人工智能数据中心会产生多少热量？它们位于何处？

解说员

研究发现，数据中心不仅使用大量的水和电，而且还加热环境。

科技巨头正在竞相建设支持人工智能的基础设施。

但越来越多的证据表明，人工智能超大规模企业——谷歌、亚马逊和微软等大型云服务提供商——也正在温暖他们周围的土壤。

一项研究[PDF剑桥大学领导的研究人员发现，人工智能数据中心周围的地表温度平均上升 2 摄氏度（3.6 华氏度），某些地区的温度上升高达 9 摄氏度（16.2 华氏度）。

研究人员将此称为“数据热岛效应”。半岛电视台解释了这是什么，人工智能数据中心集中在哪里，以及对居住在这些设施附近的人们的影响。

人工智能数据中心使用多少能源？

每当有人使用 ChatGPT、Gemini 或 Claude 时，请求都会在数据中心处理，这是一个充满专用计算机的大型设施，每天 24 小时运行。

人工智能数据中心使用功能强大的芯片，可以并行执行数千次计算，并且连续运行大型模型，这使得它们比用于浏览网络的典型服务器更加耗能。

根据国际能源署 (IEA) 的数据，到 2024 年，数据中心消耗的电力约为 415 太瓦时 (TWh)，约占全球供应的 1.5%，在过去五年中每年增长约 15%。到 2030 年，这一数字预计将增加近一倍，达到 945 太瓦时。

其中能源最密集的是超大规模数据中心，这是同类中最大的设施，由主要科技公司建造，旨在支持全球范围内的云计算和人工智能。据 IBM 称，它们通常容纳至少 5,000 台服务器，占地面积至少 10,000 平方英尺（930 平方米）。

超大规模数据中心通常需要 100 到 300 兆瓦的电力才能运行（在任何给定的时间内连续运行），足以为数十万个家庭供电。

这种能量会产生大量的热量，必须通过消耗大量水的先进液体冷却系统进行管理。

英国政府数字可持续发展咨询机构的一份报告发现，单个 100 兆瓦的超大规模数据中心每年可消耗约 25 亿升（6.6 亿加仑）水，相当于 8 万人的年度需求。

全球人工智能数据中心建设格局目前正在经历前所未有的加速，截至2026年6月，全球活跃数据中心超过11,600个。

大多数数据中心位于美国，据统计，美国拥有 4,300 多个数据中心数据中心地图，一个追踪全球数据中心位置的众包数据库。

欧洲是第二大枢纽，以英国为首，拥有 540 多个设施，主要集中在伦敦周围，其次是德国（520 多个）和法国（390 多个）。

在整个亚洲，中国 (360+) 和印度 (300+) 处于领先地位，而东南亚正在迅速扩张，是数据中心容量和云采用增长最快的市场之一。

Synergy Research Group 的数据显示，自 2021 年以来，全球超大规模数据中心的数量几乎翻了一番，从 700 个增加到 1,297 个。

剑桥大学、南洋理工大学和其他大学的研究人员进行的一项研究发现，人工智能数据中心开放后，周围的地表温度平均上升 2 摄氏度（3.6 华氏度），影响范围可达 10 公里（6 英里）之外。

这种现象反映了城市热岛效应，即人类活动集中导致城市温度高于周边农村地区。

研究人员利用 NASA 卫星数据测量了 2004 年至 2024 年全球陆地表面温度，并将其与全球 11,000 多个人工智能数据中心位置进行交叉引用。

该研究重点关注人口稠密地区以外的 6,733 个中心，将每个中心开放后几个月的气温与同一地点的五年基线进行比较。

温度升高范围为 0.3C (0.54F) 至 9.1C (16.38F)。

研究发现，居住在距离数据中心 10 公里（6 英里）范围内的超过 3.4 亿人可能会受到温度升高的影响，研究人员将这种影响描述为“对社区和区域福利产生显着影响”，并且应该成为关于环境可持续人工智能的全球对话的一部分。

虽然大多数数据中心位于远离人口稠密中心的工业区，但它们的废热可能会形成局部“数据热岛”，研究表明这种变暖现象可以在 10 公里（6 英里）之外检测到。

由此产生的气温升高可能会影响健康、能源需求和整体福祉，从而给附近社区带来额外压力。

下面的地图显示了全球四个主要人工智能数据中心周围 10 公里（6 英里）的半径，显示了可能受到这种局部变暖效应影响的区域。

全球投资银行高盛表示，预计 2025 年至 2030 年间，四大超大规模企业（微软、亚马逊、Alphabet 和 Meta）的资本支出总额将达到 5.3 万亿美元。

即将开展的主要项目包括：