近年来，随着人工智能技术（AI）越来越进步、用户数量越来越多，全球范围内，数据中心降温用水量逐年递增，引发业内针对AI水资源消耗和环境影响的关注。

　　■用水量持续激增

　　多年来，业内一直在淡化或否认AI的环境成本，但实际上其对环境的影响显而易见，尤其是在水消耗方面。《自然》期刊指出，在日益严重的淡水短缺危机、持续干旱和公共供水基础设施迅速老化的当下，亟需深度调查和解决AI的水耗问题。

　　AI的水消耗主要来自两个方面：模型训练和数据中心的冷却系统。过去一年，微软、谷歌、Meta竞相研发和推出生成式AI产品，该产品的数据处理和分析能力远超传统软件。然而，美国加利福尼亚大学河滨分校指出，生成式AI驱动搜索产生的能源消耗是传统网络搜索的4至5倍，用于设备冷却的水消耗同样惊人。

　　据了解，美国人工智能研究公司OpenAI开发的ChatGPT，每回复10到50个问题，至少需要消耗500毫升水，具体耗水量还会根据被部署的时间和地点而出现不同程度的调整。据悉，OpenAI位于爱荷华州的一个数据中心集群，因为严重耗水被当地居民起诉。根据公开诉讼文件，2022年7月，即OpenAI完成模型训练的前一个月，这个数据中心集群消耗了该地区6%的水资源。

　　微软、谷歌、Meta运营的数据中心也都是利用水来冷却设备。数据显示，截至2022年底，微软用水量同比增加了34%，谷歌同比增加22%，Meta同比增加3%。

　　《金融时报》援引数据指出，到2027年，AI将推动取水量（从地下或地表水源中取水）增加到42亿至66亿立方米，约为英国每年用水量的一半，相当于美国华盛顿州全年取水量。

　　■应优先发展节能算法

　　AI一直被视为协助全球能源转型的“新帮手”，其不仅可以更高效地评估气候变化，还有助于平衡电力需求，甚至可以追踪排放情况。例如，谷歌将其人工智能部门的机器学习应用于预测需求和天气等变量，将其一个数据中心的制冷能耗减少了40%，还使用软件寻找世界上太阳能和风能过剩的地区，以建立数据中心运营。

　　鉴于AI所需算力正在飞速增长，预计每100天就会翻一番，未来5年可能会增长超过一百万倍，如何维持技术创新与环境保护之间的平衡，正在成为科技公司头等大事。业内认为，科技公司亟需探索一条环境友好型路径来利用电力和水资源，包括通过资助改善漏水的灌溉基础设施或恢复湿地系统的工作，将更多的水资源重新投入到诸如含水层之类的系统中。

　　美国南加州大学安纳伯格分校人工智能社会影响研究教授、微软研究院首席研究员凯特·克劳福德表示，科技公司应该优先发展节能硬件、算法和数据中心，并且只使用可再生能源。此外，还应由独立机构定期进行环境审计，旨在提高企业透明度，从而更高效、更环保地推动数智化技术研发。

　　■有必要建立问责机制

　　“在气候变化危机日渐加剧的当下，我们不应该在不了解真正影响的情况下盲目使用生成式AI系统。”凯特·克劳福德强调，“如果没有更好的透明度和更公开的数据，就不可能追踪AI模型对环境的真正影响。全球很多地方都在经历深度且长期干旱，新鲜饮用水已经成为一种稀缺资源。”

　　然而，要获得关于环境影响的准确和完整的数据和信息非常困难。目前已知的分析和预估都是基于研究人员基于实验室的研究、少数公司的可持续报告、政府发布数据等。换句话说，科技公司几乎没有主动公开的意愿，建立问责机制似乎势在必行。

　　今年2月，美国马萨诸塞州参议员埃德·马基等民主党人提出了《2024年人工智能环境影响法案》，希望通过美国国家标准与技术研究所联合学术界、工业界和民间社会，建立评估AI对环境影响的标准，为开发者和运营商创建一个自愿报告框架。如果通过，这将是美国首个针对AI对环境影响的法案，但由于仍然围绕自愿报告展开，可能很难形成持久且强效的问责制度，能否推动下去也属未知。