盡管AI在處理海量信息過程中能耗極高，電源供應已成為驅動其發展的重要元素，然而，摩根大通的最新研究報告揭示出，AI數據中心對大量水資源的消耗問題卻鮮為人知，預計到2030年，每日需水量將高達4.5億加侖。

隨著AI技術熱度不斷攀升，供應鏈需求觸發了投資狂潮。在摩根大通發布的名為《深度解析電力、冷卻、電網及環境可持續性影響》的研究報告中，William Yang團隊全面剖析了基建對AI發展的影響力。

該報告特別強調了AI數據中心對電力資源的巨大消耗，同時指出，雖然數據中心的電力消耗備受矚目，但其對水資源的高消耗卻往往被忽略，這恰恰是數據中心運行的本質特征。

據Bluefield Research數據顯示，自2017年至2022年間，全球數據中心總耗水量（含現場冷卻和非現場發電）年均增長6%。預計到2030年，日用水量或將飆升至4.5億加侖，相當于每天需用681個奧運會標準泳池的淡水為全球數據中心降溫。

報告進一步解釋道，數據中心的用水模式與碳排放相似，可劃分為三個范疇：范疇1為現場服務器冷卻用水；范疇2為發電所需的場外用水；范疇3則涵蓋服務器制造供應鏈用水。其中，范疇2的用水主要涉及數據中心與發電環節的間接用水。

Yang表示，在水資源匱乏地區，數據中心對水的龐大需求可能引發激烈競爭，導致供水緊張乃至數據中心停運。