AI不仅费电,还费水

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作者：微信文章

当所有人都在计算大模型烧掉多少度电时，另一张账单正悄悄逼近——水。生成一句 AI 回复的代价，可能是一瓶 500 ml 的矿泉水；一座传统数据中心一天的冷却用水，足够 5 万城镇居民生活。干旱州的新机房还没通电，就先让当地水库报警。

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500 ml 水换一个回答

加州大学河滨分校的研究给出直观换算：ChatGPT 每生成 10–50 句中等长度回答，就要消耗 500 ml 冷却水。按 52 亿次月访问量粗算，仅这一产品一年就要“喝”掉约 1.5 亿瓶矿泉水。麦肯锡预测，2030 年 AI 相关设施的用水需求将以每年 33% 的速度递增。

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干旱州的“水危机”

美国 1827 座活跃数据中心里，有 437 座位于内华达、亚利桑那、得克萨斯等缺水州。弗吉尼亚州北弗吉尼亚地区拥有全球密度最高的机房群，却至今没有全州统一的用水监管。州政府否决了要求数据中心做水影响评估的法案，理由是“避免繁文缛节”。

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污染比耗水更隐秘

冷却系统添加的杀菌剂、阻垢剂、PFAS“永久化学物质”正渗入地下水。加州已在 600 多处水源检出 PFAS，而数据中心退役后，这些化学残留仍会继续迁移。高温回排水还会造成热污染，扰乱当地河流与湖泊生态。

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巨头自救：无水、再生与“水正效益”

亚马逊 AWS 承诺 2030 年实现“水正效益”——回馈社区的水量超过自身消耗，目前已完成 53%。谷歌 25% 的数据中心使用再生水或非饮用水冷却；微软去年推出零水冷设计，专为 AI 负载服务。短期内，这些措施仍难抵消行业的整体饥渴。
当 AI 席卷千行百业，水表也在飞速旋转。下一轮基础设施竞赛，拼的或许不只是芯片，还有谁能先让数据中心“止渴”。



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