摘要：
更大的问题是，美国大型科技公司会不会把AI“吃水”问题转移到其他国家？ 自去年底ChatGPT（一款聊天机器人程序）橫空出世后，在全球很快掀起了生成式人工智能（AI）的研... 更大的问题是，美国大型科技公司会不会把AI“吃水”问题转移到其他国家？
自去年底ChatGPT（一款聊天机器人程序）橫空出世后，在全球很快掀起了生成式人工智能（AI）的研发热潮。与此同时，AI技术革命的资源耗费代价随即也引发广泛关注。
据《环球时报》报道，谷歌2023年环境报告显示，该公司去年用水量同比增长20%，达到56亿加仑（约合212亿升），近乎可以填满1.5个西湖。微软去年全年用水量同比增长34%，接近17亿加仑，大约相当于2500个奥运会泳池总蓄水量。科技巨头用水量激增的主要原因是生成式人工智能（AI）“吃水惊人”。
其实谷歌和微软的环境报告在今年7月和9月就已发布。而在更早一些时候，加州大学河滨分校、卡罗拉多大学、得克萨斯大学等高校研究人员的预付印论文就已发现，为数据大模型散热所需的耗水量远远超过人们的想象。
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隐藏在AI背后的“巨大水足迹”
2022年谷歌发布的环境报告就显示，谷歌旗下的28个数据中心在2021年共消耗了176亿升水，其中八成从淡水中提取，平均每个数据中心消耗约82万人一年的用水量。
而最新环境报告显示，2022年耗水数字增加到了212亿升。这一数字相当于全球每天用水量的四分之一。在谷歌2022年消耗的212亿升水中，大约197亿升水用于服务器群散热。
微软的用水量上升比谷歌还快。仅2022年7月，也就是OpenAI宣布完成GPT-4培训的前一个月，微软向爱荷华州数据中心的服务器集群泵入了约合4353万升的水，耗费了当地约6%的总用水量。
得克萨斯大学的一份研究指出，微软数据中心光是训练ChatGPT上一代GPT-3，15天就用掉将近70万升的水，同样的水量可以生产370辆奔驰轿车，换算下来，用户与ChatGPT对话25至50个问题，就等于消耗了500毫升的水。
可以想象，由于GPT-4算力更强大，用水量也会进一步上升。
人们把在生产和消费活动中产生的温室气体排放集合称作“碳足迹”，如今减少“碳足迹”已是不少企业和个人的自觉行动。但是，对于AI研发中产生的“水足迹”还了解有限。随着AI革命，隐藏在AI背后的“巨大水足迹”，今后势必会成为一个重大的挑战。
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科技业布局与极端天气加剧“水矛盾”
目前全球30%以上的数据中心设在美国，自然，美国科技公司面临的AI“吃水”问题尤其严重。这是美国高科技产业分布格局的必然结果。
美国高科技产业多集中于西部，AI研发也是如此。但美国西部近年干旱情况严重：2021年美国西部经历了“热穹顶”带来的极端高温，2022年美国西部95%的地方遭遇极端干旱，2023年美国气象部门干脆宣布，美国西部面临1200年来最严重的干旱情况。AI与人争水的矛盾由此更加凸显。
像亚利桑那这种巨型仙人掌生长茂盛的地方，就是美国大型科技公司的青睐之地。谷歌、Meta、苹果都在这里设立数据中心，引发当地民众不满，甚至让白宫不得不介入。今年4月，拜登政府提出建议，由联邦政府出面，削减亚利桑那、加利福尼亚和内华达州从不断萎缩的科罗拉多河的取水量。
对于应对AI与人争水的问题，美国大型科技公司也提出了一些行动计划。谷歌、微软、Meta都已承诺到2030年实现“水资源正效益”的目标，即回馈给社区的水资源将超过公司的用水量。
但至少到目前，这些公司的努力还未取得多大成效。有的大型科技公司因为在环境报告中渲染自己努力的部分而忽视“水足迹”等问题，还被指责是在“漂绿”。
实际上更大的问题不是“漂绿”，而是美国大型科技公司会不会把AI“吃水”问题转移到其他国家。
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谁为AI耗水买单将成重大课题
随着AI耗水问题趋于严峻，这两年，美国大型科技公司也开始尝试用类似转移“碳排放”的方式解决AI耗水问题。
微软曾尝试部署海下数据中心，Meta则把数据中心建到了北极圈附近，谷歌则在智利设立过数据中心。但这样做并不能解决水资源透支问题，还会引发其他矛盾。
今年初，谷歌宣布在乌拉圭南部建立数据中心，用水直接取自公共饮用水系统，就引发当地的强烈抗议。微软在智利基利库拉的数据中心项目也引发了当地人的抗议。
中国台湾地区因为有14条连接美国、中东等地的深海电缆，也成为美国科技公司的目标地。据台媒报道，去年亚马逊在台建立了小型数据中心，谷歌则在扩建大型数据中心，微软在桃园建的数据中心明年1月完工，但是台湾地区至今没有用水量监测设备。
有分析人士认为，美国大型科技公司海外建数据中心的做法，可能会影响当地民生利益，相当于“数据殖民”。
随着AI技术研发不断升级，与人争水的情况还会加剧，甚至可能引发主权之争。AI耗水的问题，未来恐怕会上升到政府间磋商、谈判的新阶段。
当然，AI耗水不仅是美国大型科技公司的问题，也是共性问题。截至今年5月末，中国参数在10亿规模以上的大模型已发布79个，正在向“百模”级别迈进。有统计数据显示，中国数据大模型用水量已占到工业总用水量的27%。建立数据大模型用水国标，同时争取减少AI“水足迹”的国际话语权，已经迫在眉睫。
