डेटा सेंटर्स का वाटर फुटप्रिंट और पर्यावरणीय प्रभाव
स्रोत:द हिंदू ↗
क्यों मायने रखता है
तकनीकी प्रगति (AI और डेटा सेंटर) और पारिस्थितिक क्षरण (भूजल ह्रास और समुद्री प्रदूषण) के बीच एक महत्वपूर्ण और समकालीन संबंध प्रदान करता है। सतत विकास, अवसंरचना नियोजन और पर्यावरण प्रभाव आकलन पर GS-3 के उत्तरों के लिए एक उत्कृष्ट केस स्टडी के रूप में कार्य करता है।
सारांश
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर के तीव्र विकास के साथ जल उपभोग (water consumption) के रूप में एक बड़ी और काफी हद तक छिपी हुई पर्यावरणीय लागत जुड़ी हुई है। एक UN रिपोर्ट के अनुसार, हाई-डेंसिटी AI सर्वर्स की कूलिंग आवश्यकताओं के कारण, 2030 तक वैश्विक स्तर पर डेटा सेंटर्स का वाटर फुटप्रिंट 9.3 ट्रिलियन लीटर होने का अनुमान है। भारत में, डेटा सेंटर क्षमता का तेजी से विस्तार हो रहा है, और UP, गुजरात तथा आंध्र प्रदेश जैसे राज्य आकर्षक नीतिगत प्रोत्साहन दे रहे हैं। हालांकि, गौतम बुद्ध नगर, हैदराबाद और विशाखापत्तनम जैसे क्षेत्रों में बड़े हब बनाए जा रहे हैं, जिन्हें केंद्रीय भूमि जल बोर्ड (CGWB) पहले से ही जल-तनावग्रस्त (water-stressed) या अति-दोहित (over-exploited) श्रेणी में चिह्नित कर चुका है। हालांकि सीवाटर कूलिंग (seawater cooling) जैसे विकल्पों पर विचार किया जा रहा है, लेकिन वे ब्राइन डिस्चार्ज (brine discharge) के माध्यम से समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र के लिए नए खतरे पैदा करते हैं, जो अनिवार्य प्रकटीकरण मानदंडों (mandatory disclosure norms) और अधिक सख्त पर्यावरणीय नियमों की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
मुख्य बिंदु
- UN की एक रिपोर्ट के अनुसार, 2030 तक वैश्विक डेटा सेंटरों का वॉटर फुटप्रिंट (water footprint) 9.3 ट्रिलियन लीटर तक पहुँचने का अनुमान है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) के लिए आवश्यक उच्च-घनत्व वाले सर्वरों को ठंडा करने की भारी पर्यावरणीय लागत को रेखांकित करता है।
- भारत की डेटा सेंटर क्षमता 2020 में 375MW से तेजी से बढ़ते हुए 2031-32 तक अनुमानित 13.56 GW तक पहुँचने की राह पर है, जिसके साथ ही प्रमुख टेक दिग्गज भारत में अपने हब स्थापित कर रहे हैं।
- यूपी, गुजरात और आंध्र प्रदेश जैसे राज्य डेटा सेंटर्स के लिए नीतिगत प्रोत्साहन दे रहे हैं, इसके बावजूद कि कई प्रस्तावित स्थानों (जैसे, गौतम बुद्ध नगर, विशाखापत्तनम, हैदराबाद) को CGWB द्वारा पहले ही जल-तनावग्रस्त (water-stressed) या अत्यधिक दोहित (over-exploited) के रूप में चिह्नित किया जा चुका है।
- कंपनियां सीवॉटर कूलिंग (जिसका उपयोग फिनलैंड में पहले से ही किया जा रहा है) जैसे विकल्पों की तलाश कर रही हैं, लेकिन विशेषज्ञों ने चेतावनी दी है कि इसके परिणामस्वरूप निकलने वाले ब्राइन डिस्चार्ज (अत्यधिक लवणयुक्त जल) का अनुचित निपटान समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र के लिए खतरा पैदा करता है।
