你可能想不到：当你对着 DeepSeek 问问题、让 AI 写方案时，这个看不见摸不着的智能助手，正在咕噜咕噜“喝水”。

AI制图

AI会消耗水资源？这不是危言耸听。最近有研究者爆料，热门模型 DeepSeek 每 “开口” 一次，就要消耗一百多毫升水。而OpenAI CEO奥特曼之前也曾提到，GPT回答一个问题的耗水量约0.3毫升，看似只有几滴眼泪，但架不住全球每天上亿次的AI交互，累积起来的耗水量相当惊人。

AI 为何会消耗水资源？

AI不是真的要“喝水”，而是它的“大脑”——CPU、GPU组成的服务器集群，在高速运转时会产生巨量热量，必须靠冷却才能正常工作，这也是之前AI 耗水的核心原因。

聊到设备降温，“水哥” 王昱珩在《日出东方 科技追光》节目里，曾用一个特别通俗易懂的比喻来解释：“你可以把CPU、GPU看作人体的大脑和心脏，它们发热后的降温逻辑，和我们人体降温其实是同一个道理。”

身体发热时，先拿扇子扇风来散热，这对应着电脑机箱后侧小风扇的工作原理，也就是风冷；要是扇风不管用，就用湿毛巾敷额头，这和冷板降温的思路如出一辙，这两种都属于间接式降温；如果热度还是降不下来，就得像人发烧去医院输液降温一样，给设备用上浸没式液冷——相当于直接把设备的 “大脑和心脏” 泡进冷水浴缸里，这种方式的降温效率也是最高的。

目前主流的水冷方式，本质是通过持续水流带走服务器热量。随着生成式AI、自动驾驶等技术的普及，人类对算力的需求将呈指数级增长，服务器集群规模越大，耗水量自然越高。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。

高效又环保的降温方案，为何难推广？

既然浸没式液冷效率最高，为啥没完全替代水冷？王昱珩也拆解了其中的门道：目前浸没式液冷的介质主要分两类，一类是合成油、矿物油这类油类介质，好处是环保又便宜，但缺点很突出。不仅易燃，长时间在高温环境下还会酸化，进而腐蚀电器元件，所以每隔一两年就得更换一次，而且油还容易结垢，会影响高频信号的传输。另一类是氟化液，性能各方面都碾压油类，却有个致命问题，它含有有毒有害的PFAS（全氟和多氟烷基物质）。

与此同时， 国家对PUE(电源使用效率）值也有要求，新政策里要求PUE值≤1.25，这个数值也很好理解：要是PUE值是2，就代表每用2度电，只有1度电真正用在算力上，而剩下的1度电都耗费在了冷却等配套设施的运转中。而当下我们的核心目标之一，就是把设备的整体能耗降下来，理论上来说，PUE值越接近1，设备的能效就越高。

未来，液冷技术的普及将取决于如何在性能、成本与可持续性间找到平衡点，而这一探索本身，正是算力时代跨越“能耗悬崖”的关键一步。

AI耗水，带来了哪些影响？

从全球视角来看，水虽属可循环资源，AI耗水的环境影响远小于耗电，取水净化的能耗与数据中心电力消耗相比也不值一提，主要矛盾并非全球水资源总量不足，而是水资源分布的区域性失衡。《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。

不少科技公司喊出“水资源中和”的口号，效仿饮料企业通过生态补水抵消自身耗水量，但这些补水举措往往不落地于数据中心所在地。更关键的是，数据中心偏爱选址在地价低、电价便宜、监管宽松的区域，而这类区域大多本身就面临缺水难题。同时，随着AI产业爆发式发展，全球数据中心数量持续增加，水资源消耗的规模化增长态势愈发明显，与农业、民生用水的竞争加剧，给地球水资源带来沉重压力。

AI是推动人类社会进步的强大动力，而水资源是维系生命存续的基础，二者并非对立关系，而是需要通过技术创新与科学规划实现和谐共生。在追逐AI算力突破的同时，我们更需守住水资源保护的底线，唯有让AI技术在可持续发展的轨道上前行，才能既享受科技带来的便利，又守护好赖以生存的蓝色星球。这场关于“算力与节水”的平衡术，不仅关乎AI行业的未来，更关乎人类共同的家园。

作者：四月

内容来自：上海市科学技术协会

文章来源：科普中国