資料中心需求暴增！聯合國警告AI耗水量恐「超過人類飲水需求」

記者許若茵／編譯

人工智慧（AI）快速發展帶動資料中心需求激增，外界常認為隨著技術進步與效率提升，未來AI對能源與資源的需求將逐漸下降，然而，聯合國最新報告指出，這種看法可能是一種陷阱，報告量化分析AI對環境造成的成本後預估，到2030年，AI耗電量可能增加一倍，占全球電力消耗約3%；其碳排放量將相當於英國全國排放規模；用於冷卻資料中心的耗水量，甚至可能超過全球人口一年飲用水需求總量。

報告指出，AI發展可能遵循經濟學中的「傑文斯悖論」（Jevons paradox），該理論認為，當技術進步提高資源使用效率時，反而可能導致資源總消耗量增加，而非下降，這項理論源自經濟學家William Stanley Jevons對19世紀英國煤炭使用情況的觀察，當時煤炭利用效率提升後，整體消耗量並未下降，反而因成本降低而帶動更多應用與更高需求。

報告認為，隨著AI模型成本下降、吸引力提高，將刺激更多應用場景與使用量增加，進而抵銷甚至完全吞噬效率提升所帶來的節能效果，為避免落入這種陷阱，報告提出負責任AI發展路線圖，核心原則包括透明度、設計階段即納入效率考量、公平與正義、全生命週期責任、全球合作以及永續利用。

報告指出，目前問題規模已相當龐大，去年全球資料中心耗電量已相當於Saudi Arabia全國用電量，而沙烏地阿拉伯是全球第11大用電國，若到2030年資料中心耗電量如預期倍增，相關碳排放量需要種植67億棵樹並生長10年，才能抵銷其影響，同時，資料中心將需要9.3兆公升水資源，以及接近墨西哥城面積10倍的土地。

除了資源消耗外，報告也強調AI產業發展存在明顯結構性不平等，目前全球僅32個國家擁有專門的AI雲端基礎設施，其中90%運算能力集中在美國與中國，報告警告，掌握AI技術與建置能力的國家，以及僅負責使用AI系統的國家之間，數位落差可能持續擴大。

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此外，後者往往還需承擔礦產開採與電子廢棄物所帶來的環境成本，報告指出，AI對環境的實際影響主要受到使用量以及使用方式兩項因素左右，從文字生成、程式碼撰寫到圖片與影片生成，不同任務需要不同程度的運算資源，同時，不同AI模型執行相同任務時，所需能源與環境成本也有所差異，因此，報告主張應建立涵蓋完整價值鏈的治理機制，從礦物原料開採、供應鏈管理到回收與廢棄處理都應納入監管。

研究人員認為，未來應同時考量AI能力發展與環境保護，也就是兼顧技術創新與自然環境永續，這包括將環境資訊揭露納入AI開發常態，無論是模型層級或任務層級都應公開相關數據，並將AI未來需求納入氣候與能源政策規劃，報告指出，隨著各國政府積極推動AI在公共部門的應用，負責任AI的重要性正持續提高。

資料來源：sciencealert