AI的能源消耗：水资源的挑战与解决方案

今年科技领域中，AI 成为了备受关注的焦点。为了构建先进的 AI 模型，不仅需要强大的算力支持，同时也需要大量的能源消耗。这表明，在追求 AI 技术的发展过程中，我们需要在算力和能耗之间寻求平衡，以确保其持续发展。

近期，谷歌和微软这两家科技巨头相继公布了他们的年度环境报告，引起公众对人工智能（AI）对水资源影响的关注。据报告数据显示，微软去年的用水量激增34%，而谷歌则消耗了高达56亿加仑（相当于约212亿升）的水资源，这相当于fill up 31850个标准泳池所需的水量。这些数据反映出，随着AI技术的广泛应用，水资源消耗也日益增加，这是一个值得我们深思的问题。

一项来自美国科罗拉多大学的研究发现，当ChatGPT被要求回答20到50个问题时（这取决于所涉及的信息量和天气状况），它会消耗高达500毫升的清水。这个”水耗怪物”的存在，使得全球各国在大力引进AI产业的同时，也纷纷开始寻找方法来节约能源，以减少AI产业对环境和资源的负面影响。

微软：

数据中心用掉当地用水总量的 6%

最近，微软发布了一份环境报告，其中显示，他们在2022年使用了约64亿升水，这一数据较2021年同期增长了34%。值得注意的是，AI模型的训练成为了导致水资源消耗增长的主要原因。我们知道，AI模型的训练需要大量的芯片算力，因此，为了保证机器的正常运行，需要对过热的机房进行物理降温，而这就需要消耗大量的清水。

微软及其控股的OpenAI将大部分数据中心的设施设立在美国爱荷华州西得梅因市，而该地区的河流成为了微软获取水资源的核心来源。据微软总裁兼首席法务官布拉德·史密斯在五月份透露，公司在西得梅因建设了一个”最先进的AI超级计算数据中心”，这个数据中心专为训练OpenAI的第四代模型GPT-4而设计。据统计，在GPT-4最终完成所有训练任务的一个月前，微软向爱荷华州的数据中心集群输送了约1150万加仑（相当于4353万升）的水资源，占据了当地用水总量的6%。

布拉德·史密斯强调，卓越的人工智能工具并非出自加利福尼亚州那些才华横溢的工程师们，但在某种程度上，它的诞生却与爱荷华州的母亲河息息相关。

美国加州大学河滨分校的研究人员指出，微软在创建AI模型时选择将工作重心放在爱荷华州而非亚利桑那州，这一决策可以说是明智之选。

原内容主要比较了愛荷華州和亞利桑那州在人員培訓方面的差異，以及在用水量和能源消耗方面的不同。愛荷華州的氣候足夠涼爽，能夠通過室外空氣循環通風來保持超级計算機的正常運行，並將熱量排出建築物；相比之下，亞利桑那州在干旱缺水的情況下，為數據中心降溫變得比較困難。而微軟公司在公開文件中透露，只有在溫度超過29.3攝氏度時，才會自動抽取水源以降低數據中心的溫度。改寫後的內容則著重於說明在不同地區，由於氣候和自然條件的不同，對於数据中心的管理和運行方式存在差異。在愛荷華州，由於其凉爽的氣候和豐富的水资源，可以透過室外空氣循環通風的方式，讓超级計算機在適當的溫度下正常運行，同時將熱量有效地排出建築物；然而，在干旱缺水的亞利桑那州，這種方式就难以實現，因此需要采取其他方法來維持數據中心的運作和降低溫度。此外，微軟公司的文件也顯示，只有在极端情況下，例如溫度超過29.3攝氏度時，才会抽取水源進行冷却，這也反映了不同地區在数据中心管理上的差異。

