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# 人工智能产业有多耗水

> 宝瑞 2026 年 8 月月度专题研究摘要：淡水是人工智能被忽视的一项依赖，而限制在于管护而非水量。

由 **Bordier & Cie (Singapore) Ltd** 发布于其 Monthly Market Update 系列，2026 年 8 月。

## 论证

人工智能依托于实体基础设施：数据中心、半导体、电力生产、散热与关键矿物。讨论一直集中于偏见、隐私与劳动市场的冲击。这篇研究认为，**最少被审视的依赖是淡水**。

这一足迹包含三个组成部分：为数据中心供电的电站的间接用水、现场蒸发冷却的直接消耗，以及半导体制造中的隐含用水。这篇研究取其第二与第三部分。

**数据中心。** 服务器持续运转并产生必须排出的热量，而水冷在处理密集型人工智能硬件的热负荷方面远优于风冷。美国一座 100 兆瓦的超大规模设施每天消耗约二百万升水，大致相当于 6,500 户家庭的取水量。在全球范围内，数据中心的消耗接近每年 5,600 亿升，到 2030 年可能接近 1.2 万亿升。由于用水通常取自市政饮用水供应这一最易获取的水源，水资源紧张的地区会看到这些设施与社区及农业争水。

**半导体。** 芯片制造中有一半的工序需要超纯水，而制造阶段约 90% 的用水都用于生产超纯水。一座每月处理 40,000 片晶圆的大型工厂，每天可用水多达 1,800 万升。以一年计，这相当于一座 60,000 人口城镇的消耗量。

其后果是许可审查趋严、新建工程被暂停、干旱期对制造的限制，以及声誉上的暴露。应对之道是闭式循环与直达芯片的冷却、混合式与干式系统、同一流域内的回用，以及水源补给。再生水如今已被引入最先进的半导体工艺。

结论是：规模扩张所受的限制，与其说来自可用水量，不如说来自围绕用水的管护质量。

## 相关内容

* [人工智能的下一个瓶颈](/zh/insights/ai-infrastructure)，创造这一需求的建设。
* [可持续投资](/zh/solutions/sustainability)，本行在投资组合中处理环境因素的方式。
* [宝瑞发布的内容](/zh/insights/overview)，本文所属的研究系列。
* [宝瑞在新加坡](/zh/facts/singapore)，发布该系列的实体。

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  本页面为译文。如本译文与英文版本有任何差异，概以英文版本为准。
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*资料来源：Bordier & Cie (Singapore) Monthly Market Update，2026 年 8 月。*


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