許多資料中心，例如位於美國俄勒岡州的穀歌設施，都會透過冷卻水塔來將水蒸發。
人工智慧（AI）的使用正以極快的速度迅速增長。
但這是一項耗能的技術，不僅需要用水來冷卻，還需在產生龐大電力的過程中消耗大量水資源。
根據聯合國的資料，全球已有一半人口正麵臨某種程度的缺水問題，而氣候變化與日益增長的需求預計將進一步加劇水資源短缺的情況。
AI的快速擴張，是否會讓情況變得更加嚴峻？
人工智慧究竟用了多少水？
OpenAI執行長山姆·阿爾特曼（Sam Altman）表示，ChatGPT回答一個問題大約會用掉15分之1茶匙的水。
然而，一項由加州與德州的美國學者展開的研究指出，OpenAI的GPT-3模型每回應10到50次查詢，就會消耗約半公升的水——也就是每次回應大約用掉2到10茶匙的水。
實際用水量的估計取決於查詢類型、回應的長度、回應的處理位置以及計算中考慮的因素。
據這些美國學者的估算，每10至50次查詢會耗水500毫升，包含了用於發電的水資源，例如燃煤、天然氣或核能發電廠中推動渦輪機的蒸汽。
阿爾特曼的數字可能未將這部分納入。當 BBC向OpenAI作出查詢時，該公司並未提供詳細的計算方式。
盡管如此，人工智慧的用水量仍在累積。OpenAI表示，ChatGPT每天回應約10億次查詢——而它隻是眾多人工智慧機器人中的其中一個。
這項美國研究估計，到了2027年，人工智能產業每年的用水量將是整個丹麥用水量的4到6倍。
“我們使用的人工智慧越多，消耗的水就越多，”該研究作者之一、加州大學河濱分校的任少磊教授（Shaolei Ren）表示。
人工智慧如何使用水資源？
用於製作圖像和影片的生成式人工智慧被日益廣泛應用，預計將增加對電力和水的需求。
從電子郵件、串流影音，到生成式文章或“深度偽造”(Deepfake)，這些線上活動都是由大型的電腦伺服器機架處理，這些設施稱為資料中心，有些甚至有幾個足球場之大。
當電力流經電腦時，設備就會變熱。
水在冷卻係統中扮演關鍵角色，通常用上的是幹淨的淡水。冷卻方式各有不同，但某些係統最多會將 80%的用水蒸發到大氣中。
人工智慧的任務所需的運算能力遠高於一般線上活動，例如網購或搜尋，尤其是像生成式影像或影片這類型的複雜任務。因此，它們需要更多電力。
雖然差異難以精確量化，但根據國際能源署的估算，一次ChatGPT查詢所消耗的電力幾乎是Google搜尋查詢的10倍。
而使用越多電力，產生的熱量也越多——因此需要更多冷卻。
人工智慧用水量的增長速度有多快？
資料中心包含用於處理線上活動的機架電腦伺服器。
大型人工智慧科技公司並未單獨公布其人工智慧活動所使用的水量，但其總體用水量正在持續上升。
根據他們的環境報告，自2020年以來，穀歌、Meta和微軟（OpenAI的主要投資者與股東）等公司，其用水量都有顯著增加。Google的用水量幾乎翻倍。至於亞馬遜網絡服務（AWS）則尚未公布相關數據。
隨著人工智慧的需求預計將會持續增長，國際能源署預測，到了2030年，資料中心的用水量將幾乎翻倍，這包括用於發電與製造電腦晶片的水資源。
Google表示，其資料中心在2024年提取了370億公升的水資源，其中有290億公升被“消耗”——主要是指蒸發。
這樣的用水量算多嗎？這取決於比較的對象。
若依照聯合國建議的每日最低用水量50公升，這些水量足以供應160萬人使用一年；或者，根據Google的說法，足以灌溉美國西南部51座高爾夫球場一年。
為什麽要在幹旱地區建設資料中心？
近年來，在一些容易發生幹旱的地區，包括歐洲、拉丁美洲，以及美國的亞利桑那州等地，當地民眾對資料中心的反對聲浪登上了新聞頭條。
在西班牙，一個名為“你的雲端使我的河流幹涸”（Your Cloud is Drying Up My River）的環保團體成立，旨在抵製資料中心的擴建。
在受到嚴重幹旱影響的智利與烏拉圭，由於當地民眾抗議水資源分配問題，穀歌已暫停或改變了資料中心的計畫。
智利環保組織反對穀歌新建資料中心的計劃，擔心會耗水過多。
