和ChatGPT或其他(ta)生成式AI聊天，居然會引發對水(shui)資源的耗費？

兩個看似(si)八竿子打不著(zhu)的事件，近期卻(que)因為一份科技巨頭的報(bao)告而被聯系(xi)在了一起(qi)。谷歌(ge)近期發布的2023年(nian)環境(jing)報(bao)告顯示，其(qi)去年(nian)的用水量同(tong)比顯著(zhu)增加(jia)了20%，達到56億加(jia)侖，而其(qi)中絕大部分都被用于為該公司(si)的數據中心散熱。

這并(bing)不是(shi)個例。2023年初(chu)，由OpenAI打造(zao)的ChatGPT火(huo)遍全(quan)球，一躍(yue)成為人工智(zhi)能領(ling)域的現象級(ji)應用(yong)，也引發了(le)全(quan)球互聯網公司的AIGC軍備競(jing)賽。

要對(dui)AI進行大量訓練，也就意味著需要更強的(de)(de)算力中心和與(yu)之匹(pi)配(pei)的(de)(de)散熱(re)能力。在AI快(kuai)速進步(bu)的(de)(de)道路上，對(dui)水(shui)資源的(de)(de)消耗也不斷加碼升(sheng)級。

對此(ci)，有(you)專(zhuan)家告訴《每日(ri)經(jing)濟新聞》記者，整體(ti)來(lai)看，當(dang)前數(shu)據中(zhong)心(xin)耗水已經(jing)成(cheng)為(wei)制約數(shu)據中(zhong)心(xin)快速發(fa)展(zhan)的因素之一，并呼吁盡(jin)快為(wei)數(shu)據中(zhong)心(xin)用(yong)(yong)水建(jian)立一套規范、統一的標準與利用(yong)(yong)效率評價方法，“這將成(cheng)為(wei)數(shu)據中(zhong)心(xin)實現綠(lv)色低碳發(fa)展(zhan)的又(you)一關(guan)鍵(jian)標準工具(ju)”。

AI很“口渴”：聊10句天，ChatGPT可能要費半斤水

近日，科技(ji)巨頭谷歌發(fa)布了(le)2023年的(de)環境報告，其(qi)中一(yi)項數據(ju)引發(fa)了(le)行(xing)業(ye)和市(shi)場的(de)廣泛關注。

該(gai)報告顯(xian)示，在(zai)“用水量”這一項，谷(gu)歌在(zai)2022年(nian)消耗了56億加侖的(de)水。

如果這(zhe)樣(yang)說大家(jia)沒(mei)什(shen)么概念(nian)，我們可以做一(yi)個(ge)(ge)更直觀(guan)的對比(bi)：有(you)第三方(fang)統計顯示，56億加侖，約等(deng)于國內某一(yi)線城市全年的用水量，或者是全球每天飲用水的1/4。也(ye)有(you)人稱，這(zhe)水量相當于37個(ge)(ge)高爾(er)夫球場(chang)的用水量，大概能裝(zhuang)滿一(yi)個(ge)(ge)半西湖。

更(geng)令人(ren)擔心(xin)(xin)的(de)(de)是(shi)，這一數字比谷(gu)歌(ge)去年(nian)的(de)(de)報(bao)告增加了20%。雖然谷(gu)歌(ge)表示，其(qi)目標是(shi)在2030年(nian)補(bu)充其(qi)辦公室和數據(ju)中心(xin)(xin)消耗的(de)(de)120%的(de)(de)淡水，不過(guo)根據(ju)這份報(bao)告，目前(qian)的(de)(de)補(bu)充率只有6%，與目標相去甚遠。

如(ru)此大的用水量，不禁(jin)令(ling)人好奇：作為一家科(ke)技公司(si)，谷歌什么業務(wu)如(ru)此耗(hao)水？答案(an)是：為數據中(zhong)心(xin)散熱。

報告顯示，在56億加侖耗(hao)水中，有52億都(dou)被(bei)用于該公司的(de)數據中心(xin)，清晰地顯示了運行大型數據中心(xin)要付出的(de)環境成本。

有專業人士指出，用(yong)(yong)水量增長20%與谷歌計(ji)算(suan)能力(li)的(de)增長大(da)致(zhi)一(yi)致(zhi)，而谷歌計(ji)算(suan)能力(li)的(de)增長主要是由人工智能推動的(de)。換(huan)句話來說(shuo)，自去年ChatGPT和生成式人工智能技(ji)術火爆(bao)全球以來，谷歌的(de)用(yong)(yong)水量也(ye)開始顯著上升，而對AI的(de)大(da)量訓練(lian)成了數據中心耗水的(de)核心原因。

