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原文链接：https://www.wired.com/story/karen-hao-empire-of-ai-water-use-statistics/
原文作者：Molly Taft
上个月，记者Karen Hao发布了一篇推文，承认她在她轰动的著作《AI帝国》(Empire of AI)中存在一个实质性的错误。Hao曾写道，谷歌在智利圣地亚哥附近一个城镇提议建立的数据中心，其耗水量可能会“超过整个城市人口消耗用水量的一千倍”——由于对单位的误解，这个数字似乎被夸大了1,000倍。
在这篇推文中，Hao感谢了位于华盛顿特区的有效利他主义组织负责人Andy Masley，是Masley提醒她注意这一错误的。在过去的几个月里，Masley一直在他的Substack上质疑流行媒体中关于水资源使用和人工智能的一些数字和言论。Masley的主要文章标题为“人工智能用水问题是假的”，最近被其他拥有大量关注者的作家转发，包括Matt Yglesias和Noah Smith。（Hao在她的推文中表示，她将与出版商合作修正错误；她的公关人员告诉我，她正在休假，不方便就此事接受我的采访。）
当我打电话给他，想更多地了解人工智能和水资源时，Masley强调他不是专家，而“只是一个”对媒体如何处理这个话题感兴趣的人——以及这个话题如何影响他周围人的看法。
“我有时会在派对上提到我使用ChatGPT，人们会说，‘哦，那消耗了大量的能源和水。你怎么能用它呢？’”他说。“当人们对我使用一点点水都表示如此悲观时，我感到有点惊讶。”
随着对数据中心的地方和全国性反对意见的增加，对其环境影响的担忧也随之增加。本周早些时候，超过230个绿色团体向国会发送了一封信，警告称人工智能和数据中心正在“威胁美国人民的经济、环境、气候和水资源安全。”
人工智能行业已经开始反击。11月，一个新的行业组织“AI基础设施联盟”（AI Infrastructure Coalition）的联合主席在《福克斯新闻》上发表了一篇观点文章，其中谈到了环境担忧。“用水量？非常少，而且通常是回收利用的——少于美国的高尔夫球场，”他们写道。观点文章的作者之一，前亚利桑那州参议员Kyrsten Sinema，目前正在支持该州的一个数据中心项目，该项目引发了当地的反对，部分原因就是对水资源使用的担忧。该联盟还赞同地转发了Masley关于人工智能对能源价格影响的帖子。（Masley在他的Substack上提供了一份详尽的免责声明，驳斥了他受行业资助分享其观点的指控。）
诚然，关于水资源使用和数据中心的许多讨论都缺乏细微差别。虽然碳排放是一种零和博弈——我们需要尽可能多地削减温室气体，而且无论排放来自何处，气候变化的影响都会波及我们所有人——但水资源的使用要复杂得多，且具有地域差异性。一个项目可能对一个地区的供水造成严重破坏，但对于水库更健康或涉及较少“口渴”行业的地区来说，它可能是一个很好的选择。
我交谈过的专家一致认为，人们对数据中心如何用水存在模糊的认识，并且在许多地方，它们的总体消耗量带来的风险比公众想象的要小。但是，随着全国数据中心数量的不断增加——以及特朗普政府放松环境管制以鼓励更多开发——我们有必要了解数据中心到底在用水做什么，以及流行的估计数字是如何产生的。而且，我们应该就我们首先选择使用水来冷却数据中心的方式和原因进行更广泛的讨论。
人工智能如何用水
你可能已经看到了关于一个ChatGPT提示会使用多少水的估计，包括“使用人工智能撰写一封电子邮件会消耗一整瓶水”这样的统计数据。但专家表示，计算这样一个数字比简单地给一个“平均”查询贴上一个指标要复杂得多。
在数据中心现场，水主要用于冷却。数据中心的处理器会产生大量热量，通过循环水流是保持其适当温度的一种方法；吸收热量的水随后被输送到冷却塔，其中一部分会蒸发。盐水和微咸水可能会腐蚀机械设备，因此许多公司会使用饮用水，直接从市政供水中抽取。（一些大公司，如亚马逊、Meta和苹果，越来越多地使用经过处理的市政废水。）
用水量在很大程度上取决于各个数据中心。使用更多的水意味着数据中心可以避免运行电力冷却系统。相比之下，使用更多的电力可以减少水的足迹，但会增加电费——并导致更多的温室气体排放。（有一些技术使用特殊类型的冷却液来减少电力和水的消耗，但它们有可能在其中引入永久性化学物质。这让一些大型科技公司对过度投入这些技术感到犹豫不决。）夏季天气较热时，冷却需求会增加，因此数据中心可能会使用更多的水或电力。
康奈尔大学能源系统工程教授、最近一项关于最可持续的数据中心选址分析的作者Fengqi You说：“每个地点和每个州都是不同的。‘你需要多少水来处理相同数量的人工智能，取决于气候、取决于使用的技术、取决于[能源]结构。’”
更复杂的是，一些关于人工智能和用水的计算还包括间接用水量——主要是数据中心所需的大量电力产生的用水——来估算其总水足迹。这些数字通常比现场用水量大得多，但计算本身是依赖于地区的。
这种计算类型在谈论间接温室气体排放时是标准的——这被称为范围二排放核算——但计算机构研究员、劳伦斯伯克利国家实验室最新论文的合著者Jonathan Koomey表示，将其用于水资源计算相对罕见。该论文汇总了人工智能和用水方面的数据。Koomey表示，他越来越确信，来自能源的非现场用水不应计入数据中心的用水足迹，原因很简单：当我们谈论其他行业时，我们通常不计算这种用水量。
