简短回答
人工智能数据中心主要将水用于冷却系统。现代 GPU 会产生大量热量，许多设施依靠蒸发冷却或冷却水系统来维持服务器的运行。
冷却系统需要用水
人工智能服务器在推理和训练工作负载期间会持续运行并产生大量热量。由于水在转移和散热方面非常有效，因此经常被使用。
现代人工智能硬件会产生巨大热量
大型 GPU 集群的耗电量可达兆瓦。大部分电能最终会变成热量，必须将其排出，以避免损坏设备和降低性能。
地点很重要
用水量因气候、冷却技术和数据中心设计而异。位于炎热或干燥地区的设施可能面临更大的冷却挑战和更高的用水需求。
人工智能的发展可能会增加水资源需求
随着人工智能在全球范围内的普及，更多的数据中心和更大的 GPU 集群可能会增加水电消耗。许多公司目前正在探索替代冷却技术和提高效率的方法。