A Riverside-i Kaliforniai Egyetem kutatása, amelyet a pasadenai Caltechhel együttműködésben készítettek, meglepő részleteket tárt fel az amerikai adatközpontok vízigényéről, egy gyakran figyelmen kívül hagyott szűk keresztmetszetről.Az ilyen vízigény abból fakad, hogy egyre több raktár méretű adatfeldolgozó központban kell hűteni több millió szervert, amelyek feldolgozzák a mesterséges intelligencia általi lekérdezéseket és egyéb számítási igényeket. Ha nem megfelelő a hűtés, az rendszerhibákhoz, leállásokhoz, sőt akár a tűzesetekhez vezethet.Bár vannak ma már „zárt hurkú” hűtőrendszerek, amelyeknél újrahasznosítják a felhasznált víz nagy részét, viszont még ezekhez a rendszerekhez is rengeteg víz kell. Az amerikai tanulmány példát is említ: egy nagyméretű, korszerű, párologtató hűtést alkalmazó adatközpont csúcsidőszaki vízigénye – az év legforróbb napjain szükséges mennyiség – gyakran meghaladhatja a napi 3,78 millió litert, egyes tervezett létesítmények esetében pedig akár több mint 25 millió litert is elérhet naponta.A közüzemi vízellátó rendszereket úgy tervezték, hogy mindenkor megbízhatóan kielégítsék a maximális igényt, így az adatközpontok csúcsidőszaki vízfogyasztása kritikus tényező az infrastruktúra-tervezés, a rendszer rugalmassága és a működési megbízhatóság szempontjából. Ennek ellenére a legtöbb üzemeltető csak a teljes éves vízfogyasztását hozza nyilvánosságra, a csúcsidőszakról hallgat. https://hvg.hu/tudomany/20260512_vizlopas-adatkozpont-qts-georgiaHogy tisztázzák a helyzetet, a kutatók rengeteg nyilvános forrásból származó adatot elemeztek, beleértve a kormányzati nyilvántartásokat és a víziközmű-adatbázisokat. Végül arra jutottak, hogy ha a jelenlegi vízfelhasználási intenzitás továbbra is fennáll, akkor az amerikai adatközpontoknak 2030-ra napi 2,6 milliárd és 5,5 milliárd liter közötti új csúcsvíz-kapacitásra lesz szükségük. Ez a mennyiség összehasonlítható New York napi vízfogyasztásával. Ráadásul még optimista vízfogyasztás-csökkentések esetén is az új vízkapacitás, ha összevonják, az év nagy részében New York City igényének a felével vetekedhetne.Mindez rengeteg problémát vet fel a technológiai szektor számára. Ha nincs elegendő víz, az közvetlenül befolyásolhatja az adatközponti projektek megvalósíthatóságát és hatékonyságát, ami növeli a költségeket, késedelmekhez és leépítésekhez vezethet. Ha nem áll rendelkezésre víz, akkor az adatközpontoknak gyakran száraz hűtésre kell átállniuk, azaz víz helyett levegőt kell használniuk. Ez a módszer azonban sokkal kevésbé hatékony, és növeli az áramigényt, tovább terhelve a hálózatot a nyári csúcsidőszakokban.A kutatók ötleteket is felvázoltak azzal kapcsolatban, hogyan lehetne kezelni az amerikai adatközpontok növekvő vízigényét. Mindenekelőtt hangsúlyozzák annak fontosságát, hogy az adatközpontok ne csak a teljes éves felhasználást, hanem a csúcsidőszaki igényüket is jelentsék. Azt is javasolják, hogy vállalati és közösségi partnerségeket alakítsanak ki az infrastruktúra fejlesztésének finanszírozására, hogy ne a lakosoknak kelljen viselniük az összes terhet. Végül a kutatók szerint az adatközpontok szorosabban együttműködhetnének a közművekkel a hűtési módszerek módosításával – víz alapú hűtést alkalmazva, amikor az elektromos hálózat túlterhelt, és száraz hűtésre váltva, amikor a közösségi vízrendszeren nagy a nyomás. Ehhez ventilátorokat vagy gőzkompressziós technológiákat lehetne használni, hasonlóan az otthoni légkondicionáló rendszerekhez, igaz, ez gyakran lényegesen több áramot igényel.Az amerikai kutatók eredményeit még nem lektorálták, de nyilvánosan elérhetők az arXiv preprint szerveren.
Óránként akár 1 millió liter víz: ennyit fogyasztanak az amerikai adatközpontok, és ez csak rosszabb lesz
Falják az energiát, elkapkodják az elektronikai alkatrészeket és – messze nem utolsósorban – elképesztő mennyiségű vizet fogyasztanak a mesterséges intelligencia térnyerésével megszaporodott adatközpontok. Egy amerikai kutatás érdekes hasonlatot tárt fel, hogy érzékeltesse, mit is jelent vízmennyiségben az, hogy ezek az adatközpontok működhetnek.








