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众所周知，生成式人工智能的蓬勃发展背后，对水与电的需求日益攀升。而《华盛顿邮报》与加州大学河滨分校的研究人员合作开展的一项新研究，揭示了OpenAI聊天机器人在执行最基本功能时所消耗的资源量，尤其是水资源方面的情况。
就用水量而言，ChatGPT撰写一封100字的电子邮件所需的水量，不仅取决于用户所在州的位置，还与用户距离OpenAI最近数据中心的远近息息相关。在某些水资源相对匮乏而电价较为低廉的地区，数据中心更有可能采用电动空调机组进行制冷。例如，在德克萨斯州，生成这样一封电子邮件，聊天机器人所消耗的水量估计仅为235毫升；而若在华盛顿州进行同样的操作，则需耗水1408毫升，近乎一升半之多。
随着生成式人工智能技术的蓬勃兴起，数据中心的规模愈发庞大且密集，传统的空气冷却系统已难以应对这一挑战。正因如此，众多人工智能数据中心纷纷转向液体冷却方案，通过将大量水泵送至服务器堆栈中，以吸收并带走热能，随后将这些热量传递至冷却塔进行消散。
这一问题并非短期内能够轻易解决的，且在迎来转机之前，可能还会进一步恶化。例如，Meta在训练其最新的Llama 3.1模型时，就需要消耗高达2200万升的水资源。法庭记录显示，谷歌位于俄勒冈州达尔斯的数据中心，其用水量已占据该镇总用水量的近四分之一。而xAI的新孟菲斯超级集群，更是需要150兆瓦的电力供应——这一电量足以满足多达3万户家庭的用电需求——这些电力均来自当地的公用事业公司孟菲斯电力、煤气和水务公司。
