與ChatGPT或其他生成式AI交流25—50個問題，居然要耗費一斤水。近期，谷歌發(fā)布的《2023年環(huán)境報告》顯示，其去年的用水量同比增加了20%，達到56億加侖，其中絕大部分都用于為該公司的數據中心散熱。這一變化引起行業(yè)和市場的廣泛關注，有專家呼吁盡快為數據中心用水建立一套規(guī)范、統(tǒng)一的標準與利用效率評價方法，使其成為數據中心實現綠色低碳發(fā)展的又一關鍵標準工具。

谷歌一年消耗56億加侖水，AI訓練成主因

2022年底，由OpenAI研發(fā)的聊天機器人程序——ChatGPT，因能根據聊天的上下文進行互動，還能幫人完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼、論文等任務，在全球范圍內迅速走紅，成為人工智能領域的現象級應用，從而引發(fā)了全球互聯網公司的AIGC競賽。

要對AI進行大量訓練，就意味著需要更強的算力中心和與之匹配的散熱能力。在AIGC行業(yè)迅猛發(fā)展的同時，對水資源的消耗也在不斷增加。據《每日經濟新聞》報道，近日，谷歌發(fā)布了《2023年環(huán)境報告》，其中一項數據引發(fā)行業(yè)和市場的廣泛關注：其去年的用水量同比顯著增加20%，達到56億加侖。有第三方機構統(tǒng)計顯示，56億加侖，約等于國內某一線城市全年的用水量，或者是全球每天飲用水的1/4。也有人稱，這水量相當于37個高爾夫球場的用水量，大概能裝滿一個半西湖。在這56億加侖耗水中，有52億都被用于該公司的數據中心。對此，有專業(yè)人士指出，對AI的大量訓練成了數據中心耗水的核心原因。

此前，卡羅拉多大學與德克薩斯大學的研究人員在一篇《讓AI更節(jié)水》的預印論文中也發(fā)布了訓練AI的用水估算結果，顯示訓練GPT-3所需的清水量相當于填滿一個核反應堆的冷卻塔所需的水量。ChatGPT（在GPT-3推出之后）每與用戶交流25—50個問題，就得“喝下”一瓶500毫升的水來降溫。

如何減少數據中心耗水量，不少企業(yè)給出答案

據了解，當前數據中心耗水已成為制約數據中心快速發(fā)展的因素之一，如何減少數據中心的耗水量、降低WUE（水資源使用效率）值等問題也在業(yè)內被廣泛討論。不少數據中心為了節(jié)水嘗試了各種方法進行散熱。阿里云千島湖數據中心因地制宜采用湖水制冷，深層湖水通過完全密閉的管道流經數據中心，幫助服務器降溫，再流經2.5公里的青溪新城中軸溪，作為城市景觀呈現，自然冷卻后最終潔凈地回到千島湖。騰訊貴安七星數據中心使用新一代間接換熱制冷設備，最大化利用貴陽當地年均溫度15攝氏度的自然條件，極限PUE（能源使用率，越接近1能效水平越好）可低至1.1左右，處于國內領先水平。

全國各地，如北京、上海、廣東等，也先后出臺了一系列相關規(guī)劃和指導意見，要求加強新建數據中心PUE監(jiān)管，對能耗居高不下的“老舊”數據中心實行升級改造和關閉騰退。北京市發(fā)展改革委又于近日修訂印發(fā)了《關于進一步加強數據中心項目節(jié)能審查的若干規(guī)定》，其中還新增了關于引導數據中心充分利用再生水的內容：再生水輸配管網覆蓋范圍內的數據中心，設備冷卻水、機房加濕等非生活用水應采用再生水。

但同其他諸多新興行業(yè)一樣，數據中心在用水方面缺乏全國范疇的統(tǒng)一標準和評價方法。中國通信工業(yè)協會數據中心委員會常務副理事長黃超表示，“目前國內對WUE指標還沒有廣泛的統(tǒng)一標準，現在較多聚焦在PUE層面，但其它如芯片能耗的控制、算法層面的節(jié)能，以及我們討論的耗水問題，都不是簡單的PUE能夠代表的。”中國數據中心節(jié)能技術委員會秘書長呂天文則建議相關部門盡快為數據中心用水建立一套規(guī)范、統(tǒng)一的標準與利用效率評價方法，這將成為數據中心實現綠色低碳發(fā)展的又一關鍵標準工具。