水資源的兩難
現代生活幾乎每個層面都依賴大量淡水。全球約七成淡水取水量用於農業，生產一公斤牛肉約需15,000公升水，包括種植飼料、牧草及供動物飲用的水。日常用品如普通棉質T恤為例，從棉花種植、纖維加工、染色到成衣製作，全程約需2,700公升水，相當於一個人兩年半的飲用水需求。
不過，人工智能(AI)和數據中心也悄悄製造新渴求，未來甚至可能超越大部分傳統產業。
伺服器運作時會產生大量熱能，若沒有持續降溫便無法正常運作。現時許多數據中心採用蒸發式冷卻或水冷系統，一個大型數據中心每日耗水量可達400萬公升，相當於3,000人一年的用水量。訓練一個如GPT-3般的大型語言模型，單是伺服器冷卻便需要約70萬公升水。而模型投入使用後，每一次查詢的耗水量亦比過去估計更高。有研究指出，與AI聊天機械人進行一次普通對話，所消耗的水量可能超過一支500毫升樽裝水。
有人預測到2027年，全球與人工智能相關的用水量可能相當於整個英國一半人口的年度用水總量。畜牧業維持生命所需的食物供應，T恤提供衣物，但人工智能只是為了提升便利性，例如自動摘要、圖片生成和推薦演算法等功能，是否足以合理化如此龐大的淡水消耗。
更令人擔憂的是，許多數據中心為了降低能源和冷卻成本，往往設於本已缺水的地區。若沒有重大技術突破，例如浸沒式冷卻、水循環再利用，甚至把數據中心設於海上，人工智能的耗水增長速度最終可能超越農業。
人類必須正視這個看不見的用水現實，當我們開始意識到，一個AI答案與一塊牛扒或一件T恤一樣，都需要消耗珍貴的水資源，或許才是建立可持續未來的第一步。