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人工智能的用水是一个问题，但从电力转向太阳能或风能可能会有所帮助
这取决于。尽管数据中心的耗水量与其他一些行业相比相形见绌，但这在缺水地区却是一个问题。节水冷却技术可以提供帮助。
来源:LiveScience从得克萨斯州到新墨西哥州再到亚利桑那州，抗议标语上都写着“保护我们的水”、“水是为了人类而不是人工智能”、“不要弄乱我们的水”。随着科技公司致力于快速扩大人工智能产能，当地人对用水、能源消耗和污染感到愤怒，越来越多地抗议美国数据中心的快速扩张。
许多数据中心至少部分依赖水来吸收空气或表面的热量，然后在蒸发时实现冷却，就像出汗使我们的身体保持凉爽一样。数据中心内的处理器内部温度可高达 176 华氏度，其原因与超负荷笔记本电脑发热的原因相同。
但是，毫无疑问，数据中心消耗大量能源，但水的消耗更为复杂。网上流传的说法并不明确，从声称聊天机器人每次查询可以消耗 500 毫升水的文章到一些在线评论员宣称人工智能的水问题不存在。而大型科技公司本身的消费数据往往不完整且不一致。
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专家强调，总体而言，数据中心的用水量与农业和某些制造业等行业的用水量相比相形见绌。研究人员估计，到 2023 年，数据中心冷却系统消耗 660 亿升水，不到全国总消耗量的 1%。
然而，随着人工智能数据中心的快速建设，这一数字可能会大幅上升——这对于水资源丰富的地区来说可能不是一个大问题，但可能会严重增加新墨西哥州和亚利桑那州等干旱地区的当地用水压力。
幸运的是，工程师们表示，可以采取并且正在采取许多措施来减轻当地水资源的压力。 “有很多好主意，”康奈尔大学的能源系统专家尤凤起说。当你努力补充和恢复天然水资源时，“最终很有可能实现现场冷却的净零用水。”
人工智能的耗水量是美国各地社区（例如纽约这里）抗议数据中心建设的原因之一。
（图片来源：Erik McGregor，来自 Getty Images）
更多可再生能源和更好的选址
人工智能技术的最新进展已经减少了许多数据中心的用水需求。加州大学河滨分校的电气和计算机工程师 Shaolei Ren 表示，他根据 GPT-4（为 ChatGPT 提供支持的模型的早期版本）所做的估计（就在 2024 年）——起草一封简短的电子邮件将消耗 500 毫升水——已经过时了，因为人工智能模型已经变得更加高效。 （这项研究是每次查询半升的说法的起源。）到 2025 年，谷歌估计，用其聊天机器人 Gemini 处理一个中等长度的查询会花费五滴水。
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但考虑到人工智能使用的增加，即使是很小的数额也会积少成多。 You 的团队最近预测，到 2030 年，美国数据中心每年可能消耗 7,310 亿至 11,250 亿升水——后者大致相当于纽约市每年的饮用水供应量。
（图片来源：T. XIAO 等人/自然可持续发展 2025）
新的冷却技术
冷却技术的进步也有所帮助。专门从事人工智能的最新数据中心已经比以前的数据中心更加节水。
专家预测，随着数据中心数量的增加，用于冷却人工智能数据中心以及产生化石燃料电力来运行它们的水的使用量将会增加。一项 2025 年的研究预测了美国在不同情景下的未来用水量，发现转向可再生能源、提高人工智能处理器的效率和数据中心的战略选址等解决方案可以显着抑制人工智能的用水量。 （蓝色数字表示 2024 年至 2030 年整个时期低需求、中需求和高需求情景下的预计年平均水足迹。）
不过，这些数字不仅涉及冷却，还涉及用于发电为数据中心供电的大量水。其中大部分来自燃烧煤炭或天然气，在用于旋转发电涡轮机后，水被用来将蒸汽冷却回液体。换句话说，通过转向太阳能和风能，人工智能的耗水量可以显着减少，而这两种技术的运行几乎不需要水，甚至不需要水，尤说。
