AI的用水问题有多严重？

# AI用水问题有多严重？ 来源：https://arstechnica.com/ai/2026/08/how-much-of-a-problem-is-ais-water-use/ 二氢一氧（水）使用趋势 AI的水足迹正在增长，但地理位置和冷却技术会产生影响。 从得克萨斯到新墨西哥州再到亚利桑那州，抗议标语牌上写着“保护我们的水”、“水为人用，非为AI”、“别碰我们的水”。因水资源使用、能源消耗和污染问题而愤怒的当地民众（https://news.gallup.com/poll/709772/americans-oppose-data-centers-area.aspx）正日益抗议数据中心在美国的快速扩张，以支持科技公司迅速扩大AI产能的需求。 许多数据中心至少部分依赖水来吸收来自空气或物体表面的热量，然后通过蒸发散热，正如出汗帮助人体降温一样。数据中心内部的处理器温度可高达华氏176度（约80摄氏度），原因与笔记本电脑过热相同。 但尽管数据中心消耗大量能源（https://knowablemagazine.org/content/article/technology/2026/lowering-energy-use-artificial-intelligence-datacenters）已是不争事实，其水资源消耗情况则更为复杂。网上流传的说法从“聊天机器人每次查询可消耗500毫升水”到部分网民宣称AI的水问题根本不存在，这些说法都缺乏清晰度。而大型科技公司自身的消耗数据往往不完整且不一致。 专家强调，总体而言，数据中心的用水量与农业及某些制造业相比仍相去甚远。研究人员估计，2023年数据中心冷却系统消耗了660亿升水（https://escholarship.org/uc/item/32d6m0d1），不到全国总用水量的1%。 然而，随着AI数据中心的快速建设，这一数字可能大幅上升——这对水资源丰富的地区可能问题不大，但对新墨西哥州和亚利桑那州（https://knowablemagazine.org/content/article/society/2022/rethinking-cities-face-extreme-heat）等干旱缺水地区，可能会显著加剧当地的水资源压力。 幸运的是，工程师表示有许多措施正在实施并可以减少对当地水资源的压力。“外界有许多好的构想，”康奈尔大学能源系统专家冯琦（Fengqi You）表示。加上补充和恢复自然水资源的努力，“最终有相当大的可能性实现现场冷却的净零用水。” ## 更多可再生能源与更优选址 AI技术的最新进展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任少磊（Shaolei Ren）表示，他基于早期驱动ChatGPT的模型GPT-4在2024年做出的估算——撰写一封简短邮件将消耗500毫升水——如今已经过时，因为AI模型效率已大幅提升（这项研究正是“每次查询半升水”说法的来源）。2025年，谷歌估计（https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference）其聊天机器人Gemini处理一个中等长度的查询仅消耗五滴水。 但考虑到AI使用量的激增，即便是微量消耗也会累积。冯琦的团队最近预测，到2030年，美国数据中心的年用水量可能达到7310亿至11250亿升（https://www.nature.com/articles/s41893-025-01681-y）——后者大致相当于纽约市的年饮用水供应量。 **图表显示用水量**（https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2026/08/water001.png） 专家预测，随着数据中心数量增加，用于冷却AI数据中心的用水量，以及为其供电的化石燃料发电的用水量都将上升。一项2025年的研究（https://www.nature.com/articles/s41893-025-01681-y）预测了美国未来在不同情景下的用水量，发现转向可再生能源、提高AI处理器效率以及数据中心的战略性选址等措施可以显著抑制AI的用水量。（蓝色数字代表在低需求、中等需求和高需求情景下，2024年至2030年整个期间的预测年均水足迹。）数据来源：T. Xiao 等/《自然·可持续性》2025 图表来源：Ars Technica 专家预测，随着数据中心数量增加，用于冷却AI数据中心以及为其供电的化石燃料发电的用水量都将上升。一项2025年的研究预测了美国未来在不同情景下的用水量，发现转向可再生能源、提高AI处理器效率以及数据中心的战略性选址等措施可以显著抑制AI的用水量。（蓝色数字代表在低需求、中等需求和高需求情景下，2024年至2030年整个期间的预测年均水足迹。）数据来源：T. Xiao 等/《自然·可持续性》2025 图表来源：Ars Technica 不过，这些数字不仅包含了冷却用水，还包括了为驱动数据中心发电所消耗的更多水资源。其中大部分来自燃煤或燃气发电，水被用于将蒸汽冷却回液态，这些蒸汽曾用于推动发电涡轮机。换言之，通过转向需要极少或无需水运行的太阳能和风能，AI的用水量可以显著减少，冯琦表示。 冯琦补充说，公司应将数据中心建在干旱较少、可再生能源丰富的地区，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，而不是建在亚利桑那州、新墨西哥州和南加州（https://knowablemagazine.org/content/article/food-environment/2022/pricing-groundwater-will-help-solve-california-water-problems）等水资源紧张的地方。他表示，结合其他措施，战略性选址可使AI未来的水足迹减少高达86%。 ## 新型冷却技术 冷却技术的进步也提供了帮助。专用于AI的最新一代数据中心已经比其前身更加节水。 前AI时代的数据中心使用风扇带走装满处理器的机架热量，然后通过将冷水输送到建筑各处的冷却系统来降低温暖空气的温度。加热后的水随后被送入冷却塔，冷却塔在去除热量的同时也会向大气散失部分水分。这种蒸发冷却方式耗水量很大，研究数据中心可持续性的加州大学圣巴巴拉分校的埃里克·马萨内（Eric Masanet）表示。 但AI数据中心内部高能耗处理器产生的热量巨大，难以仅靠空气带走。