آرٹیفیشل ذہانت توانائی اور پانی کی بڑی صارف بن رہی ہے۔ نیورل نیٹ ورکس کی ترقی کا ماحول پر اثر، سرمایہ کاروں اور عالمی معیشت کے لیے خطرات اور مواقع۔
AI کی تیز رفتار ترقی اور توانائی کی طلب
پچھلے چند سالوں میں AI کی کمپیوٹنگ طاقت کی طلب میں دھماکہ خیز اضافہ ہوا ہے۔ 2022 کے آخر میں ChatGPT جیسے عوامی نیورل نیٹ ورکس کے آغاز کے بعد، دنیا بھر کی کاروباری سرگرمیاں آرٹیفیشل ذہانت کے ماڈلز کو تیزی سے اپنانے لگیں، جو بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ کی ضرورت رکھتی ہیں۔ انڈسٹری کی تخمینوں کے مطابق، 2024 تک AI کا عالمی ڈیٹا سینٹرز کے کل توانائی کی کھپت میں تقریباً 15-20% حصہ ہو سکتا ہے۔ AI سسٹمز کے کام کے لیے درکار طاقت 2025 تک 23 گیگا واٹ تک پہنچ سکتی ہے — جو کہ برطانیہ جیسے ملک کی کل بجلی کی کھپت کے برابر ہے۔ تقابلی سطح پر یہ اعداد و شمار پوری بٹ کوائن مائننگ کی نیٹ ورک کی توانائی کی کھپت سے زیادہ ہیں، جو یہ ظاہر کرتا ہے کہ AI حساب کتاب کا ایک بہت ہی توانائی طلب نوعیت بن گیا ہے۔
یہ تیز رفتار تبدیلی ٹیکنالوجی کی کمپنیوں کی طرف سے بنیادی ڈھانچے میں بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری کی وجہ سے ہے: تقریباً ہر ہفتے نئے ڈیٹا سینٹرز کھلتے ہیں، اور ہر چند مہینوں میں مشین لرننگ کے لیے خصوصی چپس کی پیداوار شروع ہو جاتی ہے۔ اس بنیادی ڈھانچے کی توسیع براہ راست ان ہزاروں سرورز کے لیے درکار بجلی کی کھپت میں اضافہ کرتی ہے جو جدید نیورل نیٹ ورکس کی خدمت کرتے ہیں۔
میگاپولیس کی سطح پر اخراج
اتنی زیادہ توانائی کی کھپت ناگزیر طور پر اہم گرین ہاؤس گیس کے اخراج کا باعث بنتی ہے، اگر توانائی کا ایک حصہ فوسل ایندھن سے حاصل کی گئی ہو۔ حالیہ تحقیق کے مطابق، AI 2025 میں سالانہ 32-80 ملین میٹرک ٹن کاربن ڈائی آکسائیڈ (CO2) کے اخراج کا ذمہ دار ہو سکتا ہے۔ یہ درحقیقت AI کا "کاربن فٹ پرنٹ" ایک پورے شہر کی سطح پر لے جاتا ہے: مثلاً، نیو یارک کے سالانہ اخراج تقریباً 50 ملین ٹن CO2 ہے۔ یہ پہلی بار ہے کہ ایک ٹیکنالوجی، جو خالصتاََ ڈیجیٹل لگ رہی تھی، ماحولیاتی اثرات کے اعتبار سے بڑے صنعتی شعبوں کے برابر دکھائی دے رہی ہے۔
یہ اہم ہے کہ یہ تخمینے محتاط سمجھے جاتے ہیں۔ یہ بنیادی طور پر سرورز کے کام کے لیے بجلی پیدا کرنے سے اخراج کو شامل کرتے ہیں، جبکہ AI کا مکمل زندگی چکر — آلات کی پیداوار (سرورز، چپس) سے لے کر ضیاع تک — اضافی کاربن فٹ پرنٹ پیدا کرتا ہے۔ اگر AI کا بوم اسی رفتار سے جاری رہا تو اس سے منسلک اخراج کی مقدار تیزی سے بڑھے گی۔ یہ عالمی سطح پر گرین ہاؤس گیس کے اخراج کو کم کرنے کی کوششوں کو پیچیدہ بنا دیتا ہے اور ٹیکنالوجی کی کمپنیوں کے لیے یہ سوال اٹھاتا ہے کہ وہ AI کی دھماکہ خیز ترقی کو کاربن نیوٹرلٹی کے حصول کے اپنے وعدوں میں کیسے شامل کریں۔
