和ChatGPT或其他生成式AI聊天（tiān），居然会引发对水资源的耗费？

        两个（gè）看似八竿（gān）子打（dǎ）不着的事件，近期却因为一份科（kē）技巨头的报（bào）告而被联系（xì）在了一起。谷歌近期发（fā）布的2023年环境报告显示，其（qí）去年的用水（shuǐ）量（liàng）同比显著增加了20%，达到56亿加仑，而其中绝大部分都被用于为该公司（sī）的数据中心散热。

        这并不是个例。2023年初（chū），由OpenAI打造的ChatGPT火（huǒ）遍全球，一跃成为人工智能领域的现（xiàn）象级应用，也引发了全球（qiú）互联网公司的AIGC军备竞（jìng）赛。

        要对AI进（jìn）行大量训练，也就意味着需要更强的算（suàn）力中（zhōng）心和与之匹配的散热能力。在（zài）AI快速进步的道路上，对水资源的消耗也不断加码升级。

        对此，有专家（jiā）告诉《每日经济新（xīn）闻（wén）》记者，整体来看，当前数据中心耗水已经成为制约数据中心快速（sù）发展的因素（sù）之一，并呼（hū）吁尽快为数据中（zhōng）心用（yòng）水建立（lì）一套（tào）规范（fàn）、统（tǒng）一的标准与利用效率（lǜ）评价方法，“这（zhè）将成（chéng）为数据中心实现绿色低碳发展的又一关（guān）键（jiàn）标准工具”。

        AI很“口渴”：聊10句天，ChatGPT可能要费半斤水

        近（jìn）日，科技巨头谷歌发布（bù）了2023年的环境报（bào）告，其中一项（xiàng）数据引发（fā）了（le）行业和市场的广泛关注。

        该报告显示，在“用水量（liàng）”这一（yī）项，谷歌在（zài）2022年消耗了56亿加仑的水。

        如果这样说大（dà）家没什么概（gài）念，我们可以做（zuò）一个更（gèng）直观的对比：有第三方统计显示，56亿加仑，约（yuē）等于国内（nèi）某一线城市全年的用水量，或者是全球每（měi）天饮（yǐn）用水的1/4。也有人称，这（zhè）水量相当于37个高尔夫球（qiú）场的用水量，大概能装满一个半西湖。

        更令人担心的是，这一数字比谷歌去年的报告（gào）增加了20%。虽然谷歌表示，其目标是在2030年补充其办公室和（hé）数据中心消耗的120%的淡水，不过根据（jù）这份报（bào）告，目前的补充率（lǜ）只有（yǒu）6%，与目标（biāo）相去甚远。

        如此大的用水量，不禁令人好奇：作为一家科技公司，谷歌什么业务如此耗水？答案是：为数（shù）据中心散热。

        报告显示，在56亿加仑耗水中，有52亿都被用于该公司的数据中心，清晰地显示了运行大型数据中心要付出的环境成本。

        有专业人士指出，用水量增（zēng）长20%与谷歌计算能（néng）力的增长大致一致，而谷歌计算能力的增长主要是由人工智能（néng）推动的。换句话来说，自去年ChatGPT和生成（chéng）式（shì）人工智能技术火爆全球以来，谷歌的用水量也开（kāi）始显著上升，而对AI的大量训练成了数据中心耗水的核心原因。

        卡罗拉多大学与德克萨（sà）斯大学的（de）研究人员在一篇《让AI更节水》的预印（yìn）论文（wén）中也（yě）发（fā）布（bù）了训练AI的用水估算结果，显（xiǎn）示训练（liàn）GPT-3所需的清水量相当（dāng）于（yú）填满一个核反应（yīng）堆的冷（lěng）却塔（tǎ）所需的水量。ChatGPT（在GPT-3推出之后）每与用户交流25~50个问（wèn）题，就得“喝（hē）下”一瓶（píng）500毫升的（de）水（shuǐ）来降（jiàng）温。

