四川
大家好，這里是小編。
AI不僅費電，其耗水問題也被企業刻意淡化。你的每一句prompt背后，都是一條全球水資源供應鏈，但企業只展示了冰山一角。
企業與科學家的計算標準截然不同。企業統計的是數據中心單次請求直接耗水，而科學家算的是全生命周期用水，包括數據中心冷卻、電廠發電、芯片制造等環節。
一個100兆瓦AI數據中心24小時運轉，每天需2000噸冷卻用水，但電廠冷卻用水是其六倍。
每消耗1度電，機房自身制冷用0.5升水，電廠冷卻則需3升，AI越費電就越費水。
低碳能源并非都節水。部分低碳能源的全生命周期水耗反而更高，如水力發電耗水達79.5升/千瓦小時，遠超煤電的0.57升/千瓦小時；太陽能光伏水耗約0.07-0.2升/千瓦小時，風電幾乎不耗水。
但芯片制造環節仍需大量超純水，晶圓需經上千道工序清洗，一座先進晶圓廠每天消耗數萬噸超純水，算力擴張帶來芯片需求暴漲，每新增一批GPU，水耗就同步增加。
服務器制造、運維等環節的用水也未被企業計入。2021到2022年全球用水量因AI激增34%。
未來AI競爭不僅拼模型和參數，更拼穩定的水電、土地資源，水資源稀缺將成為新瓶頸。誰擁有充足的水資源，誰才能持續擴張算力。
當人們討論AI需要多少GPU時，更該問：我們愿用多少淡水換一句AI答案？
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