डेटा सेंटर बिजली खपत में लगभग 45 प्रतिशत हिस्सा था, चीन का लगभग 25 प्रतिशत, और यूरोप का लगभग 15 प्रतिशत।

अमेरिकी ग्रिड पर आकर बात असहज हो जाती है

अमेरिका में तस्वीर इतनी साफ़ है कि ऊर्जा विभाग ने ख़ुद इस पर एक अध्ययन करवाया।

लॉरेंस बर्कले नेशनल लेबोरेट्री की 2024 की रिपोर्ट में पाया गया कि अमेरिकी डेटा सेंटरों ने 2023 में देश की बिजली का लगभग 4.4 प्रतिशत इस्तेमाल किया, जो 2014 के 58 टेरावाट-घंटे से बढ़कर 2023 में 176 टेरावाट-घंटे हो गया। 2028 के लिए इसका अनुमान एक निश्चित आँकड़ा नहीं बल्कि एक दायरा है, 325 से 580 टेरावाट-घंटे के बीच, यानी अमेरिकी बिजली का लगभग 6.7 से 12 प्रतिशत।

यह दायरा रिपोर्ट की सबसे ईमानदार बात है। पाँच साल आगे के लिए इतना बड़ा फ़ासला इसका मतलब है कि मॉडल बनाने वालों को ख़ुद नहीं पता, और वे इसके उलट दिखावा करने से इनकार करते हैं।

आईईए भी लंबी अवधि को लेकर उतना ही साफ़गो है: 2035 के लिए उसके अनुमान लगभग 700 टेरावाट-घंटे से लेकर लगभग 1,700 टेरावाट-घंटे तक जाते हैं। जो कोई भी 2035 के लिए एक अकेला भरोसेमंद आँकड़ा उद्धृत करता है, वह असल में एक परिदृश्य उद्धृत कर रहा है और उसका लेबल हटा रहा है।

बिजली आती कहाँ से है

माँग का दोगुना होना जलवायु की समस्या तभी है जब इसे जीवाश्म ईंधन से पूरा किया जाए, और अनुमानित मिश्रण दोनों ही ख़ेमों के आमतौर पर मानने से कहीं ज़्यादा मिला-जुला है।

आईईए को उम्मीद है कि 2035 तक होने वाली बढ़त में से 450 टेरावाट-घंटे से ज़्यादा, यानी लगभग आधा हिस्सा, अक्षय ऊर्जा से आएगा, प्राकृतिक गैस लगभग 175 टेरावाट-घंटे जोड़ेगी और परमाणु ऊर्जा भी लगभग उतना ही। छोटे मॉड्यूलर रिएक्टरों को लगभग 2030 से जोड़ने की योजना है, जो एक अवलोकन नहीं बल्कि एक तकनीकी पूर्वानुमान है।

डेटा सेंटरों से आज लगभग 18 करोड़ टन CO2 का उत्सर्जन होता है, और आईईए के मूल अनुमान में यह 2035 तक 30 करोड़ टन तक पहुँच जाएगा। यह एक असली बढ़त है, और वैश्विक ऊर्जा उत्सर्जन के संदर्भ में यह कुल का 1.5 प्रतिशत से नीचे रहती है।

बहीखाते का दूसरा पहलू

एक सच्चा प्रति-संतुलन भी मौजूद है, और उसे उसके असली आकार में बताया जाना चाहिए, न कि उसके प्रचार वाले आकार में।

आईईए का अनुमान है कि AI के जो अनुप्रयोग पहले से मौजूद हैं, अगर उद्योग, परिवहन, इमारतों और ख़ुद बिजली व्यवस्था में इस्तेमाल किए जाएँ, तो वे 2035 में ऊर्जा-संबंधी उत्सर्जन के लगभग 5 प्रतिशत के बराबर उत्सर्जन घटा सकते हैं। यह डेटा सेंटरों के अनुमानित उत्सर्जन से काफ़ी ज़्यादा है।

लेकिन रिपोर्ट एक अहम चेतावनी भी जोड़ती है, और उसे दबाने की बजाय दोहराया जाना चाहिए। यह बचत जलवायु परिवर्तन से निपटने के लिए असल में जितना चाहिए उससे कहीं छोटी है, और यह अपने-आप नहीं होगी। यह एक तकनीकी संभावना बताती है, कोई पूर्वानुमान नहीं। किसी मॉडल को ट्रेनिंग देने से किसी स्टील प्लांट का ख़ुद-ब-ख़ुद ज़्यादा दक्ष हो जाना तय नहीं होता।

क्या समझकर जाएँ

आपका अकेला प्रॉम्प्ट लगभग कुछ भी ख़र्च नहीं करता, और कुछ लोग इससे जो अपराध-बोध जोड़ते हैं वह ग़लत जगह लगा है। धरती बचाने के लिए एक चैटबॉट क्वेरी न करना ठीक वैसा ही है जैसे जंगल बचाने के लिए काग़ज़ की एक शीट न इस्तेमाल करना।

इसी बीच, पूरा उद्योग एक दशक के भीतर दुनिया के ग्रिडों में लगभग जापान जितनी बिजली माँग जोड़ रहा है, ऐसी रफ़्तार से जिसका मुक़ाबला करने में ग्रिड ऐतिहासिक रूप से नाकाम रहे हैं। इसमें से कितना हिस्सा जीवाश्म ईंधन से पूरा होगा, यह ट्रांसमिशन लाइनों, बिजली उत्पादन और यह तय करने वाले फ़ैसलों से तय होगा कि डेटा सेंटरों को कहाँ जुड़ने की इजाज़त दी जाए।