谷歌：

用水量激增，正在研究节水计划

谷歌近期公布的2023年环境报告揭示了该公司在2022年的用水情况。据报告，谷歌在2022年消耗了惊人的212亿升水，其中约196亿升被用于支持其数据中心。值得注意的是，与2021年同期相比，谷歌的用水量在2022年实现了20%的增长。这一增长幅度与谷歌所推出的Bard人工智能聊天机器人的算力提升相吻合，据加州大学的研究团队计算，这种情况表明谷歌的用水需求正在与其新的人工智能技术的运算能力增长保持一致。

Bard 使用的底层大模型是 PaLM 2，公开资料显示 PaLM 2 的预训练使用到了 3.6 万亿个 token（参数）。比上一代 PaLM 模型的 7800 亿 token 大大增加。庞大的训练量带来了模型能力的提升，也就意味着谷歌需要更强大的数据中心。

为了让机房里成千上万张显卡稳定安全地提供算力，谷歌配备了蒸发冷却装置来将空间保持在理想温度。其原理是通过水汽蒸发带走屋内的热量，因此，该数据中心所需要的水量也相当惊人。

对于水资源消耗问题，谷歌公司也给出了公开回应，承诺今后将更多使用通风等方式为机房降温，减少清水的消耗和蒸发。同时谷歌还称，其消耗的水资源中有大约 82% 来自 ” 水资源本来就过剩的地方 “。而对于剩下的 18% 用水量，谷歌称将与合作伙伴一起探索 ” 如何更加合理地利用自然资源 “。

AI 耗水还耗电

各国开始重视能耗问题

随着 AI 产业的快速兴起，其近乎夸张的能源消耗引起了各国关注。根据不完全统计，2020 年全球发电量中，有 5% 左右用于计算能力消耗，而这一数字到 2030 年将有可能提高到 15% 到 25% 左右，也就是说，计算产业的用电量占比将与工业等耗能大户相提并论。

丹麦哥本哈根大学测算认为，微软数据中心内使用英伟达 GPU 构建的 ” 神经超级网络 ” 运行功率约为 19 万千瓦时，如果按照美国的平均碳排放水平计算，将产生 85 吨的二氧化碳，基本相当于开车到月球再返回地球所产生的能耗。哥本哈根大学学者沃尔夫 · 安东尼认为，必须认真对待 AI 产业的资源消耗问题——从 2012 年到 2018 年之间，AI 研究的能源成本增长了约 30 万倍。

目前，全球各国已经开始高度关注此类问题。就在 ” 孕育 ” 了 ChatGPT 的爱荷华州西得梅因市，当地水务公司表示，为了保障居民生活和其他商业用水，今后将对微软的数据中心项目严加审查。当地政府表示，微软今后在此开展项目必须要展示其具备足够的技术能力，” 以显著减少当前的峰值用水量 “。

微软方面表示，正在直接与水务公司合作，解决水资源消耗过多的问题。

在全球各地，政府层面针对 AI 产业的能源消耗开始进行监管。电力使用效率（PUE）是计算机产业节能省电的主要考核标准，数值越低意味着越省电。理想的 PUE 为 1，意即电力完全用于电脑运算，没有使用于空调、散热等其他设备。

目前，新加坡要求进驻该国的数据中心 PUE 必须小于 1.3；针对用电规模大于 10 个百万瓦（MW）的大型数据中心则限制申请量，并鼓励企业研发绿色数据中心，同时要求企业在申请时说明经济效益。日本和欧盟要求 PUE 必须小于 1.4，欧盟还要求各科技公司的数据中心必须公布用水情况，日本政府则会对低能耗的数据中心给予补贴奖励。

” 你的云端使我的河流干涸 ” 是一家位于西班牙的环保组织，长期呼吁政府层面监管互联网企业的环保问题。当 Meta（Facebook 母公司）想要在该国塔拉韦拉地区建立数据中心时，该组织表达了激烈的反对声音。其发言人戈麦斯表示，” 人们还没有意识到互联网的真实成本，云端虚拟空间消耗的是现实中我们脆弱的生态系统。你永远不会知道，刷一个可爱猫咪的视频会消耗多少水。”

来源 | 红星新闻

责编 | 杨楚滢

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