聊10句天，ChatGPT要费半斤水？专家呼吁建立数据中心用水国标

和ChatGPT或其它生成式AI闲聊，竟然会引起对水资源的消耗？

2个看起来八竿子打不着事件，最近却由于一份互联网巨头报告所以被联络在了一起。谷歌搜索最近公布的2023年自然环境结果显示，其上一年的需水量同期相比大幅增加了20%，做到56亿加仑，这其中绝大多数都已经被用以为这家公司的大数据中心排热。

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这并不稀奇。2023年初，由OpenAI推出的ChatGPT火遍全球，一跃成为人工智能行业的卓越运用，也引起了全世界互联网企业AIGC乌克兰危机。

需要对AI开展很多练习，就意味着必须更强大的算率中心及与之匹配的导热实力。在AI迅速发展道路上，对水资源的耗费也不断加码更新。

对于此事，有业内人士告知《每日经济新闻》新闻记者，总体来看，现阶段大数据中心耗水量成为了牵制大数据中心迅速发展的因素之一，并呼吁尽早为大数据中心自来水建立一套标准、统一的标准与利用率评估方法，“这将是大数据中心完成低碳发展的又一重要规范专用工具”。

AI很“口干”：聊10句天，ChatGPT估计要费500克水

前不久，互联网巨头谷歌搜索发布2023年环境调查报告，其中一项数据信息引起了市场和市场高度关注。

该结果显示，在“需水量”这一项，谷歌搜索在2022年耗费了56亿加仑水。

假如这么说大伙儿没有什么定义，咱们能做一个更真实的比较：有第三方数据显示，56亿加仑，等于中国某一线城市全年需水量，或者全世界每日饮用水的1/4。还有人称，这水流量等同于37个高尔夫练习场的需水量，基本能放满一个半杭州西湖。

更令人担心是指，这一数字比谷歌搜索上一年的汇报增强了20%。尽管谷歌搜索表明，其总体目标要在2030年填补其办公室和大数据中心耗费的120%的谈水，不过根据此报告，现阶段补充率仅有6%，和目标天差地别。

如此大的需水量，禁不住让人好奇心：作为一家科技有限公司，谷歌搜索什么业务这般耗水量？答案就是：为大数据中心排热。

结果显示，在56亿加仑耗水量中，有52亿都被用来这家公司的大数据中心，清楚地显示出了运作大型数据中心需要付出的环境成本。

有业内人士强调，需水量提高20%与谷歌搜索计算水平增长大概一致，而谷歌搜索计算水平增长一般是由人工智能技术带动的。换句话说而言，自去年ChatGPT和生成式人工智能应用受欢迎全世界至今，谷歌的需水量也逐渐明显升高，但对AI的大规模练习变成大数据中心耗水量的关键缘故。

卡罗拉多高校与德克萨斯大学的研究人员在一篇《让AI更节水》的预印文章中也发布了练习AI的自来水估计结论，表明练习GPT-3所需要的清水流量等同于铺满一个原子炉的闭式冷却塔所需要的水流量。ChatGPT（在GPT-3发布以后）每和用户沟通交流25~50种情况，就要“喝下去”一瓶500毫升水减温。

除开谷歌搜索，另一个大佬Meta在国外俄亥俄州创建了大数据中心，仅2022年需水量超出260万立方（约6.97亿加仑）。随着近年来人工智能技术乌克兰危机的持续迭代还有大量科技有限公司争相基本建设新大数据中心，其耗费水量很有可能会再次升高。

海面、湖泊、北极点，大数据中心为节约用水豁出去

异国他乡的互联网巨头这般“吃电饮水”，中国独角兽公司需水量情况怎么样呢？新闻记者查看了几个独角兽公司、数据中心的公开数据，发觉有关他们自来水状况信息内容非常少。

“先前对于大数据中心低碳节能关注点主要是在能耗层面，例如，用电量及其电磁能利用率指标是大数据中心最受欢迎的标识，水做为生态资源，关心的很少，而且需水量指标值受自然条件、温度湿度、水体等各个方面要素影响较大，统计分析特别少。”吕天文学介绍说。

近些年，伴随着数据中心的经营规模也越来越大，以凉水系统软件做为蓄冷的大型数据中心的用水量、水资源难题逐渐引发网友热议，怎样减少数据库的用水量，减少WUE（水源利用效率）值在业内被广泛讨论下去。“总体来看，现阶段大数据中心耗水量成为了牵制大数据中心迅速发展的因素之一，目前很多地区已将耗水量当作数据中心的关键考核标准。”中国通信工业协会大数据中心联合会常务委员副会长、我国IDC圈创办人CEO黄超表明。