महत्वपूर्ण शब्द
यूपी डेटा सेंटर नीति, 2026
उत्तर प्रदेश सरकार द्वारा स्वीकृत एक औद्योगिक रूपरेखा, जिसका उद्देश्य 2 GW की AI-रेडी, ग्रीन डेटा सेंटर क्षमता स्थापित करना है। यह पूंजीगत सब्सिडी प्रदान करता है और डिजिटल बुनियादी ढांचे के विकेंद्रीकरण के लिए विशेष रूप से बुंदेलखंड जैसे क्षेत्रों में विकास को प्रोत्साहित करता है।
UPSC context
GS-3 (बुनियादी ढांचा/आईटी) के लिए प्रासंगिक। यह AI अर्थव्यवस्था के लिए पूंजी-गहन भौतिक बुनियादी ढांचे के निर्माण हेतु उप-राष्ट्रीय नीतिगत प्रयासों को दर्शाता है।
विकसित गुजरात डेटा सेंटर नीति 2026-29
गुजरात की रूपरेखा ₹6 लाख करोड़ के अनुमानित निवेश के साथ 7.5 GW की हाइपरस्केल ग्रीन AI डेटा सेंटर क्षमता को लक्षित करती है। यह विशेष रूप से अनिवार्य करता है कि पात्र परियोजनाएं अपनी बिजली का कम से कम 51% हिस्सा नवीकरणीय स्रोतों से प्राप्त करें।
UPSC context
GS-3 (बुनियादी ढांचा और पर्यावरण) के लिए प्रासंगिक। डिजिटल बुनियादी ढांचे के विस्तार के भीतर सख्त नवीकरणीय ऊर्जा अधिदेशों के एकीकरण को प्रदर्शित करता है।
आंध्र प्रदेश डेटा सेंटर नीति 4.0
आंध्र प्रदेश की एक नीति जिसे पूंजीगत सब्सिडी और "डीम्ड डिस्ट्रीब्यूशन लाइसेंस" (deemed distribution licence) जैसे प्रोत्साहन प्रदान करके AI निवेश को आकर्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो 300 MW से अधिक के डेटा केंद्रों को स्वतंत्र वितरण नेटवर्क स्थापित करने और सीधे नवीकरणीय ऊर्जा प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
UPSC context
GS-3 (ऊर्जा/बुनियादी ढांचा) के लिए प्रासंगिक। भारत के ऊर्जा क्षेत्र में उन अभिनव नियामक प्रोत्साहनों को रेखांकित करता है जो अत्यधिक बिजली की खपत करने वाले तकनीकी केंद्रों को सहायता प्रदान करते हैं।
यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफोर्निया, रिवरसाइड
वह अनुसंधान संस्थान जो AI की अनदेखी पर्यावरणीय लागत का आकलन करने वाले अग्रणी अध्ययनों के लिए जिम्मेदार है। उनके शोध से पता चला है कि 20 से 50 ChatGPT प्रश्नों (queries) को निष्पादित करने में सर्वर को ठंडा रखने के लिए लगभग आधा लीटर ताजे पानी की खपत होती है।
UPSC context
GS-3 (पर्यावरण/प्रौद्योगिकी) के लिए प्रासंगिक। डिजिटल प्रौद्योगिकियों द्वारा संचालित छिपे हुए संसाधन उपभोग और पारिस्थितिकीय क्षरण के प्रति जागरूकता का परीक्षण करता है।
प्रारंभिक ट्रैप
केंद्रीय भूजल प्राधिकरण (CGWA) का गठन जल (प्रदूषण निवारण और नियंत्रण) अधिनियम, 1974 के तहत किया गया था।
अभ्यर्थी स्वाभाविक रूप से भूजल निकायों को जल अधिनियम (Water Act) से जोड़कर देखते हैं। हालांकि, CGWA की स्थापना स्पष्ट रूप से पर्यावरण (संरक्षण) अधिनियम, 1986 की धारा 3(3) के तहत की गई थी।
संबंधित अवधारणाएँ
भारत में भूजल दोहन को किस प्रकार वर्गीकृत और विनियमित किया जाता है?
