《AI驱动的水资源消耗挑战：ChatGPT和其他生成式AI聊天的能耗问题》

原标题：聊10句天 ChatGPT要费半斤水？专家呼吁建立数据中心用水国标

和ChatGPT或其他生成式AI聊天，居然会引发对水资源的耗费？

两件互不相关的现象，最近却被一份科技巨头的研究报告给联系在一起了。谷歌公司在近期公布的2023年环境报告中显示，他们在去年使用了更多的水，同比增长了20%，达到了惊人的56亿加仑。令人惊讶的是，这些大量的水资源几乎全部被用于为谷歌的数据中心进行散热。

2023年初，由OpenAI精心打造的人工智能助手ChatGPT在全球范围内声名鹊起，迅速崛起为人工智能领域的一大突破性应用。这一突破性的技术成果，不仅引领了全球互联网公司纷纷投入巨资研发AIGC（人工智能生成内容）技术的热潮，同时也揭开了全球范围内AIGC军备竞赛的序幕。

若想让AI取得更多的进步，大量的训练是必不可少的，这便要求我们有更强大的算力中心以及相应的散热设备来支持。随着AI技术的飞速发展，对水资源的需求也在不断增加，这无疑是对我国水资源的一种挑战。

有专家在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，从宏观角度来看，当前数据中心用水问题已经成为阻碍其快速发展的重要因素。他们强烈建议尽快制定出一套规范且统一的数据中心用水标准以及效率评价方法。他们认为，这不仅对数据中心实现绿色低碳发展具有重要意义，同时也是推动数据中心行业健康发展的关键标准工具。

AI很“口渴”：聊10句天，ChatGPT可能要费半斤水

近日，科技巨头谷歌发布了2023年的环境报告，其中一项数据引发了行业和市场的广泛关注。

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该报告显示，在“用水量”这一项，谷歌在2022年消耗了56亿加仑的水。

在理解这一数据之前，可能许多人都会感到困惑。为了让大家有一个更直觀的认识，我们可以通过一些更具象的比較來幫助我們更好地理解這個數字。根據一些統計數據，560億加侖的水量約等於我国某一流城市整個年份的用水量，或者約等於全球每日饮用水量的一半。此外，也有一些人將這筆水量與高尔夫球场做比較，表示它大约可以裝滿一個半的西湖。這些比較可以幫助我們更加清晰地看到這個數字的實際大小。

令人忧虑的是，今年该数字较谷歌去年报告的数字增加了20%。尽管谷歌承诺到2030年将办公室和数据中心所需淡水的消耗量增加120%，但据这份报告所示，目前实际的补充率仅为6%，距离目标还有很大的差距。

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：为数据中心散热。

根据报告数据显示，公司datacenter所消耗的560亿加仑水中有520亿被用于支持其运营，这一数据明确地揭示了运行大型数据中心所需承担的环境代价。

一项专业分析指出，用水量的增加幅度与谷歌计算能力的发展趋势相仿，而谷歌计算能力的提升主要源于人工智能技术的推动。换言之，自去年ChatGPT和生成式人工智能技术在全球范围内风靡以来，谷歌的用水量出现了明显的增长，其中，大量AI训练成为了数据中心用水的主要驱动力。

卡罗拉多大学与德克萨斯大学的研究人员在一篇《让AI更节水》的预印论文中也发布了训练AI的用水估算结果，显示训练GPT-3所需的清水量相当于填满一个核反应堆的冷却塔所需的水量。ChatGPT（在GPT-3推出之后）每与用户交流25~50个问题，就得“喝下”一瓶500毫升的水来降温。

除了谷歌，另一个巨头Meta在美国亚利桑那州建设了数据中心，仅2022年用水量超过260万立方米（约6.97亿加仑）。随着全球人工智能军备竞赛的持续升级和大量科技公司竞相建设新数据中心，其消耗的水量很可能会继续上升。

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如此“吃电喝水”，国内人工智能公司用水量情况如何呢？记者查阅了几家人工智能公司、数据中心的公开信息，发现关于它们用水情况信息很少。