记者注意到，前不久，北京市市发展改革委修定出台了《关于进一步加强数据中心项目节能审查的若干规定》，其中就增加了有关正确引导大数据中心灵活运用中水回用内容：中水回用输配管网覆盖面积内的数据中心，机器设备冷却循环水、主机房增湿等其他饮用水应使用中水回用。

吕天文学向记者介绍称，为了节省珍贵的饮用水网络资源，许多企业试着用各种办法为大数据中心排热，比如，微软公司曾试着布署海底大数据中心，Facebook数据核心开店选址北极点周边，阿里服务器杭州千岛湖大数据中心应用深层次湖泊致冷，“但以上方法总会带来更多的难题，目前我国数据中心的自来水主要是用还是饮用水，近些年政府部门方面更激励大数据中心公司运用原水。”

AI比赛更新，权威专家号召创建大数据中心自来水国家标准

近年来，AIGC的爆红促使科技有限公司比赛正不断加码，中国大模型自主创业也进入狂飚，来源于AI企业、大厂自主创业派，还有来自高等院校、科研机构的院派加快涌进“百模对决”，国家科技部新一代人工智能发展研究中心公布的《中国人工智能大模型地图研究报告》表明，截至今年5月末，全国各地主要参数在10亿规模以上企业大实体模型已公布79个。

大数据中心做为传送、贮存、建立模型资源新基建，其需水量伴随着AI比赛升级也迎来了新一波提高，“AI大模型推理必须算率更高一些，对应的能源消耗也会更大，AI芯片和AI云服务器热值比传统网络服务器也就越大。数据中心的水耗费最主要的或是用于蒸发散热了，因此伴随着能源消耗、热值的提高，耗水量势必会提升。”黄超向记者介绍称。

在接受媒体采访时，吕天文学提议有关部门尽早为大数据中心自来水建立一套标准、统一的标准与利用率评估方法，这将是大数据中心完成低碳发展的又一重要规范专用工具。

“目前我国对WUE指标值都还没广泛统一标准，如今比较多集中在PUE方面，但其他如处理芯片能源消耗控制、优化算法方面的环保节能，以及我们探讨的耗水量难题，都并不只是PUE能代表的。”黄超表明，进一步环保节能最少要在大数据中心开店选址、供配电系统设计方案、可再生资源运用、余热回收利用、降水/污水运用、处理芯片环保节能、手机软件环保节能等全方位去干，从而实现在整个方面的环保节能。

水冷散热有希望逐渐成为致冷行业主力军

在密度高的、高污染的数据中心巨大市场需求下，致冷行业科技的创新也逐渐不断涌现，一个加快的态势便是，水冷散热发生且有希望逐渐成为致冷行业的主力军。

冷液冷技术就是指应用液态替代气体做为制冷剂，与CPU、主板芯片组、电脑内存条及其内存卡等发烫构件开展热交换器，带去热量技术性。相较于传统风冷式技术性，液冷技术的致冷更有效率，可以有效降低制冷机组的运转能源消耗，使大数据中心PUE做到1.3 下列。

“我国地域辽阔，全国各地自然条件差异较大，全国各地数据中心的致冷要求也有所不同，因而，工业制冷的普遍性至关重要。”吕天文学觉得，液冷技术刚好能忽视海拔高度、地区的差别，与此同时余热回收还能够造就经济效益。

从市场份额来说，依据赛迪顾问的信息，2019年在我国水冷散热数据中心市场规模达到260亿人民币，预估2025年可以达到1283.2亿元以上。记者注意到，出自于网络信息安全的维护，大数据中心基础设施建设供货层面存在一定的地区堡垒，现阶段海外厂家的商品的使用关键因其该国销售市场为主导，国内市场的关键游戏玩家有黎明数创、华为公司、阿里、浪潮信息、广东省合一等。

吕天文学介绍说，归功于我国AI实践过程、5G融合创新的推广运营，中国企业的液冷技术如今在全球化竞争中占据前端，海外把握液冷技术的公司比较分散，其产品还处在较为初期技术性认证环节，资金投入商用的比较少。

他分辨，因为风冷式技术性可用于中小规模中高密度大数据中心，因而不容易彻底被替代，将来，市场里风冷式和水冷散热可能共同进步，发生一段并存的局势，从长远来看，水冷散热商品市场占比会不断发展，慢慢趋于成熟。

黄超一样觉得，现阶段水冷散热是应对AI密度高的要求的绝佳制冷方式，“但这一技术还处在初始阶段，遭遇前期部署成本高、全产业链不健全、个性化要求严格、机房建设方案规定高诸多难题，还要产业链进一步处理。”他指出。

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责编 彭水萍