نیورل نیٹ ورکس کا پانی کا فٹ پرنٹ
AI کے ایک اور چھپے ہوئے وسائل کی "طلب" پانی ہے۔ ڈیٹا سینٹرز سرورز اور آلات کو ٹھنڈا رکھنے کے لیے بہت زیادہ پانی کھپت کرتے ہیں: ایوپورٹیو کولنگ اور ایئر کنڈیشننگ کے لیے پانی کی وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ براہ راست کھپت کے علاوہ، بڑی مقدار میں پانی بالواسطہ طور پر درکار ہوتا ہے — بجلی گھروں میں ٹربائنس اور ری ایکٹرز کو ٹھنڈا کرنے کے لیے، جس کی بجلی ان کمپیوٹنگ کلسٹرز کے ذریعہ جذب کی جاتی ہے۔ ماہرین کے اندازے کے مطابق، صرف AI سسٹمز 2025 میں 312 سے 765 بلین لیٹر پانی استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ انسانی استعمال کردہ تمام بوتل بند پانی کی مقدار کے برابر ہے۔ یوں، نیورل نیٹ ورکس ایک بڑے پیمانے پر پانی کا فٹ پرنٹ تشکیل دیتے ہیں، جو حالیہ وقت تک عوام کے لیے تقریباً نا معلوم رہا ہے۔
سرکاری تخمینے اکثر مکمل منظرنامہ کی عکاسی نہیں کرتے۔ مثال کے طور پر، بین الاقوامی توانائی ایجنسی نے 2023 میں دنیا بھر کے تمام ڈیٹا سینٹرز کے ذریعہ استعمال کی گئی ~560 بلین لیٹر پانی کی رقم دی، تاہم اس اعداد و شمار میں ان دنوں کے پانی کی کھپت شامل نہیں تھی جو بجلی گھروں میں استعمال ہوئی۔ AI کا حقیقی پانی کا فٹ پرنٹ رسمی تخمینوں سے کئی گنا زیادہ ہو سکتا ہے۔ اس صنعت کے بڑے کھلاڑی اب تک تفصیلات شائع کرنے میں جلدی نہیں کر رہے: گوگل نے اپنی AI سسٹم کے حالیہ رپورٹ میں براہ راست یہ بات بتائی کہ وہ تیسرے فریق کے بجلی گھروں پر پانی کی کھپت کا حساب نہیں لگا رہے ہیں۔ اس طرح کا نقطہ نظر تنقید کا نشانہ بن رہا ہے، کیونکہ پانی کا ایک بڑا حصہ بنیادی طور پر AI کی بجلی کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
ابھی سے پانی کی کھپت کا پیمانہ کئی علاقوں میں تشویش کا باعث بن رہا ہے۔ امریکہ اور یورپ کے خشک علاقوں میں کمیونٹیز نئے ڈیٹا سینٹرز کی تعمیر کے خلاف احتجاج کر رہی ہیں، یہ خوف رکھتے ہوئے کہ وہ مقامی ذرائع سے کم پانی نکالیں گی۔ علاوہ ازیں خود کارپوریشنز اپنے سرور فارم کی "پیاس" میں اضافہ محسوس کرتی ہیں: Microsoft نے بتایا کہ 2022 میں اس کے ڈیٹا سینٹرز کی عالمی پانی کی کھپت 34% (6.4 بلین لیٹر) تک بڑھ گئی، جو بڑی حد تک AI کے ماڈلز کی تربیت سے منسلک بوجھ میں اضافے کی وجہ سے ہے۔ یہ حقائق یہ بتاتے ہیں کہ پانی کا عنصر تیزی سے ڈیجیٹل بنیادی ڈھانچے کی ماحولیاتی خطرات کی تشخیص میں اہمیت اختیار کر رہا ہے۔
