起來你們可能不信，科技互聯網越發展，巨頭們的嘴，反而越渴了。

這么說吧，前兩天，谷歌發布了 2023 年環境報告。

裏面的一項離譜的數據，立馬引發的大夥們的關注。

那就是谷歌去年一年花掉了 56 億加侖水，這水量，大概能裝滿一個半西湖。

而且不單單是谷歌，包括微軟、亞馬遜等等科技巨頭，也一個個都是耗水大戶。

當然整這么多水，肯定不是跑去搞什么 “ 谷歌冰泉 ” “ 微軟山泉有點鹹 ”這類玩意兒了。

翻了翻報告，發現罪魁禍首的矛頭，一致都指向了數據中心。

這些水，大都被用去給數據中心散熱了。

是的，數據中心散熱這件事兒，真的是太耗水了。

其實在早些年，不少數據中心散熱靠的並不是水，而直接用電，給服務器吹空調。

就拿咱們自己爲例，像是 2021 年，全國數據中心總耗電量就高達 2166 億度，約佔全國總耗電量的 2.6% 。

這么大一筆的電力支出，要是全用在數據處理和存儲上，大家可能還會該省省該花花。

但問題就是，有不少電用來做 “ 無用功 ” 了。

目前來說，最大頭的 “ 無用功 ” 就是散熱。

因爲數據中心全年無休，發熱量巨大。

爲了讓儀器能夠在合適的環境下正常工作，就得大空調、大電扇嘎嘎上，自然就費電了。

據統計，數據中心 6 成的成本都花在電費上，而電費裏的 4 成多又得靠散熱。

爲了多省點電費，最好的方法就是盡可能地散熱。

於是我們就看到，各個企業絞盡腦汁地散熱。

首先，大家想的第一個方法就是 “ 哪兒涼快哪兒呆着 ” 。

2014 年時，騰訊就擱貴州鑿出 47 萬平 “ 七星洞 ” 用來當數據中心。

2017 年，華爲在貴安新區造了個雲上屯，用來當華爲雲數據中心。

2018 年，蘋果的 iCloud 數據也搖身一變成了 “ 雲上貴州 ” 。

大家集體跑去貴州，一方面是貴州地價便宜、水電資源豐富，電費便宜，像華爲建完雲上屯後，每年光電費就能省下 6 個億。

另一方面就是貴州四季如春的環境足夠涼快和穩定，很適合養數據中心。

比起國內這些往貴州跑，國外的大廠們更狠， Facebook 早在 2013 年就在北極圈外的小鎮呂勒奧，建立了自己的數據中心。

除了往更涼快的地方去，數據中心本身也在進化。

在進化的過程中，數據中心的散熱也從很耗電，轉變成了更耗水。

前面說的，空調冷卻系統因爲需要大量的電給冷凝劑降溫，所以這幾年因爲太費電逐漸被淘汰了。

另一種蒸發冷卻系統就流傳了开來。

相較傳統空調來說，蒸發冷卻機只靠外界水來降溫，不需要用電來降溫冷凝劑，所以可以大幅度減少耗電量，但這也會讓用水量猛增。

不過相對電來說，水總是更便宜的那個，所以大家普遍都开始選蒸發冷卻機。

除了蒸發冷卻機，

爲了提高散熱效率，還有公司直接給數據中心用上了液冷散熱。

說到液冷散熱，大家肯定就不困了，畢竟家裏那台 4090 帶 RGB 燈帶的水冷散熱，可不是喫幹飯的。

但在數據中心裏，水冷散熱還要更誇張。

像阿裏在千島湖的數據中心，設備雖然都泡在特制的冷卻液裏用於快速散熱，但這些液體最終還是需要靠大量湖水來進行冷卻。

用千島湖深層水源進行散熱。

也難怪不少網友調侃自己买的農夫山泉，是阿裏雲服務器的洗腳水。

最絕的當屬微軟，他們在 2018 年的時候，就把 “ 北方群島 ” 服務器扔到了大西洋海底，利用海水潮汐進行水冷散熱。

這種散熱法子，對於水資源本來就充分的地區來說，其實並還算是物盡其用。

對一些缺水地區，妥妥是經不起這類折騰的。

咱們的內蒙古等地區，之前就指名道姓發文決定 “ 轄區內大數據企業一律禁止使用地下水冷卻降溫。 ” 

但在國外，特別是美國的缺水地區，服務器的耗水就整出了不少問題來。

大家都知道，最近這幾年美國一直鬧旱災，然後幾個大廠又在瘋狂新建數據中心，其中不少就建在很缺水的亞利桑那州等地方。

這些城市缺水所以沙漠多，沙漠多所以風電光電很發達，風電光電發達所以電費便宜。

再加上沙漠地區地皮也便宜，在這建數據中心能省不少錢。

而且這些地區的政府，爲了讓這些數據中心來安家，還會籤協議優先保證水量供應，幾個因素一疊加，事情就麻煩了。

比如谷歌在梅薩建立數據中心時，就和當地政府籤了一份協議，梅薩鎮要 “ 優先 ” 保證谷歌每天能有足夠的水進行散熱。

這對於水資源本來就不富裕梅薩鎮來說，已經影響到當地生態系統，甚至人類的生活用水了。

類似的還有亞利桑那州政府，因爲供水給數據中心，被迫停了城市基建，還被美國聯邦政府教訓： “ 少用點河水 ” 。

在達爾斯城，谷歌 3 座數據中心的年耗水量，已經將近達到了達爾斯市年總用水量的三分之一，被當地媒體一路追着咬。

這些問題越來越多的時候，各個大廠也不得不开始優化自家散熱設備，給公衆畫大餅。

像谷歌承諾到 2030 年時，無論是東水西調，還是投資海水淨化設施，反正要補充自家公司用水量 120% 的水。

微軟則是承諾到 2024 年，將全球數據中心蒸發冷卻系統的用水量減少 95% ，到 2030 年將實現 “ 水中和（ 全球範圍內補充的水量將超過其消耗的水量 ） ” 。

只不過，他們的承諾完成進展實在堪憂。

更要命的是，一些學者發現 AI 大模型的爆火，讓水耗得更多了。

按照加州大學副教授 Shaolei Ren 的說法，谷歌用水量比去年足足多了 20% ，巧的是，谷歌這一年算力也長了 20% 。

所以他們大膽推斷，就是因爲在 AI 軍備競賽，會讓數據中心耗水更多。

也不光是谷歌家 AI 費水，根據美國加州大學河濱分校的一項研究發現，ChatGPT 爲代表的語言大模型的用水量就是很多。

據他們測算， OpenAI 光是訓練個 GPT-3 就用掉了 70 萬升水，更不要說數據量更大的 GPT-4 。

而且除了訓練階段，後續的使用也特別費水，和 GPT 們隨便聊個三五十句，就得消耗一瓶農夫山泉的水。

眼下 AI 熱潮仍在繼續，大家的 AI 競爭只會越來越激烈，數據中心的作用只會越來越大。

所以，數據中心的散熱法子，多半又得來一波大升級了。

無論是國內，還是國外的科技大廠們，在建數據中心時，也關注一下水資源等相關的問題。

不然在 AI 搶走人類工作之前，一些地區的水，可能先被 AI 搶走了。

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