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AI資料中心運作需要大量的電量及水資源。（路透）
2030年 全球AI用水量可能要升至4.5億加侖/天
歐祥義／核稿編輯
〔財經頻道／綜合報導〕人工智慧技術已是目前全球各地都在搶攻的重要領域，人工智慧在處理大量資料時，相當耗能、耗電，供電情況已成為未來的關鍵焦點之一，不少專家都表示，未來會隨著AI在生活使用上越來越廣泛，各地擁有足夠的電力相當重要，近來摩根大通的研究報告指出，除了供電問題，高耗水也是AI資料中心運作的基本特質。
摩根大通的研究數據指出，從2017年至2022年，全球資料中心的總耗水量，包括現場冷卻和非現場發電，每年成長6%，若依照目前AI資料中心發展速度，到2030年，用水量可能會要升至每天達到4.5億加侖，相當於每天需要681個奧運標準游泳池的水，來冷卻全球資料中心。
耗水量的提升最直接的影響就是未來水資源較稀缺地區的資料中心，可能會因高耗水需求面臨競爭加劇，導致水資源供應緊張，甚是會導致資料中心被迫關閉，因此各國歌際大廠紛紛祭出解決辦法，如微軟在2015年就投入大量資金在「Project Natick」，研發水下資料中心。
一個AI資料中心可能擁有上百、上千組的伺服器及機櫃，因此耗電量極高。（彭博）
AI產業背後需要的高電力 遠比想像的多
人工智慧的方便性就如同變魔術一般，下達幾個指令或是滑鼠點幾下，就能生成出一段文字，甚至是圖像及影像，但其背後會的耗能遠比想像中的多更多，報導指出，AI的能源需求分成兩大部分，一個是訓練語言模型所消耗的電力，包含設定與回應行為，第二部分則是推論階段（inference phase），將訓練到一定程度的模型置入實際場景，並透過提示（prompts），讓AI生成初始回應，而這兩個階段都有高密集的能源需求。
DataVita創辦人奎恩（Danny Quinn）曾在《英國國家廣播公司》訪問時指出，「設置傳統伺服器的標準機櫃耗電量約4瓩（kW），約等同於一個家庭住宅的用電功率；然而設置一組AI伺服器機櫃的能源需求約為20倍、80瓩」，而一個資料中心內可能又有上百、上千組的伺服器及機櫃。
另有報導指出，訓練AI模型需要如輝達GPU這類高階晶片，尤其是業界正在瘋搶的H100，就連xAI 執行長馬斯克（Elon Musk）日前也透露，訓練下一代Grok 3等模型需要10萬顆H100，據了解，一顆H100充分利用下功耗約700W，因此10萬顆H100用於AI和HPC工作負載，消耗高達70MW，而這些GPU同時需要伺服器和冷卻系統來運行，因此擁有10萬顆H100 GPU的資料中心恐怕需要約100MW的電力，這相當於一座小城市用電量。
根據數據，資料中心的電力消耗在2022年約460TWh，僅占全球電力需求2%左右，其中加密貨幣挖礦達到110TWh，可如今有AI熱潮的推動，到了2026年，資料中心用電將上看 620TWh至1050TWh，這種增加趨勢相當於增加一整個瑞典或德國的電力需求。
AI資料中心需要仰賴大量的水資源來幫助機房降溫。（美聯社）
AI大型語言模型 都有高耗水特質
事實上，不論是OpenAI的ChatGPT或是Google的Gemini，這類大型語言模型都會需要一整個倉庫的資料中心來運算，同時也仰賴大量的水資源來幫助機房降溫，若是涉及圖像、影像的生成，AI的耗能將會更高，且每到天氣較嚴熱的時候，冷卻資訊中心的耗水量還會再增加。
根據最新數據顯示，由於資料中心的使用率提高，微軟2022年用水量增加34%，Google增22%，Meta增3%。
除了摩根大通強調AI資訊中心也有高耗水的特質外，加州大學河濱分校也在研究報告指出，與ChatGPT對話一次需消耗約500毫升的水，約一瓶寶特瓶的水，而ChatGPT每月有近15億用戶，用水量可想而知，另外，微軟永續報告書中揭露，其用水量在2021至2022年增長至640萬立方公尺、增加了約34%，相當於2500個奧運規格泳池的大小，另外，還有研究員指出，微軟的美國數據中心訓練GPT-3時，可以在15天內消耗高達18萬4920加侖的水量，若是在更炎熱的地區進行夏季訓練，耗水量恐會是這個數字的好幾倍。
據了解，資料中心的用水方式與碳排放類似，用水範圍也可分為3種，第一種是用於現場伺服器冷卻的水，第二種是用於發電的場外用水，可以稱做是資料中心與發電相關的間接用水，第三種則被認為是伺服器製造供應鏈用水，其中，傳統熱電廠發電過程中用水需求巨大，因此資料中心的第二種用水足跡遠大於第一種。
未來AI將在全球迅速發展，需謹慎看待環境將面臨的衝擊。（路透）
AI雙面刃 耗能、節水當務之急
隨著科技日新月異，未來AI無疑會如雨後春筍般增長，隨之而來是需謹慎看待的環境衝擊，為支撐資料中心運作，消耗能源的程度之大，足以威脅當地電網，若能利用AI找到節能的方法，也許有助於紓解缺電之急，不過由於氣候變遷，已造成多地乾旱，因此要紓解水資源可能不太容易。
由於AI資料中心需要極大的電量進行運算，不少國家和企業路續祭出節電替代措施，如越南近來因吸引不少半導體製造業等高耗能產業進駐，十分擔憂去年夏季停電事件重演，呼籲當地包含鴻海等組裝廠能自主減少用電，另外，微軟也宣布與研究核融合發電技術的新創Helion Energy簽約，打算從該公司預計於2028年部署的首座核融合電廠購電。
不過，有專家指出，AI本身也有可能是找到節能方法的最佳途徑，施耐德電氣（Schneider Electric）執行長赫韋克（Peter Herweck）預測，AI將能在未來4年內，可以幫助大樓減少15%至25%的用電量，因為會有越來越多的住家和商用空間裝設智慧家電和電表，使用的同時，還生成龐大的數據，再依照數據的分析，便能利用AI找到可以節能的環節指認疏漏，或預測未來的維護需求，並且將建築物的操作系統調整至符合天氣和使用人數的狀態。
另外，受到全球暖化的影響，各地氣溫逐年攀升，已導致許多地區爆發乾旱問題，且乾旱範圍仍持續擴大，如今加上AI資料中心的高耗水需求，未來恐怕會有更多國家陷入水資源短缺的問題，最終可能還會迫使資料中心關閉。
因此擁有大型AI資料中心的企業，如微軟、Google及Meta都已設定目標，將在2030年之前藉由資助灌溉設施改善漏水問題，或復原濕地系統，讓地下水層新增的含水量超過業者的消耗量，而OpenAI則表示，訓練大型AI模組的確需要大量用水，「我們也相信大型語言模組有助於加速科學合作，並發現氣候解方」。
專家認為未來可以透過AI來節省居家及企業用電。（歐新社）
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