哈萨克斯坦布局数据中心建设：美国科技巨头的“节水经验”有哪些值得借鉴？

人工智能究竟消耗多少水？

人工智能的用水主要来源于数据中心的运行方式。

训练和运行ChatGPT等大型语言模型，需要成千上万台服务器持续高速运转。在高强度计算过程中，服务器会产生大量热量。为了防止设备过热，数据中心通常采用水冷系统：冷却水在管道内循环吸收热量，随后通过蒸发散热或回流系统完成冷却。

这种蒸发式冷却技术虽然效率较高，但由于水分蒸发，会造成较大的水资源消耗。随着全球数据中心规模不断扩大，用水问题正逐渐成为行业关注的焦点。

2025年6月，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼表示，一次ChatGPT查询平均约消耗0.3毫升水（约0.000085加仑），相当于一茶匙容量的约十五分之一。

根据美国环境保护署（EPA）数据，美国居民家庭平均每日生活用水约82加仑（310.4升）。也就是说，一次ChatGPT请求所消耗的水量，还不到一个人日常家庭用水量的0.0001%。

不过，这一数字需要结合整体规模来看待。虽然单次查询耗水极少，但当全球人工智能系统每天处理数十亿次请求时，总体耗水量便十分可观。

2025年8月，谷歌公司公布数据显示，其Gemini模型一次普通文本查询约消耗0.26毫升水，大约相当于5滴水。

不过，美国加州大学电气与计算机工程系副教授任少雷（Shaolei Ren）指出，上述数字仅计算了数据中心冷却直接使用的水资源，并未包含发电过程中消耗的水量。

事实上，与其关注单次查询耗水多少，更值得关注的是支撑人工智能运行的数据中心整体用水规模。

长期以来，多数科技企业并未完整公开水资源利用效率（Water Usage Effectiveness，简称WUE）数据，导致行业之间难以客观比较。

为此，研究机构Axis Intelligence Research建立了人工智能用水强度指数（AI Water Intensity Index，简称AWII），用于评估全球大型科技企业的数据中心水资源利用效率。

亚马逊首次全面公开全球数据中心用水情况

最受关注的进展之一，是亚马逊首次公布全球数据中心完整用水数据。

数据显示，2025年，亚马逊全球数据中心共消耗25亿加仑（94.6亿升）水。

值得注意的是，在计算能力持续提升的同时，公司总体用水量反而有所下降。

2025年，其WUE降至0.12升/千瓦时，较2021年下降52%，而行业平均水平约为0.84升/千瓦时；约90%的数据中心采用空气冷却，仅不足10%的场景在极端高温期间采用蒸发式冷却。AWII指数为0.023。

微软：无蒸发冷却技术走在行业前列

在水资源利用效率方面，微软排名第二，也是无水蒸发冷却技术的重要推动者。

2025年，公司用水量约16亿加仑（60亿升），WUE降至0.3升/千瓦时，比2021年下降39%；AWII指数为0.046。

微软采用零蒸发冷却系统。

自2024年8月起，公司所有新建数据中心均采用新一代冷却方案。微软预计，该技术每年可节约用水约1250亿升。

微软发布的《2024年环境可持续发展报告》还显示，公司2023年使用的水资源中，有42%来自水资源相对紧缺地区。

Meta数据中心用水规模相对较低

Meta尚未公布2025年的相关数据，因此目前仍采用2023年统计结果。

数据显示，当年Meta数据中心共使用8.13亿加仑（31亿升）水，其中约95%用于数据中心运营；WUE为0.6升/千瓦时，AWII指数为0.1。

Meta整体用水规模相对较低，主要原因在于其数据中心数量以及人工智能业务规模均低于谷歌和微软。

谷歌仍是用水规模最大的科技企业

在全球主要科技企业中，谷歌的数据中心耗水量最高。

2024年，公司共使用70亿加仑（265亿升）水，高于2023年的64亿加仑（242亿升）。

其WUE为0.84升/千瓦时，AWII指数达到0.196。

其中，位于美国艾奥瓦州康瑟尔布拉夫斯（Council Bluffs）的数据中心一年耗水约10亿加仑。

总体来看，各大科技企业之间的数据中心耗水差异仍然十分明显，主要取决于冷却技术、算力负载以及数据中心所在地自然条件等因素。

2030年前全球数据中心用水将快速增长

未来几年，服务于人工智能的数据中心用水预计将持续攀升。

预测显示，全球数据中心直接用水量将从2025年的5600亿升增长至2030年的1.2万亿升，增幅达到114%。

美国方面，2023年用于数据中心直接冷却的用水约170亿加仑（643亿升）；到2030年，这一数字预计将达到340亿至680亿加仑（1287亿至2574亿升），较目前增长100%至400%。

