一次谷歌搜索 需要 半毫升水，而 ChatGPT 每 5 到 50 次提示就消耗 500 毫升水。将这些数字乘以数十亿次每日互动，再加上流媒体服务和云存储，结果令人震惊：数据中心的耗水量已达到危机水平，一些设施每年的用水量甚至超过了整个城市的用水量。
沉迷于数字技术的这种隐性成本如今正引发从乌拉圭到荷兰的抗议活动，各社区纷纷与科技巨头争夺其最宝贵的资源。数据中心本质上是我们数字基础设施的支柱——这些如同仓库般的大型设施挤满了数千台服务器，用于存储、处理和传输我们每天使用的数据。
当您在 Netflix 上观看电影、在 Dropbox 上访问文件、在 Amazon 上购物或通过 Zoom 进行视频通话时，您都依赖这些设施来无缝地提供这些服务。大型科技公司在全球运营着庞大的数据中心。谷歌运营着为 Gmail、YouTube 和 Google Drive 提供支持的设施。
微软的 Azure 云服务依赖于横跨多个大洲的数据中心。Meta（前身为 Facebook）运营着支持 Instagram、WhatsApp 以及 Facebook 本身的设施。即使是网上银行、天气应用或 GPS 导航等看似简单的服务，也都依赖于这些全天候运行的数字动力中心。
这些运营的规模令人瞩目。谷歌在全球24个地区运营着数据中心，从弗吉尼亚到新加坡，每个地区都拥有数千台服务器。微软在全球运营着200多个数据中心，而亚马逊网络服务则在26个地理区域的84个可用区运营着设施。
这些设施的范围从容纳数百台服务器的普通建筑到占地数百万平方英尺的超大规模综合体。
数据中心为何需要冷却
数据中心面临的根本挑战在于热量的产生。数千台服务器全天候不间断运行，会产生大量的热量，就像多个工业烤箱同时运行一样。
如果没有适当的冷却，这些设备会在几分钟内过热，导致系统故障，并可能损坏价值数百万英镑的昂贵硬件。据 世界经济论坛称，即使是小型数据中心也可能产生巨大的热足迹。
现代应用（尤其是人工智能和机器学习）的计算需求显著增强了冷却需求。像 GPT-3 这样的高级 AI 模型需要巨大的计算资源，这直接导致发热量增加，进而带来更高的冷却需求。
数据中心传统上采用两种主要的冷却方法：空气冷却和水冷却。空气冷却系统使用风扇和空调机组来控制温度，但对于高密度计算环境而言效率较低。事实证明，水冷在散热方面更为有效，这也解释了为什么超大规模数据中心运营商越来越青睐这种方法，尽管这种方法耗水量巨大。
数据中心用水规模
数据中心的用水主要来自冷却系统，包括冷却塔、冷水机组和液体冷却系统。事实证明，与空气冷却相比，水在吸收和散热方面效率更高，但所需的用水量也非常惊人。
根据 行业数据，一个1兆瓦的数据中心每年仅冷却一项就可能消耗高达2550万升水，相当于约30万人的每日用水量。换言之 ，一个15兆瓦的中型数据中心每年的用水量相当于三家中等规模的医院或两个以上18洞高尔夫球场的用水量。
谷歌等公司运营的超大规模设施展现了这一挑战的真正规模。谷歌的数据中心 平均 每日耗水55万加仑（210万升），每个数据中心每年总计约2亿加仑（7.6亿升）。微软的全球运营在最近的报告年度消耗了近640万立方米的水（约16.9亿加仑），比上一年增长了34%。
该过程本身涉及多个阶段，其中都会产生水损失。在典型的冷冻水系统中，水在中央冷却器中冷却，然后通过冷却盘管循环，吸收数据中心空气中的热量。
加热后的水随后进入冷却塔，与外部空气相互作用，释放热量。在这个蒸发冷却过程中，大量的水会永久地流失到大气中。
亚马逊网络服务采用 直接蒸发冷却系统 ，将室外热空气吸入浸水的冷却垫。水蒸发后，在进入服务器机房之前降低空气温度。这种方法虽然高效，但也会导致大量用水，AWS 报告的全球用水效率 (WUE) 指标为每千瓦时 0.19 升。
人工智能水危机
人工智能的蓬勃发展极大地加剧了数据中心的用水量。埃森哲全球可持续发展领导力董事总经理Wesley Spindler在世界经济论坛发表的一篇题为《循环水解决方案为何是可持续数据中心的关键》的文章中指出，GPT-3每10-50条回复估计会消耗500毫升水。如果将这一数字乘以全球数十亿用户，其总水足迹将变得非常巨大。
在同一篇文章中，埃森哲可持续发展战略高级经理 Luna Atamian Hahn-Petersen 指出，人工智能模型需要巨大的计算能力来训练复杂的数据模型。
当能源消耗达到如此水平时，水对于冷却处理人工智能工作负载的机器至关重要。到2027年，全球人工智能需求预计将达到1.1至1.7万亿加仑（约合4.1至5.7亿升）的取水量，相当于丹麦年总用水量的四到六倍以上。
