九游官网登录入口地址:发送一条指令耗费一杯水？AI的耗水危机是一场道德绑架吗？

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　　去年11月，记者郝珂灵（Karen Hao）在推特发布系列推文，承认其重磅著作《AI帝国》中存在一处严重错误。她在书中称，谷歌计划在智利圣地亚哥近郊小镇修建的一座数据中心，所需用水量 “超过当地全体居民用水量的一千倍”，而这一数据因单位理解偏差，实际误差恰好达到千倍。

　　郝珂灵在推文中致谢了华盛顿特区一家有效利他主义组织的负责人安迪・马斯利（Andy Masley），正是对方提醒她对该错误进行修正。

　　过去数月，马斯利一直在其Substack专栏中，对主流媒体谈及人工智能用水问题时所用的部分数据和表述提出质疑。他发布的核心文章《人工智能用水问题实为虚假命题》*，近几个月被Matt Yglesias、Noah Smith等一众极具影响力的大V争相转发。郝珂灵在推文中表示，她正与出版商紧急修正书中的错误；其公关人员则向笔者透露，她目前正在休假，无法就此接受采访。

　　当笔者致电马斯利深入探讨这一话题时，他再三强调自己并非什么业内专家，只是个普通老百姓。他真正感兴趣的，是媒体如何操纵这一议题，并潜移默化地重塑着周围人的认知。

　　▷Andy Masley，独立撰稿人和研究员，获得Coefficient Giving的资助，致力于探索人工智能及其他领域的课题。写作视角总体上是有效利他主义的，但这只是众多哲学观点中的一种。他也非常热衷于政治自由主义、哲学自然主义（尤其是皮尔斯、奎因和丹尼特的思想），以及欧陆哲学。

　　他说：“有时候我在聚会上随口提一句自己用了 ChatGPT，周围人就会如临大敌地说：天呐，那东西多费水费电啊，你怎么还在用？看到大家为了这点水资源忧心忡忡，我其实挺诧异的。”

　　随着地方和全国层面反对兴建数据中心的呼声日渐高涨，人们对其造成的环境影响的担忧也不断加剧。早一点的时候，230 余家环保组织联名致信美国国会，警示AI与数据中心正 威胁着美国民众的经济、环境、气候与用水安全。

　　人工智能行业已开始做出回应。11 月，新成立的行业组织 “人工智能基础设施联盟” 联合主席在《福克斯新闻》发表评论文章，回应了外界对环境影响的担忧。文中写道：“用水量？微乎其微，且大多可循环利用 —— 甚至还不如美国高尔夫球场的用水量。”

　　该文作者之一、前亚利桑那州联邦参议员Kyrsten Sinema，目前正为该州一个数据中心项目奔走游说，而该项目因用水问题引发当地民众强烈反对。该联盟还转发了马斯利关于AI对电价影响的文章，并对其观点表示认可。马斯利在其Substack专栏发布了详细免责声明，否认自己因接受行业资助才发表相关观点。

　　事实上，关于数据中心用水量的诸多讨论确实缺乏细致考量。碳排放问题本质上是零和博弈 —— 无论排放源在哪里，我们都必须尽可能减少温室气体排放，因气候变化的影响将波及全人类。而用水问题则复杂得多，且具有显著的地域差异。一座足以让干旱地区水源枯竭的数据中心，若是建在水源丰沛或高耗水产业稀缺的地带，或许就能与当地生态相安无事。

　　笔者采访的专家普遍认同，人们对数据中心的用水方式往往存在认知偏差，在许多地区，其整体用水量的实际风险远低于公众想象。然而，随着全美数据中心数量持续增长，加之特朗普政府正放宽环保限制以推动更多开发项目，我们极有必要厘清：数据中心究竟把水用在了哪里？那些夺人眼球的估算数据又是如何炮制出来的？更值得深入探讨的是，当初，我们为何偏偏选中了水来为数据中心降温？以及该如何更合理地开展此类冷却作业？

　　▷加利福尼亚州一座配备闭环冷却系统的33兆瓦数据中心鸟瞰图。图源：Mario Tama

　　你或许见过各类关于单次 ChatGPT 提示词耗水量的估算数据，甚至有说法称用人工智能写一封邮件，就要耗掉整整一瓶水。但专家表示，想要得出如此精确的数值，绝非简单粗暴地给一次平均对话贴上耗水标签那么容易。

