去年11月，記者郝珂靈（Karen Hao）在推特發(fā)布系列推文，承認(rèn)其重磅著作《AI帝國》中存在一處嚴(yán)重錯(cuò)誤。她在書中稱，谷歌計(jì)劃在智利圣地亞哥近郊小鎮(zhèn)修建的一座數(shù)據(jù)中心，所需用水量 “超過當(dāng)?shù)厝w居民用水量的一千倍”，而這一數(shù)據(jù)因單位理解偏差，實(shí)際誤差恰好達(dá)到千倍。

?郝珂靈和她的新書《AI帝國》，圖源：mashable.com

郝珂靈在推文中致謝了華盛頓特區(qū)一家有效利他主義組織的負(fù)責(zé)人安迪?馬斯利（Andy Masley），正是對方提醒她對該錯(cuò)誤進(jìn)行修正。

過去數(shù)月，馬斯利一直在其Substack專欄中，對主流媒體談及人工智能用水問題時(shí)所用的部分?jǐn)?shù)據(jù)和表述提出質(zhì)疑。他發(fā)布的核心文章《人工智能用水問題實(shí)為虛假命題》*，近幾個(gè)月被Matt Yglesias、Noah Smith等一眾極具影響力的大V爭相轉(zhuǎn)發(fā)。郝珂靈在推文中表示，她正與出版商緊急修正書中的錯(cuò)誤；其公關(guān)人員則向筆者透露，她目前正在休假，無法就此接受采訪。

https://blog.andymasley.com/p/the-ai-water-issue-is-fake

當(dāng)筆者致電馬斯利深入探討這一話題時(shí)，他再三強(qiáng)調(diào)自己并非什么業(yè)內(nèi)專家，只是個(gè)普通老百姓。他真正感興趣的，是媒體如何操縱這一議題，并潛移默化地重塑著周圍人的認(rèn)知。

?Andy Masley，獨(dú)立撰稿人和研究員，獲得Coefficient Giving的資助，致力于探索人工智能及其他領(lǐng)域的課題。寫作視角總體上是有效利他主義的，但這只是眾多哲學(xué)觀點(diǎn)中的一種。他也非常熱衷于政治自由主義、哲學(xué)自然主義（尤其是皮爾斯、奎因和丹尼特的思想），以及歐陸哲學(xué)。

他說：“有時(shí)候我在聚會上隨口提一句自己用了 ChatGPT，周圍人就會如臨大敵地說：天吶，那東西多費(fèi)水費(fèi)電啊，你怎么還在用？看到大家為了這點(diǎn)水資源憂心忡忡，我其實(shí)挺詫異的。”

隨著地方和全國層面反對興建數(shù)據(jù)中心的呼聲日漸高漲，人們對其造成的環(huán)境影響的擔(dān)憂也不斷加劇。早些時(shí)候，230 余家環(huán)保組織聯(lián)名致信美國國會，警示人工智能與數(shù)據(jù)中心正 威脅著美國民眾的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、氣候與用水安全。

人工智能行業(yè)已開始做出回應(yīng)。11 月，新成立的行業(yè)組織 “人工智能基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)盟” 聯(lián)合主席在《福克斯新聞》發(fā)表評論文章，回應(yīng)了外界對環(huán)境影響的擔(dān)憂。文中寫道：“用水量？微乎其微，且大多可循環(huán)利用 —— 甚至還不如美國高爾夫球場的用水量。”

https://www.foxnews.com/opinion/were-opposite-sides-aisle-we-know-america-must-win-ai-race-else

該文作者之一、前亞利桑那州聯(lián)邦參議員Kyrsten Sinema，目前正為該州一個(gè)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目奔走游說，而該項(xiàng)目因用水問題引發(fā)當(dāng)?shù)孛癖姀?qiáng)烈反對。該聯(lián)盟還轉(zhuǎn)發(fā)了馬斯利關(guān)于人工智能對電價(jià)影響的文章，并對其觀點(diǎn)表示認(rèn)可。馬斯利在其Substack專欄發(fā)布了詳細(xì)免責(zé)聲明，否認(rèn)自己因接受行業(yè)資助才發(fā)表相關(guān)觀點(diǎn)。

事實(shí)上，關(guān)于數(shù)據(jù)中心用水量的諸多討論確實(shí)缺乏細(xì)致考量。碳排放問題本質(zhì)上是零和博弈 —— 無論排放源在哪里，我們都必須盡可能減少溫室氣體排放，因?yàn)闅夂蜃兓挠绊憣⒉叭祟悺６?strong>用水問題則復(fù)雜得多，且具有顯著的地域差異。一座足以讓干旱地區(qū)水源枯竭的數(shù)據(jù)中心，若是建在水源豐沛或高耗水產(chǎn)業(yè)稀缺的地帶，或許就能與當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)相安無事。

