五分钟与AI对话大概要耗费五百毫升水，整个产业每年的用水量高达230亿立方米。最近，在辽宁大连举办的夏季达沃斯论坛上，毕马威中国副主席吴旭初提到，当我们和AI聊五分钟时，某个数据中心已经为此消耗了五百毫升的冷却用水。美国国家地理学会空气和水基金科学委员会委员温波也有相似的观点，只是衡量标准有所不同，他认为用户向AI提出十个问题，就相当于消耗了一瓶矿泉水的量。
AI为何这么耗水？报告分析，从上游到下游，AI产业都是用水大户。世界经济论坛的一份报告显示，在芯片、发电和算力三大AI环节中，每年大约有230亿立方米淡水被消耗，占全球工业淡水取用总量的3.7%。
首先是芯片制造环节。特别是先进制程的GPU，在制造过程中需要大量高纯度的超纯水，用于晶圆清洗、光刻、蚀刻等工艺流程。数据显示，一座规模正常的芯片厂，每天就能消耗1000万加仑（约3.8万立方米）的水，这相当于数万户家庭的日常用水总量。
其次是发电环节。业界常说“AI的尽头是电力”，因为数据中心本身就是耗电大户。传统的化石燃料发电厂，原理是通过蒸汽循环发电，冷却过程中会有大量水蒸发。即便是可再生能源，如太阳能和风能，同样需要在制造环节中间接用水。因此，随着人工智能技术的推进，电力消耗越来越惊人，自然也带动了用水量的增加。
最后是算力本身的耗水，具体是指给芯片散热。前面提到过，数据中心大约有40%的用电量用于散热。散热系统的热量最终要通过蒸发冷却的方式释放。有人估计，一座数据中心的用水量中，高达85%的部分是通过蒸发散失掉的。
由此可见，人工智能技术的发展确实建立在大量消耗水资源的基础上。这些问题背后存在一些弊端。首先，上述耗水活动是不可循环的，这意味着所有水资源都需要重新获取或制备，这是导致耗水量巨大的重要原因。其次，经过工业生产后的水会回归自然，但这些水已经混杂了杂质，如钙、氯化物和二氧化硅等，甚至可能携带病菌，还可能因为盐度升高而降低含氧量，从而影响水生生物。再次，全球近三成的芯片厂和四成的数据中心都建在缺水地区。这种选址可能更看重电价和土地成本，却忽视了水资源问题，导致缺水地区面临更严峻的危机。
几位专家在夏季达沃斯论坛上讨论耗水问题时，核心目的是呼吁企业关注并解决当前的用水难题。新产业可以考虑建在海边，利用几乎无限的海水循环，节约淡水资源；可以通过回收用水的方式，既减少对自然资源的无谓取用，也避免将混有杂质的水排入自然界。总之，在科技发展的同时，也要考虑到可能产生的副作用。技术终究是为人服务的，如果最终反噬自身，那就得不偿失了。
