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[导读]人工智能(AI)在处理大量资料时,其实相当耗能,供电已是未来左右AI发展的重要关键之一,不过,摩根大通发布研究报告指出,AI 数据中心巨量水消耗问题相对被忽视,2030 年每天用水量可能达到 4.5 亿加仑。

人工智能(AI)在处理大量资料时,其实相当耗能,供电已是未来左右AI发展的重要关键之一,不过,摩根大通发布研究报告指出,AI 数据中心巨量水消耗问题相对被忽视,2030 年每天用水量可能达到 4.5 亿加仑。

AI 狂潮仍在持续,供应链的需求已经引发投资热潮,分析师 William Yang 及其团队撰写的摩根大通发布《深入探讨电力、冷却、电网和 ESG 影响》研究中,详细阐述基础设施对 AI 发展的影响。

文中专门介绍了 AI 数据中心对电力的消耗,值得注意的是,摩根大通的研发在报告结尾部分强调:“尽管数据中心因大量的电力消耗而容易重点关注,但相对而言,数据中心的高耗水基本上被忽视了,而这也是数据中心运作的基本特质。”

摩根大通引用 Bluefield Research 的数据在研报中指出,从 2017 年到 2022 年,全球数据中心的总耗水量 (包括现场冷却和非现场发电) 每年成长 6%

研发说,到 2030 年,用水量可能会跃升至每天 4.5 亿加仑。这就相当于,每天大约需要 681 个奥运标准的游泳池的淡水,来冷却全球数据中心。

研报介绍,数据中心的用水方式与碳排放类似,数据中心的用水也可以分为范围 1、范围 2 和范围 3。在这种情况下,范围 1 指的是用于现场伺服器冷却的水,范围 2 指的是用于发电的场外用水。范围 3 被认为是伺服器制造供应链用水。

具体而言,范围 2 的用水是数据中心与发电相关的间接用水。传统的热电厂 (如燃煤电厂、天然气电厂等) 加热水以产生蒸汽,蒸汽用于旋转涡轮发电。水也用于冷却水塔中的散热。当使用热电时,数据中心的范围 2 用水足迹可能远大于范围 1

Yang 表示,水资源稀缺地区的数据中心对水的巨大需求可能会引发“竞争加剧,导致水资源供应紧张,甚至导致数据中心关闭”。

(钜亨网)

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