这代表着数据中心用水模式的根本性转变。传统的计算工作负载会产生可预测的冷却需求，但人工智能训练涉及密集的计算爆发，这可能会大幅增加单个设施的冷却需求。
数据中心的水源
数据中心主要从市政或区域自来水公司获取水源。冷却方面，数据中心主要使用可饮用的饮用水，不过一些运营商正在转向其他水源。
谷歌在其超过 25% 的数据中心园区中使用再生水或非饮用水，而替代水源通常占整个行业总供应量的不到 5%。
这些替代水源包括现场地下水、地表水、海水、石油和天然气开采产生的水以及雨水收集系统。
然而，监管限制和处理成本往往限制了它们的可行性。Meta Platforms 报告称，其超过 99% 的取水来自第三方市政供水，只有不到 1% 来自地下水源。
水再利用和处理挑战
数据中心确实尝试通过冷却系统内的循环来重复使用水。谷歌报告称，与传统的“直流”系统相比，这种方法可节省高达 50% 的能源。然而，由于水垢形成和导电性问题，水的重复使用面临着巨大的限制。
在蒸发冷却过程中，钙、镁和硅等易结垢的矿物质会逐渐浓缩。最终，需要更换水以防止设备损坏。此外，废水通常会受到灰尘、化学物质和矿物质的污染，如果未经处理就循环使用，则会降低冷却效率。
一些设施采用雨水滞留池收集雨水，进行处理后再用于冷却系统。然而，有效的水处理需要大量的基础设施投资和持续的运营成本，许多运营商对此感到难以承受。
为什么它有争议
围绕数据中心用水的争议源于多种因素，尤其是在干旱易发地区对稀缺水资源的竞争。据联合国预测，到2025年，全球50%的人口将生活在缺水地区，因此数据中心用水将成为一项至关重要的环境优先事项。
其社会经济影响巨大。当数据中心日益依赖当地水源时，农民将面临灌溉渠道减少的问题，导致作物产量下降，而居民用水价格也往往会上涨。当数据中心与人类基本需求争夺稀缺水资源时，地区的社会经济福祉将受到威胁。
现实世界的冲突已在全球范围内出现。2023年初，乌拉圭大型超大规模数据中心的建设计划 引发了 大规模抗议。当地居民早已饱受严重旱灾之苦，他们反对这项建设，担心这会进一步威胁他们有限的安全饮用水供应，并加剧农业损失。
荷兰、智利和其他缺水地区也出现了类似的紧张局势，这些地区的数据中心发展与当地用水需求存在冲突。测量方面的挑战加剧了争议。行业研究表明，只有不到三分之一的数据中心运营商积极跟踪用水指标。
这种缺乏透明度的情况严重阻碍了人们全面了解环境影响的努力，尤其是在缺水地区。虽然引入了水资源利用效率 (WUE) 作为衡量指标——类似于能源的电力使用效率 (PUE)——但它仅考虑了现场用水量。
这忽略了发电过程中大量的间接消耗，而发电过程通常依赖于耗水量很大的环节，例如火电厂的蒸汽生产。由于仅仅关注直接用水量，运营商无法掌握其真实的水足迹。
行业应对措施及解决方案
环保人士认为，数据中心的用水量是我们数字生活方式的隐性环境成本。与备受关注的碳排放不同，用水量对于在云端观看流媒体视频或存储文件的消费者来说，基本上是隐形的。
然而，该行业正以雄心勃勃的承诺来应对。包括亚马逊网络服务、微软、谷歌和Meta在内的主要运营商已承诺到2030年实现“水资源正效益”，这意味着他们补充的水量将超过消耗的水量。
亚马逊的目标是通过水资源恢复项目每年补充 39 亿升水，而微软则承诺到 2024 年将全球蒸发冷却数据中心的用水量减少 95%。
各公司正在投资循环水解决方案，包括闭环冷却系统、废水回收和雨水收集，这些解决方案实施后可减少50-70%的淡水使用量。微软正在利用绝热冷却方法，当温度低于29.4摄氏度时，使用室外空气代替水。
先进的冷却技术带来了更多前景。液体冷却系统利用液体冷却剂高效地直接从组件散热，与传统的空气冷却方法相比，其热管理效率更高。然而，这些技术需要大量的资金投入和技术专长。
循环水管理原则的整合是确保数据中心继续能够支持技术进步同时最大限度地减少环境影响的关键一步。
正如 UpLink 增长、合作伙伴关系和创新生态系统主管 Sadaf Hosseini 在世界经济论坛的文章中指出的那样，将这些解决方案纳入标准运营有助于减轻环境影响，同时支持长期运营效率。
我们日益增长的数字需求与有限的水资源之间的矛盾，构成了亟待解决的关键挑战。如今，每一次云端上传、AI 查询和流媒体会话都带来了隐形的水资源成本，世界各地的社区都开始深刻感受到这种影响。
随着各国政府努力应对水资源短缺问题，气候变化加剧了干旱状况，科技行业面临着一个严峻的选择：创新真正可持续的冷却解决方案，否则就有可能成为全球水资源紧张地区的罪魁祸首。
未来十年将决定我们对数字便利的无限渴望是否能够与人类对清洁水的基本需求相协调——或者云计算的隐藏渴望是否会迫使我们在技术进步和环境生存之间做出选择。
