Дата-центры ИИ могут забирать 1,125 млрд литров воды в год — учёные нашли способ сократить расход на 86%

Стремительный рост инфраструктуры искусственного интеллекта в США может довести ежегодное потребление воды дата-центрами до 731-1,125 млрд литров к 2030 году. Верхняя оценка сопоставима с годовым объёмом питьевой воды, который потребляет Нью-Йорк. К такому выводу пришли исследователи в работе, опубликованной в Nature Sustainability. При этом значительная часть водного следа приходится не непосредственно на охлаждение серверов, а на производство электроэнергии для их работы.

Проблема особенно заметна в засушливых районах. Дата-центры используют воду для отвода тепла от высоконагруженных вычислительных систем, а традиционные системы испарительного охлаждения дополнительно увеличивают расход. В 2023 году системы охлаждения американских дата-центров потребили около 66 млрд литров воды, то есть менее 1% общенационального потребления, однако дальнейшее расширение ИИ-инфраструктуры способно существенно усилить нагрузку на локальные водные ресурсы.

Исследование показывает, что один из наиболее эффективных способов сократить этот показатель — изменить энергобаланс дата-центров и их расположение. Солнечная и ветровая генерация практически не требует воды в процессе производства электроэнергии, тогда как электростанции на ископаемом топливе используют её для охлаждения.

Перенос вычислительных мощностей в регионы с меньшим водным стрессом и высоким потенциалом возобновляемой энергетики, включая отдельные районы Техаса, Монтаны, Небраски и Южной Дакоты, в сочетании с повышением эффективности серверов и охлаждения способен снизить водный след ИИ до 86%.

При этом проблема не сводится только к переходу на другую генерацию. Современные ИИ-дата-центры всё чаще используют жидкостное охлаждение с замкнутым контуром, где теплоноситель циркулирует без постоянного расхода воды. По данным исследователей, совершенствование охлаждения, повышение загрузки серверов, более эффективное оборудование и грамотный выбор площадок должны применяться одновременно: именно сочетание этих мер даёт наибольшее сокращение экологической нагрузки.

Источник: livescience