关于“AI耗水问题”的真相：这根本不是水的问题 一个令人费解的现象正在关于人工智能的公共讨论中浮现：人们对“用水”问题的关注，远远超过了版权侵权、劳工剥削或夸大其词的承诺等更实质性的议题。尤其在年轻群体、进步派活动人士和AI伦理倡导者中，一种强烈的情绪集中于：科技公司为训练AI模型而大量消耗水资源，仿佛这些企业正在把我们的水源推向枯竭，甚至该被直接切断供水网络。 他们尤其担忧的是，用于冷却AI数据中心的水资源消耗，可能对环境造成不可逆的影响。这种观点在反AI舆论中极为普遍，以至于令人惊讶的是，这一问题的实际影响其实被严重夸大了。 必须明确：这两点可以同时成立——第一，AI产业确实存在诸多值得批评的行为；第二，浪费水资源并非其中严重问题。 最具代表性的误判来自科技记者郝景芳（Karen Hao）的畅销书《AI帝国》。该书在推动公众关注AI环境影响方面起到了重要作用，也进一步放大了“AI耗水”的担忧。然而，书中引用的某些数据被证实存在严重错误，其关于AI数据中心耗水量的估算远高于实际水平。 事实上，尽管AI训练和运行确实需要大量电力，而电力生产往往依赖冷却系统，但整体而言，AI产业的用水量在整个社会用水结构中占比极小。与农业、工业或城市生活用水相比，AI数据中心的耗水规模微不足道。许多研究显示，全球AI相关用水量仅占总用水量的0.01%左右，甚至更低。 因此，将AI发展与水资源危机挂钩，更多是一种情绪化的象征性批判，而非基于事实的科学判断。真正的问题在于技术透明度、能源结构和可持续性管理，而非“水”本身。将注意力集中在水资源上，反而可能掩盖了更紧迫的议题，如碳排放、能源效率和算法公平性。 归根结底，这场“水之争”并非关于水，而是关于人们对技术失控的焦虑、对大公司权力的不信任，以及对技术发展缺乏有效监管的深层担忧。与其聚焦于一个被误读的“水问题”，不如正视AI发展中的真实挑战。