得州、新墨西哥州、亚利桑那州的居民最近举着牌子站到了数据中心门口,牌子上写着“把水留给人,不是AI”。这些抗议不是空穴来风——美国数据中心2023年的冷却用水量达到660亿升,研究者预测这个数字到2030年可能涨到7310亿到11250亿升,后者约等于纽约市一整年的居民饮用水供应量。但如果你因此觉得“AI一次对话就要喝掉半瓶水”,这笔账很可能一开始就算错了嫌疑人。
660亿升,算的其实不是AI
这个被广泛引用的数字,统计口径是美国全部数据中心,不是AI专属设施。云存储、企业IT、传统互联网服务的耗水都混在里面,AI在其中占多大比例,目前没有公开的、可拆分的数据支撑。换句话说,公众吵得最凶的那个数字,压根没告诉你AI单独贡献了多少。
这不是掩盖,而是行业本身的披露标准就没跟上。科技公司发布的可持续性报告各说各话,有的按“水提取量”统计,有的按“水消耗量”统计——一个是抽了多少水,一个是真正蒸发损耗了多少水,两者差距很大,却经常被媒体和评论者不加区分地拿来对比。这也是为什么“一次查询耗水500毫升”和“AI耗水问题根本不存在”这两种极端说法能同时流传:双方引用的数字,可能压根不是同一件事。
真正的大头,在发电厂而不在机房
比统计口径更容易被忽略的一点是:数据中心真正的耗水大头,不是冷却系统里的水管,而是发电环节。2023年美国数据中心因发电产生的间接耗水规模,比机房里直接用于冷却的660亿升,高出一个数量级——这部分水主要用于把煤电、气电厂里烧过的蒸汽重新冷凝成液体,推动发电机组运转。
这意味着,如果政策和舆论只盯着数据中心的冷却技术改造——比如换成液冷、免水冷——那是在解决一个相对次要的问题。真正决定耗水规模的变量,是这些数据中心的电力从哪里来。烧煤烧气的电厂需要大量水来冷凝蒸汽,而风电、光伏几乎不需要水。能源系统专家Fengqi You据此测算,如果数据中心的选址和电力结构调整到位,未来AI耗水足迹最多可以压缩86%——这个改善空间,靠机房里的技术升级是达不到的。
- 结论.AI耗水争议里,机房冷却技术只是次要变量,发电用的是煤气还是风光才是真正的大头。
效率在提升,但赶不上规模扩张
单次查询的耗水确实在下降。电气工程师Shaolei Ren基于GPT-4测算过“写一封短邮件耗水500毫升”,这个数字如今已经过时——Google在2025年估算,处理一次中等长度的Gemini查询只消耗五滴水。这种效率提升是真实的,芯片和模型都在变得更省资源。
但效率提升的速度,赶不上使用规模扩张的速度。这也是为什么You团队仍然预测,到2030年美国数据中心年耗水量会冲到7310亿到11250亿升——单次耗水在降,总量却在涨,这是典型的“杰文斯悖论”式局面:东西越省,用得越多,总账未必变小。
单次耗水在降,总量却涨,省出来的都被规模扩张吃掉了
- 风险.企业自我披露的耗水数据口径不统一,外界很难核实“净零水”这类承诺是否真的兑现。
谁该盯什么
对居住在新墨西哥、亚利桑那这类干旱地区的居民来说,现实的判断标准不是全国占比多低,而是本地水源是否被抽干。数据中心选在哪里,比它用了什么冷却技术更影响他们的生活。对科技公司而言,把新设施建在蒙大拿、内布拉斯加、南达科他这类水资源相对充裕又靠近风光电的地区,比在原地升级冷却系统更划算,也更省麻烦。
接下来最值得盯的,不是又一个耗水估算数字,而是三件事:AI专属耗水能不能从“全部数据中心”的统计里被单独拆出来;水提取量和水消耗量这两种口径能不能统一;企业公布的“净零水”“水正向”承诺,有没有第三方审计去验证。这些标准没建起来之前,抗议牌上的数字和企业公关稿里的数字,大概率还会继续各说各话。