AI 數據中心耗水量可能遠超公開報告所示，引發對永續發展的新疑問

全球開發先進人工智慧的競賽，已引發科技產業史上最大規模的基礎設施擴張之一。在北美、歐洲、亞洲和中東，科技公司正投資數十億美元建設下一代 AI 數據中心，旨在為日益複雜的機器學習模型、雲端運算平台和企業 AI 服務提供動力。

雖然公眾討論多集中於電力需求和半導體生產，但另一項關鍵資源正越來越受到研究人員、環境專家和政策制定者的關注：水資源。

產業分析師現在指出，AI 數據中心消耗的總水量可能遠高於許多公開的企業永續發展報告所顯示的數據。這種差異主要源於企業衡量和揭露用水量的方式，特別是它們是否將與發電相關的間接用水量，連同設施內部直接使用的用水量一併納入計算。

近期的報導強調，Meta 目前提供了較為全面的揭露方式，同時報告直接和間接用水量。相比之下，Microsoft、Google 和 Amazon 主要揭露與其數據中心營運相關的直接用水量，這引發了對 AI 基礎設施完整環境足跡的更廣泛疑問。

更廣泛的討論也透過 Cointelegraph 在 X 上的官方帳號所發布的更新而獲得關注，凸顯了隨著產業持續擴張，人們對人工智慧環境影響的興趣日益濃厚。

來源：XPost

為何 AI 數據中心需要大量水資源

人工智慧工作負載需要龐大的運算能力。

訓練大型語言模型、運作雲端 AI 助理、處理影片生成系統以及執行企業 AI 應用，皆依賴在大型數據中心內持續運作的數千個高效能處理器。

這些處理器會產生大量熱能。

為了維持安全的運作溫度，數據中心依賴先進的冷卻系統，這些系統通常需要消耗大量水資源。

冷卻方法因設施設計、當地氣候和可用基礎設施而異。

部分設施使用直接消耗水資源的蒸發冷卻系統。

其他設施則採用循環專用冷卻液的液冷技術。

還有一些設施將水冷卻與機械製冷系統結合。

儘管技術創新持續提升冷卻效率，水資源仍是該產業最重要的營運資源之一。

直接用水與間接用水

要理解這場辯論，需要區分兩種不同類別的用水。

直接用水是指在數據中心營運內部實際使用的水資源。

這包括冷卻塔、加濕系統、維護活動以及在設施本身發生的其他營運流程。

間接用水的範圍則廣泛得多。

發電通常需要大量水資源，特別是當電力來自使用煤炭、天然氣或核能的熱電廠時。

水力發電基礎設施也依賴水資源，儘管衡量消耗量與衡量取水量有所不同。

因此，AI 數據中心的環境足跡不僅取決於設施的運作效率，還取決於為其供電的電力生產方式。

專家認為，排除間接用水可能會低估大型 AI 基礎設施的真實環境影響。

企業永續發展報告面臨更嚴格的審查

隨著人工智慧在全球經濟中的地位日益核心，投資者和監管機構正越來越關注環境報告。

企業永續發展報告傳統上強調碳排放、再生能源採購和溫室氣體減排目標。

然而，水資源報告受到的關注相對較少。

近期分析顯示，科技產業的報告標準仍不一致。

Meta 目前同時報告營運用水和與發電相關的間接用水。

同時，Microsoft、Google 和 Amazon 通常專注於其公開永續發展揭露中的直接營運用水量。

這種差異不一定表示報告不準確。

相反地，它反映了整個產業使用的不同報告方法和揭露框架。

儘管如此，環境組織越來越倡導標準化報告，使投資者、研究人員和政策制定者能夠使用一致的衡量標準來比較各公司。

AI 熱潮正推動全球數據中心擴張

生成式人工智慧的爆發性增長，大幅增加了對數據中心容量的需求。

科技公司持續宣布對 AI 基礎設施進行數十億美元的投資，以支持不斷擴展的雲端服務和日益強大的機器學習模型。

多個地區的建設活動已加速進行。

