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AI会撞上的下一堵墙可能是水

市场资讯 11.09 09:27

(来源:钛媒体APP)

谈论AI基础设施时,大多数人先想到的瓶颈就是:电力缺口。这场竞赛的资源叙事好像只有一个主角,然而很少有人意识到,水可能是一堵更快就会撞上的墙。

10月29日至31日,十如研究院主办的第十三届十如对话在桂林举行,近300位商、学、研、生态保育与艺术领域的嘉宾参与其中。这场从2014年起便在桂林举办的论坛活动是一个面向各领域意见领袖和专业人士的跨界交流平台,主题聚焦可持续发展的前沿理念和创新实践。创办以来,对话主题从文化、教育、科技创新,到城市规划、医疗健康、数字化转型都曾涉及。而今年的主题定为“以水为脉,互联共生”。

本届十如对话设了一个单独的分论坛,名为“水与智慧:见水知势”,讨论的正是AI基础设施建设与水的关系。论坛上,国际可持续发展研究院(IISD)高级研究员、中国环境与发展国际合作委员会(CCICED)外方首席顾问魏仲加指出,大量规划中的数据中心,恰恰坐落在水资源紧张的地区。CWR(中国水风险)创始人兼总监陈云华则补充了一个更难察觉的维度:各类水风险正以更快的速度演变,水是人们感受气候变化最直接的方式。

AI正在和人类抢水喝

算力中心为什么这么能喝水?先看散热。芯片几乎把吃进去的每一度电都变成热,而AI服务器机柜的功率密度已经从传统机柜的3—10千瓦,涨到了30—100千瓦。这种热量集中的速度,早已超出了风冷的搬运能力。而眼下最经济的散热介质就是水:让水蒸发,吸热带走热量。按水的汽化潜热约2260千焦/升折算,蒸发一升水大约能带走0.6千瓦时的热量,省下的电费立竿见影,而代价则是这升水从流域里彻底消失。

Rystad Energy预计全球数据中心冷却用水将从2025年的约2220亿升,涨到2030年的最高6440亿升。北京理工大学团队的预测模型给出了另一个刻度:到2030年,我国数据中心年耗水量将达2628.8亿升,约相当于19个西湖。

西湖的确很小,问题不在绝对数量,而在魏仲加指出的分布问题。据他在十如对话现场的发言,大量规划中的数据中心恰恰坐落在水资源紧张的地区;一座中型数据中心每天用水约100万升,大部分在冷却中蒸发,不再回到当地水系,而这些水往往与居民饮水、农田灌溉共用同一水源。

美国凤凰城-梅萨都会区已是除北弗吉尼亚外全美数据中心最密集的区域,96座主要数据中心里聚集着AWS、苹果、谷歌、微软和Meta。而亚利桑那正处在科罗拉多河流域1200年一遇的大旱中,2024年刚被联邦削减了51.2万英亩英尺的供水配额。

“星际之门”(Stargate)的旗舰园区落在得州阿比林:全园区约900兆瓦负荷,建成后将刷新“全球最大AI超算集群”的纪录。2025年9月,Altman到访现场,美联社的报道记下了两个细节:现场气温36摄氏度,而阿比林的居民,每周只被允许给草坪浇两次水。

国内的故事是同一个版本:乌兰察布人均水资源不足全国平均的四分之一,却聚集了超80座数据中心。

87%比35%

世界经济论坛的报告估计,全球约45%的数据中心设施位于高水压力地区。把选址模型摊开,缺水地区的优势一目了然。

第一是电:庆阳的绿电比东部便宜30%到50%,中东的光伏电价更是常年刷新全球最低纪录。对动辄数百兆瓦的算力园区而言,电价差是决定生存的因素。

第二是气候:低温干燥的环境意味着自然冷却的效果大幅提升,PUE(电能使用效率)压得极低,制冷的电费也可以大幅省掉。

第三是土地和政策:这些缺水地区大多人烟稀少、土地便宜、面积大、灾害风险低,再加上税收减免和招商绿灯,这类地区成了算力中心最偏好的选址。

而在这套选址模型里,水几乎没有权重。

同样出自世界经济论坛的调研:冷却方案怎么选,87%的运营商考虑省电,35%会考虑省水,行业的价值排序由此可见。惯性来自度量衡:电时代给行业留下了PUE这把尺子,而衡量水耗的WUE(水利用效率)进入决策视线的位次至今仍然靠后。

