#2030年AI耗水量够13亿人用一年# AI发展给电力带来的压力已经人尽皆知，可你大概不知道，AI也在大量消耗淡水。

●OpenAI的首席执行官奥尔特曼曾表示，ChatGPT每回答一个问题，“大约会用掉1/15茶匙的水”。
而加州大学和德州大学共同展开的一项研究指出，OpenAI的GPT-3模型每回应10到50次查询，就会消耗约500毫升的水。
双方说法的差异极大，主要区别在于，是涵盖了发电过程所需的水源，还是只考虑冷却系统的直接用水。
●AI是如何消耗水资源的？
第一，是在发电过程中使用的水，发电厂为数据中心提供电力，而发电本身就需要大量水。
第二，是AI数据中心冷却系统的水消耗。现有的主流冷却技术依旧是蒸发冷却，利用水分蒸发带走热量，为高速运转的设备降温。
尽管冷却系统可以实现水资源的多次循环利用，用水类型也已经有所变化（如尝试使用海水冷却技术），但多数仍在使用饮用水，且循环中并非完全无损耗。
“1/15茶匙的量”就是只考虑了冷却用水，但是乘上数以万亿计的调用次数，也非常巨大（如一次对话大约消耗300到2000个词元，中国日均AI词元调用量达140万亿）。
第三，制造AI芯片的过程中也需要用水。
●国际能源署的研究报告指出，目前全球数据中心每年消耗约5600亿公升的淡水，相当于22.4万个奥运会标准游泳池的容量。
根据《中国居民膳食指南》，在温和气候条件下生活的、轻体力活动的成年人，每天应饮水1500-1700毫升，取1600毫升（1.6升）的值来计算，5600亿升淡水，够将近9.6亿人喝一年。
●在水资源丰富的地区，数据中心的高用水量问题并不突出。也有人想当然认为，数据中心大多建在“水资源丰富但没人用的地区”。
但事实上，自2022年以来，全球新建或正在建设的数据中心中有三分之二都位于水资源本就紧张的地区。
如微软在2023年表示，其42%的用水来自“水资源紧张地区”，而谷歌则表示，其15%的用水量来自“严重缺水地区”。亚马逊没有公布相关数据。
研究人员表示：“他们选择在干燥地区建设数据中心并非偶然”，因为低湿度可以降低金属腐蚀的风险。此外，这些地区大多土地和劳动力价格偏低，监管也相对宽松。
●目前，由于缺乏统一的强制性报告机制，企业很少披露其数据中心的用水量。
国际能源署预计，2030年，全球数据中心消耗的淡水将飙升至每年约1.2万亿升。
拉夫堡大学的一项研究预计，到2033年，全球电力产量可能不足以满足全球所有数据中心的用电需求。
●我们或许从不了解AI真正带来了什么。