新設施正出現在再生能源專案、光纖基礎設施附近，以及提供有利於高效冷卻氣候條件的地區。

然而，許多提議的專案也位於已經經歷週期性水資源壓力的地區。

這種地理現實加劇了關於負責任資源管理的討論。

評估未來 AI 基礎設施的社區越來越不僅考慮經濟效益，也考慮長期環境永續性。

水資源可用性正成為戰略問題

水資源短缺已經影響全球許多地區。

氣候變遷、人口增長、農業需求和工業發展持續增加對淡水供應的壓力。

在這種背景下，AI 基礎設施的快速擴張為長期水資源管理帶來了額外挑戰。

部分專家認為，未來的數據中心發展將越來越優先選擇提供永續水資源以及可靠再生能源的地點。

其他專家則預期，需要大幅減少用水量的冷卻技術將成為重要的競爭優勢。

科技公司已經大力投資液冷創新、先進熱回收系統、再生水計畫，以及旨在減少淡水消耗的閉環冷卻基礎設施。

再生能源無法消除所有環境挑戰

許多大型科技公司已承諾擴大再生能源採購。

太陽能、風能、地熱和其他清潔能源在為現代數據中心供電方面扮演著越來越重要的角色。

然而，僅靠再生電力並不能完全消除與水相關的擔憂。

基礎設施建設、設備製造、半導體製造以及某些發電方式，仍涉及不同程度的水資源消耗。

因此，永續發展專家越來越建議評估 AI 基礎設施的整個生命週期，而不是僅專注於營運效率。

這種更廣泛的視角提供了對與快速擴張的人工智慧能力相關的環境影響更完整的理解。

投資者越來越重視環境績效評估

機構投資者在評估大型科技公司時，越來越重視環境、社會和治理考量。

資源效率、永續發展報告和長期環境風險管理已成為企業估值中越來越重要的組成部分。

透明的報告使投資者能更好地了解與擴張 AI 基礎設施相關的營運風險。

隨著監管期望的不斷演變，展現一致揭露實務的公司可能會受益於更強的投資者信心。

同時，分析師承認，衡量間接環境影響在技術上仍然複雜。

開發標準化的報告方法可能需要政府、產業組織、環境研究人員和科技公司之間的合作。

創新可能減少未來用水需求

儘管擔憂日益增加，技術創新提供了潛在的解決方案。

下一代冷卻技術在提升運算效能的同時，持續減少用水需求。

人工智慧本身也被部署用於透過動態調整溫度、氣流和設備利用率來優化冷卻系統。

先進的預測性維護進一步減少了不必要的資源消耗。

研究人員正在探索浸沒式冷卻、直接晶片液冷以及其他能夠大幅提升效率的技術。

許多產業專家認為，隨著這些創新技術的成熟，未來的 AI 基礎設施將變得更加永續。

展望未來

人工智慧預計將繼續成為未來幾十年最具定義性的技術之一。

其持續擴張將需要對運算基礎設施、能源生產、半導體製造和數據中心建設進行大量投資。

隨著這些投資加速，關於環境影響的透明度將變得越來越重要。

近期圍繞水資源報告的討論，說明了永續發展考量如何與技術創新同步演進。

雖然目前大型科技公司的報告實務各有不同，但更廣泛的產業努力可能會隨著時間推移促進更大的一致性。

對政府、投資者、環境組織和消費者而言，了解直接和間接資源消耗將在評估人工智慧的長期永續性方面發揮越來越重要的作用。

最終，AI 的未來成功不僅取決於運算效能和商業採用，還取決於產業在技術進步與負責任的環境管理之間取得平衡的能力。

隨著全球對 AI 的需求持續擴張，提高用水透明度的重要性可能與提升技術本身的效率同等重要。

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作者 @Ethan
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