AI
पशु कृषि के सामने, दुनिया के सारे डेटा सेंटर व्यावहारिक रूप से कुछ भी इस्तेमाल नहीं करते।
1.4 मिलियनएक गाय-माँस बर्गर के पानी के बराबर लगभग 1.4 मिलियन प्रॉम्प्ट
एक प्रॉम्प्ट में पानी के OpenAI के आँकड़े[1] और University of Michigan के उस अध्ययन के हिसाब से कि एक क्वार्टर-पाउंड गैर-vegan पैटी में कितना पानी लगता है[2], एक गाय-माँस बर्गर के पानी के बराबर लगभग 1.4 मिलियन प्रॉम्प्ट चाहिए होंगे[1][2]। वही स्वाद और ज़ायका वाले पौधे बर्गर पहले से मौजूद हैं[2][3], और वे 99% कम पानी[2][3], 93% कम ज़मीन और 90% कम ग्रीनहाउस गैसें इस्तेमाल करते हैं[2][3], बिना किसी जानवर-क्रूरता के। फ़ार्म जानवर साल में लगभग 7.1 अरब टन ग्रीनहाउस गैसें पैदा करते हैं[13], जो मानव उत्सर्जन के कुल का लगभग 14.5% है[12][13], जबकि दुनिया के सारे डेटा सेंटर लगभग 180 मिलियन टन CO₂ छोड़ते हैं[12], लगभग 40 गुना कम[12][13]। अगर तुम सच में ज़मीन, पानी, जलवायु और जानवर बचाना चाहते, तुम जानवरों को नुकसान पहुँचाना बंद करते।
सबूत क्या कहता है
पहले मुख्य बातें. हर दावा नीचे एक स्रोत से जुड़ा है.
Our World in Data · Poore & Nemecek (2018)
फ़ार्म जानवर AI के अनुमानित इस्तेमाल से लगभग 200 गुना ज़्यादा मीठा पानी इस्तेमाल करते हैं
Wisser और सहयोगियों (2024) ने अनुमान लगाया कि जानवरों की कृषि-खाद्य प्रणालियाँ सालाना लगभग 228 km³ मीठे पानी की खपत करती हैं[1], और उन निकासी में 90% से ज़्यादा हिस्सा चारा उत्पादन का है[1]। Morgan Stanley के सितंबर 2025 के विश्लेषण ने AI डेटा सेंटरों से जुड़े पानी के इस्तेमाल का अनुमान 2028 तक सालाना लगभग 1,068 अरब लीटर लगाया, मोटे तौर पर 1 km³[2]। 228 को 1.07 से भाग देने पर लगभग 213 आता है। Lawrence Berkeley National Laboratory की अमेरिकी डेटा सेंटरों पर 2024 की रिपोर्ट राष्ट्रीय पैमाने पर उसी आस-पास बैठती है[3]। बिजली बनाने में लगा पानी जोड़ देने के बाद भी फ़ार्म जानवर मशीनों को बौना कर देते हैं[3]। CBS News ने LBNL और University of Twente के आँकड़े लेते हुए नोट किया कि अमेरिकी खाना उगाने में, खासकर मांस में, अमेरिका के सभी डेटा सेंटरों के मिलाकर इस्तेमाल से ज़्यादा पानी लगाते हैं[3][4]।
पूरा लेख पढ़ें →
OpenAI query water · University of Michigan Beyond Burger LCA
गाय के माँस का एक बर्गर लगभग 1.4 मिलियन AI प्रॉम्प्ट के बराबर है
OpenAI के एक प्रॉम्प्ट में लगे पानी के आँकड़े[1] और University of Michigan के उस अध्ययन के हिसाब से, जो बताता है कि एक चौथाई पाउंड की non-vegan पैटी में कितना पानी लगता है[3], एक गाय के माँस के बर्गर के पानी के बराबर होने के लिए लगभग 1.4 मिलियन प्रॉम्प्ट लगेंगे[1][3]।
OpenAI ने औसत ChatGPT क्वेरी को लगभग 0.32 मिलीलीटर[1] पर रखा। Michigan ने उस पैटी को 437.7 लीटर[3] पर रखा। एक को दूसरे से भाग दो, और लगभग 1.4 मिलियन आता है[1][3]।
