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18 Mar 2026·Source: The Indian Express
4 min
AM
Anshul Mann|India
Science & TechnologyEconomyEnvironment & EcologyEXPLAINED

India's AI Data Centre Boom: Policy Push Meets Energy and Water Challenges

India's AI data centre boom, driven by policy, faces critical challenges in energy, water, and job creation.

UPSC-Prelims●UPSC-Mains●SSCBanking

त्वरित संशोधन

1.

भारत अपने AI डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर का तेजी से विस्तार कर रहा है।

2.

IndiaAI Mission और SHANTI Bill जैसी सरकारी पहल निवेश को प्रोत्साहित करती हैं।

3.

TCS, Google, Microsoft, Amazon, Adani और Reliance सहित प्रमुख टेक कंपनियाँ भारी निवेश कर रही हैं।

4.

AI डेटा सेंटरों को पारंपरिक डेटा सेंटरों की तुलना में काफी अधिक बिजली और पानी की आवश्यकता होती है।

5.

बिजली के लिए जीवाश्म ईंधन पर बढ़ती निर्भरता चिंता का विषय है।

6.

AI डेटा सेंटरों की वास्तविक नौकरी सृजन क्षमता पर सवाल उठाया जा रहा है।

7.

भारत की वर्तमान AI डेटा सेंटर क्षमता 152 MW है, जबकि US में 5,500 MW और चीन में 400-500 MW है।

8.

उन्नत कूलिंग सिस्टम, जिनमें लिक्विड कूलिंग शामिल है, AI डेटा सेंटरों के लिए महत्वपूर्ण हैं।

महत्वपूर्ण तिथियां

20151991

महत्वपूर्ण संख्याएं

152 MW5,500 MW400-500 MW$3 billion$2 billion$3.2 billion$3.5 billion$70 billion$10 billion10-15 MW100-150 MW10-20 million litres

दृश्य सामग्री

India's AI Data Centre Boom: Key Statistics & Challenges

This dashboard highlights the rapid growth of India's data centre capacity and the significant resource demands it entails, as per the news summary.

डेटा सेंटर क्षमता वृद्धि (2020-2025)
375 MW to 1,500 MW300% increase

भारत के AI इंफ्रास्ट्रक्चर में तेजी से विस्तार को दर्शाता है, जिसका लक्ष्य वैश्विक नेताओं के साथ अंतर को कम करना है। डिजिटल इंडिया पहलों का समर्थन करने के लिए आवश्यक।

डेटा सेंटर की अनुमानित बिजली मांग
13.56 GW

2031-32 तक, यह भारी मांग जीवाश्म ईंधन पर निर्भरता और SHANTI कानून व ग्रीन हाइड्रोजन मिशन जैसे स्थायी ऊर्जा समाधानों की आवश्यकता के बारे में चिंताओं को उजागर करती है।

वार्षिक जल खपत (30 मेगावाट डेटा सेंटर)
780 million litres

85,000 लोगों के एक शहर की वार्षिक खपत के बराबर। यह महत्वपूर्ण जल चुनौती और उन्नत शीतलन तकनीकों की आवश्यकता पर जोर देता है।

India's AI Data Centre Boom: Drivers, Challenges & Policy Response

This mind map illustrates the interconnected factors driving India's AI data centre expansion, the associated challenges, and the government's policy initiatives.

India's AI Data Centre Boom

  • ●Key Drivers
  • ●Major Challenges
  • ●Government Policy Response
  • ●Key Players

मुख्य परीक्षा और साक्षात्कार फोकस

इसे ज़रूर पढ़ें!

India's aggressive push into AI data centre infrastructure, while strategically sound for digital sovereignty and economic growth, presents a complex policy conundrum. The government's proactive measures, including the IndiaAI Mission and proposed SHANTI Bill, are commendable in attracting significant private investment. However, this rapid expansion risks exacerbating existing pressures on critical resources, particularly energy and water, demanding a more integrated and sustainable approach.

