本文來自微信公眾號(hào)： 果殼 ，作者：藍(lán)巾，編輯：李小葵
我們以為跟AI聊天只是用一點(diǎn)電、占一點(diǎn)網(wǎng)，實(shí)際上每一次生成答案，都要消耗真實(shí)世界里的電力、芯片和水資源。
在過去，“云計(jì)算”只是個(gè)形象的比喻，而AI時(shí)代的云計(jì)算，會(huì)真的把水變成“云”。
AI腦子越熱，喝水越多
AI一思考，腦袋就發(fā)燙。
給AI用的算力中心叫智算中心，它的峰值功耗比傳統(tǒng)的算力中心要高得多。
智算中心里有成千上萬顆GPU芯片，每顆芯片的功耗能突破700瓦，差不多相當(dāng)于1臺(tái)微波爐或100部手機(jī)持續(xù)工作。
當(dāng)這些芯片一起晝夜不停、滿負(fù)荷運(yùn)行時(shí)，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)AI機(jī)柜的峰值功率能突破140千瓦，芯片局部溫度會(huì)迅速升高，短時(shí)間內(nèi)就可能超過85攝氏度的安全工作范圍，造成降速、卡頓，甚至燒毀。
一個(gè)機(jī)柜里有很多GPU芯片丨datacenters.economictimes.indiatimes.com
愣著干嘛？降溫啊！
現(xiàn)在主流的降溫手段有三種：
風(fēng)冷，簡單來說就是吹走熱空氣、帶來冷空氣，安裝方便成本低廉，但散熱效率非常低，只適合低算力的傳統(tǒng)機(jī)房；
浸沒式液冷，是把設(shè)備直接浸泡在專門的冷卻液中，散熱效率很高，但散熱系統(tǒng)、特種絕緣冷卻液成本高昂，很難普及；
有人會(huì)給自己的電腦機(jī)箱做浸沒式液冷，但要用在智算中心上就太貴了丨Reddit/pcmasterrace
把電子元件和冷卻液分開的板式液冷，則是目前能平衡效率和成本的最佳選擇。
AI的水費(fèi)單有多夸張？
AI最耗資源的階段其實(shí)不是回答問題，而是訓(xùn)練。
訓(xùn)練大模型時(shí)，需要讓數(shù)以萬億計(jì)的參數(shù)反復(fù)調(diào)整，并在海量文本、圖片和視頻數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)。這個(gè)過程往往需要數(shù)千甚至上萬塊GPU連續(xù)工作數(shù)周到數(shù)月。
大模型訓(xùn)練期間，冷卻系統(tǒng)也必須火力全開。當(dāng)年訓(xùn)練GPT-4的算力集群，耗水量達(dá)到了1.89萬噸，相當(dāng)于國內(nèi)5000個(gè)居民一個(gè)月的用水量。
使用浸沒式液冷的智算中心模塊丨sphereinfrastructure
前期的一次性“大潑水”之后，就是經(jīng)年累月的細(xì)水長流。
但AI應(yīng)用的用戶動(dòng)輒以千萬甚至億計(jì)，一瓶瓶礦泉水加起來也是洪流了。
一座穩(wěn)定運(yùn)行的大型AI智算中心年耗水量可達(dá)數(shù)百萬噸，而一個(gè)中等城市所有家庭每天的用水量大概是幾十萬噸——智算中心相當(dāng)于為這個(gè)城市額外增加了一個(gè)社區(qū)的水務(wù)負(fù)擔(dān)。
放眼世界，全球AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的年耗水總量，已經(jīng)接近愛爾蘭全國居民的全年用水量。
更要命的是，相當(dāng)一部分冷卻AI的水沒法回收。
現(xiàn)在主流的智算中心采用兩級(jí)水冷模式：一級(jí)是閉式循環(huán)水路，緊貼機(jī)柜為芯片散熱，水量損耗很少；真正耗水的是二級(jí)系統(tǒng)，它負(fù)責(zé)把一級(jí)系統(tǒng)的熱量帶走，做最終的散熱處理，絕大部分水會(huì)在冷卻塔里蒸發(fā)飄散，沒法循環(huán)利用。
目前應(yīng)用較廣的兩級(jí)水冷結(jié)構(gòu)示意圖丨中興通訊液冷白皮書
數(shù)據(jù)中心的冷卻塔丨thekuuleffect.com
要是把視野從冷卻系統(tǒng)放大到整個(gè)鏈條，AI“喝”掉的水更多。
AI的冷卻系統(tǒng)本身也要耗電：水泵要把冷卻水送入管道，風(fēng)機(jī)要制造氣流，制冷設(shè)備還要不斷調(diào)節(jié)溫度。這些輔助設(shè)備消耗的電能，通常占智算中心總用電量的15%到25%。而電力生產(chǎn)本身，同樣離不開水。