　　数据中心的现场用水，绝大部分都用于冷却作业。数据中心的处理器运行时会产生大量热量，让水循环流经处理器是维持其正常工作温度的方式之一；吸收了热量的水会被输送至冷却塔，其中一部分会在塔内蒸发。由于苦咸水会无情侵蚀精密设备，许多企业只能直接抽取纯净的市政自来水。亚马逊、Meta、苹果等大型科技企业，如今正越来越多地使用经过处理的市政污水。

　　数据中心的实际用水量，与其自身运营模式高度相关。增加用水量，能让数据中心无需开启电动冷却系统；反之，增加电力使用虽能减少水足迹，却会抬高电费，同时带来更多的温室气体排放。目前已有相关技术能通过特殊冷却液实现水电消耗的双重降低，但这类技术可能会引入永久性化学物质，这也让不少科技巨头不敢对其进行大规模投资。夏季气温升高，设备的冷却需求会随之增加，数据中心的用水或用电量也会相应攀升。

　　康奈尔大学能源系统工程教授尤峰崎（Fengqi You）曾参与一项关于数据中心可持续选址的分析研究*，他表示：“每个地区、每个州的情况都不尽相同。实现同等的人工智能算力，所需的用水量取决于当地的气候条件、所采用的技术，以及能源结构。”

　　而让这一问题变得更为复杂的是，部分关于AI耗水的测算还将间接用水（主要指数据中心消耗的海量电力在发电环节所耗费的水）纳入了总水足迹。这类间接用水的数值通常远高于现场用水，且相关计算结果同样具有显著的地域差异。

　　劳伦斯伯克利国家实验室近期发布了一份分析人工智能用水数据的论文*，其合著者、计算机研究者库米（Jonathan Koomey）指出，核算间接温室气体排放时，这种计入上下游消耗的方式是行业标准，也就是所谓的范围 2 排放核算，但将该方法应用于用水核算的情况却相对少见。库米还表示，他如今愈发认为，发电环节产生的场外用水不应被计入数据中心的水足迹，原因很简单：我们在讨论其他行业的用水情况时，并不会统计这部分消耗。

　　想要查明某一特定数据中心的用水细节，并非易事：许多企业会通过保密协议，向公众隐瞒项目的哪怕最基础信息。2022年，俄勒冈州一座城市为避免披露谷歌某数据中心的用水量，与该州报纸《俄勒冈人报》展开了长达数月的法律诉讼，称相关数据属于“商业机密”。诉讼结束后，谷歌开始在其年度可持续发展报告中披露旗下数据中心的用水量。

　　如果说这种复杂性让测算某一数据中心的用水量变得困难且结果不确定，那么想要将环境代价精准分摊到单个用户或单次提示词上，则几乎是天方夜谭。

　　想要了解特定大型语言模型（LLM）的环境影响，几乎完全依赖大型科技企业的可持续发展信息披露。尽管部分企业已变得更加透明，但仍有诸多疑问悬而未决。

　　去年夏天，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在个人博客中提到，一次“平均水平”的ChatGPT查询大约消耗“十五分之一茶匙”的水。他似乎为公众提供了一个理解其能源消耗的参考标准，但他却刻意回避了最致命的细节：究竟什么是平均查询？这个微乎其微的数字里，是否包含了训练那个庞大AI模型时，所蒸发掉的水与电？

　　马斯利在其热门Substack专栏中提出的核心观点之一是，当下有太多行业的耗水量远超 AI，我们在审视这场“水危机”时，绝不能剥离这一大背景。

　　此言非虚。生产一个普通汉堡需消耗超过400加仑水（1818升），生产一件不起眼的棉质T恤则需消耗超过700加仑水（3182升）。与此同时，美国1.6万个高尔夫球场中，每个球场每天的平均用水量可能在10万至200万加仑之间（45.5-909万升）。作为对比，谷歌表示，其爱荷华州用水量最大的数据中心，2024年每天用水量约为270万加仑（1227万升），该公司旗下大多数数据中心的用水量都远低于这一数值。

　　亚利桑那州是美国数据中心增长最为迅猛的地区之一，该州拥有超过370个高尔夫球场。当想到几十年来，海量的水资源被源源不断地倾注在沙漠腹地，仅仅为了维持高尔夫球场的翠绿供人们休闲娱乐，却几乎无人置喙时，我多少能与马斯利的愤懑产生共鸣。

　　但专家提醒，不应彻底忽视对数据中心用水问题的担忧。康奈尔大学教授尤峰崎表示：“短期内，这并非需要担忧的问题，也不会引发全国性危机，但关键在于地理位置。在本身就存在水资源压力的地区，修建这些人工智能数据中心将会成为一个大问题。”