स्रोत और गणना के हिसाब से आँकड़ा लगभग 8,800 से 5.5 मिलियन प्रॉम्प्ट[1][2][4] तक चलता है। नीचे का छोर, लगभग 8,800, Li et al. 2023[2] से आता है, जिसने GPT-3 के एक जवाब को लगभग 50 मिलीलीटर[2] पर रखा। ऊपर का छोर, लगभग 5.5 मिलियन, OpenAI के 0.32 मिलीलीटर[1] को Mekonnen और Hoekstra के मुक़ाबले रखता है, जिन्होंने गाय के माँस का एक चौथाई पाउंड लगभग 1,750 लीटर (लगभग 460 गैलन)[4] के करीब रखा।
437.7 लीटर वाला आँकड़ा सिर्फ़ नीला पानी गिनता है, यानी नदियों, झीलों और कुओं का पानी। वह हरा पानी छोड़ देता है, वह बारिश जो चरागाह और चारे पर गिरती है, इसलिए पूरी मात्रा ज़्यादा है। बहुत लोग ग़लत मान लेते हैं कि ये पानी के आँकड़े हरे पानी पर आधारित हैं।
एक बर्गर पीने के लिए आपको सालों चैटबॉट में रहना पड़ेगा। चारा-और-नाँद का चक्र हर दिन चलता है, दसियों अरब जानवरों के लिए, चाहे कोई चैट की खिड़की खोले या नहीं।
पूरा लेख पढ़ें →हम बोतल-प्रति-ईमेल वाला आँकड़ा क्यों नहीं इस्तेमाल करते
2024 के एक Washington Post लेख ने कहा कि ChatGPT ने 100 शब्दों का ईमेल लिखने में लगभग 519 मिलीलीटर पानी इस्तेमाल किया, एक बोतल से थोड़ा ज़्यादा, और वह आँकड़ा बहुत फैल गया[1]।
उसने GPT-4 से पूरा ईमेल लिखने का मॉडल बनाया था, जो न औसत प्रॉम्प्ट है और न वह आँकड़ा जो OpenAI ने बाद में प्रकाशित किया (लगभग 0.32 मिलीलीटर)[3]। उन सुर्खियों के नीचे वाला पेपर, Li et al. 2023, मध्यम लंबाई के GPT-3 जवाब को लगभग 10 से 50 मिलीलीटर पर रखता है[2], हर एक पर एक बोतल नहीं[2]। सुर्खियों ने उसे चपटा कर एक ईमेल पर एक बोतल बना दिया।
OpenAI का प्रकाशित औसत[3] और Michigan का बर्गर अध्ययन लगभग 1.4 मिलियन प्रॉम्प्ट प्रति बर्गर देते हैं[3], और दूसरे अध्ययन उसके आसपास की सीमा रखते हैं[2]।
पूरा लेख पढ़ें →
University of Michigan LCA · cited by Beyond Meat, A Burger With Benefits
Heller & Keoleian, University of Michigan, CSS18-10
Vegan बर्गर पहले से गाय के माँस से लगभग 99% कम पानी इस्तेमाल करते हैं
वही Michigan अध्ययन, जिसे Beyond Meat उद्धृत करता है, ने ¼ lb Beyond Burger की तुलना ¼ lb अमेरिकी गाय-माँस बर्गर से की[1][2]। पौधे की पैटी ने 99% कम पानी, 93% कम ज़मीन, 90% कम ग्रीनहाउस गैस और 46% कम ऊर्जा इस्तेमाल की[1][2]। तालिका ES1 अभाव-भारित पानी बताती है: Beyond के लिए 1.1 liter-eq, गाय के माँस के लिए 218.4 liter-eq[2]। तालिका 7 और 8 वास्तविक उपभोग मात्रा बताती हैं, Beyond के लिए 3.27 लीटर बनाम गाय के माँस के लिए 437.7 लीटर, जो अब भी 99% से ज़्यादा कम है[2]। 437.7 लीटर लगभग 116 गैलन है। चरागाह और चारे पर पड़ने वाली बारिश गिन ली जाए, तो Mekonnen और Hoekstra गाय के माँस को दुनिया भर में 15,400 लीटर प्रति किलोग्राम के करीब रखते हैं, एक चौथाई पाउंड के लिए लगभग 460 गैलन[4]। आप अपना बर्गर रख सकते हैं और फिर भी गाय का पानी का बिल चुकाना बंद कर सकते हैं, क्योंकि vegan वाला पहले से शेल्फ पर है।
पूरा लेख पढ़ें →
Our World in Data · How is the world’s land used?
