AI की ऊर्जा भूख: पर्यटन की नेट-ज़ीरो योजना खतरे में

एयरलाइंस ने एक नई दलील उठाई है: अगर रिन्यूएबल बिजली का बड़ा हिस्सा AI डेटा सेंटर्स खा जाएंगे, तो सस्टेनेबल एविएशन फ्यूल (SAF) बनाना और महंगा होगा—और 2050 के नेट-ज़ीरो लक्ष्य और दूर चले जाएंगे। यह तर्क सिर्फ एविएशन का नहीं है। पर्यटन और आतिथ्य उद्योग भी उसी बिजली, उसी पानी और उसी “ग्रीन” इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर है, जिस पर AI का दबाव बढ़ रहा है।

दिसंबर 2025 के इस बहस का सही समय भी है। साल का अंत आते-आते कई होटल, एयरपोर्ट, टूर ऑपरेटर और डेस्टिनेशन मैनेजमेंट बॉडीज़ 2026 के बजट, ऊर्जा अनुबंध (PPAs), और ESG रिपोर्टिंग की तैयारी करती हैं। और उसी समय AI परियोजनाओं के लिए सर्वर, क्लाउड, इन्फरेंस, वीडियो एनालिटिक्स, जनरेटिव चैट असिस्टेंट—सबका स्केल-अप तेज़ होता है। समस्या साफ है: अगर AI “हर जगह” होगा, तो उसका पर्यावरणीय बिल भी हर जगह जाएगा।

इस पोस्ट को “जल प्रबंधन और पर्यावरण में AI” सीरीज़ के संदर्भ में पढ़िए: एविएशन का विवाद हमें एक उपयोगी सबक देता है—AI अपनाइए, लेकिन ऊर्जा और जल प्रभाव को पहले दिन से मापिए, घटाइए, और डिज़ाइन में शामिल कीजिए।

एयरलाइंस AI को क्यों दोष दे रही हैं—और इसमें कितना दम है?

सीधा जवाब: एयरलाइंस कहती हैं कि AI डेटा सेंटर्स रिन्यूएबल बिजली की मांग बढ़ाकर कीमतें बढ़ा रहे हैं, और वही रिन्यूएबल बिजली SAF उत्पादन के लिए चाहिए।

IATA की हालिया रिपोर्ट के मुताबिक समस्या “डबल ट्रबल” है:

• बिजली की कीमतें ऊपर: डेटा सेंटर्स सप्लाई-कंस्ट्रेन्ड बिजली/रिन्यूएबल मार्केट में नई मांग जोड़ रहे हैं।
• उत्सर्जन भी ऊपर: AI का विस्तार रिन्यूएबल सप्लाई से तेज़ हो रहा है, इसलिए ग्रिड में फॉसिल-आधारित बिजली का हिस्सा बना रहता है या बढ़ता है।

IATA का एक और बड़ा दावा है कि AI डेटा सेंटर्स वैश्विक उत्सर्जन में “4% तक” योगदान दे सकते हैं—जो एविएशन के बराबर बताया गया। दूसरी तरफ, Patterns जर्नल (दिसंबर 2025) का अध्ययन AI के प्रभाव को कहीं कम बताता है: लगभग 0.1% वैश्विक बिजली मांग और 0.04% वैश्विक उत्सर्जन।

मेरी राय: असली मुद्दा प्रतिशत की बहस नहीं है, बल्कि “कहाँ” और “कब” दबाव पड़ता है। किसी शहर/क्षेत्र में नया डेटा सेंटर खुलते ही स्थानीय ग्रिड, जल संसाधन, और रिन्यूएबल खरीद—सब पर तुरंत असर पड़ता है। पर्यटन भी तो लोकल इकोसिस्टम पर ही निर्भर है।

SAF की रुकावट: ऊर्जा, पूंजी और नीति—तीन जगह फँसाव

सीधा जवाब: SAF की आपूर्ति इसलिए नहीं बढ़ रही क्योंकि उसे बनाने के लिए साफ बिजली, स्थिर नीति और भारी पूंजी चाहिए—और तीनों जगह प्रतिस्पर्धा बढ़ गई है।

IATA का अनुमान है कि 2050 नेट-ज़ीरो के लिए एयरलाइंस को $174B/वर्ष निवेश चाहिए, जबकि लो-एमिशन फ्यूल में निवेश $30B के आसपास बताया गया। उसी समय AI में निवेश $200–400B (2025) और $500B (2026 अनुमान) की दिशा में है।

यह तुलना पर्यटन के लिए चेतावनी है। जब पूंजी और रिन्यूएबल क्षमता “AI बनाम बाकी उद्योग” में बँटती है, तो होटल/रिसॉर्ट के:

• ऑन-साइट सोलर/स्टोरेज प्रोजेक्ट
• EV चार्जिंग
• हीट पंप/इलेक्ट्रिफिकेशन
• और ग्रीन बिल्डिंग रेट्रोफिट

इन सबकी लागत बढ़ सकती है, टाइमलाइन लंबी हो सकती है।

पर्यटन और आतिथ्य के लिए असली सीख: AI अपनाने का “कार्बन + पानी” बजट बनाइए

सीधा जवाब: हॉस्पिटैलिटी में AI को सफल बनाना है तो उसे “डिजिटल प्रोजेक्ट” नहीं, ऊर्जा और जल प्रबंधन प्रोजेक्ट मानकर चलना होगा।

“जल प्रबंधन और पर्यावरण में AI” सीरीज़ में हम अक्सर AI को पानी बचाने, लीक डिटेक्शन, और ऊर्जा अनुकूलन के साधन के रूप में देखते हैं। लेकिन यह भी सच है कि AI का अपना फुटप्रिंट होता है—खासकर जब आप 24×7 कैमरा एनालिटिक्स, रीयल-टाइम प्राइसिंग, और बड़े जनरेटिव मॉडल्स को स्केल करते हैं।

यहां एक व्यावहारिक तरीका है जिसे मैं होटल/डेस्टिनेशन टीमों को सुझाता हूँ:

1. AI यूज़-केस को तीन श्रेणियों में बाँटें

   • Green-positive: जो सीधे ऊर्जा/पानी घटाएँ (HVAC ऑप्टिमाइज़ेशन, स्मार्ट पंप कंट्रोल, लीक डिटेक्शन)
   • Green-neutral: जिनका असर मामूली हो (डॉक्यूमेंट ऑटोमेशन, सीमित बैक-ऑफिस)
   • Green-risk: जो लगातार कंप्यूट माँगें (वीडियो मॉनिटरिंग at scale, हाई-ट्रैफिक जनरेटिव चैट)

2. हर यूज़-केस के लिए “Compute Budget” तय करें

   • प्रति 1,000 गेस्ट इंटरैक्शन अनुमानित इन्फरेंस/क्लाउड लागत
   • पीक सीज़न में अनुमानित रिक्वेस्ट वॉल्यूम

3. ऊर्जा और जल KPIs जोड़ें

   • kWh per occupied room (ऊर्जा)
   • liters per guest-night (जल)
   • kWh per 1,000 AI interactions (AI-इंटेंसिटी)

यह तरीका बहस को “AI अच्छा/बुरा” से हटाकर “AI कहाँ मदद कर रहा है और कहाँ बोझ बढ़ा रहा है” पर ले आता है।

डेटा सेंटर्स और पर्यटन: पानी वाला एंगल अक्सर छूट जाता है

सीधा जवाब: AI सिर्फ बिजली नहीं खाता; कई डेटा सेंटर्स कूलिंग के लिए पानी भी लेते हैं—और पर्यटन पहले से ही जल-तनाव वाले क्षेत्रों में दबाव बढ़ाता है।

पर्यटन हॉटस्पॉट्स (तटीय शहर, हिल स्टेशन, रेगिस्तानी रिसॉर्ट बेल्ट) में जल उपलब्धता मौसमी होती है। अगर उसी क्षेत्र में डेटा सेंटर क्लस्टर बनता है, तो स्थानीय प्रशासन के सामने “किसे प्राथमिकता” वाला सवाल आ जाता है—निवासी, कृषि, पर्यटन, या डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर?

यहीं से सीरीज़ का मूल संदेश जुड़ता है: AI का उपयोग जल प्रबंधन में कीजिए, लेकिन AI के जल-प्रभाव को भी गिनिए।

“AI बनाम नेट-ज़ीरो” लड़ाई से निकलने का रास्ता: स्मार्ट नीति और स्मार्ट आर्किटेक्चर

सीधा जवाब: समाधान AI को रोकना नहीं है; समाधान है कि ऊर्जा-नीति, खरीद, और सिस्टम डिज़ाइन से कुल दबाव घटाया जाए।

एयरलाइंस चाहती हैं कि नीति-निर्माता रिन्यूएबल्स को प्राथमिकता दें और “लिक्विड फ्यूल” जरूरतों को सुरक्षित करें। पर्यटन क्षेत्र सीधे SAF नहीं बनाता, पर उसकी ऊर्जा और जल सुरक्षा की जरूरत उतनी ही वास्तविक है।

हॉस्पिटैलिटी और टूरिज्म के लिए तीन प्रैक्टिकल प्लेबुक्स:

1) AI आर्किटेक्चर को “ग्रीन-फर्स्ट” बनाइए

सीधा जवाब: कम कंप्यूट, कम नेटवर्क कॉल, कम रीयल-टाइम—फुटप्रिंट घटता है।

• छोटे/टास्क-स्पेसिफिक मॉडल (जहाँ संभव हो)
• कैशिंग और बैचिंग (बार-बार वही सवाल—बार-बार इन्फरेंस नहीं)
• “ऑफ-पीक प्रोसेसिंग” (रिपोर्ट/एनालिसिस रात में, जब ग्रिड साफ/सस्ता हो)