　　库米指出了类似的观点。他认为，尽管人们总是习惯性地夸大计算机对环境的破坏，但数据中心的耗水问题“绝不是你随便摆摆手就能糊弄过去的”。他强调，每一种情况都必须结合具体设施的设计方案来评估，而不能先验地断言这永远不构成问题。

　　确保数据准确对记者而言至关重要。但同样明确的是，在水资源稀缺的地区，数据中心对当地供水的影响绝不可忽视。即便郝珂灵关于智利数据中心的数据可能偏差较大，但一个单一设施申请的水量超过全市居民用水总和，这本身已非同小可。谷歌去年因法院要求重新评估气候平均状态随时间的变化对含水层的潜在影响，已暂停并最终取消了郝珂灵在文中提及的项目。而圣地亚哥地区仍有十余个数据中心已建成或正在规划中。智利正面临连续第十五年的空前干旱，据报道，锂矿开采等其他产业也已危及圣地亚哥周边供水。

　　“重点是地理位置。在那些本就因缺水而喘不过气的地方，强行塞进这些 AI 数据中心，注定会演变成一场灾难。”

　　这些现实正迫使我们面对一个棘手的真相：美国公众必须认真反思对水资源的认知。受气候平均状态随时间的变化加剧，美国西部持续的干旱正在实时揭示，美国经济依赖看似无穷无尽水源的发展模式正迅速变得难以为继。《》2023年的一项调查发现*，全美各地的地下水蓄水层——不仅限于干旱地区——正被过度抽取，饮用水供应和经济活动均面临威胁。

　　库米指出，人们对AI与水资源问题的担忧，本质上反映了长期存在的问题：当公共资源被私人攫取时，我们究竟该如何为其标价？尤其是在资源稀缺性已随时间改变的当下。他说：“我们在水资源上看到的，部分原因是相关规则、规范和价格是基于过去的现实制定的。最终，这一切都回归到一个核心问题：所提供服务的价值究竟是什么？”

　　这或许是对“AI 与水资源”争议背后驱动力的最精准剖析。那些大口嚼着汉堡、随手买下新 T 恤连眼皮都不眨一下的人，之所以会对大语言模型的耗水如此愤怒，是因为他们从根本上抗拒一个底层逻辑：AI 的价值，真的配得上它所吞噬的江河吗？

　　围绕数据中心的喧嚣，本质上是一场全社会对 AI 的大规模价值审判。无论这场审判是否绝对公平，它都在实时上演。像马斯利这样的人，仅仅因为使用了 AI 就遭受到周围人强烈的、本能的“环境负罪感”的凝视，这恐怕并非源于一次ChatGPT 搜索究竟蒸发了多少毫升的水，而是源于人们对一种强势文化的抵触。在这种文化中，AI 被强行且无缝地织入我们的日常生活，而它的环境代价却被粗暴地默认为理所应当。

　　笔者认为，将AI与水资源的话题与其他高耗水行业区别开来讨论，并非全无道理。原因仅在于，当下整个社会对 AI 近乎疯狂的发展速度寄予了太高的厚望，而围绕这项技术所画下的大饼，又实在太过宏大。

　　毕竟，高尔夫球场的老板们可没有和特朗普政府推杯换盏，靠着海量的政策绿灯与经济馈赠，仅仅为了几片果岭就妄图重塑整个人类社会，他们也没有四处吹嘘这项运动能“包治百病”，同时又让大批打工人丢掉饭碗。

　　高尔夫巨头们可不会天天霸占头条，宣称自己正在颠覆整个行业、引发集体癔症、靠续命燃煤电厂来维持运转；他们更不会恐吓世人：如果高尔夫市场，我们所有人都将面临经济末日。

　　对一项被宣称为不可避免的技术，对其环境代价提出质疑是正确的。对于那些为了实现自身野心而肆意重塑经济格局的巨头，我们有绝对的理由要求他们交出更透明的环境账本。当然，在此过程中反复核实统计数据，同样必不可少。

　　天桥脑科学研究院旗下科学媒体，旨在以科学追问为纽带，深入探究AI与人类智能相互融合与促进，不断探索科学的边界。欢迎评论区留言，或后台留言“社群”即可加入社群与我们互动。您也可以在后台提问，我们将基于追问知识库为你做出智能回复哦~

　　天桥脑科学研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute）是由陈天桥、雒芊芊夫妇出资10亿美元创建的世界最大私人脑科学研究机构之一，围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类。

　　Chen Institute与华山医院、上海市精神卫生中心设立了应用神经技术前沿实验室、AI与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工天桥神经科学研究院。

　　Chen Institute建成了支持脑科学和AI领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括、、、科研型临床医生奖励计划、、、科普视频媒体「大圆镜」等。