随着人工智能（AI）加速普及，数据中心用水量正迅速上升，冷却基础设施如何调整也成为行业关注的焦点。

据IT媒体TechRadar当地时间7日 报道，国际能源署（IEA）数据显示，当前全球数据中心年用水量约为5600亿升。IEA近期报告预计，到2030年，这一数字最高可能增至1.2万亿升。

数据中心用水压力上升，核心原因之一在于冷却方式。为降低服务器和半导体运行过程中产生的热量，数据中心需要消耗大量水资源。不少设施目前仍采用开放式蒸发冷却系统，即将升温后的水喷洒到冷却垫上，通过蒸发带走热量，因此需要持续补充蒸发损耗的水。

在此背景下，闭式液冷被视为重要替代方案。该方案通过冷却液循环和换热器带走热量，避免在冷却过程中发生蒸发。在正常运行条件下，这类系统有望在一定程度上缓解数据中心的用水压力。

冷却效率的提升也直接关系到节水效果。部分数据中心由于冷却效率偏低，最多可将总用电量的三分之一用于热管理。机房既需要通过风扇对整体环境降温，单台设备又要分别散热，电力负担和用水压力随之同步上升。正因如此，节点级冷却、直接芯片冷却等方案开始受到更多关注。

直接芯片冷却通常是在GPU等高发热部件上安装冷板，让冷却液在冷板内部流动，并直接吸收热量。包括节点级冷却和直接芯片冷却在内的液冷技术，最多可带走服务器产生热量的98%。这意味着运营方无需再主要依赖机房整体降温，而是可以在处理器层面直接进行散热，从而降低能源需求，并减轻当地水资源压力。

AI基础设施的持续扩张也在加速这一转变。报道指出，生成式AI所使用的GPU，能耗可能达到CPU的5至10倍。与此同时，3D硅堆叠等技术推动高密度设计，在更小空间内集成更多组件，进一步抬高散热压力。基于这一趋势，采用高温水的闭式冷却方案也被提上日程。报道称，这类方案可在高机柜密度环境下维持性能，并以更节水的方式替代蒸发冷却。以DreamWorks Animation为例，该公司在高性能计算中引入相关方案后，性能提升了20%，冷却需求也有所下降。

除冷却方式转型外，余热回收也被视为重要方向。数据中心消耗的电力大多最终转化为热量，但过去这些热量往往只是被视为需要排出的负荷。如今，相关热量正被重新视为可利用资源，可用于向住宅、商业建筑及区域供热系统供能。

例如，爱尔兰和斯堪的纳维亚地区的部分项目，已将数据中心余热用于住宅和商业场所供暖。将数据中心排放的热量回输社区，有望降低对化石燃料的依赖，并帮助节省能源成本。

在选址层面，行业也需要尽量避开对当地淡水供应压力较大的地区。调查显示，45%的IT专业人士认为，现有数据中心设计难以支撑可持续发展目标。

报道认为，数据中心节水不能仅依赖单一技术，而需要从运营体系层面整体转型，包括减少开放式蒸发冷却的使用，扩大闭式循环系统和直接芯片冷却的应用，推动余热对外利用，并重构选址策略。在AI基础设施持续扩张的背景下，冷却模式和用水结构的调整，或将成为衡量数据中心行业可持续性的关键指标。