- नियामक निकाय: पर्यावरण (संरक्षण) अधिनियम, 1986 के तहत गठित केंद्रीय भूजल प्राधिकरण (CGWA), दोहन को विनियमित करने वाला शीर्ष निकाय है।
- वर्गीकरण: CGWB निष्कर्षण दर बनाम प्राकृतिक पुनर्भरण दर के आधार पर क्षेत्रों को सुरक्षित (Safe), अर्ध-गंभीर (Semi-critical), गंभीर (Critical) और अति-दोहित (Over-exploited) ज़ोन में वर्गीकृत करता है।
- NOC से छूट: कृषि, व्यक्तिगत घरेलू उपभोक्ताओं और एक विशिष्ट सीमा से कम आहरण करने वाले कुछ MSMEs को सामान्यतः अनापत्ति प्रमाण पत्र (NOC) प्राप्त करने से छूट प्राप्त है।
ब्राइन डिस्चार्ज (Brine Discharge) क्या है और समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र पर इसका क्या प्रभाव पड़ता है?
- घनत्व अवतलन: विवणीकरण (desalination) या शीतलन (cooling) से निकलने वाला ब्राइन (brine) अत्यधिक लवणीय (hypersaline) होता है। सामान्य समुद्री जल की तुलना में अधिक सघन होने के कारण, यह नीचे बैठ जाता है और समुद्र के तल (बेंथिक क्षेत्र/benthic zone) में एकत्रित हो जाता है।
- हाइपोक्सिया का निर्माण: एकत्रित ब्राइन समुद्र तल पर घुली हुई ऑक्सीजन के स्तर को अत्यधिक कम कर देता है, जिससे हाइपोक्सिया की स्थिति उत्पन्न होती है और पारिस्थितिकीय मृत क्षेत्रों (ecological dead zones) का निर्माण होता है।
- परासरणी आघात: स्थानीयकृत लवणता में अचानक और अत्यधिक वृद्धि परासरणी आघात (ऑस्मोटिक शॉक) का कारण बनती है, जिससे समुद्र की तलहटी में रहने वाली वनस्पतियों और जीवों की कोशिकीय प्रक्रियाएं गंभीर रूप से बाधित होती हैं।
अंतर-विषय पैटर्न
उभरती प्रौद्योगिकियों में जल-ऊर्जा नेक्सस
AI नीति सीधे तौर पर क्षेत्रीय संसाधन भूगोल से टकराती है, क्योंकि टेक दिग्गज गुजरात और AP जैसे राज्यों में सस्ती भूमि और बिजली की तलाश कर रहे हैं, जो पहले से ही गंभीर भूजल संकट के लिए चिह्नित क्षेत्र हैं।
तटीय आईटी हब बनाम CRZ नियम
समुद्री जल शीतलन (seawater cooling) के लिए डेटा सेंटरों को तटीय क्षेत्रों में स्थानांतरित करना, आईटी अवसंरचना नीति को तटीय विनियमन क्षेत्र (CRZ) नियमों और नीली अर्थव्यवस्था की संधारणीयता (sustainability) के साथ एकीकृत करता है।
2026 की प्रीलिम्स परीक्षा में AI डेटा सेंटरों के विशाल वॉटर फुटप्रिंट को EPA 1986 के तहत CGWA की वैधानिक शक्तियों से जोड़ने वाले एक प्रश्न की उम्मीद करें।
संबद्ध PYQ · 5
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- 2025MainsGS3
Examine the factors responsible for depleting groundwater in India. What are the steps taken by the government to mitigate such depletion of groundwater?
- 2020PrelimsGS1
Consider the following statements: 1. 36% of India's districts are classified as "overexploited" or "critical" by the Central Ground Water Authority (CGWA). 2. CGWA was formed under the Environment (Protection) Act. 3. India has the largest area under groundwater irrigation in the world. Which of the statements given above is/are correct?
- 2023MainsGS3
Introduce the concept of Artificial Intelligence (AI). How does Al help clinical diagnosis? Do you perceive any threat to privacy of the individual in the use of Al in healthcare?
- 2015MainsGS1
India is well endowed with fresh water resources. Critically examine why it still suffers from water scarcity.
- 2022PrelimsGS1
Which one of the following has been constituted under the Environment (Protection) Act, 1986?
