近日
一項研究表明
ChatGPT每與用戶交流25~50個問題
就得“喝下”一瓶500毫升的水來降溫
和ChatGPT或其他生成式AI聊天
居然會引發對水資源的耗費？
你知道其中緣由嗎？
數據中心會導致大量的水資源消耗
隨著云計算、大數據、人工智能等技術的
快速發展和廣泛應用
數據中心產業規模持續增長
快速發展的同時
也帶來了巨大的能耗和用水壓力
因為數據中心承載著
傳遞、展示、計算、存儲數據信息的功能
要避免上百萬臺服務器出故障
就需要用水來進行散熱
以保證設備運行溫度在合理范圍內
大多數數據中心
采用蒸發冷卻或水冷方式
這些方式雖然能夠有效降低數據中心的功耗
但也會導致大量的水資源消耗和污染
以谷歌《2023年環境報告》為例
數據顯示其2022年總共消耗了
56 億加侖（1加侖約合3.8升）的水
其中約 52 億加侖用于數據中心
可見數據中心的耗水量極大
并且這些水資源往往都是
可被用作飲用水的淡水
值得注意的是
隨著ChatGPT的爆紅
訓練 AI更是成了
數據中心耗水量的元兇之一
要對AI進行大量訓練
也就意味著需要
更強的數據中心和與之匹配的散熱能力
隨著能耗、發熱量的增加
對水資源的消耗也不斷加碼升級
數據中心如何節水？
當前數據中心耗水
已成為制約數據中心快速發展的因素之一
據中國數據中心節能技術委員會
秘書長呂天文介紹：
“目前國內數據中心的
用水主要使用的還是自來水。”
很多地方已將耗水
作為數據中心的重要考核指標
不少數據中心更是為了節水
嘗試了多種多樣的方法為數據中心散熱
例如將選址定在
全年天氣涼爽的貴陽貴安
利用年平均氣溫15℃左右的天氣
為設備降溫散熱
貴州大數據走廊
還有的因地制宜采用湖水制冷
冷卻水經凈化后再回流
供市政景觀用水
阿里云千島湖數據中心采用深層湖水制冷
近些年
我國更是出臺了一系列相關的規劃和指導意見
更是鼓勵數據中心企業利用中水
北京市發展改革委就于近日
修訂印發了《關于進一步加強數據中心項目
節能審查的若干規定》
其中就新增了關于引導數據中心
充分利用再生水的內容
要求設備冷卻水、機房加濕等
非生活用水應采用再生水
為數據中心的綠色轉型
提供了相應指導
數據中心作為信息社會的基礎設施
其用水問題不容忽視
要想實現綠色低碳發展
下一步
仍需采取有效的措施
進一步提高數據中心的用水效率
