请打开你的任意一款AI工具，问问它生产一瓶500毫升的可口可乐需要消耗多少水？

不同的AI可能会给出不同的答案，但生产者给出的官方答案是690毫升。可口可乐公司在2024年的环境报告里提到，当年的用水比是1.38，意味着每生产1升饮料需要1.38升水，多出来的水用来清洗设备、冷却系统，最后被当做工业废水排掉。值得注意的是，这个数字是工厂生产本身的用水情况，还未考虑全生命周期的水消耗。

现在，你再问AI第二个问题：“回答完刚才的问题，你自己消耗了多少水？”

你或许会觉得是0，毕竟只是一个电子程序，会和水扯上什么关系？

但很遗憾，你错了。

AI的耗水量远比你想象得多

OpenAI的CEO奥特曼说GPT回答一次问题的耗水量是0.3毫升，听起来微不足道，也就几滴眼泪。但加州大学河滨分校的研究者说一次查询怎么也得有个十几毫升，够你喝一口的了。还有的研究者会更精细，比较了一堆AI后告诉你，目前当红的这些好用AI，每次回答都得消耗一百多毫升水，嗯，够装一小杯了。

数据差距如此之大，谁说得对？

答案是：都是对的，只是各自都耍了一些花招。

为了理解这些数据，我们要从为什么会消耗水开始谈起。

你一定经历过手机发烫的时刻，在信号不好的地方开着导航，或者玩了一小时游戏，手机烫得好像要爆炸。这是因为芯片消耗电能进行运算时，一部分的电能会被转换成热能。当运算量突然增大，比如信号太差需要不断搜索基站或者游戏画面过于复杂时，原本只靠背板的散热就不够用了，手机会变得越来越烫。

AI数据中心亦如此。

成千上万台服务器24小时运行，单台机柜的功率从几十千瓦到数百千瓦不等，它们的运算能力惊人，但产生的热量也同样惊人。只靠风冷？散热效率远远不够。