NTT Data執行長阿比吉特·杜貝（Abhijit Dubey）表示，該公司在全球營運超過150個資料中心，目前對於在炎熱幹燥地區建設資料中心的“興趣日益增加”。
他解釋，這些地區之所以具有吸引力，是因為土地供應充足、電力基礎設施完善、擁有豐富的可再生能源（如太陽能與風能），以及友善的法規等因素。
專家也指出，濕度過高會加速腐蝕設備，並增加建築物冷卻所需的能源，這使得幹燥地區在某些情況下反而更具優勢。
穀歌、微軟 和Meta都在其環境報告中表示，他們的資料中心確實使用來自幹旱地區的水資源。
根據這些公司最新的環境報告：穀歌表示，其取水量中有14%來自“高風險”缺水地區”，另有14%來自“中度風險”地區。微軟表示，其46%的取水來自“水資源緊張”的地區。Meta則表示，其26%的用水來自“高”或“極高”水平的水資源壓力地區。亞馬遜雲端服務尚未提供相關數據。
2024年西班牙發生嚴重幹旱，導致巴塞隆納附近的水庫幾乎幹涸，加劇了人們對用水的擔憂。
還有其他冷卻選項嗎？
任少磊教授表示，幹式或空氣冷卻係統可以作為替代方案，但通常比水冷係統耗電更多。
微軟、Meta和亞馬遜都表示，他們正在開發“封閉循環”係統，在這種係統中，水或其他冷卻液體會在係統內循環使用，無需蒸發或更換。
NTT Data的執行長杜貝認為，未來在幹旱地區，這類係統很可能會被廣泛采用，但他也指出，目前整個產業在導入這些技術方麵仍處於“非常初期的階段”。
在德國、芬蘭和丹麥等國已有計畫或正在實施將資料中心產生的廢熱回收，用於當地的住所。
專家指出，企業通常偏好使用幹淨、新鮮的水，例如飲用水，因為這樣可以降低細菌滋生、管道堵塞與設備腐蝕的風險。
然而，也有部分企業開始增加對非飲用水來源的使用，例如海水或工業廢水。
這些好處是否值得付出環境代價？
人工智慧已經被應用於減輕地球的壓力，例如協助偵測強效溫室氣體甲烷的泄漏，或是以更節能的方式重新規劃交通路線。
聯合國兒童基金會（UNICEF）創新辦公室全球主任湯瑪斯·達文（Thomas Davin）表示，人工智慧有可能成為全球兒童在教育、健康，甚至氣候變化領域的“改變遊戲規則者”。
一些數據中心建在幹旱地區，但公司表示他們正在努力有效利用水資源並幫助補回水資源。
但他表示，他希望看到企業之間的競爭是朝著“效率與透明度”邁進，而不是單純地“爭相推出最強大、最先進的模型”。
他也希望企業能將其模型開源，也就是讓所有人都能使用並加以改良。
達文認為，這樣可以減少訓練模型所需的大量電力與水資源——訓練過程需要喂入大量資料，讓模型進行處理並據此生成回應。
然而，獨立研究員洛雷娜·豪梅-帕拉西（Lorena Jaume-Palasí）則持不同看法。她曾為多個歐洲政府、歐盟與聯合國機構提供建議，並創辦了“倫理科技協會”（Ethical Tech Society）網絡。她表示，人工智慧的大規模增長“根本無法”在環境上實現永續。
她說：“我們可以讓它更有效率，但效率提升的結果就是會產生更多使用量。”
“從長遠來看，我們根本沒有足夠的原材料來支撐這場打造更大、更快人工智慧係統的競賽。”
科技公司怎麽說？
穀歌、微軟、亞馬遜雲端服務和Meta都表示，他們會根據當地條件謹慎選擇冷卻技術。
這些公司都已設定目標，在2030年前達成“水資源正向效益”（water positive）。這表示他們的目標是，在整體營運中，平均回補的水量要多於取用的水量。
為了實現這一目標，他們資助並支持保護或補充該地區水資源的項目，例如恢複森林或濕地、修複泄漏點、改善灌溉係統等。
亞馬遜雲端服務表示，他們已達成目標的41%，微軟則表示“進展順利”，而穀歌和 Meta公布的數據顯示，他們的回補水資源的數量已有顯著增加。
不過，聯合國兒童基金會的達文指出，整體而言，距離實現這些目標仍有“很長的路要走”。
OpenAI則表示，他們正在努力提升水與能源的效率，並補充說：“認真思考如何最佳地利用計算能力仍然至關重要。”
然而，任教授指出，業界仍需有更一致、標準化的用水報告：“如果我們無法測量，那我們就無法管理。”
