全球对生成式人工智能（AI）的热潮，正在促使公众对一个容易被忽视但至关重要的环境问题进行审查：大型科技公司不断扩大的“水足迹”（water footprint）。

最近的一些研究报告称，包括微软和谷歌在内的美国科技巨头用水量大幅上升。研究人员表示，罪魁祸首之一就是利用下一波人工智能开发的激烈竞争。

科技公司正在夺走公众的水资源？

“水足迹”指的是一个国家、一个地区或一个人，在一定时间内消费的所有产品和服务所需要的水资源数量。形象地说，就是水在生产和消费过程中踏过的脚印。 “水足迹”这个概念最早是由荷兰学者阿尔杰恩·胡克斯特拉于2002年提出，其中包括国家水足迹和个人水足迹两部分。

据美国消费者新闻与商业频道（CNBC）报道，加州大学河滨分校电气与计算机工程系研究员任绍磊（Shaolei Ren）主持的一项研究发现，人工智能聊天机器人ChatGPT每发出10到50次对话提示，就会“吞下”500毫升水，具体取决于人工智能模型部署的时间和地点。

而每个月都有数亿用户在ChatGPT这个平台上提交问题，可见AI大模型是多么“口渴”。研究人员警告说，如果AI不断增长的“水足迹”没有得到充分解决，这可能会成为未来AI实现可持续利用的重要障碍，并引发“水危机”。

ChatGPT 的创建者美国开放人工智能研究中心（OpenAI）没有回应对该研究结果发表评论的请求。OpenAI由微软公司部分拥有。

“总的来说，公众对水问题的了解和认识越来越深刻，如果他们得知大型科技公司正在夺走他们的水资源，而他们却得不到足够的水，那么没有人会喜欢。”任绍磊对CNBC表示，“我认为未来几年我们还将看到更多关于用水的冲突，因此科技巨头必须应对此类风险。”

效率提高同时带来“隐性成本”

实际上，用水的并不是AI模型本身，而是数据中心的散热系统。数据中心是大型科技公司命脉的一部分，需要大量的水来保持耗电服务器的冷却和平稳运行。

举例说，Meta是美国经营社交网络服务、虚拟现实、元宇宙等产品的互联网科技公司，总部位于加州门洛帕克，旗下拥有Facebook、Instagram、WhatsApp等社交软件。其仓库规模的数据中心不仅产生了最高比例的用水量，而且产生了最大份额的能源消耗和温室气体排放。

在乌拉圭街头，人们参加乌拉圭中央联盟 (PIT-CNT) 发起的“保卫水”抗议活动。

今年7月，抗议者走上乌拉圭首都街头，抗议谷歌在当地建设数据中心的计划。该计划试图在这个南美国家遭受74年来最严重的干旱之际使用大量的水资源。

乌拉圭共和国大学研究员丹尼尔·佩纳表示，谷歌数据中心使用的水都将直接取自该国公共饮用水系统，据报道，谷歌后来表示，当时该项目仍处于探索阶段，并强调可持续发展仍然是其公司使命的核心。

微软最新的环境可持续发展报告披露，2021年至2022年其全球用水量增加了三分之一以上，攀升至近17亿加仑（约64亿升）。这意味着微软每年的用水量足以填满2500多个奥运会标准规模的游泳池。

与此同时，对于谷歌来说，2022年其数据中心和办公室的总耗水量为56亿加仑（约212亿升），同比上一年增长了21%。

两家公司都在努力减少“水足迹”，并在本世纪末实现“水资源正效益”（water positive），这意味着它们的目标是补充比使用量更多的水。

美国爱荷华州西得梅因35号州际公路附近一座微软数据中心。

然而，值得注意的是，两家科技巨头最新的用水量数据是在各自的ChatGPT竞争对手推出之前披露的。最近，微软推出人工智能聊天机器人Bing Chat，而谷歌推出了Bard。运行微软Bing Chat和谷歌Bard所需的计算能力可能意味着未来几个月的用水量将显著增加。

“通过人工智能，我们看到了技术存在的一个典型问题，即效率得到提高，但随后会产生反弹效应，因为更多的能源和资源被使用。”斯德哥尔摩环境研究所（SEI）全球议程、气候和系统部门主管索米亚·乔希(Somya Joshi)表示。

“就水资源而言，我们发现仅用于为某些所需机器提供冷却的用水量呈指数级增长，例如大型计算服务器和使用越来越多数据的大语言模型，”乔希在阿拉伯联合酋长国举行的COP28气候峰会上告诉CNBC，“因此，一方面，公司向客户承诺更高效的模式……但这在能源、碳和水方面带来了隐性成本。”

科技巨头如何减少“水足迹”？

微软发言人表示，该公司正在投资研究来衡量人工智能对能源和水的使用以及碳的影响，同时致力于提高大型系统的效率。

“人工智能将成为推进可持续发展解决方案的强大工具，但我们需要全球充足的清洁能源供应来为这项新技术提供动力，而这增加了消费需求。”该微软发言人补充道，“我们将继续监测排放量，加快进度，同时增加使用清洁能源为数据中心供电、购买可再生能源以及其他努力，以实现到2030年实现碳负、水正和零浪费的可持续发展目标。”

另外，谷歌发言人表示，研究表明，虽然人工智能计算需求急剧增加，但为该技术提供动力所需的能源增长“速度比许多预测慢得多”。

“我们正在使用经过测试的实践来大幅减少工作负载的碳足迹；这些原则结合在一起，可以将训练模型的能量减少多达100倍，将排放量减少多达1000倍。”该谷歌发言人表示，“谷歌数据中心的设计、建造和运营都是为了最大限度地提高效率。与五年前相比，谷歌现在以相同的电力提供了大约5倍的计算能力。”

“为了支持人工智能的下一代基础性进步，我们最新的TPU v4（超级计算机）被证明是世界上最快、最高效、最可持续的ML（机器学习）基础设施中心之一。”上述谷歌发言人说。

编译/采写：南都记者 史明磊

编辑：史明磊

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