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AI 每回答一個(gè)問(wèn)題,要消耗多少水?答案令人震驚

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請(qǐng)打開你的任意一款 AI 工具,問(wèn)問(wèn)它生產(chǎn)一瓶 500 毫升的可口可樂(lè)需要消耗多少水?

不同的 AI 可能會(huì)給出不同的答案,但生產(chǎn)者給出的官方答案是 690 毫升。可口可樂(lè)公司在 2024 年的環(huán)境報(bào)告里提到,當(dāng)年的用水比是 1.38,意味著每生產(chǎn) 1 升飲料需要 1.38 升水,多出來(lái)的水用來(lái)清洗設(shè)備、冷卻系統(tǒng),最后被當(dāng)做工業(yè)廢水排掉。值得注意的是,這個(gè)數(shù)字是工廠生產(chǎn)本身的用水情況,還未考慮全生命周期的水消耗。

現(xiàn)在,你再問(wèn) AI 第二個(gè)問(wèn)題:“回答完剛才的問(wèn)題,你自己消耗了多少水?”

你或許會(huì)覺得是 0,畢竟只是一個(gè)電子程序,會(huì)和水扯上什么關(guān)系?

但很遺憾,你錯(cuò)了。

AI 的耗水量遠(yuǎn)比你想象得多

OpenAI 的 CEO 奧特曼說(shuō) GPT 回答一次問(wèn)題的耗水量是 0.3 毫升,聽起來(lái)微不足道,也就幾滴眼淚。但加州大學(xué)河濱分校的研究者說(shuō)一次查詢?cè)趺匆驳糜袀€(gè)十幾毫升,夠你喝一口的了。還有的研究者會(huì)更精細(xì),比較了一堆 AI 后告訴你,目前當(dāng)紅的這些好用 AI,每次回答都得消耗一百多毫升水,嗯,夠裝一小杯了。

數(shù)據(jù)差距如此之大,誰(shuí)說(shuō)得對(duì)?

答案是:都是對(duì)的,只是各自都耍了一些花招。


圖庫(kù)版權(quán)圖片,轉(zhuǎn)載使用可能引發(fā)版權(quán)糾紛

為了理解這些數(shù)據(jù),我們要從為什么會(huì)消耗水開始談起。

你一定經(jīng)歷過(guò)手機(jī)發(fā)燙的時(shí)刻,在信號(hào)不好的地方開著導(dǎo)航,或者玩了一小時(shí)游戲,手機(jī)燙得好像要爆炸。這是因?yàn)樾酒碾娔苓M(jìn)行運(yùn)算時(shí),一部分的電能會(huì)被轉(zhuǎn)換成熱能。當(dāng)運(yùn)算量突然增大,比如信號(hào)太差需要不斷搜索基站或者游戲畫面過(guò)于復(fù)雜時(shí),原本只靠背板的散熱就不夠用了,手機(jī)會(huì)變得越來(lái)越燙。

AI 數(shù)據(jù)中心亦如此。

成千上萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器 24 小時(shí)運(yùn)行,單臺(tái)機(jī)柜的功率從幾十千瓦到數(shù)百千瓦不等,它們的運(yùn)算能力驚人,但產(chǎn)生的熱量也同樣驚人。只靠風(fēng)冷?散熱效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。


電視劇《疑犯追蹤》里服務(wù)器過(guò)熱警告

所以他們用水。不管具體的冷卻系統(tǒng)如何設(shè)計(jì),是冷卻塔、閉環(huán)水冷還是把整個(gè)數(shù)據(jù)中心都建到海底,其核心原理都差不多:用水帶走熱量。

但這些水不會(huì)永遠(yuǎn)待在散熱系統(tǒng)里。一部分水會(huì)在吸收熱量后蒸發(fā)掉,剩余的水雖然可以循環(huán)回收利用,但撐不了多久,循環(huán)水中的雜質(zhì)會(huì)越來(lái)越濃,需要及時(shí)排除處理廢水,更新清潔的循環(huán)水來(lái)保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

蒸發(fā)和排放,這是數(shù)據(jù)中心最直接的水消耗,但還沒(méi)算完。

另一部分的消耗來(lái)源于電。數(shù)據(jù)中心要運(yùn)轉(zhuǎn)得用電,而發(fā)電廠不管是燒煤燒氣還是核能,也需要消耗水來(lái)輔助生產(chǎn)。這部分隱形的水消耗很容易被忽略,但它其實(shí)是大頭。大多數(shù)情況下,發(fā)電用的水比數(shù)據(jù)中心直接用的還多。

