人工智能行业滋养新经济：驾驭人工智能革命的影响

驾驭人工智能革命的影响滋养新经济2026 年 1 月2© GWI 版权所有，未经许可不得复制。如需授权，请联系 copyright@globalwaterintel.com前言马修・派恩（ Matthew Pine ）赛莱默总裁兼首席执行官直到最近，关于人工智能的讨论仍聚焦于能源、原材料等常见制约因素。如今，行业、社区和政策制定者逐渐意识到，在这个本就面临水资源压力的世界里，人工智能带来了新的影响。然而，由于缺乏相关数据和对人工智能的深入了解，解决方案的探索进程受阻。《滋养新经济》报告提供了一个基于事实的战略框架，助力人们理解其中的挑战与机遇。本报告梳理了人工智能对全球水资源供应造成的压力点 ⸺ 随着水资源日益稀缺，工业与社区可能会为争夺水资源产生竞争。更为重要的是，报告指出了能够实现双重目标的路径：既保障社区获得经济实惠、安全健康的水资源，又维护人工智能经济带来的创新红利。选择至关重要。若管理不当，水资源需求可能会演变为人类与发展之间的零和博弈；若管理得当，它将成为更大变革的催化剂：推动全球向更高水平的水资源安全转型。我们的目标是为所有决策者 ⸺ 从政策制定者到公用事业公司、科技企业和投资者 ⸺ 提供一个共同框架，就如何为人工智能经济解决水资源问题展开广泛对话。如今，是时候启动一场全面的水资源转型了。调动技术、资本与合作力量的时刻已来临。人工智能超级周期的发展速度超越了历史上任何一次工业变革。它正在重塑一块芯片、每一个数据中心、每兆瓦电力，都依赖稳定的清洁水供应。经济格局，重新定义竞争力。但这场人工智能革命存在一个隐藏的脆弱点：每目录3456789101112131415161718192021执行摘要化威胁为机遇经济转型中的水资源所有经济转型都要求调整水资源管理方式，本次亦不例外人工智能的水资源足迹人工智能通过三种方式消耗水资源 ： 数据中心现场冷却、场外发电、芯片制造水资源与新经济不仅数据中心需要水资源，芯片制造和可再生能源也将影响未来需求半导体行业的水资源风险芯片制造厂面临水资源消耗强度上升与水资源稀缺的持续影响半导体行业的水资源战略改进水资源再利用方案将是提升供应链韧性的关键数据中心的水资源使用数据中心的水资源利用效率因冷却技术和地理位置而异数据中心水资源使用趋势冷却技术迭代推动行业用水效率提升，但冷却用水总规模仍将增长人工智能与数据中心用水的行业背景分析数据中心的用水量虽占据一定规模，但需结合整体工业用水的大背景进行考量数据中心的地理分布数据中心的新增建设需求，预计将集中于当前已面临水资源承压、且未来存在水资源风险的区域水 - 数据 - 能源关联体系可再生能源的发展，正逐步降低数据中心行业的上游水足迹水 - 数据 - 能源关联体系能源结构转型的水资源影响弥合水供需缺口运营商亟需制定专属策略，保障自身水资源获取能力韧性案例研究合作是保障新增供水的关键迈向水资源净零消耗构建水资源韧性的策略已具备可行性且切实可用，只需进一步扩大其应用规模即可共享韧性的机遇新经济领域并非必须增加额外的淡水取水需求。其机遇在于水资源回用以及管网效率的提升结论：一种新型合作伙伴关系水资源为新经济发展提供支撑，而新经济亦能为环境转型注入动力附录© GWI 版权所有，未经许可不得复制。如需授权，请联系 copyright@globalwaterintel.com超大型数据中心的用水影响超大型数据中心的用水效率，也会因运营商的策略不同而存在差异22–27行动倡议 1 增长需求32 位置因素4如何将未来取水量控制在当前水平？