有人算过这么一笔账：
全球数据中心如果算作一个国家，用电量已经跻身世界前列。

6 月 3 日，联合国大学水、环境与健康研究所发了一份报告，专门讲 AI 到底吃掉了多少地球资源。数字读出来有些吓人，到 2030 年，全球数据中心的用水量将达到 9.3 万亿升，相当于撒哈拉以南非洲 13 亿人一整年的基本生活用水。
就是那个很多人连干净水都喝不上的地方。
碳排放这事聊了很多年，大家都知道要减排，烟囱冒黑烟是坏事。
可 AI 的服务器藏在干净的白色厂房里，手机屏幕上就是一个对话框，清爽得很。研究所所长马达尼说了一句很扎心的话，"虽然我们在手机上看不到设备冒烟，但在其他地方，有人正在遭受痛苦。"
这个 "其他地方"，往往是水资源本就匮乏的地区。

报告里还有一个反常识的发现。
从减碳角度 "最环保" 的方案，比如从煤炭改用生物质能，碳排放降下去了，用水量和土地占用却可能暴增。
研究员阿塞尔说，"从碳排放角度最环保的选择，最终往往对水资源或土地造成更严重的破坏。" 三个环境足迹并不同步，摁下了一个，另外两个可能翘起来。这就很难办了，以前环保问题的解题思路相对单一，现在发现不同的解，会互相打架。

科技公司当然也在应对。
谷歌说到 2030 年补水量会超过用水量，微软和甲骨文宣布放弃蒸发冷却工艺，SpaceX 在 IPO 文件里新增了水资源风险提示。
这一点其实颇能说明问题，一家公司准备上市，必须向投资者坦白所有重大风险，水资源写进去，就代表这已经是真实存在的商业威胁，并非环保公关稿里的表态。
民调也在说话，七成美国人反对在自己所在地区建数据中心，主要担忧就是水和电。

实际上，AI 的能耗大头并非训练模型。
报告说 80%到 90%来自用户和 AI 的日常交互。ChatGPT 一天处理 25 亿条提示词，年耗电 383 吉瓦，仅一家服务就这么多。生成一张 AI 图片的能耗是普通文字查询的 1450 倍，一段短视频相当于 20 万次垃圾邮件分类。
马达尼所长的建议有点出人意料，他说，用 AI 时别太有礼貌。
把请求字数减少 30%，能耗能降 25%。"如果你太有礼貌了，你多加的那句'请'会带来很大不同。你必须精准且简短。"
这话听起来有点荒唐，人类花了几千年学礼貌，现在被 AI 逼着重新学简短。

行业那边当然有反驳，说技术在进步，效率在提升，设备越来越省电。
这话没错，问题是马达尼提到了一个现象，当某样东西变得更高效，人们往往用得更多，总消耗反而上升。
蒸汽机越来越省煤，结果煤炭总消耗量暴增。AI 越来越好用，门槛越来越低，用的人越来越多，问的问题越来越随意，总能耗就这样一路往上走。
单个查询的效率提升，抵不住查询总量的膨胀。

当然，没人说要把 AI 停掉，联合国那位所长也明确讲了，这份报告并非反对 AI。
但得承认一个事实，AI 的代价是真实存在的，而且正被不均等地分摊。
用 AI 的人享受着便利，冷却数据中心的水来自某个干旱地区的含水层，发电的污染落在某个工业区周边的社区，这中间的距离刚好足够让人看不见、感受不到。
但是看不见，不等于没有。