摩根大通研究发现,继缺电之后,AI最大的问题是缺水。到了2030年,数据中心每天就要消耗4.5亿加仑(17亿升)的水。
近期,AI掀起了电力股的狂潮。摩根大通研究了基础设施对人工智能发展的影响后发现,数据中心巨量的水消耗问题被忽视了。
研报指出,全球数据中心的总用水量从2017年到2022年每年增长6%。
到2027年,要满足全球AI需求,数据中心相关的取水量可能达到42亿至66亿立方米,超过半个英国的年度总取水量。
到2030年,用水量可能会跃升至每天4.5亿加仑(即17亿升)。
【图源:摩根大通研究报告】
摩根大通预计,从2023-2028年,AI服务器的交付量将会平均每年增长33%,到2028年会占据全球服务器交付量的20%,而现在只有5%。
其中,如果看高端的数据中心GPU,英伟达会从2023年的191万片,增长到2028的711.5万片,年化增长30%,AMD则会从2023年的2万片,增长到168万,年化增长143%。
有这么多芯片显然就需要冷却,所以芯片冷却市场会大涨。摩根大通就认为,整个服务器液态冷却市场将会在2023-28年间,年化增长183%。
报告指出,现在的数据中心正在变得越来越密,预计单位服务器机架的功率要求将从现在通用的10千瓦,暴涨至AI系统所需要的100千瓦。而到了100千瓦的时候,空气冷却就不再适用,所以现在液态冷却正在逐渐普及。这就对水资源提出了很大的要求。
研报进一步指出,在水资源稀缺的地区,数据中心的巨大用水需求可能引发竞争加剧,可能会影响水资源的可用性,甚至导致数据中心关闭。
一些分析师表示,未来水资源将成为影响AI发展进度的一个因素。继电力股后,水可能成为下一个被炒作的公用事业领域。