缺電後是缺水?摩根大通發警報(圖)
盡管AI數據中心對電力基礎設施、供應鏈的需求已經引發投資熱潮，但摩根大通研報表示，數據中心巨量的水消耗問題卻相對被忽視，2030年每天用水量可能會達到4.5億加侖。水資源稀缺的地區，數據中心的巨大用水需求可能引發競爭加劇，可能會影響水資源的可用性，甚至導致數據中心關閉。
AI狂潮仍在繼續，由於不少華爾街大行預計本世紀末美國的生成式人工智能數據中心數量將爆發，各投資機構紛紛投資於“增強美國力量”（Powering up America）的主題，包括電網公司、銅、金、銀和鈾等大宗商品，以及人工智能芯片制造商。然而，水消耗的問題卻相對而言被忽視了。
摩根大通的亞太股票研究部門最近公布題為《深入探討電力、冷卻、電網和ESG影響》（Deep Dive into Power, Cooling, Electric Grid and ESG implications）的研報，詳細闡述了基礎設施對人工智能發展的影響。文中專門介紹了人工智能數據中心對電力的消耗。同時，高盛此前也發現，在“下一代AI交易”飆升之際，弗吉尼亞州的商業電力需求大幅怎個假。
此外，即使是黑石集團首席執行官史蒂夫·施瓦茨曼（Steve Schwarzman）和貝萊德董事長兼首席執行官拉裡·芬克（Larry Fink）也紛紛加入電網和AI投資主題，因為未來幾年內有很多上行空間——除非AI需求崩潰。
值得注意的是，摩根大通的研報在報告結尾部分強調：“盡管數據中心因大量的電力消耗而容易重點關注，但相對而言，數據中心的高耗水基本被忽視了，而這也是數據中心運營的基本特質。”
摩根大通引用Bluefield Research的數據在研報中指出，全球數據中心的總用水量（包括現場冷卻和非現場發電）從2017年到2022年每年增長6%。研報說，到2030年，用水量可能會躍升至每天4.5億加侖。這就相當於，每天大約需要681個奧運會標准的游泳池的淡水，來冷卻全球數據中心。
研報介紹，數據中心的用水方式與碳排放類似，數據中心的用水也可以分為范圍1、范圍2和范圍3。在這種情況下，范圍1指的是用於現場服務器冷卻的水，范圍2指的是用於發電的場外用水。范圍3被認為是服務器制造供應鏈用水。
示意圖
具體而言，范圍2的用水是數據中心與發電相關的間接用水。傳統的熱電廠（如燃煤電廠、天然氣電廠等）加熱水以產生蒸汽，蒸汽用於旋轉渦輪機發電。水也用於冷卻塔中的散熱。值得注意的是，當使用熱電時，數據中心的范圍2用水足跡可能遠大於范圍1。
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AI狂潮仍在繼續，由於不少華爾街大行預計本世紀末美國的生成式人工智能數據中心數量將爆發，各投資機構紛紛投資於“增強美國力量”（Powering up America）的主題，包括電網公司、銅、金、銀和鈾等大宗商品，以及人工智能芯片制造商。然而，水消耗的問題卻相對而言被忽視了。
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此外，即使是黑石集團首席執行官史蒂夫·施瓦茨曼（Steve Schwarzman）和貝萊德董事長兼首席執行官拉裡·芬克（Larry Fink）也紛紛加入電網和AI投資主題，因為未來幾年內有很多上行空間——除非AI需求崩潰。
值得注意的是，摩根大通的研報在報告結尾部分強調：“盡管數據中心因大量的電力消耗而容易重點關注，但相對而言，數據中心的高耗水基本被忽視了，而這也是數據中心運營的基本特質。”
摩根大通引用Bluefield Research的數據在研報中指出，全球數據中心的總用水量（包括現場冷卻和非現場發電）從2017年到2022年每年增長6%。研報說，到2030年，用水量可能會躍升至每天4.5億加侖。這就相當於，每天大約需要681個奧運會標准的游泳池的淡水，來冷卻全球數據中心。
研報介紹，數據中心的用水方式與碳排放類似，數據中心的用水也可以分為范圍1、范圍2和范圍3。在這種情況下，范圍1指的是用於現場服務器冷卻的水，范圍2指的是用於發電的場外用水。范圍3被認為是服務器制造供應鏈用水。
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具體而言，范圍2的用水是數據中心與發電相關的間接用水。傳統的熱電廠（如燃煤電廠、天然氣電廠等）加熱水以產生蒸汽，蒸汽用於旋轉渦輪機發電。水也用於冷卻塔中的散熱。值得注意的是，當使用熱電時，數據中心的范圍2用水足跡可能遠大於范圍1。
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