摩根大通的研究报告指出，AI数据中心的高耗能和高耗水量问题正逐渐浮现，尤其是高耗水量问题在过去相对被忽视。

随着AI技术的快速发展，数据中心的用水需求急剧上升，预计到2030年，每天的用水量将达到4.5亿加仑，相当于681个奥运标准游泳池的水量。这不仅会对水资源稀缺地区构成巨大压力，还可能导致数据中心的运营面临挑战。因此，在推动AI发展的同时，解决数据中心的水资源管理问题将变得至关重要。

AI数据中心的耗能和耗水问题

1. 高耗能需求：AI数据中心在处理大量数据时需要大量电力，这已成为推动AI发展的重要关键。
2. 高耗水需求：根据Bluefield Research数据，从2017年到2022年，全球数据中心的总耗水量每年增长6%。2030年每日用水量可能达到4.5亿加仑。

用水方式与碳排放类似

1. 范围分类：数据中心的用水可分为范围1、范围2和范围3。范围1指的是现场服务器冷却用水，范围2指的是发电的场外用水，范围3是服务器制造供应链用水。
2. 范围2的间接用水：传统热电厂发电过程中用水需求巨大，使得数据中心的范围2用水远大于范围1。

未来挑战

水资源竞争：水资源稀缺地区的数据中心可能因高耗水需求而面临竞争加剧，导致水资源供应紧张，甚至可能迫使数据中心关闭。