小摩警示缺水危機 AI資料中心2030年每日耗4.5億加侖水

人工智慧 (AI) 在處理大量資料時,其實相當耗能,供電已是未來左右 AI 發展的重要關鍵之一,不過,摩根大通發布研究報告指出,AI 資料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,供應鏈的需求已經引發投資熱潮,分析師 William Yang 及其團隊撰寫的摩根大通發布《深入探討電力、冷卻、電網和 ESG 影響》研究中,詳細闡述基礎設施對 AI 發展的影響。

文中專門介紹了 AI 資料中心對電力的消耗,值得注意的是,摩根大通的研發在報告結尾部分強調:「儘管資料中心因大量的電力消耗而容易重點關注,但相對而言,資料中心的高耗水基本上被忽視了,而這也是資料中心運作的基本特質。」

摩根大通引用 Bluefield Research 的數據在研報中指出,從 2017 年到 2022 年,全球資料中心的總耗水量 (包括現場冷卻和非現場發電) 每年成長 6%。

研發說,到 2030 年,用水量可能會躍升至每天 4.5 億加侖。這就相當於,每天大約需要 681 個奧運標準的游泳池的淡水,來冷卻全球資料中心。

(圖片:shutterstock)
小摩警示缺水危機 AI 資料中心 2030 年每日耗 4.5 億加侖水  (圖片:shutterstock)

研報介紹,資料中心的用水方式與碳排放類似,資料中心的用水也可以分為範圍 1、範圍 2 和範圍 3。在這種情況下,範圍 1 指的是用於現場伺服器冷卻的水,範圍 2 指的是用於發電的場外用水。範圍 3 被認為是伺服器製造供應鏈用水。

具體而言,範圍 2 的用水是資料中心與發電相關的間接用水。傳統的熱電廠 (如燃煤電廠、天然氣電廠等) 加熱水以產生蒸汽,蒸汽用於旋轉渦輪發電。水也用於冷卻水塔中的散熱。當使用熱電時,資料中心的範圍 2 用水足跡可能遠大於範圍 1。

Yang 表示,水資源稀缺地區的資料中心對水的巨大需求可能會引發「競爭加劇,導致水資源供應緊張,甚至導致資料中心關閉」