फ़ार्म जानवर महाद्वीप घेरते हैं; डेटा सेंटर औद्योगिक पार्क घेरते हैं
Our World in Data के अनुसार, FAO तथा Poore और Nemecek के आधार पर, रहने लायक ज़मीन का लगभग 44% पहले से खेती में है, लगभग 48 मिलियन km²[1][2]। फ़ार्म जानवरों का चरना और चारा उस खेतिहर ज़मीन का लगभग 80% लेते हैं[1][2], अमेरिका महाद्वीपों के क्रम का इलाका। दुनिया भर का vegan आहार खेतिहर ज़मीन को लगभग 4.1 अरब हेक्टेयर से लगभग 1 अरब तक सिकोड़ देगा[1][2]। उद्योग के आँकड़े दुनिया को 10,000 डेटा सेंटर के करीब रखते हैं। हर साइट को 200 एकड़ दो, तो कुल लगभग 8,000 km² बनता है, फ़ार्म जानवरों वाली ज़मीन के एक प्रतिशत का एक अंश। कुछ नए हॉल पुराने खेतों पर ढाले जा रहे हैं, लेकिन वह स्थानीय योजना की लड़ाई है, गायों के बगल बिठाने वाला वैश्विक ज़मीन-बजट नहीं।
पूरा लेख पढ़ें →
Our World in Data · Poore & Nemecek (2018)
फ़ार्म जानवरों का जलवायु पदचिह्न सभी डेटा-सेंटर उत्सर्जन का लगभग 40 गुना है
IEA ने 2024 में दुनिया के डेटा सेंटरों का बिजली इस्तेमाल लगभग 415 TWh रखा[1], वैश्विक बिजली का लगभग 1.5%[1], और उस बिजली से CO₂ लगभग 180 मिलियन टन[1], दुनिया के CO₂ के 0.5% के क्रम पर[1]। इसका 2035 आधार परिदृश्य लगभग 300 मिलियन टन है, अभी भी ऊर्जा-क्षेत्र के उत्सर्जन के 1.5% से नीचे। FAO का फ़ार्म जानवरों का आकलन किसी और श्रेणी में है: सभी मानव ग्रीनहाउस गैसों का लगभग 14.5%[3], या लगभग 7.1 अरब टन CO₂-समतुल्य[3], ज़्यादातर मीथेन, गोबर, और चारा उगाने के लिए साफ़ की गई ज़मीन से[3]। 7.1 अरब को 180 मिलियन से भाग देने पर लगभग 40 आता है[1][3]। Poore और Nemecek पूरी खाद्य प्रणाली को वैश्विक ग्रीनहाउस गैसों का 26% रखते हैं[4], और Xu तथा सहयोगियों ने पाया कि जानवरों के खाद्य, चारा समेत, खाद्य-प्रणाली के उत्सर्जन का लगभग 57% हैं[5]। डेटा सेंटर असली और बढ़ता बिजली का बोझ हैं, लेकिन दसियों अरब जानवरों का प्रजनन कहीं बड़ी जलवायु समस्या है[1]।
पूरा लेख पढ़ें →
Our World in Data / FAO slaughter statistics
जानवरों की कृषि हर साल लगभग 88 अरब ज़मीनी जानवर मारती है; AI की कोई वध-पंक्ति नहीं
Faunalytics, FAO के वध आँकड़ों से काम करते हुए, 2024 में भोजन के लिए मारे गए लगभग 87.9 अरब ज़मीनी जानवर गिनता है[1], दिन में लगभग 241 मिलियन[1], और अकेली मुर्गियाँ लगभग 78.5 अरब थीं[1]। फ़ार्म की पंखवाली मछलियाँ (सालाना लगभग 130 अरब) और 1.1 से 2.2 ट्रिलियन मछली की अनुमानित जंगली पकड़ जोड़ो, और खाद्य प्रणाली धरती पर सबसे बड़ा कत्ल है। AI उत्पादन के लिए जानवरों को न पालता है, न डिब्बों में बंद करता है, न बेहोश करता है। निर्माण और बिजली की लाइनें वन्य जीव को नुकसान पहुँचा सकती हैं, जैसे कोई भी फ़ैक्टरी पहुँचा सकती है, लेकिन वह आकस्मिक नुकसान अलग श्रेणी है, दसियों अरब जानवरों को मारने के लिए उनका प्रजनन करने से। पूछो कौन सा उद्योग सबसे ज़्यादा जानवर मारता है, और जवाब जानवरों की कृषि है।
पूरा लेख पढ़ें →स्थानीय जल-तनाव असली है, लेकिन वह वैश्विक रैंकिंग नहीं बदलता
