遼寧
跟AI聊5分鐘大約消耗500毫升水，全產業的年耗水量更是高達230億立方米！
近日，在舉辦于遼寧大連的夏季達沃斯論壇上，畢馬威中國副主席吳旭初介紹，當我們跟AI進行5分鐘聊天時，遠處的某個數據中心已經為此消耗了500毫升的散熱用水。美國國家地理學會空氣和水基金科學委員會委員溫波也有類似表述，不過衡量標準略有不同，稱當用戶向AI提出10個問題時，就有相當于一瓶礦泉水的量被消耗。
為啥AI如此費水？報告指出，從上游到下游，AI產業無不是吞水巨獸。世界經濟論壇的一份報告指出，在芯片、發電和算力三大AI環節中，每年有差不多230億立方米淡水被消耗，占全球工業淡水取用總量的3.7%。
首先是芯片領域。尤其是先進制程的GPU，在制造過程中需要大量的水，而且必須是極高純度的超純水，參與到晶圓清洗、光刻、蝕刻等工藝流程中。有數據表明，一座正常規模的芯片廠，每天就能消耗1000萬加侖（接近3.8萬立方米）的水，相當于數萬戶家庭的日常用水量。
然后是發電領域。業界有句話，叫“AI的盡頭是電力”，因為這些數據中心全都是吞電巨獸。傳統的化石燃料發電廠，原理都是蒸汽循環發電，冷卻過程大量蒸發水。即便是可再生能源，比如太陽能和風能，同樣也需要在制造環節間接用水。因此，隨著人工智能技術的不斷發展，電力消耗越來越恐怖，自然也帶動著水的消耗量越來越大。
最后，就是算力本身的耗水了，具體來說是給芯片散熱。我們多次提到，數據中心有40%左右的耗電量都用在散熱上了。散熱系統的熱量，最終是要通過蒸發冷卻的方式釋放掉的。有人進行過估算，認為一座數據中心的用水量，平均有高達85%的部分通過蒸發流失掉了。
由此可見，人工智能技術確實是建立在對水資源的極大消耗基礎上。
問題在于，所有這些流程，都面臨著一定弊端。
首先，上述耗水活動，都是不可循環的模式，這意味著所有水資源都要重新取用或制備，這是導致耗水量巨大的重要因素。
其次，經過工業生產后的水，就會回歸自然界。但這些水已經摻進了雜質，比如鈣、氯化物和二氧化硅等，甚至可能會攜帶病菌，又或者因為鹽度升高降低含氧量從而影響水生生物。
再次，全球近三成的芯片廠、四成的數據中心都建立在缺水地區。這種選址方式或許把電價和土地成本放在了前面，卻忽略了水源問題，導致缺水地區面臨更嚴重危機。
幾位專家把耗水量的問題搬到夏季達沃斯論壇上討論，核心目的就是呼吁企業關注并解決當下用水問題。新產業可以建立在海邊，利用近乎無限的海水循環，節省淡水資源；可以通過回收用水的方式，既避免無謂地從大自然取水，也防止摻了雜質的水進入自然界。
總之，科技發展的同時，也要考慮到其可能產生的副作用。技術終究是服務于人類的，如果最終反噬我們，就得不償失了。
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