卡(ka)羅拉(la)多大(da)學與(yu)德克(ke)薩斯大(da)學的研究(jiu)人員在一(yi)篇(pian)《讓AI更(geng)節水(shui)(shui)》的預(yu)印(yin)論文中也發布了訓練AI的用水(shui)(shui)估算(suan)結果，顯示(shi)訓練GPT-3所需的清水(shui)(shui)量(liang)相當于填滿一(yi)個核(he)反應(ying)堆的冷卻塔所需的水(shui)(shui)量(liang)。ChatGPT（在GPT-3推出(chu)之后(hou)）每(mei)與(yu)用戶(hu)交流25~50個問題(ti)，就得“喝下”一(yi)瓶500毫升的水(shui)(shui)來(lai)降溫。

除了谷歌，另一個巨頭Meta在美(mei)國亞(ya)利桑那州(zhou)建設(she)(she)了數據(ju)中(zhong)心(xin)，僅2022年用水量超過260萬(wan)立方米（約6.97億加(jia)侖）。隨著全(quan)球人工智能軍備競賽的持續(xu)升(sheng)級和大量科技公司競相建設(she)(she)新數據(ju)中(zhong)心(xin)，其(qi)消耗的水量很可能會繼續(xu)上升(sheng)。

海水、湖水、北極圈，數據中心為節水拼了

大洋彼(bi)岸(an)的(de)科技巨(ju)頭(tou)如此“吃電(dian)喝水”，國內人(ren)工智能公司(si)用水量情(qing)況如何(he)呢(ni)？記者查(cha)閱了幾(ji)家人(ren)工智能公司(si)、數據中(zhong)心的(de)公開(kai)信息(xi)，發(fa)現關(guan)于它(ta)們用水情(qing)況信息(xi)很少。

“此前我們對數據(ju)中心綠色節能(neng)的關注點主要在能(neng)源(yuan)消耗(hao)(hao)方面(mian)，比如，耗(hao)(hao)電(dian)量以及(ji)電(dian)能(neng)利用(yong)(yong)效(xiao)率指標是數據(ju)中心最受關注的標簽，水作為自然資源(yuan)，關注的不多，并且(qie)用(yong)(yong)水量指標受氣候條件、溫濕(shi)度、水質等各方面(mian)因素影響大，統計比較少。”呂天(tian)文告訴記者(zhe)。

近(jin)年來，隨著數(shu)據(ju)中(zhong)心的(de)(de)(de)規模越(yue)來越(yue)大(da)，以(yi)冷(leng)水(shui)(shui)(shui)(shui)系統作為(wei)冷(leng)源的(de)(de)(de)大(da)型數(shu)據(ju)中(zhong)心的(de)(de)(de)耗(hao)水(shui)(shui)(shui)(shui)量(liang)、水(shui)(shui)(shui)(shui)源問題開始引(yin)發(fa)關注，如何減少數(shu)據(ju)的(de)(de)(de)耗(hao)水(shui)(shui)(shui)(shui)量(liang)，降低(di)WUE（水(shui)(shui)(shui)(shui)資源使用(yong)效率）值在業界(jie)被廣(guang)泛討論起來。“整(zheng)體(ti)來看(kan)，當前(qian)數(shu)據(ju)中(zhong)心耗(hao)水(shui)(shui)(shui)(shui)已經成為(wei)制(zhi)約(yue)數(shu)據(ju)中(zhong)心快速發(fa)展的(de)(de)(de)因素之一，國內很多地方(fang)已經將耗(hao)水(shui)(shui)(shui)(shui)作為(wei)了數(shu)據(ju)中(zhong)心的(de)(de)(de)重要考核指(zhi)標(biao)。”中(zhong)國通信工業協會數(shu)據(ju)中(zhong)心委員會常務副理事(shi)長、中(zhong)國IDC圈創始人CEO黃超表示。

記者注(zhu)意(yi)到，近日(ri)，北京市發展(zhan)改革委修(xiu)訂印發了(le)《關于進(jin)一步加強數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)項目節能審查的(de)若干規定》，其中(zhong)就(jiu)新增了(le)關于引(yin)導數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)充分利(li)用再(zai)生水的(de)內容：再(zai)生水輸配(pei)管(guan)網覆蓋范(fan)圍內的(de)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)，設備冷卻水、機房加濕等非生活用水應采用再(zai)生水。