एक हाइपरस्केल हॉल दिन में मिलियनों गैलन खींच सकता है, और अमेरिका के डेटा सेंटरों का 40% से ज़्यादा उच्च जल-तनाव वाले इलाकों में बैठे हैं। वे तथ्य बगल के कस्बे के लिए मायने रखते हैं, लेकिन वे AI को फ़ार्म जानवरों से बड़ा नहीं बनाते। फ़ार्म जानवर दुनिया की नदियों के एक हिस्से को मीठे पानी की सीमा से आगे धकेल देते हैं, और उस पानी का ज़्यादातर बेसिनों में फैली चारे की सिंचाई है। दोनों बातें सच हैं: चुकते जलभृत पर शीतलन टावर मत लगाओ, और यह बहाना मत करो कि चैट की खिड़की मुख्य नाली है। मुख्य नाली मोटा करने का बाड़ा है।
पूरा लेख पढ़ें →लेख
फ़ार्म जानवर AI से कहीं ज़्यादा पानी, ज़मीन और जलवायु इस्तेमाल करते हैं
फ़ार्म जानवर लगभग 200 गुना अधिक मीठा पानी इस्तेमाल करते हैं जितना AI डेटा सेंटरों के इस्तेमाल का अनुमान है, और उनका जलवायु पदचिह्न सभी डेटा सेंटर उत्सर्जनों का लगभग 40 गुना है. फ़ार्म जानवरों की खेती के मुकाबले AI का संसाधन-इस्तेमाल छोटा है.
पूरा लेख पढ़ें →
एक बीफ़ बर्गर लगभग 1.4 मिलियन AI प्रॉम्प्ट जितना पानी इस्तेमाल करता है
OpenAI एक औसत ChatGPT क्वेरी का पानी लगभग 0.32 मिलीलीटर बताता है. एक चौथाई-पाउंड बीफ़ पैटी लगभग 437.7 लीटर लेती है, इसलिए एक बर्गर लगभग 1.4 मिलियन प्रॉम्प्ट के बराबर है.
पूरा लेख पढ़ें →
स्रोत
पेपर और डेटासेट. हर कार्ड अपनी सीमाएँ रखता है, जिनमें छोटे सैंपल और एकल जानवर के मामले शामिल हैं.
[1]The Verge / OpenAI · समीक्षा
OpenAI — औसत ChatGPT क्वेरी द्वारा इस्तेमाल पानी
Sam Altman ने औसत ChatGPT क्वेरी लगभग 0.32 मिलीलीटर पानी पर प्रकाशित की. Michigan के 1/4 lb बीफ़ पैटी के 437.7 लीटर उपभोगी पानी के मुकाबले, वह लगभग 1.4 मिलियन प्रॉम्प्ट है, केंद्रीय उदाहरण. उसी क्वार्टर पाउंड के लिए Mekonnen और Hoekstra के ~1,750 लीटर के मुकाबले, यह लगभग 5.5 मिलियन है.
[2]University of Michigan CSS, 2018 · समीक्षा
Beyond Meat के Beyond Burger जीवन-चक्र आकलन
Heller & Keoleian, University of Michigan: 1/4 lb Beyond Burger 1/4 lb U.S. बीफ़ बर्गर से 99% कम पानी, 93% कम भूमि, 90% कम ग्रीनहाउस गैसें, और 46% कम ऊर्जा इस्तेमाल करता है. निरपेक्ष उपभोगी पानी: बीफ़ के लिए 437.7 लीटर, Beyond के लिए 3.27 लीटर. कमी-भारित: 218.4 liter-eq बनाम 1.1 liter-eq.
[3]Beyond Meat, 2018 · समीक्षा
A Burger With Benefits — Beyond Meat
Michigan LCA का Beyond Meat सारांश: 1/4 lb U.S. बीफ़ बर्गर के विरुद्ध 99% कम पानी, 93% कम भूमि, 90% कम GHG, 46% कम ऊर्जा.
[4]Ecosystems, 2012 · समीक्षा
Mekonnen & Hoekstra — फ़ार्म जानवर उत्पादों का जल पदचिह्न
बीफ़ का वैश्विक औसत जल पदचिह्न लगभग 15,400 लीटर प्रति किलोग्राम है (हरा, नीला और ग्रे), इसलिए एक क्वार्टर-पाउंड पैटी लगभग 1,750 लीटर है, लगभग 460 गैलन. OpenAI के 0.32 ml के मुकाबले वह लगभग 5.5 मिलियन प्रॉम्प्ट है; Li et al. के 10–50 ml के मुकाबले, दसियों हज़ार से सैकड़ों हज़ार.
