21万人一辈子喝的水，谷歌服务器7个月就喝完了？这账到底怎么算的

你敢信？214041个人从降生到80岁，每天喝4瓶水，一辈子加起来的饮水量，居然不够谷歌服务器用7个月这个。这听着是不是比科幻片还离谱？但数据就是这么扎心。最近谷歌发了2023年周围报告， 里面有个数字直接把人整不会了——去年他们用了56亿加仑水，换算过来2545万立方米，相当于一个半杭州西湖的水量被“喝”干了。这些个水要是给人喝，能从刚降生一口气喝到80岁，但给服务器用？7个月就见了底。今天咱们就扒扒， 这些个互联网巨头们到底是怎么把水“喝”出这么飞迅速度的，背后又藏着几许多手艺博弈和材料矛盾。

一个半西湖的水，去年全被谷歌“喝”了

先搞清楚“一个半西湖”是啥概念。杭州西湖水面6.39平方公里水体容量1429万立方米，谷歌去年用的水比这还许多出一截。2545万立方米， 能装满3810个水立方，或者250亿瓶农夫山泉——你手里那瓶喝了一半的水，兴许就是某个数据中心散烫用的。更吓人的是谷歌用水量比前一年猛增20%，巧的是他们这一年算力也长远了20%。加州巨大学有个叫Shaolei Ren的副教算了笔账， 训练个GPT-3就得用70万升水，GPT-4只会更许多。你跟ChatGPT聊三五十句话，消耗的水量够你喝一瓶农夫山泉的。说白了AI越“机灵”，喝的水就越许多。

够21万人喝一辈子的水，还不够谷歌服务器用7个月的？

服务器为啥这么能“喝水”？散烫是“无底洞”

数据中心耗水许多，说白了就是散烫在“喝”水，而且喝得还不磨蹭。服务器这玩意儿全年无休，CPU、GPU一跑起来烫量跟烤炉似的，温度一高大就死机。以前巨大家给服务器散烫，靠的是巨大空调、巨大电扇猛吹，直接用电制凉。但问题来了数据中心6成本钱都花在电费上，这电费里又有4成许多得砸在散烫上，纯纯的“无用功”。后来有人想了个招：蒸发凉却机——靠水蒸发吸烫，不用电驱动凉凝剂，省电是省电，但水哗哗地用。蒸发的水变成水蒸气飘走，想回流到当地水里？等个几年吧，远水解不了近渴。

巨头们的“躲水”与“节水”：昂贵州洞里、 巨大西洋底、北极圈外

既然散烫费水，那就“哪儿凉迅速去哪儿呆着”。国内巨大厂最先想到的是昂贵州。2014年， 腾讯在昂贵州凿了个47万平的“七星洞”，把服务器塞进山洞里；2017年，华为也在昂贵安新鲜区搞了个“云上屯”。为啥选昂贵州？地皮廉价、空气清洁、水电丰有钱，关键是四季如春，外界温度和服务器散烫需求温差巨大，天然省电省水。国外巨头更狠， Facebook早在2013年就把数据中心建到了北极圈外的细小镇，靠天然矮小温“免费”散烫；微柔软2018年更绝，把服务器扔进了巨大西洋海底，用海水潮汐搞液凉散烫，电费直接砍一半。

阿里在千岛湖的数据中心， 表面看用液凉，设备泡在凉却液里但到头来这些个液体的烫量还得靠千岛湖深厚层水源来“兜底”，说白了还是水在背锅。

缺水地区的“水战”：亚利桑那州的“优先供水”协议

但不是全部地方都有昂贵州的凉迅速、巨大西洋的海水。美国亚利桑那州的梅萨市， 干旱得要命，科罗拉许多河都迅速干了谷歌结实是在这儿签了协议：当地政府得“优先”保证谷歌数据中心的水供应。后来啊呢？城里基建停了居民用水受关系到，美国联邦政府都急了：“少许用点河水！”达尔斯市更惨，谷歌3座数据中心的年耗水量占了全市总用水量的三分之一，当地新闻天天追着骂。你说离不离谱？一边是AI巨大模型算力蹭蹭涨，一边是当地老百姓连喝水都发愁。加州巨大学的研究研究还找到， ChatGPT这类巨大模型不光训练费水，你随便用用，对话几句就能“喝”掉一瓶水的水量，这AI比有些网红还能“作”。

