人工智能的进步带动了全球数据设施规模不断扩大，其运行过程中对水资源的需求日益凸显。根据国际机构预测，至2027年，人工智能相关产业每年消耗的水资源可能接近七十亿立方米。

近期有研究报告提出，通过推行循环水管理措施，数据中心的淡水消耗有望削减四分之三，从而缓解周边地区供水压力。具体方法涵盖改良散热方式与建立封闭式冷却循环等，以此提升用水效率。

一、数据中心成重要耗水来源

从网络服务到智能计算，各类数字活动都依赖于背后持续运转的数据设施。但其运作也带来显著的环境负担，除了能耗较高，还消耗大量水源。由于硬件持续发热，必须借助冷却手段维持设备正常温度。

水主要用在两个环节：一是各类散热设备，例如冷水机组与液冷装置；二是电力生产阶段，部分发电方式需依靠水来完成工艺过程。

此前有研究指出，某大型语言模型在训练期间消耗的洁净水量，可满足数万人每日所需。而常规的对话型人工智能每进行几十次交互，所间接使用的水量就相当于一瓶常见包装的饮用水。

统计表明，一座功率为一兆瓦的数据设施每年用于冷却的水资源，约等于数十万居民一天的生活用水。规模达到十五兆瓦的设施，每日耗水量甚至能与数家医疗机构或大型休闲场所的年用水量相当。

这一现状反映出，推行水资源循环策略不仅必要，也具有广阔的实施空间。

二、智慧调控与新技术助力节水

实现节水目标，需要依托智能监测体系，动态管理用水过程，同时引入新型冷却手段，从而切实降低实际用水需求。

安装实时传感设备的智能管理系统，能根据散热需要灵活调节供水量，配合预测算法提前优化流程，可节约约四分之一用水。在此之上，液冷与全封闭冷却等技术能进一步发挥效用。

液冷方式借助特殊流体作为导热载体，直接吸收芯片等关键部件产生的热量。和传统气冷相比，该技术可节省九成以上用水，耗电量减少一半，所需设备空间也大幅缩减。

闭环冷却通过密闭管道使冷却介质循环流动，实现高效热交换，已在工业生产、通信运维及数据中心等多个领域应用。

更具突破性的是芯片直触冷却方案，让冷却液或金属冷板直接贴合芯片表面进行散热，既防止设备过热，也减少了水浪费。该技术尤其适用于缺水环境，节水效果最高可达九成，同时也能降低近两成的电力消耗。

目前，不少企业已投入相关实践，例如部署封闭式液冷系统、研发直触散热技术，以及运用智能监测工具保障冷却液稳定运行。

据行业预测，全球数据中心冷却市场规模未来几年将显著增长，其中液冷技术增速尤为突出。

三、补水措施促进水平衡

除了减少用水，数据设施还能通过补水行动改善当地水环境。节水举措降低消耗，而补水则着重增加可利用的水资源、提升水质，帮助社区获得更可靠的清洁水源。

重要途径包括：对废水进行处理与回用，将再生水用于绿化和工业流程；补充地下蓄水层、推广高效灌溉方式等。

采用废水回用技术的设施，能将对淡水的依赖降低一半。已有企业开展多项节水与补水项目，例如修复供水管网、利用雨水、以再生水进行设备冷却等。

部分项目将处理后的市政废水用于数据中心散热，并将未蒸发的余水经净化后排入自然水系。

也有企业提出“水平衡”目标，计划通过综合途径推进，包括节约用水、超额补充水源、改善供水条件及参与相关治理。其在某流域推广的智慧灌溉计划，已帮助节约大量农业用水，使数百公顷农田和众多农户受益。

尽管当前已取得一定成效，但随着数字服务需求不断增加，仍需在基础设施规划阶段就系统化融入节水策略，并依托数据驱动持续优化。这不仅是履行环境责任的需要，更是支撑数字时代可持续发展的重要基础。