上海
生成一段 5 秒的 AI 视频，耗电量相当于充满 10 部手机。和 AI 聊 5 分钟，要消耗 500 毫升水。提出 10 个问题，用掉的水够装满一瓶矿泉水。
这些数字不是环保组织的危言耸听。6 月 26 日，国家能源局局长在介绍"十五五"新型能源体系建设规划时，把这些数据摆上了台面。
AI 看起来是代码、算法和芯片的产物，但它真正消耗的，是人类社会最基础的资源——电和水。当整个行业都在关注模型能力、算力规模、商业变现的时候，一个更根本的问题正在浮现：我们的能源和淡水，能不能撑住 AI 的狂奔？
AI 的胃口有多大
国家能源局局长给出的数据很直观：生成 5 秒高清视频，耗电量相当于充满 10 部手机。这里还没有算训练阶段的巨大消耗——训练一个前沿大模型的耗电量，往往是推理阶段的几十倍甚至上百倍。
但耗电只是一面。在 2026 年夏季达沃斯论坛上，多位嘉宾给出了关于耗水的量化测算。毕马威中国副主席吴旭初指出，与 AI 进行 5 分钟对话，约消耗 500 毫升散热用水。美国国家地理学会空气和水基金科学委员会委员温波说得更直接：向 AI 提出 10 个问题，耗水量等同于一瓶矿泉水。
这些数据之所以值得重视，不是因为单次消耗有多大，而是当 AI 进入规模化应用之后，这些消耗会被放大到惊人的量级。ChatGPT 每天处理数十亿次请求，视频生成工具被数亿人使用，每一次交互都在消耗实实在在的能源和水资源。
水比电更棘手
AI 的能耗问题已经被讨论了很久，但水耗问题得到的关注远远不够。
很多人以为 AI 用水只来自数据中心的冷却塔散热。事实远不止如此。世界经济论坛的相关报告指出，芯片制造和电力生产环节的耗水量，远高于数据中心运行本身。
这就引出了一个更严峻的问题。电力可以通过电网跨区域调配，但淡水资源无法远距离输送。一个缺水的地方，就算有再便宜的绿电，也撑不起大规模的数据中心和芯片工厂。
然而，当前的产业布局恰恰在往这个方向走。数据显示，全球约四成数据中心和近三分之一的芯片工厂，都选址在缺水地区。企业做投资决策时，优先考虑的是电价、土地成本、税收优惠，水资源的承载力往往被放在次要位置。
3.7% 的分量
从全球工业用水的角度看，AI 全产业链的淡水消耗占工业取水总量的 3.7%。这个数字看起来不大，但有两个关键因素让它变得沉重。
第一，淡水资源是区域性的。全球四成数据中心和三分之一芯片厂集中在缺水地区，这些地方的水资源压力是全局平均值的几十倍。第二，AI 产业的增长速度远超其他工业门类，用水需求不是线性增长，而是在指数级爬坡。
换句话说，3.7% 只是一个快照。如果 AI 产业按现在的速度扩张到 2030 年，这个比例可能会翻倍甚至更高。而淡水资源的总量不会增加。
AI 的繁荣正在以前所未有的速度消耗地球的两种基础资源。电力和淡水不是取之不尽的，当算力的增长撞上资源的边界，整个行业都需要重新思考——如何用更少的资源，跑出更多的智能。
这个问题，芯片设计者在想，数据中心运营者在想，能源政策制定者也在想。而对于每一个使用 AI 产品的人来说，至少可以意识到：每次点击"生成"按钮，背后都有一个真实的资源账单。
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