够21万人喝一辈子的水，还不够谷歌服务器用7个月的？

去年一年，谷歌花掉了大概一个半西湖的水量。差评君翻了翻报告，发现罪魁祸首的矛头，指向了数据中心。

那这些数据中心为什么这么耗水？今天就来跟大家聊聊，那些互联网巨头们都是怎么给服务器散热的。

有什么办法，能把杭州西湖的水给用完？

这是杭州西湖，三面环山，面积约 6.39 平方千米，南北长约 3.2 千米，东西宽约 2.8 千米，水体容量约为 1429 万立方米。

这个水量能装满 3810 个水立方，能装满 250 亿瓶农夫山泉，如果一天喝 4 瓶的话，可以给 214041 个人从刚出生，一口气喝到 80 岁。

这些西湖水能装满我的泪，但是不够谷歌用 7 个月。

大家好，这里是被 AI 抢走了农夫山泉的差评君，

前段时间，谷歌发布了 2023 年环境报告。

里面的一项离谱的数据，立马引发的大伙们的关注。

去年一年，谷歌花掉了 56 亿加仑水，换算过来就 2545 万立方米，这个水量，大概能装满一个半西湖。

当然整这么多水，肯定不是跑去搞什么 “谷歌冰泉” “微软山泉有点咸” 这类玩意儿了。

差评君翻了翻报告，发现罪魁祸首的矛头，指向了数据中心。

这些水，大都被用去给数据中心散热了。

而且不单单是谷歌一枝独秀，包括微软、亚马逊等等科技巨头，也一个个都是耗水大户。

是的，数据中心散热这件事儿，真的是太耗水了。。。

其实在早些年，不少数据中心散热靠的并不是水，而直接用电，给服务器吹空调。

就拿咱们自己为例，像是 2021 年，全国数据中心总耗电量就高达 2166 亿度，约占全国总耗电量的 2.6%。

看起来好像有些多，但是要是能物超所值，全用在数据处理和存储上也不错。

但问题就是，有不少电用来做 “无用功” 了。

目前来说，最大头的 “无用功” 就是散热。

毕竟咱们还没有点出超导技能树，数据中心又全年无休，发热量巨大。

为了让仪器能够在合适的环境下正常工作，就得大空调、大电扇嘎嘎上，自然就费电了。

据统计，数据中心 6 成的成本都花在电费上，而这电费里的 4 成多又得花在散热里。

所以为了省下这笔散热的钱呢，最好的方法就是尽可能地白嫖。

于是我们就看到，各个企业绞尽脑汁。

大家想的第一个方法就是 “哪儿凉快去哪儿呆着”。

2014 年时，腾讯就搁贵州凿出 47 万平 “七星洞” 用来当数据中心。

2017 年，华为在贵安新区造了个云上屯，用来当华为云数据中心。

2018 年，苹果的 iCloud 数据也摇身一变成了 “云上贵州”。

大家集体跑去贵州，一方面是贵州地价便宜、空气清洁、水电资源丰富，电费便宜，政策上也有不少相关的优惠。

另一方面就是贵州四季如春的环境足够凉快和稳定，外界环境和数据中心本身的温差就足够大了，更有利于散热。

比起国内这些往贵州跑，国外的大厂们更狠，Facebook 早在 2013 年就在北极圈外的小镇，建立了自己的数据中心。

除了往更凉快的地方去，数据中心本身也不断尝试新的散热方式。

在这个进化的过程中，数据中心的散热也从很耗电，转变成了更耗水。

前面说的，空调冷却系统因为需要大量的电给冷凝剂降温，所以这几年因为太费电逐渐被淘汰了。

那有没有一种办法，不用费电就有利于散热，同时还能白嫖呢？

没错，就是用水。

相较传统空调来说，蒸发冷却机只靠外界水来降温，不需要用电来降温冷凝剂，所以可以大幅度减少耗电量。

但代价就是用水量猛增。

不过相对电来说，水总是更便宜的那个，所以大家普遍都开始选蒸发冷却机。

除了蒸发冷却机，为了提高散热效率，还有公司直接给数据中心用上了液冷散热。

说到液冷散热，差友们就不困了，毕竟家里那台 4090 带 RGB 灯带的水冷散热，可不是吃干饭的。

但在数据中心里，水冷散热还要更夸张。

看起来就有点像北京根服务器。

像阿里在千岛湖的数据中心，设备虽然都泡在特制的冷却液里用于快速散热，但这些液体最终还是需要靠大量湖水来进行冷却。

用千岛湖深层水源进行散热。

等等，千岛湖？

那我们买的农夫山泉，岂不就是... 

