AI算力扩张遇水瓶颈：缺水地区为何挤满数据中心

说起AI基础设施，大家头一个想到的瓶颈往往是电不够用。资源争夺的叙事里似乎只站着电力这一个主角，可很少有人留意，水这道墙可能来得更快。

10月29日至31日，第十三届十如对话在桂林办了起来，主办方是十如研究院，到场的商、学、研、生态保育与艺术界嘉宾接近300位。这个论坛2014年就在桂林落地，面向各领域意见领袖和专业人士，做的是跨界交流，主题盯的是可持续发展的前沿理念与创新实践。办到现在，文化、教育、科技创新、城市规划、医疗健康、数字化转型都当过议题。今年的主题叫“以水为脉，互联共生”。

本届对话专门开了一个分论坛，名字是“水与智慧：见水知势”，谈的正是AI基建和水之间的关系。国际可持续发展研究院（IISD）高级研究员、中国环境与发展国际合作委员会（CCICED）外方首席顾问魏仲加在论坛上提到，不少还在规划里的数据中心，位置就落在水资源吃紧的地方。CWR（中国水风险）创始人兼总监陈云华补上了更隐蔽的一层：各种水风险演变的速度在加快，而人感受气候变化，最直接的渠道就是水。

AI正在和人类抢水喝

算力中心为何如此耗水？先看散热这一环。芯片基本把消耗的每一度电都转成了热，AI服务器机柜的功率密度又已从传统机柜的3—10千瓦攀升至30—100千瓦。热量集中得这么快，风冷早就搬不动了。眼下最划算的散热介质就是水：让水蒸发，靠吸热把热量带走。按水的汽化潜热约2260千焦/升来算，蒸发一升水能带走大约0.6千瓦时的热量，电费省得很直接，代价是这升水从此离开了流域。

Rystad Energy的预测是，全球数据中心冷却用水量会从2025年的约2220亿升，增至2030年的最高6440亿升。

西湖确实不大，可问题不在水量多少，而在魏仲加说的分布不均。他在十如对话现场发言时讲，大量规划中的数据中心恰恰建在水资源紧张的地区；一座中型数据中心一天要用约100万升水，多数在冷却过程中蒸发，回不到当地水系，而这些水常常和居民饮水、农田灌溉是同一条水源。

美国凤凰城-梅萨都会区已经是全美数据中心第二密集的地方，仅次于北弗吉尼亚，96座主要数据中心里挤着AWS、苹果、谷歌、微软和Meta。亚利桑那偏偏赶上了科罗拉多河流域1200年一遇的大旱，2024年联邦刚砍掉它51.2万英亩英尺的供水配额。

“星际之门”（Stargate）的旗舰园区选在得州阿比林：整个园区负荷约900兆瓦，建成后会刷新“全球最大AI超算集群”的纪录。2025年9月，Altman到过现场，美联社的报道留下两个细节：当地气温36摄氏度，而阿比林居民每周给草坪浇水只被允许两次。

国内也是同样的剧本：乌兰察布人均水资源不到全国平均的四分之一，却扎堆了超80座数据中心。

87%比35%

世界经济论坛的报告估算，全球约45%的数据中心设施建在高水压力地区。把选址模型摊开看，缺水地方的优势明摆着。

头一条是电：庆阳的绿电比东部便宜30%到50%，

第二条是气候：低温干燥意味着自然冷却效果好得多，PUE（电能使用效率）能压到很低，制冷的电费也省掉一大块。

第三条是土地和政策：这些缺水地区多半人少、地贱、面积大、灾害风险低，再加上税收减免和招商一路开绿灯，自然成了算力中心最中意的落脚点。

可这套选址模型里，水几乎不占分量。

还是世界经济论坛的调研：WUE（水利用效率）排进决策视野的位次，到现在依然靠后。

数据中心可以建在电网允许的任何角落，电不够能从远处调、能买绿电。水却换不来替代品，取的是哪条河、哪片地下水，就得面对那里的水位。在水本来就紧张的流域，按“省电优先”的思路选蒸发冷却，等于拿当地最缺的资源去换当地最便宜的资源。

