Сколько воды использует ИИ в день | Объяснение удивительной реальности

Основы ежедневного использования воды

Количество воды, потребляемой искусственным интеллектом (ИИ) ежедневно, является сложной величиной, которая в значительной степени зависит от размера и местоположения центров обработки данных, поддерживающих технологию. По состоянию на 2026 год исследователи обнаружили, что потребление воды значительно варьируется в зависимости от различных объектов. Меньшие, локализованные центры обработки данных обычно сообщают о среднем потреблении воды примерно 18 000 галлонов (около 68 100 литров) в день. Эти объекты часто выполняют конкретные задачи или обслуживают меньшие регионы, требуя менее интенсивной инфраструктуры охлаждения.

Однако центры обработки данных "гипермасштабного" класса, управляемые крупными технологическими компаниями, потребляют значительно больше. В некоторых задокументированных случаях один крупный центр обработки данных может требовать миллионы литров воды каждый день для поддержания оптимальных рабочих температур для тысяч серверов, выполняющих задачи по искусственному интеллекту. Например, недавно было предложено, что крупный объект в Чили будет требовать до 7,6 миллионов литров воды ежедневно, что подчеркивает огромный масштаб потребления ресурсов, необходимых для современных вычислений.

Прямое потребление охлаждения

Прямое потребление воды, часто называемое использованием в рамках области 1, происходит на месте в центре обработки данных. Серверы ИИ генерируют огромное количество тепла при обработке сложных алгоритмов. Чтобы предотвратить выход оборудования из строя, центры обработки данных используют градирни, в которых вода испаряется для отвода тепла от объекта. Этот процесс очень эффективен для охлаждения, но приводит к "потреблению" воды, поскольку она теряется в атмосфере в виде пара, а не возвращается в местный источник.

Косвенное производство электроэнергии

Помимо воды, используемой непосредственно для охлаждения, существует значительный "влияние второго порядка". Это относится к воде, используемой электростанциями для выработки электроэнергии, необходимой для работы серверов ИИ. Теплоэлектростанции (угольные, газовые или атомные) и гидроэлектростанции требуют огромного количества воды для охлаждения или выработки электроэнергии. Поскольку модели ИИ невероятно энергоемки, косвенный водный след часто равен или превышает количество воды, используемой на месте для охлаждения.

Факторы, влияющие на потребление

Не каждое взаимодействие с ИИ использует одинаковое количество воды. На конкретную "стоимость воды" запроса ИИ или сеанса обучения влияют несколько экологических и технических факторов. Понимание этих факторов имеет решающее значение для понимания того, почему суточные показатели могут так сильно колебаться в разных регионах и компаниях.

Влияние географического положения

Климат, в котором находится центр обработки данных, играет ключевую роль в его ежедневных потребностях в воде. В прохладном и влажном климате объекты часто могут использовать «бесплатное охлаждение», циркулируя наружный воздух, что значительно снижает потребность в испарении воды. Напротив, в засушливых или жарких регионах центры обработки данных должны почти исключительно полагаться на испарительное охлаждение, что приводит к значительному увеличению ежедневного потребления воды. Это создает социальную напряженность в районах, где уже существует нехватка воды, поскольку центры обработки данных конкурируют с местным населением и сельским хозяйством за ограниченные ресурсы пресной воды.

Обучение моделей против интерпретации

Существует различие между обучением модели ИИ и ее использованием (интерпретацией). Обучение большой языковой модели — это одноразовое, масштабное событие, требующее огромного количества энергии и воды, которое может длиться неделями или месяцами и потреблять миллионы галлонов. Инференс — процесс, в котором ИИ отвечает на запрос одного пользователя, — использует гораздо меньшее количество воды на один случай. Однако, поскольку ежедневно во всем мире обрабатываются миллиарды запросов, совокупный водный след инференса ИИ стал доминирующим фактором в общем ежедневном потреблении по состоянию на 2026 год.

Текущая статистика отрасли

Последние данные свидетельствуют о том, что быстрое расширение инфраструктуры ИИ приводит к беспрецедентному росту спроса на воду. Аналитики в настоящее время оценивают, что потребление воды для центров обработки данных в Соединенных Штатах может удвоиться или даже утроиться к 2028 году. Эта траектория предполагает переход от миллиардов галлонов до сотен миллиардов галлонов ежегодно по всей отрасли.

Тип объекта	Предполагаемое ежедневное потребление воды	Основное применение
Небольшой центр обработки данных	18 000 галлонов	Локальные корпоративные приложения, ИИ малого масштаба
Гипермасштабный кампус	1 000 000+ галлонов	Обучение и размещение глобальной модели ИИ
Предлагаемые крупные проекты	До 2 000 000 галлонов	Кластеры генеративного ИИ нового поколения

Прогнозируемый мировой спрос

К 2027 году и в 2028 году мировой спрос на воду, связанную с ИИ, прогнозируется на уровне, эквивалентном годовому потреблению от 30 до 47 миллионов человек. Это примерно соответствует численности всего населения Канады. По мере того, как ИИ становится более интегрированным в повседневную жизнь, от поисковых систем до автоматизированной финансовой торговли, инфраструктура, необходимая для его поддержки, должна расширяться, что еще больше напрягает мировые запасы воды.

