在生成式AI的狂热浪潮下，我们习惯于谈论算力（Computing Power）和芯片。但作为企业决策者，我们必须正视房间里的大象：水资源危机。
Lawrence Berkeley国家实验室的数据令人乍舌：2023年仅美国数据中心的直接运营耗水就达170亿加仑。但这只是冰山一角。
康奈尔大学（Cornell University）的一项最新研究，为我们揭示了一个颠覆性的选址逻辑：想要解决数据中心的水资源危机，关键不在于寻找水源，而在于寻找“不喝水”的电。
💡 读完本文，你将获得关于绿色计算和基础设施选址的3大核心洞察。
我们通常认为数据中心耗水是因为服务器需要冷却（直接用水）。但这其实是“小头”。
康奈尔大学能源系统工程教授 Fengqi You（尤凤岐）的研究团队发现了一个惊人的比例：
直接用水（冷却）：仅占很小一部分。
间接用水（发电）：高达 2110亿加仑（美国2023年数据），是直接用水的 10倍以上。
为什么发电这么费水？无论是煤炭、天然气还是核能，热电厂都需要大量水将热能转化为蒸汽驱动涡轮。即便是水电站，水库表面的自然蒸发量也是惊人的水资源损耗。
结论：总体而言，发电过程中的用水占到了数据中心总水足迹的 70%以上。因此，电网的能源结构（Energy Mix）才是决定数据中心环境影响的胜负手。
基于上述逻辑，研究团队对美国各州进行了环境压力测试，结果令人大跌眼镜。
传统观念的优选：太平洋西北地区（Pacific Northwest）。这里多雨、水资源丰富、且拥有廉价的水电。 ❌ 实际上：由于水电站水库的巨大蒸发损耗，在这里建设数据中心反而会留下巨大的水足迹。
研究发现的优选：西德克萨斯州（West Texas）。这里是著名的干旱之地，看似不适合高耗水产业。 ✅ 实际上：这里是风能的王国。风力发电和光伏发电几乎不消耗水。加上当地可用于冷却的地下水资源，西德克萨斯在能源和水资源综合压力指标上得分最高。
睿信顾问解读：
这是一个经典的“系统思维”胜利。
选址决策不能只看单点资源（哪里水多？），而要看系统效率（哪里的能源产生过程不仅碳排放低，而且水消耗低？）。蒙大拿州、内布拉斯加州和南达科他州因具备丰富的风能/太阳能潜力，也成为了被低估的“黄金选址”。
Fengqi You 教授指出：“选址真的很重要。”
企业选择在哪里建设数据中心，可能会使其综合环境影响（碳排放+水资源消耗）改变高达100倍。
目前，像谷歌这样的科技巨头已经开始在选址决策中纳入“水资源压力”指标。普渡大学的研究显示，大多数现有的谷歌数据中心确实位于水资源压力较低的地区。这说明，顶层设计中的环境考量，已经从“公关话术”转变为“经济与合规的硬约束”。
康奈尔大学的这项研究，对中国正在推进的算力基础设施布局具有极高的参考价值：
1. 重新定义“绿色算力”：不仅要看PUE（能源使用效率），更要看WUE（水资源使用效率）。在评估“东数西算”的西部节点时，除了看电力成本，更要看其电力来源中风光电（不耗水能源）的占比。
2. 挖掘“风光”红利：中国的新疆、内蒙古、甘肃等地区，与美国的西德克萨斯极其相似：虽然地表水资源相对匮乏，但拥有世界级的风能和太阳能资源。 战略建议：将数据中心布局在这些地区，利用“风光直供”模式，可能是同时解决“高能耗”和“高水耗”双重焦虑的最佳路径。
3. 政策引导的转向：目前，基础设施和政策环境仍是制约（如美国的中部州仅有70个数据中心，而得州有400+）。地方政府如果能意识到“低水足迹”的竞争优势，并出台针对性政策吸引AI算力中心，将可能在下一轮招商引资中弯道超车。
在AI时代，最可持续的数据中心，也许不应该建在水流湍急的江河边，而应该建在风沙呼啸的戈壁滩。
因为在那里，我们利用的是风，保护的是水。
对于正在布局算力的企业而言，是时候打破“逐水而居”的旧思维，拥抱“逐风而行”的新战略了。
