AI回答竟要耗水？背后隱藏的真相，揭秘數(shù)字服務(wù)背后的資源代價

哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析 AI 背后隱藏的耗水真相，揭秘數(shù)字服務(wù)背后的資源代價。

打開任意一款 AI 工具提問，你大概率不會想到，這個看不見摸不著的電子程序，每一次回應(yīng)都在消耗水資源。我們總關(guān)注實(shí)體商品的資源消耗，卻忽略了數(shù)字服務(wù)背后的隱形消耗。

AI 的耗水量遠(yuǎn)超普通人的想象，這一真相不僅顛覆認(rèn)知，更折射出科技發(fā)展與資源利用的深層關(guān)聯(lián)。

關(guān)于 AI 回答一次問題的耗水量，不同信源給出的數(shù)據(jù)差距懸殊。OpenAI 的 CEO 奧特曼稱 GPT 回答一次僅消耗 0.3 毫升水，相當(dāng)于幾滴眼淚。加州大學(xué)河濱分校的研究者則給出十幾毫升的結(jié)論，足夠人喝上一口。

還有更精細(xì)的研究顯示，當(dāng)下熱門的好用 AI，每次回答要消耗一百多毫升水，能裝滿一小杯。這些數(shù)據(jù)看似矛盾，實(shí)則都成立，差異根源在于統(tǒng)計口徑的不同。

奧特曼引用的是 GPT 系列最小模型 GPT-4.1 nano 在短提示詞下的耗水量。研究者的測算則包含了數(shù)據(jù)中心直接耗水與發(fā)電間接耗水。按 OpenAI 和 Google 公布的報告，一條請求平均耗電量約 0.3 瓦時，對應(yīng)的合理耗水量約 1 毫升。

據(jù)人民日報 2026 年 1 月 5 日報道，我國數(shù)據(jù)中心行業(yè)正推動統(tǒng)一的水資源消耗核算標(biāo)準(zhǔn)，以解決不同機(jī)構(gòu)測算數(shù)據(jù)差異大的問題。

AI 耗水的核心原因是數(shù)據(jù)中心的散熱需求。就像手機(jī)高強(qiáng)度運(yùn)行會發(fā)燙，AI 數(shù)據(jù)中心的成千上萬臺服務(wù)器 24 小時不間斷運(yùn)轉(zhuǎn)，產(chǎn)生的熱量極為驚人。

單臺機(jī)柜功率從幾十千瓦到數(shù)百千瓦不等，僅靠風(fēng)冷遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足散熱需求，必須借助水冷卻系統(tǒng)。無論是冷卻塔、閉環(huán)水冷，還是海底數(shù)據(jù)中心，核心原理都是用水帶走熱量。

這些水一部分會蒸發(fā)，剩余循環(huán)水因雜質(zhì)濃度升高需定期排放更換。更易被忽略的是發(fā)電帶來的間接耗水，數(shù)據(jù)中心運(yùn)轉(zhuǎn)需要大量電力，而發(fā)電廠無論采用何種能源，都需要用水輔助生產(chǎn)。美國平均數(shù)據(jù)顯示，每耗一度電，數(shù)據(jù)中心和發(fā)電廠合計約消耗 4 升水。

從全球水資源總量來看，AI 耗水的影響遠(yuǎn)小于電力消耗。水是可循環(huán)資源，數(shù)據(jù)中心蒸發(fā)的水會進(jìn)入大氣循環(huán)，最終可能以降雨形式回歸。

真正的問題在于水資源的局部分布不均，水從來都是局部問題而非全球問題。接近一半的新數(shù)據(jù)中心建在高度甚至極度缺水的地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對落后，數(shù)據(jù)中心帶來投資和就業(yè)的同時，也加劇了當(dāng)?shù)氐挠盟o張，甚至導(dǎo)致居民水井干涸。

亞利桑那州圖森市皮馬縣就發(fā)生過這樣的案例，亞馬遜 “藍(lán)色計劃” 新建的數(shù)據(jù)中心預(yù)計用水量將超過 4 個高爾夫球場。

盡管建筑公司提出擴(kuò)建廢水回收系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)零凈消耗等承諾，但因缺乏詳細(xì)可靠的配套計劃，當(dāng)?shù)刈h會以 7 比 0 的全票否決了該計劃。這是人類首次在 AI 發(fā)展與水資源保護(hù)的選擇中，明確站在了水的一邊。

AI 耗水的真相提醒我們，科技發(fā)展從來都不是無成本的。正視數(shù)字服務(wù)背后的資源消耗，推動數(shù)據(jù)中心節(jié)水技術(shù)創(chuàng)新與合理選址，才能實(shí)現(xiàn)科技進(jìn)步與資源保護(hù)的平衡。

在享受 AI 帶來便利的同時，關(guān)注其背后的資源代價，是每個現(xiàn)代人應(yīng)有的認(rèn)知。