这就是为什么包括亚马逊（https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-liquid-cooling-data-centers）、微软（https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/12/09/sustainable-by-design-next-generation-datacenters-consume-zero-water-for-cooling/?msockid=269fe998c60f6feb25bffc6ac76d6ee8）和谷歌（https://cloud.google.com/blog/topics/systems/brazos-liquid-cooling-system-for-air-cooled-data-centers）在内的许多科技公司都采用一种更高效的技术，称为液冷。 在这种方法中，一套充满水（有时混合温度调节化学品）的管道系统铺设在硬件上方，直接冷却处理器，而非冷却整个数据中心。并且由于这是一个闭环系统，没有水分流失：受热的液体可以通过将管道暴露在外界空气中（如果环境足够凉爽）或通过类似空调的系统（这需要消耗能源）来冷却。 但在极端炎热或潮湿的天气下，数据中心需要启用更有效的、涉及水的方法；其中一种是向管道周围的空气喷洒水雾。德克萨斯大学奥斯汀分校的机械工程师瓦伊布哈夫·巴哈杜尔（Vaibhav Bahadur）表示，德克萨斯州的大多数AI数据中心仅在夏季最热的时候使用这种基于水的冷却方式。 尽管如此，他和同事最近估计，该州不断增长的数据中心数量——目前占该州用水需求不到1%——到2040年可能消耗3%至9%的水资源（https://compass.beg.utexas.edu/files/publications/Water_Requirements_for_DC_White_Paper.pdf）。但他预计该数字将显著下降。“数据中心在用水效率方面正变得越来越好，”他表示。 确实，为许多AI数据中心提供处理器的英伟达（NVIDIA）公司可持续发展负责人乔什·帕克（Josh Parker）表示，最近的技术发展使得即使在炎热气候下也更容易避免使用水冷（https://blogs.nvidia.com/blog/liquid-cooling-ai-factories/）。他们最新一代的处理器运行温度非常高，以至于可以使用约华氏113度（约45摄氏度）的水进行冷却，帕克说，这比传统方法温暖得多，从而减少了对水冷的需求。除非当地温度经常超过华氏113度（这一阈值通常只在严重热浪期间才会被跨越），“通常我们只使用大型高效风扇冷却基础设施，环境空气就足以带走热量，”帕克表示。 任少磊提醒说，一些公司可能不愿意让处理器在如此高温下运行，因为这会干扰计算性能，而有些公司还在同一空间内放置无法承受高温的非AI服务器。但其他冷却技术正在研发中。 其中一些技术依赖精心设计的管道系统，能更有效地从处理器导出热量。许多美国公司正在探索浸没式冷却（https://news.mit.edu/2026/nuclear-inspired-cooling-system-ferveret-could-make-data-centers-more-sustainable-0610），即数据中心硬件置于充满冷却液的罐体中。在中国，一些公司采取了类似方法，将数据中心安装在海底（https://www.scientificamerican.com/article/china-powers-ai-boom-with-undersea-data-centers/），尽管巴哈杜尔说，如果硬件需要更换或升级，这种方式会导致维护困难。 冷却技术的进步对于科技公司实现其为运营设定的可持续发展目标至关重要。根据亚马逊的一份声明，其网络服务“设定了到2030年实现水资源正效益的目标——即向社区返还的水量超过我们直接运营使用的水量——截至2024年，我们已完成过半。” OpenAI的一位发言人指向一个网页（https://openai.com/index/stargate-community/），概述了该公司最小化用水的计划，而谷歌则旨在通过各种水资源管理项目，在2030年前补充其数据中心（https://sustainability.google/reports/2025-google-water-stewardship-project-portfolio/）消耗的淡水量的120%。 一些公司，如谷歌（https://blog.google/company-news/inside-google/around-the-globe/google-europe/our-first-offsite-heat-recovery-project-lands-in-finland/），也在寻找智能方法，利用数据中心的废热来应对其他可持续性挑战，例如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（https://letsdatascience.com/news/european-data-centers-reuse-waste-heat-to-heat-homes-48086eeb）正将冷却回路中的热量引入区域供热系统，用于为建筑物供暖。 马萨内表示，AI用水的未来取决于科技公司、工程师和政策制定者在未来几年做出的决定：数据中心的选址、当地的能源基础设施和气候，以及它们的设计方式。“如果你选择一组方案，你的数字会高得离谱，”他说。“你选择另一组方案，它会非常低。” *本文最初发表于《Knowable Magazine》(https://knowablemagazine.org/content/article/technology/2026/how-much-water-do-ai-data-centers-use)。* 《Knowable Magazine》通过新闻视角探索学术研究在现实世界中的意义。 73条评论 (https://arstechnica.com/ai/2026/08/how-much-of-a-problem-is-ais-water-use/#comments) 1. 最多阅读文章列表首篇图片：新Twitter上线，称马斯克的X已放弃该名称 (https://arstechnica.com/tech-policy/2026/08/new-twitter-launches-says-musks-x-gave-up-the-name/)