The sheer energy appetite of AI data centres, often 10 times that of conventional facilities, necessitates a robust and green power supply. Current reliance on fossil fuels for grid stability undermines India's climate commitments and long-term energy security. Policymakers must mandate a higher percentage of renewable energy sourcing for these facilities, perhaps through dedicated green energy corridors or stringent Power Purchase Agreements (PPAs) for renewables. Incentivizing on-site renewable generation or direct procurement from renewable projects should be prioritized over general grid consumption.

Water consumption for cooling is another critical, often overlooked, challenge. A 100 MW data centre can consume 10-20 million litres of water daily, a staggering figure in a water-stressed nation. Implementing advanced cooling technologies, such as liquid cooling or air-side economizers, must be a regulatory requirement, not merely a suggestion. Furthermore, exploring treated wastewater for cooling purposes, as some global counterparts do, could significantly mitigate freshwater demand.

Moreover, the narrative around job creation needs careful scrutiny. While data centres generate high-skilled employment, their overall direct employment footprint is relatively small compared to their capital and resource intensity. The focus should shift towards fostering the broader AI ecosystem – research, development, application development, and AI-driven services – which offers greater potential for widespread job growth and economic value addition beyond just infrastructure. A comprehensive policy framework that balances technological ambition with environmental stewardship and equitable economic benefits is imperative for India's sustainable AI future.

पृष्ठभूमि संदर्भ

An AI data centre functions as a massive digital factory, processing vast amounts of data. It comprises multiple layers: a physical layer (buildings, racks, cooling), an infrastructure layer (power, network, security), a software layer (operating systems, AI frameworks), and a data layer (storage, databases). These centres house thousands of servers, each containing powerful GPUs (Graphics Processing Units) that perform complex calculations. Efficient cooling systems, often liquid-based, are critical to manage the immense heat generated by these high-density computing units.

वर्तमान प्रासंगिकता

India is experiencing a rapid expansion in AI data centre infrastructure, driven by government policies like the IndiaAI Mission and incentives such as tax holidays. This push aims to bridge the gap with global leaders in AI capabilities. However, this growth brings significant challenges, particularly concerning the massive electricity and water demands of these facilities, raising questions about energy security, environmental sustainability, and the true economic benefits like job creation.

मुख्य बातें

  • •India is aggressively expanding its AI data centre capacity to become a global AI hub.
  • •Government initiatives and private sector investments are fueling this rapid growth.
  • •AI data centres require significantly more power and water than traditional data centres.
  • •This expansion poses challenges related to energy consumption, water availability, and reliance on fossil fuels.
  • •The actual job creation potential of highly automated AI data centres is a point of concern.
  • •India's current AI data centre capacity is significantly lower than that of the US and China.
  • •Advanced cooling technologies, including liquid cooling, are essential for AI data centres.
Digital InfrastructureArtificial IntelligenceRenewable EnergyWater ScarcityEconomic DevelopmentData Governance

परीक्षा के दृष्टिकोण

1.

GS Paper III: Economy (Digital Economy, Infrastructure Development, Investment), Science & Technology (AI, Data Centres, Emerging Technologies), Environment (Energy Consumption, Water Scarcity, Climate Change, Sustainable Development).

2.

GS Paper II: Governance (Policy Frameworks, Regulatory Challenges), Government Policies and Interventions (IndiaAI Mission, SHANTI Bill, Tax Holidays).

3.

Prelims: Factual questions on specific schemes (IndiaAI Mission), bills (SHANTI Bill, DPDP Act), and their objectives. Concepts related to AI, data centres, renewable energy, and environmental impact.

4.

Mains: Analytical questions on the balance between technological growth and environmental sustainability, policy effectiveness, challenges of resource management, and India's position in the global AI landscape.

विस्तृत सारांश देखें

सारांश

India is building many huge computer centers for Artificial Intelligence (AI) to catch up with other countries. While this helps our technology grow, these centers use a lot of electricity and water, which is becoming a big challenge for our resources and environment.

