用水量激增，AI將引發“水戰爭”？

谷歌公司位于俄勒岡州達爾斯的數據中心上方冒出滾滾水蒸氣。- 谷歌公司網站

如果翻看美國大型科技公司最新的環境報告，可以發現一個共同點：它們的用水量激增。谷歌2023年環境報告顯示，該公司去年用水量同比增長20%，達到56億加侖（約合212億升），近乎可以填滿1.5個西湖。微軟去年全年用水量同比增長34%，接近17億加侖，大約相當于2500個奧運會泳池總蓄水量。

科技巨頭用水量激增的原因之一便是正在全球範圍內迅猛發展的人工智能（AI）。對于高耗水量是否會限制AI發展，《環球時報》記者也詢問了人工智能聊天機器人ChatGPT，它回答：“水消耗可能會間接對AI發展構成挑戰，但並不是限制AI發展的主要因素。”

每聊10-50次，ChatGPT就“喝掉”一瓶500毫升的水

據美國消費者新聞與商業頻道（CNBC）報道，加州大學河濱分校電氣與計算機工程系副教授任紹磊的一項研究發現，ChatGPT每進行10到50次對話，就會“吞下”500毫升的水，而每個月都有數億用戶在這個平台提問，可見AI大模型是多麽“口渴”。任紹磊團隊的研究人員警告稱，如果AI“口渴”的問題沒有得到解決，這可能會成爲未來AI實現可持續發展的重要阻礙。

事實上，用水的並不是AI模型本身，而是數據中心的散熱系統。據了解，AI模型在計算時，數據中心會産生大量熱量，爲了使其保持平穩運行，需要耗費水資源來爲其降溫。谷歌去年增加的水消耗中的大部分就用于數據中心散熱。英國科技媒體The Register報道稱，數據中心的建造方式、所處位置以及采用的冷卻技術不同，都會導致用于降溫的耗水量有很大差異。

在低溫環境部署數據中心是科技巨頭降低散熱成本的重要手段。例如，臉書公司（現更名爲Meta）在2013年將其首座海外數據中心建在瑞典北部小城呂勒奧，該地距北極圈僅約150公裏，自1961年以來氣溫高于30攝氏度的時間不超過24小時。蒸發冷卻技術也是倉儲式數據中心常見的冷卻方案，即通過水的蒸發吸收空氣中的熱量。該技術耗電量少，且只須在一年中最熱的月份使用。此外，微軟今年稱將在亞利桑那州鳳凰城固特異園區的兩個數據中心使用“零水”冷卻設施，但此方式耗電量更大。

據《環球時報》記者了解，與傳統的風冷技術相比，如自然通風或空調降溫，目前液冷技術被認爲能夠更好地降低PUE值（即電能利用效率，是評價數據中心能源效率的指標），達到節能減排的目的。按照液體與發熱器件的接觸方式不同，液冷技術大致分爲冷板式（間接接觸）、噴淋式和浸沒式（直接接觸）。浸沒式液冷技術被廣泛認爲更具潛力，被稱爲“下一代熱管理技術”。

數據中心正成爲“水戰爭”新戰線？

世界上超過30%的數據中心均位于美國，根據弗吉尼亞理工大學的一項研究，運營數據中心是美國最耗水的十大商業類行業之一。值得一提的是，一些美國科技公司“偏愛”將數據中心設立在本就缺水的地方，因爲它們看中那裏低廉的電價和豐富的清潔能源。此舉時常引發當地民衆不滿，更有媒體直言，這或將引發一場“水戰爭”。

當美國亞利桑那州梅薩市議員珍·達夫得知Meta公司要在當地再建一座數據中心時，她立即質疑說：“我的第一反應是擔心我們的水。”據《華盛頓郵報》報導，梅薩這座擁有50萬居民的“沙漠城市”已經負載了谷歌、蘋果等科技巨頭的大型數據中心。

