一份泄露的内部文件，揭开了AI繁荣背后一个被刻意淡化的代价：水。微软预计，到2030年，其数据中心年耗水量将飙升至280亿升，比2024年激增近1.7倍。这不是渐进式增长，而是AI算力军备竞赛的直接物理映射。
这280亿升水，本质上是AI的“冷却税”。驱动这一数字爆炸的核心，是训练和运行大模型所需的GPU集群产生的惊人热量。目前，许多数据中心，尤其是在气候干燥、电价低廉的地区，依赖蒸发冷却技术——说白了，就是靠大量水蒸发来带走热量。AI算力需求每翻一番，相应的冷却需求（以及耗水量）就同步飙升。这不是微软一家的困境，而是谷歌、亚马逊等所有云巨头共同面临的“资源诅咒”。在争夺AI霸主的过程中，耗水量的绝对值竞赛毫无意义，真正的较量在于**“水利用效率”（WUE）**——即每单位计算量消耗多少水。遗憾的是，这份泄露的文件只给了我们一个惊人的分母，却隐藏了关键的效率分子。
绝对数字背后，是三重被低估的风险。第一是运营风险：将如此庞大的用水需求，锚定在水资源日益紧张的美国西部或中东等地，无异于将业务连续性与当地水文气候绑定。取水许可一旦收紧，数据中心就可能“口渴”停工。第二是声誉与合规风险：当社区面临干旱时，科技巨头的数据中心却日耗百万升水用于“给电脑降温”，这种叙事对品牌形象的打击是毁灭性的，并可能招致更严厉的环保法规。第三是成本风险：水资源正在从廉价公共品转变为有价稀缺资源，未来水价上涨和潜在的“资源税”将直接侵蚀AI业务的利润率。
那么，出路在哪？技术上有解药，但普及需要时间和金钱。液冷是几乎不耗水的终极方案，但目前成本远高于传统冷却。使用处理后的再生水、将数据中心布局到水资源丰沛的北欧或加拿大，也是选项，但这又可能与靠近用户、降低网络延迟的需求相冲突。这意味着，在可预见的未来，AI的发展将与水资源消耗形成尖锐的拉锯战。
对于投资者而言，评估科技巨头的指标必须更新了。除了营收和算力规模，请务必盯紧其WUE的改善趋势、液冷技术的部署比例，以及在缺水地区的取水许可状况。AI的胜负手，可能不再仅仅取决于算法有多聪明，还在于它能否学会“节俭地流汗”。这场算力狂欢的可持续性，正悬于一滴水之上。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。