说起来，你可能不信，科技、互联网越发展，巨头们的嘴就越渴。
这么说吧，前两天，谷歌发布了2023年环境报告。
里面的一个离谱的统计数据立刻引起了所有人的注意。
也就是说，谷歌去年消耗了 56 亿加仑的水。 这个水量大概可以填满西湖的一半。
而且不仅是谷歌，微软、亚马逊等科技巨头也是用水大户。
当然，这么多水，绝对不是“谷歌冰泉”或者“微软山泉有点咸”之类的。
翻阅报告后，我发现罪魁祸首全都指向数据中心。
大部分水用于冷却数据中心。
是的，数据中心的散热确实太耗水了。
事实上，早些年，很多数据中心并不是靠水散热，而是直接用电给服务器吹空调。
以我们自己为例。 例如，2021年，全国数据中心总用电量将高达2166亿千瓦时，约占全国总用电量的2.6%。
如果这么大量的电费支出都花在数据处理和存储上，大家可能还是省钱了。
但问题是大量的电都被用来做“无用功”。
目前最大的“无用功”就是散热。
由于数据中心常年开放，会产生大量热量。
为了让仪器在合适的环境下正常工作，必须打开大空调和大电风扇，这自然会消耗电力。
据统计，数据中心60%的成本花在电力上，而40%以上的电力成本取决于散热。
为了节省更多的电费，最好的办法就是尽可能的不劳而获地散热。
所以我们可以看到，各个企业都在绞尽脑汁地进行无谓的散热。
首先，大家第一个想到的就是“呆在凉爽的地方”。
2014年，腾讯在贵州挖了47万平方米的“七星洞”作为数据中心。
2017年，华为在贵安新区建设了云上屯，作为华为云数据中心。
2018年，苹果iCloud数据也变身“云上的贵州”。
大家集体去了贵州。 一方面，贵州土地廉价、水能资源丰富、电费低廉。 例如，华为建设云上屯后，每年可节省6亿元光伏成本。
另一方面，贵州春天般的环境足够凉爽、稳定，非常适合建设数据中心。
与国内企业跑到贵州相比，外资企业来得更狠。 Facebook早在2013年就在北极圈外的小镇吕勒奥建立了自己的数据中心。
除了迁移到更凉爽的地方之外，数据中心本身也在不断发展。
在演变的过程中，数据中心的冷却也从更耗电变成了更耗水。
如上所述，空调冷却系统需要大量电力来冷却冷凝剂，因此近年来因耗电过多而逐渐被淘汰。
另一种蒸发冷却系统蔓延开来。
与传统空调相比，蒸发冷却器仅依靠外部水来冷却，不需要电力来冷却冷凝水，因此可以大大减少电力消耗，但这也会增加用水量。
不过水总是比电便宜，所以大家一般都会选择蒸发冷却器。
除了蒸发冷却器外，
为了提高散热效率，一些企业直接对数据中心采用液冷。
说到液冷散热，大家肯定不会犯困。 毕竟家用4090搭配RGB灯带的水冷散热也不是白拿的。
但在数据中心，水冷就更夸张了。
像阿里位于千岛湖的数据中心，虽然设备浸泡在特殊的冷却液中快速散热，但这些液体仍然需要大量的湖水来冷却。
利用千岛湖深层水源散热。
难怪很多网友调侃自己买的农夫山泉是阿里云服务器的洗脚水。
最神奇的是微软。 2018年，他们将“北方群岛”服务器扔到了大西洋底部，利用海潮进行水冷却。
这种散热方式，在水资源本就丰富的地区，其实并不是很好的利用水资源。
对于一些缺水地区，多多经不起这样的折腾。
我们内蒙古等地区此前曾点名发文，决定“辖区大数据企业禁止使用地下水降温”。
但在国外，尤其是美国缺水地区，服务器的用水量却造成了很多问题。
大家都知道，美国这几年遭遇了干旱，然后几家大工厂都在疯狂建设新的数据中心，其中很多都建在亚利桑那州这样非常缺水的地方。
这些城市缺水，所以沙漠多，沙漠多，所以风电和光伏很发达，风电和光伏很发达，所以电很便宜。
另外，沙漠地区的土地也很便宜，因此在这里建设数据中心可以节省大量资金。
而且，这些地区的政府为了让这些数据中心落户，都会签署协议，优先保证供水。 当几个因素叠加在一起的时候，事情就会变得麻烦。
例如，谷歌在梅萨建设数据中心时，就与当地政府签署了协议。 梅萨镇应该“优先”确保谷歌每天有足够的水用于冷却。
对于水资源并不丰富的梅萨小镇来说，已经影响到了当地的生态系统，甚至人类的生活用水。
同样，亚利桑那州政府因为向数据中心供水而被迫停止城市基础设施，也被美国联邦政府教导：“少用河水”。
在达尔斯市，谷歌的三个数据中心每年的用水量几乎达到了达尔斯市全年总用水量的三分之一，遭到了当地媒体的追咬。
当这些问题越来越多的时候，各大厂商不得不开始优化自己的散热设备，为大众做大事。
例如，谷歌曾承诺，到2030年，无论是东水西调，还是投资海水净化设施，无论如何都会补充公司120%的用水量。
微软承诺到2024年将全球数据中心蒸发冷却系统的用水量减少95%，到2030年将实现“水中和（全球补充的水量将超过其消耗的水量）”。
然而，履行承诺的进展却着实令人担忧。
更可怕的是，有学者发现AI大模型的爆发使得水的消耗更多。
加州大学副教授任绍雷表示，谷歌的用水量比去年增加了20%。 无独有偶，谷歌的计算能力今年也增长了20%。
于是他们大胆推断，是因为在AI军备竞赛中，数据中心会消耗更多的水。
浪费水的不仅仅是谷歌的人工智能。 根据加州大学河滨分校的一项研究，以ChatGPT为代表的大型语言模型消耗大量的水。
根据他们的计算，OpenAI 仅仅训练一个 GPT-3 就消耗了 70 万升水，更不用说数据量更大的 GPT-4。
除了训练阶段之外，后续的使用也是非常耗水的。 光是跟GPT聊三十、五十句就消耗掉一瓶农夫山泉的水了。
目前，AI热潮还在持续，大家的AI竞争只会越来越激烈，数据中心的作用只会越来越大。
因此，数据中心的散热方式恐怕还需要进行另一波重大升级。
无论是国内还是国外的科技巨头，在建设数据中心时，也都关注水资源等相关问题。
否则，在人工智能抢走人类工作岗位之前，某些地区的水可能会先被人工智能抢走。
搜虎网转载此文目的在于传递更多信息，不代表本网的观点和立场。文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。
Copyright © 2017-2018