AI耗水量

AI耗水量指的是人工智慧模型在訓練和運行過程中消耗的水資源量，主要源於數據中心伺服器散熱所需的冷卻系統用水。例如，ChatGPT每進行5至50次問答對話，約消耗500毫升水。2022年，微軟與谷歌的全球用水量分別達到約17億加侖和56億加侖。隨著AI算力需求增長，其耗水量迅速上升。研究預計到2027年，全球AI取水量可能達到42億至66億立方米，約相當於英國年用水量的一半。為應對此問題，行業正探索發展節能算法、最佳化數據中心選址以及提高用水披露透明度等路徑，歐盟等監管機構也開始推動相關披露要求。

基本介紹

• 中文名：AI耗水量

耗水原因

AI耗水主要來源於模型訓練和數據中心的冷卻系統。

訓練和運行AI大模型需要大量伺服器集群，這些伺服器會產生高度集中的熱量，數據中心採用水冷系統降溫，蒸發消耗淡水。用戶與ChatGPT進行10到50次對話，其數據中心冷卻環節可能消耗約500毫升水。

AI的完整水足跡包括數據中心現場的冷卻用水、為數據中心供電的發電廠用水以及AI晶片製造等供應鏈用水。耗水量受多種因素影響，例如在炎熱地區訓練模型的耗水量可能比在寒冷地區高出十倍以上。

隨著AI算力需求的指數級增長，其水資源消耗問題日益凸顯。據研究預測，到2027年，全球AI運營取水量可能達到42億至66億立方米，相當於丹麥全國年用水量的4至6倍，或英國年用水量的一半。科技巨頭如微軟、谷歌的年度用水量也因此出現顯著增長。

耗水數據

根據加州大學河濱分校的研究，生成式AI如ChatGPT每回復10到50個問題消耗約500毫升水。

主要科技企業中，微軟2022年用水約17億加侖（64億升），相當於2500個奧運會泳池；谷歌2022年用水約56億加侖（212億升），相當於8500個奧運會泳池。

研究人員預計，到2027年，全球AI取水量可能達到42億至66億立方米，相當於英國年用水量的一半或丹麥的4-6倍。

增長趨勢

AI所需的算力預計每100天就會翻一番，並且在未來五年內可能會增長超過一百萬倍，這直接驅動了水資源消耗的急劇增加。研究預測，到2027年，全球AI的取水量可能達到42億至66億立方米，相當於英國每年用水量的一半或美國華盛頓州全年的取水量。主要科技公司的用水量也呈現快速增長態勢，例如微軟2022年的全球用水量較2021年增加了34%，谷歌增加了22%。這種增長主要由數據中心冷卻需求驅動，例如ChatGPT每進行10到50次對話就可能消耗約500毫升的水。

環境影響與爭議

人工智慧的水消耗主要來自模型訓練和數據中心的冷卻系統。到2027年，AI將推動取水量增加到42億至66億立方米，約為英國每年用水量的一半，或相當于丹麥年總用水量的4至6倍。AI算力預計每100天就會翻一番，在未來五年內可能增長超過一百萬倍，推動耗水量快速增長。

OpenAI位於愛荷華州的一個數據中心集群，在2022年7月消耗了該地區6%的水資源，被當地居民起訴。微軟2022年用水量同比增加了34%，谷歌同比增加22%。

與“碳足跡”相比，“水足跡”很少被提及。AI耗水涉及數據中心現場冷卻用水、發電用水和供應鏈用水。環境公平需要考慮確保環境成本在不同地區公平分配，不希望把所有的負面效應讓個別地區全部承擔。

歐盟和國際標準組織（ISO）試圖要求或呼籲相關企業披露AI或數據中心的用水量。美國提出了《2024年人工智慧環境影響法案》，希望建立評估AI對環境影響的標淮，創建一個自願報告框架。減少水足跡的路徑包括發展節能算法和硬體、使用可再生能源、將數據中心選址在較冷地區，以及資助改善漏水的灌溉基礎設施或恢復濕地系統的工作。

減少措施

應優先發展節能算法，例如，谷歌將其人工智慧部門的機器學習套用於預測需求和天氣等變數，將其一個數據中心的製冷能耗減少了40%。科技公司應該優先發展節能硬體、算法和數據中心，並且只使用可再生能源。另一個方法就是使用較小的計算模型來構建AI產品以降低能耗和水耗。

AI要減少耗水，可以在數據中心的地點選擇上做文章。將計算請求轉移到由清潔能源供電的數據中心，或者轉移到用水量較少的較冷地區的數據中心。溫度和冷卻方式會對耗水量有較大影響，根據研究，如果是在天氣較熱的美國亞利桑那州訓練，耗水量將是在愛荷華州的11倍。

減少水足跡主要依靠三個方面的路徑：一方面是直接減少用水量；另一方面是補充水源；第三方面是幫助他人節水。這包括通過資助改善漏水的灌溉基礎設施或恢復濕地系統的工作，將更多的水資源重新投入到諸如含水層之類的系統中。

有必要建立問責機制，2024年2月，美國麻薩諸塞州參議員埃德·馬基等民主黨人提出了《2024年人工智慧環境影響法案》，希望通過美國國家標準與技術研究所聯合學術界、工業界和民間社會，建立評估AI對環境影響的標準，為開發者和運營商創建一個自願報告框架。歐盟和國際標準組織（ISO）近期都開始行動，試圖要求或呼籲相關企業披露AI或數據中心的用水量。高科技大廠特別是耗能較大的AI大廠應該提高能耗披露透明度。環境公平的AI需要考慮確保環境成本在不同地區公平分配，不希望把所有的負面效應讓個別地區全部承擔。

監管與標準

與廣受關注的“碳足跡”相比，“水足跡”概念被提及較晚，甚至鮮有數據披露，但近期開始受到關注。歐盟和國際標準組織（ISO）近期都開始行動，試圖要求或呼籲相關企業披露AI或數據中心的用水量。

2024年2月，美國麻薩諸塞州參議員埃德·馬基等民主黨人提出了《2024年人工智慧環境影響法案》，希望通過美國國家標準與技術研究所聯合學術界、工業界和民間社會，建立評估AI對環境（應包含水資源）影響的標準，並創建一個自願報告框架。

美國聖克拉拉大學馬庫拉套用倫理學中心高級主管安·斯基特認為很快將有監管機構開始行動，歐盟可能將提高相關的監管要求，要求公司披露用水情況。微軟研究員凱特·克勞福德呼籲建立問責機制，並優先發展節能硬體、算法和數據中心，且只使用可再生能源。

目前科技公司披露標準不一，例如微軟披露每個數據中心的用水效率但不披露相應的用水總量，谷歌披露每個數據中心的用水量但不披露用水效率，專家呼籲提高透明度。