Waarom verbruiken AI-datacenters zoveel water?

AI-workloads worden uitgevoerd op fysieke machines. Wanneer GPU’s, CPU’s, geheugen, opslagapparatuur en netwerkapparatuur elektriciteit verbruiken, wordt vrijwel al die elektrische energie uiteindelijk omgezet in warmte binnen het datacenter.

Een conventionele webserver kan weliswaar lichte verzoeken verwerken, maar AI-training en -inferentie kunnen ervoor zorgen dat versnellers gedurende lange tijd op een hoge bezettingsgraad draaien. Dicht opeengepakte rekken met GPU’s concentreren veel meer warmte in een kleinere ruimte dan traditionele IT-apparatuur voor bedrijven.

Koeling is daarom geen optioneel comfortsysteem. Het maakt deel uit van de infrastructuur die nodig is om chips binnen veilige bedrijfstemperaturen te houden, prestatiebeperkingen te voorkomen, hardware te beschermen en een betrouwbare dienstverlening aan gebruikers te waarborgen.

In moderne AI-datacenters worden vaak duizenden GPU’s in clusters gegroepeerd. Die GPU’s zijn ontworpen voor parallelle berekeningen, en daarom zijn ze zo geschikt voor het trainen van neurale netwerken en het verwerken van inferentietaken.

Dezelfde dichtheid die AI-infrastructuur zo krachtig maakt, zorgt ook voor thermische druk. Meer versnellers per rack betekent meer stroomtoevoer, meer netwerkcapaciteit, meer geheugen en meer warmte die van de servers moet worden afgevoerd.

Daarom zijn AI-datacenters nauw verbonden met zowel de elektriciteitsvoorziening als de koelcapaciteit. Een locatie kan weliswaar over voldoende grond of glasvezelverbindingen beschikken, maar toch worden beperkt door de beschikbare stroomvoorziening, de warmteafvoercapaciteit of lokale waterbeperkingen.

Water is geschikt voor koeling omdat het warmte efficiënt kan afvoeren. Veel datacenters maken gebruik van gekoeldwatercircuits, koeltorens, verdampingskoeling of hybride systemen die, afhankelijk van de buitenomstandigheden, lucht en water combineren.

In een verdampingssysteem wordt een deel van het water opzettelijk verdampt om warmte af te voeren. Dit kan het elektriciteitsverbruik voor mechanische koeling verminderen, vooral in vergelijking met het intensief gebruik van koelmachines bij warme weersomstandigheden, maar het kan het lokale waterverbruik doen toenemen.

Niet elk datacenter hanteert hetzelfde ontwerp. Sommige faciliteiten maken meer gebruik van luchtkoeling, andere passen vloeistofkoeling in een gesloten circuit toe in de buurt van de chips, en weer andere maken gebruik van hergebruikt of niet-drinkbaar water. De watervoetafdruk hangt af van de koelarchitectuur, het klimaat en de exploitatiestrategie.

Onder „direct waterverbruik” wordt verstaan: het water dat op de locatie van het datacenter wordt verbruikt, meestal voor koeling of vochtigheidsregeling. Dit is het meest zichtbare aspect van het probleem, vooral wanneer een faciliteit gebruikmaakt van verdampingskoeling in een regio met waterschaarste.

Ook indirect waterverbruik kan van belang zijn. Voor de opwekking van elektriciteit kan water nodig zijn voor de koeling van elektriciteitscentrales of voor de productie van brandstof, afhankelijk van het lokale elektriciteitsnet. Een datacenter dat ter plaatse weinig water verbruikt, kan via de elektriciteit die het verbruikt toch verband houden met waterverbruik.

Dit is een van de redenen waarom openbare schattingen sterk uiteenlopen. Bij een gedegen beoordeling moet worden aangegeven of daarbij rekening wordt gehouden met water ter plaatse, water in de toeleveringsketen, water in verband met elektriciteit, wateronttrekkingen, waterverbruik, of al deze categorieën samen.

Een liter water die wordt gedronken in een koele regio met een overvloed aan water heeft niet dezelfde lokale impact als een liter die wordt gedronken in een hete, droge regio met onder druk staande stroomgebieden. Dezelfde koeltechnologie kan daarom, afhankelijk van de locatie, zeer uiteenlopende gevolgen hebben.

Het klimaat is van invloed op de frequentie waarmee gebruik wordt gemaakt van vrije koeling, verdampingskoeling of mechanische koeling. De samenstelling van het elektriciteitsnet is van invloed op de CO₂-uitstoot. De lokale beschikbaarheid van water bepaalt of de extra vraag gering, omstreden of operationeel moeilijk te realiseren is.

Daarom kan de duurzaamheid van datacenters niet worden teruggebracht tot één enkel totaalcijfer. De relevante vraag is niet alleen hoeveel water er wordt verbruikt, maar ook waar het wordt verbruikt, wanneer het wordt verbruikt en welke alternatieve koel- of stroomvoorzieningsopties er beschikbaar waren.

Het verminderen van het waterverbruik kan soms leiden tot een hoger elektriciteitsverbruik. Zo kan een ontwerp waarbij verdampingskoeling wordt vermeden, bijvoorbeeld meer gebruikmaken van mechanische koelmachines, waardoor de energiebehoefte tijdens warme periodes kan toenemen.

Het tegenovergestelde kan ook gebeuren: het gebruik van water voor verdampingskoeling kan het elektriciteitsverbruik verlagen en daarmee de uitstoot verminderen, als het elektriciteitsnet koolstofintensief is. Welke optie het beste is, hangt af van de lokale waterschaarste, de koolstofintensiteit van het elektriciteitsnet, het weer en de hardware-dichtheid.

Daarom is transparante rapportage zo belangrijk. Indicatoren zoals PUE voor energie-efficiëntie en WUE voor waterverbruik zijn nuttig, maar moeten wel in de lokale context worden geplaatst. Een ontwerp met een laag waterverbruik is niet automatisch koolstofarm, en een energiezuinig ontwerp is niet automatisch waterbesparend.

Ja, maar er is geen eenduidige, universele oplossing. Mogelijke opties zijn onder meer een beter beheer van de luchtstroom, hogere bedrijfstemperaturen, vloeistofkoeling met gesloten kringloop, droge koelers, hergebruikt water, niet-drinkbaar water, betere keuzes bij de locatiebepaling en efficiëntere AI-hardware.

Ook de optimalisatie van AI-modellen speelt een rol. Kleinere modellen, efficiënte inferentie, batchverwerking, caching en hardwarespecialisatie kunnen de rekenbehoefte voor een bepaalde dienst verminderen, waardoor indirect ook de warmteontwikkeling en de koelbehoefte afnemen.

Tegelijkertijd kan de totale vraag nog steeds toenemen als het gebruik van AI sneller groeit dan de efficiëntie toeneemt. Het praktische doel is daarom niet alleen efficiëntere koeling, maar ook betere informatievoorziening, zorgvuldige locatiekeuze en infrastructuurplanning waarbij rekening wordt gehouden met lokale waterstress.