随着人工智能巨头竞相扩建用于模型训练与推理的美国大型数据中心，冷却系统对水资源的缺水巨大需求正引发广泛争议。最新研究揭示，地区美国数据中心的扎堆中心镇实际总耗水量（含间接耗水）远超科技巨头公开披露的数据。更为严峻的新建心每相当是，约三分之二的数据水量在建数据中心选址于过去一年中全美最干旱的区域。
耗水量真相：直接数据被严重低估
据《华尔街日报》报道，个中谷歌在2025年可持续发展报告中称，日耗其年度耗水量达109亿加仑，美国较2024年增长34%，缺水且几乎全部用于数据中心冷却。地区然而，扎堆中心镇荷兰阿姆斯特丹自由大学研究员亚历克斯·德·弗里斯-高（Alex de Vries）今年发表的新建心每相当研究指出，谷歌的数据水量间接耗水量约为直接耗水量的三倍。
AI数据中心的个中间接耗水差异极大，主要取决于电力来源：
* 高耗水：煤电和核电需要大量冷却水。
* 低耗水：天然气发电耗水较少。
* 近乎零耗水：太阳能和风能等可再生能源。
美国环境与能源研究所（EESI）报告指出，一个大型数据中心日均耗水量可达500万加仑，相当于一个拥有数万居民的小镇的用水量。
科技巨头的“水足迹”与承诺局限
- Meta：2024年间接耗水量达190亿加仑，是其直接耗水量的20多倍。尽管Meta制定了“2030年实现水资源正效益”的目标，并通过修复项目弥补直接耗水，但尚未制定针对间接耗水量的修复计划。
- 微软：承诺数据中心实现“零水耗”，并建设“社区优先的AI基础设施”，承诺“补充超过消耗的水量”。但这一承诺仅计算直接耗水量，未涵盖电力生产带来的间接耗水。
耶鲁大学环境经济学教授肯尼思·吉林厄姆（Kenneth Gillingham）分析称，企业历史上不报告间接耗水的原因在于数据中心与发电厂往往相距甚远，且在水资源充裕地区，间接耗水的影响常被忽视。
选址困境：干旱区承载额外负担
《卫报》6月的调查数据显示，美国约三分之二的新建数据中心计划选址于过去一年中全美最干旱的地区。目前，美国本土超过60%的地区处于不同阶段的干旱中，东南部和西部因降雨和降雪极度匮乏，导致大片农田干涸。大批高能耗、高耗水的数据中心涌入，进一步加剧了当地的水资源压力。
研究估算，像GPT-3这样的大模型，每回答10至50个中等长度问题，需消耗约500毫升水（具体数值随部署时间和地点波动）。
技术悖论：节水可能增加碳耗
美国数据中心联盟声称，通过采用闭环冷却技术取代传统的蒸发冷却，正在提升效率。闭环冷却通过管道循环水或乙二醇等冷却液吸收热量，虽能显著节省水资源，但其运行需要更多能源。由于这些电力多来自化石燃料，而化石燃料发电本身需耗费海量冷却水，这可能导致整体水资源足迹并未真正减少。
专家警示：水资源冲突加剧
图兰大学水资源法专家克里斯托弗·达尔博姆（Christopher Dalbo）警告：“如果批准更多数据中心抽取同一地下水层，将对附近农民造成慢性毁灭性打击。”随着AI行业加速争夺市场主导地位，干旱地区的水资源需求激增，将迫使当地社区应对日益严峻的水资源竞争问题。