筆者采訪的專家普遍認(rèn)同，人們對數(shù)據(jù)中心的用水方式往往存在認(rèn)知偏差，在許多地區(qū)，其整體用水量的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)低于公眾想象。然而，隨著全美數(shù)據(jù)中心數(shù)量持續(xù)增長，加之特朗普政府正放寬環(huán)保限制以推動更多開發(fā)項(xiàng)目，我們極有必要厘清：數(shù)據(jù)中心究竟把水用在了哪里？那些奪人眼球的估算數(shù)據(jù)又是如何炮制出來的？更值得深入探討的是，當(dāng)初，我們?yōu)楹纹x中了水來為數(shù)據(jù)中心降溫？以及該如何更合理地開展此類冷卻作業(yè)？

?加利福尼亞州一座配備閉環(huán)冷卻系統(tǒng)的33兆瓦數(shù)據(jù)中心鳥瞰圖。圖源：Mario Tama

你或許見過各類關(guān)于單次 ChatGPT 提示詞耗水量的估算數(shù)據(jù)，甚至有說法稱用人工智能寫一封郵件，就要耗掉整整一瓶水。但專家表示，想要得出如此精確的數(shù)值，絕非簡單粗暴地給一次平均對話貼上耗水標(biāo)簽?zāi)敲慈菀住?/p>

數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)場用水，絕大部分都用于冷卻作業(yè)。數(shù)據(jù)中心的處理器運(yùn)行時(shí)會產(chǎn)生大量熱量，讓水循環(huán)流經(jīng)處理器是維持其正常工作溫度的方式之一；吸收了熱量的水會被輸送至冷卻塔，其中一部分會在塔內(nèi)蒸發(fā)。由于苦咸水會無情侵蝕精密設(shè)備，許多企業(yè)只能直接抽取純凈的市政自來水。亞馬遜、Meta、蘋果等大型科技企業(yè)，如今正越來越多地使用經(jīng)過處理的市政污水。

數(shù)據(jù)中心的實(shí)際用水量，與其自身運(yùn)營模式高度相關(guān)。增加用水量，能讓數(shù)據(jù)中心無需開啟電動冷卻系統(tǒng)；反之，增加電力使用雖能減少水足跡，卻會抬高電費(fèi)，同時(shí)帶來更多的溫室氣體排放。目前已有相關(guān)技術(shù)能通過特殊冷卻液實(shí)現(xiàn)水電消耗的雙重降低，但這類技術(shù)可能會引入永久性化學(xué)物質(zhì)，這也讓不少科技巨頭不敢對其進(jìn)行大規(guī)模投資。夏季氣溫升高，設(shè)備的冷卻需求會隨之增加，數(shù)據(jù)中心的用水或用電量也會相應(yīng)攀升。

康奈爾大學(xué)能源系統(tǒng)工程教授尤峰崎（Fengqi You）曾參與一項(xiàng)關(guān)于數(shù)據(jù)中心可持續(xù)選址的分析研究*，他表示：“每個(gè)地區(qū)、每個(gè)州的情況都不盡相同。實(shí)現(xiàn)同等的人工智能算力，所需的用水量取決于當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件、所采用的技術(shù)，以及能源結(jié)構(gòu)。”

https://www.wired.com/story/heres-where-to-build-data-centers-to-keep-emissions-down/

而讓這一問題變得更為復(fù)雜的是，部分關(guān)于AI耗水的測算還將間接用水（主要指數(shù)據(jù)中心消耗的海量電力在發(fā)電環(huán)節(jié)所耗費(fèi)的水）納入了總水足跡。這類間接用水的數(shù)值通常遠(yuǎn)高于現(xiàn)場用水，且相關(guān)計(jì)算結(jié)果同樣具有顯著的地域差異。

勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室近期發(fā)布了一份分析人工智能用水?dāng)?shù)據(jù)的論文*，其合著者、計(jì)算機(jī)研究者庫米（Jonathan Koomey）指出，核算間接溫室氣體排放時(shí)，這種計(jì)入上下游消耗的方式是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，也就是所謂的范圍 2 排放核算，但將該方法應(yīng)用于用水核算的情況卻相對少見。庫米還表示，他如今愈發(fā)認(rèn)為，發(fā)電環(huán)節(jié)產(chǎn)生的場外用水不應(yīng)被計(jì)入數(shù)據(jù)中心的水足跡，原因很簡單：我們在討論其他行業(yè)的用水情況時(shí)，并不會統(tǒng)計(jì)這部分消耗。

https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/2024-12/lbnl-2024-united-states-data-center-energy-usage-report_1.pdf

