導語(yu)：人(ren)工智能(neng)（AI）應用(yong)(yong)激增。如(ru)今，幾乎所有(you)生(sheng)活、工作和娛樂領(ling)域(yu)都能(neng)看到AI解決方案的身影，其應用(yong)(yong)場景遍布各(ge)行各(ge)業。為滿足日益增長的需求，AI規模日益龐(pang)大的數據(ju)中心正拔地而起，每秒處(chu)理(li)數十億次運算，為人(ren)類對計算力(li)的渴(ke)求提供動力(li)。

當然，AI計算也與(yu)日(ri)常(chang)基礎(chu)計算需(xu)(xu)(xu)求展(zhan)開了競(jing)爭(zheng)，例如，云存(cun)儲、搜索服務(wu)、數據存(cun)儲等。這種日(ri)益增長的(de)(de)需(xu)(xu)(xu)求需(xu)(xu)(xu)要(yao)空間：更(geng)大的(de)(de)數據中心(xin)需(xu)(xu)(xu)要(yao)更(geng)多土地，需(xu)(xu)(xu)要(yao)更(geng)多服務(wu)器，需(xu)(xu)(xu)要(yao)更(geng)多設施來(lai)實(shi)現(xian)。此外，還需(xu)(xu)(xu)要(yao)巨大的(de)(de)資源(yuan)與(yu)能源(yuan)來(lai)支(zhi)撐這一切——從(cong)下水道的(de)(de)人工智(zhi)能診(zhen)斷到醫療分(fen)析，從(cong)太空探索到將朋友變成卡通版的(de)(de)托(tuo)爾金角(jiao)色，需(xu)(xu)(xu)求似乎永無止境。

為解(jie)決(jue)AI與居民爭(zheng)水(shui)問題(ti)，馬斯克投(tou)資6 900萬歐元，在孟菲斯建造了一座(zuo)陶瓷(ci)膜(mo)MBR污(wu)水(shui)再生水(shui)廠(chang)，專為其巨型(xing)xAI算力超級工廠(chang)供水(shui)，以(yi)滿足(zu)其水(shui)需求(qiu)。

人(ren)工智能(neng)(neng)(neng)和機器學習在(zai)水務行(xing)業得到了廣泛應用(yong)，例如，數(shu)字驅(qu)動(dong)孿(luan)生技術、洪水預測(ce)與防控、水廠監測(ce)分析及耗用(yong)資源(yuan)狀(zhuang)況等。盡管存在(zai)對水資源(yuan)和能(neng)(neng)(neng)源(yuan)消耗的(de)擔憂，人(ren)工智能(neng)(neng)(neng)仍(reng)有望顯著提升節水成(cheng)效。

人工智能數據中心的水(shui)(shui)資源消耗同樣備受(shou)關注。眾(zhong)所周知，傳(chuan)統數據中心本就是(shi)耗水(shui)(shui)大(da)(da)戶，而(er)人工智能的應用(yong)將進(jin)一步(bu)提升用(yong)水(shui)(shui)需求。但關于(yu)實(shi)際耗水(shui)(shui)量究竟有多大(da)(da)、所提及的用(yong)水(shui)(shui)量是(shi)否已達危(wei)險(xian)水(shui)(shui)平或(huo)完全可接(jie)受(shou)，各(ge)方觀(guan)點(dian)存在巨(ju)大(da)(da)分歧。

理解人(ren)工(gong)智能水資源消耗

讓我(wo)們更(geng)詳細(xi)地探討(tao)人工智能對水(shui)資源的消(xiao)耗，以幫(bang)助我(wo)們更(geng)深入(ru)地了解其水(shui)足跡。

人工(gong)智能如何用(yong)水？

經(jing)濟(ji)合作與發(fa)展組織（OECD）指出(chu)，人(ren)工智能主要通過兩(liang)種方式(shi)消耗水資源。

現場(chang)服務(wu)器冷(leng)(leng)卻：耗(hao)水大戶，尤其(qi)當使(shi)用(yong)冷(leng)(leng)卻塔協助將服務(wu)器產生的熱(re)量傳遞至環境時——該(gai)方法(fa)依賴(lai)蒸發來散熱(re)。據(ju)估算(suan)，單座冷(leng)(leng)卻塔耗(hao)水量可(ke)達(da)19 m3/min。其(qi)他現場(chang)冷(leng)(leng)卻方案(an)包括芯片級液體冷(leng)(leng)卻和(he)閉環系(xi)(xi)統，盡管這些系(xi)(xi)統可(ke)實現水資源(yuan)多次(ci)循環利用(yong)，但傳統上仍需使(shi)用(yong)純凈水，且系(xi)(xi)統排出的廢水需經再處理。

