每个人都在谈论人工智能用了多少电。几乎没有人谈论它需要多少水

加州大学河滨分校的研究人员表示，一次约 100 个单词的人工智能提示大约消耗半升水。现在想想，每天每秒有多少这样的对话，以数十种语言，在数亿用户中发生。

原因很简单，也有物理意义。运行人工智能的芯片会产生巨大的热量，而长期以来，带走这些热量最便宜的方法就是水。冷却塔将其蒸发数百万升。水不会回来。

现在将其扩展到正在进行的扩建中。到 2027 年，人工智能的繁荣可能会额外增加 4.2 至 66 亿立方米的取水量。这比一些国家的年用水量还要多。

其原因在于：这些设施通常建在水资源已经稀缺的地方，即土地便宜、阳光充足的干旱地区，与农场和家庭争夺相同的供应。显示水资源压力的同一张地图往往与显示能源贫困的地图重叠。因此，资源匮乏的社区越来越多地被要求托管数字时代最需要的基础设施。

而这种情况发生的同时，仍有 6.85 亿人根本没有电，还有数十亿人缺乏可靠的清洁水源。

有一条出路可以摆脱这个困境，而且它一直存在于地球上阳光最充足的地方。根据 IEA 的数据，非洲拥有世界上大约 60% 的最佳太阳能资源。它还拥有世界太阳能装机容量的约1%。拥有 12 亿人口的大陆的太阳能发电量大约只有德国的五分之一，而德国这个国家并不以阳光而闻名。资源就在那里。投资还没有。

IEA估计，到2030年，非洲每年需要约1900亿美元来建设其能源系统，其中约三分之二用于清洁能源。冷却水、廉价电力、开阔的土地、稳定的阳光：这些资源恰恰在资本最稀缺的地方丰富。一个地区对数据中心具有吸引力的条件同样可以使其成为清洁能源的净出口国，并且成为当地人首先获得电力的地方，而不是最后。

我们现在正在以非凡的速度和规模建设下世纪的核心基础设施。我们可以建造它，将水、电力和机会集中在少数几个地方，或者我们可以建造它，让一个世纪以来被忽视的地区最终能够同时为自己和世界提供电力。