AI狂潮仍在繼續，由於不少華爾街大行預計本世紀末美國的生成式人工智慧數據中心數量將爆發，各投資機構紛紛投資於「增強美國力量」（Powering up America）的主題，包括電網公司、銅、金、銀和鈾等大宗商品，以及人工智慧晶片製造商。然而，水消耗的問題卻相對而言被忽視了。
摩根大通的亞太股票研究部門最近公布題為《深入探討電力、冷卻、電網和ESG影響》（Deep Dive into Power, Cooling, Electric Grid and ESG implications）的研報，詳細闡述了基礎設施對人工智慧發展的影響。
文中專門介紹了人工智慧數據中心對電力的消耗。同時，高盛此前也發現，在「下一代AI交易」飆升之際，維吉尼亞州的商業電力需求大幅怎個假。
此外，即使是黑石集團執行長史蒂夫·施瓦茨曼（Steve Schwarzman）和貝萊德董事長兼執行長拉里·芬克（Larry Fink）也紛紛加入電網和AI投資主題，因為未來幾年內有很多上行空間——除非AI需求崩潰。
值得注意的是，摩根大通的研報在報告結尾部分強調：「儘管數據中心因大量的電力消耗而容易重點關注，但相對而言，數據中心的高耗水基本被忽視了，而這也是數據中心營運的基本特質。」
摩根大通引用Bluefield Research的數據在研報中指出，全球數據中心的總用水量（包括現場冷卻和非現場發電）從2017年到2022年每年增長6%。
研報說，到2030年，用水量可能會躍升至每天4.5億加侖。這就相當於，每天大約需要681個奧運會標準的游泳池的淡水，來冷卻全球數據中心。
研報介紹，數據中心的用水方式與碳排放類似，數據中心的用水也可以分為範圍1、範圍2和範圍3。在這種情況下，範圍1指的是用於現場伺服器冷卻的水，範圍2指的是用於發電的場外用水。範圍3被認為是伺服器製造供應鏈用水。
具體而言，範圍2的用水是數據中心與發電相關的間接用水。傳統的熱電廠（如燃煤電廠、天然氣電廠等）加熱水以產生蒸汽，蒸汽用於旋轉渦輪機發電。水也用於冷卻塔中的散熱。值得注意的是，當使用熱電時，數據中心的範圍2用水足跡可能遠大於範圍1。
研報指出：
「考慮到範圍1和範圍2操作所需要的取水量，到2027年，要滿足全球AI需求，數據中心相關的取水量可能達到42億至66億立方米，超過半個英國的年度總取水量。」研報進一步指出，在水資源稀缺的地區，數據中心的巨大用水需求可能引發競爭加劇，可能會影響水資源的可用性，甚至導致數據中心關閉。「為了消除伺服器產生的熱量，每天有數百萬加侖的水在冷卻系統中蒸發，這是數據中心的大部分用水。」