“此前我们对数据中心绿色节能的关注点主要在能源消耗方面，比如，耗电量以及电能利用效率指标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条件、温湿度、水质等各方面因素影响大，统计比较少。”吕天文告诉记者。

近年来，随着数据中心的规模越来越大，以冷水系统作为冷源的大型数据中心的耗水量、水源问题开始引发关注，如何减少数据的耗水量，降低WUE（水资源使用效率）值在业界被广泛讨论起来。“整体来看，当前数据中心耗水已经成为制约数据中心快速发展的因素之一，国内很多地方已经将耗水作为了数据中心的重要考核指标。”中国通信工业协会数据中心委员会常务副理事长、中国IDC圈创始人CEO黄超表示。

记者注意到，近日，北京市发展改革委修订印发了《关于进一步加强数据中心项目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再生水的内容：再生水输配管网覆盖范围内的数据中心，设备冷却水、机房加湿等非生活用水应采用再生水。

吕天文向记者介绍称，为了节约宝贵的自来水资源，很多企业尝试用各种方法为数据中心散热，例如，微软曾尝试部署海下数据中心，Facebook数据中心选址北极圈附近，阿里云千岛湖数据中心使用深层湖水制冷，“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

今年以来，AIGC的爆火使得科技公司竞赛正不断加码，国内大模型创业也进入狂飙，来自AI公司、大厂的创业派，以及来自高校、研究机构的学院派加速涌入“百模大战”，科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至今年5月末，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、处理数据资源的新型基础设施，其用水量随着AI竞赛的升级也迎来新一波增长，“AI大模型训练需要算力更高，相应的能耗也就更大，AI芯片和AI服务器的发热量相比传统服务器也更大。数据中心的水消耗最主要还是用来蒸发散热了，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，吕天文建议相关部门尽快为数据中心用水建立一套规范、统一的标准与利用效率评价方法，这将成为数据中心实现绿色低碳发展的又一关键标准工具。

“目前国内对WUE指标还没有广泛的统一标准，现在较多聚焦在PUE层面，但其它如芯片能耗的控制、算法层面的节能，以及我们讨论的耗水问题，都不是简单的PUE能够代表的。”黄超表示，进一步节能至少需要在数据中心选址、供配电设计、可再生能源利用、余热回收、雨水/废水利用、芯片节能、软件节能等全方面去做，最终实现在整体层面上的节能。

液冷有望逐步成为制冷领域主力

在高密度、高能耗的数据中心庞大需求下，制冷领域技术的革新也开始涌现，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、内存条以及扩展卡等发热部件进行热交换，带走热量的技术。相比于传统的风冷技术，液冷技术的制冷效率更高，可有效降低制冷系统的运行能耗，使数据中心PUE达到1.3 以下。

“我国幅员辽阔，各地气候条件差异大，各地数据中心的制冷需求也不尽相同，因此，制冷技术的普适性很重要。”吕天文认为，液冷技术恰恰能无视海拔、地域的差异，同时余热还可以创造经济价值。

从市场规模来看，根据赛迪顾问的数据，2019年我国液冷数据中心市场规模为260亿元，预计2025年可达到1283.2亿元以上。记者注意到，出于数据安全的保护，数据中心基础设施的供应方面存在一定的地域壁垒，目前国外厂商的产品的应用主要以其本国市场为主，国内市场的主要玩家有曙光数创、华为、阿里巴巴、浪潮信息、广东合一等。

吕天文告诉记者，得益于中国AI具体实践、5G创新应用的快速推广，中国公司的液冷技术目前在国际竞争中处于前列，国外掌握液冷技术的企业比较分散，其产品还处于比较早期的技术性验证阶段，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，市场中风冷和液冷将会共同发展，出现一段共存的局面，长远来看，液冷产品的市场份额会不断扩大，逐渐成为主流。

黄超同样认为，当前液冷是面对AI高密度需求的最佳制冷方式，“但这项技术还处于起步阶段，面临初期部署成本高、产业链不完善、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。”他表示。

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