呂天文(wen)向記者介(jie)紹稱，為了(le)節約(yue)寶貴的(de)(de)自來水(shui)資源，很(hen)多企業(ye)嘗試用(yong)(yong)(yong)各種方(fang)法(fa)為數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)(xin)(xin)(xin)散熱(re)，例如，微軟曾嘗試部署海下數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)(xin)(xin)(xin)，Facebook數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)(xin)(xin)(xin)選址北極圈附近(jin)，阿里云千島湖數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)(xin)(xin)(xin)使用(yong)(yong)(yong)深層湖水(shui)制冷，“但上述方(fang)法(fa)總(zong)是會帶來新(xin)的(de)(de)問題，目前(qian)國內數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)(xin)(xin)(xin)的(de)(de)用(yong)(yong)(yong)水(shui)主要使用(yong)(yong)(yong)的(de)(de)還(huan)是自來水(shui)，近(jin)幾年政(zheng)府(fu)層面更鼓勵(li)數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)(xin)(xin)(xin)企業(ye)利用(yong)(yong)(yong)中(zhong)水(shui)。”

AI競賽升級，專家呼吁建立數據中心用水國標

今年以(yi)來(lai)，AIGC的爆火使得科技公(gong)司競賽(sai)正不斷加碼(ma)，國(guo)內大(da)模(mo)型創業也進入狂飆，來(lai)自AI公(gong)司、大(da)廠(chang)的創業派，以(yi)及(ji)來(lai)自高校、研究(jiu)(jiu)機構的學院派加速涌(yong)入“百模(mo)大(da)戰”，科技部新一代人工(gong)智能(neng)發展研究(jiu)(jiu)中心發布的《中國(guo)人工(gong)智能(neng)大(da)模(mo)型地圖研究(jiu)(jiu)報告》顯示(shi)，截至今年5月末，全國(guo)參(can)數在10億(yi)規模(mo)以(yi)上的大(da)模(mo)型已發布79個(ge)。

數據(ju)中心作為傳(chuan)輸、儲(chu)存、處理數據(ju)資源(yuan)的(de)新型(xing)基礎設施，其用水量隨(sui)著(zhu)AI競賽的(de)升(sheng)級也迎來新一波增(zeng)長(chang)，“AI大模型(xing)訓(xun)練需要(yao)算力更(geng)高，相應的(de)能耗(hao)也就(jiu)更(geng)大，AI芯(xin)片和AI服務(wu)器(qi)(qi)的(de)發熱量相比傳(chuan)統服務(wu)器(qi)(qi)也更(geng)大。數據(ju)中心的(de)水消耗(hao)最(zui)主要(yao)還(huan)是用來蒸發散(san)熱了，所以(yi)隨(sui)著(zhu)能耗(hao)、發熱量的(de)增(zeng)加，耗(hao)水必(bi)然(ran)會增(zeng)加。”黃超(chao)向記者介紹稱。

在采訪中，呂天文(wen)建(jian)議相關部(bu)門(men)盡快為數據(ju)中心用水建(jian)立一(yi)套規范(fan)、統一(yi)的(de)標準與利用效率評價(jia)方法(fa)，這將成為數據(ju)中心實現綠(lv)色(se)低碳發展的(de)又一(yi)關鍵標準工具(ju)。

“目前國內對WUE指標(biao)還沒有廣(guang)泛的(de)統一(yi)(yi)標(biao)準(zhun)，現在較多聚(ju)焦(jiao)在PUE層(ceng)面，但其它如(ru)芯(xin)片(pian)(pian)能(neng)耗的(de)控(kong)制(zhi)、算法層(ceng)面的(de)節(jie)能(neng)，以(yi)及我們討論的(de)耗水(shui)問題(ti)，都(dou)不是簡(jian)單的(de)PUE能(neng)夠代表(biao)的(de)。”黃超表(biao)示，進一(yi)(yi)步節(jie)能(neng)至少需要(yao)在數(shu)據中心選址(zhi)、供配(pei)電設計、可(ke)再生能(neng)源(yuan)利(li)用(yong)、余熱回收(shou)、雨水(shui)/廢(fei)水(shui)利(li)用(yong)、芯(xin)片(pian)(pian)節(jie)能(neng)、軟件節(jie)能(neng)等(deng)全(quan)方面去(qu)做，最終(zhong)實現在整體層(ceng)面上的(de)節(jie)能(neng)。

