文章主要介绍的是AI决胜饮品市场创新力不可忽视相关内容！

说起来你们可能不信，科技互联网越发展，巨头们的嘴，反而越渴了。

这么说吧，前两天，谷歌发布了2023年环境报告。

里面的一项离谱的数据，立马引发的大伙们的关注

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。

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。

但问题就是，有不少电用来做“无用功”了。

目前来说，最大头的“无用功”就是散热。

因为数据中心全年无休，发热量巨大。

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。

为了多省点电费，最好的方法就是尽可能地白嫖散热。

于是我们就看到，各个企业绞尽脑汁地白嫖散热。

首先，大家想的第一个方法就是“哪儿凉快哪儿呆着”。

2014年时，腾讯就搁贵州凿出47万平“七星洞”用来当数据中心。

2017年，华为在贵安新区造了个云上屯，用来当华为云数据中心。

2018年，苹果的iCloud数据也摇身一变成了“云上贵州”。

大家集体跑去贵州，一方面是贵州地价便宜、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。

另一方面就是贵州四季如春的环境足够凉快和稳定，很适合养数据中心。

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。

除了往更凉快的地方去，数据中心本身也在进化。

而在进化的过程中，数据中心的散热也从很耗电，转变成了更耗水。

前面说的，空调冷却系统因为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。

另一种蒸发冷却系统就流传了开来。

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，所以可以大幅度减少耗电量，但这也会让用水量猛增。

不过相对电来说，水总是更便宜的那个，所以大家普遍都开始选蒸发冷却机。

除了蒸发冷却机，为了提高散热效率，还有公司直接给数据中心用上了液冷散热。

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

但在数据中心里，水冷散热还要更夸张。

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，但这些液体最终还是需要靠大量湖水来进行冷却。

用千岛湖深层水源进行散热。

也难怪不少网友调侃自己买的农夫山泉，是阿里云服务器的洗脚水。

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。

这种散热法子，对于水资源本来就充分的地区来说，其实并还算是物尽其用。

对一些缺水地区，妥妥是经不起这类折腾的。

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。”

但在国外，特别是美国的缺水地区，服务器的耗水就整出了不少问题来。

大家都知道，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。

再加上沙漠地区地皮也便宜，在这建数据中心能省不少钱。

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，已经影响到当地生态系统，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”。

而在达尔斯城，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。

这些问题越来越多的时候，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（全球范围内补充的水量将超过其消耗的水量）”。

只不过，他们的承诺完成进展实在堪忧。

更要命的是，一些学者发现AI大模型的爆火，让水耗得更多了

按照加州大学副教授ShaoleiRen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%。

所以他们大胆推断，就是因为在AI军备竞赛，会让数据中心耗水更多。

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竞争只会越来越激烈，数据中心的作用只会越来越大。

所以差评君觉得，数据中心的散热法子，多半又得来一波大升级了。

而无论是国内，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。

不然在AI抢走人类工作之前，一些地区的水，可能先被AI抢走了。

文章来源：差评