6月4日，联合国大学水、环境与健康研究所发布了一份最新报告，对全球算力领域的用水量进行了量化预测。几个核心数据值得关注：预计到2030年，全球数据中心全产业链的总耗水量将攀升至9.3万亿升。这个数字有多大？简单换算一下，它足以满足13亿撒哈拉以南非洲居民一整年的基础生活用水需求。

而到了2025年，全球数据中心的年耗水量约为4.5万亿升，其中与AI相关的算力消耗占整体用水量的两成。但根据预测，到2030年AI的耗水占比将提升至40%，成为用水增长的主要驱动力。这一趋势必须引起高度警惕。

AI的耗水问题可以从两个维度来看。首先是直接水耗，主要源于数据中心服务器的水冷散热系统。每一次AI问答、每一张AI图像的生成背后，都在消耗淡水。而单次大模型的专项训练，甚至可能一口气耗费数十万升水。其次是间接水耗，这一部分占比更高：支撑算力运转的电厂需要冷却用水，生产AI芯片也需要超纯水——这些都被纳入了算力的水足迹统计范畴。

报告做了一个直观的折算：以非洲贫困地区人均每日200升的基础用水标准为基准，最终计算出了9.3万亿升这个等效用水量。

当然，算力带来的压力并不局限于水资源。报告同时指出，到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%。而且，超过八成的AI能耗集中在日常的推理使用环节。

随着AI应用加速落地，水资源矛盾正日益凸显。业内专家与联合国相关机构均在倡导，应加快推广风冷、海水制冷、废水循环利用等节水技术，同时将水资源消耗纳入AI项目的环境影响评价考核。唯有如此，才能在算力持续扩张的背景下，有效缓解淡水消耗带来的压力。