場外發電：人(ren)工智能(neng)數據中心(xin)運(yun)行(xing)耗能(neng)巨大，盡管部分(fen)新型(xing)中心(xin)采用綠色能(neng)源，但多數仍需(xu)電力驅動服務器(qi)，這同樣消耗大量水資源。此(ci)外，制(zhi)造(zao)驅動人(ren)工智能(neng)的微芯(xin)片過程本身也需(xu)要(yao)大規模用水。

人工智能耗(hao)水量有(you)多少？

人工智(zhi)(zhi)能(neng)的水足跡因數據中心(xin)所在地(di)而異。例如，在微軟全球數據中心(xin)中，每消(xiao)(xiao)耗(hao)1 kWh能(neng)源，人工智(zhi)(zhi)能(neng)會消(xiao)(xiao)耗(hao)1.8×10-3~12×10-2 m3/kWh水，其(qi)中，愛爾蘭和(he)華盛頓州分別是用水效率(lv)最高和(he)最低的地(di)區。

現場(chang)用(yong)(yong)水(shui)量(liang)(liang)可能(neng)(neng)高于(yu)或(huo)低于(yu)場(chang)外用(yong)(yong)水(shui)量(liang)(liang)，這取(qu)決(jue)于(yu)數據中心的(de)冷卻技(ji)術以(yi)及當(dang)地(di)電網的(de)發電方式。例如(ru)，若采(cai)用(yong)(yong)冷卻塔進行數據中心降(jiang)溫，且(qie)當(dang)地(di)電網主要(yao)使用(yong)(yong)太陽能(neng)(neng)和風能(neng)(neng)，則現場(chang)范(fan)圍用(yong)(yong)水(shui)量(liang)(liang)可能(neng)(neng)占主導地(di)位(wei)。

世界經濟論壇(tan)數據(ju)顯示(shi)，一座1 MW的數據(ju)中心僅冷(leng)卻系(xi)統每年就(jiu)(jiu)可能消(xiao)耗高達2.55×104 m3/a水(shui)——相當于約30萬人(ren)的日用水(shui)量。這(zhe)種用水(shui)量加劇了水(shui)資源(yuan)壓(ya)力，尤其對本(ben)就(jiu)(jiu)面臨短(duan)缺(que)的脆弱地區影響更(geng)為顯著。

人工(gong)智能(neng)模(mo)型GPT-3每生成10~50條(tiao)響(xiang)應約消(xiao)耗(hao)5×10-4 m3水。考慮到其1億用戶每日進(jin)行多次(ci)對話的(de)(de)規(gui)模(mo)，人工(gong)智能(neng)的(de)(de)總水足跡極為龐大。據(ju)預測(ce)，該(gai)模(mo)型的(de)(de)后續迭代版(ban)本將(jiang)消(xiao)耗(hao)更多水資(zi)源。

即使是傳統(tong)中(zhong)(zhong)等規模(mo)(mo)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)（15 MW），其(qi)用水(shui)量(liang)(liang)也相(xiang)當于三家普通(tong)規模(mo)(mo)醫院的(de)(de)(de)(de)年(nian)耗(hao)水(shui)量(liang)(liang)，或(huo)超過兩個18洞高爾夫球場的(de)(de)(de)(de)用水(shui)量(liang)(liang)。但相(xiang)比正在建設、用于管理未(wei)來人工智能系統(tong)的(de)(de)(de)(de)所謂超大規模(mo)(mo)數(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)，這仍屬小規模(mo)(mo)——后者的(de)(de)(de)(de)耗(hao)電量(liang)(liang)可達(da)150 MW甚(shen)至更高。

科(ke)羅拉多大學(xue)河濱(bin)分校與德克薩(sa)斯大學(xue)阿靈頓(dun)分校的研究(jiu)人員進一步指出：根(gen)據公(gong)開數(shu)據估算，在微軟(ruan)美國(guo)尖(jian)端數(shu)據中心訓練GPT-3模型(xing)將(jiang)直(zhi)接消耗7×102 m3潔凈淡水(shui)（相當于可生(sheng)產370輛寶馬轎車(che)或320輛特斯拉電動汽(qi)車(che)的用水(shui)量）。

根據(ju)OECD報(bao)告，每塊AI芯片的生產需消(xiao)耗約8.3279×10-1 m3超純(chun)水（UPW）。若計入UPW生產過程資源成本(ben)，實際消(xiao)耗量將(jiang)更為可觀。

在英(ying)國，數(shu)據中(zhong)(zhong)心年用水(shui)(shui)量估計接近1×107 m3。這引(yin)發了水(shui)(shui)務公司擔憂：新建(jian)數(shu)據中(zhong)(zhong)心將造成嚴重缺水(shui)(shui)，供水(shui)(shui)難(nan)以滿足人工智能的(de)用水(shui)(shui)需求(qiu)。安格利亞(ya)水(shui)(shui)務公司近期反對在北林肯郡建(jian)設數(shu)據中(zhong)(zhong)心，稱該地區是“全國最干旱的(de)區域之一”。

