报告：数据中心消耗大量水来冷却生成人工智能服务器

众所周知，报告ChatGPT等生成人工智能模型会消耗大量能源 
，数据水冷但很少有人意识到维持它们的中心运行也需要大量的水  。

在最新的消耗环境报告中，生成人工智能行业的大量两家领先企业微软和谷歌报告称 ，其数据中心的却生耗水量大幅增加，专家将其归因于人工智能模型的成人日益普及。

从2021年到2022年，工智微软数据中心的报告用水量增加了34%。该企业去年消耗了超过64亿升水 ，免费模板数据水冷据说足以填满2500多个奥运会规模的中心游泳池。

谷歌的消耗情况也类似，该企业报告称其水消耗量在同一时间段内激增了20%。大量用水量的却生大部分增长是由于人工智能工作量的增加
。大多数人都没有意识到ChatGPT背后的成人资源使用，如果不知道资源的使用情况 ，那么我们就无法帮助保护资源。

值得注意的是源码库 ，谷歌所有数据中心的用水量增长并不一致 。其俄勒冈工厂的用水量保持稳定，此前该工厂因其高消耗量而引起负面新闻报道 。然而，它在爱荷华州的Council Bluffs数据中心，比其他任何数据中心都需要更多的饮用水 。有几个因素决定了数据中心的用水量，包括数据中心的位置 、季节和使用的源码下载数据中心冷却技术。

问题在于，许多数据中心采用大规模冷却系统
，以避免为其人工智能计算提供动力的服务器过热
。大多数使用暖通空调需要大量的水，而另一些则使用通常同样需要大量水的冷却塔。一些清洁能源，例如热电厂，也依赖大量的水来冷却 。

数据中心使用的大部分水都是循环利用的高防服务器
，即使只是自然循环 ，但能源就不是这样了 。同样值得注意的是 ，虽然人们的注意力都集中在云数据中心上，但由于利用率更高，这些数据中心在效率方面通常优于本地设施  。更重要的是，微软和谷歌都有减少能源和水足迹的建站模板商业动机。

微软此前曾表示，它打算到2030年实现“节水” 、“负碳”和“零浪费”
。“水积极”是什么意思并没有正式的定义 ，但它通常表示一种承诺，不仅要节约用水，而且要把更多的水投入到环境中去。

例如，百事可乐报告了其位于墨西哥城(“高水风险地区”)的零食工厂采取的一系列水积极战略 
。水通过工厂机械后，模板下载将被收集并按照饮用安全标准进行处理 。然后
，它被运送到九英里外的另一个设施 ，在那里用于清洗土豆，以制作公司的Sabritas薯片 。

微软尚未明确打算如何实现水利，但在其可持续发展报告中表示，将继续分析其排放量 ，增加使用清洁能源为数据中心供电 ，购买可再生能源并投资其他环保技术。其认识到人工智能训练是能源和水资源密集型的，并表示正在积极努力提高这些领域的效率。

该问题的解决方案包括降低人工智能模型的能源需求，这涉及构建更高效的算法和硬件，尽管这样做需要时间。微软还探索了更多创意，例如将数据中心设在海洋中。2018年
，该企业在苏格兰奥克尼群岛海岸击沉了一座设施，并对其性能进行了两年研究 ，发现其能源效率得到了显着提高
 。

海底数据中心的优点是可以利用海洋中的水进行冷却。微软表示 ，将整个设施浸入水下也有助于保持凉爽，这意味着其冷却系统不需要做这么多工作 。