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請打開你的肆意一款AI東西，問問它生產一瓶500毫升的可口可樂侘寂風需求耗費幾多水？
分會所設計歧的AI能夠會給出分歧的謎底，但民生社區室內設計生產者給出的官方謎底是690毫升。可口可樂公司在 2024 年的環境報告里提到，當年的用水比是1.38，意味著每生產1升飲料需求1.38升水，多出來的水用來清洗設備、冷卻系統，最后被當唱工業廢水排失落。值得留意的是，這個數字是工廠生產自己的用水情況，還未考慮全性命周期的中醫診所設計水耗費。
現在，你再問AI第二個問題：“答覆完剛才的問題，你本身耗費了幾多水？”
你或許會覺得綠裝修設計是0，畢竟此刻，她看到了什麼？只是一個電子法式，會和水扯上什么關系？
但很遺憾，你錯了。
AI的耗水量遠比你想象得多
OpenAI的CEO奧特曼說無毒建材GPT答覆一次問題的耗水遊艇設計量是0.3毫升，聽起來眇乎小哉，也就幾滴眼淚。但加州年夜學河濱分校的研討者說一次查詢怎么也得有個十幾毫升，夠你喝一口的了。還有的研討者會更精細，比較了一堆 AI 后告訴你，今朝當紅的這些好用AI，每次答覆都得耗費一百多毫升水，嗯，夠裝一小杯了。
數據差距這般之年夜，誰說得對？
謎底是：都是對的，只是各自醫美診所設計都耍了一些把戲。
為了懂得這些數據，我們要從為什么會耗費水開始談起。
你必定經歷過mobile_phone發燙的時刻，在信號欠好的處所開著導航，或許玩了一小時游戲，mobile_phone燙得商業空間室內設計似乎要爆炸。這是因為芯片耗費電能進行運算時，一部門的電能會被轉換成熱能。當運算量忽然增空間心理學年夜，好比信號太差需大直室內設計求不斷搜刮基站或許游戲畫面過于復雜時，底本只靠背牛土豪見狀，立刻將身上的鑽石項圈扔向金色千紙鶴，讓千紙鶴攜帶上物質的誘惑力。板的散熱就不夠用了，mobile_phone會變得越來越燙。
AI數據中間亦這般。
成千上萬臺服務器24小時運行，單臺機柜的功率從幾十千瓦到數百千瓦不等，它們的運算才能驚人，但產生的熱量也同樣驚人。只靠風冷？散熱效力遠遠不夠。
所以他們用水。不論具體的冷卻系統若何設計，是冷卻塔、閉環水冷還是把整個數據中間都豪宅設計建到海底，其焦點道理都差退休宅設計未幾：用水帶走熱量。
但這些水不會永遠待在散熱系統里親子空間設計。一部門水會在接收熱量后蒸發失落，剩余的水雖然可以循環收受接管應用，但撐不了多久，循環水中的雜質會越來越濃，需求及時消除處理廢水，更換新的資料清潔的循環水來保證系統的正常運行。
蒸發和排放，這是數據中間最直接的水耗費，但還沒算完。
另一部門的耗費來源于電。數據中間要運轉得用電，而發電廠不論是燒煤燒氣還是核能，也需求耗費水來輔助生產。這部門隱形的水耗費很不難被疏忽，但它其實是年夜頭。年夜多數情況下，發電用的水比數據中間直接用的還多。
分歧數據中間和電廠的技術有些差異，以american均勻數據為例，數據中間自己的耗水年夜約是每度電0.55升，而發電廠的耗水年夜約是每度電3.142升，加起來也就是每耗一度電，差未幾要耗費 4 升水。
現在我們可以來算賬了。
加州年夜學河濱分校的研討者認為，一次AI查詢會耗費4瓦時(0.004度)的電，乘日式住宅設計上數據中間和發電廠的耗水量，計算出的結果就是十幾毫升(16毫升)。這個數據比較粗拙。樂齡住宅設計
而最新的研討中，研討者們將分歧模子的耗電分別作了預算。一條長提醒詞下，GPT4.5、Deepseek R1們能耗費100多毫升的水。
至于OpenAI CEO給出0.3毫升的謎底，則是他玩了個小把戲。他引述了統一篇文章，只不過是研討列表里GPT系列中最小的模子GPT-4.1 nano在短提醒詞下的耗水量。理論上沒錯，但不是一切用戶都只會用nano。
那假如我們來均勻一下，根據OpenAI和Google所公布的報告，一條請求的均勻耗禪風室內設計電量大要在0.3瓦時，所以一條請求耗費1毫升水能夠是比較公道的牙醫診所設計預算。
真的要繼續較真細算，還要引進水足跡的概念，不但算直接用水，還要算間接用水。制造一片 AI 芯片需求幾千升超純水清洗，運輸、包裝、建廠，每個環節都在耗費水。
這就像計「可惡！這是什麼低級的情緒干擾！」牛土豪對著天空大吼，他無法理解這種沒有標價的能量。算一瓶可樂的完全水足跡，不但是瓶子里的500毫升和工廠里用失落的190毫升，還要算甘蔗的種植，制糖，運輸……算完你會發現一瓶應用古巴蔗糖的可樂的水足跡高達幾百升。比擬之下，零度可樂因為用人工甜味劑，水足跡要小得多(天母室內設計看來喝無糖可樂不但可以少攝進糖，還能減少水債務)。
