論證
人工智慧依託於實體基礎設施：數據中心、半導體、電力生產、散熱與關鍵礦物。討論一直集中於偏見、隱私與勞動市場的衝擊。這篇研究認為，最少被審視的依賴是淡水。 這一足跡包含三個組成部分：為數據中心供電的電廠的間接用水、現場蒸發冷卻的直接消耗，以及半導體製造中的隱含用水。這篇研究取其第二與第三部分。 數據中心。 伺服器持續運轉並產生必須排出的熱量，而水冷在處理密集型人工智慧硬體的熱負荷方面遠優於風冷。美國一座 100 兆瓦的超大規模設施每天消耗約二百萬公升水，大致相當於 6,500 戶家庭的取水量。在全球範圍內，數據中心的消耗接近每年 5,600 億公升，到 2030 年可能接近 12,000 億公升。由於用水通常取自市政飲用水供應這一最易取得的水源，水資源緊張的地區會看到這些設施與社區及農業爭水。 半導體。 晶片製造中有一半的工序需要超純水，而製造階段約 90% 的用水都用於生產超純水。一座每月處理 40,000 片晶圓的大型廠房，每天用水可達 1,800 萬公升。以一年計，這相當於一座 60,000 人口城鎮的消耗量。 其後果是許可審查趨嚴、新建工程被暫停、乾旱期對製造的限制，以及聲譽上的風險暴露。應對之道是閉式循環與直達晶片的冷卻、混合式與乾式系統、同一流域內的回用，以及水源補注。再生水如今已被引入最先進的半導體製程。 結論是：規模擴張所受的限制，與其說來自可用水量，不如說來自圍繞用水的管理品質。相關內容
- 人工智慧的下一個瓶頸，創造這一需求的建設。
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- 寶瑞發布的內容，本文所屬的研究系列。
- 寶瑞在新加坡，發布該系列的實體。
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