发展、生产和消费都需要水，但我们却过度使用并污染了这种不可替代的资源和系统。已经确定了五个领域(气候、生物圈、水、营养物质和气溶胶)的八个安全和公正的边界，超出这些边界将对人类和自然造成重大危害，并且跨越临界点的风险也会增加。人类已经跨越了安全、公正的地球系统边界来获取水。

迄今为止，八个边界中的七个已被跨越，尽管气溶胶边界尚未在全球范围内被跨越，但在世界许多地区的城市层面已被跨越。

对于水，安全公正边界规定地表水流量每月相对于自然流量的波动不应超过20%;同时地下水的抽取量不应超过补给量。这两个界限都已被跨越。

尽管世界上最贫困人口获得水和卫生服务的最低需求尚未得到满足，但这些门槛已经被跨越。满足这些需求将为已经紧张的供水系统带来更大的压力。

人工智能的潜力

技术乐观主义者认为人工智能(AI)具有解决世界水问题的潜力。人工智能的支持者认为，它可以帮助实现环境和社会可持续发展目标(SDG)，例如通过设计系统来解决教师和医生短缺的问题，提高农作物产量并管理我们的能源需求。

在过去的十年中，该领域的研究呈指数级增长，潜在的应用包括提高用水效率和农业监测、水安全和加强废水处理。

与当前的质量监测实践相比，人工智能驱动的生物传感器可以更准确地检测饮用水中的有毒化学物质。

通过构建优化农业系统的智能机器、机器人和传感器，人工智能改变农业用水的潜力是显而易见的。

例如，智能灌溉通过收集和分析数据实现灌溉自动化，通过提高效率和检测泄漏来优化用水。

作为研究水、环境和全球不平等之间关系的国际发展学者，我们很好奇人工智能是否真的能发挥作用，或者是否会加剧现有的挑战。尽管有关于使用人工智能管理水和可持续发展目标的同行评审文献，但没有关于人工智能对用水的直接和间接影响的同行评审论文。

人工智能和水的利用

初步研究表明人工智能具有显着的水足迹。它使用水来冷却为其计算提供动力的服务器以及产生其消耗的能量。随着人工智能越来越融入我们的社会，其水足迹将不可避免地增加。

ChatGPT和类似AI模型的成长被誉为“新谷歌”。但是，一次Google搜索需要消耗半毫升水，而ChatGPT每5到50次提示就消耗500毫升水。

美联社调查了谷歌在俄勒冈州达尔斯的用水量。

AI通过相关硬件生产使用并污染水。生产人工智能硬件涉及对硅、锗、镓、硼和磷等稀有材料的资源密集型开采。提取这些矿物质会对环境产生重大影响并导致水污染。

半导体和微在制造阶段需要大量的水。其他硬件，例如各种传感器的硬件，也有相关的水足迹。

数据中心为训练和运行人工智能提供物理基础设施，到2026年，其能源消耗可能会增加一倍。到2027年，使用水来运行和冷却这些数据中心的科技公司可能需要取水4.2至66亿立方米。

相比之下，谷歌数据中心在2022年使用了超过210亿升饮用水，比2021年增加了20%。

训练一个具有人脑计算水平的人工智能一年需要消耗126,000升水。每年，训练人工智能所需的计算能力都会增加十倍，需要更多的资源。

大型科技公司数据中心的用水量被严重低估——例如，微软荷兰数据中心的用水量是其最初计划的四倍。由于气候变化导致平均气温上升，对冷却水的需求只会增加。

需求冲突

科技行业的用水需求如此之高，以至于社区正在抗议，因为这威胁到了他们的生计。谷歌位于干旱多发的俄勒冈州达尔斯的数据中心引发了人们的担忧，因为它使用了该市四分之一的水资源。

负责全球90%的先进半导体生产，该国已采取人工降雨、海水淡化、跨流域调水和停止灌溉18万公顷的方式来满足用水需求。

定位数据中心

随着水变得越来越昂贵且相对于需求而言越来越稀缺，公司现在战略性地将其数据中心放置在发展中国家——即使在干燥的撒哈拉以南非洲，数据中心投资也在增加。

谷歌计划在乌拉圭建设的数据中心最近遭遇了74年来最严重的干旱，每天需要760万升水，引发了广泛的抗议。

随之而来的是一幅常见的地理不平等景象，发展中国家发现自己陷入了两难境地：国际投资带来的经济利益与当地水资源供应面临的压力。

我们认为，有足够的证据表明人工智能的快速采用可能会加剧水危机，而不是帮助解决这些危机。目前，尚无针对人工智能产业及其用水量的系统研究。科技公司对其新产品的水足迹守口如瓶。