AI 的用水问题究竟有多严重？

“保护我们的水资源”“水是给人用的，不是给 AI 用的”“别动我们的水”——从得克萨斯州、新墨西哥州到亚利桑那州，抗议者打出了这样的标语。由于不满数据中心的用水、耗电和污染问题，随着科技公司为 AI 快速扩充算力，美国民众正越来越频繁地抗议数据中心的迅速扩张。

许多数据中心至少部分依靠水来吸收空气或设备表面的热量，再通过蒸发实现降温，就像人体靠出汗来保持凉爽一样。数据中心内部的处理器温度最高可达 176 华氏度（约 80 摄氏度），原理与高负载运行时会发热的笔记本电脑相同。

数据中心消耗大量能源几乎毋庸置疑，但用水量则要复杂得多。网上流传的说法并不能让人更清楚地了解实际情况：有文章称，聊天机器人每次查询会消耗 500 毫升水；也有评论者声称，AI 根本不存在用水问题。大型科技公司公布的用水数据也往往不完整、口径不一。

专家强调，从总体来看，数据中心的用水量远不及农业和部分制造业。研究人员估算，2023 年数据中心的冷却系统消耗了 660 亿升水，不到全美总用水量的 1%。

不过，随着 AI 数据中心快速扩张，这一数字可能大幅上升。对水资源充足的地区来说，这未必是大问题；但在新墨西哥州和亚利桑那州等饱受干旱困扰的地方，数据中心可能会显著加剧当地的水资源压力。

好在工程师表示，有许多办法可以、也正在被用于减轻数据中心对当地水资源的压力。康奈尔大学能源系统专家 Fengqi You 表示：“现在已经有很多不错的想法。”如果再加上补充和修复自然水资源的措施，“最终，现场冷却用水很有可能实现净零消耗。”

更多可再生能源与更合理的数据中心选址

AI 技术近年来的进步，已经降低了许多数据中心的用水需求。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 年根据 GPT-4（也就是当时为 ChatGPT 提供支持的模型）做出的一项估算——撰写一封简短邮件需要消耗 500 毫升水——如今已经过时，因为 AI 模型的效率提高了。（“每次查询半升水”的说法正是源于这项研究。）2025 年，Google 估算，使用其聊天机器人 Gemini 处理一条长度处于中位数的查询，只需消耗约五滴水。

但随着 AI 使用量不断攀升，即便是微小的用水量累积起来也不容忽视。You 的团队最近预测，到 2030 年，美国数据中心每年可能消耗7310 亿至 1.125 万亿升水，后者大致相当于纽约市一年的饮用水供应量。

专家预测，随着数据中心数量不断增加，用于冷却 AI 数据中心，以及用于发电以驱动这些数据中心的水资源消耗也将上升。一项发表于 2025 年的研究根据不同情景，预测了美国未来的用水量。研究发现，转向可再生能源、提高 AI 处理器能效，以及合理规划数据中心选址，都能大幅减少 AI 的用水量。（蓝色数字表示在低需求、中需求和高需求情景下，2024 至 2030 年整个期间的预计年均水足迹。）数据来源：T. Xiao 等，《Nature Sustainability》，2025 年 เครดิต: Ars Technioca

不过，这些数字不仅包含冷却用水，还包括为数据中心供电所需的发电用水。其中很大一部分来自燃煤或燃气发电：蒸汽推动发电涡轮机后，需要用水将蒸汽冷却并重新凝结成液体。You 表示，换句话说，转向太阳能和风能可以显著降低 AI 的用水量，因为这两种能源在运行过程中几乎不需要用水。

You还建议，应将数据中心选址在不易发生干旱、且可获得充足可再生能源的地区，例如蒙大拿州、内布拉斯加州、得克萨斯州部分地区和南达科他州，而不是继续在亚利桑那州、新墨西哥州和加利福尼亚州南部等水资源紧张的地方建设新数据中心。他表示，合理选址配合其他措施，未来最多可将 AI 的用水足迹减少 86%。

