2025年，人工智能的能源与水资源消耗急剧上升，其碳排放量已相当于纽约市的年排放总量，用水量则相当于全球人们一年饮用瓶装水的总量。这是由阿姆斯特丹自由大学环境研究学院博士候选人亚历克斯·德弗里斯-高（Alex de Vries-Gao）最新发表于《Patterns》期刊的研究报告所揭示的结论。 该研究指出，由于科技公司缺乏透明度，目前的数据极为有限，因此估算结果可能仍属于保守值。德弗里斯-高长期追踪数据中心在AI与加密货币挖矿中的电力消耗，他认为，尽管无法精确量化，但AI的环境影响“毫无疑问将非常巨大”，最终全社会都将为此付出代价。 研究基于现有公开信息，包括分析师预测、企业财报电话会议记录等，推算出全球AI系统今年的电力消耗可能达到23吉瓦（GW），超过2024年比特币挖矿的用电量。据此估算，AI每年产生的碳排放量在3260万至7970万吨之间，接近纽约市约5000万吨的年碳排放水平。 数据中心的高耗水问题同样严峻。冷却服务器需要大量水资源，而电力生产本身也依赖大量水用于冷却设备和蒸汽驱动。随着生成式AI推动新建数据中心热潮，配套的发电设施也在扩张，进一步加剧水耗与碳排放，尤其当依赖化石燃料发电时。 研究估计，AI今年用水量可能在3125亿至7646亿升之间，远超2023年另一项研究预测的2027年峰值6000亿升。加州大学河滨分校电气与计算机工程副教授邵磊（Shaolei Ren）认为，这项研究“极具时效性”，尤其在公众对AI与水资源冲突的讨论日益分化之际。 在美国，多地已出现反对新建数据中心的呼声，核心原因正是对水电资源的巨大压力。然而，德弗里斯-高强调，他的估算仅涵盖AI设备运行阶段的直接环境影响，未计入供应链制造、设备报废等环节的额外负担，因此实际影响可能更高。 由于企业可持续报告普遍未区分AI相关能耗与水耗，且缺乏地理位置与电网清洁度等关键信息，导致数据偏差较大。德弗里斯-高呼吁加强透明度：“我们真的应该问自己，这是不是我们想要的局面？我们需要公开数据，才能展开真正的讨论。”