當人們熱議人工智能帶來的電力消耗激增時，一個相對隱蔽但同樣嚴峻的資源挑戰正在顯現——水資源短缺。
隨着 AI 技術快速發展，數據中心建設熱潮背後隱藏着巨大的水資源消耗危機。市場情報集團 Aterio 的最新研究顯示，美國全國現有 1827 個活躍數據中心，另有 1726 個已宣佈建設計劃，419 個正在施工中。
這些數據中心需要數百萬加侖水進行冷卻，其用水需求與 AI 支持設施的擴張同步增長。更令人擔憂的是，在面臨水資源短缺的乾旱地區，多個數據中心正在規劃或建設中。在內華達、亞利桑那、得克薩斯、猶他、加利福尼亞和科羅拉多等水資源嚴重緊張的州，就有 437 個數據中心在建或規劃中。
環境專家警告，除了巨大的用水量外，數據中心冷卻系統中的化學添加劑還可能污染地下水，造成長期環境影響。
<h2 style="text-align: left">AI 耗水量驚人</h2>
美國內華達大學拉斯維加斯分校建築與城市規劃教授 Steffen Lehmann 指出，傳統大型數據中心每天可消耗高達 500 萬加侖水，相當於 2 萬至 5 萬人口城鎮的日用水量。
據加州大學河濱分校和得克薩斯大學阿靈頓分校的聯合研究，即使是相對簡單的 AI 工作負載也需要大量冷卻水。
以 ChatGPT 為例，生成 10 到 50 箇中等長度回應的耗水量相當於一瓶 500 毫升的水。而根據 Semrush 的數據，ChatGPT 每月訪問量約為 52.4 億次。
麥肯錫公司 2024 年分析預測，到 2030 年，對 AI 功能支持設施的需求將以每年 33% 的速度增長。
<h2 style="text-align: left">污染風險不容忽視</h2>
環境服務公司 Omega Environmental Services 總裁 Steve Rosas 表示，數據中心面臨的不僅是用水量問題，還有冷卻系統添加劑滲入地下水造成污染的風險。
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我們已經修復了一些工業冷卻操作用殺菌劑、腐蝕抑制劑和阻垢劑污染土壤和地下水的場地，這些化學物質在設施關閉後很長時間內仍會在環境中持續存在。
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他特別關注 PFAS（全氟烷基和多氟烷基物質）污染問題。這些被稱為 “永久性化學物質” 的物質因其在環境中的持久性而得名。Rosas 表示：
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許多冷卻系統組件和滅火泡沫含有 PFAS 化學物質，我們目前正在加州超過 600 個水源地點調查這些物質。
</blockquote>
科技加速器 OSLabs 軟件工程師 Arnold Pinkhasov 補充説，大量取水可能降低地下水位、危害當地野生動物，甚至與農業用水形成競爭。用於冷卻的水以更高温度返回環境時，還會造成熱污染，影響河流和湖泊生態系統。
<h2 style="text-align: left">監管體系存在空白</h2>
在擁有全球最大數據中心市場的美國弗吉尼亞州，目前沒有針對數據中心用水的全州性監管規定。該州僅在北弗吉尼亞就有超過 150 個數據中心，凸顯了監管需求與發展推進之間的矛盾。
弗吉尼亞州眾議院法案 1601 本應要求對擬建數據中心設施進行地表水和地下水環境影響評估，但該法案在 5 月被州長 Glenn Youngkin 否決。Youngkin 稱該立法將限制地方自主權，為新數據中心創造 “不必要的繁文縟節”。
數據中心聯盟通訊總監 Jon Hukill 表示，行業整體致力於負責任的用水，但在各州監管差異巨大的立法環境下面臨挑戰。
<h2 style="text-align: left">科技巨頭積極應對</h2>
亞馬遜雲服務 (AWS) 表示正在 “加倍努力保護淡水資源”，致力於到 2030 年在數據中心實現 “水資源淨效益”，即向社區回饋的水量超過其直接運營使用量。AWS 發言人向媒體透露，公司專注於使用更可持續的水源，如水回收或雨水收集。
該發言人透露，AWS 在實現 2030 年水資源淨效益目標方面已完成 53%，高於 2023 年的 41%。
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在美洲，我們現有的數據中心 90% 的時間無需用水進行冷卻。此外，我們在美國和全球的水資源補充項目預計每年將為環境和社區補充超過 90 億升水。
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谷歌在其超過 25% 的數據中心使用再生水或非飲用水。微軟去年 8 月推出了一種新設計，無需用水冷卻其設施中的 AI 相關工作負載。

谷歌-C

亞馬遜

美國數千個數據中心需要巨量水進行冷卻，在乾旱州問題尤其突出。而傳統大型數據中心日耗水可抵上萬人口的城鎮，生成 AI 對話也需大量水。除加劇水資源短缺外，冷卻系統的化學添加劑還有長期污染地下水風險。亞馬遜、谷歌等科技巨頭正積極採取措施，如使用再生水、開發無水冷卻技術等。

- 數據中心建設激增導致水資源短缺問題日益嚴重。  
- 在乾旱地區，437 個數據中心正在規劃或建設中，面臨污染風險。  
- 科技巨頭如 AWS 和谷歌積極採取措施，致力於水資源可持續利用。  

AI 不僅費電，還費水