2) गेस्ट-फेसिंग AI के लिए “क्वालिटी थ्रेशहोल्ड” तय करें

सीधा जवाब: हर जगह जनरेटिव जवाब जरूरी नहीं; कई जगह नियम-आधारित जवाब पर्याप्त हैं।

उदाहरण:

• FAQ, चेक-इन टाइम, कैंसलेशन पॉलिसी → deterministic/rule-based
• इटिनरेरी पर्सनलाइजेशन → जनरेटिव + सीमित टेम्पलेट
• शिकायत/एस्केलेशन → ह्यूमन-इन-द-लूप

इससे गेस्ट अनुभव भी स्थिर रहता है और ऊर्जा-खपत भी नियंत्रित।

3) ऊर्जा/जल प्रबंधन में AI को “पहला निवेश” बनाइए

सीधा जवाब: जो AI आपके बिल घटाए, वही सबसे तेज़ ROI देता है—और ESG में भी सबसे विश्वसनीय दिखता है।

टूरिज्म-फ्रेंडली यूज़-केस जिनका असर अक्सर तुरंत दिखता है:

• स्मार्ट मीटरिंग + अनोमली डिटेक्शन (लीक/ओवरकंजम्प्शन)
• HVAC सेट-पॉइंट ऑप्टिमाइज़ेशन (ऑक्युपेंसी आधारित)
• किचन/लॉन्ड्री में जल उपयोग अनुकूलन
• प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस (पंप, चिलर, बॉयलर)

लोग जो पूछते हैं (और आपके पास जवाब होना चाहिए)

क्या AI अपनाने से हमारी सस्टेनेबिलिटी रिपोर्टिंग कमजोर दिखेगी?

सीधा जवाब: अगर आप AI का फुटप्रिंट मापकर दिखाते हैं—तो उल्टा भरोसा बढ़ता है। “AI है इसलिए उत्सर्जन बढ़ा” बहाना नहीं चलता; “AI के साथ यह कमी आई” कहानी चलती है।

क्या हमें AI प्रोजेक्ट रोक देना चाहिए जब तक रिन्यूएबल्स सस्ते न हों?

सीधा जवाब: नहीं। आपको Green-positive AI अभी शुरू करना चाहिए, और Green-risk AI को बजट/आर्किटेक्चर कंट्रोल के साथ चलाना चाहिए।

क्या यह बहस सिर्फ एविएशन तक सीमित है?

सीधा जवाब: नहीं। एविएशन में SAF दिखता है, हॉस्पिटैलिटी में बिजली/पानी/कूलिंग दिखता है—पर प्रतिस्पर्धा वही है: सीमित रिन्यूएबल क्षमता पर बढ़ती मांग।

आपके लिए एक सीधा एक्शन प्लान (अगले 30 दिन)

सीधा जवाब: अपने AI रोडमैप को ऊर्जा और जल रोडमैप से जोड़ दीजिए—बस यही सबसे बड़ा कदम है।

1. सभी AI यूज़-केस की सूची बनाइए (गेस्ट + ऑप्स + मार्केटिंग)
2. हर यूज़-केस को Green-positive/neutral/risk में टैग कीजिए
3. 3 KPI फिक्स कीजिए: kWh/occupied room, liters/guest-night, kWh/1,000 AI interactions
4. क्लाउड/वेंडर से यह पूछिए: “हमारे वर्कलोड का पीक-टाइम क्या है, और इसे ऑफ-पीक शिफ्ट कर सकते हैं?”
5. 1 पायलट चुनिए जो पानी/ऊर्जा बचाता हो (लीक डिटेक्शन या HVAC)

यह प्लान आपको लीडरशिप के सामने एक साफ कहानी देता है: हम AI चला रहे हैं, और हम उसका पर्यावरणीय हिसाब भी रख रहे हैं।

नेट-ज़ीरो के रास्ते में AI को दुश्मन बनाना आसान है, पर समझदारी नहीं। बेहतर रास्ता यह है कि AI को उसी काम में लगाया जाए जिसमें वह सबसे अच्छा है—मापना, अनुमान लगाना, और बर्बादी रोकना—और उसके अपने ऊर्जा/जल प्रभाव को भी उतनी ही गंभीरता से मैनेज किया जाए।

आपकी 2026 रणनीति के लिए मेरा आखिरी सवाल: अगर अगले साल आपके शहर में एक बड़ा डेटा सेंटर क्लस्टर आ जाए, तो क्या आपका होटल/डेस्टिनेशन ऊर्जा और जल के मामले में तैयार है?