AI狂潮仍在继续，由于不少华尔(er)街大行预计本世纪末(mo)美(mei)国的生成式人工智能数据中心(xin)数量将爆发，各投资机构纷纷投资于“增(zeng)强美(mei)国力量”（Powering up America）的主题，包括电网公司、铜、金、银和铀(you)等大宗商品，以及人工智能芯片制造商。然而，水消耗的问题却相对而言被忽视了。
摩根大通的亚太股票研究部门最近公布题为《深入探讨电力、冷(leng)却、电网和ESG影响》（Deep Dive into Power, Cooling, Electric Grid and ESG implications）的研报，详细(xi)阐述了基础设(she)施对人工智能发展的影响。文中专门介绍(shao)了人工智能数据中心(xin)对电力的消耗。同时，高盛此前也发现，在“下一代(dai)AI交易(yi)”飙升之际，弗吉尼(ni)亚州的商业电力需求大幅怎个假。
此外，即使是黑石集团首席执行官史蒂夫·施瓦茨曼（Steve Schwarzman）和贝莱德董事长兼首席执行官拉里·芬克（Larry Fink）也纷纷加入电网和AI投资主题，因为未来几年内(nei)有很多上行空间——除(chu)非AI需求崩溃。
值得注意的是，摩根大通的研报在报告结尾部分强调：“尽(jin)管数据中心(xin)因大量的电力消耗而容易(yi)重点关注，但相对而言，数据中心(xin)的高耗水基本被忽视了，而这也是数据中心(xin)运(yun)营的基本特(te)质(zhi)。”
摩根大通引用Bluefield Research的数据在研报中指出，全球数据中心(xin)的总用水量（包括现场冷(leng)却和非现场发电）从2017年到(dao)2022年每年增(zeng)长6%。研报说，到(dao)2030年，用水量可能会跃升至每天4.5亿加仑。这就相当于，每天大约需要681个奥运(yun)会标准(zhun)的游泳池的淡水，来冷(leng)却全球数据中心(xin)。
研报介绍(shao)，数据中心(xin)的用水方式与碳排(pai)放类(lei)似，数据中心(xin)的用水也可以分为范围1、范围2和范围3。在这种情(qing)况下，范围1指的是用于现场服务器冷(leng)却的水，范围2指的是用于发电的场外用水。范围3被认为是服务器制造供应链(lian)用水。
具体而言，范围2的用水是数据中心(xin)与发电相关的间接用水。传统的热电厂（如燃煤电厂、天然气电厂等）加热水以产生蒸汽，蒸汽用于旋转涡(wo)轮机发电。水也用于冷(leng)却塔中的散热。值得注意的是，当使用热电时，数据中心(xin)的范围2用水足迹可能远大于范围1。
研报指出：
“考虑到(dao)范围1和范围2操作所(suo)需要的取水量，到(dao)2027年，要满足全球AI需求，数据中心(xin)相关的取水量可能达到(dao)42亿至66亿立方米，超过半个英国的年度总取水量。”
“考虑到(dao)范围1和范围2操作所(suo)需要的取水量，到(dao)2027年，要满足全球AI需求，数据中心(xin)相关的取水量可能达到(dao)42亿至66亿立方米，超过半个英国的年度总取水量。”
研报进一步(bu)指出，在水资源稀缺的地区，数据中心(xin)的巨大用水需求可能引发竞争加剧，可能会影响水资源的可用性，甚至导致数据中心(xin)关闭。“为了消除(chu)服务器产生的热量，每天有数百万(wan)加仑的水在冷(leng)却系统中蒸发，这是数据中心(xin)的大部分用水。”