然而英(ying)國(guo)科技協(xie)會TechUK對英(ying)格蘭73家數據中(zhong)心的調查(cha)顯示(shi)，這些擔憂可能被夸(kua)大了。調查(cha)發(fa)現：

?51%的(de)受(shou)訪中心采用無水冷卻(que)系統。

?64%的中心年用水量低(di)于(yu)10 000 m3——低(di)于(yu)普通(tong)休閑中心的用水量。

?89%的(de)中(zhong)心要么實(shi)施用水計量，要么部署無需(xu)用水冷卻的(de)系統(tong)。

?僅4%的中心報告年用(yong)水(shui)量(liang)超過100 000 m3。

顯然，可持續性將成為(wei)未來人工智能數據中心(xin)發展(zhan)的(de)關(guan)鍵因素。

衡量人(ren)工智能水足(zu)跡(ji)的(de)關鍵指標(biao)

水的使用方式可分(fen)為取水與消(xiao)耗(hao)兩(liang)部分(fen)：

取水：從地下或地表水源中提(ti)取淡水，可為臨時性(xing)或永久(jiu)性(xing)。

消耗(hao)：指(zhi)(zhi)蒸(zheng)發、蒸(zheng)騰、融入產(chan)品或作物，或從直接水環境中移除的(de)水量(liang)。該指(zhi)(zhi)標常作為水足跡值使用(yong)。

OECD用(yong)以下公式(shi)計算人工智能在(zai)數據(ju)中心的水足跡：

水(shui)(shui)足跡 = 服務器(qi)能(neng)耗(hao)(hao) × 現場用(yong)水(shui)(shui)效率 + 服務器(qi)能(neng)耗(hao)(hao) × 電源使用(yong)效率 × 場外用(yong)水(shui)(shui)效率

公式中(zhong)的(de)(de)服務器能耗(hao)(hao)可通過(guo)內置(zhi)傳感(gan)器測(ce)量(liang)。現場(chang)用水(shui)效率(lv)衡(heng)量(liang)冷(leng)卻(que)系(xi)統的(de)(de)用水(shui)效率(lv)，電源(yuan)使(shi)用效率(lv)（PUE）則衡(heng)量(liang)非IT能耗(hao)(hao)開銷(xiao)（如，制冷(leng)能耗(hao)(hao)和配電損耗(hao)(hao)）。場(chang)外用水(shui)效率(lv)衡(heng)量(liang)發電過(guo)程中(zhong)的(de)(de)用水(shui)效率(lv)。

預測外(wai)的人(ren)工智(zhi)能(neng)和水資源消耗

全球數據中(zhong)心行業每年(nian)(nian)消耗(hao)超過(guo)5.6×1012 m3水(shui)。國際能源署（IEA）預(yu)測顯(xian)(xian)示(shi)，這一數字可(ke)能急劇攀升，到2030年(nian)(nian)最高(gao)可(ke)達(da)1.2×109 m3。單個超大(da)規模數據中(zhong)心的影響更為顯(xian)(xian)著：一座(zuo)100 MW的設施年(nian)(nian)耗(hao)水(shui)量可(ke)達(da)約2.5×1010 m3/a，相(xiang)當于約8萬人的用(yong)水(shui)需求。

英國(guo)政府報告指出，處(chu)于人工(gong)(gong)智能發展前沿的(de)頂尖科技公司和超大(da)規模數(shu)(shu)據中(zhong)心供應商，其數(shu)(shu)據中(zhong)心用(yong)水(shui)(shui)量(liang)(liang)均呈現大(da)幅(fu)年(nian)增長。微軟(ruan)全球用(yong)水(shui)(shui)量(liang)(liang)（主要用(yong)于云數(shu)(shu)據中(zhong)心）在(zai)2022年(nian)增長34%，達(da)到6.4×106 m3。谷歌(ge)數(shu)(shu)據中(zhong)心2022年(nian)用(yong)水(shui)(shui)量(liang)(liang)達(da)1.95×107 m3，增幅(fu)達(da)20%。這(zhe)凸顯了人工(gong)(gong)智能工(gong)(gong)作負載驅動(dong)的(de)水(shui)(shui)資源需(xu)求激(ji)增態勢。

人工智能發展對取(qu)水(shui)率的影響

盡管數(shu)據中(zhong)心用水類型已有所(suo)變(bian)化，但多數(shu)仍使用飲用水。在(zai)水資(zi)源(yuan)緊張地區，這(zhe)導致數(shu)據中(zhong)心與人類生(sheng)活(huo)用水之間形成了資(zi)源(yuan)競爭(zheng)。

