AI回答竟要耗水？背后隐藏的真相，揭秘数字服务背后的资源代价

哈喽，大家好，今天小墨这篇评论，主要来分析 AI 背后隐藏的耗水真相，揭秘数字服务背后的资源代价。

打开任意一款 AI 工具提问，你大概率不会想到，这个看不见摸不着的电子程序，每一次回应都在消耗水资源。我们总关注实体商品的资源消耗，却忽略了数字服务背后的隐形消耗。

AI 的耗水量远超普通人的想象，这一真相不仅颠覆认知，更折射出科技发展与资源利用的深层关联。

关于 AI 回答一次问题的耗水量，不同信源给出的数据差距悬殊。OpenAI 的 CEO 奥特曼称 GPT 回答一次仅消耗 0.3 毫升水，相当于几滴眼泪。加州大学河滨分校的研究者则给出十几毫升的结论，足够人喝上一口。

还有更精细的研究显示，当下热门的好用 AI，每次回答要消耗一百多毫升水，能装满一小杯。这些数据看似矛盾，实则都成立，差异根源在于统计口径的不同。

奥特曼引用的是 GPT 系列最小模型 GPT-4.1 nano 在短提示词下的耗水量。研究者的测算则包含了数据中心直接耗水与发电间接耗水。按 OpenAI 和 Google 公布的报告，一条请求平均耗电量约 0.3 瓦时，对应的合理耗水量约 1 毫升。

据人民日报 2026 年 1 月 5 日报道，我国数据中心行业正推动统一的水资源消耗核算标准，以解决不同机构测算数据差异大的问题。

AI 耗水的核心原因是数据中心的散热需求。就像手机高强度运行会发烫，AI 数据中心的成千上万台服务器 24 小时不间断运转，产生的热量极为惊人。

单台机柜功率从几十千瓦到数百千瓦不等，仅靠风冷远远无法满足散热需求，必须借助水冷却系统。无论是冷却塔、闭环水冷，还是海底数据中心，核心原理都是用水带走热量。

这些水一部分会蒸发，剩余循环水因杂质浓度升高需定期排放更换。更易被忽略的是发电带来的间接耗水，数据中心运转需要大量电力，而发电厂无论采用何种能源，都需要用水辅助生产。美国平均数据显示，每耗一度电，数据中心和发电厂合计约消耗 4 升水。

从全球水资源总量来看，AI 耗水的影响远小于电力消耗。水是可循环资源，数据中心蒸发的水会进入大气循环，最终可能以降雨形式回归。

真正的问题在于水资源的局部分布不均，水从来都是局部问题而非全球问题。接近一半的新数据中心建在高度甚至极度缺水的地区，这些地区经济相对落后，数据中心带来投资和就业的同时，也加剧了当地的用水紧张，甚至导致居民水井干涸。

亚利桑那州图森市皮马县就发生过这样的案例，亚马逊 “蓝色计划” 新建的数据中心预计用水量将超过 4 个高尔夫球场。

尽管建筑公司提出扩建废水回收系统、实现零净消耗等承诺，但因缺乏详细可靠的配套计划，当地议会以 7 比 0 的全票否决了该计划。这是人类首次在 AI 发展与水资源保护的选择中，明确站在了水的一边。

AI 耗水的真相提醒我们，科技发展从来都不是无成本的。正视数字服务背后的资源消耗，推动数据中心节水技术创新与合理选址，才能实现科技进步与资源保护的平衡。

在享受 AI 带来便利的同时，关注其背后的资源代价，是每个现代人应有的认知。