想要查明某一特定數(shù)據(jù)中心的用水細(xì)節(jié)，并非易事：許多企業(yè)會通過保密協(xié)議，向公眾隱瞞項(xiàng)目的哪怕最基礎(chǔ)信息。2022年，俄勒岡州一座城市為避免披露谷歌某數(shù)據(jù)中心的用水量，與該州報(bào)紙《俄勒岡人報(bào)》展開了長達(dá)數(shù)月的法律訴訟，稱相關(guān)數(shù)據(jù)屬于“商業(yè)機(jī)密”。訴訟結(jié)束后，谷歌開始在其年度可持續(xù)發(fā)展報(bào)告中披露旗下數(shù)據(jù)中心的用水量。

如果說這種復(fù)雜性讓測算某一數(shù)據(jù)中心的用水量變得困難且結(jié)果不確定，那么想要將環(huán)境代價(jià)精準(zhǔn)分?jǐn)偟絾蝹€(gè)用戶或單次提示詞上，則幾乎是天方夜譚。

想要了解特定大型語言模型（LLM）的環(huán)境影響，幾乎完全依賴大型科技企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展信息披露。盡管部分企業(yè)已變得更加透明，但仍有諸多疑問懸而未決。

去年夏天，OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼在個(gè)人博客中提到，一次“平均水平”的ChatGPT查詢大約消耗“十五分之一茶匙”的水。他似乎為公眾提供了一個(gè)理解其能源消耗的參考標(biāo)準(zhǔn)，但他卻刻意回避了最致命的細(xì)節(jié)：究竟什么是平均查詢？這個(gè)微乎其微的數(shù)字里，是否包含了訓(xùn)練那個(gè)龐大AI模型時(shí)，所蒸發(fā)掉的水與電？

馬斯利在其熱門Substack專欄中提出的核心觀點(diǎn)之一是，當(dāng)下有太多行業(yè)的耗水量遠(yuǎn)超 AI，我們在審視這場“水危機(jī)”時(shí)，絕不能剝離這一大背景。

此言非虛。生產(chǎn)一個(gè)普通漢堡需消耗超過400加侖水（1818升），生產(chǎn)一件不起眼的棉質(zhì)T恤則需消耗超過700加侖水（3182升）。與此同時(shí)，美國1.6萬個(gè)高爾夫球場中，每個(gè)球場每天的平均用水量可能在10萬至200萬加侖之間（45.5-909萬升）。作為對比，谷歌表示，其愛荷華州用水量最大的數(shù)據(jù)中心，2024年每天用水量約為270萬加侖（1227萬升），該公司旗下大多數(shù)數(shù)據(jù)中心的用水量都遠(yuǎn)低于這一數(shù)值。

亞利桑那州是美國數(shù)據(jù)中心增長最為迅猛的地區(qū)之一，該州擁有超過370個(gè)高爾夫球場。當(dāng)想到幾十年來，海量的水資源被源源不斷地傾注在沙漠腹地，僅僅為了維持高爾夫球場的翠綠供人們休閑娛樂，卻幾乎無人置喙時(shí)，我多少能與馬斯利的憤懣產(chǎn)生共鳴。

但專家提醒，不應(yīng)徹底忽視對數(shù)據(jù)中心用水問題的擔(dān)憂。康奈爾大學(xué)教授尤峰崎表示：“短期內(nèi)，這并非需要擔(dān)憂的問題，也不會引發(fā)全國性危機(jī)，但關(guān)鍵在于地理位置。在本身就存在水資源壓力的地區(qū)，修建這些人工智能數(shù)據(jù)中心將會成為一個(gè)大問題。”

庫米指出了類似的觀點(diǎn)。他認(rèn)為，盡管人們總是習(xí)慣性地夸大計(jì)算機(jī)對環(huán)境的破壞，但數(shù)據(jù)中心的耗水問題“絕不是你隨便擺擺手就能糊弄過去的”。他強(qiáng)調(diào)，每一種情況都必須結(jié)合具體設(shè)施的設(shè)計(jì)方案來評估，而不能先驗(yàn)地?cái)嘌赃@永遠(yuǎn)不構(gòu)成問題。

確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確對記者而言至關(guān)重要。但同樣明確的是，在水資源稀缺的地區(qū)，數(shù)據(jù)中心對當(dāng)?shù)毓┧挠绊懡^不可忽視。即便郝珂靈關(guān)于智利數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)可能偏差較大，但一個(gè)單一設(shè)施申請的水量超過全市居民用水總和，這本身已非同小可。谷歌去年因法院要求重新評估氣候變化對含水層的潛在影響，已暫停并最終取消了郝珂靈在文中提及的項(xiàng)目。而圣地亞哥地區(qū)仍有十余個(gè)數(shù)據(jù)中心已建成或正在規(guī)劃中。智利正面臨連續(xù)第十五年的空前干旱，據(jù)報(bào)道，鋰礦開采等其他產(chǎn)業(yè)也已危及圣地亞哥周邊供水。

