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放大鏡短評
AI資料中心用水主要聚焦在三個地方，包括伺服器冷卻用水、發電的場外用水、以及伺服器製造供應鏈用水，目前使用量最多的是發電的場外用水，然隨著AI晶片對散熱需求的提升，預期伺服器冷卻用水也將逐漸增加，根據Bluefield Research數據，從2017年到2022年，全球資料中心的總耗水量每年增長6%。2030年每日用水量可能達到4.5億加侖。
耗水量的提升最直接的影響是未來水資源稀缺地區的資料中心可能因高耗水需求而面臨競爭加劇，導致水資源供應緊張，甚至可能迫使資料中心關閉。因此，科技廠們紛紛開始祭出解決方案，如微軟已於2015年投入大量金額於「Project Natick」，研發水下資料中心。此外，未來水資源相關的股票亦有望產生類似電力股的行情，可以關注有那些廠商供應水資源給資料中心，如American Water Works (AWK)、Aqua America (WTRG)。
新聞資訊
摩根大通的研究報告指出，AI 資料中心的高耗能和高耗水量問題正逐漸浮現，尤其是高耗水量問題在過去相對被忽視。隨著AI技術的快速發展，資料中心的用水需求急劇上升，預計到2030年，每天的用水量將達到4.5億加侖，相當於681個奧運標準游泳池的水量。這不僅會對水資源稀缺地區構成巨大壓力，還可能導致資料中心的運營面臨挑戰。因此，在推動AI發展的同時，解決資料中心的水資源管理問題將變得至關重要。
AI 資料中心的耗能和耗水問題
- 高耗能需求：AI資料中心在處理大量數據時需要大量電力，這已成為推動AI發展的重要關鍵。
- 高耗水需求：根據Bluefield Research數據，從2017年到2022年，全球資料中心的總耗水量每年增長6%。2030年每日用水量可能達到4.5億加侖。
用水方式與碳排放類似
- 範圍分類：資料中心的用水可分為範圍1、範圍2和範圍3。範圍1指的是現場伺服器冷卻用水，範圍2指的是發電的場外用水，範圍3是伺服器製造供應鏈用水。
- 範圍2的間接用水：傳統熱電廠發電過程中用水需求巨大，使得資料中心的範圍2用水足跡遠大於範圍1。
未來挑戰
- 水資源競爭：水資源稀缺地區的資料中心可能因高耗水需求而面臨競爭加劇，導致水資源供應緊張，甚至可能迫使資料中心關閉。
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