भारत अपने AI डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर का तेजी से विस्तार कर रहा है, जिसमें TCS, Google, Microsoft, Amazon, Adani और Reliance जैसी प्रमुख तकनीकी कंपनियां बड़ा निवेश कर रही हैं। यह आक्रामक विस्तार संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन जैसे वैश्विक नेताओं के साथ AI क्षमताओं में अंतर को काफी कम करने का लक्ष्य रखता है। सरकार इंडियाएआई मिशन, प्रस्तावित SHANTI बिल और विभिन्न टैक्स हॉलिडे सहित प्रमुख नीतिगत पहलों के माध्यम से इस वृद्धि को सक्रिय रूप से प्रोत्साहित कर रही है, जिन्हें बड़े पैमाने पर पूंजी निवेश को आकर्षित करने और बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

हालांकि, यह तीव्र विस्तार महत्वपूर्ण चुनौतियां प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से बढ़ती बिजली और पानी की मांगों के संबंध में। AI डेटा सेंटरों की ऊर्जा-गहन प्रकृति जीवाश्म ईंधन पर बढ़ती निर्भरता के बारे में चिंताएं बढ़ाती है, जिससे भारत की जलवायु प्रतिबद्धताएं कमजोर हो सकती हैं। इसके अलावा, इन अत्यधिक स्वचालित सुविधाओं की वास्तविक रोजगार सृजन क्षमता को लेकर एक बहस चल रही है, जो सतत विकास मॉडल और संसाधनों के न्यायसंगत आवंटन पर एक महत्वपूर्ण चर्चा को बढ़ावा देती है। तकनीकी प्रगति और पर्यावरणीय प्रबंधन के बीच संतुलन एक केंद्रीय नीतिगत चुनौती बना हुआ है।

यह विकास भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था और वैश्विक AI हब बनने की उसकी आकांक्षाओं के लिए महत्वपूर्ण है, जो आर्थिक विकास, तकनीकी संप्रभुता और पर्यावरणीय स्थिरता को सीधे प्रभावित करता है। यह UPSC सिविल सेवा परीक्षा के लिए अत्यधिक प्रासंगिक है, विशेष रूप से सामान्य अध्ययन पेपर III (अर्थव्यवस्था, विज्ञान और प्रौद्योगिकी, पर्यावरण) और सामान्य अध्ययन पेपर II (शासन, नीतियां) के लिए।

पृष्ठभूमि

भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था की यात्रा को 2015 में शुरू किए गए डिजिटल इंडिया जैसी पहलों ने रेखांकित किया है, जिसका उद्देश्य देश को एक डिजिटल रूप से सशक्त समाज और ज्ञान अर्थव्यवस्था में बदलना है। इस प्रयास के लिए डेटा केंद्रों सहित मजबूत डिजिटल बुनियादी ढांचे की आवश्यकता थी। शुरुआत में, ध्यान बुनियादी डेटा भंडारण और प्रसंस्करण पर था, लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी उन्नत तकनीकों के आगमन के साथ, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे की मांग तेजी से बढ़ी है। सरकार ने डेटा केंद्रों के रणनीतिक महत्व को पहचाना और उनके विकास को सुविधाजनक बनाने के लिए नीतियां पेश कीं। उदाहरण के लिए, राष्ट्रीय इलेक्ट्रॉनिक्स नीति 2019 का उद्देश्य घरेलू विनिर्माण को बढ़ावा देना और इलेक्ट्रॉनिक्स क्षेत्र में निवेश आकर्षित करना था, जो अप्रत्यक्ष रूप से डेटा केंद्र विकास का समर्थन करता है। डेटा केंद्रों के ऊर्जा और संसाधन पदचिह्न बढ़ने के साथ एक समर्पित ढांचे की आवश्यकता स्पष्ट हो गई, जिससे सतत बुनियादी ढांचे पर चर्चा शुरू हुई। इसके अलावा, भारत के भीतर उत्पन्न और संसाधित डेटा की बढ़ती मात्रा ने डेटा स्थानीयकरण और सुरक्षा की आवश्यकता पर प्रकाश डाला। इससे डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 का मसौदा तैयार हुआ, जिसका उद्देश्य डिजिटल व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण को विनियमित करना, गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करना है। इन मूलभूत नीतियों और विधायी प्रयासों ने AI डेटा केंद्र निवेश में वर्तमान उछाल के लिए मंच तैयार किया।

