别只盯着AI费电!你和AI对话,也在用掉水资源:数据中心平均年耗136万吨,AI用水账单终究全人类埋单

多客科技

作者：微信文章
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你只是跟AI聊天机器人说了几句话，就有一瓶500ml的水被消耗掉了。

我们在屏幕前轻松地敲着键盘，向AI提出一个又一个的问题。在屏幕的另一端驱动人工智能的，是大型数据中心。这些庞然大物里有成千上万台高速运转的服务器，它们会产生巨大的热量。为了让这些服务器“冷静”地正常工作，最简单也最直接的办法就是用水来给它们降温。简单来说，就是让水蒸发带走热量，而这个蒸发冷却的过程就会消耗掉大量的淡水。

提到人工智能发展产生的资源消耗，大家第一时间都会想到电，而水却鲜少有人提及。它看不见，摸不着，却真实地将你的每一次点击/互动和地球上最宝贵的淡水资源连接在了一起。

01AI费水是因为数据中心在发烧要理解 AI 为什么会费水，我们得先去一个地方：数据中心。它不是一个单一的建筑，而是一个庞大的建筑群，里面密密麻麻地排列着成千上万台高性能服务器。这些服务器24小时不间断地运行，处理着我们发送过去的每一个指令，每一次计算。

特别是现在最受欢迎的生成式AI，比如ChatGPT或者Midjourney，每执行一次任务可能都需要进行天文数字级别的计算。这个过程会产生巨大的热量，一台服务器机柜的功率，甚至可以超过一个普通家用电烤箱的十倍。成千上万个“电烤箱”放在一个密闭空间里同时工作，你可以想象那温度有多高。如果热量散不出去，服务器就会宕机，AI就“罢工”了。所以，散热成了数据中心最核心的生命线。而目前，最高效、最具性价比的散热方式之一，就是“蒸发冷却”。

原理其实也很简单，就像我们夏天在皮肤上洒水会觉得凉快一样。数据中心会把水抽进一个复杂的冷却系统，水流经发热的设备，吸收热量后变成水蒸气，然后通过巨大的冷却塔排到空气中。在这个过程中，大量的淡水就这样“蒸发”掉了。研究发现，一个数据中心每年就能用掉超过3.6亿加仑（约 136.26 万吨）的水，相当于12,000名普通人的用水量之和。而随着AI需求的爆炸式增长，这个数字还在飞速攀升。预计到2030年，全球对数据中心容量的需求将增长两倍以上。水，正在成为驱动AI发展的新“石油”。


02美国科技巨头盯上五大湖区




既然数据中心的用水量如此巨大，那么哪里有水，哪里就是风水宝地。于是，美国科技巨头的目光，不约而同地投向了五大湖区。
五大湖，这个由苏必利尔湖、密歇根湖、休伦湖、伊利湖和安大略湖组成的巨大湖群，是地球的奇迹。它储存了地球表面约20%的淡水资源，是数千万人的饮用水来源，也是一个庞大而脆弱的生态系统。

对于需要大量水资源的科技公司来说，这里简直就是天堂。湖区不仅水源充沛，而且相对凉爽的气候也能在一定程度上帮助数据中心自然降温，节省一部分能源成本。因此，芝加哥、威斯康星、俄亥俄......越来越多的数据中心选择在这些地方拔地而起。（上图为截至2025年7月9日美国中西部数据中心示意图，图中每一个点都代表一个数据中心）但问题来了，五大湖的水真的是取之不尽的吗？答案是否定的。五大湖的水，是上一个冰河时代留下的“一次性礼物”。它是一个相对封闭的系统，每年通过降雨、降雪和地下水补充的水量，仅仅占总水量的1%。这意味着，如果过度抽取使用，湖水水位就会下降，而且恢复起来相当困难。一个名为“大湖联盟”的环境组织已经对外界发出了警告，他们担心 AI 的蓬勃发展，最终可能会导致五大湖区面临水资源短缺的风险。但最让人担忧的，还是这些科技巨头在与地方政府签订开发协议时，会强势要求保密、不公开数据中心的具体能耗和水耗。这也导致民众很难发现，本地的淡水资源在不知不觉间流入那一座座神秘的巨大建筑，最后化作蒸汽消失得无影无踪。

03如何计算一次AI对话的“耗水量”




既然AI的聪明和高效，都是建立在消耗真实世界资源之上的。那么我们有没有办法知道，自己与AI对话一次，到底消耗了多少水资源呢？

答案是有的，我们可以通过一个简化的公式做大致估算：每次AI请求消耗的能量（瓦时）x 每瓦时消耗的水量（毫升） =每次AI请求的耗水量（毫లీ）首先是“每次AI请求消耗的能量”，这个数值取决于你使用的AI模型的复杂程度，以及你提出问题的难度。简单地查询一个事实，和让AI写一篇长篇报告，消耗的能量是完全不同的。根据一些学者的研究，一次与GPT-4o这样先进模型的简单交互，大约消耗1到2瓦时的能量。其次是“每瓦时消耗的水量”，这个数值代表了数据中心的水利用效率。它会因为数据中心的地理位置、气候和使用的冷却技术而有很大差异。目前，行业内约定俗成的估算是，每瓦时消耗1.3到2.0毫升的水。现在，我们可以来算一笔账了。假设我们使用GPT-4o进行一次中等复杂度的AI对话，消耗了1.75瓦时的能量。我们取一个中间值，假设数据中心的用水效率是每瓦时1.5毫升。那么，这次对话的耗水量就是：1.75 瓦时 x 1.5 毫升/瓦时 = 2.625 毫升。这个数字看起来微不足道，可能还不到一小口水。但请注意，这只是你一个人的一次对话。全球每天有数十亿甚至上百亿次这样的AI请求。积少成多，就是一个非常惊人的数字了。现在有了这个公式，下次你再使用AI的时候，就可以算一算它的水成本。看看为了得到答案，有多少水被用掉了。

04采取行动，寻找解决之道不可否认，AI技术的出现推动了科学、医疗、教育等领域的巨大进步。讨论AI的用水成本，是希望人类社会在拥抱新技术的同时，也能够认识到它所造成的环境代价，并推动它向更可持续的方向发展。好消息是，科技行业自己也已经意识到了这个问题，也在积极寻找解决方案。

比如，一些公司正在研究更先进的冷却技术，像是“浸没式液冷”，直接将服务器泡在不导电的冷却液里，可以大大减少水分的蒸发。还有的公司在尝试利用海水进行冷却，或者将数据中心直接建在海底。选址也变得更加科学。 过去，数据中心选址主要考虑电价和网络。现在，气候和水资源成了越来越重要的考量因素。Verne Global、Options Technology和DataCrunch将数据中心建在冰岛这样气候寒冷且清洁能源丰富的地区，就是很好的例子。

科学家们也在努力开发更“轻量级”、更高效的AI模型。目标是用更少的计算量，完成同样的任务，从源头上减少能源和水的消耗。需要指出的是，科技公司必须要接受公众和监管机构的监督，公开、透明地报告数据中心的能耗和水耗。政府也应该出台法规，对数据中心的选址和水资源使用进行评估和限制。尤其是在那些水资源本就紧张的地区，就更加有必要。

05写在最后

无论AI发展有多么迅速和让人眼花缭乱，我们终究还是要生活在一个需要呼吸新鲜空气、需要饮用纯净水的真实物理世界里。了解AI的水成本，会让我们成为一个更负责任、更清醒的使用者。知道眼下享受的便利，并非凭空而来。这让我们每个人都能对技术多一份清醒，也多一份责任。© THE END






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