新的冷却技术

冷却技术的进步也在发挥作用。最新的 AI 专用数据中心，已经比早期的数据中心更加节水。

早期的 AI 数据中心使用风扇带走处理器机架产生的热量，再通过制冷系统将冷水输送到建筑内部，进一步冷却热空气。升温后的水随后会被送入冷却塔，在那里散热，但也有一部分水会蒸发到大气中。加州大学圣巴巴拉分校的数据中心可持续性研究员 Eric Masanet 表示，这种蒸发冷却技术耗水量很大。

但 AI 数据中心中的高能耗处理器会产生大量热量，仅靠空气很难将其排出。因此，包括 Amazon、Microsoft 和 Google 在内的许多科技公司，都开始采用更高效的液冷技术。

这种技术会在硬件上方铺设充满水的管道，水中有时还会加入调节温度的化学物质，直接为处理器降温，而不是冷却整个数据中心。由于系统采用闭环设计，水不会损失：如果外界温度足够低，可以让管道接触外部空气来冷却其中的高温液体；也可以使用类似空调的制冷系统，不过这会消耗能源。

但在极端高温或高湿天气下，数据中心需要启用额外且更高效的水冷方式，其中一种就是向管道周围的空气中喷雾。德克萨斯大学奥斯汀分校的机械工程师 Vaibhav Bahadur 表示，德州大多数 AI 数据中心只会在夏季最炎热的时段采用这种水冷方式。

不过，他和同事最近估算，随着该州数据中心数量不断增加——目前它们消耗的水量还不到全州用水需求的 1%—— 到 2040 年，这一比例可能升至 3% 至 9%。但他预计，这个数字最终会大幅下降。“数据中心的用水效率正在显著提高，”他说。

NVIDIA 可持续发展负责人 Josh Parker 表示，近年来的技术进步让数据中心即使在炎热气候下，也更容易避免使用水冷。NVIDIA 设计了 AI 专用数据中心中许多处理器。该公司最新一代处理器的运行温度非常高，因此可以使用温度约为 113 华氏度的水进行冷却；Parker 说，这一温度明显高于传统冷却方式所使用的水温，从而减少了对水冷的需求。除非当地气温经常超过 113 华氏度——而这一情况通常只有在严重热浪期间才会出现——“一般来说，只需使用大型高效风扇为基础设施降温，周围空气就足以带走热量，”Parker 说。

Ren 提醒，一些公司可能不愿让处理器在如此高的温度下运行，因为这会影响计算性能；此外，有些数据中心还会在同一空间内放置无法承受高温的非 AI 服务器。不过，其他冷却技术也正在研发中。

其中一些方案采用了精心设计的管道系统，能够更高效地将处理器产生的热量带走。美国已有多家公司在探索浸没式冷却：将数据中心硬件置于装满冷却液的容器中。Bahadur 表示，中国一些公司也采取了类似思路，把数据中心建在海底；不过，一旦需要更换或升级硬件，维护起来就会非常困难。

要实现既定的运营可持续发展目标，科技公司必须继续推进冷却技术。Amazon 在一份声明中表示，其 Web Services “计划到 2030 年实现水资源正贡献——向社区返还的水量超过日常运营直接消耗的水量。截至 2024 年，我们已经完成了这一目标的一半以上。”

OpenAI 发言人指向了一份介绍公司减少用水计划的网页。Google 则计划到 2030 年，通过一系列水资源管理项目，补充数据中心消耗淡水量的 120%。

一些公司还在设法利用数据中心产生的余热，帮助应对其他可持续发展挑战。例如，Google 正在利用余热，减少建筑供暖对化石燃料的依赖。在欧洲各地，一些数据中心 已将冷却回路中的热量输送到区域供热系统，为建筑供暖。

Masanet 表示，未来 AI 的用水量将取决于科技公司、工程师和政策制定者未来几年的决策，包括数据中心的选址、当地的能源基础设施和气候，以及数据中心的设计。“如果你做出一组选择，结果可能会高得离谱；换一组选择，结果就会低很多。”他说。

本文最初发表于Knowable Magazine。

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