和ChatGPT或其他生成式AI聊天，居然會(huì )引發(fā)對水資源的耗費？

　　兩個(gè)看似八竿子打不著(zhù)的事件，近期卻因為一份科技巨頭的報告而被聯(lián)系在了一起。谷歌近期發(fā)布的2023年環(huán)境報告顯示，其去年的用水量同比顯著(zhù)增加了20%，達到56億加侖，而其中絕大部分都被用于為該公司的數據中心散熱。

　　這并不是個(gè)例。2023年初，由OpenAI打造的ChatGPT火遍全球，一躍成為人工智能領(lǐng)域的現象級應用，也引發(fā)了全球互聯(lián)網(wǎng)公司的AIGC軍備競賽。

　　要對AI進(jìn)行大量訓練，也就意味著(zhù)需要更強的算力中心和與之匹配的散熱能力。在A(yíng)I快速進(jìn)步的道路上，對水資源的消耗也不斷加碼升級。

　　對此，有專(zhuān)家告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者，整體來(lái)看，當前數據中心耗水已經(jīng)成為制約數據中心快速發(fā)展的因素之一，并呼吁盡快為數據中心用水建立一套規范、統一的標準與利用效率評價(jià)方法，“這將成為數據中心實(shí)現綠色低碳發(fā)展的又一關(guān)鍵標準工具”。

　　AI很“口渴”：聊10句天，ChatGPT可能要費半斤水

　　近日，科技巨頭谷歌發(fā)布了2023年的環(huán)境報告，其中一項數據引發(fā)了行業(yè)和市場(chǎng)的廣泛關(guān)注。

　　該報告顯示，在“用水量”這一項，谷歌在2022年消耗了56億加侖的水。

　　如果這樣說(shuō)大家沒(méi)什么概念，我們可以做一個(gè)更直觀(guān)的對比：有第三方統計顯示，56億加侖，約等于國內某一線(xiàn)城市全年的用水量，或者是全球每天飲用水的1/4。也有人稱(chēng)，這水量相當于37個(gè)高爾夫球場(chǎng)的用水量，大概能裝滿(mǎn)一個(gè)半西湖。

　　更令人擔心的是，這一數字比谷歌去年的報告增加了20%。雖然谷歌表示，其目標是在2030年補充其辦公室和數據中心消耗的120%的淡水，不過(guò)根據這份報告，目前的補充率只有6%，與目標相去甚遠。

　　如此大的用水量，不禁令人好奇：作為一家科技公司，谷歌什么業(yè)務(wù)如此耗水？答案是：為數據中心散熱。

　　報告顯示，在56億加侖耗水中，有52億都被用于該公司的數據中心，清晰地顯示了運行大型數據中心要付出的環(huán)境成本。

　　有專(zhuān)業(yè)人士指出，用水量增長(cháng)20%與谷歌計算能力的增長(cháng)大致一致，而谷歌計算能力的增長(cháng)主要是由人工智能推動(dòng)的。換句話(huà)來(lái)說(shuō)，自去年ChatGPT和生成式人工智能技術(shù)火爆全球以來(lái)，谷歌的用水量也開(kāi)始顯著(zhù)上升，而對AI的大量訓練成了數據中心耗水的核心原因。

　　卡羅拉多大學(xué)與德克薩斯大學(xué)的研究人員在一篇《讓AI更節水》的預印論文中也發(fā)布了訓練AI的用水估算結果，顯示訓練GPT-3所需的清水量相當于填滿(mǎn)一個(gè)核反應堆的冷卻塔所需的水量。ChatGPT（在GPT-3推出之后）每與用戶(hù)交流25~50個(gè)問(wèn)題，就得“喝下”一瓶500毫升的水來(lái)降溫。

　　除了谷歌，另一個(gè)巨頭Meta在美國亞利桑那州建設了數據中心，僅2022年用水量超過(guò)260萬(wàn)立方米（約6.97億加侖）。隨著(zhù)全球人工智能軍備競賽的持續升級和大量科技公司競相建設新數據中心，其消耗的水量很可能會(huì )繼續上升。

　　海水、湖水、北極圈，數據中心為節水拼了

　　大洋彼岸的科技巨頭如此“吃電喝水”，國內人工智能公司用水量情況如何呢？記者查閱了幾家人工智能公司、數據中心的公開(kāi)信息，發(fā)現關(guān)于它們用水情況信息很少。

　　“此前我們對數據中心綠色節能的關(guān)注點(diǎn)主要在能源消耗方面，比如，耗電量以及電能利用效率指標是數據中心最受關(guān)注的標簽，水作為自然資源，關(guān)注的不多，并且用水量指標受氣候條件、溫濕度、水質(zhì)等各方面因素影響大，統計比較少?！眳翁煳母嬖V記者。

　　近年來(lái)，隨著(zhù)數據中心的規模越來(lái)越大，以冷水系統作為冷源的大型數據中心的耗水量、水源問(wèn)題開(kāi)始引發(fā)關(guān)注，如何減少數據的耗水量，降低WUE（水資源使用效率）值在業(yè)界被廣泛討論起來(lái)?！罢w來(lái)看，當前數據中心耗水已經(jīng)成為制約數據中心快速發(fā)展的因素之一，國內很多地方已經(jīng)將耗水作為了數據中心的重要考核指標?！敝袊ㄐ殴I(yè)協(xié)會(huì )數據中心委員會(huì )常務(wù)副理事長(cháng)、中國IDC圈創(chuàng )始人CEO黃超表示。

