谷歌一年耗水约一个半西湖，互联网巨头如何给服务器散热？

数据中心散热需水量和电量十分庞大，这不仅仅是个成本问题，还引发了环境和社会的关注。谷歌和微软都承诺要减少用水，那么这背后究竟是怎样的考量？

数据中心散热用电的过往

以前，数据中心散热主要依赖电力和空调的风力。人们普遍认为，将电力用于数据处理和存储这类重要事务是非常值得的。然而，这实际上是一种不得已的做法，因为当时尚未掌握超导等高级技术。服务器全年运行不断产生热量，只能依靠电力驱动的空调风扇来降低温度。数据中心约六成的成本都用于电费，而散热又占去了电费的四成以上，这就是那个时期的真实情况。在没有更有效的散热方法出现之前，数据中心只能持续消耗大量电能。

空调虽然用电量大，但那时候实在没有更好的选择。因为数据中心里的设备需要适宜的温度才能正常运行，而维持这种温度所需的设备和手段本身就很费电。这恰恰是数据中心运营成本之所以高昂的一个关键因素。

转用水散热的优势

随着时间的流逝，众多数据中心开始青睐用水进行散热。水资源的成本比电更为低廉。以我国贵州为例，那里地价低廉，空气清新，水电资源充沛，政策还相当优惠，这些优势吸引了众多数据中心前来落户。企业发现，采用水散热可以显著降低成本。例如，阿里巴巴在千岛湖设立的数据中心，其设备浸泡在冷却液中，再借助湖水进行冷却，充分利用了水的散热特性。水散热不仅有助于降低成本，还能提升数据中心的盈利空间，这也是众多厂商所看重的。

在众多资源与成本的对比中，水散热方案显得既经济又实用。此外，水散热所采用的蒸发冷却机等设备，操作起来相对简便。与之前完全依赖电散热相比，水散热的引入无疑是一种技术上的进步。它有助于数据中心在散热环节降低成本，从而为企业节省更多资金，使其能够将更多资源投入到数据处理技术的研发等领域。

水散热的潜在问题

水散热虽然能节省开支，却带来不少困扰。尤其在美國一些水资源匮乏的地区，数据中心的水散热系统引发了众多问题。以梅萨地区为例，谷歌数据中心需要优先确保充足的水源，这对于本就缺水的梅萨来说，不仅严重影响了当地生态环境，还加剧了居民生活用水的紧张。在达尔斯，谷歌数据中心的水消耗几乎占到了该市年度总用水量的三分之一，引起了当地媒体的持续批评。这种过度的水资源消耗已经超出了当地水资源的承受极限，对当地的生活、生产和生态环境的可持续发展造成了严重影响。

这些蒸发的水回归到当地水体需要一段时日，从眼前来看，这无疑是对资源的占用。水散热看似是企业的日常运营，实则与当地水资源保护及居民生活紧密相连。若不进行合理调整，矛盾只会愈发尖锐。

回收再利用设施的困境

为了应对水在散热过程中导致的浪费，有人建议搭建大型循环设备以实现水蒸气的回收和再利用。然而，这一构想目前尚无法付诸实践。首先，其建设成本极其高昂，对企业而言，这是一笔巨大的经济负担。其次，维护成本尚不明确，且从设备运行到水蒸气回收的整个流程，既费钱又耗电。企业所面临的是成本核算的难题，若回收设施的投资过大而效果不明显，企业自然不会乐意进行投资。因此，这个原本看似理想的回收再利用方案，实际上已被束之高阁。

这样的困境并非由单一原因导致，而是经济与技术等多重层面问题交织叠加的后果。要解决这个问题，必须综合考虑众多利益，诸如企业自身利益、地方水资源保护以及社会的可持续发展等，这些因素并非短期内可以有所改善。

企业的用水量承诺

面对节水批评，众多企业纷纷承诺减少用水。谷歌宣布，到2030年，将用自身用水量的120%进行补偿。微软则承诺，到2024年降低全球数据中心蒸发冷却系统用水量95%，并在2030年实现“水中和”。这些承诺对企业而言，既是挑战，亦是责任。在未来的数据中心运营中，企业需持续寻求节水技术和方法的创新。

企业的承诺能否真正实现，尚待时间和实践的验证。若企业能够切实减少用水，将对数据中心的长远发展、当地水资源的保护以及生态环境的维护产生重大而深远的影响。

人工智能的耗水观察

人工智能的发展迅猛，以GPT-3为例，其训练过程就耗费了七十万升水资源，而更庞大的GPT-4所需水量更是惊人。语言大模型等人工智能的耗水问题，确实值得我们关注。谷歌的人工智能算力提升与用水量增加似乎成正比，这或许预示着随着人工智能技术的进步，数据中心的能源消耗和水资源消耗将会进一步攀升。

大家不禁开始深思，人工智能的进步背后付出了怎样的代价。我们是否能够找到更优的技术或策略，以降低资源消耗，引领人工智能走向更加环保的道路？

那么，您觉得数据中心在发展时，是应当首先考虑降低成本，还是优先保护当地的水资源？欢迎在评论区留下您的看法，参与互动。同时，也期待您能点赞并分享这篇文章。