這種競爭(zheng)可(ke)能成為壓力點，因為數據(ju)中心仍是(shi)巨(ju)大的用(yong)水(shui)消耗(hao)(hao)者。預(yu)計到2027年(nian)，全球(qiu)人工智能需求將消耗(hao)(hao)約(yue)4.2×109至(zhi)6.6×109 m3的水(shui)資源，這一(yi)取水(shui)量(liang)甚至(zhi)超過丹麥的年(nian)均取水(shui)量(liang)。

在美國，得克薩斯州水資源開發委(wei)員會(hui)預計該州數據中心(xin)2025年用水量將(jiang)達1.85×108 m3，到2030年將(jiang)激增(zeng)至(zhi)近1.51×109 m3。屆時全州數據中心(xin)用水量將(jiang)占全州總用水量的7%。

資(zi)源競爭已導致美國一個備受矚(zhu)目的(de)數據中心(xin)項目流產(chan)。與亞馬(ma)遜網絡服務相關(guan)的(de)“藍(lan)色計劃”原擬在圖森市南部占地(di)290英畝，但因每年預計消耗2.35×105 m3（其(qi)中，頭兩年僅使用飲用水(shui)）等環保(bao)問題遭到市政領(ling)導和居(ju)民(min)反對。

盡管該計劃(hua)承(cheng)諾在(zai)(zai)最初(chu)兩年后使用(yong)再(zai)生水，并為城(cheng)市(shi)帶來就(jiu)業機(ji)會和數十(shi)億(yi)美元的額外(wai)收(shou)入(ru)，但居(ju)民們認為在(zai)(zai)沙漠環(huan)境中建造耗水量巨大的數據中心(xin)毫無(wu)意義(yi)。當(dang)地居(ju)民丹尼·加西亞(ya)在(zai)(zai)居(ju)民與市(shi)政領導的會議(yi)上發(fa)言時(shi)，道出了反對者的心(xin)聲：“我們夏季氣溫(wen)創下歷史新高，而水位卻跌至歷史最低點。季風降雨已不復(fu)存(cun)在(zai)(zai)，圣(sheng)克魯茲(zi)河(he)再(zai)難滿溢兩岸(an)。”

世界資源研究所預測(ce)，到2030年，人工智能(neng)基礎設(she)施每(mei)年將(jiang)消耗4.2×109 m3至6.44×109 m3淡水(shui)，約等(deng)于加州(zhou)所有家庭的年用水(shui)總量。

人工智能水資源消耗(hao)：可持續冷(leng)卻技(ji)術

確實存在更(geng)可持(chi)續(xu)的方法，這些方法用水量(liang)更(geng)少或(huo)完(wan)全不耗水，但其應用取決(jue)于當地(di)具體情況。其中(zhong)一(yi)種方法是閉環系統，另(ling)一(yi)種則(ze)是直(zhi)接芯片冷卻技(ji)術。

微軟已為自(zi)己設(she)(she)定目(mu)標，要建造零耗水(shui)的(de)(de)數據中(zhong)(zhong)心。該公司對數據中(zhong)(zhong)心的(de)(de)可持續(xu)發(fa)展目(mu)標如下(xia)：“盡管現有設(she)(she)施仍將(jiang)采(cai)用(yong)風(feng)冷(leng)與水(shui)冷(leng)混合(he)系統(tong)，但亞(ya)利桑那(nei)州(zhou)鳳凰城和威斯康星州(zhou)芒(mang)特普萊森特的(de)(de)新項目(mu)將(jiang)于2026年率先采(cai)用(yong)零耗水(shui)蒸發(fa)式(shi)設(she)(she)計(ji)。自(zi)2024年8月起，所(suo)有新建微軟數據中(zhong)(zhong)心均(jun)開始采(cai)用(yong)這項新一代冷(leng)卻(que)技術，我們正致力于將(jiang)零耗水(shui)蒸發(fa)式(shi)冷(leng)卻(que)作為自(zi)有設(she)(she)施組合(he)的(de)(de)主要制冷(leng)方式(shi)。這些新站點(dian)將(jiang)于2027年末陸續(xu)投入(ru)運營。”

微軟采用(yong)閉環(huan)系統(tong)反(fan)復利用(yong)同(tong)一水源，將熱量從(cong)發熱芯(xin)片中導出。機(ji)架和(he)服(fu)務器設計正同(tong)步開發，以適應新型熱管理及電源管理方案，具體包括：

?冷(leng)(leng)板：據(ju)微軟介(jie)紹，這(zhe)是一種(zhong)直(zhi)接(jie)接(jie)觸芯片的冷(leng)(leng)卻(que)(que)技(ji)術，可在閉環系統(tong)中實(shi)現(xian)熱交換(huan)。其散(san)熱效(xiao)率(lv)遠超傳(chuan)統(tong)風冷(leng)(leng)技(ji)術，通過直(zhi)接(jie)冷(leng)(leng)卻(que)(que)硅片并循環冷(leng)(leng)卻(que)(que)液（類似汽車散(san)熱器原(yuan)理(li)）實(shi)現(xian)高效(xiao)散(san)熱。相較傳(chuan)統(tong)方(fang)案(an)，該方(fang)案(an)顯著(zhu)提升了冷(leng)(leng)卻(que)(que)效(xiao)率(lv)并實(shi)現(xian)了更精(jing)準的溫度控制。