नवीनतम घटनाक्रम

हाल के वर्षों में, भारत सरकार ने आर्थिक विकास और नवाचार के लिए एक प्रमुख चालक के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर अपना ध्यान केंद्रित किया है। पर्याप्त परिव्यय के साथ इंडियाएआई मिशन का शुभारंभ इस प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है, जिसका उद्देश्य कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे, डेटा प्लेटफॉर्म और कौशल विकास के माध्यम से एक AI पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देना है। यह मिशन वैश्विक AI दौड़ के लिए एक सीधी प्रतिक्रिया है, जो भारत को एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी के रूप में स्थापित करता है। साथ ही, हरित और सतत बुनियादी ढांचे पर भी जोर बढ़ रहा है। 2023 में अनुमोदित राष्ट्रीय हरित हाइड्रोजन मिशन का उद्देश्य भारत को हरित हाइड्रोजन उत्पादन के लिए एक वैश्विक केंद्र बनाना है, जो अंततः ऊर्जा-गहन डेटा केंद्रों को शक्ति प्रदान कर सकता है, जिससे उनके कार्बन पदचिह्न कम होंगे। यह भारत के व्यापक जलवायु लक्ष्यों और 2070 तक शुद्ध-शून्य उत्सर्जन प्राप्त करने की उसकी प्रतिबद्धता के अनुरूप है। भविष्य को देखते हुए, प्रस्तावित SHANTI बिल (Strategic Harnessing of AI, New Technologies and Innovations Bill) से AI और उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए एक व्यापक कानूनी और नियामक ढांचा प्रदान करने की उम्मीद है। यह बिल, एक समर्पित डेटा केंद्र नीति पर चल रही चर्चाओं के साथ, ऊर्जा दक्षता, पानी के उपयोग और बढ़ते AI डेटा केंद्र क्षेत्र के लिए डेटा शासन से संबंधित चिंताओं को संबोधित करते हुए भविष्य के निवेश और परिचालन दिशानिर्देशों को आकार देगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

1. भारत के AI डेटा सेंटर के विस्तार के संदर्भ में प्रस्तावित SHANTI बिल का क्या महत्व है, और UPSC इसके बारे में किस तरह का भ्रम पैदा कर सकता है?

SHANTI बिल भारत में AI डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर के तेज़ विस्तार को बढ़ावा देने और समर्थन करने के लिए एक प्रस्तावित नीति है। यह इस क्षेत्र में बड़े निवेश को आकर्षित करने और बनाए रखने की सरकार की व्यापक रणनीति का हिस्सा है।

परीक्षा युक्ति

UPSC "SHANTI बिल" को डेटा सुरक्षा या अन्य डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर बिलों (जैसे डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट, 2023) के लिए एक भ्रमित करने वाले विकल्प के रूप में इस्तेमाल कर सकता है। याद रखें कि SHANTI विशेष रूप से AI डेटा सेंटर के प्रोत्साहन के लिए है, न कि सामान्य डेटा सुरक्षा के लिए।

2. इंडियाAI मिशन को एक प्रमुख पहल के रूप में उल्लेख किया गया है। UPSC इसके किन मुख्य उद्देश्यों का परीक्षण कर सकता है, और यह डेटा सेंटर के विस्तार से कैसे संबंधित है?

इंडियाAI मिशन, अपने बड़े बजट के साथ, एक व्यापक AI इकोसिस्टम को बढ़ावा देना चाहता है। इसके मुख्य उद्देश्य कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर विकसित करना, मजबूत डेटा प्लेटफॉर्म बनाना और AI में कौशल विकास को बढ़ावा देना है। यह मिशन उन्नत AI क्षमताओं के लिए मांग और इंफ्रास्ट्रक्चर बनाकर डेटा सेंटर के विस्तार को सीधे बढ़ावा देता है।

परीक्षा युक्ति

UPSC इंडियाAI मिशन के विशिष्ट घटकों के बारे में पूछ सकता है। तीन मुख्य स्तंभों पर ध्यान दें: कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर, डेटा प्लेटफॉर्म और कौशल विकास। इसे व्यापक डिजिटल साक्षरता कार्यक्रमों से भ्रमित न करें।

3. AI डेटा सेंटरों की ऊर्जा मांग से संबंधित कौन सी विशिष्ट संख्याएँ Prelims के लिए महत्वपूर्ण हैं, और एक सामान्य भ्रम बिंदु क्या है?

