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        AI 沒搶走工作,可能先搶走你的農夫山泉

        2023-07-31 06:26:59來源:ZAKER科技  

        說起來你們可能不信,科技互聯網越發展,巨頭們的嘴,反而越渴了。

        這么說吧,前兩天,谷歌發布了 2023 年環境報告。

        里面的一項離譜的數據,立馬引發的大伙們的關注。。。


        (資料圖)

        那就是谷歌去年一年花掉了 56 億加侖水,這水量,大概能裝滿一個半西湖。

        而且不單單是谷歌,包括微軟、亞馬遜等等科技巨頭,也一個個都是耗水大戶。

        當然整這么多水,肯定不是跑去搞什么 " 谷歌冰泉 " " 微軟山泉有點咸 " 這類玩意兒了。

        差評君翻了翻報告,發現罪魁禍首的矛頭,一致都指向了數據中心

        這些水,大都被用去給數據中心散熱了。

        是的,數據中心散熱這件事兒,真的是太耗水了。。。

        其實在早些年,不少數據中心散熱靠的并不是水,而直接用電,給服務器吹空調。

        就拿咱們自己為例,像是 2021 年,全國數據中心總耗電量就高達 2166 億度,約占全國總耗電量的 2.6% 。

        這么大一筆的電力支出,要是全用在數據處理和存儲上,大家可能還會該省省該花花。

        但問題就是,有不少電用來做 " 無用功 " 了。

        目前來說,最大頭的 " 無用功 " 就是散熱

        因為數據中心全年無休,發熱量巨大。

        為了讓儀器能夠在合適的環境下正常工作,就得大空調、大電扇嘎嘎上,自然就費電了。

        據統計,數據中心 6 成的成本都花在電費上,而電費里的 4 成多又得靠散熱。

        為了多省點電費,最好的方法就是盡可能地白嫖散熱。

        于是我們就看到,各個企業絞盡腦汁地白嫖散熱。

        首先,大家想的第一個方法就是 " 哪兒涼快哪兒呆著" 。

        2014 年時,騰訊就擱貴州鑿出 47 萬平 " 七星洞 " 用來當數據中心。

        2017 年,華為在貴安新區造了個云上屯,用來當華為云數據中心。

        2018 年,蘋果的 iCloud 數據也搖身一變成了 " 云上貴州 " 。

        大家集體跑去貴州,一方面是貴州地價便宜、水電資源豐富,電費便宜,像華為建完云上屯后,每年光電費就能省下 6 個億。

        另一方面就是貴州四季如春的環境足夠涼快和穩定,很適合養數據中心。

        比起國內這些往貴州跑,國外的大廠們更狠, Facebook 早在 2013 年就在北極圈外的小鎮呂勒奧,建立了自己的數據中心。

        除了往更涼快的地方去,數據中心本身也在進化。

        而在進化的過程中,數據中心的散熱也從很耗電,轉變成了更耗水。

        前面說的,空調冷卻系統因為需要大量的電給冷凝劑降溫,所以這幾年因為太費電逐漸被淘汰了。

        另一種蒸發冷卻系統就流傳了開來。

        相較傳統空調來說,蒸發冷卻機只靠外界水來降溫,不需要用電來降溫冷凝劑,所以可以大幅度減少耗電量,但這也會讓用水量猛增。

        不過相對電來說,水總是更便宜的那個,所以大家普遍都開始選蒸發冷卻機。

        除了蒸發冷卻機, 為了提高散熱效率,還有公司直接給數據中心用上了液冷散熱

        說到液冷散熱,差友們就不困了,畢竟家里那臺 4090 帶 RGB 燈帶的水冷散熱,可不是吃干飯的。

        但在數據中心里,水冷散熱還要更夸張。

        像阿里在千島湖的數據中心,設備雖然都泡在特制的冷卻液里用于快速散熱,但這些液體最終還是需要靠大量湖水來進行冷卻。

        用千島湖深層水源進行散熱。

        也難怪不少網友調侃自己買的農夫山泉,是阿里云服務器的洗腳水。

        最絕的當屬微軟,他們在 2018 年的時候,就把 " 北方群島 " 服務器扔到了大西洋海底,利用海水潮汐進行水冷散熱。

        這種散熱法子,對于水資源本來就充分的地區來說,其實并還算是物盡其用。

        對一些缺水地區,妥妥是經不起這類折騰的。

        咱們的內蒙古等地區,之前就指名道姓發文決定 " 轄區內大數據企業一律禁止使用地下水冷卻降溫。 "

        但在國外,特別是美國的缺水地區,服務器的耗水就整出了不少問題來。

        大家都知道,最近這幾年美國一直鬧旱災,然后幾個大廠又在瘋狂新建數據中心,其中不少就建在很缺水的亞利桑那州等地方

        這些城市缺水所以沙漠多,沙漠多所以風電光電很發達,風電光電發達所以電費便宜。

        再加上沙漠地區地皮也便宜,在這建數據中心能省不少錢。

        而且這些地區的政府,為了讓這些數據中心來安家,還會簽協議優先保證水量供應,幾個因素一疊加,事情就麻煩了。

        比如谷歌在梅薩建立數據中心時,就和當地政府簽了一份協議,梅薩鎮要 " 優先 " 保證谷歌每天能有足夠的水進行散熱。

        這對于水資源本來就不富裕梅薩鎮來說,已經影響到當地生態系統,甚至人類的生活用水了。

        類似的還有亞利桑那州政府,因為供水給數據中心,被迫停了城市基建,還被美國聯邦政府教訓: " 少用點河水 " 。

        而在達爾斯城,谷歌 3 座數據中心的年耗水量,已經將近達到了達爾斯市年總用水量的三分之一,被當地媒體一路追著咬。

        這些問題越來越多的時候,各個大廠也不得不開始優化自家散熱設備,給公眾畫大餅

        像谷歌承諾到 2030 年時,無論是東水西調,還是投資海水凈化設施,反正要補充自家公司用水量 120% 的水。

        微軟則是承諾到 2024 年,將全球數據中心蒸發冷卻系統的用水量減少 95% ,到 2030 年將實現 " 水中和( 全球范圍內補充的水量將超過其消耗的水量 ) " 。

        只不過,他們的承諾完成進展實在堪憂。

        更要命的是,一些學者發現 AI 大模型的爆火,讓水耗得更多了。。。

        按照加州大學副教授 Shaolei Ren 的說法,谷歌用水量比去年足足多了 20% ,巧的是,谷歌這一年算力也長了 20% 。

        所以他們大膽推斷,就是因為在 AI 軍備競賽,會讓數據中心耗水更多。

        也不光是谷歌家 AI 費水,根據美國加州大學河濱分校的一項研究發現,ChatGPT 為代表的語言大模型的用水量就是很多。

        據他們測算, OpenAI 光是訓練個 GPT-3 就用掉了 70 萬升水,更不要說數據量更大的 GPT-4 。

        而且除了訓練階段,后續的使用也特別費水,和 GPT 們隨便聊個三五十句,就得消耗一瓶農夫山泉的水

        眼下 AI 熱潮仍在繼續,大家的 AI 競爭只會越來越激烈,數據中心的作用只會越來越大。

        所以差評君覺得,數據中心的散熱法子,多半又得來一波大升級了。

        而無論是國內,還是國外的科技大廠們,在建數據中心時,也關注一下水資源等相關的問題。

        不然在 AI 搶走人類工作之前,一些地區的水,可能先被 AI 搶走了。

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        責任編輯:hnmd003

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