?輔助冷(leng)卻器(qi)：該液(ye)冷(leng)系(xi)統可應(ying)用于現有數據(ju)中心，通過連接芯片表面的冷(leng)板導出熱(re)量(liang)。

?微流(liu)體(ti)(ti)技術(shu)：公(gong)司正將冷板(ban)技術(shu)深(shen)化，在(zai)芯片設計中集成微型流(liu)體(ti)(ti)通道，使冷卻液直(zhi)接貼近處理器運行(xing)。

人工智能運(yun)營(ying)中廢水處理創新

埃隆·馬斯克在(zai)(zai)孟菲(fei)斯建(jian)造的巨型xAI算法超(chao)(chao)級工廠爭議不(bu)斷，包括未經許可使用(yong)(yong)燃(ran)氣輪機供電(dian)導致(zhi)的空氣污(wu)染問題(ti)。然而(er)，此前關(guan)于該工廠為(wei)滿足用(yong)(yong)水需(xu)求將耗盡(jin)當地含水層(ceng)的擔(dan)憂已被證(zheng)明是多余的。相反，馬斯克正在(zai)(zai)投資6 900萬歐元建(jian)造污(wu)水處(chu)理(li)廠，被處(chu)理(li)的廢水再生后將循環利(li)用(yong)(yong)于xAI的生產需(xu)求。冷卻系統通常(chang)需(xu)要超(chao)(chao)純水（UPW），這(zhe)有望推動陶瓷(ci)膜等廢水處(chu)理(li)技術的發展。

數據中心(xin)回收利用處理(li)(li)后的廢(fei)水(shui)正日(ri)益普及(ji)。馬來西亞Bridge Data Centres公(gong)司便宣布(bu)將利用處理(li)(li)后的廢(fei)水(shui)作為再生水(shui)，用于其閉環冷卻系統。

亞馬遜網(wang)絡服務公司于(yu)(yu)2024年宣布，將(jiang)在美(mei)國100個數(shu)據中心擴大再生水(shui)(shui)使用(yong)規模。該(gai)公司表示(shi)此舉將(jiang)為所(suo)在社(she)區節省2.01×105 m3飲用(yong)水(shui)(shui)。技術發(fa)展(zhan)的(de)驅動力源(yuan)于(yu)(yu)當(dang)地環境(jing)與資源(yuan)條(tiao)件。通過采用(yong)直接蒸發(fa)冷卻技術——將(jiang)室(shi)外熱(re)空(kong)氣經(jing)水(shui)(shui)浸冷卻墊處理，使其在蒸發(fa)過程中降低溫度后輸送(song)至(zhi)服務器機房(fang)——該(gai)公司宣稱已實現數(shu)據中心年用(yong)水(shui)(shui)量削減85%。

在條件允許(xu)的情(qing)況下，例(li)如(ru)，愛爾(er)蘭和瑞典，該方法會與自然冷卻相結合(he)，僅在必要時啟用(yong)蒸發冷卻。這使得某些時候(hou)全年95%的時間(jian)無需用(yong)水。

然而，Black & Veatch 2025水(shui)資源報(bao)告揭示，美國(guo)水(shui)務(wu)公司尚未(wei)充分準(zhun)備應對人工智能數(shu)據中心行(xing)業可(ke)能帶來(lai)的(de)需求(qiu)。報(bao)告指出：超過半數(shu)（54%）的(de)受訪者在被問及其(qi)組織是(shi)否將(jiang)數(shu)據中心和技(ji)術制造商用水(shui)需求(qiu)增長納入短期及長期資源規劃(hua)時，給出了“否”的(de)回答(da)。

人工智能企業水資源(yuan)節約策略

許多(duo)大型科技公司都涉足數據(ju)中(zhong)心(xin)領域，各自制定了包含節水措(cuo)(cuo)施的可持續(xu)發展(zhan)框架(jia)、目(mu)標及指標。亞馬遜、谷歌、Meta和微軟均對數據(ju)中(zhong)心(xin)用水進行監測，致力于提(ti)升用水效率(lv)，同時在(zai)周邊區域推行節水舉措(cuo)(cuo)。例如，實施雨(yu)水收集與(yu)循環利(li)用，并在(zai)運營所在(zai)流域開(kai)展(zhan)水資源管理項目(mu)。