世界经济论坛大中华区自然与气候议程负责人胡悦的看法是，在水资源稀缺的流域，资源优先级该反过来排——先把用水降下来，再谈能效。十如研究院委员会主席李效良也说过，缺水地区要是没有水平衡和回补的意识，供应链竞争力撑不长久。

改善正在发生

智利圣地亚哥郊外的Cerrillos，曾落地谷歌一个2亿美元的数据中心项目。原冷却方案一年耗水约70亿升，差不多是当地8万居民一年的用量。圣地亚哥当时已连年干旱，2022年起开始限水。2024年2月，智利环境法院部分撤销了项目许可，要求评估时把气候变化对圣地亚哥含水层的影响算进去。同年9月，谷歌宣布项目暂停，冷却系统改成风冷。

乌拉圭卡内洛内斯，另一个拟建数据中心的冷却塔每天要喝掉约760万升饮用水，乌拉圭环境部给的参照是5.5万人的日生活用水。项目审议正赶上这个国家约70年一遇的大旱，首都蒙得维的亚一度进入用水紧急状态。审议的结果是：2024年7月，改造后的方案过关，规模砍到原计划的三分之一，水冷全部换成风冷。项目2024年8月底开工，今年夏天工程已接近收尾。

techUK和英国环境署的调查显示，英格兰超过一半的数据中心已经用上无水冷却，64%的站点年用水量不到1万立方米，跟一座休闲中心差不多。AWS、微软、Meta公布的WUE分别约为0.12、0.27、0.19升/千瓦时，这个比率一年年在好转。

国内对算力中心耗水的重视也在跟上。今年10月，最高层在乌兰察布考察时明确提了“算水协同”。地方细则很快落地，据《内蒙古日报》报道，乌兰察布算力中心生产用水严禁抽取地下水做冷却水，当地只给数据中心供应限量的中水。据央视网报道，优刻得等企业也把冷却系统改成抽室外冷风给服务器降温，按其披露口径，整体节水率超过92%。

追不上的，是分母的扩张速度

用水效率提升，说的是比率；不断扩大的，却是总量。微软和AWS在WUE改善的同期，总用水量还在往上走。Rystad Energy的预测数据里，全球数据中心冷却用水量五年内会增长近三倍。一条曲线向下，另一条曲线向上翻，后者的斜率更陡。

于是有观点提出，解法得往前移：与其事后补救，不如在选址初期就把水列为核心考量指标。在本届十如对话上，胡悦引用世界经济论坛发布的关于可持续、有韧性的人工智能基础设施的行动指南，给出四条设计原则：先减少用水量；条件允许时优先使用雨水、再生水等非饮用水源；因地制宜权衡冷却中能源与水的取舍；建立衡量真正重要事项的指标。

这四条原则回答的是“怎么少用水”，可用掉的水还牵扯补偿。陈云华提出一条原则：水从哪里取，就该回补到哪里，也就是用掉多少，就得想办法还回去多少。麻烦在于“水正效益”这类回补目标至今没有统一的衡量标准。数字孪生这样的新技术，给这类问题提供了解决思路：对河流做数字化监测，掌握不同降雨条件下的水流状况，再据此调配水资源。

魏仲加还往上说了一层，落到整个系统的治理上：水得按流域统一调配，光盯着局部、哪儿漏了补哪儿行不通，数据中心那点用水量，本来就该放进这样的通盘考虑里。他拿长江流域规划和海绵城市举例——把水当成彼此牵连的一整套来管，气候韧性确实上去了，别的国家也能从中借鉴。

从少用、到回补、再到系统治理，这套思路在实际应用中也得到了印证。工程师陈聪参与设计过怀来、中卫、乌兰察布多座数据中心的冷却方案，他在接受媒体采访时说过：“现在业内做数据中心方案，一定要看水从哪里来，用到哪里去。”

往后要说AI基础设施，大家头一个想到的恐怕仍是电不够用。可下一座数据中心能不能落地，水资源论证没准会从环评的附录里挪出来，写进选址报告最前头那几章。