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我们都知道，AI对电力的能源需求。相比之下，更少的人了解AI是如何耗水的。
想象一下，煮两包方便面可能只需要半升水。但如果告诉你，和 AI 工具如 ChatGPT 在线聊天一次，消耗的水量和煮面一样多，你可能会觉得很惊讶。虽然这个量看起来很小，但当每天有数百万人使用聊天机器人时，这就变成了一个庞大的数字，并增加了总水足迹（编者注：直接或间接消耗的淡水总量）。
根据信息和通信技术（ICT）专家 A. Shaji George 的一项关于 ChatGPT 水消耗的研究，AI 聊天机器人每次与用户进行较长对话时，消耗大约 0.5 升的水。这适用于所有现有的 AI 系统和大语言模型。
另一项由加州大学河滨分校的 Pengfei Li 和 Shaolei Ren 撰写的研究《AI 模型的秘密水足迹》中，也指出了AI的“口渴”现象，并预测了 AI 工作负载对淡水资源造成的压力。
根据 2027 年的预测，全球水资源短缺的忧虑下，AI 需求将导致大量的水资源提取——从地下或地表水源中临时或永久提取的淡水。这一提取量将大致相当于丹麦和英国一半的年度总水提取量，即 42 到 66 亿立方米。
考虑到人类每年大约 0 亿立方米的淡水消耗量（根据联合国世界水发展报告和联合国粮食及农业组织的数据），这一数字显得尤为重要。
1.AI 是如何使用水的？
AI 是如何使用水的？AI 系统的水资源使用分为三个部分。首先，它包括用于支持 AI 工作负载的数据中心的水消耗。这些数据中心拥有高性能服务器，由于持续的发热，需要大量冷却剂。大多数冷却系统，如冷却塔和外部空气冷却，对水资源的敏感性很高。冷却塔在高峰时段每消耗 1 千瓦时的能源，可能需要多达 9 升的水。
其次，它还包括在火力发电厂中的用水。火力发电厂为数据中心提供电力，而发电本身需要大量水。在美国，平均每千瓦时发电需要 43.8 升水。
此外，制造 AI 芯片的过程中也需要用水。这个过程每天可能消耗数百万升的水，特别是在需要超纯水的工艺中，如水制造工艺。
AI 对水资源的需求似乎正在上升 关于数据中心经济影响的一项研究指出，将数据中心设立在监管不太严格的地区具有优势。这有助于更快、更高效地发展，因为数据中心对经济增长、创造就业和提升竞争力都有影响。
2.寻求更加绿色的AI方案
水下数据中心是解决方案吗？2024 年 6 月，微软正式宣布终止其水下数据中心项目 Project Natick。该项目始于 2013 年，旨在探索由可再生能源供电的水下数据中心的效率。通过利用海水进行冷却，他们希望使冷却过程更高效。尽管取得了一些有希望的结果，微软决定停止进一步开发。
“我们从海底操作、振动及其对服务器的影响中学到了很多东西。我们会将这些学习成果应用于其他场景中。”微软云运营与创新（CO+I）部门负责人 Noelle Walsh 说。
而在去年3月份，海南省陵水黎族自治县的清水湾，我们率先落地了全球首个商用海底数据中心。据海兰云海底数据中心总经理介绍，该数据中心每年能节省用电总量1.22亿千瓦时、节省建设用地面积6.8万平方米、节省淡水10.5万吨。
还有许多其他公司也尝试跟进过该技术，尝试建设成功的水下数据中心以节约淡水资源。不过，专家们认为，资源管理的效率仍需改进。
参考链接：
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