人工智能（AI）在處理大量資料時，其實相當耗能，供電已是未來左右AI發(fā)展的重要關(guān)鍵之一，不過，摩根大通發(fā)布研究報告指出，AI 數(shù)據(jù)中心巨量水消耗問題相對被忽視，2030 年每天用水量可能達到 4.5 億加侖。

AI 狂潮仍在持續(xù)，供應鏈的需求已經(jīng)引發(fā)投資熱潮，分析師 William Yang 及其團隊撰寫的摩根大通發(fā)布《深入探討電力、冷卻、電網(wǎng)和 ESG 影響》研究中，詳細闡述基礎設施對 AI 發(fā)展的影響。

文中專門介紹了 AI 數(shù)據(jù)中心對電力的消耗，值得注意的是，摩根大通的研發(fā)在報告結(jié)尾部分強調(diào)：“盡管數(shù)據(jù)中心因大量的電力消耗而容易重點關(guān)注，但相對而言，數(shù)據(jù)中心的高耗水基本上被忽視了，而這也是數(shù)據(jù)中心運作的基本特質(zhì)?！?/span>

摩根大通引用 Bluefield Research 的數(shù)據(jù)在研報中指出，從 2017 年到 2022 年，全球數(shù)據(jù)中心的總耗水量 (包括現(xiàn)場冷卻和非現(xiàn)場發(fā)電) 每年成長 6%。

研發(fā)說，到 2030 年，用水量可能會躍升至每天 4.5 億加侖。這就相當于，每天大約需要 681 個奧運標準的游泳池的淡水，來冷卻全球數(shù)據(jù)中心。

研報介紹，數(shù)據(jù)中心的用水方式與碳排放類似，數(shù)據(jù)中心的用水也可以分為范圍 1、范圍 2 和范圍 3。在這種情況下，范圍 1 指的是用于現(xiàn)場伺服器冷卻的水，范圍 2 指的是用于發(fā)電的場外用水。范圍 3 被認為是伺服器制造供應鏈用水。

具體而言，范圍 2 的用水是數(shù)據(jù)中心與發(fā)電相關(guān)的間接用水。傳統(tǒng)的熱電廠 (如燃煤電廠、天然氣電廠等) 加熱水以產(chǎn)生蒸汽，蒸汽用于旋轉(zhuǎn)渦輪發(fā)電。水也用于冷卻水塔中的散熱。當使用熱電時，數(shù)據(jù)中心的范圍 2 用水足跡可能遠大于范圍 1。

Yang 表示，水資源稀缺地區(qū)的數(shù)據(jù)中心對水的巨大需求可能會引發(fā)“競爭加劇，導致水資源供應緊張，甚至導致數(shù)據(jù)中心關(guān)閉”。

（鉅亨網(wǎng)）