不同數(shù)據(jù)中心和電廠的技術(shù)有些差異,以美國(guó)平均數(shù)據(jù)為例,數(shù)據(jù)中心本身的耗水大約是每度電 0.55 升,而發(fā)電廠的耗水大約是每度電 3.142 升,加起來(lái)也就是每耗一度電,差不多要消耗 4 升水。

現(xiàn)在我們可以來(lái)算賬了。

加州大學(xué)河濱分校的研究者認(rèn)為,一次 AI 查詢會(huì)消耗 4 瓦時(shí)(0.004 度)的電,乘上數(shù)據(jù)中心和發(fā)電廠的耗水量,計(jì)算出的結(jié)果就是十幾毫升(16 毫升)。這個(gè)數(shù)據(jù)比較粗糙。

而最新的研究中,研究者們將不同模型的耗電分別作了估算。一條長(zhǎng)提示詞下,GPT4.5、Deepseek R1 們能消耗 100 多毫升的水。

至于 OpenAI CEO 給出 0.3 毫升的答案,則是他玩了個(gè)小花招。他引述了同一篇文章,只不過(guò)是研究列表里 GPT 系列中最小的模型 GPT-4.1 nano 在短提示詞下的耗水量。理論上沒(méi)錯(cuò),但不是所有用戶都只會(huì)用 nano。

那如果我們來(lái)平均一下,根據(jù) OpenAI 和 Google 所公布的報(bào)告,一條請(qǐng)求的平均耗電量大概在 0.3 瓦時(shí),所以一條請(qǐng)求消耗 1 毫升水可能是比較合理的估算。

真的要繼續(xù)較真細(xì)算,還要引入水足跡的概念,不光算直接用水,還要算間接用水。制造一片 AI 芯片需要幾千升超純水清洗,運(yùn)輸、包裝、建廠,每個(gè)環(huán)節(jié)都在消耗水。

這就像計(jì)算一瓶可樂(lè)的完整水足跡,不光是瓶子里的 500 毫升和工廠里用掉的 190 毫升,還要算甘蔗的種植,制糖,運(yùn)輸……算完你會(huì)發(fā)現(xiàn)一瓶使用古巴蔗糖的可樂(lè)的水足跡高達(dá)幾百升。相比之下,零度可樂(lè)因?yàn)橛萌斯ぬ鹞秳?,水足跡要小得多(看來(lái)喝無(wú)糖可樂(lè)不光可以少攝入糖,還能減少水債務(wù))。

但誰(shuí)能這么算?理論上統(tǒng)統(tǒng)都要算,實(shí)際上又龐大又算不清,所以當(dāng)討論 AI 的水消耗時(shí),大部分研究者都默契地停在了發(fā)電廠這一步。再往上追溯,里面的數(shù)字會(huì)大到讓資本市場(chǎng)的投資人不想面對(duì)。

AI 消耗的水有什么影響?

一個(gè)新的問(wèn)題:就按 AI 回答一次問(wèn)題消耗 1 毫升水算,這是多還是少?

人工智能公司會(huì)告訴你,不用擔(dān)心,你努力用 AI 查一天也不過(guò)喝一瓶可樂(lè)。而環(huán)保主義者會(huì)警告大家,一個(gè)谷歌公司一年消耗了 265 億升水,已經(jīng)能和可口可樂(lè)公司一年的耗水量差不多了,這還得了。

都是事實(shí),然而,這個(gè)問(wèn)題本身問(wèn)得對(duì)嗎?

耗水和耗電有一個(gè)根本性的差別。電用完就沒(méi)了,燒的煤也不會(huì)再生。但水不一樣,它是可循環(huán)資源。從地球物理學(xué)角度看,地球上的水總量幾乎恒定,今天從數(shù)據(jù)中心蒸發(fā)的水,明天可能就是太平洋上的一朵云,后天可能是西雅圖的一場(chǎng)雨。

人工智能所消耗的水資源看起來(lái)數(shù)字不小,但即使它在未來(lái)的十幾年里增長(zhǎng)幾倍,其影響也遠(yuǎn)不如電力消耗對(duì)環(huán)境的影響大。雖然取水和凈化也需要能量和碳排放,但這部分消耗和數(shù)據(jù)中心的電力消耗相比可謂九牛一毛。

