使用 ChatGPT 写 100 个单词需要多少水？

当您使用 ChatGPT 编写一封约 100 字的简短电子邮件时，其背后的技术大约会消耗半升水。这一数据来自加州大学河滨分校的彭飞、任绍磊及其同事发表在《ACM 通讯》期刊上的一项学术研究。该研究题为《减少人工智能的用水量》，作者强调，这一数据既包括服务器冷却所需的直接用水量，也包括为这些系统供电而产生的间接用水量。

由于大多数用户不会只提出一个“问题”，而是会展开较长的对话，因此用水量会迅速增加。一段包含 10 到 50 次交流的对话大约会消耗半升水，而且随着对话的延长，用水量会成倍增长。造成如此高耗水量的原因在于过热。现代英伟达芯片是学习和运行人工智能的关键，每颗芯片会散发 300 到 700 瓦的热量。由于在学习模型时会同时使用数万颗这样的芯片，因此会产生大量的热量。最常见的冷却方式是基于蒸发的，即水流经设备附近，吸收多余的热量，然后蒸发到空气中。在这个过程中，高达 80% 的泵水都会“损失”掉。

如今，一个大型数据中心的用水量就超过了拥有1万人口的小镇的全部用水量。谷歌在2024年用水量约为306亿升，比上一年增长了8%。微软的用水量也同样大幅增长。其位于爱荷华州的数据中心在2022年7月进行GPT-4训练时用水量为4350万升，8月份又用水量为5070万升。Meta公司在2023年用水量为30.7亿升，而亚马逊则未披露相关数据。

根据劳伦斯伯克利国家实验室的一份报告，2023年美国工业将直接用水658亿升，并通过电力间接用水7987亿升。到2027年，全球人工智能预计每年需要42亿至66亿立方米的水，这接近英国年用水总量的一半。

这已经引发争议。谷歌因未能充分评估该项目对智利水资源的影响，导致其在智利长达15年的干旱中被迫停止建设一座价值1.77亿美元的数据中心（原计划于2024年竣工）。类似的问题也正在墨西哥、乌拉圭、西班牙和亚利桑那州酝酿，在亚利桑那州，当地居民已经叫停了一项价值124亿美元的项目。

企业常常隐瞒数据。存在三大报告漏洞：抽水量与实际蒸发量之间的差异、间接电力消耗（实际消耗量是抽水量的12倍）的遗漏，以及出于竞争和声誉风险而对个别地点数据的隐瞒。人工智能能否通过更智能的管理带来更多益处而非弊端，仍是一个悬而未决的问题。