你愛用的AI正跟你搶水喝!Google、微軟進駐蓋「耗水怪獸」台灣竟然零防備
你愛用的AI正跟你搶水喝!Google、微軟進駐蓋「耗水怪獸」台灣竟然零防備

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。」

AI Tool ChatGPT
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。
圖/ Photo by Mojahid Mottakin on Unsplash

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,原文:你愛用的AI正跟你搶水喝!Google、微軟進駐蓋「耗水怪獸」台灣竟然零防

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #微軟 #ChatGPT
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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