Использование воды в центрах обработки данных ИИ в Калифорнии: оценки на основе физических и ИИ-моделей
Недавний пост на California WaterBlog анализирует оценки потребления воды дата-центрами ИИ в Калифорнии, используя как физику первого принципа, так и запросы к четырем моделям ИИ. Автор, Джей Лунд, стремится преодолеть спекуляции СМИ, представив прозрачные оценки, основанные на физике.
Метод: От энергии к испарению
Расчет начинается с известных характеристик дата-центров:
- В Калифорнии около 15 млн кв. футов (1,4 млн м²) площади дата-центров.
- Стойки рассеивают 2–12 кВт на квадратный метр площади.
- При КПД 100% это тепло испарило бы 70–420 мм/день на м².
- Реальные системы охлаждения (КПД 60–90%) расширяют диапазон до 80–700 мм/день на м², что соответствует 29–255 метрам испарения в год на м² — в 25–150 раз больше, чем у орошаемого земледелия.
- Если бы все дата-центры использовали испарительное охлаждение непрерывно, общее испарение составило бы 40–357 млн м³/год (32 000–290 000 акро-футов/год).
Оценки моделей ИИ
Лунд также задал четырем моделям ИИ вопрос: «Сколько воды, вероятно, испаряется из дата-центров в Калифорнии в год, предполагая, что они все используют в основном испарительное охлаждение?»
- ChatGPT: 20–400 тыс. акро-футов/год
- Claude: 14,4–21,5 тыс. акро-футов/год (предполагая менее 100% испарительного охлаждения)
- Gemini: 2,3–40,5 тыс. акро-футов/год
- Co-Pilot: 30–50 тыс. акро-футов/год, с более широким диапазоном 10–100 тыс. акро-футов/год
Общий диапазон составляет от 2300 акро-футов/год до 400 000 акро-футов/год, при этом физическая оценка 32 000–290 000 акро-футов/год находится в середине.
Ключевой вывод
Потребление воды ИИ в Калифорнии скромно по сравнению с другими секторами. В статье утверждается, что водопотребление дата-центров «в основном скромно», но будет выше в штатах с большей активностью дата-центров и менее развитой водной инфраструктурой. Отсутствие прозрачности со стороны компаний, занимающихся ИИ, подпитывает спекуляции, но оценки, основанные на физике, дают полезную базовую линию.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Токенмаксинг — это новый секундомер: почему ваша ИИ-политика должна быть последовательной
Брайан Микер выступает против метрик тщеславия, таких как tokenmaxxing, и делится четырехпунктовой политикой своей команды в области ИИ: без принуждения, понимать сгенерированный код, уметь работать без ИИ-инструментов, заботиться о коллегах и клиентах.
Обновления Claude для Excel и PowerPoint: интеграция контекста и навыков между приложениями
Claude для Excel и PowerPoint теперь используют общий контекст разговора между открытыми файлами, а навыки доступны в обоих надстройках. Инструменты доступны через Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI и Microsoft Foundry для платных пользователей Mac и Windows.
Qwen3.5-122B на Blackwell SM120: проблема повреждения кэша KV в формате fp8 и результаты производительности
Тестирование Qwen3.5-122B на оборудовании 8x RTX PRO 6000 Blackwell показало, что кэш KV в формате fp8_e4m3 молчаливо выдаёт повреждённые результаты без ошибок, требуя вместо этого использования кэша KV в формате bf16. Оптимизация MTP обеспечила ускорение обработки одиночного запроса в 2,75 раза, в то время как ограничения DeltaNet заблокировали другие оптимизации.
В ИИ 41% зависит от -59%
Главный экономист Apollo разбирает норму прибыли в ИИ по слоям цепочки создания стоимости: модели и приложения убыточны на 59%, тогда как производство чипов и оборудования приносит 41%. Бум финансируется инвесторами, а не клиентами.