一份最新发布的行业研究报告指出，人工智能技术的爆发式增长正在加剧能源与水资源供给压力。报告认为，AI时代的核心竞争力已从单纯比拼算力规模，转向了算力、能源与水资源协同利用能力的综合较量。
这份题为《AI时代算力基础设施流体系统水能绿色发展报告》的白皮书，由中国信通院和格兰富在“2026开放数据中心大会暨首届算博会”上共同发布。
全球数据：美国数据中心供水压力陡增
报告显示，全球算力扩张正在对区域电力和水资源造成严峻挑战。
在美国，据高盛预测，2026年数据中心总电力需求将达到41GW，2027年将飙升至66GW。到2030年，为满足冷却需求，美国数据中心预计将新增每日697至1451百万加仑的供水量。
在欧洲，2025年数据中心消耗的水资源预计高达760亿升，电力需求占比到2030年可能从目前的3%上升至7%至9%。
在中国，截至2026年6月底，智能算力规模已达2185 EFLOPS（FP16），全国算力设施整体上架率达到71.4%。能耗总量快速攀升的同时，依靠常规措施降低电能利用效率（PUE）的边际空间正在收窄。
南北差异：自然冷源与水资源承载力的错配
格兰富商业建筑事业部首席技术专家马利红在接受采访时介绍，算力中心的耗水问题，关键看采用什么散热方式。开放式冷却系统靠蒸发带走热量，会消耗大量水资源；而闭式干冷系统让冷却介质在管道里循环，蒸发耗水可以降到极低水平。
北方地区自然冷源丰富，内蒙古乌兰察布、宁夏中卫、甘肃庆阳这些地方之所以成为算力枢纽，不光因为绿电丰富，也因为气候条件允许采用低水耗的散热方案，实现“电-水-算”的协同优化。
但报告同时提醒，北方算力枢纽节点虽然技术水耗较低，这些地区恰恰是全国水资源匮乏的区域。数据中心的“绝对耗水量”可能不大，但“相对水资源承载压力”不容忽视。
流体系统：从配角到关键枢纽
报告指出，流体系统——这个过去被视为“配套设施”的角色，正在成为连接算力设备、冷却系统、能源系统和水资源系统的关键枢纽。
报告首次提出了流体系统“架构层—设备层—平台层”三层技术能力体系，以及分布式按需输配、泄漏风险分级、余热回收利用、智能泵控协同、多层冗余容错、数据闭环调控和介质全生命周期管理七项核心技术主张，为算力中心从单点节能向系统优化演进提供了清晰的技术路径。
马利红特别强调了液冷带来的余热利用价值。传统风冷系统排出的热量温度低，难以回收利用。而液冷系统回水温度可达四五十度，具备为周边建筑供暖的条件。“液冷的意义不仅是散热效率高，还在于让数据中心从单纯的能源消费者，变成可对外输出热能的资源节点”。
水能协同：从设计第一天就要算进去
格兰富工业亚太区及中国区总经理赖俊祥在接受采访时说，谈到AI算力，人们习惯性想起芯片、电力、网络，但还有一个关键角色常常缺席——水。他将算力中心比作人体：服务器和芯片是持续产生算力和热量的“器官”，能源系统提供“养分”，流体系统则是贯穿全身的“血液系统”——把冷量精准送到热源附近，将热量安全带出并高效利用。
白皮书的核心主张是“水能协同”：优化PUE与WUE必须一起考虑，不能以牺牲一方为代价换取另一方。“电和水如同一枚硬币的两面，应该协同优化，不能顾此失彼”。
报告强调，算力基础设施的绿色发展重点，已从单一能效优化，扩展到算力增长、资源利用和运行韧性的协同平衡。未来行业竞争的关键，在于能否以更少的能源和水资源消耗支撑更多的算力增长。
赖俊祥建议，从设计第一天就把水能协同的理念算进去，这比等数据中心建成后再做节能改造更经济、高效。
（ 素材来自：中国信通院/格兰富 智算芯能前沿网综合）
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