随着欧洲走出创纪录的夏季高温、美国为11月中期选举做准备，数据中心正成为大西洋两岸舆论的焦点。
在英国，水务公司称数据中心每天消耗660万升宝贵的公共供水；在美国，一些选民将电费上涨归咎于数据中心。彭博社将这场针对数据中心的“反弹”称为“中期选举的决定性议题”。
于是，一种叙事逐渐成形——数据中心建设过多、速度过快，更糟糕的是，有些还建在水资源稀缺的地区。难怪一些社区认为，为了推进支撑AI发展的IT基础设施建设，他们的用水需求被忽视了。
在某些情况下，确实存在合理的不满——在早期阶段，水效并非数据中心建设时始终考虑的设计约束。
但如今的公共讨论所依据的数字，有些已经过时，有些则根本错误。一些最响亮的说法将问题夸大了几个数量级；而另一些说法，包括业界自己常常重复的数字，则低估了问题的严重性。
把数字搞准确非常重要——对那些承载这些设施的社区尤其如此——因为错误的数字会导致错误的选址决策、错误方向的审查，以及信任的错位。
关于用水的第一大迷思
“每一次ChatGPT对话都要喝掉一瓶水”是公众讨论AI基础设施和数据中心时最著名的说法。但这一说法并没有任何人真正证实——甚至连提出者本人也没有证实。这一数字源自加州大学河滨分校的Pengfei Li、Jianyi Yang、Mohammad A. Islam和Shaolei Ren所写的论文《让AI不再“渴”》（Making AI Less "Thirsty"），该数字是基于公开数据计算出的估算值，而非数据中心内的实际仪表读数。
但《华盛顿邮报》2024年的一篇分析报道，使这个数字广为流传。此后，Ren本人也表示，针对GPT-4的这一估算值可能过高，实际数字更接近每次提问总耗水15毫升，其中5毫升是数据中心现场的冷却用水。到了2025年8月，谷歌发现其AI工具Gemini的一次文本提示中位数耗用的现场用水量仅为0.26毫升——大约五滴水。
元股证券:ygzq.hk可信的估算值之间仍存在超过千倍的差异，这取决于模型、地点、季节，以及最关键的——你选择计算哪些内容。但现在已经没有人再谈论“一瓶水”了——对于“一次查询用多少水？”这个问题，诚实的答案是一个区间，而这个区间之所以如此宽泛，正是因为信息披露并不统一。
并非所有数据中心都相同
批评者认为所有数据中心在用水和冷却方面都是一样的——但事实并非如此。不同的冷却技术所消耗的水量差异很大。例如，谷歌在2024年披露，其位于德克萨斯州的一座数据中心一年耗水约1万加仑——大致相当于一个家庭两个月的用水量；而其耗水量最大的数据中心位于爱荷华州，年耗水量约为10亿加仑。同一家公司，同一年份，仅因冷却架构和气候的不同，耗水量差距就达到了五个数量级。
还有一个迷思认为数据中心用过的水就永远消失了。但同样，没有两座数据中心是完全相同的。一座从河流取水、经过热交换器后再以略高的温度将水排回河流的数据中心，其影响显然与另一座从地下水层取水、并将同等水量蒸发到空气中的数据中心截然不同。取水（及回流）和耗水是两个不同的指标。错误的数字再次未能呈现完整的真相。
高尔夫球场比数据中心更耗水
但数据中心真的是用水大户吗？在大多数国家，它们的用水量几乎微不足道。例如在美国，数据中心的年直接耗水量仅占公共供水总量的0.3%。相比之下，高尔夫球场的用水量约为全美所有数据中心总用水量的三十倍。而农业用水则远超这两者：联合国《世界水资源发展报告》指出，农业约占全球淡水取水量的70%。
不过，全国性数据掩盖了地方层面的影响。这正是为什么一座数据中心每天消耗数百万加仑的水，突然出现在某个小城镇里，比分散在整个大陆上的上千种不同用水需求，对当地的影响更为显著。这种担忧可以理解——但需要放到正确的背景下看待。数据中心引发社区关注的原因，并非它们在全国范围内是用水大户，而是因为它们用水集中、显而易见。
AI的增长并不等同于用水的增长
好消息是，更多的AI并不意味着更多的用水。最新的数据中心采用了闭环设计、浸没式冷却和再生水协议，这正是因为下一代AI的散热需求促使了这些技术的发展。
配资排名公司三大超大规模云服务商——微软、谷歌和亚马逊——都已承诺到2030年实现“水资源正向”，即补充的水量超过消耗的水量。与此同时，欧盟要求功率超过500千瓦的数据中心每年进行用水报告。未来，监管将发挥至关重要的作用。
对真相的渴求
从目前青海证券配资综合服务网的证据来看，AI数据中心在全国范围内属于较小的用水方，但确实存在实际影响。不过，新的工程技术、更优的规划和监管正在取得成效。尚未解决的，是用水量的统计核算问题。建立标准化、以设施为单位、可独立核实的取水、排水和耗水披露机制，所需成本对行业而言相对较小，却能与当地社区建立信任。
目前，围绕数据中心用水的错误数字造成了方向错误的审查和错位的信任。这种情况需要改变。只有做到诚实的问责，公共讨论和政策制定才能跟上AI发展的步伐。
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