文章核心观点 - AI数据中心发展面临严重的水资源瓶颈 水资源风险是高度局部化的 可能直接导致项目停摆 其影响被投资者极度低估[2][5][6] AI数据中心水资源消耗预测 - 基准预测显示 到2028年仅AI数据中心的直接冷却和电力生产耗水量将达1068亿升[11] - 乐观情境下 AI需求爆发将推动耗水量进一步膨胀至1485亿升[11] - 即使在悲观情境下 耗水量也达到637亿升[11] 水资源瓶颈的本质 - 真正的瓶颈并非电力生产消耗的总水量 而是高度局部化的现场冷却和芯片制造所需的水资源[5][6] - 水资源无法像电力一样跨区域传输 当地水源匮乏可直接导致数据中心项目被拒或关停[6] - 亚马逊在亚利桑那州图森市的"Project Blue"项目因巨大的水电需求被当地直接回绝[12] - 英国安格利亚水务公司反对在北林肯郡建设AI数据中心 理由是该地区供水已不堪重负[12] 全球监管趋势 - 亚太地区的新加坡和马来西亚设定目标 要求在十年内将数据中心的WUE指标控制在2.0 m³/MWh或更低[8] - 欧盟预计在2026年底前提出强制性的数据中心用水最低性能标准[9] 应对技术与解决方案 - 微通道冷板技术通过更高的热性能和更少的冷却剂流量 直接降低水的消耗[12] - 利用免费自然冷源 例如Google在芬兰利用海水隧道抽取冰冷海水进行冷却 最大限度减少饮用水消耗[12] - 海水淡化和水循环处理解决方案需求将迎来结构性增长[13] - Ecolab、东丽工业、威立雅和杜邦等掌握核心水处理技术的公司被视为直接受益者[13]