Prelims के लिए, ऊर्जा मांग में महत्वपूर्ण अंतर को नोट करना महत्वपूर्ण है। AI डेटा सेंटर पारंपरिक डेटा सेंटरों की तुलना में काफी अधिक बिजली की मांग करते हैं। जबकि "152 MW" (संभवतः वर्तमान क्षमता) और "5,500 MW" (अनुमानित मांग) जैसी विशिष्ट संख्याएँ उल्लिखित हैं, मुख्य बात वृद्धि की मात्रा और इससे उत्पन्न चुनौती है।

परीक्षा युक्ति

UPSC ऊर्जा खपत में सापेक्ष अंतर (AI बनाम पारंपरिक) या अनुमानित मांग के पैमाने का परीक्षण कर सकता है। हर एक संख्या को याद रखने में न उलझें, बल्कि भविष्य की मांग (जैसे 5,500 MW अनुमानित मांग के लिए एक बड़ी संख्या है, जो एक महत्वपूर्ण चुनौती का संकेत देती है) को दर्शाने वाली बड़ी संख्याओं के संदर्भ को समझें।

4. AI डेटा सेंटर पारंपरिक डेटा सेंटरों की तुलना में बिजली और पानी की इतनी अधिक मांग क्यों करते हैं, और यह भारत के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती क्यों है?

AI डेटा सेंटर पारंपरिक डेटा सेंटरों की तुलना में बिजली और पानी की बहुत अधिक मांग करते हैं क्योंकि उनमें जटिल गणनाओं के लिए शक्तिशाली ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) और अन्य विशेष हार्डवेयर होते हैं। ये घटक बहुत अधिक गर्मी पैदा करते हैं, जिसके लिए उन्नत कूलिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है जो भारी मात्रा में पानी की खपत करते हैं। यह भारत के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि:

  • •बिजली के लिए जीवाश्म ईंधन पर बढ़ती निर्भरता, जो हरित ऊर्जा लक्ष्यों के विपरीत है।
  • •मौजूदा जल संसाधनों पर दबाव डालता है, खासकर पानी की कमी वाले क्षेत्रों में।
  • •परिचालन लागत और पर्यावरणीय प्रभाव को बढ़ाता है।
5. इंडियाAI मिशन जैसी पहलों के माध्यम से AI डेटा सेंटरों के लिए सरकार का दबाव, भारत के व्यापक जलवायु लक्ष्यों, विशेष रूप से जीवाश्म ईंधन पर निर्भरता के संबंध में, कैसे संरेखित होता है या संभावित रूप से विरोधाभासी है?

AI डेटा सेंटरों को बढ़ावा देना भारत के डिजिटल परिवर्तन और AI में अग्रणी बनने के लक्ष्य के अनुरूप है। हालांकि, यह जलवायु लक्ष्यों के विपरीत हो सकता है क्योंकि इन सेंटरों की उच्च ऊर्जा मांग अक्सर जीवाश्म ईंधन पर निर्भर करती है। जबकि नेशनल ग्रीन हाइड्रोजन मिशन का लक्ष्य स्थायी ऊर्जा है, यदि डेटा सेंटर नवीकरणीय ऊर्जा से संचालित नहीं होते हैं, तो उनके तत्काल तेजी से विस्तार से कार्बन उत्सर्जन बढ़ सकता है।

6. डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर के संबंध में "डिजिटल इंडिया" पहल और "इंडियाAI मिशन" के दायरे और फोकस में क्या अंतर है?

