2030年AI产业耗水量逼近9.3万亿升，数据中心节水技术亟待推广

联合国大学水、环境与健康研究所最新发布的研究报告，对全球算力产业的用水需求进行了量化分析与预测。报告指出，伴随人工智能技术的迅猛发展与广泛落地，支撑其运行的数据中心及上下游产业链的淡水消耗量正急剧上升，这一趋势已引发国际社会的广泛关注。

研究数据表明，到2030年，全球数据中心全产业链的总耗水量预计将飙升至9.3万亿升。这一数字究竟有多大？报告提供了一个直观对比：如此庞大的水量，足以满足撒哈拉以南非洲地区约13亿居民一整年的基本生活用水需求。该测算基于该地区人均每日200升的基础用水标准。

AI成为耗水主力，直接与间接用水并存

报告进一步剖析了用水结构的变化趋势。数据显示，2025年全球数据中心年耗水量预计为4.5万亿升，其中AI相关算力消耗约占整体用水量的20%。而到2030年，AI的耗水占比将大幅提升至40%，成为数据中心耗水的核心驱动力。

AI的用水主要分为直接用水与间接用水两类。直接用水主要用于数据中心服务器的水冷散热系统，例如用户进行一次复杂的AI问答或生成一张AI图片，其背后都可能消耗淡水。更值得关注的是，单次大型AI模型的专项训练，其耗水量便可高达数十万升。间接耗水的占比则更高，这包括了支撑算力运转的发电厂冷却用水，以及制造AI芯片所需的大量超纯水，这些都被纳入了完整的“算力水足迹”统计之中。

能耗同步激增，节水技术推广势在必行

除了水资源消耗，能源问题同样构成巨大挑战。报告预测，2030年全球数据中心的耗电量可能达到945太瓦时，约占全球总用电量的3%。值得注意的是，超过80%的AI能耗并非集中在训练阶段，而是集中在日常的推理使用环节，这意味着随着AI应用渗透到日常生活各领域，能耗压力将持续存在。

面对AI应用加速落地所带来的水资源与能源双重矛盾，报告呼吁业界及相关国际机构积极采取行动。当前，加速普及风冷技术、海水制冷以及废水循环利用等高效节水技术至关重要。同时，业内专家倡导，应将水资源消耗正式纳入AI项目的环境影响评估考核体系，从源头缓解算力规模扩张对全球淡水资源的压力。

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