在數據(ju)中心內(nei)部(bu)，閉環(huan)系統的應用消(xiao)除了(le)(le)對冷卻塔(ta)的需求——傳統冷卻塔(ta)會因蒸發導致(zhi)水資(zi)源(yuan)流失。通過使同(tong)一水體在系統內(nei)循環(huan)使用長達15年以上，徹底(di)擺脫了(le)(le)對新鮮水源(yuan)的持續(xu)消(xiao)耗(hao)。

人工智能(neng)用水環(huan)境影(ying)響評估

人工智能用水與碳足跡的(de)關聯性

2021年，數(shu)據中(zhong)心產生的溫室氣體排放量占全球總(zong)量的0.5%；但預計到(dao)2040年，這一數(shu)字將(jiang)增長(chang)十倍。

2024年(nian)，亞(ya)馬遜的碳排(pai)放量在(zai)三年(nian)內(nei)首次上升(sheng)，部分原(yuan)因在(zai)于數據中心的建設。

對當(dang)地水資源和(he)生態系(xi)統的影(ying)響

從地下(xia)水(shui)(shui)源(yuan)抽取水(shui)(shui)資(zi)源(yuan)可能(neng)造成環(huan)境損害，例如(ru)，導致含水(shui)(shui)層枯竭。Source Material與《衛報》聯合研究發現，全球(qiu)三家企業旗(qi)下(xia)38座運營(ying)中的數(shu)據(ju)中心正位于水(shui)(shui)資(zi)源(yuan)匱乏地區，另有(you)24座數(shu)據(ju)中心正在(zai)這些地區建設(she)中。

冷卻塔排放(fang)的廢(fei)水同樣構成(cheng)環境威脅，其中高濃度(du)的礦物(wu)質和pH值可能(neng)對(dui)野生動物(wu)造成(cheng)危(wei)害(hai)。

人工(gong)智能(neng)水消耗(hao)對氣(qi)候變化的影(ying)響

水(shui)資源消耗和開采量(liang)的增加(jia)可(ke)能加(jia)劇氣候危機(ji)。在西班牙阿拉貢地(di)區，反對亞馬遜數(shu)據中心的團體(ti)——包括名為(wei)“Tu Nube Seca Mi Río”（意為(wei)“你的云正(zheng)在枯竭(jie)我的河流”）的運動組織——因水(shui)資源短(duan)缺問題呼吁暫停新建數(shu)據中心。

這些數據中(zhong)心獲準每年使用755 720 m3水，足(zu)以灌溉233公頃(qing)（576英畝）玉米田(tian)——該地(di)區(qu)主要農作物之一。亞(ya)馬遜近期以氣溫上升需增加用水為由(you)，申請將用水量提升48%。

然(ran)而(er)《衛報(bao)》指出，該國75%的國土面(mian)臨荒漠化風險。道德(de)科技協會創始人(ren)洛雷(lei)娜(na)·哈梅-帕拉西聲(sheng)稱，這些(xie)數據中(zhong)心(xin)正“將西班牙推向生態崩潰的邊(bian)緣(yuan)”。

除(chu)加劇水資源短(duan)缺風險外，報告(gao)還指出這些數據中心的電力消耗(hao)量預計將超過該地區當前總用(yong)電量。

人(ren)工智能擴張(zhang)帶來(lai)的淡水(shui)供應挑戰

SourceMaterial報告指出，隨著云服務和人工智能服務需求增長，亞(ya)馬遜、微軟和谷(gu)歌三(san)家公司計劃將(jiang)自有數據中心(xin)數量(liang)擴大近80%。部分擴建項目(mu)將(jiang)落(luo)戶面臨水資(zi)(zi)源壓力的(de)地區，包括(kuo)亞(ya)利桑那州(zhou)。若數據中心(xin)冷(leng)卻需消(xiao)耗淡水資(zi)(zi)源，此(ci)類擴張(zhang)將(jiang)再度引(yin)發資(zi)(zi)源爭奪戰(zhan)。

亞利桑那(nei)州的干旱并未阻(zu)礙Meta斥資8.59億歐元在該(gai)市開設(she)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)。該(gai)地區正逐(zhu)漸成為數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)樞紐，盡管州政府(fu)以(yi)地下(xia)水(shui)資源(yuan)枯竭為由撤(che)銷了馬里科帕縣新建住宅(zhai)的許(xu)可(ke)，微軟仍在同一(yi)區域運(yun)營(ying)著兩座數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)。谷歌數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)獲批(pi)年用水(shui)量(liang)達5.5×106 m3，約相當于2.3萬(wan)居(ju)民的用水(shui)總(zong)量(liang)。

人工智能水足(zu)跡政策與治(zhi)理(li)

應對(dui)人工智能用水問(wen)題的(de)監管框架

在美國，目前尚無針對人工智能的聯(lian)邦(bang)法規，也沒有要(yao)求科技公(gong)司披露能源和水資源消耗(hao)的法律框架。各州可自行決定是否實(shi)施相關法規。在紐約州，立(li)法要(yao)求數據中(zhong)心運營商提交年度水電(dian)消耗(hao)報告(gao)及可持續(xu)發(fa)展舉措報告(gao)，同時對新建站點設置(zhi)限制條件，要(yao)求運營商必須報告(gao)預(yu)計的水電(dian)消耗(hao)量。

