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　　當人工智能（AI）以前所未有的速度重塑世界的同時，一場關乎未來的資源危機正悄然浮現。經濟合作組織（OECD）與電氣電子工程師學會（IEEE）聯合發布的《人工智能的隱性成本》研究報告，首次系統性揭示AI技術發展對能源、水資源等基礎要素產生的深層次影響。這份在2025年法國人工智能行動峰會期間形成的研究成果，為全球AI產業可持續發展敲響警鐘，更是對全球AI產業發展路徑的一次深刻反思。

　　資源壓力的雙重敘事

　　能耗“滾雪球”效應嚴重。報告顯示，AI大模型全生命周期的能耗呈現“滾雪球”效應。以GPT-4為代表的千億參數大模型，單次訓練耗電量2.4億度，相當于3000戶家庭年用電量，而推理階段的持續能耗可能達到訓練階段的10倍，導致數據中心整體功耗呈指數增長。根據國際能源署（IEA）的預測，2026年全球數據中心總用電量將翻一番，僅靠可再生能源難以滿足需求。

　　水資源的隱形消耗問題也非常嚴峻。超大規模數據中心的冷卻和增濕需求極大。相關研究指出，單座超大規模數據中心日均用水可達150萬升，對水資源形成顯著壓力。依據《用水定額——數據中心》標準，先進冷卻技術的水耗可降至1.4L/kWh，而傳統空調系統常在2.1L/kWh以上。歐洲多國（美國科技巨頭在愛爾蘭、德國、丹麥、荷蘭等地的超大規模數據中心）已出現水資源爭奪的局面，凸顯“水能關聯”治理的緊迫性。

　　技術治理多維破局

　　面對這一系統性挑戰，報告提出“技術革新+制度設計”雙輪驅動方案，為破局指明了方向。這不僅是應對策略，更是一種全新的發展哲學。

　　在能源技術創新的“硬核”層面，全球科技巨頭正積極探索變廢為寶的路徑。例如，臉書在位于丹麥歐登塞園區的項目推廣余熱回收技術，將數據中心廢熱接入區域供暖系統，已實現85%熱能再利用。在調節能源需求方面，可利用北歐低溫環境自然冷卻，結合南半球夜間時段錯峰訓練大模型。

這是近日在德國杜塞爾多夫國際醫療器械設備展上拍攝的裝飾機器人。新華社記者　張豪夫　攝

　　水資源管理同樣涌現出創新方案。微軟為其數據中心提供一種新的冷卻架構，水在閉環中循環，并且完全沒有蒸發。中國聯通的寧夏中衛云數據中心采用了全自然新風制冷技術，不僅提升了制冷效率，還降低了制冷成本，為數據中心綠色節能發展提供了新思路。

　　然而，僅有技術革新遠遠不夠。報告特別強調“制度設計”這一“軟約束”的重要性。建立“水-能關聯”核算體系是其中的關鍵一步。該體系要求企業不僅要披露自身的直接能耗和水耗，還必須追溯其全產業鏈的資源足跡，從芯片制造、電力來源到數據中心的選址和運營，形成一張全景式的資源賬本。這種透明化的壓力，將倒逼企業在決策時進行更全面的成本效益分析，從而引導資本流向更可持續的技術和地區。

　　中國方案貢獻全球治理

　　在技術實踐上，我國科技企業正從跟跑者向并跑者甚至領跑者轉變。阿里云在“浸沒式液冷”技術研究方面已邁入行業前列，在杭州、張北等地建設全球首批5A級綠色液冷數據中心，年節電約3000萬度，并與英特爾開展產品與技術合作，深化液冷芯片散熱方案，有效降低數據中心能耗水平，壓降成本、降低故障率以及噪音。由中國氣象局聯合清華大學研發的氣象大模型，即人工智能全球中短期預報系統“風清”，目前已在雄安新區落地，進行試點和應用，用于中短期天氣預報，提升氣象服務的AI應用水平。

　　在治理理念上，中國正為全球AI治理提供重要的公共產品。我國2023年10月提出了《全球人工智能治理倡議》，明確AI發展必須以人類共同福祉為核心，強調發展優先、倫理先行、開放合作等原則，這既是對全球挑戰的正面回應，也為其他國家開展人工智能治理問題提供了重要參考。2024年7月在世界人工智能大會上發布的《人工智能全球治理上海宣言》，進一步呼吁各國共推安全、可信、共享的AI發展路徑，提出共建多邊治理平臺、促進技術轉移、彌合數字鴻溝等具體行動。希望各方積極響應，攜手行動，共同推動人工智能造福全人類。

　　在政策落地與國際合作方面，中國在全球AI能力指標、AI倫理指南等方面提供了可操作的技術標準，推動多邊協同與南北合作，為發展中國家提供技術援助與能力建設機會。例如，通過“全球安全倡議”與“全球發展倡議”的協同，中國在AI安全治理、風險評估、跨境數據流動等方面提供了系統化的治理框架，形成“三大倡議”的整體治理格局。

　　面向未來的協同路徑

　　強化資源核算。在企業層面推廣水能關聯核算體系，在行業層面制定統一的電能利用效率與水耗基準，實現資源使用的透明化與可比性。

　　推廣低碳冷卻技術。加速自然冷卻、余熱回收、浸沒式液冷等技術的標準化與商業化，鼓勵跨國企業在新建數據中心中采用零用水或低用水方案。

　　完善全球治理機制。以《全球人工智能治理倡議》與《上海宣言》為基礎，構建多邊協商平臺，推動AI倫理指南、安全風險評估框架的全球共識。

　　提升發展中國家能力。通過技術轉移、人才培訓、資金支持等方式，幫助發展中國家建設綠色AI基礎設施，防止AI發展成為“富國與富人”的專屬工具。

　　加強跨行業協同。鼓勵能源、氣象、通信、制造等行業共享AI計算資源與余熱利用，實現算力能源協同的系統化布局（如“東數西算”工程的能源側布局）。

　　亟需建立多層次跨領域的AI治理框架

　　AI作為新一輪科技革命的核心驅動力，正以前所未有的速度重塑經濟與社會。《人工智能的隱性成本》報告揭示的，是技術進步與地球承載力之間的深刻矛盾。AI的未來，不應是一場以犧牲環境為代價的零和游戲。從技術創新（余熱回收、液冷、自然冷卻）到制度設計，再到中國方案（浸沒式液冷標準），多維度的破局正在展開，我們看到了希望的曙光。然而，這些零散的亮點必須匯聚成全球協同的洪流。

　　未來，我們需要建立一個多層次、跨領域的全球AI治理框架，它不僅包含技術創新和制度約束，還應融入倫理審查、經濟激勵和公眾參與。各國政府、國際組織、科技企業和公民社會必須打破壁壘，共享數據，共擔責任，共同制定和執行具有約束力的可持續發展標準。把AI的紅利轉化為全人類的共同福祉，最終引領人類文明走向一個更加智能、綠色和包容的未來。這不僅是對技術的考驗，更是對人類集體智慧的終極挑戰。

　　（作者：楊娟系中國科學技術發展戰略研究院副研究員，杜帥系對外經貿大學社會保障與企業金融研究中心主任）