ٹیکنالوجی کے دیوانوں کی غیرشفافیت
حیرت انگیز طور پر، آرٹیفیشل ذہانت کے توانائی اور پانی کی کھپت کے بارے میں معلومات کی عمومی سطح پر بہت کم معلومات دستیاب ہیں۔ بڑی ٹیکنالوجی کمپنیاں اپنے پائیداری کے رپورٹوں میں عام طور پر اخراج اور وسائل کے مجموعی اعداد و شمار پیش کرتی ہیں، اس میں AI کے ساتھ منسلک حصے کو الگ نہیں کیا جاتا۔ ڈیٹا سینٹرز کے کام کی تفصیلی معلومات — مثلاً، کتنی توانائی یا پانی خاص طور پر نیورل نیٹ ورکس پر حساب کتاب کے لیے استعمال ہوتا ہے — اکثر کمپنیوں کے اندر رہ جاتی ہیں۔ "بالواسطہ" کھپت کے بارے میں معلومات کا بھی شدید فقدان ہے، مثلاً، وہ پانی جو ڈیٹا سینٹرز کی ضروریات کے لیے بجلی پیدا کرنے میں ضائع ہوتا ہے۔
اس کا نتیجہ یہ ہے کہ محققین اور تجزیہ کاروں کو ایک جاسوس کی طرح کام کرنا پڑتا ہے، ٹکڑوں کے ڈیٹا کے ذریعے تصویر کو بحال کرتے ہیں: کارپوریٹ پریزنٹیشنز کے ٹکڑوں، AI کے لیے فروخت ہونے والے سرور چپس کی تعداد کا اندازہ، توانائی کمپنیوں کے اعداد و شمار اور دیگر بالواسطہ اشارے۔ یہ عدم شفافیت AI کے ماحولیاتی اثرات کے مکمل حجم کو سمجھنے میں مشکل پیش آتی ہے۔ ماہرین کو معلومات کے انکشاف کے سخت معیارات کے نفاذ کی طرف اشارہ کرنے کی ضرورت ہے: کمپنیوں کو اپنے ڈیٹا سینٹرز کے توانائی اور پانی کی کھپت کے بارے میں رپورٹ کرنا چاہیے، اہم شعبوں کے لحاظ سے، بشمول AI۔ ایسی شفافیت عوام اور سرمایہ کاروں کو نئی ٹیکنالوجیز کے اثرات کی مستند تشخیص کرنے کی اجازت دے گی اور صنعت کو ماحول پر دباؤ کو کم کرنے کے راستے تلاش کرنے کی تحریک دے گی۔
ماحولیاتی خطرات کی گنجائش
اگر موجودہ رجحانات برقرار رہتے ہیں، تو بڑھتی ہوئی "طلب" AI موجودہ ماحولیاتی مسائل کو مزید بڑھا سکتی ہے۔ ہر سال مزید دہن گرین ہاؤس گیسوں کا اخراج پیرس ماحولیاتی معاہدے کے مقاصد کی تکمیل کو پیچیدہ بنا دے گا۔ سینکڑوں بلین لیٹر میٹھے پانی کی کھپت بھی دنیا بھر میں پانی کے وسائل کی کمی کی حالت میں ہوگی، جو دو ہزار تیس میں 56% تک پہنچنے کا تخمینہ ہے۔ دوسرے الفاظ میں، اگر پائیداری کے اقدامات نہ کیے گئے تو AI کی ترویج زمین کے ماحولیاتی حدود کے ساتھ تصادم کا خطرہ بن سکتی ہے۔
اگر کچھ نہ بدلا تو، ایسے رجحانات کچھ منفی نتائج کو جنم دے سکتے ہیں:
- گرین ہاؤس گیسوں کے اخراج میں اضافے کی وجہ سے عالمی درجہ حرارت میں تیزی۔
- ان علاقوں میں میٹھے پانی کی کمی میں شدت جو پہلے ہی خشک ہیں۔