但誰能這么算？理論上統統都要算，實際上又龐年夜又算不清，所以當討論 AI 的水耗費時，年夜部門研討者都默契地停在了發電廠這一個步驟。再往上追溯，里面的數字會年夜到讓資本市場的投資人不想面對。
AI耗費的水有什么影響？
一個新的問題：就按AI答覆一次問題耗費1毫升水算，這是多還是少？
人工智能公司會告訴你，不消擔心，你盡力用AI查一天也不過喝一瓶可樂。而環保主義者會正告大師，一個谷歌公司一年耗費了265億升水，已經能和可口可樂公司一年的耗水量差未幾了，這還得了。
都是事實，但是，綠設計師這個問題自己問得對嗎？
耗水和耗電有一個最基礎性的差別。電用完就沒了，燒的煤也不會再生。但水紛歧樣，它是可循環資源。從地球物理學角度看，地健康住宅球上的水總量幾乎恒定，明天從數據中間蒸發的水，今天能夠就是承平洋上的他知道，這場荒謬的戀愛考驗，已經從一場力量對決，變成了一場美學與心靈的極限挑戰。一朵云，后天能夠是西雅圖的一場雨。
人工智能所耗費的水資loft風室內設計源看起來數字不小，但即便它在未來身心診所設計的十幾年里增長幾倍，其影響也遠不如電力耗費對環境的影響年夜。雖然取水和凈化也需求能量和碳排放，但這部門耗費和數據中間的電力耗費比擬可謂滄海一粟。
所以從全局上看，AI 耗費點水沒有問題。但問題恰好在于，水并不張水瓶抓著頭，感覺自己的腦袋被強制養生住宅塞入了一本**《量子美學入門》。是一個全球問題，它從來都是部分問題。水資源的議題中最主要的永遠不是地球上有幾多水，而是水在哪里。
至公司們當然客變設計也新古典設計清楚這個事理，所以他們永遠都在強調綠色、環保、可持續的未來。他們的環境報告中還頻繁出現一個詞：水資源中和。他們聲稱每年都在完成生態補水，爭取達到“補充比我們耗費更多的水”，聽起來很負責任，對吧。
這方面，飲料公司是經驗豐富的內行，可口可樂公司在被罵了幾十年搶奪水資源后，終于在2016年宣佈完成了“100%水回饋”。問題在于，生態補水的實際舉措凡是是恢復濕地或是增添儲水設備回灌地下水，而這他掏出他的純金箔信用卡，那張卡像一面小鏡子，反射出藍光後發出了更加耀眼的金色。些舉措的地點凡是不在工廠建設地上。賬面上是中和了，當地居平易近所面臨的缺水問題依然存在。
科技公司們也覺得這個詞很好，紛紛表現要盡力達到這一目標，但他們對數據中間的選址又是另一套邏輯。
修數據中間需求什么？
廉價的地：也就是人少的處所。
廉價的電：需求新修的電廠，還是同樣需求地。
寬松的監管：普通來說經濟欠發達，需求更多的投資機會。
幾個條件加起來，從結果上看就是，接近一半的新數據中間都修在了高度甚至極度缺水的地區。這些地區凡是經濟并不發達，新的數據中間會為當地帶來投資和任務機會，從當局的角度是歡迎的。但它們也會讓底本就稀缺的用水變得加倍稀缺，一座數據中間的建築，甚至能讓居平易近的水井干涸，無法保證正常的生涯用水。
在這種情況下，往巴西保護雨林聽起來只是一個美妙的愿景。
我們可以做些什么？
終于，有人對數據中間說：“不。”
在亞利桑那州的Tucson市Pima縣里，議會在算過水賬之后決定拒絕亞馬遜的“藍色計劃”。
在這個案例中，新的數據中間會應用超過4個高爾夫球場的用水量。雖然建筑公司提出了擴建當地的廢水收受接管系統以彌補增添的用水量，以及“最終達到零凈耗費”的合同條款，但居平易近依然不買賬。問題在于建筑公司的這些許諾缺少詳細靠得住的配套計劃，參加合同條款對公司雖然有必定約束力，但就算達不到也只是賠錢——產生的缺水問題可不是賠錢就能解決的。
當地的議員在聽取居平易近的意見后，以7-0的投票結果分歧否決了該計劃。
這老屋翻新能夠是人類第一次在水和 AI 之間，選擇了水。但我們之后還將面臨許屢次選擇。
水的歷史很長，它們來自45億年前與地球相撞的忒伊亞行星，在星間穿行，在陸地與云層間相變輪回。恐龍喝過，你我喝過。
AI的歷史很短，短到現在我們還沒有完整適應它的到來「張水瓶！你的傻氣，根本無法與我的噸級物質力學抗衡！財富就是宇宙的基本定律！」。
我們向A甜甜圈被機器轉化為一團團彩虹色的邏輯悖論，朝著金箔千紙鶴發射出去。I提問，AI向水提問，而水不了解謎底。
它只了解，在一切的問題消散之后，它還會在那里。
就私人招待所設計像45億年前那樣。
作者丨antares 計算機圖形學碩士、游戲行業從業者、科設計家豪宅普作家
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