歐盟(meng)委員會要求數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)最遲于2030年前實現高能效與(yu)可(ke)持續運營。該委員會正為(wei)歐洲議會準備(bei)一份評估(gu)報告(gao)，研究數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)行(xing)(xing)業向凈(jing)零(ling)排放(fang)轉型可(ke)行(xing)(xing)性。報告(gao)將基于數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)運營商(shang)依(yi)據(ju)《歐盟(meng)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)共同評級體(ti)系條(tiao)例》提(ti)交的數(shu)(shu)據(ju)。

然而部分專家認為(wei)，隨著(zhu)更先進的(de)人工智能(neng)模(mo)型出(chu)現(xian)，凈(jing)零(ling)目標將難以實現(xian)。賓夕法尼亞大學電氣與系(xi)統工程教授本杰明(ming)·李(li)向美(mei)國(guo)國(guo)家公共電臺表示(shi)：“2022年末生成式(shi)人工智能(neng)出(chu)現(xian)前，數據(ju)中心運營商(shang)曾對實現(xian)凈(jing)零(ling)抱有希(xi)望。但以當(dang)前基礎設施投資計劃(hua)來(lai)看，我(wo)認為(wei)根本無法達(da)成這些凈(jing)零(ling)目標。”

人(ren)工智能與(yu)水資源消耗的未來發展方向

將人(ren)工智(zhi)能數據中(zhong)心遷至海洋

《科學美國人(ren)》報道稱(cheng)，中(zhong)國正(zheng)(zheng)在試點(dian)將數據中(zhong)心安置(zhi)于海(hai)(hai)底的項(xiang)目。為避(bi)免占用水(shui)資源（這些水(shui)本可用于人(ren)類(lei)飲(yin)用和農業灌溉），該國正(zheng)(zheng)在上(shang)海(hai)(hai)海(hai)(hai)岸(an)9.65 km外建造一(yi)座(zuo)風力(li)驅動的水(shui)下數據中(zhong)心。報道指出，上(shang)海(hai)(hai)是中(zhong)國的人(ren)工智能(neng)樞紐之一(yi)。

該項目靈(ling)感似(si)乎(hu)源自微軟在蘇格蘭近海擱置的(de)計劃。該計劃始于(yu)2015年(nian)，到2021年(nian)Data Centre Dynamics網站報道時已告終止。

“納提(ti)克計(ji)劃”曾將(jiang)855臺(tai)(tai)服(fu)務器(qi)浸入(ru)水中(zhong)(zhong)(zhong)無人(ren)值守長達兩(liang)年多，數據中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)內充填惰性(xing)氮氣。同期在(zai)陸(lu)地設立對照組，135臺(tai)(tai)服(fu)務器(qi)在(zai)常規數據中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)環(huan)境中(zhong)(zhong)(zhong)運(yun)行微軟(ruan)Azure云軟(ruan)件。實驗結果頗具啟(qi)發性(xing)：當(dang)水下(xia)服(fu)務器(qi)被回收時，855臺(tai)(tai)設備(bei)中(zhong)(zhong)(zhong)僅(jin)6臺(tai)(tai)損壞，而陸(lu)上135臺(tai)(tai)服(fu)務器(qi)中(zhong)(zhong)(zhong)有(you)8臺(tai)(tai)出(chu)現故障(zhang)。

穩定的(de)外部溫度被認為(wei)是(shi)成(cheng)功關(guan)鍵。微軟表示雖暫無計劃建造水下數據中心，但正將(jiang)項目數據與(yu)發現(xian)應(ying)用(yong)于未來(lai)潛在(zai)方案的(de)研發。

目(mu)(mu)前其(qi)他地區(qu)也在探索將數據(ju)(ju)中心沉入(ru)水下，例如韓國正在推進(jin)一項項目(mu)(mu)，旨在開發環保技術建造水下數據(ju)(ju)中心群，該設施可(ke)在海底容納多達10萬(wan)臺服務器。首個測試模塊計劃(hua)部署于(yu)蔚山蔚州郡西生面新里港外海30 m深處，其(qi)獨特之處在于(yu)將配備三名科(ke)研人(ren)員和(he)工程師的居住艙室，這(zhe)在現有項目(mu)(mu)中尚屬首例。