[5]Water, 2024 · प्रेक्षणात्मक
फ़ार्म जानवर कृषि-खाद्य मीठे पानी का उपयोग
Wisser et al.: जानवर कृषि-खाद्य प्रणालियाँ साल में लगभग 228 km3 मीठा पानी उपभोग करती हैं, उसका 90% से अधिक फ़ीड उत्पादन में.
[6]FoodFacts · समीक्षा
AI बनाम फ़ार्म जानवर कितना पानी इस्तेमाल करते हैं?
Morgan Stanley और अन्य रिपोर्ट किए गए आँकड़ों का FoodFacts सारांश: 2028 में AI डेटा-सेंटर का पानी 1 km3 के करीब, फ़ार्म जानवरों के 228 km3 के मुकाबले, या 200 गुना छोटे के क्रम पर.
[7]Lawrence Berkeley National Laboratory, 2024 · समीक्षा
2024 LBNL U.S. Data Center Energy Usage Report
U.S. डेटा सेंटरों ने 2023 में साइट पर लगभग 66 बिलियन लीटर इस्तेमाल किए, 2028 की साइट-पर रेंज लगभग 150–275 बिलियन लीटर के साथ. बिजली संयंत्रों पर अप्रत्यक्ष पानी बड़ा है, और फ़ार्म जानवर अभी भी अधिक इस्तेमाल करते हैं.
[8]arXiv, 2023 · समीक्षा
Making AI Less Thirsty
Li et al. 2023: GPT-3 लगभग 10–50 मध्यम-लंबाई के उत्तरों के लिए लगभग 500 ml पानी की एक बोतल उपभोग करता है (प्रत्येक लगभग 10–50 ml), यह कब और कहाँ चलता है उस पर निर्भर. Michigan के 1/4 lb बीफ़ पैटी (437.7 लीटर उपभोगी) के मुकाबले, वह लगभग 8,800 से 44,000 प्रॉम्प्ट है, रेंज का निचला सिरा.
[9]CBS News · समीक्षा
CBS News — AI वास्तव में कितना पानी इस्तेमाल करता है?
अमेरिकी भोजन उगाने के लिए अधिक पानी इस्तेमाल करते हैं, खासकर मांस, जितना सभी U.S. डेटा सेंटर मिलाकर इस्तेमाल करते हैं.
[10]Faunalytics / FAO · प्रेक्षणात्मक
Faunalytics — वैश्विक जानवर वध
2024 में लगभग 87.9 बिलियन ज़मीन जानवर भोजन के लिए मारे गए. AI की कोई वध लाइन नहीं है.
[11]Science, 2018 · मेटा-विश्लेषण
Poore & Nemecek — भोजन के पर्यावरण प्रभाव घटाना
मांस और डेयरी ~18% कैलोरी और ~37% प्रोटीन देते हैं, फिर भी कृषि भूमि का विशाल बहुमत और कृषि की ~60% ग्रीनहाउस गैसें इस्तेमाल करते हैं. उन्हें छोड़ना आपके खाद्य प्रभाव काटने का सबसे बड़ा तरीका है.
[12]IEA, 2025 · समीक्षा
IEA — Energy and AI
डेटा सेंटरों ने 2024 में लगभग 415 TWh इस्तेमाल किया, विश्व बिजली का लगभग 1.5%, और उस बिजली से CO₂ लगभग 180 मिलियन टन था, विश्व CO₂ के लगभग 0.5% के क्रम पर. FAO फ़ार्म जानवरों को सभी मानव ग्रीनहाउस गैसों के 14.5% के करीब रखता है, लगभग 40 गुना बड़ा.
[13]FAO, 2013 · समीक्षा
FAO — फ़ार्म जानवरों के ज़रिए जलवायु परिवर्तन से निपटना
फ़ार्म जानवरों की आपूर्ति श्रृंखलाओं ने मानव-जनित ग्रीनहाउस गैसों का लगभग 14.5% हिस्सा लिया, लगभग 7.1 बिलियन टन CO₂-समतुल्य, मीथेन, खाद, और फ़ीड के लिए बदली गई भूमि से.