除了阿里云以外，在数据中心省电这一环还有高手。最绝的当属微软，

他们在 2018 年的时候，就把 “北方群岛” 服务器扔到了大西洋海底，利用海水潮汐进行水冷散热。

而且建起来也省事，需要的电源备份也会比之前的要少。

以前的空调散热，电源备份还需要驱动空调，

而换成了液冷之后这部分就不用担心了。这种法子在水资源比较充分的地方整倒还方便，省电又省事。

但是这个世界上，水资源从来都不是平衡的。如果在一些缺水的地方还这样整，那不就是缺了大德么？

虽然被蒸发了的水蒸气最终还会回到大气循环当中，但是等这些水蒸气回流到当地水里，需要的时间可一点也不少。

这一点在我国就保护的很好，在水资源缺乏的内蒙古地区就指名道姓发文决定: 

“辖区内大数据企业一律禁止使用地下水冷却降温。” 

但是在美国的某些缺水地区，这服务器的耗水就整出了不少问题来。

大家都知道，最近这几年美国一直闹旱灾，然后几个大厂又在疯狂新建数据中心，其中不少就建在亚利桑那州。

为啥会选这地方建这数据中心呢，这可不是瞎选的啊。

首先这玩意紧挨着搞科技的加州，而且工业电费还比加州便宜不少。

再加上沙漠地区地皮也不贵，在这建数据中心能省不少钱。

而且这些地区的政府，为了让这些数据中心来安家，也会在税收上做不少政策优惠，有时候还会签协议优先保证水量供应。

本来一切也都好好的，亚利桑那洲虽然非常干旱，但是科罗拉多河从中流过，靠着原本的地下水一起凑合凑合还够用。

但问题是最近，科罗拉多河也开始缺水了，地主家也没有余粮啊。

几个因素一叠加，事情就麻烦了。

比如谷歌在亚利桑那州的梅萨建立数据中心时，就和当地政府签了一份协议，

梅萨要 “优先” 保证谷歌每天能有足够的水进行散热。

这对于水资源本来就不富裕梅萨来说，已经影响到当地生态系统，甚至人类的生活用水了。

类似的还有亚利桑那州政府，因为供水给数据中心，被迫停了城市基建，还被美国联邦政府教训：“少用点河水”。

而在达尔斯，谷歌 3 座数据中心的年耗水量，已经将近达到了它市年总用水量的三分之一，被当地媒体一路追着咬。

至于建立大型循环设备，让水蒸气能循环利用的方法也不是没人提过，但是由于建设成本太高、维护成本遥遥无期、又费钱费电等方面原因，基本也都搁置了。

好在这会儿随着越来越多的人关注的到这些乱用水的厂商。

各个大厂也是也不得不服软，开始优化自家散热设备，给公众画大饼。

像谷歌承诺到 2030 年时，无论是东水西调，还是投资海水净化设施，反正自己用了多少水，就得整出 120% 的水来回报。

微软则是承诺到 2024 年，将全球数据中心蒸发冷却系统的用水量减少 95%，到 2030 年将实现 “水中和（ 全球范围内补充的水量将超过其消耗的水量 ）”。

只不过，他们的承诺完成进展实在堪忧，根据谷歌自己的报告，目前其补充量仅做到了 6%。

为什么呢，可能还得怪 ChatGPT。

随着生成式大模型的爆火，这水资源耗得越来越多了。按照加州大学副教授 Shaolei Ren 的说法，谷歌用水量比去年足足多了 20%，很巧的是，这一年谷歌的算力也长了 20%。

所以他们主动思考、大胆假设、冷静分析——是因为在 AI 军备竞赛，才会让数据中心耗水更多。也不光是谷歌家 AI 费水，根据美国加州大学河滨分校的一项研究发现，ChatGPT 为代表的语言大模型的用水量就是很多。

据他们测算，OpenAI 光是训练个 GPT-3 就用掉了 70 万升水，更不要说数据量更大的 GPT-4。

而且除了训练阶段，后续的使用也特别费水，和 GPT 们随便聊个三五十句，就得消耗一瓶农夫山泉的水。

眼下 AI 热潮仍在继续，大家的 AI 竞争只会越来越激烈，数据中心的作用只会越来越大。

所以差评君觉得，这数据中心的散热现状，多半又得来一波大升级了。

而无论是国内，还是国外的科技大厂们，在建时，也关注一下水资源等相关的问题。

不然在 AI 抢走人类工作之前，一些人赖以生存的水，可能先被 AI 抢走了。

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