液(ye)冷有(you)望(wang)逐步成為制冷領域主力

在(zai)高密度、高能耗的(de)(de)數據中心龐大需求(qiu)下，制冷領域技術(shu)的(de)(de)革新也開始涌現，一(yi)個(ge)加速的(de)(de)趨勢就是，液冷出現且有望逐步成(cheng)為制冷領域的(de)(de)主力。

冷(leng)(leng)(leng)(leng)(leng)液冷(leng)(leng)(leng)(leng)(leng)技術是指(zhi)使用液體取代(dai)空氣作為冷(leng)(leng)(leng)(leng)(leng)媒，與CPU、芯(xin)片組(zu)、內存條以(yi)及擴展(zhan)卡等發熱(re)部件進行熱(re)交(jiao)換，帶走熱(re)量(liang)的(de)技術。相比于傳統的(de)風冷(leng)(leng)(leng)(leng)(leng)技術，液冷(leng)(leng)(leng)(leng)(leng)技術的(de)制(zhi)冷(leng)(leng)(leng)(leng)(leng)效率更高，可有效降低制(zhi)冷(leng)(leng)(leng)(leng)(leng)系統的(de)運行能耗，使數據中心PUE達(da)到1.3 以(yi)下。

“我國幅員遼闊，各地氣候條(tiao)件差(cha)(cha)異(yi)大，各地數據中(zhong)心的(de)制(zhi)冷需求也不(bu)盡相同，因此，制(zhi)冷技(ji)術的(de)普適性很重要。”呂天文認為，液冷技(ji)術恰(qia)(qia)恰(qia)(qia)能無視海拔(ba)、地域的(de)差(cha)(cha)異(yi)，同時余熱還(huan)可以(yi)創造經濟價(jia)值。

從市(shi)(shi)場規(gui)模(mo)來(lai)看，根據(ju)賽迪顧(gu)問(wen)的(de)數(shu)據(ju)，2019年我國液冷(leng)數(shu)據(ju)中(zhong)心市(shi)(shi)場規(gui)模(mo)為(wei)260億元，預計2025年可達到(dao)1283.2億元以(yi)上。記(ji)者注意到(dao)，出于數(shu)據(ju)安全的(de)保護(hu)，數(shu)據(ju)中(zhong)心基礎設施的(de)供應(ying)方(fang)面(mian)存(cun)在一定的(de)地域壁壘，目前國外(wai)廠商的(de)產品的(de)應(ying)用主(zhu)要以(yi)其本國市(shi)(shi)場為(wei)主(zhu)，國內市(shi)(shi)場的(de)主(zhu)要玩家(jia)有曙光數(shu)創、華為(wei)、阿里(li)巴巴、浪(lang)潮信息(xi)、廣東合一等。

呂天文(wen)告訴記者，得(de)益于中(zhong)國AI具體實踐、5G創新應用(yong)的(de)快速推廣，中(zhong)國公司的(de)液(ye)冷技(ji)術(shu)目前在國際競爭中(zhong)處于前列，國外掌握液(ye)冷技(ji)術(shu)的(de)企業比(bi)較分散，其產品還處于比(bi)較早期的(de)技(ji)術(shu)性驗證(zheng)階段，投(tou)入商(shang)用(yong)的(de)相(xiang)對較少。

他判斷，由于(yu)風冷(leng)技術(shu)適(shi)用于(yu)中小規模的中低密度數據(ju)中心，因(yin)此不會完全被取代(dai)，未來，市(shi)場中風冷(leng)和液冷(leng)將會共(gong)同發展，出現一段共(gong)存的局面，長(chang)遠來看，液冷(leng)產品的市(shi)場份額會不斷擴(kuo)大，逐漸(jian)成為(wei)主流。

黃超同樣認為(wei)，當前液冷(leng)是面對AI高密度需求的最佳制冷(leng)方式，“但(dan)這項(xiang)技術還(huan)處于起步(bu)(bu)階段，面臨初期部署(shu)成本高、產業鏈不完善、定制化要求高、機(ji)房建設要求高等眾多問(wen)題，還(huan)需要產業進一步(bu)(bu)解決(jue)。”他表示。