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每次問 AI 問題,我們付出多少電與水?科技進步背後的資源代價

每次問 AI 問題,我們付出多少電與水?科技進步背後的資源代價
撰文: 科技新報/Cindy An     分類:E永續環境     圖檔來源:pixabay 日期:2025-07-18

今周刊編按:美國總統川普7月15日在賓州宣布一項920億美元(約新台幣2.7兆元)的能源能源和基礎設施協議,以滿足科技巨頭為推動AI (人工智慧)蓬勃發展而飆升的電力需求。許多國家也和美國一樣,為了AI發展,正努力找尋電力來源。

AI除了運算上有大量電力需求,為避免運算系統過熱,同時還需要大量的水冷卻系統。OpenAI執行長 Sam Altman曾表示,每次ChatGPT 查詢平均會消耗約0.000085 加侖的水,約略相當於「十五分之一茶匙」。

根據聯合國資料,全球已有一半人口正面臨缺水問題,而氣候變遷與AI日益增長的用水需求,預計將進一步加劇水資源短缺。科技進步背後,付出的是資源代價,或許我們也可以思考,每次問 AI 問題付出了多少電與水?

隨著人工智慧技術的快速發展,全球正面臨前所未有的資源壓力。根據國際能源總署(IEA)預測,到 2030 年,AI 資料中心的用電量將占全球總電力的 3%,是目前的兩倍;同時,水資源也成為 AI 時代不可或缺的關鍵資源,許多地區正因資料中心的興建而面臨嚴重的水資源短缺問題。

 

美國顧問公司麥肯錫(McKinsey)專家指出,全球正掀起一場興建足夠資料中心的競賽,但同時也警告電力短缺危機即將來臨。

 

密西根大學電腦科學教授莫沙拉夫·喬杜里(Mosharaf Chowdhury)認為,這項挑戰可透過各層面的「巧妙」解法來克服。例如,他的實驗室開發出一種演算法,能精確計算每個AI晶片實際需要的電量,進而節省20至30%的能源。

 

在硬體層面,液體冷卻技術被視為關鍵突破。現代AI晶片的耗電量是20年前伺服器的100倍,而液體冷卻可取代高能耗的空調系統,直接在伺服器中循環冷卻液。Amazon AWS已自行開發出液體冷卻技術來冷卻Nvidia GPU,避免重建整座資料中心的麻煩。

 

水資源危機的現實衝擊

 

然而,能源問題只是挑戰的一面。在喬治亞州紐頓郡(Newton County),當Meta建造價值7.5億美元的資料中心時,鄰近居民Beverly和Jeff Morris家中的水龍頭卻乾涸了。

 

這對夫妻的房子距離Meta資料中心僅300公尺,自2018年開工後,他們的家電陸續無法運作,水壓降至微弱水流,最終廚房和浴室的水龍頭完全流不出水。

 

像Meta這樣的資料中心每日消耗約50萬加侖的水,用於冷卻設備以維持複雜運算。根據《紐約時報》查閱的用水許可資料,新一代用於訓練更強大AI的資料中心,未來每日用水量可能高達數百萬加侖。

 

資源管理的根本困境

 

史丹佛大學水文學家Newsha Ajami表示,「對科技公司來說,水是事後才考慮的,他們的想法是:總會有人來解決這個問題。」與電力不同,水資源難以透過新建設施來增加供應,許多地區只能依賴降雨補充

 

在紐頓郡,近幾個月已有9家企業申請建設資料中心,其中一些要求每日用水量高達600萬加侖,比全郡每日總用水還多。水務局正努力在爭取高額稅收與保護居民水資源之間求取平衡,預估升級再生水設施的成本超過2.5億美元。

 

儘管每一代新晶片的能源效率都優於上一代,但AI的總能耗仍不會下降。中國新創公司DeepSeek今年1月發表的AI模型,透過更精準的GPU編程和省略耗能訓練步驟,成功以較低效能晶片達到與美國頂尖系統相當的表現,顯示技術創新的重要性。

 

然而,資料中心業者鮮少公開用水量,導致政策制定者難以掌握監管資訊。喬治亞州環保組織發現,某些資料中心申請每日用水量達900萬加侖,相當於3萬戶家庭用水量。

 

面對AI時代的挑戰,各界必須在技術創新、能源效率、水資源管理和政策監管之間找到平衡點,才能確保AI發展不會犧牲基本民生需求和環境永續。

 

參考資料:

Tech giants scramble to meet AI’s looming energy crisis

Their Water Taps Ran Dry When Meta Built Next Door

 

※ 本文獲科技新報授權轉載,原文見此