要了解特定数据中心的水资源使用情况并不总是那么容易：许多公司使用保密协议来向公众隐瞒项目甚至基本信息。2022年，俄勒冈州的一个城市与州报纸《俄勒冈人报》（The Oregonian）就披露谷歌数据中心用水量一事进行了长达数月的法律斗争，声称这是“商业秘密”。（在诉讼之后，谷歌开始在其年度可持续发展报告中披露其数据中心的使用水量。）
如果复杂性使得衡量给定数据中心的用水量变得困难且有条件，那么要隔离单个用户或提示层面的影响则几乎是不可能的。了解特定大型语言模型（LLM）的环境影响，几乎完全取决于大型科技公司的可持续发展披露情况，尽管有些公司已经变得更加透明，但仍有许多问题未解。当OpenAI首席执行官Sam Altman今年夏天在个人博客中提到，“平均”的ChatGPT查询使用了“大约十五分之一茶匙”的水时，他提供了一些了解该公司水和能源消耗的参数——但他没有澄清关键细节，例如“平均”查询的定义，以及该数字是否包括训练人工智能模型的能源和水资源成本。
我们毫不费力地消耗了大量的水
Masley在他那篇广受欢迎的Substack文章中的一个主要论点是，目前有许多行业比人工智能消耗更多的水，而且这种背景信息需要进入对话。这一点毋庸置疑。生产一个汉堡需要超过400加仑的水；一件普通的棉T恤需要超过700加仑。与此同时，美国16,000个高尔夫球场，每个球场平均每天可能有潜力消耗10万到200万加仑的水。（相比之下，谷歌在其2025年环境报告中称，其在爱荷华州最“口渴”的数据中心在2024年每天消耗约270万加仑；该公司大多数数据中心的用水量要少得多。）
亚利桑那州是数据中心增长最快的地区之一，拥有超过370个高尔夫球场。当我想到几十年来，为了帮助人们在沙漠中打高尔夫而消耗了所有这些水，而且似乎没有人对此大惊小怪时，我能理解Masley的一些观点。
但专家们告诫不要完全忽视对水资源问题的担忧。康奈尔大学的You教授说：“在短期内，这不是一个令人担忧的问题，也不是一场全国性的危机。但这也取决于地点。在已经存在水资源压力的地区，建立这些人工智能数据中心将是一个大问题。”
Koomey提出了一个类似的观点。虽然他指出人们倾向于夸大计算机对环境的影响，但他认为数据中心的用水量“不是那种可以轻易一笔带过的事情”。他说：“每种情况都必须根据所提议设施的具体设计进行评估。你不能先验地认为它总不是一个问题。”
记者把数字搞对是至关重要的。但很明显，在水资源稀缺的地区，数据中心对当地供水确实具有不可忽视的影响。虽然Hao关于智利数据中心的数字很可能严重失真，但一个设施要求的水量超过一个城市居民总用水量的100%仍然不容小觑。（谷歌去年暂停并最终停止了Hao引用的那个项目，此前法院命令该公司重新考虑气候变化对含水层潜在影响。圣地亚哥地区已经建成了或计划建设了十几个其他数据中心。）智利正接近史无前例的第15个连续干旱年，圣地亚哥附近的水源据报道正受到锂矿开采等其他行业的威胁。
为什么用水和数据中心对一些人来说是件大事
这些考虑因素正与一个不容回避的真相相悖：美国公众需要认真重新考虑如何看待水资源。受气候变化加剧影响的美国西部干旱，正在实时表明，美国经济围绕着看似取之不尽的水源而形成的模式，正迅速变得不可持续。《纽约时报》2023年的一项调查发现，全国范围内的地下水蓄水层——不仅仅是在经历干旱的地区——正在被过度抽取，威胁着饮用水供应和经济活动。
Koomey认为，对人工智能和水资源的担忧反映了一种古老的紧张关系，即如何为私人使用合理定价公共资源，特别是当该资源稀缺性发生变化时。“我认为我们对水资源的部分看法是，其规则、规范和价格是基于过去的情况设定的，”他说。“这最终都归结为这样一个问题：所提供的服务的价值是多少？”
这似乎是对驱动许多对水和人工智能反应的因素的相当准确的分析。那些对吃汉堡或买新T恤毫不犹豫的人，却对LLM和水资源感到愤怒，因为他们拒绝接受人工智能值得其水资源消耗这一基本前提。社会对人工智能的大规模价值判断，无论公平与否，都在围绕数据中心的骚乱中实时上演。人们（比如Masley，或许还有一些读者的）对自己的AI使用感到内疚，部分原因可能不是ChatGPT搜索的具体水足迹，而是对一种文化的接受——在这种文化中，人工智能被编织到日常生活中，而无视其环境影响。
而且，我认为将围绕人工智能和水的讨论与其它耗水行业区分开来并非完全没有道理，仅仅因为当前对人工智能迅猛增长的重视程度——以及这项技术已经做出的宏大承诺。毕竟，打高尔夫球场的老板们不会与特朗普政府一起用餐，以获得巨大的政策让步和经济馈赠，从而专门为他们的果岭重塑社会，同时声称这将解决我们所有的问题，并使我们大多数人失业。“大高尔夫”并没有成为头条新闻，声称它正在颠覆整个行业、导致大规模的癔症，或使燃煤电厂继续运行——或者说，如果高尔夫市场崩溃，我们所有人都可能面临经济灾难。
质疑一个被视为不可避免的技术所带来的环境权衡是正确的。要求那些正在重塑经济以实现其目标的公司提高环境透明度是至关重要的。同样重要的是，要一路上仔细核对统计数据。
这是Steven Levy的Backchannel 时事通讯的一期。以往的通讯请点击此处阅读。
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