這一情況在常遇旱情的美國西部並非個例。在俄勒岡州的達爾斯，與當地居民“搶水”曾讓谷歌深陷法律糾紛，最終谷歌被迫公布其數據中心“霸占”該市超1/4水資源的信息；在新墨西哥州的洛斯盧納斯，農民們抗議市政府允許Meta的數據中心進入。研究人員說，一個大型數據中心每天的耗水量相當于一個1萬到5萬人口城鎮的用水量。

除了對本土用水造成威脅外，美跨國互聯網公司還試圖將數據中心建在海外。據英國《衛報》報道導，今年初，谷歌宣布在烏拉圭南部建立數據中心的計劃引發衆怒並導致抗議活動爆發。烏拉圭共和國大學研究員丹尼爾·佩納表示，谷歌數據中心使用的水都將直接取自該國公共飲用水系統，目前烏拉圭正遭受74年來的最嚴重幹旱，首都蒙得維的亞已宣布進入供水緊急狀態。

在同樣面臨用水壓力的智利，位于首都大區的基利庫拉市受到科技巨頭的青睐。谷歌早在2015年就在當地建成一座數據中心，後于2018年宣布擴建。不過，智利聖地亞哥郊區的居民在2020年2月舉行公投反對該中心的建設，盡管沒有約束力，但公投還是說服谷歌采用了一種耗水量較低的冷卻系統。微軟在2020年12月也宣布了在基利庫拉的數據中心項目，目前相關抗議仍在進行中。

環保網站Mongabay報導稱，如果數據使用仍以指數級速度增長，那麽到2035年，全球可能需要建立10至20倍數量的數據中心，而水電便宜的拉丁美洲被IT行業視爲這種擴張的“廉價場所”。一些分析人士認爲，美國向南半球“出口”數據中心不是一種經濟機遇，而是一種新的剝削形式，即數據殖民主義。

對外經濟貿易大學國家安全計算實驗室副主任嚴展宇對《環球時報》記者分析稱，耗水多會成爲AI發展的隱憂，主要原因有三點：首先，大量用水及采取節水措施會擡高企業的隱形成本；其次，企業需要承擔國際社會與國內政策限制用水的風險；此外，公衆特別是環保人士的關切使企業不得不花費精力去應對反對聲音，使AI發展的阻力增加。

*不過，嚴展宇認爲，即便存在這三重隱憂，AI的發展也不太可能會放緩進程，主要還是因爲AI的技術競賽和應用競賽都已成爲現代産業和國家安全領域最前沿的賽道。“水資源消耗是一個重要的問題，但不是一個迫切的問題。所以不管是國家、企業還是科學界人士，都不會把環保問題置于安全和技術問題之上，犧牲一定的環保來保證競爭力增強可能是相當一段時間內AI發展的趨勢。”

AI技術和節水技術的代差讓實現“水資源正效益”面臨挑戰

據美國《財富》雜志報導，美國開放人工智能研究中心（OpenAI）最先進的大型語言模型ChatGPT誕生于美國艾奧瓦州，它們從該州中部的阮昆河和得梅因河交彙處抽水，來爲超級計算機降溫。OpenAI日前在聲明中回應稱，“我們認識到訓練大模型可能會消耗大量能源和水資源”，並正“認真考慮”如何更好地利用計算能力以提高效率。

因大模型“吞水”過多而遭受指責的科技巨頭正嘗試挽回聲譽，Meta、谷歌、微軟等公司已承諾在2030年實現“水資源正效益”（water positive）的目標。根據這些科技公司的說法，這意味著它們回饋給社區的水資源將超過直接運營的用水量。微軟曾表示，該公司正通過兩種方式解決用水問題：一是降低用水強度；二是在其運營的缺水地區補充水供應。微軟今年發布的《2022年環境可持續發展報告》顯示，該公司簽訂了一系列水補償項目，這些項目預計將提供超過1560萬立方米的水資源，使微軟的水補償總量達到3500萬立方米。