浮動(dong)數(shu)據(ju)中心

日本橫(heng)濱市正計劃(hua)采用綠(lv)色能(neng)源驅動(dong)的(de)浮(fu)動(dong)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)來滿(man)足其(qi)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)需(xu)求。多(duo)家企業與(yu)橫(heng)濱市政府將合作推進該項目，在御山橋碼頭(tou)附近建(jian)造(zao)一座長25 m、寬80 m的(de)浮(fu)動(dong)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)。未來規劃(hua)包括在近海風(feng)電場附近部(bu)署(shu)此(ci)類(lei)浮(fu)動(dong)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)以滿(man)足能(neng)源需(xu)求。雖然未提及利用海水冷卻數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)，也未說明此(ci)類(lei)“綠(lv)色”項目如何(he)降(jiang)低人工(gong)智能(neng)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)的(de)用水量，但該方案確實具備(bei)兩大潛力(li)：既可將數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)遷(qian)離缺水陸地區域，又可通過部(bu)分浸沒(mei)式海水冷卻技術(shu)實現節水。

浮動數據(ju)中心(xin)的(de)構想并(bing)非新(xin)鮮事物，但相較于(yu)正在(zai)興建的(de)龐(pang)大陸基設施(shi)，該技術仍處于(yu)萌(meng)芽階段。美(mei)國Nautilus公司早在(zai)2015年(nian)便啟動浮動數據(ju)中心(xin)試點項目，該項目采(cai)用駁船(chuan)下方的(de)海水作為(wei)(wei)冷(leng)卻介質，利用熱(re)交換技術為(wei)(wei)服務(wu)器(qi)機(ji)柜降溫，再將(jiang)換熱(re)后的(de)水排回海洋。

平衡人工智能發展與水(shui)資源保護

許多新(xin)一代數據中心技(ji)術(shu)比以(yi)往(wang)消耗更少(shao)的(de)水資源，部分技(ji)術(shu)甚至完(wan)全(quan)無需(xu)用水。然而(er)，隨著人工智能(neng)需(xu)求的(de)增長，創新(xin)冷(leng)卻策略和(he)更廣泛的(de)節(jie)水措施將變得愈發重要。這些措施可(ke)能(neng)包括：

?采用(yong)閉環冷卻系統，大幅減少用(yong)水量(liang)

?應用(yong)回收再利用(yong)技術，包括(kuo)中水（灰水）處理

?實(shi)施實(shi)時用水監測(ce)，及時發(fa)現水資源(yuan)損耗(hao)并優化水流配(pei)置

?制定(ding)區(qu)域水資(zi)源(yuan)韌性(xing)策略，尤(you)其(qi)在易干旱地區(qu)

?選址時綜合(he)考量流域內的水資(zi)源(yuan)可利用量，確(que)定最適宜的數(shu)據中(zhong)心建設地點

?共(gong)享工(gong)具、技術與最佳實踐，推動全(quan)行業在用水(shui)效率和可持續性方面的整體(ti)提升

結論

對更(geng)(geng)快(kuai)、更(geng)(geng)強大(da)(da)的(de)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)應用(yong)的(de)需(xu)(xu)求，正(zheng)推動著規(gui)模日(ri)益龐(pang)大(da)(da)的(de)數(shu)據中(zhong)心(xin)遍地開花(hua)。數(shu)據中(zhong)心(xin)用(yong)水(shui)問題(ti)(ti)因(yin)多重因(yin)素(su)而(er)備受詬病，例如(ru)，使用(yong)飲用(yong)水(shui)資(zi)源，有時甚至(zhi)與(yu)設施周(zhou)邊(bian)居民用(yong)水(shui)需(xu)(xu)求直接沖突。不過，技術進步正(zheng)有效(xiao)降低現代數(shu)據中(zhong)心(xin)的(de)用(yong)水(shui)量——新型水(shui)源和更(geng)(geng)精準的(de)冷卻技術正(zheng)助力減少用(yong)水(shui)需(xu)(xu)求。與(yu)此同時，人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)模型在解(jie)決全球諸(zhu)多水(shui)資(zi)源問題(ti)(ti)方面蘊藏巨大(da)(da)潛(qian)力，包括降低人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)數(shu)據中(zhong)心(xin)的(de)用(yong)水(shui)量。

未來數年，人工智(zhi)能(neng)(neng)應用(yong)及其支撐技術(shu)預計將呈指(zhi)數級(ji)增(zeng)長，但人工智(zhi)能(neng)(neng)對緊張(zhang)水資源的(de)需求(qiu)未必同步(bu)攀升，甚至可能(neng)(neng)創造(zao)出顯著降(jiang)低能(neng)(neng)耗的(de)途徑，減輕(qing)數據中心(xin)對其運(yun)營所在(zai)地區(qu)環(huan)境(jing)的(de)影響。再生水的(de)大規模應用(yong)也(ye)將為(wei)水務技術(shu)創新者和公用(yong)事業(ye)公司帶來挑(tiao)戰(zhan)與機遇，以滿足(zu)為(wei)高能(neng)(neng)耗服務器和芯片(pian)冷卻提供本地或現場水資源的(de)需求(qiu)。

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