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自從去年底ChatGPT橫空出世在一般使用者面前，AI（人工智慧）就持續穩坐今年市場的熱門關鍵字。但幾個月過去，新的事實也隨之浮現：使用AI對地球環境來說，並不是毫無代價。
一億人瘋問ChatGPT問題
數據中心需要更多水降溫
根據加州大學河濱分校電機工程系的研究，問ChatGPT20個到50個問題，就會消耗掉500毫升的水。而如今ChatGPT在全世界，活躍用戶已超過1億人。
先不論全球用戶向AI提出多少問題，光是OpenAI訓練GPT-3模型，一個月就要消耗70萬公升的水，相當於1萬3千人的月飲水量，而且天氣越熱，數據中心就需要更多水冷卻。加州大學指出，若將同樣的訓練移到亞洲進行，耗水量會再增加兩倍。
為何耗水？因為所有的網路行為都要經過伺服器，為避免運算過熱，承載這些伺服器的數據中心，大部分的冷卻系統依靠水，將熱空氣通過冷水，產生水蒸氣後降溫。
「人們沒有意識到網路成本真實存在，」西班牙環境團體「你的雲端使我的河乾枯」發言人戈麥斯（Aurora Gómez）告訴彭博，「我們不知道觀看可愛貓咪影片會消耗多少水。」
我們正面臨一個可怕的情況：全球氣溫屢創下歷史新高，生成式AI卻讓運算量百倍成長，讓數據中心更加供不應求。
根據美國上市商業地產服務公司世邦魏理仕（CBRE）統計，今年第1季，矽谷數據中心的空置率降到歷史低點，而且，租金比去年同期上漲逾四成。
對科技巨頭來說，當務之急是為數據中心尋找合適地點，而台灣正是首選之一。
「台灣具備地理優勢，多條連接美國和亞洲的深海電纜都經過此處，使台灣成為數據中心日益重要的地點，」Google台灣總經理林雅芳向《日經亞洲》表示。
根據《商業資訊》的報告，台灣確實是亞太區主要樞紐之一，共連接十四條深海電纜，也串聯歐洲、中東、非洲地區。
去年10月，亞馬遜在台灣完工的「本地雲（Local Zone）」設施，屬於小型數據中心；Google則是2013年就在彰化建起大型數據中心，後續又在台南、雲林收購逾40公頃的土地，預計再建兩座，將比彰化規模更大；微軟則選定桃園，預計在明年完工一座大型數據中心。
Google、微軟相繼進駐
台灣卻無配套管制
數據中心有多耗水？ 根據Google7月發布的環境報告，去年旗下28座數據中心，共耗水196億公升，其中8成自淡水提取，等於全台灣1年飲水量，平均每座年耗水量相當於82萬人的年飲水量。
但台灣對這一座座耗水怪獸，卻是毫無防備。「國外都是用PUE（電力使用效率）管制數據中心，但台灣現在還沒立法，」一名參與數據中心用電評估的台電員工透露，「現在（正討論的）有兩種管制方式：一是針對數據中心提高電價、二是限制進駐規模，是比較有用的做法。」
另一方面，新加坡則為了護水未雨綢繆。它在2022年的市場比較報告中，被房地產顧問龍頭戴德梁行（Cushman & Wakefield）視為全球第2優異的設廠地，但新加坡擔心數據中心的耗能過大，直到去年才解除2019年以來的設置禁令。
新加坡要求要進駐的數據中心，PUE必須小於1.3；針對用電規模大於十百萬瓦（MW）的數據中心，則限制申請量，並鼓勵研發綠色數據中心，同時要求企業在申請時說明經濟效益。
數據中心耗能可觀，管制用電只是基礎，各國也進一步要求用水規範。比如歐盟就規定，數據中心於明年3月起，要揭露用水資訊。
反觀台灣，目前就連測量PUE的公允機構都不見蹤影，用電效率、准入規模也都未予規定，連第一步的進駐管制都難以落實。即使台電對數據中心提高電價，仍遠低於國際電價水準，對於延緩建設仍緩不濟急。
雖然科技巨頭也努力研發節能的冷卻技術，但成效有限。微軟的Natick計畫，在2018年將伺服器投入海底冷卻，但離商業化仍有距離；Google雖然在2011年就曾嘗試以海水做為冷卻水，但是需要特殊管線防海水腐蝕，成本較高，目前仍大部分仰賴淡水。
除了海水，Google也希望透過水循環技術返還冷卻用水，目標是到2030年，還水量大於耗水量；微軟、亞馬遜也持續提升用水效率，但目前技術進步仍追不上數據成長量。
用AI省下的時間，是犧牲大量的水、電資源交換而來。若無妥善的設廠與使用規範，AI恐將淪為另一隻人類創造出的搶水怪物。
※本文由商業周刊授權刊載，未經同意禁止轉載。
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