“關(guān)鍵在于地理位置。在那些本就因缺水而喘不過氣的地方，強(qiáng)行塞進(jìn)這些 AI 數(shù)據(jù)中心，注定會演變成一場災(zāi)難。”

這些現(xiàn)實(shí)正迫使我們面對一個(gè)棘手的真相：美國公眾必須認(rèn)真反思對水資源的認(rèn)知。受氣候變化加劇，美國西部持續(xù)的干旱正在實(shí)時(shí)揭示，美國經(jīng)濟(jì)依賴看似無窮無盡水源的發(fā)展模式正迅速變得難以為繼。《紐約時(shí)報(bào)》2023年的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)*，全美各地的地下水蓄水層——不僅限于干旱地區(qū)——正被過度抽取，飲用水供應(yīng)和經(jīng)濟(jì)活動均面臨威脅。

https://www.nytimes.com/interactive/2023/08/28/climate/groundwater-drying-climate-change.html

庫米指出，人們對人工智能與水資源問題的擔(dān)憂，本質(zhì)上反映了長期存在的問題：當(dāng)公共資源被私人攫取時(shí)，我們究竟該如何為其標(biāo)價(jià)？尤其是在資源稀缺性已隨時(shí)間改變的當(dāng)下。他說：“我們在水資源上看到的，部分原因是相關(guān)規(guī)則、規(guī)范和價(jià)格是基于過去的現(xiàn)實(shí)制定的。最終，這一切都回歸到一個(gè)核心問題：所提供服務(wù)的價(jià)值究竟是什么？”

這或許是對“AI 與水資源”爭議背后驅(qū)動力的最精準(zhǔn)剖析。那些大口嚼著漢堡、隨手買下新 T 恤連眼皮都不眨一下的人，之所以會對大語言模型的耗水如此憤怒，是因?yàn)樗麄儚母旧峡咕芤粋€(gè)底層邏輯：AI 的價(jià)值，真的配得上它所吞噬的江河嗎？

圍繞數(shù)據(jù)中心的喧囂，本質(zhì)上是一場全社會對 AI 的大規(guī)模價(jià)值審判。無論這場審判是否絕對公平，它都在實(shí)時(shí)上演。像馬斯利這樣的人，僅僅因?yàn)槭褂昧?AI 就遭受到周圍人強(qiáng)烈的、本能的“環(huán)境負(fù)罪感”的凝視，這恐怕并非源于一次ChatGPT 搜索究竟蒸發(fā)了多少毫升的水，而是源于人們對一種強(qiáng)勢文化的抵觸。在這種文化中，AI 被強(qiáng)行且無縫地織入我們的日常生活，而它的環(huán)境代價(jià)卻被粗暴地默認(rèn)為理所應(yīng)當(dāng)。

筆者認(rèn)為，將人工智能與水資源的話題與其他高耗水行業(yè)區(qū)別開來討論，并非全無道理。原因僅在于，當(dāng)下整個(gè)社會對 AI 近乎瘋狂的發(fā)展速度寄予了太高的厚望，而圍繞這項(xiàng)技術(shù)所畫下的大餅，又實(shí)在太過宏大。

畢竟，高爾夫球場的老板們可沒有和特朗普政府推杯換盞，靠著海量的政策綠燈與經(jīng)濟(jì)饋贈，僅僅為了幾片果嶺就妄圖重塑整個(gè)人類社會，他們也沒有四處吹噓這項(xiàng)運(yùn)動能“包治百病”，同時(shí)又讓大批打工人丟掉飯碗。

高爾夫巨頭們可不會天天霸占頭條，宣稱自己正在顛覆整個(gè)行業(yè)、引發(fā)集體癔癥、靠續(xù)命燃煤電廠來維持運(yùn)轉(zhuǎn)；他們更不會恐嚇世人：如果高爾夫市場崩盤，我們所有人都將面臨經(jīng)濟(jì)末日。

對一項(xiàng)被宣稱為不可避免的技術(shù)，對其環(huán)境代價(jià)提出質(zhì)疑是正確的。對于那些為了實(shí)現(xiàn)自身野心而肆意重塑經(jīng)濟(jì)格局的巨頭，我們有絕對的理由要求他們交出更透明的環(huán)境賬本。當(dāng)然，在此過程中反復(fù)核實(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，同樣必不可少。

https://undark.org/2025/12/16/ai-data-centers-water/

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