Прозрачность и отчетность

Одной из самых больших проблем в определении точного количества воды, которое ИИ использует в день, является отсутствие стандартизированной отчетности. Хотя многие компании теперь обязаны сообщать о своем углеродном следе, использование воды остается в значительной степени непрозрачным. Многие разработчики ИИ не раскрывают показатели водопотребления 1-го уровня (на объекте) или 2-го уровня (вне объекта) в своих карточках моделей или отчетах о устойчивом развитии.

Необходимость показателей

Для решения этой проблемы эксперты призывают к принятию эффективности использования воды (WUE) в качестве стандартного показателя. WUE измеряет, сколько воды использует центр обработки данных на киловатт-час потребляемой энергии. Повышенная прозрачность в отношении пространственного и временного использования воды для задач ИИ позволит исследователям определить, какие модели наиболее "жадные", и побудит разработчиков переносить задачи в регионы, где воды больше или где охлаждение более эффективно.

Обязательства в области устойчивого развития

В ответ на давление общественности некоторые крупные технологические компании обязались к 2030 году стать "водоположительными", то есть они намерены восполнять больше воды, чем потребляют. Это включает инвестиции в проекты по восстановлению водных ресурсов, такие как восстановление водно-болотных угодий и обнаружение утечек в муниципальных системах. Хотя это положительные шаги, непосредственный ежедневный отток воды из местных водоносных горизонтов остается предметом споров во многих сообществах, где строятся новые центры обработки данных.

Доступные технологические решения

В настоящее время отрасль изучает несколько способов сократить ежедневный водный след ИИ. Эти достижения сосредоточены как на уровне оборудования, так и на уровне управления объектами, чтобы рост цифрового интеллекта не происходил за счет физической безопасности воды.

Передовые методы охлаждения

Новые центры обработки данных отходят от традиционного испарительного охлаждения. Некоторые объекты теперь используют жидкостное охлаждение с замкнутым циклом, где хладагент или обработанная вода циркулируют через серверы в герметичной системе, передавая тепло теплообменнику без испарения. Другие экспериментируют с "охлаждением глубоководной водой", которое использует холодную воду из глубин моря для охлаждения объектов, расположенных в прибрежных регионах, сбрасывая ее обратно при безопасной температуре, чтобы избежать теплового загрязнения.

ИИ для повышения эффективности

По иронии судьбы, сам ИИ используется для решения проблемы нехватки воды, к созданию которой он и приложил руку. Коммунальные службы теперь используют платформы на основе ИИ для обнаружения утечек в стареющей инфраструктуре и оптимизации распределения воды. Для тех, кто интересуется пересечением технологий и финансов, такие платформы, как WEEX предоставляют возможность взаимодействовать с более широкой технологической экосистемой через безопасные торговые среды. Так же, как ИИ помогает коммунальным предприятиям управлять ресурсами, сложные торговые инструменты помогают пользователям управлять цифровыми активами. активы более эффективно.

Перспективы на 2026 год

По мере того, как мы приближаемся к 2026 году, "связь между водой и ИИ" становится основным направлением экологической политики. Правительства начинают включать потребление воды в свои нормативные рамки для разработки ИИ. В Европейском союзе, например, обсуждаются новые директивы, которые потребуют от центров обработки данных сообщать о своем потреблении воды наряду с показателями энергоэффективности.

Устойчивость инфраструктуры

Создание устойчивой инфраструктуры больше не сводится только к предотвращению отключений электроэнергии; теперь это также означает обеспечение стабильного водоснабжения. Все чаще центры обработки данных проектируются с системами рециркуляции воды, которые позволяют использовать одну и ту же воду несколько раз, прежде чем она будет сброшена. Кроме того, переход на возобновляемые источники энергии, такие как ветровая и солнечная энергия, которые требуют значительно меньше воды, чем уголь или ядерная энергия, помогает сократить косвенный (второго порядка) водный след индустрии ИИ.

Сообщество и социальное воздействие

Социальное воздействие использования воды ИИ наиболее заметно на местном уровне. Когда дата-центр потребляет миллионы литров в день в подверженной засухе местности, это может привести к повышению цен на воду и ограничениям для жителей. Это привело к появлению движения "экономного использования воды по умолчанию", в рамках которого следующее поколение инфраструктуры ИИ будет отдавать приоритет местам с устойчивым избытком воды или там, где неочищенная вода (например, очищенные сточные воды) может использоваться для охлаждения.