淡水取水量 (km 3)13km317.7km30102030405060+30.7 km3废水回用水量管网漏损回收水量20252050 常规发展情况 2050 水务合作模式情况人工智能革命正在重塑全球经济，同时也改变着我们管理水资源的方式。要充分拥抱人工智能带来的红利，就必须应对其价值链中水资源需求的大幅增长。然而，新经济、水务公司和社区可以通过合作，以可控成本扩展水利基础设施和水资源供应，从而实现共赢。这些以效率、循环利用和基础设施更新为核心的合作，构成了可持续增长的 “水资源转型” 关键。人工智能的水足迹并非如大多数人所想。虽然公众的注意力往往集中在数据中心的冷却上，但这实际上是人工智能价值链中耗水最少的环节。该价值链还包括制造半导体芯片、为数据中心和晶圆厂供电所消耗的水资源。网络效率与再利用：减少泄漏和整合再利用可抵消取水量增长，将未来需求维持在当前水平。优化能源结构：支持可再生能源的整合与部署，推动能源结构从煤炭向天然气转型。提升现场效率：将领先芯片制造厂和数据中心的最佳实践推广至全行业。人工智能新经济的三大核心产业为：数据中心、芯片制造厂和发电行业。增长态势2025年，新经济的淡水取水量达23.7立方公里，较 2020年增长38%；到2050年，用水量将再增长129%。尽管如此，与其他主要经济驱动产业相比，该行业的水资源消耗强度仍低得多 ⸺2025 年其工业取水量仅占总量的 3.7%。人工智能的水资源足迹虽不及其他行业密集，但因其以下四个特点引发广泛关注：人工智能的快速落地应用，正以空前的速度和规模，给现有基础设施带来额外的需求负荷 时机背景用水需求攀升的同时，气候极端事件频发，导致水循环系统的稳定性大幅下降、供水保障持续减弱。水资源可用性很少成为选址决策的关键因素，因此半导体制造厂和数据中心仍集中在水资源紧张地区。系统短板数十年的投资不足导致公共水务基础设施老化，难以应对新需求。4© GWI 版权所有，未经许可不得复制。如需授权，请联系 copyright@globalwaterintel.com城市需要可靠、具韧性的供水系统，而新经济企业需要稳定的供应并愿意为此投资。跨行业合作可实现：挑战显而易见：我们必须迅速行动，让水资源成为新经济的催化剂。实施满足市政和工业需求的综合再利用与防泄漏项目。启动 “水资源转型”，增强气候韧性，释放人工智能驱动的经济增长潜力。执行摘要化威胁为机遇水资源管理与工业地理分布早期工业逐水而居5© GWI 版权所有，未经许可不得复制。如需授权，请联系 copyright@globalwaterintel.com经济转型中的水资源所有经济转型都要求调整水资源管理方式，此次亦不例外尽管人工智能革命带来的水资源风险不像过去的污染那样具有外部性，但作为对本已紧张的共享水资源的额外消耗，它仍构成了威胁。随着经济的演变，我们管理和重视水资源的方式也必须随之改变。从19世纪的纺织厂到如今的人工智能数据中心，每一次重大转型都重塑了全球的用水格局。重工业最初集中在主要河流与湖泊沿岸，直到污染问题催生了相关监管法规。相比钢铁或化工等传统产业，新经济下的产业用水量更低，但它们兴起于一个水资源系统已不堪重负的世界。全球气温升高加剧了干旱与洪水的发生，与此同时，数十年的投资不足也让公共供水基础设施变得极度脆弱。19 世纪的纺织厂集中在水资源充沛的山谷，利用河流满足动力和生产需求。用户间的冲突推动了首批共享水资源管理系统的建立。到 1900 年，工业用水占全球淡水使用量的 10%-15%。钢铁、化工和造纸制造业⸺“旧经济” 的主要组成部分 ⸺ 集中在主要河流和湖泊沿岸，以确保获得