一项最新研究估算，2025年用于人工智能（AI）的基础设施在全球范围内产生的碳排放量，已大致相当于纽约市一整年的排放水平，而在用水方面，其消耗的水量则相当于全球居民通过瓶装水饮用的总和。研究作者指出，由于企业披露的数据十分有限，这一评估很可能还是相对“保守”的版本，实际环境代价可能更高。

该研究由阿姆斯特丹自由大学环境研究所博士生Alex de Vries-Gao完成，并发表于学术期刊《Patterns》。他长期追踪AI及加密货币挖矿相关数据中心的能源消耗情况，此次则在此前研究基础上，对2025年AI用电及由此产生的排放和用水进行了综合测算。他直言，目前几乎不可能得出极其精确的数字，“但无论如何，这个规模都会非常巨大，而且最终为此付出代价的是所有人”。

根据早前研究，全球AI算力在2025年的用电需求可能达到23吉瓦，已经超过2024年比特币挖矿的用电规模。然而，大型科技公司在年度可持续发展报告中通常只披露整体碳排放和直接用水量，却鲜少细分AI业务本身消耗了多少资源。为此，de Vries-Gao借助分析师报告、财报电话会议纪要及其他公开信息，推算出AI芯片等硬件的生产数量及运行时的耗电水平，再据此折算出温室气体排放和用水量。

结果显示，2025年AI相关系统可能每年排放约3260万至7970万吨二氧化碳，当中的中位值与纽约市年均约5000万吨二氧化碳排放相当。在用水方面，AI今年预计将消耗约3125亿至7646亿升水，高于2023年一项研究对2027年约6000亿升上限的预测。加州大学河滨分校电气与计算机工程副教授任少雷表示，最新结果中用水预估“最让人意外”，并认为这项分析在方法上仍属“相当保守”，因为它只计算了设备运行阶段的影响，而未计入供应链以及设备报废后的额外环境成本。

数据中心是AI的“能源与水大户”。服务器在高负载运行中产生大量热量，需要通过冷却系统消耗大量水以防止过热，而为数据中心供电的发电厂本身也依赖海量冷却水，这些因素共同构成了AI庞大的“水足迹”。生成式AI的爆发式增长推动了新数据中心的建设，同时也带动新电厂规划，如果这些电厂继续依赖化石燃料，不仅会拉高用水需求，还会进一步增加温室气体排放。

在数据中心数量全球领先的美国，当地许多拟建项目已遭遇愈发强烈的社区反对，核心焦点正是电力和水资源的占用问题。反对者担心，AI数据中心会在本就水资源吃紧或电网压力较大的地区进一步加剧紧张局势。研究者指出，即便在水资源尚算充裕的地区，数据中心集中的发展也可能对当地生态系统造成长期影响。

尽管如此，研究仍给出了较宽的区间预测，这在很大程度上源于企业在披露环境数据时缺乏透明度。de Vries-Gao发现，许多公司虽然发布了可持续发展报告，却往往遗漏关键细节，例如电力消耗背后“间接用水”的占比，以及AI业务在整体水耗和排放中的具体份额。此外，不同地区电网结构差异显著，电力来源的“清洁程度”直接影响同等用电量对应的排放水平，因此，如果公司能够更清晰地标注数据中心的地理分布，也有助于外界更准确评估AI扩张带来的环境冲击。

该研究呼吁，科技公司应在AI相关的碳排放和用水数据上更加公开透明，让公众和决策者能够充分了解这一技术浪潮的真实环境成本。任少雷认为，在社会对AI的态度日益两极化、围绕用水问题的争论愈演愈烈之际，这类工作尤为关键，有助于推动基于事实的公共讨论。de Vries-Gao则表示，只有在信息更透明的前提下，社会才有可能认真讨论一个根本问题：“这是不是我们想要的未来？这是否公平？”