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报告:全球AI算力狂飙加剧水资源压力,“水能协同”成绿色算力竞争新赛道

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一份最新发布的行业研究报告指出,随着人工智能技术的爆发式增长,算力基础设施快速扩张正在加剧能源与水资源供给压力。

“水资源利用效率与算力规模扩张速度不匹配,进一步放大局部地区水资源供需矛盾。”报告认为,AI时代的核心竞争力已从单纯比拼算力规模,转向了算力、能源与水资源协同利用能力的综合较量。

这份题为《AI时代算力基础设施流体系统水能绿色发展报告》的白皮书由中国信通院和格兰富在“2026开放数据中心大会暨首届算博会”上共同发布。报告显示,全球算力扩张正在对区域电力和水资源造成严峻挑战。在美国,据高盛预测,2026年数据中心总电力需求将达41GW,2027年将飙升至66GW。到2030年,为满足冷却需求,美国数据中心预计将新增每日697至1451百万加仑的供水量。在欧洲,2025年数据中心消耗的水资源预计高达760亿升,电力需求占比到2030年可能从目前的3%上升至7%至9%。

在中国,截至2026年6月底,智能算力规模已达2185 EFLOPS(FP16),全国算力设施整体上架率达71.4%。能耗总量快速攀升的同时,依靠常规措施降低电能利用效率(PUE)的边际空间正在收窄。

9月3日,格兰富商业建筑事业部首席技术专家马利红在接受澎湃新闻采访时介绍,算力中心的耗水问题,关键看采用什么散热方式。如果是开放式冷却系统,靠蒸发带走热量,就会消耗大量水资源;而闭式干冷系统,让冷却介质在管道里循环,蒸发耗水可以降到极低水平。北方地区自然冷源丰富,全年气温低,全年大部分时间靠干冷器甚至新风系统就能散热,冷却侧对水的消耗非常少。内蒙古乌兰察布、宁夏中卫、甘肃庆阳这些地方之所以成为算力枢纽,不光因为绿电丰富,也因为气候条件允许采用低水耗的散热方案,实现“电-水-算”的协同优化。

马利红表示,北方枢纽节点大部分时间用自然冷源,只有夏季高温时段才需要启动蒸发冷却辅助,这时确实会产生一定用水量,但整体来看,同等规模的北方数据中心冷却水耗远低于南方传统风冷项目。值得关注的是,北方算力枢纽节点虽然技术水耗较低,但这些地区恰恰是全国水资源匮乏的区域,数据中心的“绝对耗水量”可能不大,但“相对水资源承载压力”不容忽视。

报告指出,流体系统——这个过去被视为“配套设施”的角色,正在成为连接算力设备、冷却系统、能源系统和水资源系统的关键枢纽。

报告首次提出了流体系统“架构层—设备层—平台层”三层技术能力体系,以及分布式按需输配、泄漏风险分级、余热回收利用、智能泵控协同、多层冗余容错、数据闭环调控和介质全生命周期管理七项核心技术主张,为算力中心从单点节能向系统优化演进提供了清晰的技术路径。

马利红特别强调了液冷带来的余热利用价值。传统风冷系统排出的热量温度低,难以回收利用。而液冷系统回水温度可达四五十度,具备为周边建筑供暖的条件。

“液冷的意义不仅是散热效率高,还在于让数据中心从单纯的能源消费者,变成可对外输出热能的资源节点。”他说。

报告指出,传统的单一节能优化思路已难以为继。在高密度算力时代,冷却体系正从风冷向液冷加速重构。作为连接算力设备、冷却系统、能源和水资源系统的“枢纽”,流体系统的作用被重新认识。它不仅是散热保障,更是实现“水能协同”的关键基础设施——通过闭式循环、水质管理及余热利用等技术,在提升能效的同时实现对水资源的集约利用。

报告强调,算力基础设施的绿色发展重点,已从单一能效优化,扩展到算力增长、资源利用和运行韧性的协同平衡。未来行业竞争的关键,在于能否以更少的能源和水资源消耗支撑更多的算力增长。

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