人工智能在处理大量数据时，其实相当耗能，供电已是未来左右AI发展的重要关键之一，不过，摩根大通发布研究报告指出，AI数据中心巨量水消耗问题相对被忽视，2030年每天用水量可能达到4.5亿加仑。
AI 狂潮仍在持续，供应链的需求已经引发投资热潮，分析师William Yang及其团队撰写的摩根大通发布《深入探讨电力、冷却、电网和ESG影响》研究中，详细阐述基础设施对AI发展的影响。
文中专门介绍了 AI 数据中心对电力的消耗，值得注意的是，摩根大通的研发在报告结尾部分强调：「尽管数据中心因大量的电力消耗而容易重点关注，但相对而言，数据中心的高耗水基本上被忽视了，而这也是数据中心运作的基本特质。」
摩根大通引用Bluefield Research的数据在研报中指出，从2017年到2022年，全球数据中心的总耗水量(包括现场冷却和非现场发电)每年成长6%。
研发说，到2030年，用水量可能会跃升至每天4.5亿加仑。 这就相当于，每天大约需要681个奥运标准的游泳池的淡水，来冷却全球数据中心。
研报介绍，数据中心的用水方式与碳排放类似，数据中心的用水也可以分为范围 1、范围 2 和范围 3. 在这种情况下，范围1指的是用于现场服务器冷却的水，范围2指的是用于发电的场外用水。 范围3被认为是服务器制造供应链用水。
具体而言，范围2的用水是数据中心与发电相关的间接用水。 传统的热电厂(如燃煤电厂、天然气电厂等)加热水以产生蒸汽，蒸汽用于旋转涡轮发电。 水也用于冷却水塔中的散热。 当使用热电时，数据中心的范围2用水足迹可能远大于范围1.
Yang表示，水资源稀缺地区的数据中心对水的巨大需求可能会引发「竞争加剧，导致水资源供应紧张，甚至导致数据中心关闭」