- توانائی کے نظاموں پر بوجھ میں اضافہ اور محدود وسائل کے ارد گرد سماجی-ماحولیاتی تنازعات۔
پہلے ہی مقامی برادریاں اور حکام ان چیلنجز کا جواب دینا شروع کر رہے ہیں۔ کچھ ممالک میں "توانائی خور" ڈیٹا سینٹرز کی تعمیر پر پابندیاں نافذ کی جا رہی ہیں، پانی کی ری سائیکلنگ کے نظام کے استعمال کا مطالبہ کیا جا رہا ہے یا قابل تجدید توانائی خریدنے پر زور دیا جا رہا ہے۔ ماہرین نے اشارہ کیا ہے کہ اگر صنعت میں بنیادی تبدیلیاں نہ کی گئیں تو AI کا شعبہ خالصتاََ ڈیجیٹل کے دائرے سے نکل کر حقیقی ماحولیاتی بحرانوں کا باعث بن سکتا ہے — جیسے خشک سالی سے لے کر ماحولیات کے ترقیاتی منصوبوں میں ناکام ہونے تک۔
سرمایہ کاروں کا نقطہ نظر: ESG عنصر
AI کی تیز رفتار ترقی کے ماحولیاتی پہلو سرمایہ کاروں کے لیے بھی ایک متاثر کن حیثیت اختیار کر رہے ہیں۔ اس دور میں جب ESG (ماحولیاتی، سماجی اور انتظامی عوامل) کے اصول پہلے نمبر پر آ رہے ہیں، ٹیکنالوجی کے کاربن اور پانی کے فٹ پرنٹ براہ راست کمپنیوں کی قدروں پر اثر انداز ہو رہے ہیں۔ سرمایہ کار یہ سوال پوچھتے ہیں: کیا 'سبز' پالیسی کی تبدیلی کمپنیوں کے لیے AI کے زبردست استعمال کی صورت میں لاگت کو بڑھائے گی؟ مثال کے طور پر، کاربن کے ضوابط میں سختی یا پانی کے استعمال کے لیے چارج کا اطلاق ان کمپنیوں کی قیمت بڑھا سکتا ہے، جن کی نیورل نیٹ ورک سروسز بہت زیادہ توانائی اور پانی استعمال کرتی ہیں۔
دوسری جانب، وہ کمپنیاں جو پہلے ہی AI کے ماحولیاتی اثرات کو کم کرنے میں سرمایہ کاری کر رہی ہیں، ان کو فائدہ ہو سکتا ہے۔ ڈیٹا سینٹرز کا قابل تجدید توانائی کی طرف منتقلی، توانائی کی کارکردگی بڑھانے کے لیے چپس اور سافٹ ویئر کی ترقی، ساتھ ہی پانی کے دوبارہ استعمال کے نظام کی تنصیب خطرات کو کم کرتی ہے اور شہرت کو بہتر بناتی ہے۔ مارکیٹ پائیداری کے میدان میں ترقی کی بہت قدر کرتی ہے: دنیا بھر کے سرمایہ کار ماحولیاتی میٹرکس کو اپنے کاروباری تخمینوں میں شامل کرنے لگے ہیں۔ اس لیے ٹیکنالوجی کے رہنماؤں کے لیے یہ سوال اہم ہے: وہ AI کی طاقت کو بڑھاتے رہیں، جبکہ معاشرے کی پائیداری کے توقعات کا بھی احترام کریں؟ وہ جو انویٹوز اور قدرتی وسائل کے ساتھ ذمہ دار رویے کے درمیان توازن تلاش کریں گے، وہ طویل مدت میں کامیاب ہوں گے — امیج کے لحاظ سے بھی اور کاروبار کی قیمت کے لحاظ سے بھی۔
پائیدار AI کی طرف راستہ
مسئلے کے پیمانے کے باوجود، صنعت کے پاس AI کی ترقی کو پائیدار ترقی کی سمت متعارف کرنے کے مواقع موجود ہیں۔ عالمی ٹیکنالوجی کمپنیاں اور محقق پہلے ہی ایسے حل پر کام کر رہے ہیں جو بغیر کسی تجدید کے بغیر AI کے ماحولیاتی اثرات کو کم کر سکتے ہیں۔ اہم حکمت عملیوں میں شامل ہیں:
- ماڈلز اور آلات کی توانائی کی کارکردگی کو بڑھانا۔ ایکسپریمنٹیئیڈ الگورڈمز اور خصوصی چپس (ASIC, TPU وغیرہ) کی ترقی، جو مشین لرننگ کے کاموں کو کم توانائی کے استعمال کے ساتھ انجام دیتے ہیں۔
- صاف توانائی کے ذرائع کی طرف منتقلی۔ ڈیٹا سینٹرز کو توانائی فراہم کرنے کے لیے تجدیدی وسائل (سورج، ہوا، ہائیڈرو اور ایٹمی توانائی) سے بجلی کا استعمال کرنا، تاکہ AI کے کام کے دوران کاربن کے اخراج کو صفر تک لے جایا جا سکے۔ متعدد IT دیوان پہلے ہی "سبز" معاہدے بند کر کے اپنی ضروریات کے لیے صاف توانائی خرید رہے ہیں۔
- پانی کی کھپت میں کمی اور دوبارہ استعمال۔ نئی کولنگ سسٹمز (لیکویڈ، امیرژن) کی تنصیب جو بہت کم پانی کی ضرورت ہوتی ہیں، اور تکنیکی پانی کا دوبارہ استعمال۔ پانی کی صورت حال کے لحاظ سے ڈیٹا مرکز کے مقامات کا انتخاب: سرد آب و ہوا یا کافی پانی کے وسائل کے علاقوں کو ترجیح دینا۔ تحقیقات سے ظاہر ہوتا ہے کہ موزوں جگہ اور کولنگ ٹیکنالوجی کا انتخاب ڈیٹا سینٹر کی پانی اور کاربن فٹ پرنٹ کو 70-85% تک کم کر سکتا ہے۔
- شفافیت اور حساب کتاب۔ AI بنیادی ڈھانچوں کی توانائی کی کھپت اور پانی کے استعمال کے بارے میں اعداد و شمار کی مرتب کرنے کی نگرانی کے نفاذ۔ عوامی حساب کتاب کمپنیوں کو اپنے وسائل کے انتظام میں بہتر بنانے کی ترغیب دیتا ہے اور سرمایہ کاروں کو ماحولیاتی دباؤ کم کرنے کی پیش رفت پر نظر رکھنے کی اجازت دیتا ہے۔
- وسائل کے انتظام میں AI کا استعمال۔ عجیب طور پر، آرٹیفیشل ذہانت خود اس مسئلے کو حل کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ مشین لرننگ کے الگورڈمز پہلے ہی ڈیٹا سینٹرز میں کولنگ کی اصلاح، بوجھ کی پیش گوئی، اور نیٹ ورکس پر پیک بوجھ کو کم کرنے کے لیے کاموں کی تقسیم میں استعمال ہو رہے ہیں، جس سے سرورز کے استعمال کی کارکردگی کو بڑھانے میں مدد ملتی ہے۔
آنے والے چند سال پائیداری کے اصولوں کو تیزی سے ترقی کرتی ہوئی AI کی صنعت میں شامل کرنے کے لیے فیصلہ کن ثابت ہوں گے۔ صنعت ایک موڑ پر کھڑی ہے: یا تو یہ انرزٹی رہتے ہوئے ماحولیاتی رکاوٹوں کا سامنا کرنے کا خطرہ مول لے گی، یا مسئلے کو نئے ٹیکنالوجیوں اور کاروباری ماڈلز کے لیے ایک تحریک میں تبدیل کرے گی۔ اگر شفافیت، جدت، اور وسائل کے ساتھ ذمہ دار رویہ AI کی حکمت عملیوں کا لازمی حصہ بن جائے تو "ڈیجیٹل دماغ" زمین کے بارے میں خیال رکھ کر ترقی کر سکتا ہے۔ یہی توازن سرمایہ کاروں اور عوام دونوں سے نئی ٹیکنالوجی کے دور کی توقع کی جا رہی ہے۔
