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AI不仅费电,其耗水问题也被企业刻意淡化。你的每一句prompt背后,都是一条全球水资源供应链,但企业只展示了冰山一角。
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企业与科学家的计算标准截然不同。企业统计的是数据中心单次请求直接耗水,而科学家算的是全生命周期用水,包括数据中心冷却、电厂发电、芯片制造等环节。
一个100兆瓦AI数据中心24小时运转,每天需2000吨冷却用水,但电厂冷却用水是其六倍。
每消耗1度电,机房自身制冷用0.5升水,电厂冷却则需3升,AI越费电就越费水。
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低碳能源并非都节水。部分低碳能源的全生命周期水耗反而更高,如水力发电耗水达79.5升/千瓦小时,远超煤电的0.57升/千瓦小时;太阳能光伏水耗约0.07-0.2升/千瓦小时,风电几乎不耗水。
但芯片制造环节仍需大量超纯水,晶圆需经上千道工序清洗,一座先进晶圆厂每天消耗数万吨超纯水,算力扩张带来芯片需求暴涨,每新增一批GPU,水耗就同步增加。
服务器制造、运维等环节的用水也未被企业计入。2021到2022年全球用水量因AI激增34%。
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未来AI竞争不仅拼模型和参数,更拼稳定的水电、土地资源,水资源稀缺将成为新瓶颈。谁拥有充足的水资源,谁才能持续扩张算力。
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当人们讨论AI需要多少GPU时,更该问:我们愿用多少淡水换一句AI答案?
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