今年以来，和CI耗人工智能（AI）的聊天立方热潮席卷全球。不过如果一个用户向ChatGPT问了10到50个问题，费水可能会消耗掉500毫升的年全水。而如果成千上万的水或用户同时向AI提问，这背后会有多少水资源被消耗掉就难以估计了。达亿训练和运行AI大模型通常需要数以万计的和CI耗服务器来提供计算资源、存储资源以及低延迟的聊天立方网络连接，这些服务器会以集群的费水方式部署在名为“数据中心”的物理场所，当它们一起工作时，年全会在短时间内产生高度集中的水或热量，所以需要大量的达亿水资源进行冷却。以微软和谷歌为例。和CI耗2022年，聊天立方微软一共用掉了约17亿加仑（约64亿升）水，费水相当于可以填满约2500个奥运会规格的泳池;而谷歌的数据中心和办公室则用掉了总计56亿加仑（约212亿升）水，相当于8500个奥运会规格的游泳池。

　　数据显示，现在AI所需要的算力预计每100天就会翻一番，并且在未来五年内可能会增长超过一百万倍。研究人员预计，到2027年，全球范围内的AI需求可能会需要消耗掉66亿立方米的水资源，几乎相当于美国华盛顿州全年的取水量。