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此外，数据中心的电力AI需要水来冷却现场和发电。培训大型语言模型（例如GPT-3）可能需要数百万升的淡水来进行冷却和发电。43这给当地的淡水资源带来了压力：美国能源部估计，2014年美国数据中心每天消耗17亿升，占美国每日用水量的0.14％，弗吉尼亚理工大学的研究人员的报告发现，至少有一个数据中心至少在高度供水到高度供水的水上服务中，至少有一个数据中心。45因此，这个口渴的行业在已经脆弱的地区有助于当地水的稀缺性，并且可能会加剧水压力的风险和强度46和干旱47，而计算需求更大。就像能源使用，不透明和不一致的报告一样，很难说明当地和全球水资源压力的规模。
人工智能威胁气候变化
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