您补充说，公司应该将数据中心建在不易发生干旱且拥有充足可再生能源的地区，例如蒙大拿州、内布拉斯加州、德克萨斯州和南达科他州的部分地区，而不是在水资源紧张的地区建设新的数据中心，例如亚利桑那州、新墨西哥州和南加州。他表示，战略选址和其他措施可以将人工智能未来的水足迹减少高达 86%。
前人工智能数据中心使用风扇带走充满处理器的机架中的热量，然后使用冷却系统将冷水输送到建筑物中以再次冷却热空气。然后将加热的水送入冷却塔，冷却塔带走热量，但也会将一些水损失到大气中。加州大学圣塔芭芭拉分校研究数据中心可持续性的埃里克·马萨内特 (Eric Masanet) 表示，这种蒸发冷却需要消耗大量的水。
但人工智能数据中心内的耗能处理器会产生大量热量，仅靠空气很难将其消除。这就是为什么许多科技公司——包括亚马逊、微软和谷歌——使用一种更高效的技术，称为液体冷却。
在这种方法中，充满水（有时与温度调节化学品混合）的管道系统在硬件顶部运行，直接冷却处理器而不是冷却整个数据中心。而且由于这是一个闭环系统，因此不会损失水：如果条件足够凉爽，可以通过将管道暴露在外部空气中来冷却加热的流体，或者使用能源的类似空调的系统。
但当天气极其炎热或潮湿时，中心需要在网上提供额外的、更有效的涉及水的方法；其中之一是使管道周围的空气雾化。德克萨斯大学奥斯汀分校的机械工程师 Vaibhav Bahadur 表示，德克萨斯州的大多数人工智能数据中心仅在夏季最热的时候使用这种水基冷却。
不过，他和他的同事最近估计，该州不断增加的数据中心（目前消耗的水量还不到该州用水需求的 1%）到 2040 年可能会消耗掉该州用水量的 3% 到 9%。不过，他预计这个数字会大幅减少。 “数据中心的用水效率正在变得越来越高，”他说。
任正非警告说，一些公司可能不想让处理器运行得那么热，因为这会干扰计算性能，而有些公司还在同一空间内放置非人工智能服务器，无法承受热量。但其他冷却技术正在开发中。
事实上，最近的技术发展使得即使在炎热的气候下也更容易避免水基冷却，NVIDIA 可持续发展主管 Josh Parker 表示，该公司设计了许多人工智能专用数据中心的处理器。 Parker 表示，他们最新一代的处理器在如此高的温度下运行，可以用水冷却至 113 华氏度左右，这比传统方法要热得多。这减少了水基冷却的需要。除非当地气温经常超过 113 华氏度（通常只有在严重热浪期间才会跨越这个阈值），“通常我们可以使用大型高效风扇来冷却基础设施，而周围的空气足以将热量带走，”帕克说。
其中一些依赖于精心设计的管道系统，可以更有效地从处理器吸收热量。许多美国公司正在探索浸入式冷却，其中数据中心硬件位于充满冷却液的水箱中。巴哈杜尔表示，在中国，一些公司采取了类似的方法，在海洋中安装数据中心，尽管这使得在硬件需要更换或升级时难以访问数据中心。
科技公司要实现其运营设定的可持续发展目标，就需要冷却技术的进步。根据亚马逊的一份声明，其网络服务“设定了一个目标，到 2030 年实现水积极目标——向社区返还的水量超过我们直接运营使用的水量——到 2024 年，我们已经完成了一半以上。”
OpenAI 的发言人指出，一个网页概述了该公司最大限度减少用水的计划，而谷歌的目标是通过各种水资源管理项目，到 2030 年补充其数据中心消耗的 120% 的淡水。
谷歌等一些公司也在寻找巧妙的方法来利用数据中心的废热来帮助解决其他可持续发展挑战，例如减少建筑供暖对化石燃料的依赖。在欧洲各地，一些数据中心正在将冷却回路中的热量输送到用于为建筑物供暖的区域供热系统中。
Masanet 表示，人工智能用水的未来取决于科技公司、工程师和政策制定者在未来几年做出的决策：数据中心的选址、当地的能源基础设施和气候以及它们的设计方式。 “如果你选择一组选择，你的数字将会破纪录，”他说。 “你选择另一组选择，它就会在下面。”
本文最初发表于 Knowable 杂志，这是一家非营利性出版物，致力于让所有人都能获得科学知识。订阅 Knowable 杂志的时事通讯。