人工智能耗水在整体经济中占比仍然较小

尽管增长速度较快，但人工智能用水在整个经济体系中的占比仍然有限。

FoodFacts.org环境科学顾问尼古拉斯·卡特表示，到2028年，全球数据中心年耗水量预计约为1立方千米（1万亿升），而仅畜牧业每年就消耗约228立方千米淡水。

另一组数据显示，美国每年淡水取水总量约117万亿加仑（443万亿升），平均每天约3220亿加仑（1.219万亿升）。

其中，人工智能数据中心直接冷却用水约170亿加仑（643亿升），仅占全国淡水取水总量约0.015%。

如果再加上发电过程中的间接耗水，总用水约为2280亿加仑（8630亿升），约占美国淡水取水总量的0.2%。

相比之下，美国农业灌溉每年耗水约43万亿加仑（162.7万亿升），能源行业约48.5万亿加仑（183.6万亿升），城市公共供水约14万亿加仑（53万亿升）。

由此可见，从全国范围来看，人工智能产生的“水足迹”仍不足农业灌溉或能源行业的1%，但在部分水资源紧张地区，其影响仍值得重视。

如何降低数据中心用水？

目前，减少数据中心耗水最有效的方法，是采用更加先进的冷却技术。

全球主要科技企业正逐步减少传统蒸发式冷却的使用，转向空气冷却以及闭环水冷系统，从而大幅降低甚至基本消除水资源消耗。

微软采用的零蒸发冷却系统，就是当前最具代表性的技术之一。

该系统通过芯片级液冷技术，使冷却水在服务器和工业冷水机之间形成闭环循环。系统初次注水后，后续几乎无需补充新水，被认为是继蒸发式冷却之后数据中心冷却领域的重要技术突破。

目前，微软已在美国亚利桑那州菲尼克斯和威斯康星州芒特普莱森特部署试点项目，并计划于2027年底前建设更多零耗水数据中心。

谷歌同样积极推广空气冷却技术。

公司位于美国得克萨斯州普夫卢格维尔（Pflugerville）的数据中心几乎无需用水即可完成冷却。

2026年2月，谷歌还宣布，位于得州威尔巴格县（Wilbarger County）的新数据中心也将采用无需冷却用水的设计。

这些案例表明，降低人工智能用水的关键，并非限制人工智能的发展，而是不断推广更加高效的数据中心冷却技术。目前，这类技术正逐步成为全球行业标准。

与此同时，政府监管同样发挥着重要作用。

目前，美国联邦层面尚未要求数据中心必须公开用水信息，但部分州已经开始制定相关法规。

例如，在数据中心集中的内华达州、亚利桑那州和弗吉尼亚州，已出台或正在审议法律，要求大型人工智能基础设施项目在建设前开展水资源影响评估，以确保数字基础设施建设不会对当地水资源造成过大压力。

美国经验对哈萨克斯坦意味着什么？

目前，人工智能带来的用水压力尚未像美国部分州那样成为哈萨克斯坦面临的突出问题。

不过，随着国家持续推进人工智能产业发展和大型数据中心建设，在项目规划阶段提前考虑水资源利用效率，将具有重要意义。

近年来，哈萨克斯坦不断完善人工智能基础设施，扩大算力规模，并积极吸引国际科技企业和投资者参与数字经济建设。

其中，位于埃基巴斯图兹、规划装机容量达200兆瓦的中亚最大数据中心项目，是未来发展的重要支撑。这类大型数据中心将广泛服务于云计算、人工智能及高性能计算，同时也意味着服务器冷却所需的能源和水资源需求将同步增加。

美国的发展经验表明，随着产业不断扩大，数据中心的水资源利用效率将与能源保障同等重要。

因此，在推进新一代数据中心建设过程中，哈萨克斯坦可积极借鉴国际先进经验，优先采用空气冷却、闭环水冷以及低蒸发甚至零蒸发冷却等先进技术。同时，在项目规划和建设阶段建立完善的用水监测机制和环境评价体系。

这一做法不仅有助于避免未来高成本改造，降低水资源压力，也将推动数字基础设施实现更加可持续的发展。

对于立志建设欧亚地区科技中心的哈萨克斯坦而言，这不仅是生态环境保护的重要课题，也是提升国家长期竞争力的重要保障。