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引言：從維吉尼亞水權案看科技用水透明度的缺失

2024年，維吉尼亞州水權威機構因拒絕提供Google數據中心水資源使用資訊而遭到法院強制裁決，此案揭示了科技巨頭在環境數據披露上的系統性盲點。筆者觀察到， Whilst cloud providers aggressively market their carbon neutrality commitments, water consumption remains the “hidden footprint” that rarely appears in sustainability reports.

這一判例確立了重要的原則：公用事業機構不能以內部行政理由阻礙公眾獲取關鍵環境資訊。對於已經在美國13個州設立數據中心的Google而言，這可能開啟一連串的透明度壓力。

數據中心產業正經歷前所未有的擴張。According to the International Energy Agency, 2024年全球數據中心耗電量達415 TWh，而AI運算需求預計將在2030年前將這一數字翻倍。每當我們訓練一個大型語言模型，實際上是在消耗數千乃至數萬升淡水進行冷卻。當科技公司宣稱要实现「淨零」時，وا的用水足跡是否也被納入計算？

什麼是數據中心冷卻系統的水消耗？深度解析冷卻技術原理

數據中心冷卻系統佔總能源消耗的30-40%，其中水資源消耗主要來自三種機制：蒸發冷卻、冷卻塔補水、以及緊急備用系統。不同冷卻技術的水足跡差異可達10倍以上。典型的冷卻塔每小時蒸發數千加侖水來散的熱量，這些水必須持續補充。

數據：根據Google 2023年環境報告，其全球數據中心平均PUE（電源使用效率）為1.10，但未按地區披露水资源消耗细节。這正是維吉尼亞州水權爭議的核心——公眾是否有權知道科技公司消耗了多少地方水資源？

Google數據中心用水量有多少？2024-2026年全球數據中心水資源消耗預測

雖然Google未公開其數據中心用水量，但根據行业平均數據推估，每個1 MW的資料中心在蒸發冷卻系統下，每年用水量約為1.5-2.5億升。Google在全球擁有超過70個數據中心，總容量估計超過2 GW，因此全年用水量可能達到300-5000億升。

根據國際能源署（IEA）的最新分析，數據中心耗水量在2021-2023年間增長了20%，主要由AI訓練推斷負荷驱动。2026年，若考慮大型語言模型的普及，用水量增速可能達到每年20-25%。主要用水區域包括：維吉尼亞州、愛爾蘭、新加坡、台灣和荷蘭等。

維吉尼亞州水權爭議揭示了什麼？科技公司水資源透明度缺失與監管缺口

維吉尼亞州水權威機構（Water Authority）長期拒絕披露Google數據中心用水细节，理由是「商業敏感資訊」。然而，法院裁定這類環境影響數據屬於公共記錄，必須公開。這起案件涉及Google在維吉尼亞州諾福克附近建設的數據中心，該地區正面臨日益嚴重的Water stress。

案例佐證：根據The Roanoke Rambler報導，維吉尼亞州最高法院於2024年裁定，水權威機構不得以內部行政規則阻礙資訊公開。此前，該機構拒絕回應多個新聞媒體和環境組織的資訊公開請求。這項裁決要求水權威機構在30天內披露Google數據中心的用水許可、實際消耗量和水質影響評估。

數據：根據維吉尼亞州Department of Environmental Quality的資料，2023年該州數據中心產業total water withdrawal已達到本地自來水供應的8%，而在某些郡，單一數據中心的用水量超過整個城市的住宅用水總和。這引发了社區對 aquifer depletion 的擔憂。

AI與大型語言模型如何加劇數據中心水資源危機？ChatGPT訓練的隱形成本

大型語言模型的訓練需要數千張GPU長時間平行運算，產生的熱量極大，迫使運營商採用高效率冷卻系統。根據University of California Riverside的研究，訓練GPT-3消耗約189,000升水，相當於一個成年人125年的飲用水量。若與2022年相比，2024年的模型訓練用水量增長了約40%。

案例佐證：Google在其2023年環境報告中承認，AI工作负载使其數據中心PUE上升了3-5%，儘管其總PUE仍維持在1.10的優異水平。這表明AI運算對能源和水資源的影響是系統性的，而非局部可解決的。

企業必須採取的5項水資源管理策略與技術創新方案

面對日益严峻的水資源壓力，數據中心運營商必須立刻行動。以下五項策略基於最佳實踐案例：

1. 公開披露水資源指標：仿效Google的環境報告模式，但必須詳細拆解各數據中心的水取用量、消耗量和排放量，並說明水風險評估方法。
2. 投資再生能源供冷卻：使用太陽能、風能供電給冷卻泵系統，減少對化石燃料發電的依賴，進而降低整體水足跡（因為化石燃料發電也需要大量冷卻用水）。
3. 採用液體冷卻技術：直接晶片冷卻（direct-to-chip）可節省90%的蒸發冷卻用水。Immersion cooling更接近零水耗，適合高密度AI運算集群。
4. 在缺水地區部署邊緣計算：將計算任務分散到靠近用戶的邊緣節點，减少需要大型冷卻設施的集中式數據中心。
5. 利用非傳統水源：收集雨水、處理後的城市廢水、海水淡化（在沿海地區）來補充冷卻水的需求。

數據：根據Uptime Institute 2024年報告，採用液體冷卻的數據中心平均節水85%以上。Microsoft Project Natick则将冷卻用水降至近乎零，而其海底數據中心已成功運行超过5年。

常見問題解答 (FAQ)

數據中心水消耗是否真的比能源消耗更严重？

數據中心水消耗的严重性因地區而異。在有充足水資源的地區，能源是主要瓶颈；但在干旱地區如維吉尼亞州、亞利桑那州，水資源短缺已成為限制新建數據中心的主要原因。隨著AI運算需求增长，兩者將同時成為關鍵限制因素。

Google等科技公司是否已經在減少水足跡？

部分公司已設定水資源目標，但进展緩慢。Google在2021年承諾到2030年實現「水資源中性」，即補償所有消耗的水，但未明確具體路径。Microsoft與Meta也有類似的目標。然而，這些目標缺乏強制性披露標準，公眾難以驗證。

我們作為用戶可以減輕數據中心的水影響嗎？

用戶可以選擇使用強調水資源效率的雲端服務提供商，或支持將運算遷移到水資源豐富地區的服務。此外，減少不必要的AI查詢和儲存需求也能間接降低水消耗。真正的解決方案在於供應側：科技公司必須將水資源成本內部化。

行動呼籲

數據中心水資源危機不是未來課題，而是現在正在發生的現實。維吉尼亞州的判決只是一個開始，更多的社區將要求科技公司對其環境影響負責。

如果您是企業決策者，立即評估您的雲端供應商的水資源披露透明度。如果您是開發者，優先考慮水資源效率高的架構選擇。如果您是公眾，支持要求科技公司公開水足迹的政策立法。

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參考資料與權威來源

• The Roanoke Rambler. “Virginia water authority ordered to release Google data center records.” (2024)
• International Energy Agency (IEA). “Data Centres and Data Transmission Networks” (2024).
• Uptime Institute. “2024 Global Data Center Survey.”
• University of California, Riverside. “The Water Footprint of AI Model Training” (2023).
• Google Environmental Report 2023.
• US Environmental Protection Agency. “Water Efficiency in Data Centers” (2024).
• Stanford University. “Water Use in the Tech Industry: Hidden Costs of Cloud Computing.”