"डिजिटल इंडिया," जिसे 2015 में लॉन्च किया गया था, एक व्यापक पहल है जिसका उद्देश्य भारत को एक डिजिटल रूप से सशक्त समाज और ज्ञान अर्थव्यवस्था में बदलना है। इसके दायरे में बुनियादी डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर, डिजिटल साक्षरता और शासन शामिल हैं। "इंडियाAI मिशन," इसके विपरीत, एक अधिक हालिया और विशेष पहल है जो विशेष रूप से एक उन्नत AI इकोसिस्टम को बढ़ावा देने पर केंद्रित है, जिसमें AI के लिए तैयार उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर, डेटा प्लेटफॉर्म और AI कौशल विकास शामिल हैं। डिजिटल इंडिया ने नींव रखी, जबकि इंडियाAI उस पर AI के विशिष्ट फोकस के साथ निर्माण कर रहा है।

7. ऊर्जा और पानी की चुनौतियों को देखते हुए, भारत के पास अपने AI डेटा सेंटर के विकास को पर्यावरणीय स्थिरता के साथ संतुलित करने के लिए क्या रणनीतिक विकल्प हैं?

भारत के पास AI डेटा सेंटर के विकास को स्थिरता के साथ संतुलित करने के लिए कई रणनीतिक विकल्प हैं:

  • •नवीकरणीय ऊर्जा एकीकरण को बढ़ावा देना: डेटा सेंटरों को नवीकरणीय ऊर्जा (सौर, पवन) से बिजली प्राप्त करने के लिए अनिवार्य और प्रोत्साहित करना और नेशनल ग्रीन हाइड्रोजन मिशन का लाभ उठाना।
  • •पानी-कुशल कूलिंग तकनीकें: उन्नत कूलिंग सिस्टम अपनाने को प्रोत्साहित करना जो पानी की खपत को कम करते हैं, जैसे कि जहां संभव हो एयर-कूल्ड या लिक्विड-कूल्ड समाधान।
  • •स्थान रणनीति: डेटा सेंटरों को ऐसे क्षेत्रों में बनाने को प्राथमिकता देना जहां नवीकरणीय ऊर्जा की प्रचुर संभावना हो और पानी का तनाव कम हो।
  • •ऊर्जा दक्षता मानक: डेटा सेंटरों के लिए कड़े ऊर्जा दक्षता मानक और ऑडिट लागू करना।
8. भारत कैसे सुनिश्चित कर सकता है कि AI डेटा सेंटर का विस्तार महत्वपूर्ण नौकरी सृजन में बदल जाए, खासकर जब AI को अक्सर स्वचालन और नौकरी विस्थापन से जोड़ा जाता है?

AI डेटा सेंटर के विस्तार से नौकरी सृजन सुनिश्चित करने के लिए, भारत को बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता है:

  • •कौशल विकास: AI विकास, डेटा साइंस, साइबर सुरक्षा और डेटा सेंटर संचालन के लिए प्रशिक्षण कार्यक्रमों में भारी निवेश करना।
  • •स्थानीय विनिर्माण: डेटा सेंटर घटकों और AI हार्डवेयर के स्थानीय विनिर्माण को प्रोत्साहित करना, जिससे उत्पादन में नौकरियां पैदा हों।
  • •स्टार्टअप इकोसिस्टम: AI अनुप्रयोगों के आसपास एक जीवंत स्टार्टअप इकोसिस्टम को बढ़ावा देना, जो नई सेवाएं और नौकरी की भूमिकाएं बना सकता है।
  • •नीतिगत ढांचा: जिम्मेदार AI तैनाती को प्रोत्साहित करने वाली नीतियां विकसित करना, उन क्षेत्रों में जहां नौकरियां संवेदनशील हैं, केवल स्वचालन के बजाय संवर्धन पर ध्यान केंद्रित करना।
9. भारत का आक्रामक AI डेटा सेंटर निर्माण बड़े वैश्विक AI दौड़ में कैसे फिट बैठता है, और भारत की स्थिति के लिए इसके क्या निहितार्थ हैं?