所以從全局上看,AI 消耗點(diǎn)水沒(méi)有問(wèn)題。但問(wèn)題恰恰在于,水并不是一個(gè)全球問(wèn)題,它從來(lái)都是局部問(wèn)題。水資源的議題中最重要的永遠(yuǎn)不是地球上有多少水,而是水在哪里。

大公司們當(dāng)然也明白這個(gè)道理,所以他們永遠(yuǎn)都在強(qiáng)調(diào)綠色、環(huán)保、可持續(xù)的未來(lái)。他們的環(huán)境報(bào)告中還頻繁出現(xiàn)一個(gè)詞:水資源中和。他們聲稱每年都在完成生態(tài)補(bǔ)水,爭(zhēng)取達(dá)到“補(bǔ)充比我們消耗更多的水”,聽起來(lái)很負(fù)責(zé)任,對(duì)吧。

這方面,飲料公司是經(jīng)驗(yàn)豐富的老手,可口可樂(lè)公司在被罵了幾十年搶奪水資源后,終于在 2016 年宣告完成了“100% 水回饋”。問(wèn)題在于,生態(tài)補(bǔ)水的實(shí)際舉措通常是恢復(fù)濕地或是增加儲(chǔ)水設(shè)備回灌地下水,而這些舉措的地點(diǎn)通常不在工廠建設(shè)地上。賬面上是中和了,當(dāng)?shù)鼐用袼媾R的缺水問(wèn)題仍然存在。

科技公司們也覺得這個(gè)詞很好,紛紛表示要努力達(dá)到這一目標(biāo),但他們對(duì)數(shù)據(jù)中心的選址又是另一套邏輯。

修數(shù)據(jù)中心需要什么?

便宜的地:也就是人少的地方。

便宜的電:需要新修的電廠,還是同樣需要地。

寬松的監(jiān)管:一般來(lái)說(shuō)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá),需要更多的投資機(jī)會(huì)。

幾個(gè)條件加起來(lái),從結(jié)果上看就是,接近一半的新數(shù)據(jù)中心都修在了高度甚至極度缺水的地區(qū)。這些地區(qū)通常經(jīng)濟(jì)并不發(fā)達(dá),新的數(shù)據(jù)中心會(huì)為當(dāng)?shù)貛?lái)投資和工作機(jī)會(huì),從政府的角度是歡迎的。但它們也會(huì)讓原本就稀缺的用水變得更加稀缺,座數(shù)據(jù)中心的修建,甚至能讓居民的水井干涸,無(wú)法保證正常的生活用水。

在這種情況下,去巴西保護(hù)雨林聽起來(lái)只是一個(gè)美好的愿景。

我們可以做些什么?

終于,有人對(duì)數(shù)據(jù)中心說(shuō):“不?!?/p>

在亞利桑那州的 Tucson 市 Pima 縣里,議會(huì)在算過(guò)水之后決定拒絕亞馬遜的“藍(lán)色計(jì)劃”

在這個(gè)案例中,新的數(shù)據(jù)中心會(huì)使用超過(guò) 4 個(gè)高爾夫球場(chǎng)的用水量。雖然建筑公司提出了擴(kuò)建本地的廢水回收系統(tǒng)以彌補(bǔ)增加的用水量,以及“最終達(dá)到零凈消耗”的合同條款,但居民仍然不買賬。問(wèn)題在于建筑公司的這些許諾缺乏詳細(xì)可靠的配套計(jì)劃,加入合同條款對(duì)公司雖然有一定約束力,但就算達(dá)不到也只是賠錢——產(chǎn)生的缺水問(wèn)題可不是賠錢就能解決的。

本地的議員在聽取居民的意見后,以 7-0 的投票結(jié)果一致否決了該計(jì)劃。

這可能是人類第一次在水和 AI 之間,選擇了水。但我們之后還將面臨許多次選擇。


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水的歷史很長(zhǎng),它們來(lái)自 45 億年前與地球相撞的忒伊亞行星,在星間穿行,在海洋與云層間相變輪回??铸埡冗^(guò),你我喝過(guò)。

AI 的歷史很短,短到現(xiàn)在我們還沒(méi)有完全適應(yīng)它的到來(lái)。

我們向 AI 提問(wèn),AI 向水提問(wèn),而水不知道答案。

它只知道,在所有的問(wèn)題消失之后,它還會(huì)在那里。

就像 45 億年前那樣。



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