最近 Hacker News 上的一场讨论凸显了人们对人工智能水足迹的日益关注。据估计，到 2027 年，全球相关用水量可能达到 42 亿至 66 亿立方米，相当于加州杏仁产业的年用水量。 评论者们就这种增长的可持续性展开了辩论，并指出数据中心正日益集中在缺水地区，包括美国西南部和德克萨斯州的部分地区。批评者认为，将当地社区的水资源用于支撑“奢侈”的 AI 模型，反映了工业化农业中常受诟病的那种不可持续的资源管理方式。相反，一些参与者则认为，从全球范围来看，其用水量相对较小（约占 0.16%），且蒸发冷却通常是一种更节能的权衡。 讨论还涉及了一些技术细节，例如冷却系统中“永久性化学物质”（PFAs）的使用、定义“消耗性用水”与闭环回收的区别，以及更广泛的担忧：与水资源相比，能源消耗仍是 AI 发展面临的最重大环境障碍。许多参与者持怀疑态度，认为对水资源的关注要么是对当地生态系统的合理关切，要么是一种旨在转移对更深层政策问题注意力的“稻草人”论点。