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AI的用水问题有多严重？
这取决于情况。虽然数据中心的用水量与其他一些行业相比相形见绌，但在缺水地区这是一个问题。节水冷却技术可能有所帮助。
来源:可知 Magazine“保护我们的水资源”“为人类而非AI提供水资源”“别碰我们的水资源”——从德克萨斯州到新墨西哥州再到亚利桑那州的抗议标语如此宣告。由于对用水、能源消耗和污染感到愤怒，随着科技公司迅速扩展AI能力，当地人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，然后通过蒸发来冷却，就像出汗保持我们身体凉爽一样。数据中心内部的处理器温度可高达176华氏度，原因与过载的笔记本电脑发热相同。
但虽然数据中心消耗大量能源这一点毋庸置疑，水的消耗则更为复杂。网上流传的说法几乎没有提供清晰度，从声称聊天机器人每次查询可消耗500毫升水的文章，到一些在线评论员宣称AI的水问题不存在。而大型科技公司自身的消耗数据往往不完整且不一致。
专家强调，总体而言，数据中心的水消耗与农业和一些制造业等行业的用水相比微不足道。研究人员估计，2023年数据中心冷却系统消耗了660亿升水，不到全国总消耗量的1%。
然而，随着AI数据中心的快速建设，这一数字可能会大幅上升——这对水资源丰富地区可能不是大问题，但在新墨西哥州和亚利桑那州等干旱地区可能显著增加当地水资源压力。
幸运的是，工程师们表示，有很多可以而且正在采取的措施来减少对当地水资源的压力。“有很多好主意，”康奈尔大学能源系统专家Fengqi You说。当加入补充和恢复自然水资源的努力时，“很有可能最终实现现场冷却的净零用水。”
更多可再生能源和更好的选址
AI技术的最新进展已经减少了许多数据中心的水需求。加州大学河滨分校的电气与计算机工程师Shaolei Ren表示，他在2024年基于GPT-4（ChatGPT早期版本）做出的估计——起草一封简短电子邮件将消耗500毫升水——已经过时，因为AI模型已变得更高效。2025年，谷歌估计处理其中间聊天机器人Gemini的中位长度查询消耗五滴水。
但鉴于AI使用的增长，即使微小的数量也会累积。You的研究小组最近预测，到2030年，美国数据中心年消耗量可能达到7310亿至11250亿升——后者大约相当于纽约市的年度饮用水供应量。
尽管如此，这些数字不仅包括冷却，还包括用于发电以供电数据中心的更多水量。其中大部分来自燃烧煤炭或天然气，水在被用于旋转发电涡轮机后将蒸汽冷却回液态。换句话说，通过转向几乎不需要水运行的太阳能和风能，可以显著减少AI的水消耗，You说。
You补充说，公司应将数据中心选址在较少发生干旱且拥有充足可再生能源的地区，如蒙大拿州、内布拉斯加州、德克萨斯州部分地区和南达科他州，而不是在水资源紧张的地区（如亚利桑那州、新墨西哥州和南加州）建设新数据中心。他说，战略性选址与其他措施相结合可将AI未来的水足迹减少高达86%。
新的冷却技术
冷却技术的进步也在发挥作用。专门用于AI的最新数据中心已经比其前代更加节水。
前AI时代的数据中心使用风扇带走装满处理器的机架的热量，然后使用冷却系统将冷水通过建筑物输送以再次冷却热空气。加热后的水然后进入冷却塔，冷却塔去除热量但也将部分水散失到大气中。这种蒸发冷却消耗大量水，加州大学圣巴巴拉分校研究数据中心可持续性的Eric Masanet说。
但AI数据中心内部耗能巨大的处理器产生如此多的热量，仅靠空气很难去除。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，一个充满水（有时混合有温度调节化学品）的管道系统在硬件上运行，直接冷却处理器而不是冷却整个数据中心。由于这是一个闭环系统，没有水损失：如果外部条件足够凉爽，可以通过将管道暴露在外部空气中来冷却加热后的流体，或者使用类似空调的系统，后者消耗能源。
但当天气极热或潮湿时，数据中心需要启用额外的、更有效的涉及水的方法；其中之一是在管道周围喷雾。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AI数据中心仅在夏季最热的时候使用这种水基冷却。
尽管如此，他和同事们最近估计，该州不断增长的数据中心数量——目前消耗不到该州水需求的1%——到2040年可能使用该水量的3%至9%。不过他预计这一数字将大幅下降。“数据中心在用水方面正变得越来越高效，”他说。
事实上，近期的技术发展使得即使在炎热气候下也更容易避免水基冷却，NVIDIA可持续发展负责人Josh Parker说，该公司设计了许多AI专用数据中心中的处理器。他们最新一代处理器运行温度如此之高，以至于可以用大约113华氏度的水冷却，Parker说，这比传统方法要高得多。这减少了对水基冷却的需求。除非当地温度经常超过113华氏度（通常在严重热浪期间才会超过），"通常我们可以只用大型高效风扇冷却基础设施，环境空气就足以带走热量，"Parker说。
Ren警告说，一些公司可能不希望让处理器运行那么热，因为这可能干扰计算性能，而一些公司也在同一空间内安置无法承受高温的非AI服务器。但其他冷却技术正在开发中。
其中一些依赖于精心设计的管道系统，能更有效地从处理器带走热量。一些美国公司正在探索浸没式冷却，即数据中心硬件放置在充满冷却液体的槽中。在中国，一些公司采取了类似方法，将数据中心安装在海洋中，尽管Bahadur说这使得在硬件需要更换或升级时难以接触。
冷却技术的进步对于科技公司实现其运营可持续性目标是必要的。根据亚马逊的一份声明，其云服务“设定了到2030年实现水正效益的目标——向社区返回的水超过我们直接运营消耗的水——截至2024年，我们已经完成了一半以上。”
OpenAI的一位发言人指向一个概述公司最小化用水计划的网页，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淡水的120%。
一些公司，如谷歌，也在寻找智能方法来利用数据中心的废热帮助解决其他可持续性挑战，如减少建筑供暖对化石燃料的依赖。在整个欧洲，一些数据中心正在将冷却回路中的热量输送到用于建筑供暖的区域供暖系统中。
AI未来用水取决于科技公司、工程师和政策制定者在未来几年做出的决策，Masanet说：数据中心选址何处、当地的能源基础设施和气候，以及它们如何设计。“如果你选择一组选项，你的数字将高得离谱，”他说。“你选择另一组选项，它将低得多。”