算力供電配套更是“電老虎”。無論火電、水電還是核電，大規(guī)模發(fā)電系統(tǒng)都需要與水發(fā)生聯(lián)系，因此電力消耗最終也會(huì)轉(zhuǎn)化為一定的水資源消耗。江西省最大的水電站萬安水電，其一年的發(fā)電量也只能滿足兩座超大型智算中心使用。
除此之外，芯片制造、機(jī)房設(shè)備清洗、中水預(yù)處理、污水凈化……全鏈路綜合水耗量還得算進(jìn)去。
AI的虛擬交互，背后是實(shí)實(shí)在在的水資源消耗體系。
AI渴了，去哪兒喝水？
我們離不開AI，AI離不開水，那就讓AI去找水。我國的算力中心布局，正上演著一場與水資源的博弈。
我國東部城市密集，企業(yè)扎堆，是算力需求最旺盛的地區(qū)，但土地緊張、電力昂貴、水資源不算充裕，現(xiàn)在已經(jīng)嚴(yán)禁新建高耗水開式冷卻塔算力項(xiàng)目，且在強(qiáng)制推廣中水回用、閉式冷卻與浸沒液冷技術(shù)。南寧、廣州等智算產(chǎn)業(yè)園，一半的冷卻用水也來自市政再生中水。
相比之下，西部地區(qū)水電和水源充沛，氣候干燥涼爽，自然冷卻效率高、成本還低。
“東數(shù)西算”工程應(yīng)運(yùn)而生。
如果把全國智算中心看作一臺(tái)巨大的發(fā)動(dòng)機(jī)，那么東部負(fù)責(zé)踩油門，西部負(fù)責(zé)提供燃料和散熱。貴州貴安、內(nèi)蒙古和林格爾、甘肅慶陽等西部地區(qū)已經(jīng)建起算力樞紐，執(zhí)行離線計(jì)算和大模型訓(xùn)練等任務(wù)。
貴安的騰訊七星洞庫式數(shù)據(jù)中心丨貴陽網(wǎng)
和林格爾的中國移動(dòng)智算中心丨新華社/陳前
建設(shè)中的中國電信慶陽智算產(chǎn)業(yè)園丨甘肅·甘肅日?qǐng)?bào)/安志鵬
但西部并非沒有煩惱，冷卻水需要純凈度極高的軟化水，而西部部分地區(qū)水質(zhì)偏硬，處理成本更高；高原地區(qū)蒸發(fā)量大，冷卻塔的水損耗比平原高出不少。
能讓AI少喝點(diǎn)嗎？
換個(gè)角度來想，能不能讓AI少“喝”水？
讓大家少用AI顯然是舍本逐末了，我們可以通過低功耗先進(jìn)制程GPU、分布式輕量化推理模型，從源頭削減總散熱量，讓AI少產(chǎn)熱少喝水。
更省電的芯片、更高效的算法，也在減少AI對(duì)水資源的依賴。比如神經(jīng)形態(tài)芯片模擬人腦神經(jīng)元的工作方式，功耗就只有傳統(tǒng)芯片的千分之一，光子計(jì)算用光代替電傳輸信息，也幾乎不產(chǎn)生熱量。當(dāng)這些技術(shù)走向成熟，AI或許真的能實(shí)現(xiàn)“只動(dòng)腦、不流汗”的超級(jí)形態(tài)。
密閉兩相浸沒液冷、海水冷卻海底數(shù)據(jù)中心、余熱制冷技術(shù)，這些低能耗的冷卻技術(shù)，也是讓AI少喝水的方向。
微軟曾于2018年~2020年在蘇格蘭海岸測試海底數(shù)據(jù)中心（Project Natick），該項(xiàng)目已于2024年終止。丨Microsoft
正在建設(shè)中的我國海底數(shù)據(jù)中心丨cctv
利用現(xiàn)有的工業(yè)結(jié)構(gòu)，我們還可以通過能量梯級(jí)循環(huán)減少消耗。比如火電機(jī)組為算力中心提供電能，其發(fā)電余熱能用來驅(qū)動(dòng)制冷機(jī)；算力中心周邊的鋼鐵、化工企業(yè)產(chǎn)生的余熱也能用上；更進(jìn)一步，還可以讓工業(yè)余熱先發(fā)電，再把剩余熱量用于數(shù)據(jù)中心制冷、建筑供暖和溫室供熱，盡可能把能源“吃干抹凈”，歐洲已有多個(gè)算力中心實(shí)現(xiàn)了余熱接入城市熱網(wǎng)。
Guokr
AI不會(huì)真的把地球的水喝光，和工業(yè)、農(nóng)業(yè)相比，它目前仍然只是全球用水體系中的一部分，但也提醒我們，數(shù)字世界從來不是脫離現(xiàn)實(shí)存在的。
我們期待模型越來越大、算力越來越強(qiáng)，也期待它用每一滴水、每一度電換來更多的價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1]王馨翊,王露,陳曉軒,等.數(shù)據(jù)中心高密度機(jī)柜的風(fēng)冷系統(tǒng)及其散熱能力分析[J].制冷學(xué)報(bào),2026,47(1):51-58.