        除（chú）了谷歌，另一个巨头Meta在美国亚利桑那州建设了数据中心（xīn），仅2022年用水量超过260万立方米（约（yuē）6.97亿（yì）加仑）。随着全球人工智能军（jun1）备竞赛的持（chí）续升级和大量科技公（gōng）司竞相建设新数据中（zhōng）心，其消耗的水量很可能会继续上（shàng）升。

        海水、湖水、北极圈，数据中心为节水拼了

        大洋彼岸的科技巨头（tóu）如此“吃电喝水”，国内人工智能公司用水量情况如何（hé）呢？记者查（chá）阅了几家人（rén）工智（zhì）能公司、数据中心的公开信（xìn）息，发现关于它们用水情况信息很（hěn）少。

        “此前我们对数据中心绿色节能的关注点主（zhǔ）要在能源消耗方面，比如，耗（hào）电（diàn）量以及电能利用效率指标（biāo）是数据中心最受关注的标签，水作为自然资源，关注的不多，并且用水量指标受气候（hòu）条（tiáo）件、温湿度（dù）、水质（zhì）等各方面因素影（yǐng）响大，统计比较少。”吕天文告诉记者。

        近年来，随着数据（jù）中（zhōng）心的规模（mó）越来越（yuè）大（dà），以冷水系统作为（wéi）冷源的大型数据中心（xīn）的耗水量、水（shuǐ）源问（wèn）题开始引发关注，如何减少数据的耗水量，降低WUE（水资源使用效率）值在业（yè）界被广泛讨论起来。“整体来看（kàn），当前数据中心耗水已经（jīng）成为制约数据中（zhōng）心快速（sù）发展的因素之一，国内很多地方（fāng）已经将（jiāng）耗水作为（wéi）了数据中心的重要考核指标。”中（zhōng）国通信工业协会（huì）数（shù）据中心委员会常务副理事长、中国IDC圈（quān）创始人CEO黄超表示。

        记者注意到，近日，北（běi）京市发展改革委修订印发了（le）《关于进一步加强数据中心项目（mù）节能审查的若干规定》，其中就新增了关于引导数据中心充分利用（yòng）再生水的内容：再生水输（shū）配管网覆盖范围内的数据中心，设备冷却水、机房加湿（shī）等非生活用水应采用再生水。

        吕天文向记者介（jiè）绍（shào）称，为（wéi）了节约宝贵的自来水资源（yuán），很多企业尝试用各种方法为（wéi）数据中（zhōng）心散热，例（lì）如，微软曾尝试部署海下数（shù）据中心，Facebook数据（jù）中心（xīn）选址北极圈附（fù）近，阿里（lǐ）云千岛湖数据中心使用（yòng）深层湖水制冷，“但上述方法总是会带来新的问题，目前国内数据中心的用水主要（yào）使用的还是自来水，近几年政府层面更鼓励数据中心企业利用中水。

        ” AI竞赛升级，专家呼吁建立数据中心用水国标（biāo）

        今（jīn）年以来，AIGC的爆火使得科技公（gōng）司竞赛正不断加（jiā）码（mǎ），国内大模型创业也（yě）进（jìn）入狂飙，来自AI公司、大厂的创业派，以及来自高校、研究机构（gòu）的学院派加速涌（yǒng）入“百模（mó）大战”，科技部新一（yī）代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能（néng）大模型地图研究报（bào）告》显示，截至今（jīn）年5月末（mò），全国参数在10亿规模以上的大模型已发布79个。

        数据中心作为传输、储存、处（chù）理数据资源的新型（xíng）基础设施，其用水量随着AI竞赛的升级（jí）也迎来新一（yī）波增长（zhǎng），“AI大模型训练需要算力更高，相应的能（néng）耗也就更（gèng）大，AI芯片和AI服务器的发热量相比传统服务器也（yě）更大。数据中心的水消耗最主要还（hái）是用来蒸发散热了（le），所以随着能耗、发热量的增加，耗水必然会增加。”黄超向记者介绍称。

