那就是谷歌去年一年花掉了 56 亿加仑水，这水量，大概能装满一个半西湖。

  当然整这么多水，肯定不是跑去搞什么“谷歌冰泉”“ 微软山泉有点咸 ”这类玩意儿了。

  其实在早些年，不少数据中心散热靠的并不是水，而直接用电，给服务器吹空调。

  就拿咱们自己为例，像是 2021 年，全国数据中心总耗电量就高达 2166 亿度，约占全国总耗电量的 2.6%。

  这么大一笔的电力支出，要是全用在数据处理和存储上，大家可能还会该省省该花花。

  为了让仪器能够在合适的环境下正常工作，就得大空调、大电扇嘎嘎上，自然就费电了。

  据统计，数据中心 6 成的成本都花在电费上，而电费里的 4 成多又得靠散热。

  大家集体跑去贵州，一种原因是贵州地价便宜、水电资源丰富，电费便宜，像华为建完云上屯后，每年光电费就能省下 6 个亿。

  比起国内这些往贵州跑，国外的大厂们更狠， Facebook 早在 2013 年就在北极圈外的小镇吕勒奥，建立了自己的数据中心。

  前面说的，空调冷却系统因需要大量的电给冷凝剂降温，所以这几年因为太费电逐渐被淘汰了。

  相较传统空调来说，蒸发冷却机只靠外界水来降温，不需要用电来降温冷凝剂，所以能大幅度减少耗电量，但这也会让用水量猛增。

  说到液冷散热，大家肯定就不困了，毕竟家里那台 4090带 RGB 灯带的水冷散热，可不是吃干饭的。

  像阿里在千岛湖的数据中心，设备虽然都泡在特制的冷却液里用于快速散热，但这些液体终究是需要靠大量湖水来进行冷却。

  最绝的当属微软，他们在 2018 年的时候，就把“北方群岛”服务器扔到了大西洋海底，利用海水潮汐进行水冷散热。

  咱们的内蒙古等地区，之前就指名道姓发文决定“辖区内大数据企业一律禁止使用地下水冷却降温。”

  大家都知道，最近这几年美国一直闹旱灾，然后几个大厂又在疯狂新建数据中心，其中不少就建在很缺水的亚利桑那州等地方。

  这些城市缺水所以沙漠多，沙漠多所以风电光电很发达，风电光电发达所以电费便宜。

  而且这些地区的政府，为了让这些数据中心来安家，还会签协议优先保证水量供应，几个因素一叠加，事情就麻烦了。

  比如谷歌在梅萨建立数据中心时，就和当地政府签了一份协议，梅萨镇要“优先”保证谷歌每天能有足够的水进行散热。

  这对于水资源本来就不富裕梅萨镇来说，已经影响到当地ECO，甚至人类的生活用水了。

  类似的还有亚利桑那州政府，因为供水给数据中心，被迫停了城市基建，还被美国联邦政府教训：“少用点河水”。

  在达尔斯城，谷歌 3 座数据中心的年耗水量，已经将近达到了达尔斯市年总用水量的三分之一，被当地媒体一路追着咬。

  这些问题慢慢的变多的时候，各个大厂也不得不开始优化自家散热设备，给公众画大饼。

  像谷歌承诺到 2030年时，无论是东水西调，还是投资海水净化设施，反正要补充自家公司用水量 120%的水。

  微软则是承诺到 2024 年，将全球数据中心蒸发冷却系统的用水量减少 95%，到 2030年将实现“水中和（全世界内补充的水量将超过其消耗的水量）”。

  按照加州大学副教授 Shaolei Ren 的说法，谷歌用水量比去年足足多了 20%，巧的是，谷歌这一年算力也长了 20%。

  也不光是谷歌家AI费水，根据美国加州大学河滨分校的一项研究之后发现，ChatGPT 为代表的语言大模型的用水量就是很多。

  据他们测算， OpenAI 光是训练个 GPT-3 就用掉了 70万升水，更不要说数据量更大的 GPT-4 。

  而且除了训练阶段，后续的使用也特别费水，和 GPT 们随便聊个三五十句，就得消耗一瓶农夫山泉的水。

  眼下 AI 热潮仍在继续，大家的 AI 竞争只会慢慢的激烈，数据中心的作用只会越来越大。

  无论是国内，还是国外的科技大厂们，在建数据中心时，也关注一下水资源等相关的问题。