　　記者注意到，近日，北京市發(fā)展改革委修訂印發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步加強數據中心項目節能審查的若干規定》，其中就新增了關(guān)于引導數據中心充分利用再生水的內容：再生水輸配管網(wǎng)覆蓋范圍內的數據中心，設備冷卻水、機房加濕等非生活用水應采用再生水。

　　呂天文向記者介紹稱(chēng)，為了節約寶貴的自來(lái)水資源，很多企業(yè)嘗試用各種方法為數據中心散熱，例如，微軟曾嘗試部署海下數據中心，Facebook數據中心選址北極圈附近，阿里云千島湖數據中心使用深層湖水制冷，“但上述方法總是會(huì )帶來(lái)新的問(wèn)題，目前國內數據中心的用水主要使用的還是自來(lái)水，近幾年政府層面更鼓勵數據中心企業(yè)利用中水?！?/p>

　　AI競賽升級，專(zhuān)家呼吁建立數據中心用水國標

　　今年以來(lái)，AIGC的爆火使得科技公司競賽正不斷加碼，國內大模型創(chuàng )業(yè)也進(jìn)入狂飆，來(lái)自AI公司、大廠(chǎng)的創(chuàng )業(yè)派，以及來(lái)自高校、研究機構的學(xué)院派加速涌入“百模大戰”，科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，截至今年5月末，全國參數在10億規模以上的大模型已發(fā)布79個(gè)。

　　數據中心作為傳輸、儲存、處理數據資源的新型基礎設施，其用水量隨著(zhù)AI競賽的升級也迎來(lái)新一波增長(cháng)，“AI大模型訓練需要算力更高，相應的能耗也就更大，AI芯片和AI服務(wù)器的發(fā)熱量相比傳統服務(wù)器也更大。數據中心的水消耗最主要還是用來(lái)蒸發(fā)散熱了，所以隨著(zhù)能耗、發(fā)熱量的增加，耗水必然會(huì )增加?！秉S超向記者介紹稱(chēng)。

　　在采訪(fǎng)中，呂天文建議相關(guān)部門(mén)盡快為數據中心用水建立一套規范、統一的標準與利用效率評價(jià)方法，這將成為數據中心實(shí)現綠色低碳發(fā)展的又一關(guān)鍵標準工具。

　　“目前國內對WUE指標還沒(méi)有廣泛的統一標準，現在較多聚焦在PUE層面，但其它如芯片能耗的控制、算法層面的節能，以及我們討論的耗水問(wèn)題，都不是簡(jiǎn)單的PUE能夠代表的?！秉S超表示，進(jìn)一步節能至少需要在數據中心選址、供配電設計、可再生能源利用、余熱回收、雨水/廢水利用、芯片節能、軟件節能等全方面去做，最終實(shí)現在整體層面上的節能。

　　液冷有望逐步成為制冷領(lǐng)域主力

　　在高密度、高能耗的數據中心龐大需求下，制冷領(lǐng)域技術(shù)的革新也開(kāi)始涌現，一個(gè)加速的趨勢就是，液冷出現且有望逐步成為制冷領(lǐng)域的主力。

　　冷液冷技術(shù)是指使用液體取代空氣作為冷媒，與CPU、芯片組、內存條以及擴展卡等發(fā)熱部件進(jìn)行熱交換，帶走熱量的技術(shù)。相比于傳統的風(fēng)冷技術(shù)，液冷技術(shù)的制冷效率更高，可有效降低制冷系統的運行能耗，使數據中心PUE達到1.3 以下。

　　“我國幅員遼闊，各地氣候條件差異大，各地數據中心的制冷需求也不盡相同，因此，制冷技術(shù)的普適性很重要?！眳翁煳恼J為，液冷技術(shù)恰恰能無(wú)視海拔、地域的差異，同時(shí)余熱還可以創(chuàng )造經(jīng)濟價(jià)值。

　　從市場(chǎng)規模來(lái)看，根據賽迪顧問(wèn)的數據，2019年我國液冷數據中心市場(chǎng)規模為260億元，預計2025年可達到1283.2億元以上。記者注意到，出于數據安全的保護，數據中心基礎設施的供應方面存在一定的地域壁壘，目前國外廠(chǎng)商的產(chǎn)品的應用主要以其本國市場(chǎng)為主，國內市場(chǎng)的主要玩家有曙光數創(chuàng )、華為、阿里巴巴、浪潮信息、廣東合一等。

　　呂天文告訴記者，得益于中國AI具體實(shí)踐、5G創(chuàng )新應用的快速推廣，中國公司的液冷技術(shù)目前在國際競爭中處于前列，國外掌握液冷技術(shù)的企業(yè)比較分散，其產(chǎn)品還處于比較早期的技術(shù)性驗證階段，投入商用的相對較少。

　　他判斷，由于風(fēng)冷技術(shù)適用于中小規模的中低密度數據中心，因此不會(huì )完全被取代，未來(lái)，市場(chǎng)中風(fēng)冷和液冷將會(huì )共同發(fā)展，出現一段共存的局面，長(cháng)遠來(lái)看，液冷產(chǎn)品的市場(chǎng)份額會(huì )不斷擴大，逐漸成為主流。

　　黃超同樣認為，當前液冷是面對AI高密度需求的最佳制冷方式，“但這項技術(shù)還處于起步階段，面臨初期部署成本高、產(chǎn)業(yè)鏈不完善、定制化要求高、機房建設要求高等眾多問(wèn)題，還需要產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步解決?！彼硎?。

　　每經(jīng)記者 姚亞楠 李蕾 每經(jīng)編輯 彭水萍