        在采访中，吕天文建议相（xiàng）关部门尽快（kuài）为数据中心用水（shuǐ）建立一套规范、统一的标准（zhǔn）与利用效率评（píng）价方法，这将成（chéng）为（wéi）数（shù）据中心实现绿色低碳发展的又（yòu）一关（guān）键标准工具。

        “目前国内对WUE指标还没有广泛的统一标准，现（xiàn）在较多聚焦在PUE层面，但其它如芯片（piàn）能耗的控制、算法（fǎ）层面的节能，以及我们讨论的耗水问题，都不是简（jiǎn）单的PUE能（néng）够代表的（de）。”黄超表示，进一步节能至少需要（yào）在数（shù）据中心选址、供配电设计（jì）、可再生能（néng）源利用、余热回收、雨水/废水利（lì）用、芯（xīn）片节能、软件节能等（děng）全方面去做（zuò），最终实现在整体层面（miàn）上的节能。

        液冷有望逐步成为制冷（lěng）领域主力

        在高密度、高能耗的数据中心庞大需求下（xià），制冷（lěng）领域（yù）技术（shù）的革新也开始涌现，一个加速的趋势就是，液冷出现且有望逐步成为制冷领（lǐng）域的主力。

        冷液冷技术是指使用液体取代空气作为冷媒，与CPU、芯片组、内存条以（yǐ）及扩展卡等发热部件进（jìn）行热（rè）交换，带走（zǒu）热（rè）量的技术。相比于传统的风冷技术（shù），液冷技术的制冷效率更（gèng）高（gāo），可有效（xiào）降低制冷系统的运行（háng）能耗，使数据（jù）中心PUE达到1.3 以下。

        “我国幅（fú）员辽阔，各地气候条件差异大，各地数据（jù）中心的制冷需求也不尽相同，因此，制冷技术（shù）的普（pǔ）适性（xìng）很重要（yào）。”吕天文认为，液（yè）冷技术（shù）恰恰能无视海拔、地域的（de）差异，同时余热（rè）还可以创造经济价值。

        从（cóng）市场规模来看，根据赛迪顾问的（de）数据，2019年（nián）我国液冷数据中（zhōng）心市场规模为260亿元，预计2025年可达到1283.2亿元以上。记者注意到，出于数据（jù）安全的保护，数据中心基础设施（shī）的供应（yīng）方面存在（zài）一定的地域壁垒，目前国外厂（chǎng）商的产品的应（yīng）用主要以其本国市场为主，国内市（shì）场的主要（yào）玩家有曙（shǔ）光数创（chuàng）、华为、阿里巴巴、浪潮信息、广（guǎng）东合一等。

        吕天文告（gào）诉记（jì）者，得益于中国AI具体实践、5G创新应用（yòng）的（de）快速推广，中国公司的液冷技术目前在国际竞争中处于前列，国外掌握液冷（lěng）技术的企业比较分散，其产品还处于比较（jiào）早期的技术（shù）性验（yàn）证阶段，投入商用的相对较少。

        他判断，由于风冷技术适用于中小规模的中（zhōng）低密度数据中心，因此不会完全被取代，未来，市场中风冷和液冷（lěng）将会共同发（fā）展，出现一段共存的（de）局面，长远来看，液冷产品的市场份额会不断扩大，逐渐（jiàn）成为主（zhǔ）流。

        黄超同样认为，当前液冷是面对AI高密度需（xū）求的最佳制冷（lěng）方式，“但这项技术（shù）还处于起步阶（jiē）段，面（miàn）临初期部署成本高、产业（yè）链不完善、定制化要求高、机房建设要求高等众多问题，还需要产业进一步解决。”他（tā）表示。