此外，各國在政府層面也開始推出應對措施。經《環球時報》記者查閱，國內已經出台相關政策與考核文件，以優化數據中心的水資源使用效率，如北京市發展改革委今年7月修訂印發了被媒體稱爲“史上最嚴”的《關于進一步加強數據中心項目節能審查的若干規定》。據美國《巴倫周刊》報導，拜登政府4月建議，允許聯邦政府限制亞利桑那州、加利福尼亞州和內華達州從不斷萎縮的科羅拉多河中抽取的水量。

不過另一方面，“商業內幕”網站評論稱，運營龐大的數據中心需要付出巨大的環境代價，隨著AI競賽升溫，以及AI領域的科技公司競相建立新的數據中心，它們消耗的水量很可能會不斷增加，“情況可能只會變得更糟”。

嚴展宇告訴《環球時報》記者，目前，AI技術的發展速度遠遠快于節水技術的發展速度，即便科技巨頭提出要實現“水資源正效益”，但兩者技術之間的代差會帶來不小阻礙。此外，谷歌等公司將國內的缺水矛盾轉移到烏拉圭等受關注度較低的地方，這可能會掩蓋問題的嚴峻性，使得這一問題難以暴露出來。

中國將在海南島附近建成全球首座商用海底數據中心

北京郵電大學人工智能學院院長劉亮告訴《環球時報》記者，通過優化算力中心選址、優化算力調度等措施都能使AI耗水問題得到輕微緩解，但根本問題還是AI大模型訓練對算力需求極大，帶來巨大能耗，這也成爲制約AI技術發展的一個瓶頸問題，比如現在很多高校和一般的科研機構很難承擔AI大模型訓練所需的算力和能源開銷。學術界的一個普遍看法是，能否突破現有大模型的結構、訓練方式和所依托的硬件環境，向精簡模型、小樣本學習、低功耗計算等方向發展至關重要。

嚴展宇對《環球時報》記者表示，更重要的是要讓企業和各國認識到，水資源保護是和技術發展同樣重要的議題。同時，解決這一問題需要加強國際合作，國際社會要爲人工智能發展設置“底線”。

英國媒體The Register提出建議稱，不要在炎熱的氣候條件下訓練AI模型。任紹磊團隊還建議，要爲數據中心設立電池備份系統，這樣在溫度較低的晚上訓練大模型時，也能用到白天儲存的太陽能，從而解決用水效率和碳排放之間的衝突。此外，還要提高數據中心WUE（水利用效率）的透明度。

《環球時報》記者關注到，目前國內外在解決AI耗水問題上已取得一定進展。11月24日，中國在海南島附近35米深的海底完成“海底數據艙”的安裝工作，未來這裏將建成全球首座商用海底數據中心。建設完成後，相較于同等規模的陸地傳統數據中心，該數據中心每年能節省用電總量1.22億千瓦時、節省建設用地面積6.8萬平方米、節省淡水10.5萬噸。西班牙《國家報》援引Meta消息稱，該公司計劃專門爲AI數據中心開發一套不需要用水（除發電用水外）的電乾燥系統。

此外，也有觀點認爲，AI爲水資源帶來的不都是威脅。世界未來能源峰會官網介紹稱，AI正改變我們的用水方式。它可以實時分析管道中的水流，在出現水泄漏等異常情況時發出警報或自動關閉，這是缺水國家避免水浪費的重要工具；AI還能實現“智能灌溉”，是“下一代農場”高效用水的核心。

*那麽，AI到底會帶來“水戰爭”還是“水未來”？

嚴展宇表示，即便AI可以通過智慧水系統、智慧農業等優化對水資源的管理，但訓練AI模型所帶來的水競爭問題仍沒有被解決。也就是說，若一個公司有很好的技術處理水資源，這往往也代表它將占用更多水資源。

從長期來看，“水未來”還面臨國際標准的競爭問題，即多大程度的AI運用于這種水循環和水再利用是可以被接受的，這又要參照哪個國家的標准？可以說，“水未來”還取決于大國間的權力博弈。-[本報記者 : 陳子帥 *本報駐美國特約記者 : 馮亞仁/來源: 環球時報國際]