从“省电”到“省水”：散烫手艺的“内卷”与“妥协”

巨头们也不是没想办法。老一套空调凉却太费电， 磨蹭磨蹭被淘汰了；蒸发凉却省电但费水，成了主流；液凉散烫效率高大，直接把服务器泡在液体里但凉却液循环还得靠水降温。阿里千岛湖数据中心、微柔软的“水下计划”，本质上都是在“水”和“手艺”之间找平衡。谷歌拍着胸脯承诺2030年实现“水中和”， 用了几许多水就补120%；微柔软说2024年把蒸发凉却用水量砍95%，2030年补充量超消耗量。但现实呢？谷歌自己报告都说了目前只完成了6%的补水目标，画饼画得比谁都巨大，落地比谁都磨蹭。说白了手艺不是万能的，本钱和利益才是关键。

AI巨大模型爆火：算力涨20%，用水量也涨20%，巧合吗？

去年生成式AI巨大爆发， 谷歌、微柔软、亚马逊这些个巨大厂为了抢算力，数据中心跟不要钱似的往上建。算力涨了20%，用水量也跟着涨20%，这哪是巧合，简直是“AI军备竞赛”的直接后果。训练巨大模型需要海量数据，处理数据就需要服务器跑起来服务器一跑就发烫，一发烫就得散烫，散烫就得用水。这链条环环相扣，AI越火，数据中心就越“渴”。有人兴许会说：“循环利用水啊！”建个巨大型循环设备让水蒸气变回水？想法很优良，但本钱高大到离谱，维护费跟无底洞似的，电费也扛不住再说说只能搁置。手艺还没到“点水成金”的地步。

国内外的“水账本”：政策与手艺的双管齐下

国内对数据中心的“水账”看得更紧。内蒙古直接发文：“辖区内巨大数据企业一律禁止用地下水凉却降温。”昂贵州靠天然优势吸引数据中心，既解决了有工作，又带动了钱财，还避开了水材料慌的问题。国外就尴尬了 美国西部闹旱灾，数据中心却往缺水地区扎堆，谷歌在亚利桑那、微柔软在内华达，一边要AI算力，一边要居民供水，再说说只能靠“优先协议”和“政府补助”结实撑。更讽刺的是这些个数据中心号称“绿色环保”，实际却在消耗着本就紧缺的水材料。加州巨大学河滨分校的研究研究早就戳破了这层窗户纸：AI巨大模型的用水量，远比想象中更“野蛮”。

以后会怎样？AI抢干活前，会不会先抢水？

眼下AI烫潮还没退，各巨大厂的算力竞赛只会更激烈。数据中心的作用只会越来越巨大，耗水问题只会更突出。有人觉得“手艺总会解决问题”，比如更高大效的液凉、更矮小功耗的芯片、彻头彻尾循环的水系统。但问题是手艺迭代的速度，能赶上AI进步的速度吗？在AI真实正抢走人类干活之前，会不会有人赖以生存的水，先被服务器“抢”走了？巨头们画了那么许多“节水巨大饼”，落地进度却磨蹭得像蜗牛。或许， 数据中心选址不该只看地价和电价，水材料承载力也得算进去；AI进步不该只追求算力巨大细小，材料消耗也得纳入考核。不然等哪天“谷歌冰泉”“微柔软山泉有点咸”成了真实哭都来不及。这场“水与算力”的博弈，才刚刚开头。