भारत का आक्रामक AI डेटा सेंटर निर्माण वैश्विक AI दौड़ की सीधी प्रतिक्रिया है, जिसका उद्देश्य संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन जैसे अग्रणी देशों के साथ अंतर को काफी कम करना है। यह प्रयास भारत को उन्नत AI अनुसंधान, विकास और तैनाती के लिए आवश्यक मूलभूत इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करके एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी के रूप में स्थापित करता है। इसके निहितार्थ हैं:

  • •उन्नत AI क्षमताएं: भारत को अपने स्वयं के AI समाधान विकसित करने और विदेशी इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता कम करने में सक्षम बनाता है।
  • •आर्थिक विकास: वैश्विक तकनीकी निवेश को आकर्षित करता है और एक घरेलू AI उद्योग को बढ़ावा देता है।
  • •रणनीतिक स्वायत्तता: भारत की डिजिटल संप्रभुता और अपने डेटा को नियंत्रित करने की क्षमता को मजबूत करता है।
10. इन नए AI डेटा सेंटरों की ऊर्जा और पानी की मांगों के संबंध में उम्मीदवारों को किन तत्काल अगले कदमों या नीतिगत क्षेत्रों पर ध्यान देना चाहिए?

उम्मीदवारों को इससे संबंधित नीतिगत विकास पर ध्यान देना चाहिए:

  • •नवीकरणीय ऊर्जा जनादेश: डेटा सेंटरों के लिए नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग करने या हरित ऊर्जा बाजारों में भाग लेने के लिए कोई विशिष्ट जनादेश या प्रोत्साहन।
  • •जल संरक्षण मानदंड: डेटा सेंटर कूलिंग में जल उपयोग दक्षता के लिए नए नियम या दिशानिर्देश, संभवतः नेशनल ग्रीन हाइड्रोजन मिशन की जल आवश्यकताओं से जुड़े।
  • •पर्यावरणीय प्रभाव आकलन: नए डेटा सेंटर परियोजनाओं के लिए कड़े पर्यावरणीय प्रभाव आकलन (EIAs), विशेष रूप से उनके ऊर्जा और जल पदचिह्न के संबंध में।
  • •ग्रिड आधुनिकीकरण: ऊर्जा-गहन डेटा सेंटरों की बदलती मांगों का समर्थन करने के लिए स्मार्ट ग्रिड और ऊर्जा भंडारण समाधानों में निवेश।

बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)

1. भारत के AI डेटा सेंटर विस्तार के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. इंडियाएआई मिशन AI पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने के उद्देश्य से एक सरकारी पहल है। 2. प्रस्तावित SHANTI बिल का उद्देश्य डेटा सेंटर निवेश के लिए टैक्स हॉलिडे प्रदान करना है। 3. TCS, Google और Amazon जैसी प्रमुख तकनीकी कंपनियां भारत के AI डेटा केंद्रों में निवेश करने वालों में से हैं। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

  • A.केवल 1
  • B.केवल 1 और 3
  • C.केवल 2 और 3
  • D.1, 2 और 3
उत्तर देखें

सही उत्तर: B

कथन 1 सही है: इंडियाएआई मिशन वास्तव में एक सरकारी पहल है जिसका उद्देश्य AI पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देना है, जिसमें कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचा, डेटा प्लेटफॉर्म और कौशल विकास शामिल हैं, जैसा कि सारांश और पृष्ठभूमि में उल्लेख किया गया है। कथन 2 गलत है: जबकि टैक्स हॉलिडे निवेश को प्रोत्साहित कर रहे हैं, प्रस्तावित SHANTI बिल (Strategic Harnessing of AI, New Technologies and Innovations Bill) का प्राथमिक उद्देश्य AI और उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए एक व्यापक कानूनी और नियामक ढांचा प्रदान करना है, न कि विशेष रूप से टैक्स हॉलिडे। टैक्स हॉलिडे एक अलग सरकारी प्रोत्साहन है। कथन 3 सही है: सारांश में स्पष्ट रूप से TCS, Google, Microsoft, Amazon, Adani और Reliance सहित प्रमुख तकनीकी कंपनियों का उल्लेख है जो भारत के AI डेटा केंद्रों में निवेश कर रही हैं। इसलिए, कथन 1 और 3 सही हैं।

2. भारत में AI डेटा केंद्रों के तेजी से विस्तार से जुड़ी निम्नलिखित में से कौन सी चुनौती/चुनौतियां हैं? 1. बढ़ती बिजली की मांग। 2. जीवाश्म ईंधन पर बढ़ती निर्भरता। 3. वास्तविक रोजगार सृजन क्षमता के बारे में चिंताएं। 4. उन्नत शीतलन प्रौद्योगिकियों के कारण पानी के संसाधनों की कम आवश्यकता। नीचे दिए गए कोड का उपयोग करके सही उत्तर चुनें:

  • A.केवल 1 और 2
  • B.केवल 2, 3 और 4
  • C.केवल 1, 2 और 3
  • D.केवल 1, 3 और 4
उत्तर देखें

सही उत्तर: C

कथन 1 सही है: सारांश में स्पष्ट रूप से कहा गया है कि निर्माण से बढ़ती बिजली की मांगों के बारे में चिंताएं बढ़ रही हैं। डेटा केंद्र, विशेष रूप से AI-केंद्रित वाले, अत्यधिक ऊर्जा-गहन होते हैं। कथन 2 सही है: सारांश में इन बढ़ती ऊर्जा मांगों को पूरा करने के लिए जीवाश्म ईंधन पर बढ़ती निर्भरता के बारे में चिंताओं का उल्लेख है, जिसके पर्यावरणीय निहितार्थ हैं। कथन 3 सही है: सारांश इन सुविधाओं की वास्तविक रोजगार सृजन क्षमता पर एक बहस पर प्रकाश डालता है, जिसका अर्थ है कि स्वचालन प्रत्यक्ष रोजगार के अवसरों को सीमित कर सकता है। कथन 4 गलत है: सारांश में कहा गया है कि निर्माण से बढ़ती पानी की मांगों के बारे में चिंताएं बढ़ रही हैं, न कि कम आवश्यकता। डेटा केंद्रों को शीतलन के लिए महत्वपूर्ण मात्रा में पानी की आवश्यकता होती है, यहां तक कि उन्नत प्रौद्योगिकियों के साथ भी, जिससे पानी की कमी एक बड़ी चिंता बन जाती है। इसलिए, कथन 1, 2 और 3 सही हैं।

3. डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 के संदर्भ में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. इसका उद्देश्य भारत के भीतर डिजिटल व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण को विनियमित करना है। 2. यह सभी प्रकार के व्यक्तिगत डेटा के लिए डेटा स्थानीयकरण को अनिवार्य करता है। 3. इसे डिजिटल युग में डेटा गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित चिंताओं को दूर करने के लिए अधिनियमित किया गया था। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

  • A.केवल 1 और 2
  • B.केवल 1 और 3
  • C.केवल 2 और 3
  • D.1, 2 और 3
उत्तर देखें

सही उत्तर: B

कथन 1 सही है: डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 का प्राथमिक उद्देश्य भारत में डिजिटल व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण को विनियमित करना है, जैसा कि पृष्ठभूमि अनुभाग में उल्लेख किया गया है। कथन 2 गलत है: DPDP अधिनियम, 2023, पिछले मसौदों में मौजूद सख्त डेटा स्थानीयकरण जनादेश से हट गया। जबकि इसमें अधिसूचित देशों में सीमा-पार डेटा हस्तांतरण के प्रावधान हैं, यह सभी प्रकार के व्यक्तिगत डेटा के लिए डेटा स्थानीयकरण को अनिवार्य नहीं करता है। कथन 3 सही है: अधिनियम को वास्तव में डिजिटल युग में डेटा गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित बढ़ती चिंताओं को दूर करने के लिए अधिनियमित किया गया था, जो व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा के लिए एक कानूनी ढांचा प्रदान करता है। इसलिए, कथन 1 और 3 सही हैं।

Source Articles

India’s data centre boom drives call for industry body, power planning | Business News - The Indian Express

The Indian Express·18 Mar 2026

India’s data centre ambitions will have to go through Malaysia, Japan | Business News - The Indian Express

The Indian Express·18 Mar 2026

India’s Power Grid Faces "Silent Exit" Risk as AI Data Centres Set to Explode 4X by 2030

The Indian Express·18 Mar 2026
AM

लेखक के बारे में

Anshul Mann

Science & Technology Policy Analyst

Anshul Mann GKSolver पर Science & Technology विषयों पर लिखते हैं।

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