谷歌单次搜索就需要半毫升水，而 ChatGPT 每 5 到 50 次提示就需要消耗 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，一些设施的年用水量甚至超过整个城市的用水量。
我们沉迷于数字世界的这种隐性成本正引发从乌拉圭到荷兰的抗议活动，各社区都在与科技巨头争夺他们最宝贵的资源。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，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。即使是看似简单的服务，例如网上银行、天气应用或 GPS 导航，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惊叹。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，每个地区都包含数千台服务器。微软在全球运营着 200 多个数据中心，而亚马逊网络服务 (AWS) 则在 26 个地理区域的 84 个可用区运营着设施。
这些设施规模各异，从容纳数百台服务器的小型建筑到占地数百万平方英尺的超大规模综合体，不一而足。
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大量的热量。
现代应用程序（尤其是人工智能和机器学习）的计算需求显著增强了这种冷却需求。像 GPT-3 这样的先进人工智能模型需要大量的计算资源，这直接导致热量产生增加，从而带来更大的冷却需求。
数据中心传统上采用两种主要的冷却方法：风冷和水冷。风冷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来说，它们的效率较低。事实证明，水冷在散热方面更为有效，这也解释了为什么尽管水冷系统耗水量巨大，但超大规模运营商越来越青睐这种方法。
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极高，但所需的用水量却惊人。
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。相比之下，一个15兆瓦的中型数据中心每年的用水量相当于三所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数据中心充分展现了这一挑战的真正规模。谷歌的数据中心平均每天耗水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（约 16.9 亿加仑）的水，比上一年增长了 34%。
该过程本身涉及多个阶段，其中会产生水的损耗。在典型的冷冻水系统中，水在中央冷却器中冷却，然后循环通过冷却盘管，吸收数据中心空气中的热量。
加热后的水随后流向冷却塔，在那里与外部空气相互作用，释放热量。在此蒸发冷却过程中，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。虽然这种方法高效，但也会导致大量的水消耗，AWS 报告的全球水资源利用效率 (WUE) 指标为每千瓦时 0.19 升。
人工智能水资源危机
人工智能的蓬勃发展极大地加剧了数据中心的用水量。在世界经济论坛一篇题为《循环水解决方案为何是可持续数据中心的关键》的文章中，埃森哲全球可持续发展领导力董事总经理Wesley Spindler指出，GPT-3每回复10-50条信息估计会消耗500毫升水。如果将这些数据乘以全球数十亿用户的数据，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，人工智能模型需要强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高水平时，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突发，这可能会大幅增加单个设施内的冷却需求。
数据中心的供水来源
数据中心主要从市政或区域自来水公司获取水源。冷却用水主要使用可饮用的饮用水，但一些运营商正在转向其他水源。
谷歌在其超过 25% 的数据中心园区使用再生水或非饮用水，而其他水源通常占整个行业总供水量的不到 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，数据中心超过 99% 的取水来自第三方市政供水，只有不到 1% 来自地下水源。
水的再利用和处理挑战
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，这种方法可以节省高达 50% 的水。然而，由于水垢形成和电导率问题，水的再利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，废水通常会被灰尘、化学物质和矿物质污染，如果未经处理就循环使用，会降低冷却效率。
一些设施使用雨水蓄水池收集雨水进行处理，并将其回用于冷却系统。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。
为什么会有争议？
围绕数据中心用水量的争议源于多种因素，特别是在干旱易发地区对稀缺水资源的竞争。根据联合国的数据，到2025年，预计世界上50%的人口将生活在缺水地区，这使得数据中心的用水成为一个关键的环境优先事项。
社会经济影响是重大的。当数据中心增加对当地供水的依赖时，农民面临灌溉渠道减少，导致作物产量下降，同时居民的水价往往会上涨。当数据中心与人类对稀缺水资源的基本需求竞争时，区域的社会经济福祉就会受到威胁。
现实世界的冲突已经在全球范围内出现。2023年初，在乌拉圭建设大型超大规模数据中心的计划引发了大规模抗议。已经遭受严重干旱的居民反对这一开发，担心这会进一步威胁他们获得安全饮用水的机会，并加剧农业损失。
荷兰、智利和其他水资源紧张的地区也出现了类似的紧张局势，在这些地区，数据中心的发展与当地的用水需求相竞争。测量方面的挑战加剧了争议。根据行业研究，不到三分之一的数据中心运营商积极跟踪用水指标。
缺乏透明度极大地破坏了了解全面环境影响的努力，特别是在缺水地区。虽然用水效率（WUE）是作为一种度量标准引入的——类似于能源的电力使用效率（PUE）——但它只反映了现场的用水情况。
这忽略了发电的大量间接消耗，发电通常依赖于像热电厂的蒸汽生产这样的水密集型过程。由于只关注直接使用，运营商无法捕捉到他们真正的水足迹。
行业应对措施和解决方案
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，业界正以雄心勃勃的承诺予以回应。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，这些方案实施后可减少50%至70%的淡水使用量。微软正在利用绝热冷却方法，当气温低于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希望。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本投入和技术专长。
循环水管理原则的融入，是确保数据中心在支持技术进步的同时，最大限度地减少环境影响的关键一步。
正如 UpLink 增长、合作与创新生态系统主管 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。
我们不断增长的数字需求与有限的水资源之间的矛盾是一个亟待关注的关键挑战。现在，每一次云上传、AI 查询和流媒体会话都伴随着隐形的水成本，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，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：要么创新，开发真正可持续的冷却解决方案，要么冒着成为全球水资源紧张地区的“罪魁祸首”的风险。
未来十年将决定我们对数字便利的无限渴望能否与人类对清洁水的基本需求相协调——或者，云计算的隐性渴求是否会迫使我们在技术进步和环境生存之间做出选择。
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