一座数据中心可以在电网允许的任何地方运行,电不够可以从远处调度、可以买绿电。但水没有替代品,取的是哪条河、哪片地下水系,就只能面对那里的水位。在水本就紧张的流域,出于“省电优先”的逻辑选择蒸发冷却,等于在拿当地最稀缺的资源,去换当地最廉价的资源。

世界经济论坛大中华区自然与气候议程负责人胡悦认为,在水资源稀缺的流域,资源的优先级判断应该倒过来——先保证少用水,再谈能效。十如研究院委员会主席李效良同样表示,如果在缺水地区缺乏水平衡与回补意识,供应链竞争力难以持久。

改善正在发生

智利圣地亚哥郊区Cerrillos,曾落地了一个谷歌2亿美元的数据中心项目。原冷却方案年耗水约70亿升,相当于当地约8万居民一年的用水。圣地亚哥彼时已连年干旱,2022年起限水。2024年2月,智利环境法院部分撤销项目许可,要求把气候变化对圣地亚哥含水层的影响纳入评估。同年9月,谷歌宣布暂停项目,将冷却系统改用风冷。

乌拉圭卡内洛内斯,另一个拟建数据中心项目的冷却塔每天需要约760万升饮用水,乌拉圭环境部给出的口径相当于5.5万人的日生活用水。项目审议正撞上这个国家约70年一遇的大旱,首都蒙得维的亚一度宣布用水紧急状态。这场审议的最后结局是:2024年7月,改造后的方案获批,规模缩至原计划的三分之一,水冷全面换成风冷。该项目2024年8月底动工,今年夏天工程已近收尾。

techUK与英国环境署的调查显示,英格兰过半数据中心已采用无水冷却,64%的站点年用水量低于1万立方米,堪比一座休闲中心。AWS、微软、Meta公布的WUE分别约为0.12、0.27、0.19升/千瓦时,比率在逐年改善。

而国内对算力中心耗水的重视程度也在同步提升。今年10月,最高层在乌兰察布考察时明确提出“算水协同”。地方细则随即落地,据《内蒙古日报》报道,乌兰察布算力中心生产用水严禁取用地下水作冷却水,当地只向数据中心供应限量中水。据央视网报道,优刻得等企业也将冷却系统改为抽室外冷风给服务器降温,按其披露口径,整体节水率超过92%。

追不上分母扩张

改善的是比率,扩张的是总量。微软和AWS在WUE改善的同期,总用水量仍在上升。Rystad Energy的预测数据中,全球数据中心冷却用水量五年内将增长近三倍。一条曲线在往下走,另一条在往上翻,但是后者的斜率更陡。

于是有观点认为,解法要往前挪:与其事后补救,不如在选址初期就把水列为核心考量指标。在本届十如对话上,胡悦引用世界经济论坛发布的关于可持续、有韧性的人工智能基础设施的行动指南,提出了四条设计原则:先减用水量;可行时优先使用雨水、再生水等非饮用水源;因地制宜权衡冷却中能源与水的取舍;建立衡量真正重要事项的指标。

这四条原则解决的是“怎么少用水”,但用掉的水还涉及补偿问题。陈云华给出一条原则:水从哪里取,就应该回补到哪里——即用掉多少,就得想办法还回去多少。麻烦在于“水正效益”这类回补目标至今没有统一的衡量标准,而数字孪生这样的新技术给这类问题提供了解决思路——对河流做数字化监测,掌握不同降雨条件下的水流状况,再据此调配水资源。

再往上一步,魏仲加谈到了整个系统的治理:水要按流域统筹,不能头痛医头、脚痛医脚,数据中心的用水量正应当被纳入这样的统一规划。他以中国的长江流域规划和海绵城市为例:把水当作相互关联的系统来治理,切实增强了气候韧性,为世界提供了有益借鉴。

这套从少用、到回补、再到系统治理的思路,在实际应用中也得到了印证。参与设计过怀来、中卫、乌兰察布多座数据中心冷却方案的工程师陈聪,在接受媒体采访时说过:“现在业内做数据中心方案,一定要看水从哪里来,用到哪里去。”

未来人们谈论AI基础设施,大多数人先想到的,大概仍然是电力缺口。但下一座数据中心能不能建成,水资源论证可能会从环评附录,挪到选址报告的前几章节。

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